在人工智能技術(shù)迅速進(jìn)步的今天，大模型知識庫在自然語言處理和復(fù)雜信息處理方面展現(xiàn)出巨大潛力。面對企業(yè)級應(yīng)用，如何將這些先進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際的業(yè)務(wù)價值，仍是一個亟待解決的問題。

金融行業(yè)，作為一個信息和知識高度密集的領(lǐng)域，對專業(yè)性和精準(zhǔn)性的要求極高。從風(fēng)險評估到信貸管理，每一個決策都離不開對海量數(shù)據(jù)的深入分析和精確處理。

如何利用大模型強(qiáng)大的內(nèi)容理解和生成能力，提升企業(yè)知識使用效率和質(zhì)量，真正意義上發(fā)揮企業(yè)私域知識價值呢？

企業(yè)知識智能化管理迫在眉睫

在面對繁多復(fù)雜的法規(guī)、市場報告及企業(yè)文檔等，傳統(tǒng)的知識管理方法已難以滿足金融業(yè)務(wù)的需求；信息量龐大且復(fù)雜，內(nèi)部各部門之間缺乏有效的通信和協(xié)作機(jī)制，導(dǎo)致知識管理分散，信息孤島問題嚴(yán)重。

傳統(tǒng)文件存儲方式在實(shí)際操作中難以快速采集、組織、檢索和應(yīng)用，這進(jìn)一步拖慢了業(yè)務(wù)執(zhí)行效率。例如，合規(guī)部門在審查交易記錄以確保符合監(jiān)管要求時，常常需要在海量文件中手動尋找信息，資料分散且難以快速訪問。

此外，企業(yè)中的專家知識往往局限于個別人員，新員工難以快速獲取和運(yùn)用前人的經(jīng)驗，缺乏有效的知識沉淀和傳承機(jī)制。

三大功能，盤活企業(yè)知識資產(chǎn)

易道博識大模型知識庫，基于大語言模型等前沿人工智能技術(shù)，主要定位于為企業(yè)用戶提供智能化的知識管理、知識檢索和知識問答工具。此系統(tǒng)可幫助企業(yè)積累知識資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)高效知識管理和應(yīng)用，廣泛應(yīng)用于智能客服、文檔管理及智慧辦公等場景。

丨學(xué)你所需，全面企業(yè)知識管理

系統(tǒng)支持文本、圖像、表格等多模態(tài)文檔，有效解決復(fù)雜文檔版面解析問題。通過對各部門知識文檔進(jìn)行整合，激活企業(yè)文檔價值，全面留存企業(yè)經(jīng)驗。隨著企業(yè)不斷產(chǎn)生新數(shù)據(jù)和文檔，系統(tǒng)可以自動學(xué)習(xí)這些信息，實(shí)時更新知識庫內(nèi)容，確保知識的時效性和準(zhǔn)確性。

丨答你所問，專業(yè)知識輕松回答

基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)，系統(tǒng)能適應(yīng)處理不同類型的問題，包括事實(shí)性、總結(jié)性和推理性問題，生成更準(zhǔn)確詳實(shí)的答案。員工可通過對話獲取所需答案，還支持對答案溯源，增加了答案的可信度，還支持用戶點(diǎn)贊點(diǎn)踩進(jìn)行反饋從而進(jìn)行系統(tǒng)迭代提升。

丨想你所想，智能深度追問

易道博識大模型知識庫可根據(jù)用戶的原始查詢和對話上下文，智能生成多個深入的追問，預(yù)測并挖掘用戶提問背后更深層的問題，更精準(zhǔn)、全面地理解用戶意圖，匹配用戶的需求和偏好，引導(dǎo)模型輸出更有價值的答案。

多年技術(shù)沉淀，AI賦能知識管理

易道博識利用大模型在內(nèi)容理解和生成方面的技術(shù)優(yōu)勢，并結(jié)合多年在智能文字識別（OCR）、智能文檔處理（IDP）技術(shù)領(lǐng)域的積累，顯著提高問答準(zhǔn)確性。系統(tǒng)支持用戶自主選擇模型，自定義提示詞，靈活適應(yīng)各種業(yè)務(wù)需求。通過深度學(xué)習(xí)模型理解和執(zhí)行復(fù)雜查詢，即使是非常復(fù)雜或隱晦的問題，也能提供精確的答案。

隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步成熟，我們預(yù)計會看到更多的AI原生應(yīng)用，這些應(yīng)用將進(jìn)一步推動金融服務(wù)的個性化和精細(xì)化管理。易道博識將繼續(xù)迭代和優(yōu)化智能知識庫問答系統(tǒng)，通過智能化的知識管理和決策支持，推動業(yè)務(wù)的持續(xù)創(chuàng)新和效率提升，攜手更多合作伙伴助力金融行業(yè)邁向更加智能、高效的未來。