为贯彻落实国家发展新一代人工智能战略部署，加快实施“人工智能+”行动，全面落实《上海高质量推进全球金融科技中心建设行动方案》，助力上海打造具有全球影响力的金融科技中心。2025年 上海金融科技 产业联盟主办、承办了“2025年人工智能大模型金融领域创新应用大赛”、“2025年上海金融系统职工金融科技创新应用大赛”两项赛事。大赛得到了各方的热烈响应和积极申报，为响应参赛企业的宣传需求，进一步做好成果展示与交流工作， 上海金融科技 产业联盟同步启动“2025年人工智能大模型金融领域创新应用大赛获奖成果展示月”、“上海金融系统职工金融科技优秀成果展示月”两项特展活动。
本次特展位于“ 上海金融科技 产业联盟常设展厅”（邯郸路135号2号楼3楼）内，线上展厅（联盟公众号）同步展开。有意参观本次特展或参与联盟展厅共建的企业，欢迎来电咨询洽谈：
唐老师，13681829452
黄老师，13918494336
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浦发银行 ：基于多模态大模型的智能问答场景
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项目概述
浦发银行 积极响应人工智能+重点行动，关注大模型与行业知识结合，坚持应用导向，发展新质生产力。本项目以构建金融领域智能问答应用为目标，以多模态大模型为技术底座，以企业级知识库为知识基石，采用大模型检索增强生成（RAG）技术架构，打造高效、精准的7X24小时无间断的 浦发银行 智能问答服务体系，深度赋能营销、风控、服务、运营及管理等银行核心业务场景。
方案介绍
本项目依托多模态大模型与企业级知识库，聚焦智能问答大模型应用，构建智能问答场景全生命周期建设与管理能力，打造智能问答服务体系，提供意图精准识别、知识高效检索、答案智能生成、多模态问答四项核心功能，支撑 浦发银行 重点业务领域提质增效。
1
意图精准识别
准确理解用户意图，能够处理自然语言并进行语义解析，同时具备多轮对话和上下文关联能力。
2
知识高效检索
高效精准的信息检索与匹配，可接入海量知识源，包括结构化数据和非结构化数据，并根据语义搜索，找到与问题意图最相关的内容。
3
答案智能生成
精准定位问答的核心片段进行摘要总结，并以流畅、通顺的自然语言回复给用户。
4
多模态问答
引入多模态大模型，实现图片知识问答与文档知识深度解读分析，打破传统问答模式局限，拓宽信息获取维度。
创新性
本项目创新性体现在两大维度：一是打造坚实知识基座，构建亿级企业级知识库为智能体供给新鲜“知识血液”；二是搭建多模态问答体系，融合多模态大模型实现问答场景中复杂意图理解及deepsearch策略。
在夯实知识底座方面，本项目研发了1套知识资产建设方法论，发布3份知识资产管理制度与AI白皮书，依托知识工程平台建成亿级企业级知识库，赋能人工智能+场景应用。
在搭建多模态问答体系方面，本项目一是通过跨模态语义对齐、动态企业级知识图谱构建，实现“文本+图像”混合存储，挖掘知识内在关系；二是构建知识加工流水线，提高高质量知识占比以及细分任务场景的问答准确率；三是通过多层级意图库向量化检索与主从智能体相结合的模式进行意图识别能力的孵化，减少意图缠绕，实现复杂问答场景的精确回复与自动化流程引导。
项目成效
基于 浦发银行 独家亿级知识资产，本项目重点打造知识问答与指标问答两大核心模块，实现问题智能解析、知识快速检索、指标高效查询、答案精准生成、图表交互以及多轮对话智能引导，对内深度嵌入核心业务场景，赋能一线客户经理及运营人员，提升队伍服务质效，对外共享智能问答场景建设方案，助力金融行业协同共赢。
1
对内提质增效
融合3类多模态大小模型，基于通用知识、专项知识、指标数据3大类知识资产，沉淀亿级文字知识，提供业务问答服务、知识问答服务、管理问答服务，支撑100+业务场景，累计对话服务近百万次。
对于管理人员，可快速获取数据洞察，加速决策过程；对于一线员工，可从繁琐的信息检索工作中释放出来，专注于业务提升，强化前线团队的战斗力。
2
对外树立标杆
示范性：基于多模态大模型的智能问答场景，业内可复制、可借鉴、可推广，树立行业标杆，驱动知识价值最大化，塑造智慧金融服务核心竞争力。
*以上内容来源于申报单位提供的相关材料。
申报单位介绍
上海浦东发展银行股份有限公司（以下简称: 浦发银行 ）是1992年8月28日经 中国人民银行 批准筹建、1993年1月9日开业、1999年在上海证券交易所挂牌上市（股票代码：600000）的全国性股份制商业银行，总部位于上海。
浦发银行 充分把握全球金融业演变趋势，坚定推进“数智化”战略转型，奋力谱写全面建设具有国际竞争力的一流股份制商业银行新篇章。