精准意图识别与路由 通过多轮对话引擎解析客户输入的语 义，结合上下文识别客户真实需求，准确率需达到 92%以上（基于 银行现有客服工单数据训练）。典型场景包括：  产品咨询：存款利率、贷款条件、信用卡权益等结构化数据查 询  业务办理：账户开立、转账限额调整等流程指引  投诉处理：自动识别投诉等级并触发相应处置流程 动态知识库调用 智能体实时对接银行三大数据系统： 1. 产品知识图谱（更新频率≤1 客户历史咨询记录。例如当客户连续询问 大额存单利 ” ” ” 率 和 提前支取规则 时，智能体会自动识别为同一业务场景 的关联问题。 2. 知识库即时检索 对接银行内部三大知识源： o 结构化产品数据库（更新频率≤15 分钟） o 非结构化业务文档库（含 PDF/PPT 等格式） o 实时政策变更通知系统 3. 分级响应机制 问题类型 响应策略 准确率要求 标准业务咨 询 直接应答 98% ≥ 复杂资产配 、动态 行为及金融需求特征，构建多维度客户标签体系，实现金融产品的 精准匹配。系统首先通过自然语言处理技术解析客户历史交互记录 （包括电话录音、在线聊天、邮件等非结构化数据），结合账户交 易流水、资产配置、风险测评等结构化数据，形成动态更新的客户 画像数据库。 核心推荐逻辑采用三级匹配机制： 1. 基础属性匹配：根据客户显性特征筛选适用产品范围 o 年龄层匹配（青年客群/银发客群）

会议纪要、资料润色等。券商引入 AI 金融系统后将在一定程度上提高基础工作的效率 ，成为金融从业人员的智能助手。部分券商已经引入 AI 工具（如 DeepSeek ）， 自动提取会议录音中的关键信息并生成结构化纪要 ，减少人工整理时间；并通过 AI 整合内部制度文件和案例库 ， 生成标准化培训材料 ，辅助新员工快速掌握合规流程。 科技赋能风控 ，保障行业稳健发展。部分券商已具有更加前瞻性的风险管理意识 ，动态调整 广告内容。 B 端：随着金融科技嵌合加深 ，金融终端服务质量和效率将大幅提高。 AI 大模型通过实时解析海量市场数据（财报、新闻、政策文件）和 跨模态信息（图表、交易数据） ，生成结构化投研报告 ，支持证券分析师快速提炼关键结论。例如 ，东方财富的妙想大模型可将投研流程 从数小时压缩至 30 秒内完成。以自研自用方式为主的金融机构将实现内部业务协同 ，赋能存量业务增长；以销售金融信息产品为主的公司 ，并结合大模型生成个性化学习路径。例如 ，九方智投的智能投教课 程已形成差异化竞争力， 同花顺可进一步整合问答社区与 AI 导师功能。 数据资产化与 API 经济。将 AI 处理后的结构化数据（如行业产业链图谱、舆情风险评分）封装为标准化 API ，供第三方开发者调用。例如 ， 东 方财富的“金融超脑数据库”可向研究机构开放接口。 数据来源：发布机构官方微信公众号，东吴证券研究所

