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中关村科金得助智能 得助社区 成功案例 智能体平台 河南某银行靠智能体平台破局:4大方案破解痛点,知识检索准确率94%+!

河南某银行靠智能体平台破局:4大方案破解痛点,知识检索准确率94%+!

成功案例

2025-10-11 18:21:36

作者:JIfan

阅读量:52

文章目录

文章摘要:某商业银行的的分支机构网点覆盖河南全省,目前正积极拥抱AI技术革命浪潮,探索大模型行业应用建设,全面推进数智化转型战略实践。于是和得助智能大模型智能体应用开发平台合作,构建了高效、灵活、可扩展的AI应用开发体系,赋能客户服务、产品创新、经营管理及办公协同等多场景,驱动业务模式的智能化转型与创新突破。

某商业银行的的分支机构网点覆盖河南全省,目前正积极拥抱AI技术革命浪潮,探索大模型行业应用建设,全面推进数智化转型战略实践。于是和得助智能大模型智能体应用开发平台合作,构建了高效、灵活、可扩展的AI应用开发体系,赋能客户服务、产品创新、经营管理及办公协同等多场景,驱动业务模式的智能化转型与创新突破。

一、转型路上的“四座大山”:想做AI,却处处碰壁​

“一开始我们想,每个业务线各搞一套AI工具不就行了?后来才发现,这根本是‘拆东墙补西墙’。”银行科技部门的负责人回忆起最初的尝试,满是感慨。​

第一座山:重复建设,钱花了却没效果​

客服部想搞智能问答,信贷部要做AI尽调,营销部还需要精准获客工具——要是每个部门都单独买AI平台,不仅要花好几倍的钱,这些平台的数据还互不互通。比如客户在智能客服里留的需求,信贷部根本看不到,只能让客户再填一次表,体验差不说,还形成了一个个“数据孤岛”,资源全浪费了。​

第二座山:技术太杂,整合起来比“拼乐高”还难​

银行里早就有传统的核心系统、信贷数据库,现在要加AI,还得对接生成式AI、大模型这些新东西。不同技术来自不同厂商,接口不兼容,代码逻辑不一样,研发团队光是把它们“拼”到一起,就耗了好几个月,调试一次要改无数处,进度慢得让人着急。​

第三座山:业务多变,传统开发根本跟不上​

银行的业务场景太杂了:今天要优化智能客服的问答逻辑,明天信贷部需要新增一个风险核查维度,后天消保部门又要做合规咨询工具。可传统开发模式,要写大量代码,改一个小功能就得等好几周,等开发完,业务需求早就变了,完全跟不上节奏。​

第四座山:部门“各说各话”,AI落地卡在上游​

业务部门的人懂客户、懂流程,却不知道AI能做什么;科技部门的人懂代码、懂技术,却摸不清业务的真实痛点。比如业务部说“要让信贷审批快一点”,科技部却不知道“快一点”是要减少哪一步、需要哪些数据——两边沟通半天,需求还是对不上,很多好想法最后都不了了之。​

“那时候真的很迷茫,觉得AI是好东西,但怎么落地到业务里,就是找不到门路。”业务部门的主管说。​

二、破局关键:一个“智能中枢”,搞定所有难题​

就在大家一筹莫展的时候,中关村科金得助智能大模型智能体平台带来了一个解决方案:不搞“零散工具”,而是建一个“一站式智能中枢”——把开发、集成、运营、治理全装进去,用四个办法,直接把“四座大山”推平。​

1.建“穿透式中枢”:所有资源,一个平台管够​

这个“中枢”就像银行的“AI资源超市”,里面摆好了各种现成的“工具模块”:能快速找知识的RAG引擎、能设计AI对话的Prompt工作室、能搭流程的工作流编排工具……不管是客服、信贷还是营销部门,要什么功能直接从里面“拿”,不用再自己买平台。​

更关键的是,银行的知识库、插件这些核心资源,也都在这个平台上统一管理。比如最新的信贷政策、产品手册,更新一次全平台能用,再也不用每个部门各自维护,重复采购的成本省了,数据孤岛也没了。​

“现在我们要做个新功能,先去中枢里看看有没有现成的模块,基本不用从零开始,省了至少一半的钱和时间。”科技部门的工程师说。​

2.搞“全栈式融合”:再杂的技术,也能无缝对接​

针对技术整合难的问题,这个“中枢”用了“微服务+低代码”的组合拳。​

微服务就像把复杂的系统拆成一个个独立的“小零件”,比如“客户信息查询”“风险评分”,每个零件都能单独调整,不用动整个系统;低代码更简单,不用写大量代码,拖拖拽拽就能搭建功能。​

而且它还能“兼容并蓄”——不管是百度、智谱的大模型,还是银行原来的核心系统、信贷数据库,都能无缝接进来。之前要花几个月的技术整合,现在几周就能搞定,研发团队终于不用再为“技术缝合”头疼了。​

3.做“敏捷式开发”:业务人员也能当“AI开发者”​

“最让我们惊喜的是,现在业务人员自己就能搭AI应用!”信贷部的经理举了个例子:之前要做一个贷前尽调的智能工具,得等科技部门排期几周;现在他打开“中枢”的图形化工具,从模板库里拖出“信息收集”“风险核查”“报告生成”这几个模块,再对接一下银行的数据库,不到半天就做出了原型,调整起来也只要改改参数,真正实现了“小时级”迭代。​

原来的开发模式,是“业务提需求,科技做开发”;现在变成了“业务自己做,科技来支持”——开发门槛降下来了,业务的创新想法能快速落地,再也不用等“排期”了。​

4.破“协同壁垒”:业务和科技,终于“同频”了​

为了解决部门沟通难的问题,银行围绕“中枢”建了“联合协作机制”:每周开一次需求对接会,业务人员用平台的图形化工具,把需求“画”出来——比如要做一个消保咨询工具,直接拖出问答流程;科技人员一看就懂,不用再反复追问“你到底要什么”。​

而且AI不再是科技部门的“后台工具”,而是业务部门能直接用的“业务武器”。业务人员有想法,就能快速做原型试错,效果好就推广,不好就调整,两边目标对齐了,沟通成本降了一大半,落地速度自然快了。​

三、效果说话:PK头部厂商拿第一,业务全面提效​

这个“智能中枢”到底好不好用?数据最有说服力。​

在和阿里巴巴、火山引擎、百度、智谱AI这些头部厂商的技术测试(POC)中,这家银行的解决方案直接拿了第一——知识检索准确率超过94%,不管是员工查业务规章,还是客户查产品信息,几秒钟就能找到精准内容;知识问答准确率达到86%,智能客服回答客户问题,不用再“转人工”,客户满意度提升了不少。​

更重要的是,业务实实在在提效了:​

客户咨询响应时间缩短了60%,智能客服能搞定80%的常见问题;​

信贷尽调周期从3天缩到1天,员工不用再熬夜整理数据;​

新产品上线速度快了一倍,营销活动的精准度也提高了,客户转化率涨了30%。​

“以前总觉得AI离业务很远,现在才发现,只要有个好的‘中枢’,AI就能真正帮业务解决问题,这才是数智化转型的关键。”银行负责人总结道。​

这家河南银行的案例,给很多想做数智化转型的企业提了个醒:AI转型不是买一堆工具,而是要建一个能整合资源、打通技术、赋能业务、促进协同的“智能中枢”。

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当“穿透协同”打破资源壁垒,“全栈集成”解决技术难题,“敏捷落地”激活业务创新,AI才能真正从“花瓶”变成“利器”,为业务增长注入源源不断的新动能。而这,或许就是数字化转型最该有的样子。​

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