知识，作为企业最宝贵的资产之一，其有效管理和应用成为企业提升竞争力的关键。然而，传统的知识管理系统往往存在信息孤岛、检索效率低下、知识更新滞后等问题，难以满足企业快速响应市场变化的需求。
基于大模型的知识助手应运而生，它以其强大的语义理解和数据处理能力，正在成为企业知识管理的最佳解决路径，有效打通了企业知识应用的“最后一公里”，为企业知识管理带来了革命性的变革。
对于“知识密集”的银行业来说，大模型知识助手扮演着越来越重要的角色。在《2024中国银行业大模型应用场景评估报告》中，从业务价值和可行性两个维度进行评估，沙丘智库认为，大模型知识助手是当前银行业可以考虑战略投资的大模型应用场景之一。
从技术实现方式上看，基于大模型的知识助手主要通过RAG技术进行优化，无需重新训练整个模型，只需更新知识库即可实现知识的更新和扩展，降低了知识更新的成本，对银行来说成本更加可控。
基于对银行业大模型应用的长期跟踪，沙丘智库观察到，大模型知识助手正逐渐成为银行在探索大模型时的“标配”场景，国有大行、股份制银行、城商行/农商行等均有落地案例。在《2024年中国银行业大模型案例跟踪报告》中，沙丘智库研究了12个典型的银行大模型知识助手案例，旨在为其他银行提供参考。
以下内容节选自《2024年中国银行业大模型案例跟踪报告》：
01
国有大行
▎案例1：工商银行对公营销智能助手大幅提升对客服务效率一线营销人员面临对公产品业务知识全面掌握难、获客方式传统、文案工作耗时长、经营指标数据获取不便捷等工作痛点。工商银行聚焦对公客户服务日常工作痛点，利用大模型“对话式”交互、智能检索、数据分析等技术能力，融合小模型、大数据分析成果，以对公营销通平台为统一入口，打造对公营销通“数字专家”新模式，支持一线营销人员一站式检索产品知识，获取营销机会，查询营销进展，定位系统功能联动业务办理等，提升发现、挖掘、跟进、转化客户服务和管理能力，提高对公客户营销服务质效。对公营销智能助手面向全行10万+对公营销人员，与传统的“人工检索”、“专业分析师分析数据”模式相比，对公营销智能助手应用大模型技术提供“智能问答”、“对话式查数”功能，大幅提升对客服务效率。自应用以来，对公结现产品营销时长压降明显，产品签约测试上线准备时间大幅缩短。▎案例2：邮储银行基于大模型的智能知识问答
邮储银行自主打造了基于大模型的智能知识问答系统“灵犀” ，通过金融银行领域特定语料的微调训练，提供金融知识理解能力，结合大模型生成式与向量化特点，提供面向邮储银行知识领域的智能问答。“灵犀”上线以来，通过在向量检索率提升、提示词优化、 超参调整等方面进行不断的优化，逐步提升模型问答结果的准确性及合理性。02
股份制银行
▎案例3：招商银行智本GPT推动资本新规在全行的应用
新版《商业银行资本管理办法》的实施导致资本计量和管理体系全面重构，规则变化超过一半，复杂度大幅提升。这给招商银行在资本配置、回报管理等方面带来重大影响，并对其掌握及应用新规、推动业务转型构成了巨大挑战。招商银行将大语言模型与资本管理系统深度融合，打造“智本GPT”，智本GPT能够以自然语言、图片、表格等多种形式，自主回答关于资本新规的问题，并开展数据查询及分析、辅助数据治理等。▎案例4：浦发银行为审计人员提供知识助手服务
借助大模型技术在问答对话方面的能力优势，浦发银行研制审计制度搜索问答应用，为审计人员提供根据问答生成相应答案的分析工具。
浦发银行通过“大模型+向量数据库”搭建审计领域的制度搜索服务，在向量数据库中构建自有审计制度知识资产，并进行提示工程采用对话引导式问答交互，通过问答形式完成知识查找，充分发挥浦发银行所拥有的丰富、多种形态、高质量的知识资产，为审计人员提供知识助手服务，具有更高的专业性和时效性。
03
城商行/农商行
▎案例5：中原银行知识问答助手赋能一线员工
结合全行业务咨询实际痛点，中原银行在充分调研客户经理、产品经理、运营人员等一线员工基础上，规划建设知识问答助手。
知识问答助手落地公司业务、小微应用、运营管理、内控合规等9项场景，整合内外部专业文档超6万篇。中原银行重视运营知识机制建设，在各业务领域设置知识管家，更新维护知识资产，持续提升问答服务满意度。
目前，知识问答助手累计服务对话1.9万轮次，用户满意率达98%。
“富滇AI合规助手”整合了当前行业先进的大语言模型技术，依托机器学习自主深入研究本行内外各类规章制度，并凭借高效、智能的信息筛选功能，可快速实现内容检索和智能匹配，有效提升合规查询效率与准确性。
当用户提出问题时，它能迅速在海量数据中精准定位已发布的相关制度条款，通过AI 智能分析给出专业解答，并对综合性问题进行归纳总结，为用户提供准确、可靠的合规指引。
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