在銀行的日常業務中，如果有一位員工能夠瞬間閱讀并理解幾十萬份復雜的信貸文檔，在海量數據中精準定位關鍵風險點，還能像最資深的前輩一樣，從服務對象的財報中抽絲剝繭找出隱藏的經營線索，甚至全天候不知疲倦地協助管理層進行合規風控與業務質檢，這會是怎樣一種體驗？

這并非科幻電影中的未來暢想，而是正在長三角多家金融機構真實上演的場景。這位不知疲倦、無所不能的“全能專家”，正是由上海交通大學蘇州人工智能研究院和孵化企業上交致微（蘇州）信息技術有限公司傾力打造的成果轉化項目——硅基員工工作臺。作為銀行內部通用人工智能的先行者，這位“硅基員工”正在以顛覆性的姿態，重新定義金融行業的生產力標準。

這一前沿成果的順利轉化，離不開上交大蘇州智研院的全方位賦能。圖片由上交大蘇州智研院提供

“銀行工作每天要處理海量的信貸報告、合規文件、合同條款、財務報表等專業文檔。這些材料里充滿了行業術語和復雜的業務邏輯。”智研院智慧金融研究中心主任劉靖明解釋說，通用大模型雖然知識儲備豐富，但在面對這些高度專業化的內容時，往往只能給出籠統、模糊的回答。“這就好比一位學識淵博的通才，讓他回答日常問題對答如流，但一旦進入需要幾十年專業積累的精細場景，就很難做到精準到位。”

目前市場上的銀行智能知識庫主要采用RAG（檢索增強生成）模式，即讓檢索工具去“圖書館”（檔案資料）中翻書（檢索），找到相關資料后再結合自己的理解寫答案（生成）。“傳統模式下的RAG檢索的是文檔片段，碎片化信息難以窺見解決方案的全貌。而且，這種只靠字面淺層語義的匹配方式，無法理解復雜的業務邏輯，推理能力也相對薄弱，難以像資深專家那樣抽絲剝繭。”劉靖明說，此外，海量知識的更新高度依賴人工維護，不僅成本高昂，還極易出現時效滯后。這些痛點，正是研發團隊另辟蹊徑的根本原因。

WikiRAG，是智研院自研的一套新型RAG檢索方式，與傳統RAG不同，WikiRAG在檢索時不再是翻找孤立的文檔片段，而是把文檔中的人、機構、業務概念等關鍵信息提取為一個個“節點”（即實體），并在這些節點構成的知識網絡中追蹤關聯路徑，從而獲得更完整、更有深度的上下文。更重要的是，AI還能自動進行自我矛盾沖突檢測，發現文檔間的關聯與繼承關系，確保知識的絕對準確與鮮活。根據團隊最新在相關開源數據集的評測結果，WikiRAG在復雜問題上的檢索準確率接近100%，遠超行業普遍91%至92%的水平，徹底打破了復雜場景下準確率難以突破90%的行業魔咒。

現實中，資深信貸員和風控專家在長期實戰中積累的“盤感”、談判技巧以及看報表時的直覺，往往只可意會不可言傳。一旦這些核心人才流失，金融機構會面臨嚴重的知識斷層。對此，硅基員工還創新推出“Skills經驗蒸餾體系”，成功將這種隱性的個人經驗固化為可復用的數字技能，讓AI不僅能查閱明文規定，更能模仿頂尖專家的思維方式進行決策。

根據團隊最新在相關開源數據集的評測結果，WikiRAG在復雜問題上的檢索準確率接近100%，遠超行業普遍91%至92%的水平。圖片由上交大蘇州智研院提供

“通俗來說，我們的‘硅基員工’構建了‘秘書、管家、質檢’三位一體的全流程AI陪跑模式。”劉靖明進一步“解構”硅基員工的強大功能：它不僅能像秘書一樣高效處理日常事務，還能像管家一樣在業務辦理中實時進行合規風控預警，更像質檢員一樣在事后對業務質量進行全面復盤。這種“陪跑中自然涌現業務認知”的創新路徑，徹底打破了銀行內部長期存在的“信息墻、執行墻和決策墻”。

據悉，硅基員工工作臺目前已在蘇州農商行、常熟農商行、江蘇農商聯合銀行、湖州銀行等多家金融機構成功落地，在信貸審批、合規審查等核心業務場景中展現出驚人的效能。

這一前沿成果的順利轉化，離不開智研院的全方位賦能。“我們依托學校研究生聯合培養機制，推動學校相關專業師生深度參與項目研發，為項目輸送了源源不斷的頂尖智力資源。同時，我們還定期舉辦行業論壇、沙龍，為項目搭建起與金融機構深度對接的橋梁，真正打通了從前沿科研到產業落地的最后一公里。”智研院副院長莫濤說。

編輯 瞿小飛、董捷

2026年8月31日