新一代金融AI知识库的建设实践和思考

新一代金融AI知识库的建设实践和思考 杨志强@腾讯2025.12.23 AI时代金融企业为什么需要建知识库 金融企业需要什么样的知识库 目录 交流答疑 对于组织来说，知识沉淀的最大价值， 是让每一位员工站在组织的智慧高地上，实现能力的加速进化。 数据：某银行调研内部关于AI的使用需求，知识库相关的排名第一 对于AI来说，知识库就是企业专属知识的“课本” AI时代金融企业为什么需要建知识库 金融企业需要什么样的知识库 目录 交流答疑 大模型时代，新一代金融企业知识库的建设目标和特点 一个触手可及的知识库 让知识变成工作助手，有用、好用 1.不止于文档，更是多模态知识库 2.不止于企业知识库，更是个人知识库 支持个人知识库隐私管理，实现个人知识库的AI加持，快速获取个人工作知识 个人知识空间 微信公众号知识进入个人知识空间 腾讯乐享AI知识库--与腾会打通 乐享知识库与腾讯会议打通 1.关键会议内容自动沉淀，会后即沉淀 确保每一次重要讨论都能转化为企业的标准知识资产，避免经验流失，方便找，方便看。 2.培训与学习体系高效构建，会后即体系 腾会培训不再是“一次性活动”，而是可追溯、可迭代的学习体系，确保员工始终掌握最新知识。 3.会议结束，执行开始，会后即落地 将纪要中的待办转化为可跟踪的任务，并指派负责人，确保会议成果落地，打通“讨论”到“落地”环节。 4.不止于知识查找，更是知识协同生产 5.不止于阅读，更是智能学习 场景：行内制度库学习专家 案例：某头部资管企业构建全体员工的AI知识工作台 个人知识库 支持用户上传文件搭建个人知识库，实现智能知识管理。基于自研文档内容搜索能力，用户通过自然语言提问，小金在个人知识库中查询相关内容进行回复。 翻译助手 支持多语言翻译，用户通过简单指令将文本翻译成目标语言。 内容审核 提供文本及文件双维度内容审核服务，支持校验错别字、语义逻辑和表述规范性，提升内容准确性。 智能写作 支持自定义写作类型（如创作、续写、润色）、风格（如正式、幽默、专业）及字数要求，生成符合需求的完整文章。 深度研究 自定义研究任务功能，允许设定主题和周期生成个性化研究报告。 一个智能运营的知识库 让知识持续保鲜，真正用起来 知识体系的成功，不仅在于“存”，更在于“活”。知识鲜活用户活跃 智能知识检视发现知识漏洞，提升知识质量 知识重复检测 知识智能巡检 减少知识重复率，提升知识检索效果 内容完整评估，内容质量评估 风险内容扫描 隐私内容检测（身份证号,手机号） 员工反馈闭环发现知识缺陷，让知识持续保鲜 知识有效性与检视 知识反馈 支持设置知识有效期，避免员工被过期知识误导按知识类型的时效要求/AI检测结果，建议自动检视流程 赋能全员参与知识共建，实现快速反馈与高效纠错，持续提升知识的准确性与实用性 数据洞察发现知识缺失与冗余，精准评估知识应用的效果 全景透视数据看板让知识价值可量化 基于标签和用户喜好的知识推荐，让知识找人，提高活跃度 优质的知识值得更多的目光 优质的知识值得更多的目光 AI生成标签 基于知识质量、知识热度发现更多高质量内容基于相关性主动发现知识 订阅主题内容获取周期性总结 AI大模型结合知识内容，一键生成标签通过标签建立知识图谱 一个精准、严谨的知识库 让知识用得上、找得准 金融企业知识库的准确、严谨比大而全更重要。 知识准确性的挑战：腾讯公司知识库建设过程中的心得 挑战2：大模型存在局限性 挑战1：知识质量低，影响准确性 挑战3：用户对“完美AI”的期待 基于腾讯自身实践，知识准确性三要素：知识、模型、工程化三方紧密合作 AI问答的基石：检索增强生成RAG 不止于文字，让AI真正读懂数据 Query1：分析全年的现金生成能力，计算全年经营现金流与净利润的差异 •结构化数据输入•统计类计算问题 极易出幻觉 不止于数据，让AI真正理解图片 友商效果 乐享效果 Query2：中国银行线上投诉处理流程是什么？ 