商业银行企业级AI知识平台建设与应用实践

2026年6月，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，明确提出推进知识工程建设，支持金融机构构建企业级知识管理体系。与此同时，大模型、智能体、知识图谱等技术拓展了传统知识工程边界，推动静态、零散的知识库向具备自主理解、逻辑推理、智能生成与动态迭代能力的企业级AI知识平台演进，深刻影响并推动银行知识资产建设逻辑与应用范式的升级。

当前，商业银行数字化转型、智能化发展已由“工具赋能、数据赋能”迈入“知识赋能”阶段。企业级知识资产的系统化治理与智能化应用，正成为商业银行构筑核心竞争力、夯实智能转型基础的重要抓手。基于“数据—信息—知识—智慧”DIKW模型理念，华夏银行立足全行数智化转型全局，开展企业级AI知识平台建设与应用实践。

生成式AI正在深刻影响知识工程的服务对象、生产编译、表达表示、检索推理与运营治理范式。

在服务对象上，传统知识工程主要服务于银行员工和客户，知识库定位为“人查、人用”的工具。大模型时代，知识库逐步成为智能体的外部认知与记忆载体。智能体承担意图理解、多跳检索、工具调用与任务编排等职能，人类角色由“执行者”向“监督者与最终决策者”转变。知识不再仅是被查询的内容，更成为支撑信贷审批、合规审查等复杂业务行为的可执行资产，推动知识应用形态从问答工具向数字员工形态逐步演进。

在知识生产与编译上，过去高度依赖领域专家手工抽取、标注与构建图谱，存在成本高、覆盖窄、更新慢等问题。当前，大模型可对制度、报告、合同、客服对话等海量非结构化资料进行阅读理解与自动抽取，生成知识图谱、结构化条目与可执行技能。人工工作重点转向本体与标准制定、事实核对与冲突消解、合规与安全审查及高价值隐性知识沉淀，生产效率得以提升，知识规模由万级条目向企业级知识资产池拓展。

在知识表达与表示上，传统知识以规则、文档、图谱等显式符号知识为主，通常面向人的阅读与推理。大模型驱动下，知识资产呈现混合形态，涵盖显式符号知识、参数化知识、向量化知识、多模态与过程知识等多种共存形式。其中，显式符号知识沿用传统的规则、文档、图谱等资产，支撑实体、关系层面的精确查询与原文级引用；参数化知识指模型预训练习得的通识与推理能力；向量化知识指文档、规则等显式知识经向量编码后形成的语义表示，依托向量空间检索完成存取；多模态与过程知识包括流程图、审批链路、操作SOP，以及提示词、可执行技能等，进一步将知识从“可被检索的内容”拓展为“可动态调用、可跨模态表达的能力”。

在检索与推理上，检索方式由关键词匹配升级为意图理解、混合检索与智能体规划相结合。多路混合检索涵盖关键词检索、语义向量检索与图谱遍历，并配合元数据过滤、重排，以及基于智能体规划的多跳检索与自我反思，形成可解释的推理链与引用溯源。由此，知识检索由信息定位向认知支持与决策增强演进。

在运营与治理上，由周期性静态维护转向反馈驱动的持续动态迭代。知识更新由用户反馈、技能执行失败、监管政策与业务规则变化以及智能体运行日志与记忆沉淀等信号持续触发，以保持知识的时效性与准确性。

华夏银行立足生成式AI时代知识工程建设特征，基于“数据—信息—知识—智慧”DIKW模型理念，构建形成“知识载体8R框架、知识加工6P框架、知识安全运营保障GUARD框架”体系，探索形成适配商业银行的智能化知识工程落地范式。

知识载体8R框架

该框架界定知识形态与存储方式，将知识形态划分为三大类八小类：

• 规则与文本类：采用文本文件形态存储，涵盖法规类知识（Regulation based Knowledge）、规则类知识（Rule based Knowledge）、精炼与抽取文本类知识（Refined & Extracted Textual based Knowledge），其中规则类知识包括可供模型直接调用执行的技能化知识（Skills）；
• 数据与算料类：通常采用数据库存储，涵盖关系图谱类知识（Relation Graph based Knowledge）、关系型数据类知识（Relational Database based Knowledge）、检索增强生成与向量数据库类知识（RAG & Vector Database based Knowledge）；
• 模型类：以模型文件形式存储，涵盖识别模型类知识（Recognition Model based Knowledge）、强化学习与仿真模拟类知识（Reinforcement Learning & Simulation based Knowledge）。

三类载体并非相互割裂。平台通过信息抽取、语义关联、规则拆解、模型白盒化、知识蒸馏等机制，实现不同形态知识相互转化、动态流转、知识增强与闭环复用。

知识加工6P框架

该框架构建知识加工处理流水线，覆盖从多源文档接入到知识迭代更新的全链路：

1. 解析文档（Parse Documents）：完成异构原始文档、业务文本、报表等多源数据的接入与格式解析；
2. 清洗数据（Purge Data）：完成脏数据剔除、去重、冗余过滤与格式纠错；
3. 处理数据（Process Data）：开展实体、关系、属性等信息抽取，将非结构化文本转化为结构化信息雏形；
4. 整编知识（Patch Knowledge）：通过大小模型预加工与人工审核，完成知识补全、关联融合、切片与标注，沉淀可复用知识单元；
5. 巡检知识（Patrol Knowledge）：由AI自动监测知识冲突、时效性与合规风险，识别失效、错误知识；
6. 完善知识（Perfect Knowledge）：响应制度与业务变化修订、下线与增量更新，以“AI监测+人工复核”双审机制保障知识准确合规。

