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來源：鑫智獎·2024第五屆金融機構(gòu)數(shù)智化轉(zhuǎn)型優(yōu)秀案例評選
獲獎單位：廣州銀行
榮獲獎項：專家好評TOP10優(yōu)秀案例獎

一、項目背景及目標
隨著大數(shù)據(jù)、人工智能和機器人流程自動化等前沿技術(shù)的快速發(fā)展，金融機構(gòu)紛紛入局數(shù)字化轉(zhuǎn)型，人與機器之間邊界融合推動了銀行勞動力模式的快速演變，銀行對內(nèi)部管理的智能化需求日益旺盛，數(shù)字員工在多種技術(shù)的融合中孕育而生。對于具有一定規(guī)模組織架構(gòu)的部門，員工在日常辦公中有著頻繁的各類信息查找和獲取，普遍存在常規(guī)問題重復人工詢問，而嚴格信息安全管控形成的數(shù)據(jù)孤島使該工作更加難以開展。然而，傳統(tǒng)內(nèi)部助手系統(tǒng)往往功能單一，工作效率和智能化程度較低，無法滿足員工在信息查詢、知識管理、工作輔助等多方面的需求。因此，基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手應運而生，通過自然語言處理和AIGC等技術(shù)建設對內(nèi)服務型數(shù)字助手，協(xié)助員工處理日常辦公事務，并為部內(nèi)提供高效且智能的內(nèi)部助手服務，成為解放人力資源、提升工作效率的有效解決方案。

市場分析顯示，隨著銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，數(shù)字助手的市場需求將持續(xù)增長。同時，大語言模型技術(shù)的發(fā)展也為數(shù)字員工的更新迭代提供了新支撐點。為了更好地推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的落地，我行積極探索大語言模型技術(shù)在業(yè)務展業(yè)和員工賦能等領域的應用，探索將大語言模型技術(shù)應用于中后臺辦公等領域，以加速推動人工智能技術(shù)在我行各業(yè)務領域落地。

本項目的目標是開發(fā)一款基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手，并實現(xiàn)以下功能：

自然語言交互。通過自然語言處理技術(shù)和友好渠道，實現(xiàn)員工與數(shù)字助手的無障礙交流，提高信息查詢和處理的效率。

知識管理與學習。通過構(gòu)建部內(nèi)知識庫，實現(xiàn)知識的分類、整理和更新，幫助員工快速獲取所需知識。

工作輔助與決策支持。根據(jù)員工的工作需求，提供案例生成和方案建議等輔助決策功能，提升工作效率和決策質(zhì)量。

通過本項目的落地，能夠為部門提供一款高效且智能的內(nèi)部數(shù)字助手，助力我行實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。

二、創(chuàng)新點

基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

技術(shù)創(chuàng)新。本項目采用先進的大語言模型技術(shù) ，通過深度學習和自然語言處理，使數(shù)字助手具備強大的語義理解和生成能力。與傳統(tǒng)的內(nèi)部助手系統(tǒng)相比，它能夠更準確地理解員工的意圖和需求，提供更為精準和個性化的服務。

功能創(chuàng)新。內(nèi)部數(shù)字助手通過結(jié)合部門的研發(fā)流程和專業(yè)知識提供規(guī)則性問答，實現(xiàn)基本的信息查詢和知識管理功能，使員工減少價值不高的提問，快速獲取所需信息，更高效地處理工作事務。同時，數(shù)字助手能夠回答非知識庫問題，提供工作輔助和決策支持，使輸出的內(nèi)容更加廣泛和全面，提高工作效率和決策質(zhì)量。

服務創(chuàng)新。本項目采用私有化部署和全自研模式，為部門提供靈活和便捷的數(shù)字助手服務。項目無需投入大量的外部人力和物力進行開發(fā)和維護，只需通過自主研發(fā)即可獲取數(shù)字助手能力，還降低了研發(fā)成本。隨著服務器和顯卡等硬件資源的擴展，僅需少量步驟即可靈活切換大語言模型進行服務，提高了服務的可用性和可擴展性。