图文并茂 中国银行相关报告 不止于数据，让AI真正理解图片 表格识别 版面识别 图像标题 图像描述 公式识别 架构图 •增强全领域图像理解 •识别图、表、文字等各元素 •增强数据密集型图像理解 表格 特殊图像 图像标题：台湾团队摩托车事故风险降低行动措施流程图 复杂图像 图像描述： 该图 像以横向 时间轴/流程 图形式 呈现， 包含7个垂 直分布 的板块， 通过色 彩（红 色/绿色 ）区分 行动阶 段，每 个板块 由“圆形场 景图片+文字 说明” 组成：左侧4个红 色板块（标 注“完成并 持续进 行”） ：依次 展示……；右 侧3个绿 色板块（标 注“规 划并进 行中” ）：依 次展示……；底 部粉色 箭头双 向延伸…… 一个开放协同的知识库 让知识库成为新基础设施 大模型时代下，“知识库+智能体+大模型”成为企业智能化架构的铁三角 案例：某资管公司打造“超级AI助手” 通过引入腾讯云AI能力，打造面向员工“懂意图、能问答、会执行”的小金助手主智能体，通过实现与企业微信原生智能机器人的无缝集成，收敛员工散乱的问答入口。工程方面打通企业微信、腾讯会议、企业版ima、内部应用等多方API，让AI不仅能问答更会执行，大幅提升中金公司内部组织协同效率。 一个安全合规的知识库 让知识库符合金融监管要求 四级权限体系，多重内容与信息安全机制让AI安全可靠 权限与场景灵活适配腾讯安全技术多维防护保障知识资产安全合规 引入腾讯天御多层反思框架，让大模型的回答更合规 企业场景有着合规以及高精确性（尤其涉及到金额的问题），但生成式LLM天然有无法消除的幻觉。同时，对话式产品形态无法控制用户的问题在模型“可回答”范围内，强行回答会提升出错概率，可以在金融场景模型中增加了“反思”模块——三层反思框架，严控出现幻觉的概率，尽可能地分清”是否能答“。 本地化部署全栈支持信创 案例：上海证券交易所、证监会 建设背景 行业协同效能不足：在监管端，政策文件、案例文件、数据报告等信息分散，监管协同效率低；在券商端，合规与业务要求获取成本高，动态更新快，中小机构能力薄弱；导致交易所与市场主体间知识共享机制缺失，协同效能不足 知识协同必然选择：生成式AI与知识图谱技术加速金融行业的知识生产、传递、应用全链条；交易所牵头构建智能化知识库，既是响应技术革新的必然选择，也是推动行业知识管理升级的关键举措，更是引领行业知识共建共享中心的核心缔造者 建设目标 构建新型基础设施、打破知识壁垒：整合行业政策法规、监管案例、风险档案、募集说明书等全维度知识资源，建成连接监管端、机构端的统一知识平台，实现跨主体、跨业务的知识共建共享，打破知识壁垒 打造智能服务体系、提升服务效率：依托大模型文档解析、智能检索、问答增强等核心功能，提升知识获取的便捷性与精准度，赋能交易所债券监管效能与业务服务质量双提升 推进知识升级、树立生态标杆：建立覆盖监管、交易所、机构端等多方主体共同参与的知识共建共享机制，规范知识生产、流动、消费制度；带动资本市场知识服务从分散化向体系化、智能化升级，打造证券行业数智化标杆平台 更多场景：法规及政策撰写助手、行业财富空间、行业政策空间等 面向监管债券司、科技司、各地证监局、交易所会员支持部及相关部门、行业机构等提供共建共享的知识基础设施，交易所作为建设及运营单位，负责基础平台建设与运营，行业各方负责知识共建 腾讯乐享，让知识成为生产力