本文转载自《中国农村金融杂志社》公众号

随着新技术的发展，大模型正成为推动金融科技发展的关键引擎。然而，在各类金融场景的探索中，通用大模型虽具备强大的语义处理与语言生成能力，可为多种业务应用赋能，但在专业性、可控性及合规性方面，还是难以全面满足金融行业的高标准要求。因此，构建具备专业知识深度、语义理解精准、输出路径可控的金融垂类大模型，已逐渐成为行业共识。

一、金融行业的精细化要求待满足

目前来看，尽管大模型在金融场景中已有诸多设计与实践，但通用大模型依然难以满足金融行业的精细化要求。一方面，通用大模型训练数据虽覆盖面广，但缺乏对金融术语、监管规则、业务流程的深度学习，导致在“资本充足率”“多头借贷”等专业概念上产生理解偏差或模糊表达；另一方面，金融行业对结果的可解释性、合规性与稳定性要求极高，通用模型在风险评估、政策解读、信贷审批等关键场景中难以满足业务对精准输出的需求，甚至可能引发误判与合规隐患。

二、可利邦的探索路径：立足农村金融、深耕场景创新

北京可利邦信息技术股份有限公司依托多年服务金融行业的技术经验，聚焦农村金融实际需求，围绕数据构建、模型调优等，探索出一条专业可行的大模型落地路径：

1.构建高质量农村金融语料与知识图谱

农村金融业务涵盖面广、数据类型复杂，传统通用语料难以支撑大模型构建。可利邦充分挖掘项目积累与一线资料，系统整合政策法规、业务流程、客户问答、典型案例等信息，构建农村金融专属语料库及知识图谱，为大模型提供坚实的知识基础。

2.场景驱动的模型微调与轻量化部署

不同金融机构在IT能力、算力资源与业务特色上存在差异，通用大模型难以直接适配其实际应用。因此，在大模型微调过程中，可利邦坚持以场景为核心，围绕客户服务、涉农政策匹配、信贷咨询等典型业务场景，开展定制化模型微调与持续优化。

在具体技术路径上，可利邦以DeepSeek等开源大模型为技术底座，结合高质量农村金融语料与结构化业务数据，采用监督微调、强化学习等高效技术手段，使模型在语义准确率、响应稳定性与业务对齐度方面持续提升。

此外，为解决农村金融机构“部署难、运维难、数据安全要求高”的痛点，可利邦自主研发了“大模型一体机”解决方案，将大模型能力、内容风控、语料更新机制等模块有机集成，具备模块可选、私有化部署等优势，特别适用于数据敏感、资源有限的县域农信机构。

3.搭建行业共建共享机制

在服务农村金融的过程中，北京可利邦信息技术股份有限公司携手中国农村金融杂志社，联合多家省级农信机构及县市农商银行，共同发起成立了“农信机构大模型应用创新实验室”。该平台聚焦农村金融典型场景，持续开展专业语料构建、算法模型优化与多维度实测验证，已取得阶段性成果。

未来，可利邦将继续加强与金融机构的协同创新，推动更多AI能力服务于农村金融的高质量发展。