文/扬州农村商业银行行长 郑杰
在金融业数字化转型的浪潮中，区域性金融机构面临着技术投入有限、数据积累薄弱、场景复杂度高等多重挑战。作为江苏省内地方性银行，扬州农商行依托最新技术，寻求基于本地化的特色转型路径，通过引入DeepSeek大语言模型与本地化知识库系统，实现了业务效率的显著提升，并为区域性金融机构的数智化转型提供了创新样本。
背景与挑战：区域性银行的转型突围
扬州农商行成立于2010年，服务范围覆盖扬州市主城区，主要客户群体为中小微企业与农村经济主体。截至2024年末，全行资产规模突破600亿元，但在数字化转型过程中，面临着以下三大痛点。
1.业务效率瓶颈。传统业务流程依赖人工操作，信贷审批、数据查询等环节耗时较长，难以满足客户对高效服务的需求。
2.知识管理分散。行内规章制度、产品手册等文档分散在各部门，员工难以快速获取最新信息，影响服务一致性。
3.安全风险隐患。随着业务线上化加速，网络设备配置复杂化，传统人工巡检模式难以应对日益增长的安全威胁。
为破解这些难题，扬州农商行审时度势，紧跟潮流，积极采用“AI+区块链+云计算+大数据”等技术手段，通过技术引入与自主优化相结合，探索一条适合区域性银行的轻量化转型路径。
技术选型：立足自主可控，深化场景适配
在技术选型阶段，扬州农商行遵循“实用为先、成本可控、安全为基”的原则，对国内外主流大模型进行了多维度评估。经过对比测试，最终选择DeepSeek大模型作为技术底座，主要原因一是性能与成本平衡。DeepSeek作为140亿参数的中等规模模型，在语义理解、逻辑推理等任务中表现接近GPT-3.5水平，但训练与推理成本仅为头部模型的1/3，适合中小规模金融机构；二是私有化部署优势。通过本地化部署，确保客户数据与业务信息不出域，符合金融行业强监管要求；三是开源生态适配。结合AnythingLLM框架构建知识库，支持灵活扩展与二次开发，降低对第三方厂商的依赖。
选型实施路径主要分为三步走策略，技术团队分阶段推进系统建设，确保技术落地与业务需求紧密结合。
1.基础设施部署。利用总行机房的老旧服务器，搭建离线AI平台，部署Ollama框架、DeepSeek模型及Docker容器化工具；通过虚拟化技术实现资源动态分配，初期投入成本降低40%。
2.领域模型优化。采集近3年金融业务场景的对话数据（如客户咨询、信贷审核记录），对DeepSeek进行指令微调；优化后模型在金融术语理解、合规性检查等任务中的准确率从72%提升至89%。
3.知识库分层建设。基于AnythingLLM构建部门级知识空间，将规章制度、产品手册等文档结构化，支持动态更新与权限分级；知识库覆盖9个部门、2000余份文档，检索响应时间从平均10分钟缩短至20秒。
场景落地：全行推广见效，赋能成果初显
目前该系统已在全行9个部门及1家试点支行完成部署，形成三大核心应用场景。
1.本地知识库升级：从“静态查询”到“智能交互”。传统FAQ知识库仅支持关键词检索，员工需手动筛选答案。通过集成DeepSeek模型，知识库升级为对话式服务。科技部测试显示，问题解决准确率从65%提升至80%，平均响应时间缩短至15秒，有效提升效率；在客户服务中心，系统可自动解析客户问题并推荐解决方案，辅助座席人员处理复杂咨询，日均服务量增加30%，有效拓展场景。
2.数据字典解读：释放数据生产力。数据开发人员常需耗费大量时间理解数据表关系。通过将数据字典输入DeepSeek模型，可自动解析数据流向，推荐目标表并生成SQL代码片段，减少人工复核时间；数据条线反馈，单日人工工时减少1.5小时，项目交付周期压缩20%。
3.安全设备检查：从人工巡检到AI预警。网络设备配置检查原需运维人员逐条核对，易遗漏风险点。通过DeepSeek模型自动化分析，系统可检测交换机配置中的12类风险（如端口暴露、弱密码策略），准确率超过90%；单次检查耗时从2小时降至10分钟，截至目前累计规避潜在安全事件8起。
持续进化：构建长效机制，夯实转型根基
扬州农商行以“小步快跑、持续迭代”为原则，制定了清晰的智能化升级路线图。
1.基础设施升级：支撑多模态应用。我行计划加快算力扩容，于2025年底前加强GPU服务器集群，算力提升300%，支持图像识别、语音交互等场景；通过混合云架构，将非敏感计算任务迁移至私有云上，预计年运维成本降低50%，优化成本结构。
2.用户体验优化：构建需求闭环。我行计划开展百日体验计划，组织信贷、运营等6个部门开展深度访谈，收集200余条优化建议；建立“需求池-模型优化-上线验证”的闭环机制，实现功能月度更新，开展有效的敏捷迭代。
3.生态扩展：AI+RPA融合创新。我行计划在信贷审批环节，通过DeepSeek+RPA实现客户资料关键信息自动提取与核验，单笔业务处理时效从2小时缩短至30分钟；并计划将AI能力延伸至反欺诈、智能精准客服等领域，于2026年前实现全业务线覆盖。
经验启示：中小银行的数智化转型方法论
1.技术路线：适中模型+精准场景。避免盲目追求完美的技术堆砌，聚焦高价值场景（如知识管理、数据服务）实现快速落地；通过“私有化部署+开源工具”组合，平衡成本与自主可控需求。
2.组织能力：隐性知识显性化。知识库建设不仅是技术工程，更是组织智慧的沉淀过程。通过标准化文档管理与权限分层，推动经验共享与文化转型。
3.推进机制：业务与技术双轮驱动。设立“科技+业务”联合工作组，确保技术方案与业务痛点深度契合；采用“试点-推广-迭代”的敏捷模式，降低转型风险。
未来展望：从工具智能到决策智能
下一阶段，扬州农商行计划持续加强金融AI建设，探索以下方向。
1.决策智能化。在风险管控领域引入强化学习技术，实现贷后风险动态预测与干预。
2.生态开放化。向本地中小微企业开放AI能力，提供智能财税、供应链金融等增值服务。
3.服务普惠化。通过AI语音助手覆盖农村地区客户，解决“数字鸿沟”问题。
在数字化转型的深水区，扬州农商行用实践证明：区域性银行无需盲目追求技术“大而全”，而是应立足自身资源禀赋，以场景为锚点、以模型为杠杆，撬动数智化转型的无限可能。
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