头部金融机构AI落地实战：10+老系统1小时全量接入AI Agent

应用越深入，对基础能力的要求也越高。从模型本地化部署与数据保护，到 AI 调用的授权、审计与运行管理，再到多年建设的老系统接入，金融机构需要统筹模型、业务与治理，让技术创新稳步进入生产。

作为一家业务涵盖投资研究、资产管理与财富服务的国内头部金融机构，在拓展投研投顾、员工办公和研发运营等 AI 应用时，同样面临着业务连接与治理的考验：如何让长期积累的专业系统被 AI Agent 调用，同时延续原有的权限边界与生产管理要求？

10+ 套系统、200+ 个接口，接入工作牵动大量改造。

客户的 AI 应用接入需求涉及投研投顾、员工内部服务及研发运营等多类系统。逐系统开发适配、逐接口联调，需要投入大量工作；部分系统原厂已经停止维护，新增适配难以获得支持。仍在服务日常经营的业务能力，面临着向 AI 开放的难题。

接通之后，还要延续金融业务的管理要求。

不同部门、人员和 AI Agent 可以使用哪些业务工具，后端密钥如何保护，人员调整后权限怎样退出，都需要明确的管理机制。随着场景增多，这些要求也将持续作用于每一次访问。

从单次查询到连续调用，生产系统承受新的访问方式。

一项 AI 任务可能连续调用多个业务工具。当多个 AI Agent 同时运行，客户需要约束访问压力，并在异常发生时查清调用过程。接入规模越大，统一管理权限、流量与记录的需求就越迫切。

面对接入瓶颈，该机构希望建立跨部门共用的 AI 接入与治理体系：在延续既有业务逻辑和数据权限的基础上，开放存量系统能力，让新增应用能够接续已有建设成果。

围绕这一目标，ZStack 协助客户通过 Zentrix 企业 AI 网关，从接口层连接 AI Agent 与业务系统，将能力开放、访问授权和运行管理纳入统一入口。专业系统继续处理业务，各部门围绕自身需求拓展 AI 应用，公共接入与治理能力则由 IT 团队集中维护。

一键转 MCP，为存量系统打开新入口

突破接入瓶颈，首先要让已有接口成为 AI Agent 能够调用的业务工具。

通过 Zentrix，管理员导入 OpenAPI 接口描述，平台解析接口动作，将已有 HTTP API 一键转换为 MCP 业务工具；配置鉴权与开放范围后，即可统一发布。已有 MCP 服务也可直接接入，纳入同一入口管理。

对于原厂停止维护、但仍具备可用接口的系统，这条路径提供了新的接入机会。在接口描述、鉴权和访问权限等条件具备时，客户可以从接口层复用原有业务能力，减少对原厂新增开发的依赖。

实际交付中，接口描述文件就绪后，通过 Zentrix 批量导入与一键转 MCP，10+ 套业务系统、200+ 个接口在 1 小时内完成全量转换。

原先分散在各系统中的接口，开始以统一的工具形式面向 AI Agent 开放。

走进三类场景，让专业能力进入 AI 工作流程

接口转换完成后，接入成果进一步服务于具体业务。

三类场景面向不同业务，却都需要回答同一个问题：每一次调用，是否处于获准使用的范围内？

将治理落实到调用链路，让应用持续运行

为承接多部门使用，ZStack 协助客户将授权与运行策略落实到 Zentrix 的访问链路中。

在调用准入环节，网关按人员、部门或工作空间管理开放范围，在请求进入后端系统前校验访问资格，并与后端原有数据权限相衔接。授权撤销并更新生效后，旧连接配置也无法绕过网关继续访问受控服务。

在运行环节，限流、并发控制与熔断机制共同约束自动化调用带来的压力。调用记录与管理审计则为异常排查提供依据，帮助 IT 团队判断问题来自访问权限、流量策略还是后端服务。

从工具发布到实际使用，再到权限调整与异常处理，接入后的业务能力有了持续管理的机制，支撑三类场景进入生产运行。