江苏银行依托大模型，创新打造数字金融新场景

　　发展数字经济和数字金融已成为推动银行业数字化转型、拥抱新一轮科技革命的重要途径。江苏银行主动融入数字经济发展新浪潮，持续开展新技术研究，跟进大语言模型发展趋势，立足本行打造定制化垂直模型，增强应用场景适配性，为数字金融智慧化提供基础动能。

　　近期，该行“智慧小苏”大语言模型平台再添新场景，上线“智能文档助手”提速企业授信，搭建“移动智库”提升用户体验，为客户提供更加智能、高效、便捷的金融服务。

　　江苏银行基于大模型“多模态”理念，准确识别用户意图，自动运用音频分析、外部图像处理等功能，实现扫描件、语音、电子表格和文本等多种类型素材的自动化提取，打通多类信息载体间的壁垒。该行推出“智能文档助手”，自动归纳企业经营状况，结合实时舆情信息，实现授信调查报告的智能生成，工作效率提升42%，预计每年节省客户经理1.5万工时。

　　目前，大语言模型赋能的“智能文档助手”已在移动端、PC端双渠道落地，江苏银行客户经理可随时随地开展尽调工作，企业授信效率大幅提升。

　　江苏银行以数据驱动为核心，探索运用大语言模型赋能内部员工，优化管理流程，提升工作效率。基于大语言模型的“移动智库”可智能高效整合并提炼内外部规章制度、产品政策、操作流程等，成为决策的智能中枢。

　　通过引入最新的“检索增强生成”技术，“移动智库”的智能化水平显著提升。在检索阶段，利用强大的文档理解和索引机制，能够从海量的数据中快速提取相关的信息片段；在生成阶段，这些片段被智能地整合并生成连贯、准确的回答，提升信息的可用性和价值。

　　为满足行内外场景高并发、快响应的需求，“智慧小苏”大语言模型服务平台构建了基础设施层、工具层、模型层、服务层与应用层五层架构。基础设施层依托高算力网络与容器云，实现了模型资源的动态分配，具备各类国产化数据库的管理能力，做到高度自主可控与定制化；工具层引入批处理和算子融合等模型加速技术，有效减少对模型参数矩阵的扫描次数，降低内存带宽消耗。

　　江苏银行相关业务负责人表示，该行将紧跟时代步伐，继续锐意进取、创新求变，以高质量数字金融服务为数字经济发展注入新动能。

　　江寅轩