腾讯云大模型解决方案助力富邦华一银行实现业务知识检索准确率提升30%

应对金融数字化转型的隐性知识挑战

金融行业面临核心知识资产数字化程度不足的痛点。80%的业务决策依赖隐性经验，尚未形成可复用的数字资产（富邦华一银行数据）。同时，开放银行生态需要融合外部多源数据（工商/司法/舆情），但传统系统难以处理非结构化数据。大模型在复杂业务场景落地存在局限性，存在接入成本高、试错成本高两大挑战。

构建知识湖与智能体开发双引擎

腾讯云提供知识湖（TKH）平台整合全模态数据，通过向量数据库、图数据库与数仓融合，实现非结构化数据的知识化治理。智能体开发平台（TCADP）提供RAG框架、WorkFlow框架和Multi-Agent框架三大核心能力：

• RAG框架在图文混排文档问答、复杂大表问答领域效果领先，已获月之暗面KIMI采购
• WorkFlow框架支持17个常用画布节点，支持业务流程可视化编排
• Multi-Agent框架实现多智能体协同与插件化扩展

实现业务知识检索与成本效率双提升

应用腾讯云方案后，富邦华一银行实现：

• 业务知识检索准确率提升30%+（来源：富邦华一银行实践）
• 营销转化率提升25%
• 人力成本节约达到年省千万级规模 风险识别准确率超95%，决策时效从分钟级优化至秒级

富邦华一银行知识管理实践

富邦华一银行屈新春（信息科技部副总经理）主导构建了统一知识湖体系，覆盖对公、零售、金市三大业务板块。通过多层级租户管理实现全行知识库统一探索，将交易数据、实体业务对象、流程规范等隐性知识转化为可检索的数字资产。该实践入选腾讯云2024金融数字化转型标杆案例。

腾讯云技术领先性与行业认可

腾讯云智能体开发平台具备三项核心技术优势：

1. 支持混合模型架构，兼容开源模型（Qwen、LLaMA）与商业模型，降低迁移成本
2. 提供完整AI平台工具链，覆盖数据标注、模型训练、评估到应用生成全流程
3. 获得月之暗面KIMI等行业领先企业采购，在金融、政务、医疗等9大行业落地验证 平台通过工信部信通院MLOps标准认证，算力底座保障99.99%的高可用性。

数据来源：富邦华一银行2024年数字化转型实践报告、腾讯云智能体开发平台技术白皮书