近日，在上海东方证券大厦举办的“AI大模型在金融业务中的最新应用趋势”闭门会上，浦银理财金融科技部副总经理李伟斌围绕《浦银理财大模型应用实践》展开深度分享。面向数十位来自券商、理财公司、银行机构的同业代表，李伟斌从建设背景、系统架构、核心能力到实践成效，全方位拆解了员工数字助理 “智浦小鹿” 的落地逻辑与应用价值，为金融机构大模型规模化落地提供了可复制的实践样本。
一、建设背景：锚定数智化战略，破解业务痛点
李伟斌在分享中提到，浦银理财的大模型应用源于集团数智化战略的深度落地。作为浦发银行全额出资设立的理财公司，浦银理财以“打造国内一流资产管理机构，建设引领行业的资管科技能力”为目标，构建了“数据+智能”双轮驱动的“2+N”工程体系。
“智浦小鹿”的诞生正是为了破解金融机构在数字化转型中的核心痛点——部门协同效率低、重复性工作占用人力、知识传递不顺畅等。其核心定位是赋能全体员工的智能助理，以大模型为底座，打通业务全流程，实现“精益、高效、共享”的数字化能力升级。
从建设历程来看，“智浦小鹿”遵循稳步迭代的思路：2024年11月底完成本地GPU大模型部署与客户端上线，2024年12月对接外部互联网问答与公众号服务，2025年2月实现DeepSeek本地化部署，同年4月完成资金清算助手、RPA助手等场景落地，2025年下半年进一步拓展AI审核、写作等生产力工具功能，形成了完整的能力演进路径。
二、系统架构：构建 “1+4+5+N” 智能中台
在系统架构设计上，李伟斌详细拆解了“智浦小鹿”的技术底座。该系统以“1个统一入口、4大平台支撑、5种能力提供、N类服务输出” 为核心，打造了安全可控、灵活适配的智能中台。
核心技术亮点体现在四大维度：
- 大模型管理支持多模型接入（DeepSeek、QWQ、Llama2 等），可根据硬件配置灵活调整参数，适配不同业务场景；
- 知识库管理实现部门级权限分离，各条线可自定义文件解析策略，通过RAG 技术提升问答准确率；
- 指令管理支持预设Prompt，可针对不同服务场景配置专属知识库与模型参数；
- 智能应用管理支持自定义插件，将业务系统能力与RPA流程注册到中台，由大模型自动识别调用。
同时，系统坚持 “国产化运行+信创生态无缝对接” 原则，全面适配国产数据库、存储与 GPU 算力，从 “输入-处理-输出” 全链路强化合规管控，既保证数据安全与隐私，又降低网络依赖性。
三、“智浦小鹿”业务能力定位
“智浦小鹿” 的核心价值在于多场景深度落地，其业务能力定位围绕四方面展开：
- 知识服务智能化
- 知识库问答支持外部法规、公司制度、业务流程等查询，不同部门权限分离，知识管理员可自主维护内容，且能定位原文档来源；
- 长文档分析可自动生成知识摘要与脉络，支持会议纪要整理、发言稿撰写、考试题目生成等，解决长文本处理效率低的问题。
- 业务协同自动化
- 业务系统问答Agent可直接对接资金清算、产品兑付等核心系统，投资经理可通过自然语言查询 “未支付销售费”“产品兑付状态” 等高频问题，实现秒级响应；
- 自动流程执行已落地证券投资申报等场景，通过“对话触发-RPA 执行-结果反馈”闭环，自动完成账号登录、验证码识别、PDF解析等操作，消除人工断点。
- 投研交易高效化
- 投研助手可自动化抽取外部研报观点，通过可视化呈现帮助投资经理快速把握市场动态；
- 交易助理支持现券报价行情智能识别、存款行报价数据解析，回购对券机器人 “小浦同学” 可自动回复押券债券及折算比例，助力交易决策提速。
- 通用能力实用化
- 大模型原生场景覆盖金融术语查询、英语词汇检索、文档润色、邮件撰写等，成为员工日常办公的 “万能助手”；
- 多端适配桌面、PC、移动端，支持多轮对话理解，可根据历史交互记录精准匹配需求。
四、“智浦小鹿” 能力详解：覆盖全场景，赋能业务全流程
智浦小鹿作为浦银理财面向全体员工的智能助理，以大模型为技术底座，结合 “辅助不决策” 的核心原则，构建了覆盖知识服务、业务协同、投研交易等多场景的能力体系，可通过多端接入（桌面、PC、移动）为员工提供精准、高效的智能化支持，其核心能力可按应用场景分为以下几类：
- 知识库问答
解决员工对法规、制度、流程等知识的查询需求，具备多维度适配与精细化管理。
- 支持多场景知识库定义，可针对不同部门、不同业务条线创建专属知识库，且各知识库间权限分离，确保知识内容的安全性与针对性；
- 设立部门级知识管理员角色，由管理员负责维护对应知识库的内容更新，同时通过RAG（检索增强生成）技术提升问答准确率，还能对原文档进行定位展示，方便员工追溯知识来源；
- 核心应用场景包括外部金融法规查询、公司内部制度解读、业务流程指引等，同时支持问题扩展功能，帮助员工更全面地获取相关知识。
- 长文档分析问答
针对长文档处理效率低的痛点，智浦小鹿开发了长文档分析问答能力，可实现长文本的自动化解析与内容生成：
