文章核心观点 - 金融行业对AI应用有极高要求，通用大模型难以满足，而“大模型+企业知识库”是AI落地的最佳路径，通过结合通用大模型的强大能力与专业、实时更新的金融知识库，解决金融机构在知识管理、安全合规及问答准确性方面的核心痛点 [2][4] 大模型与知识库的角色定位 - 大模型被视为“大脑”，知识库被视为“课本”，两者结合构成“大脑+课本”模式，使AI具备解决专业问题的能力 [4] - 金融领域专属模型的研发是“科班出身”模式，从预训练阶段就使用海量高质量金融数据，使其从“基因”里理解金融专业范式 [4] - AI知识库是连接数据、算法与场景的核心枢纽，是实现“从技术到价值”转化的关键抓手 [3] 金融行业对“大模型+知识库”的关注特点 - 行业对安全与合规要求极高，涉及数据安全、监管要求、信创适配等底线，需要精细化的多级权限管理、防泄露水印、严谨的审计和能力 [6][7] - 行业对知识问答的准确性和严谨性要求极高，期望能处理多表格数据计算、财报多模态数据解读、银行理财产品推荐等复杂任务 [7] - 行业高度关注员工个人知识的沉淀，希望将个人经验转化为企业知识，因此“个人知识库”概念被广泛关注，产品功能上允许员工创建个人知识库空间并打通多种办公工具 [7] 提升问答准确性与解决“幻觉”问题的路径 - 破解大模型“杜撰”现象的关键在于：答案模糊时拒答不乱说、输出能有效溯源、实现企业内部知识的有效治理（如有效性和及时更新） [10] - 公司通过自研OCR大模型将复杂图文混排文档解析准确率提升30%以上，并通过基于语义切分的模型保障切分片段语义完整性 [10] - 采用结合向量检索和关键词检索的混合检索模式，并对检索内容进行重新排序与过滤，最终调用大模型生成答案，使准确率超过92% [10][11][12] 数据安全与部署考量 - 金融行业的数据安全需从技术和产品层面实现私有化部署和全链路安全，并在运营层面综合考虑管理（如多级授权、内部协同）与技术 [8]