dv01 是一家专注于结构化金融技术创新和贷款级透明度的资本市场金融科技公司，现已推出其智能体（agentic）基础设施。此次发布包括面向公司 DealStudio 和 Credit Facility Management 产品的 AI 智能体，以及用于抵押品分析和现金流建模的模型上下文协议（MCP）连接能力。这些功能相结合，使企业能够在资产支持证券（ABS）和住宅抵押贷款支持证券（RMBS）工作流程中应用 AI——这些市场的分析依赖于大量底层贷款池的表现。

“整个行业正迎来工作方式的根本性转变，AI 不能仅仅被视为一项功能。智能体需要透明的贷款级数据、可靠的分析，以及对交易的更完整上下文，才能连接可能分散在各团队和各系统之间的洞察，”dv01 负责人 Jonathan Warrick 表示。“我们花了十多年时间构建这一基础，目前正在调整我们的基础设施以支持由智能体驱动的工作流程，使企业不仅能超越单纯的任务自动化，还能拓展结构化金融领域的可能性，同时不降低严谨性、控制力和问责标准。”

借助内置 dv01 智能体与 MCP 将 AI 落地运营

dv01 的智能体能力通过两条渠道进入市场。

内置于 dv01 平台的 AI 智能体： 用户提供源文件和指令，然后对生成的工作进行审核、完善和批准——这一结构使人工判断始终参与其中。例如，智能体可以将发行备忘录转化为初步交易结构，或利用信贷协议和贷款数据配置授信额度，并起草借款基数和月度服务商报告。

面向客户自建智能体的 MCP： 企业可以在自己的 AI 环境中使用 dv01 的数据和分析能力进行抵押品分析和现金流预测。ChatGPT、Claude 或内部 AI 应用可以通过 dv01 MCP 服务器连接，无需另行构建定制集成。MCP 本身是由 Anthropic 推出的开放标准，用于规范 AI 应用与外部数据源和工具的连接方式。

语义层将 AI 锚定于结构化金融上下文

dv01 的语义层通过将源字段映射到已定义的概念、确立指标的计算方式，并纳入有据可查的交易和服务商特定例外情形，为标准化的贷款级数据赋予一致的业务含义。这种锚定回应了结构化金融的一个现实问题：不同交易和服务商对字段和指标的定义或报告方式可能各不相同。通过 dv01 MCP 服务器，大语言模型（LLM）可以调用建立在这一基础之上的 dv01 能力，而无需解读原始数据或在模型内重新构建方法论。据公司介绍，这使智能体获得了所需的结构化金融上下文，从而返回基于 dv01 定义的数据和方法论的分析结果。

为结构化金融构建智能体基础设施

AI 已成为整个资本市场的战略重点，各企业和各业务条线的部署进度仍不均衡。dv01 认为，随着智能体承担更多准备和执行工作，市场参与者将日益专注于设定目标、指导工作流程、审查证据与例外情形以及运用判断力——这一转变使得工作背后的基础设施愈发重要。公司将自身定位为提供基础设施的合作伙伴，将智能体无缝整合到成熟的工作流程中，并以市场所需的数据、计算、领域上下文和控制机制为基础。

内置 AI 智能体已在各自的 dv01 产品线中可用，MCP 访问已面向 Claude 和 ChatGPT 开放，并计划扩展至其他 AI 平台。有关该公司的更多信息，请访问 dv01 官方网站，原始公告由 Global FinTech Series 发布。