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：133

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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。

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%+！

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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