近日，在2025金融街論壇年會“金融街發(fā)布”成果專場活動上，中國社科院國家金融與發(fā)展實驗室正式發(fā)布《金融業(yè)大模型應(yīng)用指南》，分享了大模型在金融領(lǐng)域應(yīng)用的理論基礎(chǔ)、落地實踐和未來展望，為金融機(jī)構(gòu)提供“懂行又守規(guī)”的數(shù)智化轉(zhuǎn)型參考。該書由人民日報出版社出版，金融科技50人論壇與北京國家金融科技認(rèn)證中心提供學(xué)術(shù)支持。金融壹賬通智能語音產(chǎn)品團(tuán)隊撰寫的《基于大模型的金融企業(yè)知識庫》成功入選本書，成為行業(yè)內(nèi)大模型落地應(yīng)用的典型代表案例。

圖為中國社科院國家金融與發(fā)展實驗室副主任楊濤發(fā)布《金融業(yè)大模型應(yīng)用指南》

文章中，金融壹賬通結(jié)合自身在人工智能與知識工程領(lǐng)域的深厚積累，系統(tǒng)闡述了“大模型+知識庫”在金融行業(yè)的融合路徑與建設(shè)方法，展示了其在知識管理、智能問答與業(yè)務(wù)運(yùn)營等方面的創(chuàng)新應(yīng)用成果。通過大模型與知識庫的有機(jī)結(jié)合，一方面解決了大模型在金融機(jī)構(gòu)落地過程中面對的精準(zhǔn)性、時效性、可回溯等問題，另一方面突破了傳統(tǒng)知識庫在知識覆蓋、檢索精度與更新效率等方面的瓶頸，形成了可復(fù)制、可擴(kuò)展的智能化知識體系。

面對金融行業(yè)高信息密度、強(qiáng)合規(guī)要求與實時決策等特點(diǎn)，傳統(tǒng)知識管理模式已難以支撐日益復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景。金融壹賬通通過大模型技術(shù)實現(xiàn)知識獲取、生成、審核、維護(hù)的全流程智能化，將復(fù)雜的文檔、報告、法規(guī)與客戶交互內(nèi)容轉(zhuǎn)化為可搜索、可調(diào)用的知識單元，并以分層分類的方式組織成可連結(jié)、能成長、易維護(hù)的知識網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建出兼具廣度與深度的企業(yè)知識底座。

在技術(shù)實現(xiàn)上，金融壹賬通提出了完整的企業(yè)級知識庫建設(shè)框架，包括：

1.多模態(tài)知識生產(chǎn)策略：通過多種創(chuàng)新技術(shù)手段，實現(xiàn)不同類型數(shù)據(jù)的語義對齊與知識結(jié)構(gòu)化；

2.企業(yè)級統(tǒng)一知識管理體系：通過知識分層分類與嚴(yán)格授權(quán)管控，實現(xiàn)組織內(nèi)部有約束的知識共享；

3.端到端人機(jī)協(xié)作運(yùn)營機(jī)制：結(jié)合AI自動化運(yùn)營與人工合規(guī)干預(yù)，保障知識內(nèi)容的準(zhǔn)確性與時效性。

在具體應(yīng)用層面，金融壹賬通已將大模型知識庫廣泛嵌入平安集團(tuán)及子公司的智能服務(wù)體系中，形成Chatbot智能問答、Copilot業(yè)務(wù)助理、API知識調(diào)用三大應(yīng)用模式。例如，在零售金融領(lǐng)域，智能Agent可根據(jù)客戶資料與市場信息，自動生成產(chǎn)品建議并輔助客戶經(jīng)理決策；在保險理賠環(huán)節(jié)，理賠數(shù)字員工可基于知識庫自動跟進(jìn)理賠辦理和處理卷宗，大幅提升服務(wù)效率與質(zhì)量。

《基于大模型的金融企業(yè)知識庫》還前瞻性地提出了未來演進(jìn)方向：大模型與知識圖譜的深度融合、多模態(tài)語義理解能力的提升、輕量化RAG系統(tǒng)的邊緣部署，以及面向員工個體的AI知識助理生態(tài)，均將推動企業(yè)知識管理從“系統(tǒng)化”邁向“智能化、自進(jìn)化”。

此次入選《金融業(yè)大模型應(yīng)用指南》，不僅是對金融壹賬通在大模型與人工智能技術(shù)領(lǐng)域長期探索的權(quán)威認(rèn)可，也體現(xiàn)了其在推動金融行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型中的示范作用。未來，金融壹賬通將繼續(xù)踐行“AI in All”戰(zhàn)略，深化“業(yè)務(wù)+技術(shù)”融合創(chuàng)新，助力金融機(jī)構(gòu)構(gòu)建安全、合規(guī)、高效的智能知識體系，為金融強(qiáng)國建設(shè)與中國式現(xiàn)代化提供科技動能。