散落各处且AI“读不懂”的企业文件如何被“盘活变现”

21世纪经济报道2025-10-31

当AI 大模型逐渐在多个行业落地，一个现实问题浮出水面：能 “读遍全网” 的大模型，却读不懂企业的业务知识、专属经验。　　对于许多金融机构而言，几十年来的业务知识和经验，散落在邮件、项目报告、会议纪要、合规文件中，且以云盘、文档、OA、视频等形式储存，无法转化直接支持业务的资源。　　业内人士表示，AI大模型+企业知识库，则是一种新兴的解决方案。　　不过，若落到在金融场景中，金融业对安全合规性和信息...

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　　事实上，企业知识库并不是一个新的赛道。　　某银行深圳分行信息科技部负责人向记者表示，早期该行的企业知识库主要应用于法律法规、规章制度的检索。但AI大模型兴起后，今年就将该系统进行了重构，需要通过RAG的技术做精准的问答。　　除去大模型以外，杨志强表示，新员工本身亦需要企业知识库。　　在腾讯云与银行、券商的接触中，不少成立数十年的金融机构高管曾抱怨，除了赚了很多钱，三十年积累的大量经验、业务知识是否能留下？　　对于一个金融机构而言，并不希望新员工从零开始学习，而是希望每个员工站在组织的智慧高地上，站在前人经验基础上继续进化。对此，需要解决当前知识散落的问题，实现知识的体系化统一管理。　　正是“大模型不懂企业”、“新员工从零开始”等行业痛点，让AI+企业级知识库模式从幕后走向台前。　　金融机构“吃螃蟹”　　金融机构在这场变化中的参与颇为积极。　　腾讯云副总裁答治茜将金融行业称为“行动最早、对知识库理解最深的行业之一。”　　中金公司人工智能团队负责人雷涛向记者表示，中金将散落在邮件、个人电脑和不同的业务系统中海量的研究报告、会议纪要、项目文档、合规文件汇总到乐享知识库，分析师可以利用 AI 快速提炼核心观点，让分析师可以把精力放在更高阶的洞察上。据悉，目前中金公司已将知识库应用在小金个人助手、 中金智阅、中金点睛等产品上。　　而金融业在应用大模型时，一是对于安全与合规的要求更高；二是对问答准确性和严谨性的要求极高。这涉及“AI幻觉”“数据过时”“权限管理”“系统集成”等问题。　　答治茜表示，大模型有幻觉，即“它不知道自己不知道”，知识库就能比较好解决幻觉的问题，避免大模型自行创造知识。对于“数据过时”问题的解决办法，他表示，企业知识库设置了“有效期”的概念，为了让垃圾信息“死亡”，以免干扰的模型判断。　　同时，由于监管规定，金融机构不仅需要知识库实现私有化部署，还要具访问的全链路安全、精细化的权限管理等。　　其中，权限管理是一个较为棘手的问题，即实现例如只让产品团队查看定价文档，销售团队无权访问等。　　对此，乐享对不同层级的员工，能获取的知识范围进行严格划分，满足多层级的授权管理，并且通过企微访问。同时，使用大模型问答的时候，权限也要保持一致。　　这背后的技术，包括多级权限管理体系、防泄漏水印、审计功能等能力。　　“这是腾讯内部运转了十几年后，再开放给企业的成熟方案。”答治茜表示。　　腾讯乐享总结了理想的企业知识库的五个特点：触手可及、智能运营、安全合规、精准严谨、开放协同。　　新兴的蓝海市场　　根据咨询公司Grand View Research报告，2024年全球知识管理软件市场规模估计为201.5亿美元，预计到2033年将达到621.5亿美元，期间复合年增长率（CAGR）将达13.6%。市场增长主要源于企业对信息挖掘、无缝协作、智能决策的需求。　　“国内市场规模在大几十亿到百亿元间。”答治茜向21世纪经济报道记者表示。　　他表示，目前知识库领域分三大类型：一是传统知识库，主要为OA厂商延伸出来的知识库场景，以管理为核心；还有一类是AI Infra（AI基础设施）厂商延伸出来的知识库，开始以模型为主，后面也进入知识库领域；第三类是从IM（即时通讯）领域延伸出知识库，比如说腾讯乐享。据他估计，第一类大的年化增长约为10%，后面两类年化增长约为40%。　　答治茜向记者透露，今年前三季度，腾讯乐享新签订单同比增长超过100%。　　作为一款ToB产品，他给出了两个企业客户画像，一是主要为“知识密集”的企业。比如金融、高端制造、生物医药、科研高校，在这些行业，知识的更新速度快、复杂度高、合规性要求严。　　二是“知识价值大”的场景，即一线员工对知识的掌握程度，直接且迅速地影响着公司的收入和口碑。最典型的就是销售和客服。　　“在这些场景，知识库的价值是可以被直接量化为商业结果的，因此付费意愿也最为强烈。”他表示。　　此外，对于企业知识库和金融专属模型（如BloombergGPT）两种技术路径的差异，他表示，前者类似“大脑+课本”模式，先自行训练或采用一个大模型，再通过RAG技术，为其“通才”配备一个庞大的、实时更新的金融知识库，优势是成本可控、灵活性高；后者类似“科班出身”模式，研发和训练门槛较高，需要高质量的私有数据，优势是专业精度更深。　　不过，“AI+企业知识库”仍在发展中。某银行信息科技部人士向记者表示，一个问题是“上线很快，用起来很漫长、很艰难”，例如使用率不高、返回的知识不是想要的等典型问题，总行、分行、部门、个人都有这个痛点，这还需要半年一年的时间去打磨调优。　　同时，某券商AI团队负责人表示，该模式并没有真正意义上直接对外。对客、对外的内容必须有人工辅助审核。即便是对内场景，则需要看各个部门的容忍度，例如法律问答功能，该券商法律合规部的人员都参与进来标注数据，直至做到70%以上准确度才允许上线，（文章来源：21世纪经济报道）","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 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