帮助企业提高生产效率、提升客户体验和创造新的商业价值。举例来看， 1、安防行业作为 AI 技术落地应用较为领先的领域，率先受益于 AI 技术的成熟发展：随着 AI 逐步渗透到视频前后端设备中，AI 技术能够 对视频数据进行实时的结构化处理与分析，呈现在人工面前的并不是实 时的大量视频数据，而是经过 AI 分析后的结果。传统安防产业在产品、 技术与应用等多维度实现了更深层次的进化与变革。2、人工智能亦将 更加广泛地应用到智能制造行业中，机器视觉检测是 辨率提高，通 过网络回传的数据量也越来越大，将数据的结构化、处理与分析完全集中到云端会有网 络传输压力、实时性要求达不到、准确性降低等问题。 “云+边缘”的边缘计算解决方案，把 AI 算力注入边缘，提升 AI 服务器的响应速 度，也大幅降低了网络运营成本。通过在网络摄像头上添加人工智能芯片，前端摄像头 可以实时对视频数据进行结构化处理。例如，设置在交通路口的摄像头可以提取车牌， 车型 行为分析、异常侦测、统计功能等），无需额外增加 AI 协处理器，有望率先大规模推广。 结构化分析摄像机：以北京君正的 T20+T01 方案为例，在 IPC SoC 基础上加入了 简单的 NPU 浅层处理器，能够从视频数据中提取一些特定信息比如车牌、车辆信息等。 深度学习摄像机：有单独的 AI 芯片（GPU/FPGA/ASIC），采用深度学习算法，对视 频数据进行结构化处理，并做不同维度的分析，提高目标的识别准确性。

大模型帮助银行解决日常业务问题 腾讯云推出的 TI-OCR 大模型提供多种识别模式，包括智能结构化、 固定版式结构化、检测 / 识别、智能分拣。 TI-OCR 大模型具备原生 大模型支持、通过 prompt 设计支持复杂任务、多模态技术提高召回 率的特点。通过应用 TI-OCR 大模型，可实现自动化的数据处理和高 度结构化，将数据识别准确率提高至 95% 以上。这一应用降低了高 重复手工劳动，减少了

度训练技术，不仅极大地加快 了训练速度，还大幅降低了 GPU 内存的消耗。 DeepSeek-R1-Zero 通过强化学习架构创新实现突破性性能，核心技术创新体现在训 练效能优化策略、双维度评价体系、 结构化训练范式三个维度。 DeepSeek-R1 采用分阶段强化学习架构演进，包括冷启动阶段、面向推理的强化学习、拒绝采样 与监督式微调、全场景强化学习等。 l AI 应用爆发在即，算力需求持续攀升，关注 格式规范”的复合奖励机制：前者通过数学符号解析与代码编译测试进行精确 度验证，后者要求模型将 推理过程严格置于 结构化标签内。这种双重设计既保障了技术问题求解的严谨性，又确保了输出内容的可解析性，为自动化评估提供标准化接 口。 3 ）结构化训练范式。研 发团队设计了标准化指令模板，通过分离推理过程与最终结论的结构化输出要求，既保证了知识表达的清晰度，又保留了内容创作的自主性。该模 板仅规范输出框架，避免对具体 进行强化学习。 DeepSeek-R1(-Zero) 通过 ( 分阶段 ) 强化学习实现性能 突破 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图： DeepSeek-R1-Zero 模型结构化训练模版 图： DeepSeek-R1-Zero 训练中针对 AIME 正确率持续提高 资料来源： DeepSeek-R1 技术报告，国信证券经济研究所 整理 资料来源： DeepSeek-R1

系统顺序扫描性能，平均每节点吞吐量不低于 1 万条/S，单条记录 平均响应时间不超过 200ms； 数据仓库要求：结构化数据存储系统导入/导出性能单节点平均 吞吐量不低于 40MB/S；结构化数据存储系统 Hive Aggregation 处 理性能，单节点平均可达到 5GB/M；结构化数据存储系统 Hive Join 处理性能，单节点平均可达到 3.8GB/M。 （四）应用系统指标 （1）地理信息平台 设计应充分考虑发展的需要、移植的需要，而当具有良好的扩展性、 伸缩性和适度冗余。 信息资源数据库设计需要充分考虑到未来的发展和变化，在设 计过程中主要体现在： 第一、支持 XML 以文件形式在数据库中存储结构化信息，可以 支持适度扩展与变化的业务； 第二、在部分业务中采用了基本属性描述与扩展属性描述相结 合的方式，有利于系统扩展； 第三、数据提供源与数据提供范围采用动态配置方式，有利于 信息资源与下级平台逐步互联互通； 2、数据资源规划框架 管理运营数据中心数据资源规划原则如下： （1）读写分离，创建高效数据资源库。具体到本项目中，把用 于分享和查询的数据独立建库，尽可能的减小对业务库的影响。 （2）数据资源库高度结构化。数据资源库高度结构化、规范化、 标准化，是进行信息交换的基础。 （3）数据库层次分明，布局合理。具体到本项目中，根据数据 库的应用场景分为标准库、基础库、系统库。标准库用于存储管理 平台数据中心的各

