随着人工智能技术迅猛发展,以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型快速迭代升级,在不同领域凸显出巨大潜力。对于商业银行而言,大模型拥有广阔的适配与应用前景,也面临着巨大挑战,如何使其高效、低成本落地成为关键问题。从实践出发充分调研市场需求,聚焦业务与产品创新,围绕自主研发的“智慧小苏”系统,构建了行业级大语言模型服务平台,并依托完整的软硬件架构体系,在客户服务、基层办公、数据分析等领域提质增效,推动全行数字化创新发展。
点击空白处退出提示
随着人工智能技术迅猛发展,以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型快速迭代升级,在不同领域凸显出巨大潜力。对于商业银行而言,大模型拥有广阔的适配与应用前景,也面临着巨大挑战,如何使其高效、低成本落地成为关键问题。从实践出发充分调研市场需求,聚焦业务与产品创新,围绕自主研发的“智慧小苏”系统,构建了行业级大语言模型服务平台,并依托完整的软硬件架构体系,在客户服务、基层办公、数据分析等领域提质增效,推动全行数字化创新发展。
1.用户模块,基于rbac和abac模式打造,支持复杂的企业级权限设定
2.AI助手,包含有各种知识库,自动分析拆解问题,帮助引导企业新人,解疑答惑,生成各类企业文档
3.AI工具,包含各种常用企业内部工具,包含不限于:知识库,文本纠错,报告优化助手,图像生成,文档生成等等
全栈负责,从MVP到项目两年迭代。
纯离线方案,从模型到知识库,从后端到前端,全程离线办公离线部署搭建(必要工具需要传入内网检验后使用)。
纯源码实现,项目为纯代码实现,无闭源或者无法验证的工具。







评论