夜雨聆风尊敬的读者，为了更好的满足您掌握AI动态、学习AI知识、了解AI案例的需求，也方便与AI同行者跨地区、跨行业相互交流合作，我们特别组建了【蛇口梅西的AI学习群】，欢迎您的加入！（请扫码添加管理员微信，备注“AI学习群”申请加入）
我们公司是一家算法技术领先、行业理解深入、出自国内头部高校的AI技术公司，开发实施过多个成功的企业客户案例，也有一款原创的“AI销售助手”产品。如果您有AI技术项目、AI销售管理等方面的需求，也欢迎随时联系我们！
摘自《2025 年“人工智能 +”行业标杆案例荟萃》
申报单位 |达观数据有限公司
案例概述
当前，国内众多金融公司已经在积极探索大模型技术在业务中的应用，并已经取得了较好的成效。经过对行业应用及大模型应用的深入调研，浦银理财启动了“员工数字助理 - 智浦小鹿建设项目”，由达观数据负责建设，“智浦小鹿”（员工数字助理）面向浦银全集团各业务部门员工使用，为每位员工提供一对一的数字助理。“智浦小鹿”能学习知识，会思考问题，回答问题，执行工作任务，还可以无缝对接各办公系统，使员工便捷获取企业知识信息，快捷完成工作任务。覆盖专业的日常办公业务场景，实现办公Agent 智能体应用落地。
需求分析
基于对大模型的不可解释性以及安全性方面的考虑，浦银理财的需求是构建一个内部员工服务平台，并在后端构建以大模型为主、整合OCR、RPA、向量模型以及各类应用插件的 Agent（智能体）平台，实现平台“四化”：
1.知识服务智能化：能对公司合规文件、制度文件、投研报告等文件实现智能标签化处理、存储；
2.员工服务自动化：基于领域大模型技术，完成员工问题意图识别、信息自动抽取、答案自动生成，并结合私有化大模型知识库，对接公司其他系统 API 接口，实现员工知识查询和工作流程办理自动化；
3.模型服务本地化：部署私有化领域大模型，并且本地大模型能力调用及多模态文档识别能力调用均提供外部调用接口，为浦银理财大模型应用场景拓展提供底层大模型能力基础；
4. 智能服务中台化：构建 AI 管理平台，融合 Prompt 管理、模型管理及知识库管理，具备 OCR、RPA 能力，提供丰富的 AI 服务 SDK/API，并提供可视化后台控制系统。
技术创新点
智浦小鹿是由 OCR、智能文档平台、RPA 机器人平台、大模型服务平台共同组成的智能模型中台，结合数据中台、企业知识库以及统一工作台，提供RPA、智能文档处理、语义理解及推理、定制化自动流程以及综合信息收集检索 5 大能力，可通过插件、API 接口等方式为智浦魔方及各个业务系统提供服务支撑，并将面向员工的所有应用场景统一一个入口即小鹿客户端，员工通过与小鹿的对话可以实现知识库信息快速获取，办公以及业务流程自动办理，压缩重复性工作时长，解放生产力。
图 1 智浦小鹿整体架构图
一、算法优化
整个系统由 Python、Java、C#、 JavaScript 、Lua 等多语言开发。其中 Web 前端使用 JavaScript+React框架进行开发，桌面端由 C# 进行开发，后端平台及模型部分由 Python、Java、Lua 进行后端开发。为了保障问答能够调度各个工具能力，将多个原子能力打包为能力模块矩阵，提供音转写、NL2SQL、RPA、大模型管理平台等专业的能力模块，以便利地构建各个业务流程。所有服务使用 Docker Swarm 进行分布式、多节点部署，在少数节点故障时自动进行服务转移和重启，保障服务的高可用和长期稳定运行。
二、数据处理
1. 企业知识采集：采用 OCR+NLP 技术，实现了对非结构化数据的高效识别和提取，能够自动处理各类文档，包括合规文件、制度文件、投研报告等，将其转化为结构化数据，并存储于企业级知识库中。
