腾讯云商业银行解决方案手册

随着算力、数据和算法的爆发式融合，人工智能（AI）的感知、决策与生成能力实现了质的飞跃。AI已成为重塑经济社会发展的新型基础设施，推动行业生产力与生产关系的深刻变革。2025年12月，国家金融监督管理总局发布的《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》指出，要做好“数字金融”大文章，利用人工智能、大数据等前沿技术优化金融服务流程、提升服务质效。中国人民银行科技工作会议则对AI应用提出了“稳妥、安全、可控”的指导要求，强调在筑牢网络安全与数据安全底线的前提下，加快人工智能在金融场景的深度应用。 与此同时，银行业的经营环境正面临着结构性挑战。在供给侧，面对经营成本上升与风险形态日益复杂的双重压力，银行亟需通过智能化手段实现降本增效，从规模驱动向价值驱动转型；在需求侧，客户的行为模式正经历着从移动互联到原生智能的代际跃迁，对金融服务的期待已不再局限于物理网点或单一APP的边界，而是追求更高效的服务精准匹配与即时响应。 将AI能力系统性嵌入业务全链条，加速应用创新与数据流转，激活数据要素的乘数效应，已成为银行实现高质量发展、抢占战略制高点的必由之路。银行的核心竞争力也将从传统的资本规模、物理网点及存量客户，转向以数据和智能驱动的数字化能力：对外，通过深耕全链路智能运营与个性化用户体验，构建起敏捷的客户响应能力；对内，依托海量数据资产沉淀与模型算法的持续进化，重塑数据驱动的决策大脑，实现从“经验决策”向“智能决策”的全面进化。 模型迭代优化 依托丰富的数据资产持续迭代优化模型，不断提升模型精度和智能化水平。 然而，AI技术与业务逻辑的深度融合并非简单的技术叠加，而是涉及战略、技术、数据和组织的系统性工程，在数字化向数智化跃迁的实战深水区，我们面临着如下关键问题的挑战： 知识资产如何重塑：面对长期沉淀的海量知识与专家经验，如何构建懂业务、能推理的智能大脑，实现从静态知识应答到动态专家认知的飞跃？ 应用范式如何变革：当智能体（Agent）成为新的生产力单元，如何构建能够快速响应业务变化的“智能应用工厂”？ 业务防线如何筑牢：面对AIGC深度伪造（Deepfake）攻击和新型业务欺诈，如何实现业务创新和安全合规的动态平衡？ 组织效能如何倍增：随着业务和技术的不断融合，如何构建“人+AI”的深度协同体系，通过高效连接实现整体生产力的跨越提升？ 要素价值如何激活：当数据成为驱动新质生产力的核心要素，如何打破“找数难、用数难”的困境，将数据从IT库存转化成为业务人员可自主调用的核心资产？ 算力基础如何夯实：面对大模型训练与推理的爆发式算力需求，如何构建“通算+智算”的基础设施，在保障核心交易稳定的同时，实现算力资源的高效调度？ 针对上述问题，我们结合腾讯云的银行行业实践构建了一套从顶层业务到底层基座的“全景式解题框架”： 首要任务是以知识库为基础沉淀金融级知识资产，通过知识工程构建企业级的认知分析与决策支持中枢，并依托智能体工厂快速实现行业应用场景的构建，解决从通用大模型到行业场景落地的“最后一公里”难题； 其次是筑牢智能风控安全防线，确立以主动防御为核心的安全策略，严防AIGC深度伪造等新型欺诈风险；同时，将智能应用深度融入内部组织的日常工作，通过高效的人机协同驱动组织能力的敏捷进化； 作为上述智能应用和场景的基石，数据、模型和算力等技术平台的作用至关重要：Data+AI的数据智能平台在确保核心交易稳定运行的同时，也为模型的训练推理提供高质量的数据资产支撑；以“通智协同”为特征的智算基础设施则可以在保障金融级业务交易稳定的前提下，实现智能算力的高效供给和弹性调度。 在后续的章节中，我们将逐层拆解这一建设路径，为银行的数智化建设提供可操作的实战指南。 CONTENT 02 01 敏捷创新：打造智能应用工厂 知识工程：构建业务智能大脑 1.1.认知决策的智能演进1.2.