Decoder 生成输出序列 Google (2017): Attention is all you need 嵌入层Embedding Word Embedding: 目的是将这些非结构化的文本信息转化为结构化 的信息，具体来说是将文本空间中的某个word，映射或者说嵌入 （embedding）到另一个数值向量空间 Position Embedding：输入句子的所有word是同时处理的，没有考 靠手动输入和部分OCR识别，且建 档内容和客户KYC内容不完全匹配， 还需要再多次补充。 A 解决方案：增强交互能力，支持客 户经理语音输入，通过ASR语音 转文本技术，再结合大模型提炼对 应结构化数据进行一键填写，对于 客户建档中没有的内容也支持通过 语音或备忘的形式自动落到用户 KYC中提高KYC信息完整度。 备忘录ASR识别 客户信息回填KYC 项目支持：浙江大学-**银行金融科技联合研发中心一期项目

根据当前的[经济指标]和[客户投资目标]，概述一个优化的资产配置策略，以平衡投资组合。 审查投资组合表现 创建⼀个系统的流程，⽤于季度投资组合表现审查，整合[分析⼯具/软件]。 验证投资假设 概述⼀个结构化的⽅法，以测试有关[特定市场趋势或投资类型]的投资假设的有效性。 开启投资对话 为投资经理围绕[新兴投资技术或⽅法]的圆桌讨论撰写⼀组引⼈⼊胜的问题。 探索⻛险缓解 基于当前的[市场状况]，为[

的其他流程 环节，全面准确的记载信息，帮助医生做出正确决策。不同地域的医疗体系，医疗系统内各个 机构之间，医疗队伍不同人之间普遍存在用语不统一的问题，这就要求信息化实施过程中 术语不仅仅要是结构化的，更要是要标准化的，整个数据后台需要有语义支撑。否则，病历在 不同的医疗机构之间信息传递，信息名称不同，造成医生对病人情况的判断造成失误，信息的 无障碍流通只能是一句空谈。 此外，语义化个人 体系的形式化 表达、临床标准术语集与书写术语集的映射与整合和大规模术语加工平台及术语服务发布； 中医临床信息内容和组织的信息建模、形式化知识表示、临床自然语言处理、科研数据的抽取 与转换和非结构化信息处理；由海量数据分析与数据挖掘而产生的对计算性能的挑战，以及 由于各类数据挖掘和机器学习算法的可用性、有效性及效率的不同，需要寻找适合中医学特点的 知识发现框架并对知识建模；其中涉及的相关技 持。 分析现在、计算未来，IBM选址布局优化解决方案规划“智慧的城市”经济信息、地理、人口、 文化等综合信息的收集是解决这些问题的起点，然后分析、统计、集成、互联这些数据，并且 将其系统化、结构化和智能化，这将提供给城市管理者和企业运营者们更多的洞察，从而支持 规划决策。IBM有着多年海量人口、经济、地理等信息收集和分析的经验，有着自身的海量 数据分析和优化工具，在应变处理和数学建模方面卓有成效，同时提供软硬件的工具，提供

一键按钮上报优秀录音、话术等。 增设“连通”权限 ，对于有疑问客户 实 现一站式、一通解决客问题 ，用服 务粘性增加回款。 一键看板 -- 数字业绩展 示 传统知识库 数据结构化 信息以预定义的格式存储（如 FAQ 、产品手册），依赖 关键词匹配。 响应不灵活 需预设标准化流程和文案，灵活性差处理能力僵化，难 以应对复杂问题 静态知识体系 更新缓慢，依赖人工，无法自动根据外部变化同步更新