交互創(chuàng)新。內(nèi)部數(shù)字助手能夠?qū)崿F(xiàn)自然語言交互，員工可通過文字與數(shù)字助手進行對話直接獲取所需知識，無需復雜的操作和界面切換。這種交互方式更符合人類的溝通習慣，提高了員工體驗和滿意度。

因此，本項目在技術(shù)創(chuàng)新、功能創(chuàng)新、服務創(chuàng)新和交互創(chuàng)新等方面在中小行均有著顯著的優(yōu)勢，為我行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級提供了有力的支持。

三、項目技術(shù)方案

本項目旨在開發(fā)一款基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手，通過自然語言處理等技術(shù)實現(xiàn)員工與數(shù)字助手的直觀交互，并提供知識管理、工作輔助和決策支持等服務。項目分為需求調(diào)研、技術(shù)選型、系統(tǒng)開發(fā)、測試部署和運維優(yōu)化五個階段：

（1）需求調(diào)研。通過試點調(diào)研，收集并整理內(nèi)部數(shù)字助手的需求和功能要求。
技術(shù)選型與研發(fā) 。根據(jù)需求調(diào)研結(jié)果，選擇合適的大語言模型技術(shù)和開發(fā)工具，進行系統(tǒng)開發(fā)和測試。
部署與推廣。完成系統(tǒng)開發(fā)和測試后，進行部署并通過部內(nèi)試點應用以服務更多員工。
運維優(yōu)化。對系統(tǒng)進行實時監(jiān)控和維護，不斷優(yōu)化系統(tǒng)性能和功能。
數(shù)字助手是部內(nèi)的聊天交互工具，用于為員工提供問答咨詢服務。在日常工作中，由于員工問題多種多樣，通常需要花費不少時間從多個關聯(lián)人員和系統(tǒng)中獲取信息并進行匯總整理。此外，在面對專業(yè)知識咨詢時，人員通常需要研究和思考后才能給出答案，時效性往往難以保證。因此，能否對員工的在線咨詢做到實時響應，對用戶體驗至關重要。為了解決這一問題，本項目將大語言模型和知識庫技術(shù)融合應用以賦能智能問答工具。如涉及部內(nèi)流程的咨詢問答，數(shù)字助手可以通過知識庫快速獲取相應信息以作為辦公依據(jù) 。同時，大語言模型可以獲取會話上下文，并精準返回答案，提升員工溝通效率和滿意度。因此，本項目主要實現(xiàn)兩個核心功能：
（1）在有著一定規(guī)模員工的部門里，資料往往需要多個科室多個團隊共同提供，這使得部內(nèi)員工有時候會為找資料耗時耗力地重復人員詢問。為了提升部內(nèi)信息獲取效率，通過建設數(shù)字助手幫助員工便捷獲取工作相關信息，并基于部門知識庫和問答對話實現(xiàn)問題與答案的高效連接。并通過PC端渠道實現(xiàn)信息統(tǒng)一查詢?nèi)肟?，提升員工信息獲取效率。
為更好地釋放部內(nèi)人力資源和提高員工滿意度，通過在數(shù)字助手中集成私有大語言模型服務提供AIGC能力，串聯(lián)不同領域知識，依托語義識別與意圖分析等AI技術(shù)服務部內(nèi)應答場景并提供標準服務，提高員工靈感獲取能力，實現(xiàn)智能問答咨詢的智慧場景，輔助員工完成報告撰寫、代碼生成、文案制作和中英文翻譯等日常需求，簡化日常辦公咨詢步驟和降低信息獲取難度，助力打造高效生產(chǎn)力工具，賦能日常辦公場景。
本項目基于自身需求及IT基礎設施，制定了數(shù)字助手總體架構(gòu) ，以加速基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的應用落地。本架構(gòu)主要由渠道層、服務層、模型層、算法層和基礎層共五層組成，正逐步建設和完善相關基礎能力并推動場景規(guī)模化落地：
（1）渠道層。提供Web端和PC端等多種常用渠道應用，通過用戶交互界面和功能服務助力部門員工辦公。
服務層。提供日常知識問答能力和文本代碼AIGC等基礎服務，傳統(tǒng)智能問答模塊基于知識庫回答常規(guī)問題，新型智能問答模塊基于大語言模型提供輔助報告編寫、代碼文案生成、報告解析和百科搜索，模塊間無縫結(jié)合并通過統(tǒng)一API發(fā)布智能問答和自然語言交互等服務。
模型層。提供結(jié)構(gòu)化問答和非結(jié)構(gòu)化問答雙引擎有機融合的基礎能力，結(jié)構(gòu)化問答引擎通過傳統(tǒng)知識庫實現(xiàn)規(guī)則應答和知識管理，非結(jié)構(gòu)化問答引擎通過新型大語言模型實現(xiàn)非規(guī)則應答和模型管理。與此同時，支持模型和知識類型的橫向擴展，模型和知識精度的縱向擴展，并通過統(tǒng)一API發(fā)布語義理解和知識推理等能力。
算法層。提供語義和語音等常用智能算法邏輯，支撐各類規(guī)則和模型的運營。
基礎層。提供運算硬件和運行環(huán)境等基礎設施，支撐算法、應用和數(shù)據(jù)等服務，確保系統(tǒng)的安全性和可擴展性。
因此，數(shù)字助手服務涵蓋了智能問答生成、代碼生成和統(tǒng)一API基礎服務等，截至目前，已完成渠道層PC端、服務層部門知識結(jié)構(gòu)化問答和文本代碼AIGC非結(jié)構(gòu)化問答服務、模型層基礎模型和部門知識庫的設計和初步搭建，逐步推進在智能問答、摘要提取和信息抽取等應用場景建設和試點落地。

