一、项目背景及目标

当前，数字技术正深刻重构金融行业服务模式、管理模式与竞争格局。人工智能、大模型等新一代信息技术已成为金融机构提升核心竞争力、实现高质量发展的关键引擎。农商银行体系普遍存在业务链条长、数据应用浅、研发能力有限、运营成本较高、风控手段偏传统等痛点，亟须通过数智化手段实现提质增效、风险可控、服务升级。

为破解行业共性难题，推动全省农商行系统数字化、智能化、集约化发展，江苏省农村商业联合银行于2025年2月正式启动人工智能大模型应用专题研究。新沂农商行勇担试点重任，联合五家兄弟农商行组建跨机构协同创新团队，以大模型技术深度赋能业务全流程，推动金融服务从“信息化”向“数智化”跨越，构建更高效、更安全、更普惠的现代金融服务体系。

智能应用平台的项目目标为构建符合农商行发展特点、满足监管合规要求的大模型技术体系与应用生态，打造全省农商行数智化转型标杆。实现办公效率、风控效能、研发能力、服务体验全面提升，推动流程再造与模式创新。完成大模型私有化部署、场景化适配、平台化运营，确保系统高可用、高安全、高稳定。形成标准化、模块化、可快速复制的大模型解决方案，支撑全省农商行规模化推广应用。

二、创新点

（1）架构创新：构建金融级安全可控大模型底座坚持“自主可控、数据不出行”，采用私有化部署架构，融合行业大模型、开源框架与RAG检索增强、智能体工作流等关键技术，形成农商行专属大模型技术底座，实现数据安全、隐私保护与合规运营。

（2）场景创新：聚焦高频刚需打造数智化核心能力紧扣银行业务痛点，构建“智能办公+智能风控+智能研发”三位一体场景体系，实现公文写作、合规审查、风险核验、代码开发、知识问答等工作自动化、智能化，大幅提升运营质效。

（3）模式创新：开创跨机构协同共建新模式创新实施“统一规划、联合研发、资源共享、成本共担、全省推广”模式，有效破解单家机构资金不足、技术薄弱、人才短缺等瓶颈，实现投入最优、效率最高、价值最大。

（4）平台创新：打造一站式全生命周期管理平台建成集模型管理、算力调度、知识库构建、智能体运营、运维监控、权限管控于一体的数智化平台，实现低门槛接入、可视化操作、标准化输出，大幅降低AI应用难度。

（5）价值创新：实现技术、业务、管理多维价值提升以技术创新驱动业务创新、管理创新、服务创新，形成“降本、增效、风控、提质、赋能”五位一体综合成效，构建可持续的数智化核心竞争力。

三、项目技术方案

项目以“安全、稳定、高效、可扩展”为设计原则，构建“一层底座、一套平台、多场景应用”的总体技术架构。

技术路线采用“行业大模型私有化部署+开源LLM-Ops平台适配”技术路线，选用DeepSeek、通义千问等高性能模型，结合提示词工程、向量数据库、RAG检索增强、多智能体协同、高性能推理引擎等技术，构建金融级大模型应用体系。

核心能力提供标准化OpenAI API接口，支持与行内核心系统、办公系统、风控系统无缝对接；实现多租户隔离、数据脱敏、权限分级、操作留痕、审计溯源，全面满足金融监管要求。

实施路径按照“需求调研—技术选型—数据治理—模型微调—场景开发—试点验证—优化迭代—全省推广”八步实施法，科学推进、闭环管理，确保项目高质量落地。

平台支撑建设统一大模型管理服务平台，实现算力资源池化、模型版本管理、智能应用编排、运行状态监控、异常自动告警，支撑高并发、高可靠、7×24小时稳定运行。

四、运营情况

项目于2025年11月正式上线试点运行，整体建设进度达80%以上，已进入全面推广阶段。推广机制健全建立“专题培训、场景专栏、应用答疑、效果跟踪”四位一体推广体系，面向全省农商行开展多轮次专项培训，构建常态化AI应用生态。

系统运行稳定高效试点期间平台运行平稳，系统可用率达99.8%，累计调用量突破14万次，覆盖智能问答、智能写作、合同审查、代码助手等核心场景，日均交易处理量超2400笔，支持千级用户高并发访问。用户覆盖广泛已在江苏省农村商业联合银行及六家农商行全面落地应用，累计覆盖用户超1500人，新沂农商行常用用户600人，形成良好示范效应与推广基础。运营保障完善建立专职运维团队、常态化监控机制、问题快速响应机制，确保平台安全、稳定、持续赋能业务发展。

五、项目成效

（1）经济效益：降本增效成果显著，智能写作、智能审查、智能编码等场景替代大量重复性人工工作，综合运营效率提升40%以上，人力成本降低30%以上。研发周期大幅缩短，业务上线速度显著提升，创造显著间接经济效益。算力资源共享复用，避免重复投资，为全省农商行节约大量信息化建设成本。

（2）管理效益：风控与运营能力双提升，智能合同审查实现风险点自动识别、合规条款自动校验，显著提升风控精准度与合规管理水平。内部管理流程全面优化，公文处理、知识查询、事项办理更加高效便捷。数据驱动决策能力显著增强，管理精细化、智能化水平全面提升。

（3）技术效益：数智化能力实现跨越式突破，构建农商行体系首个成熟可落地的大模型技术体系，实现关键技术自主可控。形成一整套技术标准、建设规范、运营规范、安全规范，填补行业应用空白。系统高可用、高安全、高扩展能力达到行业先进水平。

（4）人才效益：构建数智化创新梯队，通过项目实战培养一批大模型研发、场景设计、运营管理复合型骨干人才，形成可持续创新能力，为全行数智化转型提供坚实人才支撑。

（5）社会效益：树立行业标杆示范，项目为全国中小银行、农商银行体系大模型应用提供可借鉴、可复制、可推广的实践经验，有力推动区域金融行业数智化转型高质量发展，彰显金融机构科技创新与责任担当。

六、经验总结

（1）坚持战略引领，锚定数智化方向：必须将大模型应用纳入全行数字化转型总体战略，坚持顶层设计、统筹规划，确保方向正确、路径清晰、落地有效。

（2）坚持业务导向，以价值创造为核心：大模型应用必须紧贴业务、服务业务、赋能业务，聚焦真实痛点、高频场景，才能真正产生价值、获得认可、持续发展。

（3）坚持安全合规，守住金融行业底线：始终将数据安全、隐私保护、合规运营放在首位，采用私有化部署、严格权限管理、全流程审计，确保技术创新不越安全红线。

（4）坚持共建共享，破解资源约束难题：中小金融机构应走协同创新、联合研发之路，通过资源共享、能力互补、成本共担，实现低成本、高效率、规模化创新。

（5）坚持平台化运营，提升长期生命力：以平台化思维构建AI能力中心，实现能力沉淀、快速复用、持续迭代，推动AI从“试点应用”走向“全面赋能”。

（6）坚持人才优先，夯实转型发展根基：数智化转型关键在人，必须以项目育人才、以实战强能力，构建复合型数智化人才梯队，为长期创新提供不竭动力。