零點有數垂直知識智能AIKC：金融智能服務的新範式

（來源：六安新聞網）

轉自：六安新聞網

　　前段時間,我們發佈了文章《從FT到FI:金融科技的智能化進化之路》,解析了金融科技邁向金融智能FI的演進、金融智能FI的關鍵技術節點剖析以及金融智能FI下一步的發展趨勢,作為續篇,本文將進一步解讀AIKC在金融智能服務方面的工作機理。

　　金融科技(Financial Technology,簡稱FT)作為純正技術驅動的金融創新,正與新一代人工智能技術深度融合並賦能金融場景應用,其發展已深入金融智能(Financial Intelligence,簡稱FI)階段。從金融科技FT向金融智能FI的演進是智能技術與金融場景的升級迭代:早期金融科技以大數據與機器學習為核心築牢數據基座,如今則在生成式AI大模型、AI智能體的賦能下,進入以智能決策為核心的FI時代,行業也從單純的數據驅動,升級為「數據+知識」雙輪驅動的高階形態。AIKC(基於專項知識的智能內容生成)新範式,不僅滿足了FI時代對金融服務精準性、合規性的嚴苛要求,更在風險管控、服務創新、效率提升等核心場景深化價值,推動行業從「技術賦能」向「智能原生」持續昇華。

　　01「泛而不深」:現有AIGC系統的應用困局

　　在金融行業邁向FI(金融智能)的過程中,AIGC(生成式人工智能)系統基於海量公開數據(多為通用領域靜態數據)進行預訓練,具備文本、圖像等內容生成能力,為行業帶來了顯著價值:其常被用於信息檢索、基礎文檔生成、客户初步交互等通用場景,發揮提升基礎運營效率的作用。

　　但金融行業對精準性、合規性的極致要求,現有AIGC系統也存在一定的侷限性:

　　數據層面:現有AIGC系統往往是基於業務系統內部的系列知識庫(如業務數據、用户基本信息等),往往缺乏業務系統對外實時信息數據的捕捉(靜態數據,以下同),以及針對特定任務的人類知識經驗的記錄與應用(動態數據,以下同)。使得現有AIGC系統在業務使用中精準度不夠。

　　輸出層面:生成內容呈現「泛而不深」的特點。因知識更新滯后導致金融場景洞察存在「滯后性」(無法同步政策調整、市場波動等動態變化),又因缺乏專屬知識支撐導致洞察「淺層化」(僅能輸出通用結論,無法觸及業務核心邏輯),更易出現「幻覺」問題(生成與金融規則、業務實際相悖的錯誤內容),難以適配金融業務「實時風控、精準決策、合規可控」的核心訴求。

　　對此,Palantir公司聯合創始人Alex Karp的觀點恰好切中行業痛點。他提出人工智能發展存在兩條核心路徑:一條是傳統數據驅動路徑,即當前AIGC的主流應用模式,依賴海量數據進行模式識別與統計學習,卻因侷限難以適配金融專項場景;另一條是知識與推理驅動路徑,通過將人類專家經驗、邏輯規則編碼到系統中,以符號推理模擬理性思維,具備天然的可解釋性。Karp進一步強調,人工智能的未來在於融合AI Agent與本體論(Ontology)——本體論提供的結構化知識框架,能讓AI Agent理解金融業務上下文、進行復雜推理並執行任務調度,從而突破純數據驅動的侷限,將AI從對話交互推向生產環境中的自主決策,真正適配金融行業的嚴苛要求。

　　可見,要突破現有AIGC系統侷限的關鍵在於要實現傳統AIGC系統單純基於「數據驅動」的模式向「數據+知識」雙輪驅動的模式轉變。

　　02AIKC:金融專項問題的破局密鑰

　　本文提出的「AIKC」(AI Knowledge-based Contents)為此而生。AIKC(基於專項知識的智能內容生成)正是「數據+知識」雙輪驅動的新範式,它依託特定領域知識庫與專項數據訓練,專用模型聚焦單一場景,解決具體問題時更精準高效、實用可靠。

　　具體來説,AIKC作為融合專項數據、專項知識庫與專屬技術的「定製化的集成解決方案包」,其核心邏輯是通過「數據-知識-技術」深度協同,針對具體金融業務需求整合專項數據與技術模塊,結合人機協同機制確保輸出結果可靠。它不僅基於金融場景應用的歷史靜態數據,還融合了場景應用相關的實時動態數據,以及針對特定專項任務的人類經驗知識。因而,基於AIKC範式建立起來的AIGC系統將是「數據+知識」雙輪驅動新模式。

