案例名称

基于检索增强和智能体的AI业务助手

案例简介

依托大模型检索增强与智能体技术，打造覆盖制度检索、智能问答、业务学习的一体化AI工具，实现AI能力无感嵌入行内办公、运营、客服等各类问答场景，以全行业务知识库为语料库，提高业务问题解答效率与准确率，赋能一线对客服务提升。

创新技术/模式应用

围绕业务问答和知识搜索场景，本项目在不改变现有业务流程的前提下，运用AI能力搭建“检索-问答-反馈-迭代”的知识运营闭环，推动全行知识应用、沉淀和运营升级。

（一）智能切片工具，保障文档全量覆盖

搭载智能路由切片工具，依据文件类型不同自动适配切分策略，识别标题、段落、语义边界等，保障知识的有效切分和文档内容全量覆盖。

（二）语义向量化与索引构建技术，支撑智能检索匹配

通过切片向量化处理，搭建基于向量结果构建语义的索引框架，突破关键词字面匹配的局限，能够识别同义表述、转述形式的业务问询并实现精准召回，为智能问答服务提供底层语义支撑。

（三）检索增强召回，平衡性能与上下文完整性

构建切片召回和文档召回混合模式，融合向量、关键词检索并经重排序过滤，依托切片召回模式快速生成回答响应；面对跨页跨段落的复杂问题，通过文档召回模式检索深度阅读，输出可溯源的知识章节和深度回答，兼顾检索性能与上下文完整性。

（四）智能体技术，实现核心业务对话、安全合规与持续优化

以业务对话交互为核心，支持内容复制、转发、反馈、原文溯源操作，同步实施开展敏感信息脱敏，防范敏感数据外泄；深度联动知识库，基于角色权限管控问答结果及文档查阅范围；通过反馈通道沉淀用户意见，持续迭代知识内容、优化应答效果，兼顾交互体验与数据安全。

项目效果评估

（一）重构知识服务交互与运营模式

依托全行知识库底座，通过封装AI服务能力，深度内嵌至行内通讯软件及各类内部系统，贯通知识查询、智能应答、迭代优化的全链路运营闭环。员工可在群聊、单聊场景内直接发起智能业务问答，按需调用原文溯源、意见反馈等功能；客服人员在客户服务过程中，可在知识库系统内同步调用智能问答能力辅助答疑，保障答复口径统一。通过场景嵌入式部署，有效缩短知识获取路径，大幅压降业务咨询时间成本。

（二）升级知识库智能检索与合规能力

应用智能切片工具、向量模型、检索增强、智能体等技术，突破传统关键词字面匹配局限，有效解决跨页、跨段落知识查阅断章取义的难题，同步开展角色权限管控和敏感信息脱敏，在提升内容检索精准度的同时，兼顾银行内控合规与数据安全管理要求。

（三）赋能业务提质降本增效

智能知识问答服务覆盖厅堂、柜台、外拓、客服、运营等一线服务场景，支撑全行员工日常业务咨询与制度查询。疑难业务人工咨询占比显著下降，因业务不熟悉、信息传递偏差引发的客户服务投诉占比有效降低；新员工业务上手周期明显缩短，全行知识共享与经验传承效率提升，人员培训成本同步压降。项目推动知识服务从 “人找知识”向“知识找人”的模式升级，赋能业务高效开展。

责任编辑：佟桃梨