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中關村科金得助智能-小得
答案準確率有待提升
原有文檔數據庫僅支持結構化數據，且需要手動進行打標，合規信息更新有一定的時間延遲；標簽化過程中，由于技術原因和對標簽的理解差異，會造成一部分信息的不完整。由于原有文檔數據庫主要依賴預先設置的答案進行訓練，導致機器人在實際應用中頻繁出現語義解讀錯誤，答案精準度有一定的提升空間，更加無法支撐摘要，擴寫，潤色等場景，擴展性不強。
知識查找耗時費力
由于金融行業的專業知識晦澀、內容非結構化、多模態信息散落各個系統中等原因，在使用原有文檔數據庫查找相關知識時比較耗時，對展業效率有一定的影響，且僅支持手動通過關鍵詞進行信息查詢，核心信息定位費時費力。
維護成本較高
原有文檔數據庫需要專人整理FAQ，對監管合規和銀行內部合規知識進行二次加工，更新頻率和知識范圍難保障，維護成本較高。該文檔數據庫僅用于合規場景，拓展性較弱，對于其他場景如客服、營銷等領域知識無法有效覆蓋，需要額外投入成本，單獨搭建任務模型。
智能知識庫+合規助手 提升銀行合規質效
中關村科金融合自研的企業知識大模型、AgentGraph應用開發平臺和模型服務能力，為行方打造了智能知識庫，具備多模態文檔分析、QA問答對自動抽取，知識內容自動標簽化處理能力。并基于智能知識庫落地AIGC應用合規助手，通過對話即可實時精準的獲取合規信息，在業務合規和內控合規等層面賦能銀行及員工，有效提升合規質效。
構建智能知識庫 高效管理應用各類合規文件
中關村科金對監管合規、內控合規等多來源的結構化、非結構化數據進行匯總，為客戶構建統一的智能知識庫，通過大模型對知識庫內的多模態文檔進行解析處理，構建向量數據庫，最后通過提示工程，包括任務鏈、提示鏈、思維鏈的方式，實現自然語言的交互輸出。在文檔解析環節，大模型不僅可以幫助識別綜合文、圖、表格的多模態文檔，還能夠對文檔版面結構進行識別解析，形成閱讀性較規范的解析文本。隨后通過向量化切片，存儲到向量數據庫中。
落地合規助手 快速提升合規質效
基于智能知識庫，中關村科金充分運用大模型語義理解與推理能力，為行方打造合規助手。合規助手具備文檔管理、摘要總結、知識問答、QA生成等能力，支持單點、多點事實抽取、多文檔問答，銀行員工可以通過提問的方式進行多輪交互，大模型能夠依據知識庫的內容，做出準確的回答，讓員工高效精準的獲得想要了解的合規知識點，所有問題的回答均支持一鍵溯源，方便員工日常鞏固、學習、糾偏，提高合規工作的精準性。運用大模型能力后，合規助手可結合具體業務場景解決具有擴展性和相對復雜的問答。針對新出的合規文件，員工可直接上傳至智能知識庫，即刻完成文檔解析，無需手動添加標簽，并能自動生成摘要總結和高質量的QA知識，方便員工快速高效掌握合規動向。
1+N智能應用新范式 賦能銀行每個角落
除合規助手外，依托企業知識大模型、AgentGraph應用開發平臺，中關村科金推出了全新的“超級員工”助手系列AIGC應用，包括ChatPilot知識助手、營銷助手、服務助手、培訓助手、寫作助手等，為行方提供開箱即用、系統無縫銜接、成本可負擔的專屬領域大模型，便于行方后續快速落地具有分析決策能力的強人工智能應用。“超級員工”助手系列AIGC應用將幫助銀行構建智能應用新范式，在營銷、服務、數據管理、員工培訓等方方面面，賦能、服務、鏈接每一個員工，全面提升客戶服務滿意度、營銷價值、管理水平、合規質效等。
