成功案例
品牌评测
中国银行业“黄金十年”早已过去了，现在市场竞争是非常竞争的，对于区域银行更是如此。现在也面临着客服查找信息难、知识查询效率低、员工查询制度流程长等问题，严重影响客户服务质量和工作效率。
面对这个问题，山东某区域银行在2025年决定进行数字化转型，通过和得助智能合作，以大模型平台为核心构建的企业知识库和智能问数应用，最终实现了知识问答准确率达到90%、10秒生成数据分析报告生成时间，减少各部门重复建设成本，让数据信息更加安全。
一、深陷困境：区域银行智能化转型的拦路虎
1.知识查取效率低
我们知道银行内部的文档是非常多的，比如客服、法务、规章制度等，各种文件格式、文件存放也分散在各个系统中，所以员工在查询信息的时间是非常久的，而且找到的内容也不一定是最新的准确信息，对业务的发展也带来隐患。
2.数据分析门槛高
我们知道并不是所有人都精通数据分析的，很多SQL语句需要技术人员来编写，所以数据分析的门槛就很高，需要协调多个部门来分析数据，耽误业务决策。
3.AI能力分散难复用
由于没有一个统一的技术底座，导致各个部门开发的ai应用接口不统一，相互协作比较难，无法形成体系化作战，拖累业务的大规模发展。
二、破局之策：得助智能大模型应用平台+知识库+智能问数
面对这些挑战，山东这家银行明白，AI能力建设不能再像以前那样东一榔头西一棒子了，得改成“统一底座、灵活复用”的模式。要是还让各个业务部门自己搞AI应用开发，那就会一直重复做一样的事，能力沉淀不下来，数据也连不起来。要想真正发挥AI的潜力，就得先打造一个统一、安全、高效的大模型应用平台，就像先修好高速公路，然后让各种业务场景在上面跑起来。
基于这个想法，这家银行通过和得助智能合作，构建了统一的大模型应用平台，以它为基础，打造了两个核心场景：
场景一：知识问答——助力客服与合规查询
这可不是普通的文档库，而是一个能自动更新、分库管理的企业知识库。它把法务、数金、运营等部门的文档都整合到一起，通过内置的意图识别和敏感词检测，不仅能和员工多轮对话，还能告诉你信息从哪来的，甚至能把专业术语变成大家都能听懂的话，这样就再也不用担心被旧规定误导了，一线员工能又快又准地找到自己需要的信息。
场景二：智能问数——基于ChatBI平台实现数据自主分析
靠着ChatBI平台，这家银行和主流信创数据库顺利接上了，建立了一个有上千个指标和标签的数据体系。业务人员可以用平常说话的方式提问，系统能自动把多个表关联起来，按照各种条件筛选数据，10秒内就能生成可视化图表和专业的分析报告。同时，这个系统还能结合银行内部的组织架构，精确控制每个部门的权限，真正把业务语言和技术语言之间的障碍给清除了。
三、得助智能大模型平台的核心能力
得助智能大模型平台作为银行“平台+场景”战略成功落地的关键，它的主要任务是给全行提供一个安全、高效、能重复用的AI能力基础，让每个员工都能受益。它不光要解决现在“知识查询”和“数据取数”的难题，还得为银行未来的智能化发展打好基础。具体来说，平台有三大核心能力：
1.统一的大模型底座
这个平台把大模型运行管理、应用监控和安全管控都整合在一起，给上面的所有业务提供稳定的AI支持，以前AI能力分散、资源浪费的问题，这下彻底解决了。
2.高效的开发工具链
平台里有智能体编排、提示词工程、AI应用发布等工具，这些工具可以让AI应用的开发缩短时间，更快的实现业务的部署。
3.信创算力与安全基座
银行搭建了高性能的信创算力基础设施，满足各种模型训练和推理的需要。整个平台进行私有化部署，同时对接了银行内部的统一身份认证系统，可以过滤敏感信息、审计操作日志、加密数据，满足金融行业对数据安全的需要。
四、成效显著：从认知转变到组织变革
项目落地几个月后，银行取得了很明显的效果：
1.知识问答准确率超过90%：银行员工查询信息的速度明显加快了，同时查找的信息准确率也得到了极大的提升，降低了合规风险。
2.数据分析报告10秒内就能生成：通过工具的开发，让业务部门自己都可以进行数据分析，无须借助技术部门，数据报告生成时间减少了，让技术部门的工作压力也减小了。
3.AI能力统一管理，降低成本：各个部门基于统一的大模型平台，无须再重复建设，银行成本降低，同时以后能根据业务需要进行扩展。
4.搭建全流程安全防护体系：建立了符合金融合规要求的防护体系，对敏感信息、操作日志审计和数据加密都做好技术防护。
通过这次合作，银行的业务发展的更加顺利，服务质量也得到了了极大的提升，客户满意度也在快速提高，在激烈竞争环境中也有一定的竞争力。如果您的企业也需要部署企业知识库，欢迎来咨询，给您一个专属的知识库解决方案。
