长江非银 如何让AI赋能研究以非银知识库为例

长江汇银团队构建本地非银知识库旨在解决研究资料分散存储和通用大模型难以解答专业问题的痛点。知识库采用Markdown文档目录，以知识卡分类存储行业、公司、案例、机制等内容，核心内容需人工筛选。知识库定位为响应需求快、可溯源、可持续更新，而非追求大而全。其SKU优势在于大模型token消耗小，本地存储占用极低，存放一千多份材料仅占几兆空间。

非银行业AI应用趋势包括本地化知识库建设，通过人机协同审核机制提升内容精准度。与谷歌NoteBook LM、腾讯一麦等线上工具相比，本地知识库支持自主选择模型及智能体，适合偏好本地部署的用户。线上工具适合不介意数据是否本地存储的用户。未来趋势将更注重个性化、自主可控的AI研究工具，以满足不同机构的需求。

报告重点分析了非银领域知识库构建的应用场景，包括快速响应提问，输出符合团队思路的内容，以及构建贴合实际需求的财务模型（如I十七、I九新准则）。知识库采用Markdown文档作为目录，以知识卡分类存储内容，涵盖行业、公司、案例、机制等，核心内容需人工筛选。

当前非银行业市场现状体现在对AI赋能研究的迫切需求，传统研究方式面临资料分散存储、大模型专业问题解答效率低等痛点。本地非银知识库通过人机协同审核机制，保留原有文件分类存储习惯，无需迁移，资源占用极低，为市场提供了新的解决方案。

该研报提示的主要风险包括：知识库仅为演示性质，需用户自行构建本地模型以适配需求；知识卡人工审核工作量较大，审核不及时可能影响知识应用精准度；需持续跟进I十七、I九等新准则更新，确保知识库内容的时效性与准确性。这些风险提示了AI赋能研究在实际应用中需注意的方面。