中央金融工作会议指出，要做好数字金融大文章。发展数字经济和数字金融已成为推动银行业数字化转型、拥抱新一轮科技革命的重要途径。江苏银行主动融入数字经济发展新浪潮，持续开展新技术研究，跟进大语言模型发展趋势，立足本行打造定制化垂直模型，增强应用场景适配性，为数字金融智慧化提供基础动能。

近期，该行“智慧小苏”大语言模型平台再添新场景，上线“智能文档助手”提速企业授信，搭建“移动智库”提升用户体验，为客户提供更加智能、高效、便捷的金融服务。

聚焦痛点，企业授信效率大幅提升

需要强调的是，路孚特Refinitiv的外汇产品日均交易总额已经连续两月低于4千亿美元。这个交易总额反映了路孚特Refinitiv外汇交易平台上包括即期、远期、掉期、期权、无本金交割远期等所有交易类别的交易额。

注：英属维尔京群岛金融服务委员会(FSC)是英属维尔京群岛地区的唯一金融服务监管机构。该机构可以授权和许可所属地区的金融机构或个人从事金融服务业务，同时也负责监管这些公司和个人的日常业务。从而保障非法或未经授权的金融机构不能在英属维京群岛地区进行任何活动。

企业授信审批环节面临着材料种类多样、提取整合复杂等痛点，客户经理需要投入大量时间与精力对企业营业执照、财务报表、税务记录、征信报告等进行信息提取与整合，这一直制约着授信审批效率。

江苏银行基于大模型“多模态”理念，准确识别用户意图，自动运用音频分析、外部图像处理等功能，实现扫描件、语音、电子表格和文本等多种类型素材的自动化提取，打通多类信息载体间的壁垒。该行推出“智能文档助手”，自动归纳企业经营状况，结合实时舆情信息，实现授信调查报告的智能生成，工作效率提升42%，预计每年节省客户经理1.5万工时。

目前，大语言模型赋能的“智能文档助手”已在移动端、PC端双渠道落地，江苏银行客户经理可随时随地开展尽调工作，企业授信效率大幅提升。

对内赋能，服务质效显著提升

江苏银行以数据驱动为核心，探索运用大语言模型赋能内部员工，优化管理流程，提升工作效率。基于大语言模型的“移动智库”可智能高效整合并提炼内外部规章制度、产品政策、操作流程等，成为决策的智能中枢。

通过引入最新的“检索增强生成”技术，“移动智库”的智能化水平显著提升。在检索阶段，利用强大的文档理解和索引机制，能够从海量的数据中快速提取最相关的信息片段；在生成阶段，这些片段被智能地整合并生成连贯、准确的回答，提升信息的可用性和价值。

“移动智库”不仅能够提供即时的信息检索服务，还能深入分析并生成建议，在智能办公和客户服务领域都发挥着重要作用。无论是基层经营机构还是后台支撑部门，都能通过“移动智库”快速获取信息，提高管理决策的科学性与前瞻性；“移动智库”赋能的线上客服应答准确率由93%提升至97%，业务办理效率及客户服务体验显著提升。

技术革新，模型与算力全面提升

为满足行内外场景高并发、快响应的需求，“智慧小苏”大语言模型服务平台构建了基础设施层、工具层、模型层、服务层与应用层五层架构。基础设施层依托高算力网络与容器云，实现了模型资源的动态分配，具备各类国产化数据库的管理能力，做到高度自主可控与定制化；工具层引入批处理和算子融合等模型加速技术，有效减少对模型参数矩阵的扫描次数，降低内存带宽消耗。

基于行业领先的大模型底座，江苏银行利用自身在金融领域积累的丰富数据和专业知识，对开源通用大模型进行了深入的定向训练和优化，从而使模型能够更精准地适应金融垂直场景下的语境和客户需求，无论是在提供金融产品信息、解读市场动态还是解答复杂的金融咨询方面，都能给出更加专业和个性化的服务。

江苏银行相关业务负责人表示正规配资，该行将紧跟时代步伐，继续锐意进取、创新求变，以高质量数字金融服务为数字经济发展注入新动能。