圖1 數(shù)字助手總體架構(gòu)

本項目采用私有化部署和全自研模式，為部門提供數(shù)字助手服務。員工可以使用數(shù)字助手進行信息查詢、知識管理和工作輔助等操作，后續(xù)可根據(jù)實際需求，提供個性化開發(fā)以滿足其他特殊需求。通過本項目的實施，能夠為部門提供一款高效且智能的內(nèi)部數(shù)字助手，助力我行實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。

四、項目過程管理

（1）項目啟動與需求調(diào)研階段（2023年7月-8月）：在人員有限的前提下，此階段的主要任務是組建項目團隊，明確項目目標和范圍，進行需求調(diào)研。通過與部內(nèi)關鍵用戶進行深入交流，收集并整理其對于內(nèi)部數(shù)字助手的具體需求。
技術(shù)選型與方案設計階段（2023年9月-10月）：在此階段，項目團隊進行技術(shù)選型，包括選擇適合的大語言模型和開發(fā)工具等。同時，根據(jù)需求調(diào)研的結(jié)果，制定詳細的項目實施方案和計劃。
系統(tǒng)開發(fā)階段（2023年11月）：該階段是整個項目的核心部分，包括渠道層、服務層和模型層的開發(fā)工作。項目團隊按照實施方案，進行系統(tǒng)的編碼、測試和調(diào)試工作。
系統(tǒng)測試與優(yōu)化階段（2023年12月）：完成系統(tǒng)開發(fā)后，進入測試與優(yōu)化階段。項目團隊對系統(tǒng)進行全面的功能測試和性能測試，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可用性。同時，根據(jù)測試結(jié)果進行優(yōu)化調(diào)整，提升系統(tǒng)的性能和用戶體驗。
部署使用與培訓階段（2024年1月-2月）：系統(tǒng)測試通過后，進行部署工作。項目團隊完成系統(tǒng)的安裝和配置操作。同時，為員工提供必要的培訓和支持，確保員工能夠了解內(nèi)部數(shù)字助手。
運維與持續(xù)改進階段（2024年3月-）：項目部署試用后，進入運維與持續(xù)改進階段。項目團隊建立針對性運維機制，對系統(tǒng)進行實時監(jiān)控和維護，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。同時，根據(jù)部內(nèi)員工的使用反饋和需求變化，安排系統(tǒng)的迭代和優(yōu)化，不斷提升內(nèi)部數(shù)字助手的性能和體驗。
通過以上的項目過程管理，可以確?；诖笳Z言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手能夠按照既定的目標和計劃有序進行，最終實現(xiàn)項目的成功部署和試點應用。