　　正是依賴上述三類關鍵數據與知識的協同支撐,基於AIKC範式建立起來的AIGC系統將具有更好的精準性與適配性,其中:

　　第一類是靜態數據,即固定結構化的信息庫,如客户檔案、企業工商信息、户口簿、徵信報告等,是AIKC構建基礎認知的「事實錨點」,提供穩定可信賴的基礎支撐,確保模型決策有明確初始依據。

　　第二類是動態數據,源於持續運行的業務流程,如銀行每日交易記錄、客户支付行為、市場實時行情等,核心作用是實時反饋業務變化,驅動AIKC範式動態優化,適配金融場景動態性特徵,避免模型固化導致決策偏差。

　　第三類是經驗知識庫,由金融行業各類行為深度分析提煉而成,例如從優秀風控員審批流程中提取決策邏輯、從頂尖銷售團隊服務視頻中提煉溝通話術與肢體語言等最佳實踐,是嵌入「行業智慧」的關鍵,讓方案既具備數據處理能力,更擁有類專家決策思維,並且該經驗數據通過機制或者知識編織進行動態的更新迭代,以適應新知新經驗的出現,以此大幅提升對複雜非標金融場景的適配能力。參見附圖一。

　　附圖一 AIKC範式下的三類關鍵數據與知識

　　以上三類數據並非孤立存在,而是通過AIKC的專項數據治理和知識編制(知識抽取和知識融合),形成由知識圖譜、向量數據和關係數據共同組成的統一語義規範下的知識體系。基於統一的知識體系,通過知識檢索和知識組合,為算法大模型提供智能推理服務,從而驅動各場景應用智能體的動態感知、自主決策和主動執行,為金融領域場景應用提供更好的人機協同智能決策。參見附圖二。

　　附圖二 AIKC的構建邏輯

　　AIKC範式聚焦特定金融任務,深度嵌入專項領域知識,能精準匹配金融行業對高精度、強合規的核心訴求,在歷史靜態數據的基礎上,由於又有專屬知識的支撐,因而能夠顯著提升現有AIGC系統在風控、反欺詐等強專業場景的精準性。AIKC將成為行業發展的核心引擎,推動金融智能實現精準化、可控化與可持續化發展,為FI時代的金融行業注入持久動力。

　　03應用實踐:AIKC範式在金融行業的應用

　　國內外眾多金融機構與科技企業已主動聚焦金融核心痛點場景,積極探索AIKC方案應用與落地,覆蓋信貸風控、智能投顧、風控管控、跨境支付等多個關鍵領域,均取得顯著成效,既實現決策準確率、風險識別效率的大幅提升,也達成合規成本降低、業務覆蓋範圍擴大的核心目標,印證了AIKC範式的落地可行性與實用價值。

　　(一)信貸風控場景應用

　　Palantir語義驅動的金融風險防控方案。作為專注垂直領域的AI解決方案提供商,Palantir2025年營收顯著增長,核心是其方案遵循AIKC「專項數據+經驗知識結構化沉澱」邏輯,拒絕通用大模型泛化訓練,深度整合金融機構靜態數據、動態業務流與專家經驗,破解了通用大模型風控準確率不足的痛點,提供高準確率、強合規性的定製化風控方案。

　　其技術架構與AIKC理念高度契合,通過統一語義操作系統整合異構數據與領域知識。在信貸風控場景中,搭建三大核心模塊:靜態基礎數據庫整合客户檔案、徵信記錄等構建「事實錨點」;動態數據反饋系統實時接入交易流水、設備指紋等數據,生成衍生特徵驅動模型動態優化;專家經驗知識庫將風控員審批邏輯、監管規則及ISO31000等國際標準轉化為可執行規則。技術上,搭載定製化決策與圖計算引擎,採用「加權訓練+兩階段優化」模式攻克欺詐識別難題;協同層面,通過「AI預判-專家複覈-模型優化」閉環及可解釋AI技術,既滿足監管透明度要求,又持續優化模型與知識庫。

　　摩根大通(JP Morgan Chase)的COIN系統賦能信貸文檔處理與風控。摩根大通推出的COIN(Contract Intelligence)系統,通過整合信貸業務專項數據與知識庫,破解傳統信貸文檔處理效率低、風險點遺漏多的痛點。信貸文檔處理時間從數小時縮短至幾分鍾,風險識別準確率提升30%,大幅降低人工操作風險與合規成本。