2. 数据处理准确性提升：RPA 机器人实现业务流程的自动化处理，提高数据处理效率和准确性。解决传统数据处理方式中存在的耗时费力、易出错等问题，为后续的数据分析和应用提供了有力支持。
三、应用场景
1.智能化办公流程：智浦小鹿通过整合 RPA（机器人流程自动化）技术，实现了办公流程的自动化。员工可以通过自然语言与系统交互，完成诸如个人投资申报等日常办公任务，大大提高了工作效率。
2.投研场景的智能化支持：在资管行业的投研场景中，智浦小鹿能够自动下载、识别和汇总同业产品信息，生成报告初稿，提高了投研工作的效率，还为业务决策提供了更加准确和全面的依据。
3.个性化服务：智浦小鹿能够根据员工的角色和权限，提供个性化的服务。系统可以根据员工的查询历史和业务需求，推荐相关的信息和功能，提高服务的针对性和实用性。
图 2 员工个人投资申报流程
应用效果与落地情况
一、落地情况
1.需求调研与架构搭建：以浦银理财业务痛点为核心，依托云平台与 GPU 服务器构建基础架构，确保系统性能稳定。
2.技术集成与功能开发：融合大模型、NLP、RPA等技术，实现智能问答、文档处理、流程自动化等功能，搭建分层架构（数据层、服务层、应用层、展示层）。
3.推广与应用：智浦小鹿已经在浦银理财内部推广使用，员工通过与小鹿的对话可以实现知识库信息快速获取，办公以及业务流程自动办理。
二、实际应用效果
1.效率显著提升：通过智能问答系统，员工获取知识的时间减少，同时借助 RPA 自动化处理重复性工作，解决跨平台任务处理问题，人力成本降低约 35%。此外，系统知识空间的构建将日常培训等工作融入问答场景，进一步提升员工工作。
2.业务流程优化：通过打破系统数据孤岛，实现跨部门信息共享，业务响应效率提升 40%，客户服务满意度提高 25%。监控面板可以帮助维护和分析系统使用情况，实时跟踪业务处理操作，确保流程透明化和高效执行。
3.决策支持增强：通过解决跨平台跨系统的任务处理问题，管理层能够整合多源数据，获得更全面的业务视角，进一步提升决策科学性和准确性，风险预判准确率提升 20%。
三、遇到的问题及解决方案
1.数据格式不统一：浦银理财内部各类文档格式、存放方式各异，给知识库的构建带来了困难。解决方案是对文档进行预处理，统一格式和存储方式，确保知识库的准确性和完整性。
2.业务流程复杂：部分业务流程较为复杂，难以直接实现自动化。解决方案是对业务流程进行优化和简化，同时结合大模型的交互和调度能力，逐步实现流程的自动化。
3.数据安全与隐私：在数据处理和存储过程中，需要确保数据的安全和隐私。解决方案是采用私有化部署方式，对数据进行加密和访问控制，确保数据的安全性。
四、可复制性
智浦小鹿项目中构建企业级知识库、提供便捷访问渠道、实现办公流程自动化等经验，可为其他金融机构提供借鉴。该项目已入选上海金融科技产业联盟创新监管实验室 2024 年人工智能大模型金融领域示范场景及创新应用与案例和《上海全球资产管理中心建设资产管理大模型应用实践与指南》，可以为其他金融机构实施类似项目提供了参考，具有很好的代表性和可复制性。
图 3 智能问答系统
效益分析
智浦小鹿在多部门实施，涵盖20+系统，100+ 业务流程，使用后，员工获取知识耗时减少，可将更多精力投入核心业务，智能化处理大量重复性、基础性工作，减少了人工操作的繁琐与错误，员工效率提升3倍，优化了资源配置，进一步提升了运营效率。在安全合规性方面，系统严格遵循行业标准和数据安全规范，确保数据处理的合法性和稳定性，为企业的稳健运营提供了有力保障。此外，系统打破了各业务系统之间的信息孤岛，实现了数据的串联与共享，使业务流程更加顺畅，能够高效响应业务发展的多样化需求。打造了资管领域乃至金融行业示范案例，提升了企业形象和市场竞争力，为金融行业的数字化转型树立了标杆。