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大模型平台为核心构建的企业知识库和智能问数应用，最终实现了知识问答准确率达到90%、10秒生成数据分析报告生成时间，减少各部门重复建设成本，让数据信息更加安全。
大模型应用，破解知识管理及数据查询瓶颈！" alt="山东某银行X得助智能知识库+智能问数构建大模型应用，破解知识管理及数据查询瓶颈！" width="" height="" border="0" vspace="0" style=""/>
一、深陷困境：区域银行智能化转型的拦路虎
1.知识查取效率低
我们知道银行内部的文档是非常多的，比如客服、法务、规章制度等，各种文件格式、文件存放也分散在各个系统中，所以员工在查询信息的时间是非常久的，而且找到的内容也不一定是最新的准确信息，对业务的发展也带来隐患。
2.数据分析门槛高
我们知道并不是所有人都精通数据分析的，很多SQL语句需要技术人员来编写，所以数据分析的门槛就很高，需要协调多个部门来分析数据，耽误业务决策。
3.AI能力分散难复用
由于没有一个统一的技术底座，导致各个部门开发的ai应用接口不统一，相互协作比较难，无法形成体系化作战，拖累业务的大规模发展。
二、破局之策：得助智能大模型应用平台+知识库+智能问数
面对这些挑战，山东这家银行明白，AI能力建设不能再像以前那样东一榔头西一棒子了，得改成“统一底座、灵活复用”的模式。要是还让各个业务部门自己搞AI应用开发，那就会一直重复做一样的事，能力沉淀不下来，数据也连不起来。要想真正发挥AI的潜力，就得先打造一个统一、安全、高效的大模型应用平台，就像先修好高速公路，然后让各种业务场景在上面跑起来。
基于这个想法，这家银行通过和得助智能合作，构建了统一的大模型应用平台，以它为基础，打造了两个核心场景：
场景一：知识问答——助力客服与合规查询
这可不是普通的文档库，而是一个能自动更新、分库管理的企业知识库。它把法务、数金、运营等部门的文档都整合到一起，通过内置的意图识别和敏感词检测，不仅能和员工多轮对话，还能告诉你信息从哪来的，甚至能把专业术语变成大家都能听懂的话，这样就再也不用担心被旧规定误导了，一线员工能又快又准地找到自己需要的信息。
场景二：智能问数——基于ChatBI平台实现数据自主分析
靠着ChatBI平台，这家银行和主流信创数据库顺利接上了，建立了一个有上千个指标和标签的数据体系。业务人员可以用平常说话的方式提问，系统能自动把多个表关联起来，按照各种条件筛选数据，10秒内就能生成可视化图表和专业的分析报告。同时，这个系统还能结合银行内部的组织架构，精确控制每个部门的权限，真正把业务语言和技术语言之间的障碍给清除了。
三、得助智能大模型平台的核心能力
得助智能大模型平台作为银行“平台+场景”战略成功落地的关键，它的主要任务是给全行提供一个安全、高效、能重复用的AI能力基础，让每个员工都能受益。它不光要解决现在“知识查询”和“数据取数”的难题，还得为银行未来的智能化发展打好基础。具体来说，平台有三大核心能力：
1.统一的大模型底座
这个平台把大模型运行管理、应用监控和安全管控都整合在一起，给上面的所有业务提供稳定的AI支持，以前AI能力分散、资源浪费的问题，这下彻底解决了。
2.高效的开发工具链
平台里有智能体编排、提示词工程、AI应用发布等工具，这些工具可以让AI应用的开发缩短时间，更快的实现业务的部署。
3.信创算力与安全基座
银行搭建了高性能的信创算力基础设施，满足各种模型训练和推理的需要。整个平台进行私有化部署，同时对接了银行内部的统一身份认证系统，可以过滤敏感信息、审计操作日志、加密数据，满足金融行业对数据安全的需要。
四、成效显著：从认知转变到组织变革
项目落地几个月后，银行取得了很明显的效果：
1.知识问答准确率超过90%：银行员工查询信息的速度明显加快了，同时查找的信息准确率也得到了极大的提升，降低了合规风险。
2.数据分析报告10秒内就能生成：通过工具的开发，让业务部门自己都可以进行数据分析，无须借助技术部门，数据报告生成时间减少了，让技术部门的工作压力也减小了。
3.AI能力统一管理，降低成本：各个部门基于统一的大模型平台，无须再重复建设，银行成本降低，同时以后能根据业务需要进行扩展。
4.搭建全流程安全防护体系：建立了符合金融合规要求的防护体系，对敏感信息、操作日志审计和数据加密都做好技术防护。
通过这次合作，银行的业务发展的更加顺利，服务质量也得到了了极大的提升，客户满意度也在快速提高，在激烈竞争环境中也有一定的竞争力。如果您的企业也需要部署企业知识库，欢迎来咨询，给您一个专属的知识库解决方案。
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