“6X5X4”金融级知识资产治理方案1.3.知识工程的技术架构1.4.构建组织级知识资产01040708 2.1.研发范式：从代码到智能体2.2.应用实战：平台驱动场景落地1017 04 03 智能风控：筑牢业务安全防线 协同无界：重塑高效连接体验 4.1.组织协同的困境和挑战4.2.腾讯数字化协同解决方案4.3.智能协同打造连接新体验333340 3.1.AIGC治理：人脸核身内容鉴伪3.2.业务风控：动态实时决策阻断欺诈2227 06 05 智算基建：夯实弹性算力平台 激活要素：释放数据资产价值 6.1.从通用计算向通智协同的代际演进6.2.专有云：构建通智一体底座6.3.团体云：共享行业普惠资源586063 5.1.核心重构：保障业务稳定运行42 5.2.数据智能：融合全域深度洞察50 08 07 出海入华：链接全球金融生态 结语 7.1.港澳金融的合规底色与创新张力7.2.外资机构在双线监管下的融合共生7.3.腾讯云服务商业银行“出海”“入华”7.4.腾讯云本地化服务能力66686972 知识工程：构建业务智能大脑01 1.1.认知决策的智能演进1.2.“6X5X4”金融级知识资产治理方案1.3.知识工程的技术架构1.4.构建组织级知识资产 知识工程是将通用大模型能力转化为金融专业生产力的必经之路，也是构建智能应用的关键基础。传统的企业知识库在长期建设过程中逐步暴露出结构性失效问题。银行机构沉淀了大量制度、业务与研究类知识资产，但这些知识长期以文档、音视频、扫描件等非结构化形式分散于部门系统之中，缺乏统一的语义组织、标准化治理与全生命周期管理，导致“数据在增长、知识在退化”的知识熵增问题日益凸显。以人工维护为主的规则式知识库（如FAQ）泛化能力有限、更新滞后，难以应对复杂多变的监管环境和精细化的业务决策需求。 在大模型技术驱动下，行业知识建设正从“静态知识库”向“知识工程体系”演进。领先企业通过引入检索增强生成（RAG）等技术，将大语言模型的通用推理能力与企业私域知识进行结构化融合，使知识从“被动存储”转向“可检索、可推理、可验证”的工程化形态，在有效抑制模型幻觉的同时，显著提升专业输出的可信度与一致性。 在数智化的时代，知识能力已成为银行核心基础设施之一。知识体系建设不再是IT系统补充，而是一项融合数据治理、语义建模与智能应用的系统工程。其核心目标在于构建标准化、智能化、可治理的知识中枢，为运营提效、风险防控与高阶决策提供持续、可信的认知支撑。 1.1.认知决策的智能演进 知识工程是一种从“静态知识管理”向“动态认知与推理能力”的跃迁。其核心差异不在于“是否使用大模型”，而在于知识如何被理解、组织、调用和参与业务决策。 以营销圈客为例，商业银行零售营销领域持续推进数据治理、标签体系建设与营销系统升级，客户信息的可获取性、可配置性显著提升。然而在多数银行的实际运行中，营销客群圈选仍高度依赖人工经验与静态规则配置，其本质仍停留在“规则执行自动化”，而非“认知与决策智能化”，客群圈选规则基于以排错为导向的优化方式，规则经历多轮人工调整后越来越复杂，这种方式虽然在短期内提升了命中率，但并未同步加深对客户行为、生命周期和动机差异的理解。规则复杂度的提升，掩盖了对于客群认知能力的缺失，最终导致系统“看似智能，实则僵化”，难以应对客户行为变化和新业务场景的出现，例如“对有分期潜力的客户发起分期营销”的营销目标，最终可能会形成类似规则堆叠式圈客逻辑： ( 账 单 金 额 > 5 0 0 0 A N D 消 费 频 次 > 1 0 ) O R( 账 单 金 额 > 3 0 0 0 A N D 旅 游 消 费 占 比 > 3 0 % )A N D 风 险 评 分 > = 6 2 0A N D 最 近 3 个 月 A P P 活 跃A N D 排 除 近 1 5 天 投 诉 客 户A N D 排 除 近 3 0 天 拒 绝 客 户A N D 排 除 已 办 理 自 动 分 期 客 户A N D … 而在知识工程的基础上，客群圈选不再依赖人工经验拆解与静态标签堆叠，而是以认知工程驱动的智能决策流程落地实施：客群圈选不再由“规则配置”驱动，而是由一组经过治理的知识定义协同完成：营销目标被建模为可判断的认知意图，客户被映射到明确的状态定义，经验被沉淀为有边界的策略知识，风险以反证模式显式约束，最终由Agent在全流程可解释、可审计的前提下完成圈选执行。 