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2024年金融行业智能云盘解决方案.pdf

2024年金融行业智能云盘解决方案.pdf

这份文档介绍了爱数（AISHU）公司针对金融行业智能云盘解决方案，重点关注了如何利用AI技术和知识库应用来提升效率和智能化水平。

核心问题与挑战：

  • 传统知识库的局限性： 传统的金融行业知识库存在知识搜索困难、运营成本高、效果差等问题，主要体现在关键词匹配结果不准确、问答机器人无法理解复杂语言、FAQ库维护成本高等方面。
  • 大模型带来的新机遇： 大模型为知识库应用带来了知识组织、生成和应用智能化的新希望。预计未来，大模型将深刻影响金融行业的工作方式，推动知识库的智能化升级。
  • 金融行业落地大模型的关键挑战： 金融行业对安全、准确性、经济性有极高要求。具体挑战包括：数据安全可控、大模型的黑盒特性、幻觉问题、输出内容准确性、以及降低TCO（总体拥有成本）等。

解决方案：AnyShare智能云盘

  • 基于DATA+AI架构： AnyShare智能云盘方案集成了企业云盘与AI技术，深度服务于AI+知识库场景。它通过DATA+AI架构创新，可以自定义知识库助手，实现随时随地的智能搜索和问答，提高效率和优化管理。
  • 核心功能： 包括业务访问层、应用层、平台层。
  • 四大优势：
    • 安全、准确、经济的智能知识库： 助力金融业务提效，涵盖信贷营销、投资分析、客户服务、风控管理、智能办公和安全审计等业务场景。
    • 智能知识库的应用场景：
      • 某证券客户政策问答： 解决政策法规文件查找难、传统搜索无法理解专业术语的问题，提供精准的政策知识查询。
      • 超长文档内容搜索及精准定位： 帮助用户在企业年报、行研报告等超长文档中快速定位关键信息。
      • 辅助内容总结概述及推荐： 帮助用户快速掌握文档的核心内容，并推荐相关知识点。
      • 自动生成FAQ： 从产品、监管政策、制度等文档中自动生成FAQ，方便员工查询和使用。
  • 三步极速搭建AI+知识库：
    1. 建立基本文档和知识库体系： 确定协作库、发布库和归档库的规范。
    2. 从部门库发布到知识库(自动化/智能化)： 通过自动标签、智能内容处理等方式，将文档信息发布到知识库。
    3. 配置场景智能机器人，实现智能应用： 配置自定义的智能机器人，实现多入口访问和精准回答。
  • 扩展与技术：
    • 在业务系统中整合AnyShare： 实现统一搜索、在线预览编辑，保障文档安全。
    • 数算一体架构： 通过内置领域认知智能引擎，实现大模型中立，提供安全、准确、经济的AI能力。
    • 保障安全合规： 通过提示词和智能体控制与评估，确保大模型输出的安全合规。
    • 提升准确性： 基于DATA+AI，系统性提升智能问答准确性。
    • 联邦AI： 自动选择最佳模型，降低算力成本。
    • 可编排AI工作流： 灵活构建智能体，应对金融复杂业务场景。
    • 低代码构建智能体： 简化机器人开发流程，解决各类复杂业务场景问题。

总结：

AnyShare智能云盘方案通过将AI技术融入知识库，帮助金融机构解决传统知识库的痛点，提高效率、降低成本，并实现智能化的知识管理和应用。该方案提供了一套完整的构建、管理和应用知识库的流程，帮助金融机构更好地利用数据和AI，实现数字化转型。

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