深蓝海域中标某全国性股份制商业银行大模型项目，以“可信大模型知识工程”引领远程银行智能变革

近日，深蓝海域信息科技有限公司成功中标某大型全国性股份制商业银行“基于大模型技术提升远程银行智能服务能力项目”。这一合作不仅是对深蓝海域在大模型应用领域技术实力的高度认可，更标志着银行业远程服务正从传统的“流程驱动”向“智能知识驱动”跨越。该项目将依托深蓝海域自主研发的KMPRO大模型知识工程平台，致力于解决金融大模型落地中的核心痛点——知识的准确性、可维护性与场景化应用，为远程银行构建一套可信赖、可运营、可扩展的智能知识中枢。

一、破局金融大模型落地难题：从“通用对话”到“可信决策”

作为国内首批上市银行之一，该行历经三十余年发展，积累了近10万条庞杂的内部知识资产。在金融科技迅猛发展的当下，如何将这些静态的“知识资产”转化为动态的“智能生产力”，是其实现数字化转型的关键。

通用大模型难以满足金融行业对合规性、精确性的严苛要求，利用企业知识资产盘活大模型能力，为业务场景所用是当前的迫切需求。

深蓝海域提出的“KMPRO大模型知识工程”方案，实现与现有知识管理平台的无缝接入，通过技术手段，实现知识的“原子化重构”与“语义级激活”，打造一套覆盖知识“问答、阅读、加工、培训”全场景的智能应用，为远程银行的业务智能化注入新动力。

二、技术深度：构建“四位一体”的大模型知识工程体系

深蓝海域的解决方案，深度诠释了“知识工程”在大模型时代的新内涵。我们不仅关注大模型的“生成能力”，更聚焦于企业现有知识的“治理能力”、“计算能力”与“运营能力”，构建了覆盖知识全生命周期的技术闭环。

知识治理层：从“非结构化文档”到“高纯度原子知识”

针对银行海量的非结构化文档（如PDF、Word、扫描件），KMPRO平台采用了先进的多模态解析与智能切片技术。通过语义理解模型，将长文档“解构”为具备独立语义的“原子知识单元”，更进一步可构建可信原子知识，确保大模型智能输出可信，在业务上与传统知识库统一对齐。为后续的精准召回奠定高质量的数据基础。原子知识遵循知识库的权限体系，大模型问答结果根据用户权限严谨输出。

检索计算层：融合“关键词+向量+图谱”的多路召回与精排

为了在万亿级参数的大模型底座上实现毫秒级响应，系统采用了“召回-排序-生成”的技术架构。

结合BM25关键词检索、多向量空间检索（支持主流Embedding模型）以及知识图谱关联分析，系统实现多路并发召回。随后，通过自研的Reranker模型对候选集进行精准排序，确保最相关、最权威的知识片段优先供给大模型进行生成，从根本上解决了“大海捞针”导致的延迟与误读问题。

可信生成层：“三位一体”答案生成与可信溯源机制

这是KMPRO平台最具差异化的核心能力。我们创新性地提出了“一键三连”的立体化搜索模式，实质上是在技术架构上实现了三种引擎的并行调用与结果融合。系统不仅生成答案，更通过“引用锚点”技术，将生成的答案句子与后台的原子知识片段进行强关联。用户可随时点击溯源，查看AI回答的原始出处。

能力扩展层：全场景智能应用矩阵与运营

KMPRO平台不仅仅是一个问答系统，它更是一个开放的能力底座。

技术亮点：基于微服务架构，平台集成了智能阅读、智能加工、智能培训等插件化模块。例如，在知识加工环节，系统利用大模型的泛化能力，自动完成摘要生成、FAQ挖掘和质量校验，将知识运营人员从繁琐的重复劳动中解放出来，实现知识生产的“智能化流水线”。

三、业务应用：赋能一线，利用智能解决实际痛点

大模型问答虽然是重要的应用场景，但有更多的业务痛点可以利用大模型突破解决，KMPRO大模型知识工程平台，对接企业知识和大模型后，构建多个智能助手，在不同场景为业务助力。

1、全场景大模型智能助手

大模型智能搜索助手：创新性融合全文搜索、原子化搜索与大模型智答，提供“一键三连”的立体化信息获取体验。

大模型智能问答助手：在知识平台内嵌对话窗口，基于用户权限范围内的知识库，提供生成式、流式输出的精准答案，并支持答案溯源，让每一句回答都有据可查。

大模型智能问数助手：对接企业数据、结构化数据资源，实现自然语言问答统计分析和可视化图表，降低数据决策门槛，提高业务数据使用效率。

大模型知识阅读助手：针对单篇长文档，提供“提炼重点、生成大纲、段落总结、中英互译”等一键式智能阅读服务，极大提升知识消化效率。

大模型知识加工助手：为知识编辑人员提供AI辅助，实现自动摘要、标签提取、FAQ生成、质量检查、安全校验等20余项智能加工功能，提升知识生产质效。

大模型智能小考官（培训助手）：基于行内知识库，自动生成试题、支持答题陪练与自主考试，助力员工培训与技能评测智能化。

以及语音会议总结助手、ppt创作助手等一系列的智能应用。

2、一键三连”打造贴心用户体验

深蓝海域创新的 “一键三连” 搜索模式，在一次提问中，系统并行调用三种核心能力：全文搜索提供广泛的相关篇章，原子化搜索精确定位未改写的原始段落，大模型智答则生成凝练的语义级答案。这三种结果同屏呈现、相互参照，有效制约了大模型可能出现的“自信的杜撰”，从根本上提升了答案的可靠性与可信度。同时，系统明确列出回答所参考的知识来源，用户可一键跳转至原文进行溯源验证，构建了“生成-校验”的信任闭环。

四、共创智能金融新未来

深蓝海域在金融行业大模型落地实践中的又一重要成果。我们坚信，大模型技术的真正价值不在于“炫技”，而在于与企业核心业务知识的实实在在的融合，真真实实的解决痛点问题。这也是越来越多的银行客户选择深蓝海域大模型知识工程平台，扎实推进智能化进程的原因。一头连接企业知识体系，一头连接大模型，成为连通智能场景的桥梁。

未来，深蓝海域将继续秉持“让知识更智能，让智能更可信”的理念，不断深化KMPRO大模型知识工程平台的技术壁垒，与客户携手，共同探索更广阔金融大模型场景应用，助力客户在数字化浪潮中稳健领航。