开放下载 |《银行AI数据库课题 · 反欺诈知识图谱场景 · 可信基准层测试报告》(精要版)

当前，AI智能体在银行业的应用正从概念验证走向核心业务场景。在这一进程中，数据库作为AI应用的核心基础设施，其技术路线和评估标准尚处于分化与探索阶段。银行用户在AI数据库选型中普遍面临有需求、有场景、有意愿尝试，却缺乏可参照的评估基准和选型依据的现实困境。

根据社区课题组投票结果，反欺诈知识图谱是目前银行AI多模态AI数据库落地TOP1业务场景。银行AI数据库课题以反欺诈知识图谱场景为基线，通过六轮逐层递进测试——可信基准层、架构代价层、安全原生层、生态开放层、进化能力层、综合回归层——共建AI数据库应用事实标准，打造可复用的落地实施路径。

本测试为第一轮测试，聚焦“可信基准层"验证，可信基准层是整个测试验证的底座，目的是在反洗钱（AML）业务场景下，量化评估AI数据库的端到端智能问答能力、知识库语义检索能力以及结果可追溯能力。

一、测试概述

二、测试环境与方法

三、测试项一：业务召回率

四、测试项二：知识库向量召回率

五、测试项三：溯源可信度

六、测试项四：可复现性

七、测试项五：九有 vs PGvector对照差异

八、测试结果汇总

九、结论与建议

精要版包含整体测试结论方向性概述，不包含具体测试项数据、测试组逐题比对明细或审计日志等原始材料。

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