文章总结： 江苏农商联合银行推出基于大模型的金融数标与风控服务，利用RAG与知识工程解决数据标准不统一痛点。应用构建企业级知识库与三级协同架构，实现治理智能化。试点显示效率提升120%，准确率超85%，将推广至全省。 综合评分： 80 文章分类： 数据安全,AI安全,解决方案

全省农商行受益！江苏农商联合银行大模型破局风控治理，提效120%

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智探AI应用

2025年12月22日 19:19 广东

创新应用将以南通农商银行为试点行，初期优先服务风险管理部和数据资产部的相关人员，待收集反馈并优化服务功能后，会逐步推广至全省农商银行。

来源｜智探AI应用

作者｜欧文

以下为全文

近日，江苏省金融科技创新监管工具第一批“人工智能”主题创新应用公示，江苏农商联合银行的“基于大模型技术的金融数标与风控服务”入选了此次公示名单。

据介绍，江苏农商联合银行此次推出的创新应用，针对在风控场景下全省农商银行跨系统数据标准不统一、数据质量差异大、人工执行标准不一致及海量数据标准化效率低、多源数据语义映射难的痛点，综合运用了大模型、知识工程等人工智能技术，构建起金融数据治理知识体系，融合银行内多源业务数据，为风控场景的数据治理工作提供数据标准高效匹配、企业级数据字典智能生成与推荐等服务，实现数据治理由人工经验向智能决策转型，提升数据治理效率与准确性。

在技术方面，该应用运用知识工程技术，构建起具备知识解析、知识融合、知识检索及“校验-检查-确认”维护功能的企业级知识库，依托大模型统一金融知识基准，为后续数据治理提供稳定知识支撑；运用动态权重混合检索与多模型协同技术，融合向量索引与传统索引实现精准召回，再构建“向量模型→重排序模型→大模型”三级协同架构，提升短文本召回率与匹配精准度；利用检索增强生成技术，将企业级知识库中检索到的实时知识作为提示词构建的一部分，为数据标准匹配、校验场景提供实时知识调用，同时结合数十万条金融领域数据开展多轮模型微调，提升回答准确性与金融适配性；运用实时监控技术，建立7×24小时模型输出监控机制，当模型输出匹配概率低于80%时触发人工审核，保障大模型输出稳定性。

值得注意的是，前文提到的融合向量索引与传统索引实现精准召回、构建“向量检索+重排序+大模型决策”、结合数十万条金融领域数据开展多轮模型微调，均为该应用的核心创新点。

江苏农商联合银行表示，创新应用将以南通农商银行为试点行，初期优先服务风险管理部和数据资产部的相关人员，待收集反馈并优化服务功能后，会逐步推广至全省农商银行，预计服务全省农商银行各业务部门，年度处理企业级数据字典条目近百万条，全面覆盖全省农商银行风控相关部门，提升全行的风控智能化水平。

该行预测，应用上线后，能满足全省农商银行数据匹配需求，数据治理效率将提升120%，单条数据处理时间从数十分钟压缩至数秒；数据挂标准确率将提高至85%以上；同时解决风控业务中，跨部门（法人）沟通成本高、业务口径维护复杂、模型推广困难、模型无法复用等问题，提升全省农商银行风控智能化水平。

在试点期间，南通农商银行数据治理人工工作量降幅超60%，特色业务场景准确率得到验证，多源数据标准不统一的问题得到了解决。

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