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昆山農商銀行緊跟科技前沿，通過多輪技術論證和效果驗證，部署多個國產化開源大模型，協同構建智能辦公矩陣，為該行數字化轉型提供了強有力的技術支撐。截至5月末，該行通過智能辦公場景已累計為500余人提供高效服務超1萬次。

統籌規劃，構建賦能體系。一是制定技術規劃。明確“場景驅動、小步快跑”的實施路徑，優先選擇高頻、剛需場景作為突破口，成功開發并測試了包括知識助手、文檔輔助編寫、代碼研發、文檔翻譯、內外規檢索在內的5個應用場景。二是精準技術選型。引入數個國產開源大模型，構建多模型協同的智能辦公矩陣體系，擴展智算服務器集群，既滿足了當前場景需求，也為未來多樣化場景的應用奠定了堅實基礎。

打破壁壘，深化部門協同。一是建立虛擬攻堅團隊。為打破壁壘，促進AI技術與業務深度融合，該行由數據管理部牽頭，成立多部門合作的“AI+”專項工作小組，通過定期需求對接和場景化研討，深入了解業務痛點與需求，將AI技術深度融入業務流程。二是動態優化服務閉環。針對審計檢索等業務場景，建立“問題反饋－功能迭代－效果驗證”機制，形成精密的循環系統。業務人員在使用大模型業務場景時發現問題后，及時反饋給技術團隊進行功能迭代，并對改進后的系統經過效果驗證，確保滿足業務需求。

嚴守底線，筑牢安全防線。一是數據分級管控。對AI知識庫實施分級管理，依據知識庫內容對銀行運營、客戶信息及戰略決策的重要程度與潛在風險進行分類，將知識庫內容分為公開、內部、敏感和核心四個等級，防止對數據越權訪問，確保不同敏感度的信息得到恰當管理。二是強化技術防護。在網絡權限控制方面，對進出網絡的流量進行嚴格過濾，通過設置防火墻規則，只允許經過授權的IP地址和端口進行通信。其次，分發平臺依據不同場景，實施差異化授權策略，防止外部攻擊和內部泄漏。三是建立模型監督。制定完善的審計機制，每月對生成式大模型輸出內容進行定期審查與評估，確保其符合倫理規范和價值導向。人工審查與技術監測相結合，人工審查能夠深入判斷內容的合理性和合規性，技術監測則可以快速發現異常數據和潛在風險。（汪 煒）