炒股配资入门知识网 专题｜“云”聚大模型：激活乡村金融“数据引擎”
为深入贯彻落实中央金融工作会议精神，做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章，桂林银行积极探索寻找“五篇大文章”与乡村金融的契合点炒股配资入门知识网，走出适合自身发展的差异化路径。2024年桂林银行正式启动基于大语言模型的“云上乡村”数智平台项目（以下简称“云上乡村”），通过收集、整合乡村地区全方位的经济数据、居民消费数据、农业产业数据等，构建起庞大且细致的乡村金融大数据平台。运用人工智能和大数据技术全方位助推桂林银行乡村金融数字生态构架，深入分析乡村居民的金融需求特点、消费习惯，以及农业生产的周期性规律，将人工智能和大数据技术深度融入乡村金融的各个环节，深化场景金融数字化服务，实现金融服务与乡村产业、乡村生活的有机对接，为乡村振兴注入新动能。
桂林银行首席运营官 王曙初
强化科技创新工具，整合乡村金融运营体系
在2017年党的十九大报告首次提出乡村振兴战略后，桂林银行扎实践行金融工作政治性、人民性，主动聚焦服务“三农”主责主业，大力支持乡村地区金融公共服务、基础设施建设、重点产业发展板块，对智能工作平台、乡村项目管理等进行系统开发，初步实现乡村金融业务数字化。但随着乡村地区发展逐步深入，桂林银行已在广西构建了全区最完善的“市—县—乡—村”四级服务网络，农村普惠金融综合服务点近7000家，金融服务覆盖100%的县域、67%的乡镇和51%的行政村，累计向乡村振兴领域投放贷款超3800亿元，原有体系已无法满足业务、管理等方面需求，加之数字经济的大发展，金融服务便捷性和精准度都对平台系统的进一步提升带来了挑战。
为提供“平台化、模块化、服务化、集中化”的系统平台基础支撑架构，“云上乡村”对原有分散在各系统中的功能深度梳理，重新构建起涵盖云上AI平台、业务管理流程平台、站长管理工作平台、数据服务应用融合一体的系统平台。系统平台在依托行内数据平台基础上对乡村振兴相关业务数据进行归集、整理，实现自动接入和批量导入。运用大语言模型能力对呈现出高度多样化和非结构化特点的乡村振兴相关数据进行高效处理，并有效兼容不同格式的文档、表格、图片等，由原来需人工介入处理的数据需求转为由RPA提供持续的数据清洗和预处理的智能化服务，大幅增强系统平台数据处理及兼容能力。除传统数据整合外，同步将不同于其他同业机构的服务点特色数据有机整合起来，包含村情村貌、乡村治理、村级医疗、村级教育等信息，打破农村信息孤岛。同时，在对外服务开放过程中，不断优化用户体验，为制定全方位乡村金融数字化转型战略统筹推进组织协调，提供良好的规划、应用、流程的支撑。
推进数据融合应用，发挥多领域涉农资源效能
数据要素与金融服务紧密结合，已成为推动国家经济发展的重要引擎。2024年年初，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，选取现代农业、金融服务、科技创新等12个行业和领域，推动发挥数据要素乘数效应，释放数据要素价值，并从提升数据供给水平、优化数据流通环境、加强数据安全保障等三方面强化保障支撑。乡村地区仍呈现大量信息不对称情况，客户画像数据不足，导致乡村金融、服务的有效推动面临挑战，而数据要素则为突破瓶颈提供可能。探索乡村地区“数据增信”方式，对优化信用评价体系、提升金融服务可得性的意义重大。
尽管数据要素在普惠金融领域的应用前景广阔，但要转化为生产力，还需要解决一系列问题。桂林银行进行了积极探索，通过“云上乡村”组织开展乡村金融数据标准建设、建立数据资源目录、数据质量管理等工作，依托数据治理成效形成统一的数据安全管控体系和数据标准管理流程和办法，以及规范化、流程化的数据采集、传输、处理、存储、展示和应用。为大数据平台建立统一的数据语言，实现平台数据的完整性、一致性、规范性管理，并为源数据集中落标与治理、标准化数据建模提供约束依据，从源头上保障数据的标准化生产，节约后续数据应用和处理的成本。
数据要素的本质是通过对高质量数据深度挖掘从而产生更高经济价值。“云上乡村”目前已有效整合CRM系统、信贷系统、企业微信、三方数据平台等碎片化数据，融合成为统一系统数据资源，实现了不同系统中指标数据、加工数据的集中管理，满足统计数据的准确性、统一性和可比性，并利用分布式计算、分布式存储技术，以及多样化信息获取、海量数据存储和清洗、高效数据处理等功能，为大数据挖掘提供可靠保障。通过特色化打造以乡村地区基础信息库、服务点信息库、广西农业产业信息库、涉农主体数据库为主的乡村金融数据库，实现广西农业农村数据与金融业务数据的有机集成，为乡村地区的业务开展、渠道获客、风险预警提供有力的数据支撑和决策支持，有效将数据要素转化为生产力。特色数据的有效集成，内外部数据的融合效应，实现村民画像进一步精准，满足了村民个性化、智能化的金融服务需求。同时，充分挖掘产业信息，通过精准识别产业客户，实现批量对产业客户还款来源的实时监控，进一步降低产业客户违约的风险，截至2024年末，桂林银行在促进产业发展、联农带农、就业创业等方面发挥示范效应，授信总额达303.66亿元，金融服务覆盖广西近一半的农业产业化重点企业。