五、運營情況

基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手在推廣應用和系統(tǒng)運行方面展現(xiàn)出了顯著的成效和優(yōu)勢。其運營情況如下：
推廣應用情況
廣泛適用性與定制性。內(nèi)部數(shù)字助手基于大語言模型和知識庫技術(shù)支撐，能夠深入理解并處理多種自然語言任務，使其在不同場景中具有廣泛的適用性。后續(xù)可通過定制化設置和改造，以滿足不同部門的特定需求，提供個性化的服務。
員工習慣與反饋。自內(nèi)部數(shù)字助手推出以來，通過試點應用使員工了解這一工具并開展日常工作。隨著大語言模型技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字助手能提高工作效率，降低溝通成本，為部門帶來了更加智能化和便捷的服務體驗。
宣傳策略。為了進一步推廣內(nèi)部數(shù)字助手，項目團隊采用線上培訓宣傳策略，能有效提高數(shù)字助手的影響力，吸引更多員工的關注。
系統(tǒng)運行情況
1）穩(wěn)定性與可靠性。內(nèi)部數(shù)字助手在運行過程中能夠持續(xù)穩(wěn)定地提供服務。同時，系統(tǒng)具備容錯能力，能夠自動處理異常情況，確保服務的連續(xù)性。
數(shù)據(jù)安全與隱私保護。在設計內(nèi)部數(shù)字助手時，充分考慮了數(shù)據(jù)安全和隱私保護的問題。通過私有化部署并采用成熟的加密技術(shù)和訪問控制機制，確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。
性能優(yōu)化與迭代升級。為了不斷提升系統(tǒng)的性能和服務質(zhì)量，后續(xù)按需通過擴充資源、更新模型和增加新功能等方式進行性能優(yōu)化和迭代升級，不斷提高系統(tǒng)的處理速度和準確性。
因此，基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手在推廣應用和系統(tǒng)運行方面均取得了一定成效，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，數(shù)字助手將在更多領域得到應用，以為客戶提供更專業(yè)的金融服務。
圖2 知識獲取引導

圖3 知識獲取直達

圖4 百科知識獲?。ㄒ唬?

圖5 百科知識獲?。 ǘ?

圖6 文案生成輔助

圖7 報告生成輔助

圖8 代碼生成輔助

六、項目成效
基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手在經(jīng)濟效益和社會效益方面都取得了顯著的成效。其項目成效如下：
經(jīng)濟效益
1）成本節(jié)約。通過引入內(nèi)部數(shù)字助手，能夠自動化處理重復性問答，部門能夠減少在事務詢問和信息檢索等方面的人力投入。
效率提升。內(nèi)部數(shù)字助手能夠快速響應員工需求，提供準確的信息和建議輔助辦公，縮短了決策和執(zhí)行的時間，提升了員工的工作效率，加快了事務處理流程。
滿意度增加。隨著內(nèi)部數(shù)字助手的逐步應用，員工的體驗會逐漸提升，有助于增強員工的滿意度和忠誠度，進而促進工作熱情。
社會效益
1）工作環(huán)境改善。內(nèi)部數(shù)字助手的引入，使得員工能夠更專注于創(chuàng)新和價值創(chuàng)造工作，減少了重復溝通和繁瑣任務的干擾，有助于提升員工的工作滿意度和幸福感，進而改善整體工作環(huán)境。
IT研發(fā)效率提升。通過優(yōu)化部內(nèi)研發(fā)工作，讓研發(fā)人員可以更好地專注于高價值的設計任務。后續(xù)亦可通過微調(diào)大語言模型提高編碼領域的代碼理解與生成能力，輔助研發(fā)人員完成代碼補全、測試案例生成、代碼注釋、bug修復等進階任務，進一步提升編寫代碼的效率。
技術(shù)示范與推動。基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手成功實施，為其他中小行乃至小微企業(yè)提供了可借鑒的經(jīng)驗和案例，亦有助于推動大語言模型技術(shù)的普及和應用。
綜上所述，基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手在經(jīng)濟效益和社會效益方面都取得了一定成效。隨著技術(shù)的不斷進步和應用場景的不斷拓展，后續(xù)可朝著優(yōu)化客戶體驗、個性化精準營銷、提高展業(yè)效率和風控水平、提升辦公效率等方面為我行乃至金融業(yè)帶來更大的價值。

