在银行的日常业务中，如果有一位员工能够瞬间阅读并理解几十万份复杂的信贷文档，在海量数据中精准定位关键风险点，还能像最资深的前辈一样，从服务对象的财报中抽丝剥茧找出隐藏的经营线索，甚至全天候不知疲倦地协助管理层进行合规风控与业务质检，这会是怎样一种体验？

这并非科幻电影中的未来畅想，而是正在长三角多家金融机构真实上演的场景。这位不知疲倦、无所不能的“全能专家”，正是由上海交通大学苏州人工智能研究院和孵化企业上交致微（苏州）信息技术有限公司倾力打造的成果转化项目——硅基员工工作台。作为银行内部通用人工智能的先行者，这位“硅基员工”正在以颠覆性的姿态，重新定义金融行业的生产力标准。

这一前沿成果的顺利转化，离不开上交大苏州智研院的全方位赋能。图片由上交大苏州智研院提供

“银行工作每天要处理海量的信贷报告、合规文件、合同条款、财务报表等专业文档。这些材料里充满了行业术语和复杂的业务逻辑。”智研院智慧金融研究中心主任刘靖明解释说，通用大模型虽然知识储备丰富，但在面对这些高度专业化的内容时，往往只能给出笼统、模糊的回答。“这就好比一位学识渊博的通才，让他回答日常问题对答如流，但一旦进入需要几十年专业积累的精细场景，就很难做到精准到位。”

目前市场上的银行智能知识库主要采用RAG（检索增强生成）模式，即让检索工具去“图书馆”（档案资料）中翻书（检索），找到相关资料后再结合自己的理解写答案（生成）。“传统模式下的RAG检索的是文档片段，碎片化信息难以窥见解决方案的全貌。而且，这种只靠字面浅层语义的匹配方式，无法理解复杂的业务逻辑，推理能力也相对薄弱，难以像资深专家那样抽丝剥茧。”刘靖明说，此外，海量知识的更新高度依赖人工维护，不仅成本高昂，还极易出现时效滞后。这些痛点，正是研发团队另辟蹊径的根本原因。

WikiRAG，是智研院自研的一套新型RAG检索方式，与传统RAG不同，WikiRAG在检索时不再是翻找孤立的文档片段，而是把文档中的人、机构、业务概念等关键信息提取为一个个“节点”（即实体），并在这些节点构成的知识网络中追踪关联路径，从而获得更完整、更有深度的上下文。更重要的是，AI还能自动进行自我矛盾冲突检测，发现文档间的关联与继承关系，确保知识的绝对准确与鲜活。根据团队最新在相关开源数据集的评测结果，WikiRAG在复杂问题上的检索准确率接近100%，远超行业普遍91%至92%的水平，彻底打破了复杂场景下准确率难以突破90%的行业魔咒。

现实中，资深信贷员和风控专家在长期实战中积累的“盘感”、谈判技巧以及看报表时的直觉，往往只可意会不可言传。一旦这些核心人才流失，金融机构会面临严重的知识断层。对此，硅基员工还创新推出“Skills经验蒸馏体系”，成功将这种隐性的个人经验固化为可复用的数字技能，让AI不仅能查阅明文规定，更能模仿顶尖专家的思维方式进行决策。

根据团队最新在相关开源数据集的评测结果，WikiRAG在复杂问题上的检索准确率接近100%，远超行业普遍91%至92%的水平。图片由上交大苏州智研院提供

“通俗来说，我们的‘硅基员工’构建了‘秘书、管家、质检’三位一体的全流程AI陪跑模式。”刘靖明进一步“解构”硅基员工的强大功能：它不仅能像秘书一样高效处理日常事务，还能像管家一样在业务办理中实时进行合规风控预警，更像质检员一样在事后对业务质量进行全面复盘。这种“陪跑中自然涌现业务认知”的创新路径，彻底打破了银行内部长期存在的“信息墙、执行墙和决策墙”。

据悉，硅基员工工作台目前已在苏州农商行、常熟农商行、江苏农商联合银行、湖州银行等多家金融机构成功落地，在信贷审批、合规审查等核心业务场景中展现出惊人的效能。

这一前沿成果的顺利转化，离不开智研院的全方位赋能。“我们依托学校研究生联合培养机制，推动学校相关专业师生深度参与项目研发，为项目输送了源源不断的顶尖智力资源。同时，我们还定期举办行业论坛、沙龙，为项目搭建起与金融机构深度对接的桥梁，真正打通了从前沿科研到产业落地的最后一公里。”智研院副院长莫涛说。

编辑 瞿小飞、董捷

2026年8月31日