2025金融大模型应用与智能体建设案例集.pdf
这份文档汇编了50多个来自银行、保险、证券等领域的案例，重点介绍了大模型在金融领域的应用与智能体建设，涵盖了多个核心场景。
**一、核心场景**
* **智能客服与营销：**利用大模型提升客户服务体验，包括虚拟数字人、智能作业平台等。
* **智能风控与合规管理：**利用大模型及知识图谱等技术，增强风控能力，提升合规审查效率。
* **知识管理与智能问答：**构建智能化知识库、问答系统，赋能内部协作和客户服务。
* **运维、安全与测试智能化：**实现运维、安全防护、自动化测试等，保障系统稳定。
* **投顾与业务管理：**利用大模型赋能智能投顾、员工协同、普惠金融等。
* **创新技术与平台建设：**构建大模型平台、移动端架构升级等。
**二、技术与创新**
* **大模型应用：**利用DeepSeek、GPT-4等大模型进行文本理解、生成、知识检索等。
* **RAG 技术：**增强检索生成，确保答案引用来源。
* **多模态融合：**整合文本、语音、图像等多种数据。
* **智能体应用：**构建AI智能体平台，如知识库助手、坐席助手等。
**三、案例亮点**
* **广西北部湾银行：**虚拟数字人系统，实现多语言交互。
* **苏商银行：**大模型客服助手，实现知识库自动化和智能化管理。
* **太平洋保险：**基于AiGCP的智能客服应用。
* **中信建投证券：**全场景数智化客户综合服务平台，实现多技术融合。
* **中国大地保险：**数字营销助理“智能小行”项目，通过AI技术实现高效、智能的客户服务。
**四、价值与展望**
* **降本增效：**大模型技术可以提升效率、降低成本。
* **风险控制：**增强风控能力，降低风险。
* **客户体验：**改善客户服务体验。
* **未来趋势：**大模型将持续深化，并应用于更多金融场景，推动金融行业数字化转型。
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