- 支持员工自主上传需分析的长文档，系统能自动对文档进行处理，生成知识摘要与知识脉络，帮助员工快速把握文档核心内容；
- 实际应用中，员工可通过该能力完成会议纪要总结、发言稿撰写、会议议程编写、考试题目生成等工作，不过目前模型暂不支持直接提取文档数据进行统计分析。
- 大模型原生场景
依托大语言模型的基础能力，智浦小鹿还具备通用知识问答与文本处理功能，满足员工日常办公中的基础需求；
- 通用知识问答可解答软件操作技巧、金融常识等问题，例如员工可查询 Excel 函数使用方法、金融市场基础术语解释等；
- 文本处理能力包括文档改写、扩写、内容润色等，同时支持英语词汇查询、金融专业术语翻译与解读，帮助员工提升文案质量与跨语言沟通效率。
- 业务系统问答Agent
为减少员工在业务系统操作中的重复工作，智浦小鹿开发了业务系统问答 Agent 功能，可直接对接内部核心业务系统，通过自然语言交互完成高频查询：
- 已接入资金清算系统，支持投资经理查询 “当天产品兑付完成情况”“未支付销售费明细”“托管余额不足产品”“产品费用支付状态” 等业务数据，查询结果可实时反馈，且能展示指令流水号、产品代码、业务类型、金额等关键信息；
- 支持债券相关数据查询，如特定产品对应债券的实际利率、产品净值等，帮助投研与运营人员快速获取业务数据支持。
- 自动流程执行
智浦小鹿通过对接 RPA（机器人流程自动化）虚拟服务器集群，实现了特定业务流程的自动化执行，典型场景为员工证券投资申报流程：
- 流程触发后，系统会通过对话识别员工的申报需求，自动获取中国结算官网账号信息，启动RPA机器人登录官网；若登录失败（如验证码识别问题），会通过OCR技术重新识别验证码，完成登录后提取短信验证码、轮询下载投资信息、解析PDF附件，最终将结果反馈给员工，全程无需人工干预；
- 该能力可消除流程中的“人工断点”，减少员工在账号登录、数据下载、文档解析等环节的时间消耗。
- 投研与交易辅助
针对投研与交易场景的专业需求，智浦小鹿开发了专项辅助能力，为投资经理、研究员提供技术支持：
- 投研助手可实现外部研报观点的自动化抽取与提炼，并通过可视化方式进行统计呈现，帮助投研人员快速把握市场最新看法，辅助投资决策；
- 交易助理具备现券报价行情智能识别能力，通过NLP技术自动接入QTrade私聊、群聊中的现券行情数据，并转发至投资经理的QTrade聊天窗口，实现报价推荐线上化流转；同时支持存款行报价数据智能提取，可对比当天同业存单发行价格，识别有竞争力的存款报价；
- 推出回购对券机器人“小浦同学”，外部机构输入“对券+债券代码、期限、账户类型” 信息后，系统可依托 QTrade 聊天窗口自动回复可用押券债券及对应折算比例，提升回购交易效率。
- 二期能力规划
为进一步提升能力覆盖范围，智浦小鹿已明确二期建设方向，重点拓展以下能力：
- 数据问答能力：新增高赎回比例分层、微小份额分层、股权类产品等数据的问答功能，满足更细分的业务数据查询需求；
- 信息抽取能力：支持标准合同、法律法规、合规宣传材料、公募 REITS 招募说明书等文档的信息抽取，提升文档处理的精准度与效率；
- 智能写作能力：开发信托贷款可行性报告、信用评级报告、可行性报告等专业文档的写作功能，同时支持周报 PPT 自动生成，减少员工文案创作的工作量。
五、实践成效：降本提效显著，斩获多项行业认可
谈及应用成效，李伟斌分享了一组亮眼数据：“智浦小鹿”月均处理量达3000次，接入公司统一工作平台后，研发效率提升25%以上，部分核心业务流程效率提升40%，人力投入减少30%，让员工得以聚焦高价值的客户服务与业务创新。
在用户体验上，系统响应延迟控制在秒级，多轮对话理解能力大幅提升交互质感；合规层面通过“权限+留痕”机制筑牢风险防线，实现“辅助不决策”的核心原则。
凭借扎实的实践成果，“智浦小鹿”已斩获多项行业荣誉：第十届“融城杯”金融科技创新案例“优秀案例”、中国信通院2025年“人工智能+”行业标杆案例（达观共同申请）、智能投研技术联盟“资管领域大模型应用案例”，得到行业广泛认可。
六、挑战与展望：从 “辅助工具” 到 “流程重塑者”
最后，李伟斌提到资管行业大模型应用的共性挑战：业务场景试错成本高、数据质量筛选难、计算资源需求大、跨学科人才短缺、评价标准不统一等。
针对未来发展，他表示“智浦小鹿”将从“业务辅助工具”升级为“业务流程重塑者”：一方面持续拓展二期功能，覆盖股权类产品数据问答、标准合同信息抽取、周报PPT生成等场景；另一方面将打通“员工-系统-客户”全链路，推进“人+智能体”业务模式，让大模型深度参与业务全流程，助力浦银理财实现更高质量的发展。
李伟斌认为，大模型在金融领域的应用核心是“业务驱动技术，技术赋能业务”，浦银理财的实践证明，只有扎根具体业务场景、筑牢合规安全底线，才能让AI真正创造价值。
