爱数：金融行业智能云盘解决方案（33页）.pdf

1、金融行业智能云盘解决方案张震 解决方案总监AI+知识库应用CONTENTS金融行业大模型知识库落地需求与挑战AnyShare金融行业智能云盘方案PART 1PART 2PART 01金融行业大模型知识库落地需求与挑战传统知识库是金融机构常见业务场景：但知识构建、运营难，效果差知识搜索/查询示例1，关键字匹配的全文检索答案列表过多，难以准确获得想要结果示例2，“近三年违规企业有哪些”这类扩展式提问，很难获得预设FAQ知识库的回答知识提问用户知识搜索核心痛点1、传统知识搜索关键字匹配结果多，仍需人工判断和筛选内容，不能解决高效知识获取的问题2、传统问答机器人无法完全理解人类复杂的语言，尤其是涉及专

2、业领域时，只能相似匹配，不能直接给出答案3、传统问答机器人依赖人工运维FAQ库成本高，难以应对越来越多样化的业务需求效果差成本高大模型给知识库应用带来的新希望：知识组织、生成和应用智能化OpenAI：未来80%的人，10%的工作任务场景将被GPT影响 19%的人，至少有50%的工作任务场景将被GPT替代。AGI大模型模型基础能力模型能力开放行业知识结合智能对话短文创作图片生成视频生成商业文案代码开发结构化感知办公平面广告内容推荐网站制作内容搜索网络自治智能风控医疗咨询辅助诊断大数据分析36个月612个月1224个月2023智能问答量化交易文档写作编程设计搜索文档摘要运营商金融医疗生物教育城市大

3、脑社交消费智能客服新闻采编内容剪辑传媒分子生成智能教学Source：OpenAI、Frost&Sullivan、HW MI城市营销精准获客调研报告视觉语音语义生成海量离散小模型向少数大模型汇聚通用 2B 应用行业通用场景数据场景化 2B 应用行业生产场景核心数据2C 现象级应用公开数据集每个企业都应意识到：大模型+知识库是大模型落地企业的第一站内容、文档、知识类大模型落地金融行业的关键挑战已达成共识大模型要解决推理和数据安全：数据安全权限可控：金融行业数据有强安全管控要求，必须在安全可控范围内利用大模型的能力。大模型是黑盒模型：大模型作为黑盒模型，存在决策过程不透明、易受攻击、数据泄露风险高、

4、难以解释和控制等安全隐患，可能导致误判、被操纵或信息泄露安全大模型落地要大幅降低TCO大模型落地三大件成本高：GPU服务器、大模型集成开发、大模型应用产品的投入成本高昂，动辄百万起，必须降低整体成本；AI人才贵：智能应用涉及小模型算法、提示词、知识图谱/数据增强、智能体开发、应用开发等等多环节。降低运营、开发门槛，能够让大多数技术和开发，甚至业务专家能够快速、自主、可配置、灵活的开发智能应用机器人，是关键能力。经济性准确性大模型存在幻觉，必须严谨约束确保准确内容准确：必须提高内容数据质量，并结合知识图谱增强大模型的生成准确性，场景准确：输出内容和范围针对特定业务场景或者用户的，精准推荐和个性化

5、，范围可控；可信：输出内容必须可信，有依据、可解释；PART 02AnyShare金融行业智能云盘方案安全、准确、经济，加速 AI+知识库落地基于DATA+AI架构的 AnyShare 智能云盘方案AnyShare智能云盘是集企业云盘与AI于一体的新一代云盘方案。它采用DATA+AI架构创新，深度服务于各类AI+知识库场景，基于AnyShare认知助手自定义各类知识库助手，员工可随时随地智能搜索和问答，轻松总结经验、撰写报告。是企业提升效率、优化管理、驱动创新的得力助手。业务访问层平台层：DATA+AI架构应用层Windows客户端Web PortaliPhone App Android Ap

6、p Linux客户端国产化客户端Mac客户端AI+知识库场景企金知识库服务知识库政策法规知识库.开放架构 云原生架构内容数据湖共享与访问多级文档库审核Office预览/编辑PDF预览/批注CAD预览/测量虚拟盘智能问答智能搜索智能总结/摘要辅助撰写AnyShare认知助手场景化机器人领域知识网络领域大模型联邦AI的推理能力:安全、高效、低成本知识增强能力:准确性、场景适应性灵活的智能体编排能力:准确性、场景适应性爱数数TOME安全、准确、经济的智能知识库，助力金融业务提效文档知识数据业务系统数据数据智能应用领域知识网络领域大模型OA资管系统规章制度文档智能问答机器人问答对机器人智能会议总结智能