知识安全运营保障GUARD框架

该框架构筑知识运营保障体系，贯穿从敏感资产识别到持续闭环运营的全链路：

1. 知识分级与分类（Grading & Classification of Knowledge）：完成敏感资产识别与知识价值评估，确定不同知识的保护等级，夯实安全治理基础；
2. 用户访问控制（User Access Control）：落实身份认证、角色与属性权限管控，实现细粒度知识访问控制，明确“谁可以访问、使用和修改”；
3. 知识安全保障（Assurance of Knowledge Security）：聚焦防泄露、防篡改与可审计，落地数据加密、脱敏、水印及安全防护措施，筑牢知识资产安全防线；
4. 知识版本管理（Revision Control of Knowledge）：保障知识变化全过程可追溯，实现历史溯源、差异比对与快速回滚，支撑变更可控；
5. 动态知识运营（Dynamic Knowledge Operations）：统筹全生命周期管理、知识质量管控、流程审批、持续监控与应急恢复，形成全局闭环与持续改进能力。

基于上述框架，华夏银行采用分层模块化、低耦合高扩展的设计思路，搭建五层技术架构体系，适配商业银行数智化转型背景下的知识建设需求。

数据与知识接入层：作为全行知识资产的统一纳管底座，实现多源异构数据与知识的集中接入、统一治理与安全隔离。接入数据和知识涵盖行内与外部两大维度，既包含业务制度、流程规范、培训资料等内部资产，也涵盖监管政策、行业研究、同业案例等外部权威资源，同时对接全行大数据平台，构建多源知识体系。

模型工具层：为知识智能化加工提供核心技术支撑，集成基础通用大模型、代码大模型、多模态大模型等模型能力，融合OCR、NLP、图计算、本体建模、知识蒸馏等技术工具，支撑文档解析、实体抽取、知识关联、知识推理等全流程知识加工工作。

知识加工层：是知识资产工程化落地的核心载体，落实知识加工6P和知识载体8R框架。该层对多源数据开展标准化解析、清洗、结构化转换，通过人机协同模式完成知识整编、切片标注与资源融合，沉淀标准化可复用知识单元。同时建立动态迭代与智能巡检机制，及时响应业务与监管变化，依托混合存储架构，整合文件存储、关系数据库、图数据库与向量数据库，适配不同类型知识资产的存储与调用需求。

知识服务层：通过Web门户、API接口、MCP服务、智能知识助手等多元化形态，对外提供知识服务能力，支持知识能力无感化嵌入各业务系统，实现对业务的有效赋能。

知识安全保障层：以GUARD安全运营框架为指引，构建覆盖权限管控、内容安全、操作审计、版本管理、全生命周期运营的多层次安全体系。通过精细化角色权限管控落实最小授权原则，依托内容监测与数据加密保障知识资产安全，留存全流程操作日志满足合规溯源要求，配套版本管理、归档备份与运营统计机制，支撑平台长期稳定、合规运行。

为客观校验企业级AI知识平台知识理解、问答推理与知识召回能力，选取科技合规管理、科技安全与风险、信息科技项目管理三类典型科技管理场景构建测试集，覆盖制度解读、风险判定、流程约束、操作规范等问题，从答案事实准确性、监管要求匹配度、业务逻辑完备性等维度开展人工核验。三类场景共计测试问题432道，合计正确416道，整体问答正确率96.3%。结果表明，企业级AI知识平台在科技管理领域具备较高知识问答可靠性，可较好满足业务人员获取知识解答需要。

整体看，企业级AI知识平台为财务、公司金融、审计、监管报送等核心业务领域提供知识服务，取得良好成效：

• 财务领域：建设专项知识服务，面向员工提供常态化智能问答，统一解答标准后，常见问题响应时长由原先平均1—2小时缩短至分钟级，报账服务质效与员工体验明显改善。
• 对公业务领域：构建营销产品知识AI智能问答助手，基于内部资料搭建产品知识库，以智能问答替代人工答疑，产品咨询人工解答量下降约30%，内部信息获取效率明显提升。
• 审计领域：构建动态更新的审计知识库，将实操案例、审计程序、准则规范等沉淀为可复用资产，为审计人员提供快速检索、依据匹配、场景问答与知识更新，统一术语口径、推动集中归集与共建共享后，知识获取效率明显提升，为智能审计体系提供了知识支撑。
• 监管报送领域：构建专项知识库，归集监管法规、填报标准、校验规则与历史案例，依托智能问答与精准检索，为总分行报送人员提供全天候标准化咨询服务，全行执行口径进一步统一，填报差错率下降约30%，知识共享复用水平有效提升。

华夏银行企业级AI知识平台的建设与应用实践，推动知识能力跨场景灵活复用与规模化落地，为银行智慧化运营与科学决策提供高效智能的知识支撑。未来，平台将持续推动知识管理由“人找知识”向“知识主动赋能决策”演进，释放企业知识资产的数字化价值。

文章｜《中国金融家》2026年第10期

制作：隗晨阳