上述规则堆叠式的圈客逻辑可被重构为以下的形式，我们可以发现：规则自动化的本质是不断叠加条件来筛选“谁符合规则”，而知识工程赋予的认知智能则是在理解客户所处状态后判断“此刻应该对谁做什么”。 # 营 销 目 标 营 销 目 标 = 识 别 “ 存 在 阶 段 性 现 金 流 压 力 且 具 有 分 期 意 愿 潜 力 ” 的 客 户# 客 户 状 态 模 型 ：{生 命 周 期 阶 段 : 成 长 期 / 稳 定 期 / 压 力 期消 费 结 构 特 征 : 稳 定 型 / 波 动 型 / 突 发 型现 金 流 压 力 指 数 : 0 - 1负 债 弹 性 : 高 / 中 / 低历 史 分 期 偏 好 : 主 动 / 被 动 / 排 斥风 险 约 束 状 态 : 正 常 / 观 察 }# 营 销 经 验 沉 淀 为 策 略 知 识策 略 知 识 S 1 ：如 果 客 户 处 于 “ 现 金 流 压 力 期 ”A N D 风 险 状 态 = 正 常A N D 历 史 分 期 偏 好 ≠ 排 斥→ 推 荐 分 期 营 销 策 略 知 识 S 2 ：如 果 客 户 处 于 “ 消 费 升 级 期 ”A N D 高 端 消 费 占 比 提 升→ 推 荐 提 额 或 分 期 组 合 策 略 知 识 S 3 ：如 果 客 户 处 于 “ 突 发 型 大 额 消 费 ”A N D 无 长 期 负 债 压 力→ 不 优 先 分 期 # 风 险 约 束 若 存 在 ： - 近 3 0 天 投 诉 记 录- 近 期 收 入 波 动 异 常- 信 用 风 险 波 动 显 著则 否 决 营 销 触 发 知识工程为智能应用提供了“可判断、可解释、可复用”的认知基础，使智能应用能够稳定落地于高风险、高约束、高复杂度的业务场景。通过将知识能力以智能体形式嵌入业务流程，该体系不仅提升单点场景的智能化水平，更为银行构建起可横向扩展、可持续演进的智能应用底座。 1.2.“6x5x4”金融级知识资产治理方案 在银行智能化场景建设的过程中，我们意识到银行知识体系建设的核心痛点并不在于数据规模，而在于知识治理能力、智能化水平与业务融合深度的系统性不足，基于我们的实践经验，我们总结了适合银行的“6个核心能力x5个工程层级x4种知识表征”的知识工程建设方案，其中六大核心能力定义如下： 银行AI知识工程不是一个“智能功能集合”，而是一套认知工程体系。这六大核心能力共同覆盖了知识从资产化、可信化、推理化、场景化到持续演进与工程落地的完整链条，任一能力的缺失都可能导致系统在银行环境下不可用或不可持续。 而支撑这6大核心能力的落地，需要五层工程架构来支撑： 在智能体执行过程中，需要4种类型的知识表征（Representation）来支撑Agent执行，不同表征形态分别承载不同认知职能。 2.结构化表征 [Structured] 1.证据表征 [Evidence] 3.逻辑表征 [Logical] 4.向量表征 [Vector] 语义索引、相似度、归一化表达，理解模糊的自然语言。 银行业务天然处于强约束、强合规、强责任的环境中，任何单一表征都无法同时满足“理解复杂语义”与“输出可审计决策”的要求，银行级智能Agent必须具备混合表征能力，使多种表征在同一知识对象与执行流程中协同工作。 例如在零售营销圈客场景中，仅依赖标签堆叠或规则优化，难以同时满足“语义理解、结果一致性与监管可审计”三重要求。向量表征解决的是对营销意图与业务语义的理解问题，使系统能