寧波銀行的智能信貸審批平臺,整合企業工商信息、納税數據、流水數據、徵信記錄等靜態數據,以及實時交易數據、供應鏈上下游數據等動態數據,嵌入中小微企業風控專家經驗、行業風險評級標準、監管合規規則等結構化知識。通過「AI初審-專家複覈-模型優化」閉環,該平臺將小微企業信貸審批時效從平均3個工作日壓縮至1個工作日,不良貸款率控制在行業較低水平,同時擴大了普惠金融服務覆蓋面。

　　(二)智能投顧服務應用

　　高盛(Goldman Sachs)專屬AI助手賦能投行服務。針對投研、合規、交易等場景「信息檢索難、文檔處理繁、專業門檻高」的痛點,高盛推出「高盛AI助手」平臺,這一深度契合AIKC理念的定製化方案,已覆蓋全公司數萬名員工,實現對複雜投行場景的精準支撐。

　　其AIKC核心架構明確:專項數據層面,整合數十年積累的跨境併購合規案例、衍生品定價參數、內部操作手冊等專屬數據,形成結構化投行數據基座;知識庫層面,構建專屬知識圖譜,將跨境併購税務合規、盡職調查要點等專家規則與監管要求轉化為可調用知識;技術與協同層面,結合NLP與知識推理技術,建立「AI生成-專家校驗」機制,保障輸出結果精準合規。

　　摩根士丹利(Morgan Stanley)的AI分析師平臺提升投研效率。AI分析師平臺,整合全球市場歷史數據、企業財報、行業研究報告、政策文件等專屬數據;嵌入投研分析框架、財務指標解讀規則、行業估值標準等結構化知識;通過多模態大模型與知識推理技術,自動生成行業研究報告、企業估值分析、市場風險預判等內容,並支持分析師實時調取數據與知識進行驗證。應用后,投研報告生成效率提升40%,分析師可聚焦更高價值的策略制定工作。

中金公司的智能投顧與投行一體化服務平臺。中金公司構建的智能投顧與投行一體化平臺,整合企業融資歷史、股權結構、經營數據、行業競爭格局等數據;在知識庫層面,構建投行服務知識圖譜,嵌入IPO申報規則、再融資流程、併購重組操作規範等專家知識;通過定製化AI引擎,為企業自動匹配融資方案、推送政策紅利、預警合規風險。該平臺已服務多家上市公司及擬上市企業,實現投行服務響應速度提升50%,方案適配準確率顯著提高。

　　(三)風險管控場景應用

平安銀行「智能風控平臺」專項數據驅動的風險防控。平安銀行自主研發「慧小喵」內控一體化系統,聚焦信貸風控場景搭建基於AIKC理念的智能風控平臺,破解「風險識別不精準、專家經驗難複用、動態風險難捕捉」的行業痛點。

　　其AIKC核心邏輯清晰:專項數據層面,涵蓋客户徵信報告、資產證明、企業工商信息等結構化基礎信息,構建風險評估的「事實錨點」;動態數據實時接入銀行每日交易流水、客户支付行為、市場行業動態、監管政策更新等信息,確保模型能及時適配外部變化;經驗數據層面,引入「知識樹+RAG+RE2G」混合架構,整合風控專家審批邏輯與識別技巧,形成可複用經驗知識庫;技術與知識庫層面,構建信貸風控專屬知識圖譜,嵌入專家規則與監管要求,採用定製化專用模型實現風險精準識別與實時預警。同時建立人機協同機制,系統生成評估報告與審批建議,經專家複覈校準后反向優化模型與知識庫,形成完整風險閉環管理體系。實施后,平安銀行信貸審批風險識別準確率、虛假交易攔截率顯著提升,壞賬率下降,實現效率提升與風險防控的雙重價值。

　　萬事達卡(Master card)的智能反欺詐系統。萬事達卡推出的智能反欺詐系統,整合全球交易數據、欺詐案例庫、商户信息、持卡人行為數據等專屬數據;融合不同地區反欺詐規則、交易風險評級標準、欺詐模式識別知識等結構化內容;通過實時數據分析引擎與知識推理技術,秒級識別「異常交易地點、高頻小額交易、跨設備支付」等欺詐特徵,自動觸發風控攔截或二次驗證。