七、經(jīng)驗總結(jié)

1）需求分析與規(guī)劃。在項目建設初期，對內(nèi)部數(shù)字助手的需求進行深入分析是至關重要的。通過調(diào)研部門關鍵用戶的日常工作流程與痛點，明確數(shù)字助手的功能定位和服務目標。同時，制定詳細的項目規(guī)劃和進度表，確保項目有序推進。
技術(shù)選型與研發(fā) 。大語言模型技術(shù)的選擇對于項目的成功至關重要。需要考慮模型的準確性、效率、可行性以及可擴展性等因素，選擇適合需求的模型，確保數(shù)字助手能夠準確理解并回應員工的自然語言輸入。在研發(fā)過程中，注重渠道建設以確保提升用戶體驗。
系統(tǒng)集成與測試。內(nèi)部數(shù)字助手后續(xù)需要與我行其他渠道系統(tǒng)進行集成，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和流程的協(xié)同。在集成過程中，需要關注數(shù)據(jù)的準確性和一致性，確保系統(tǒng)間的無縫對接。同時，進行充分的測試工作，包括功能測試、性能測試和安全測試等，確保數(shù)字助手的穩(wěn)定性和可靠性。
后續(xù)規(guī)劃中，可建設一套標準化的數(shù)字員工體系，優(yōu)化員工問答體驗和服務，進一步探索接收用戶指令完成便捷跳轉(zhuǎn)的導航功能，并通過開發(fā)通用組件支持更多業(yè)務系統(tǒng)接入，聯(lián)動各辦公系統(tǒng)數(shù)據(jù)幫助員工獲取個人日程、待辦任務和會議安排，實現(xiàn)智能提醒功能。同時，亦實現(xiàn)智能對話以支持用戶自定義提醒記錄，從而在工作答復和督辦提醒等場景中實現(xiàn)信息的自動獲取和訂閱，釋放用戶記憶負擔，使數(shù)字助手真正成為無處不在、無所不能、時刻可感的對內(nèi)服務專員。
推廣經(jīng)驗總結(jié)
1）內(nèi)部宣傳與培訓。為了讓部內(nèi)員工更好地了解和使用內(nèi)部數(shù)字助手，開展了內(nèi)部宣傳和培訓工作。通過制作宣傳材料和舉辦培訓課程等方式，提高員工對數(shù)字助手的認知度和接受度。
【廣州銀行：基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手】員工反饋與迭代。在推廣過程中，積極收集員工的反饋和建議，對數(shù)字助手進行持續(xù)的迭代和優(yōu)化。通過改進功能和提升性能等方式，不斷提升員工的使用體驗和滿意度。
因此，基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手項目建設和推廣過程中，項目團隊積累了豐富的經(jīng)驗。通過深入的需求分析、技術(shù)選型、系統(tǒng)集成以及內(nèi)部宣傳培訓等措施，成功打造了高效且智能的內(nèi)部數(shù)字助手，并進行試點應用。未來，我行將充分利用大語言模型前沿技術(shù) ，以創(chuàng)新理念和金融科技的內(nèi)容特色為指導，繼續(xù)優(yōu)化和完善數(shù)字助手的功能和服務，后續(xù)打造高質(zhì)量和智能化的金融服務。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮下，金融科技已成為驅(qū)動各大商業(yè)銀行開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要力量。不斷發(fā)展和應用AIGC技術(shù) ，是銀行業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型變革的必然選擇。我行將秉持著“科技賦能金融”的目標，繼續(xù)以客戶為中心，以技術(shù)為驅(qū)動，不斷創(chuàng)新，為我國金融行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展做出更多貢獻。

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廣州銀行：基于大語言模型和知識庫技術(shù)融合的內(nèi)部數(shù)字助手

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