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中关村科金得助智能-小得
答案准确率有待提升
原有文档数据库仅支持结构化数据，且需要手动进行打标，合规信息更新有一定的时间延迟；标签化过程中，由于技术原因和对标签的理解差异，会造成一部分信息的不完整。由于原有文档数据库主要依赖预先设置的答案进行训练，导致机器人在实际应用中频繁出现语义解读错误，答案精准度有一定的提升空间，更加无法支撑摘要，扩写，润色等场景，扩展性不强。
知识查找耗时费力
由于金融行业的专业知识晦涩、内容非结构化、多模态信息散落各个系统中等原因，在使用原有文档数据库查找相关知识时比较耗时，对展业效率有一定的影响，且仅支持手动通过关键词进行信息查询，核心信息定位费时费力。
维护成本较高
原有文档数据库需要专人整理FAQ，对监管合规和银行内部合规知识进行二次加工，更新频率和知识范围难保障，维护成本较高。该文档数据库仅用于合规场景，拓展性较弱，对于其他场景如客服、营销等领域知识无法有效覆盖，需要额外投入成本，单独搭建任务模型。
智能知识库+合规助手 提升银行合规质效
中关村科金融合自研的企业知识大模型、AgentGraph应用开发平台和模型服务能力，为行方打造了智能知识库，具备多模态文档分析、QA问答对自动抽取，知识内容自动标签化处理能力。并基于智能知识库落地AIGC应用合规助手，通过对话即可实时精准的获取合规信息，在业务合规和内控合规等层面赋能银行及员工，有效提升合规质效。
构建智能知识库 高效管理应用各类合规文件
中关村科金对监管合规、内控合规等多来源的结构化、非结构化数据进行汇总，为客户构建统一的智能知识库，通过大模型对知识库内的多模态文档进行解析处理，构建向量数据库，最后通过提示工程，包括任务链、提示链、思维链的方式，实现自然语言的交互输出。在文档解析环节，大模型不仅可以帮助识别综合文、图、表格的多模态文档，还能够对文档版面结构进行识别解析，形成阅读性较规范的解析文本。随后通过向量化切片，存储到向量数据库中。
落地合规助手 快速提升合规质效
基于智能知识库，中关村科金充分运用大模型语义理解与推理能力，为行方打造合规助手。合规助手具备文档管理、摘要总结、知识问答、QA生成等能力，支持单点、多点事实抽取、多文档问答，银行员工可以通过提问的方式进行多轮交互，大模型能够依据知识库的内容，做出准确的回答，让员工高效精准的获得想要了解的合规知识点，所有问题的回答均支持一键溯源，方便员工日常巩固、学习、纠偏，提高合规工作的精准性。运用大模型能力后，合规助手可结合具体业务场景解决具有扩展性和相对复杂的问答。针对新出的合规文件，员工可直接上传至智能知识库，即刻完成文档解析，无需手动添加标签，并能自动生成摘要总结和高质量的QA知识，方便员工快速高效掌握合规动向。
1+N智能应用新范式 赋能银行每个角落
除合规助手外，依托企业知识大模型、AgentGraph应用开发平台，中关村科金推出了全新的“超级员工”助手系列AIGC应用，包括ChatPilot知识助手、营销助手、服务助手、培训助手、写作助手等，为行方提供开箱即用、系统无缝衔接、成本可负担的专属领域大模型，便于行方后续快速落地具有分析决策能力的强人工智能应用。“超级员工”助手系列AIGC应用将帮助银行构建智能应用新范式，在营销、服务、数据管理、员工培训等方方面面，赋能、服务、链接每一个员工，全面提升客户服务满意度、营销价值、管理水平、合规质效等。