招商銀行的「天秤風控系統」全場景風險管控平臺。覆蓋零售信貸、公司金融、財富管理等全業務線風險管控。接入央行徵信、税務、社保等18類數據源,整合客户賬户數據、交易流水、徵信信息、外部輿情數據等靜態與動態數據,構建2000+風險特徵維度;知識庫層面,沉澱風控專家經驗、監管政策要求、行業風險特徵等結構化知識,將專家經驗轉化為可執行的AI規則;實現風險的精準識別、實時預警與智能處置。平臺上線后,信用卡盜刷交易攔截準確率達99.97%;2025年三季度,該行AI審批的小微貸款筆數佔比達82%,户均授信額度提升至53萬元,有效支撐了業務快速發展。

　　(四)支付場景應用

　　dLocal:專項解決方案破解跨境支付痛點。納斯達克上市金融科技公司dLocal,聚焦「跨國企業接入新興市場支付體系」的專項痛點,為亞馬遜、Uber等企業提供一站式支付解決方案,破解了新興市場支付「方式碎片化、監管差異化、結算複雜化」的難題,而這正是通用支付方案因缺乏本地化知識與數據難以適配的。

　　dLocal的解決方案深度踐行AIKC「專項數據+專項知識庫」的核心邏輯:專項數據層面,整合35個新興市場的支付接口參數、結算規則、欺詐特徵等數據,形成覆蓋700多種支付方式的專屬數據集;構建專屬知識庫,將各國支付監管、税務規則、風控要求轉化為標準化知識;通過一站式API平臺整合專屬技術模塊,實現本地化支付全流程智能適配與風控。跨國企業接入后,無需單獨搭建本地化支付體系,即可觸達億級消費者,大幅降低運營成本與合規風險。目前其業務覆蓋亞非拉多個新興市場,服務450余家企業客户,成為新興市場跨境支付標杆,印證了AIKC在垂直場景的精準賦能價值。

　　支付寶國際版(Alipay+)本地化支付解決方案,為全球商户提供跨境支付與本地收單一體化服務,破解不同國家支付場景適配難題。專項數據層面,整合20多個國家和地區的本地支付方式數據、用户支付行為數據、清算結算規則數據等;構建本地化支付知識圖譜,將各國支付監管政策、税務規則、風控要求轉化為標準化知識;技術上,通過統一API接口與智能適配引擎,實現商户快速接入本地支付網絡,自動適配不同地區支付流程與合規要求。目前Alipay+已覆蓋全球超10億用户,服務數百萬商户,成為跨境零售支付領域的核心解決方案。

　　以上案例在各業務場景的應用和取得成效,進一步印證了「專項數據+專屬知識+定製技術」的AIKC模式,適配金融行業精準性和合規性要求。

　　04未來所向:AIKC掌舵金融智能化深水區

　　總結實踐案例可見,AIKC解決方案的落地可拆解為「專項數據治理—專屬知識庫構建—技術模塊適配—人機協同迭代」四步核心路徑,每一步都緊扣金融場景的精準性與嚴謹性要求:第一步專項數據治理,聚焦具體金融業務場景,篩選整合機構內部業務數據、行業合規數據、客户精準數據等專屬數據,通過清洗、標準化處理剔除冗余與錯誤數據,築牢數據精準基礎;第二步專屬知識庫構建,將金融領域監管規則、行業經驗、專家決策邏輯等轉化為結構化知識,搭建包含知識圖譜、規則引擎的專屬知識庫,實現知識的可複用與可調用;第三步技術模塊適配,根據場景需求選擇適配的AI技術(如NLP、推理引擎、OCR等),與專項數據、專屬知識庫深度融合,構建定製化模型,而非採用通用技術框架;第四步人機協同迭代,通過「AI生成結果—專家校驗優化—模型吸收反饋」的閉環,持續提升方案的精準度與合規性,確保輸出結果符合金融行業嚴苛要求。

　　附圖三 AIKC的產品框架

零點有數作為專注數據智能與決策支持的機構,其AIKC解決方案的實踐邏輯,是先通過「多源異構數據治理」打破企業數據孤島,再以「垂直知識編碼」將人類決策經驗(如專項知識庫中的事規決策庫、解決方案庫)動態轉化為結構化知識,同時融合「靜態數據」「動態數據」「經驗數據」的加工能力實現「數據-知識」有機聯動,在此基礎上,通過「動態感知」提取業務關鍵特徵、「自主決策」複用沉澱的經驗知識、「主動執行」落地決策結果,最終將這套鏈路貫穿企業(如金融機構)的研發、風控、營銷、合規等全業務環節,形成以「穩定化數據」為中心、以「信息內容」為紐帶的智能網絡,構建起持續學習、動態優化、具備創造性適應能力的價值創造閉環。