人工智能大语言模型助力打造乡村金融新生态
桂林银行“云上乡村”以大语言模型为核心技术基座，深度融合自然语言处理技术与语音识别技术，构建出具备深层语义解析、多步逻辑推演的智能中枢系统。该平台通过基于人类反馈的强化学习算法持续优化人机对话质量，创新研发了一款智能交互工具——“乡村金融小助手”。“乡村金融小助手”能够精准解析自然语言指令，自动为用户提供更为优质、准确的回应，客户经理仅需通过语音交互即可实时调取系统知识库所有内容，将传统需耗时数小时的数据采集与文字撰写工作大幅度压缩，为乡村振兴战略提供了可复制、可扩展的金融科技解决方案。
1. 搭建“AI数据分析师”
为适应现行乡村金融的发展现状，我行在设计开发“云上乡村”系统时将大语言基座中自然语言处理、数据库管理、机器学习模型训练与优化、前端可视化及用户反馈机制等多个模块进行整合部署，同时考虑到金融行业的特殊性，要求大语言基座必须兼顾系统可扩展性以应对不断变化的外部环境，打造属于桂林银行专属的“AI数据分析师”。
“AI数据分析师”的核心在于不断积累的数据分析模型库，“乡村金融小助手”收到用户请求后，通过调用模型解析用户意图，识别实体（如时间、地点、乡村金融指标）、操作类型（查询、预测、对比）及隐含需求。结合语义解析结果与数据库Schema，自动生成SQL语句。生成的SQL语句支持复杂查询（如多表关联、聚合函数）和参数化防注入，同时在“云上乡村”数据库执行过程中，不断对数据索引、查询效率进行优化。最后将优化后的SQL语句结果通过图形化展示，并根据不同的数据类型选择合适的图表类型（如图1所示）。
图1 “AI数据分析师”服务流程图
数据分析模型库的积累，依赖用户前期不断地对云上乡村小助手发送请求，持续学习闭环，不断丰富数据分析模型库，提高“乡村金融小助手”识别用户请求的效率和准确性，并随着用户使用频次的增加，“AI数据分析师”将逐渐趋于完善、高效。在交互上，用户只需对“乡村金融小助手”发送问题请求，模型库将进行智能匹配，基于历史请求相似度调用预训练模型，根据结果数据类型（时序/指标类型/对比方式）动态选择图表（折线图/条形图/饼状图），结合文本摘要与可视化，生成“图表+关键洞察”的组合报告，输出问题反馈。
2. 生成智能AI报告
区别于传统AI报告的生成，智能AI生成报告是通过分步引导用户生成内容可控的方式完成撰写，多环节引入用户反馈机制，允许用户多次修订（如图2所示）。首先通过设定报告主题，智能AI生成摘要，用户初步修订摘要来控制报告范围，再自定义引用通用公文模板库、行内专用模板库、文句重写语义库、大模型知识库、“云上乡村”数据库和用户文档等资料源形成报告正文。同时，前端可采取直观拖拽目录项或直接编辑文本的形式来进行修订，方便用户使用。如若有修改需求，还能采用交互式编辑，对局部内容进行修改，并通过规则引擎、机器学习模型共同作用确保AI具备记忆上下文能力，保持术语统一、逻辑连贯等。智能AI报告生成可以显著提高工作效率，通过引导用户逐步参与，能够提升报告的质量和针对性，减少重复劳动，尤其是在需要频繁生成标准化报告的领域，如对外公文报送、调查报告等。
图2 智能AI报告生成流程图
近期“云上乡村”成功本地化部署轻量DeepSeek-R1推理模型，大大强化了模型的推理能力，并成功运用于信贷业务流程中，有效提高信贷调查报告的专业性，也有效避免了信贷报告因撰写人员不同出现结构不统一的问题。具体实现方式：信贷调查报告作为核心文件，不仅承载着客户的基本信息及信用状况，更是银行做出贷款决策的重要依据。然而，传统调查报告撰写过程中，常因客户经理经营经验不足或调查不充分而导致报告内容缺失、结构混乱等问题。为解决这一痛点，“云上乡村”智能AI报告生成功能和“AI数据分析师”在集成规范信贷调查报告的文章结构、指导客户经理调查内容方面发挥了显著作用。智能AI报告生成器内置了标准化的信贷调查报告模板，“AI数据分析师”集成提供数据参考范围，确保了报告结构的完整性和逻辑性，客户经理在撰写报告时，只需按照模板提示逐步填写内容，即可轻松生成一篇结构清晰、内容详实的信贷调查报告。
结束语
在乡村振兴的宏伟蓝图中，金融力量不可或缺，桂林银行“云上乡村”持续不断在探索与实践，希望以科技创新为驱动，打破数据壁垒，深度融合大语言模型与人工智能技术，破解乡村数据碎片化、服务非标化的难题，让金融服务更精准、更高效，让乡村金融成为乡村振兴坚实而持久的动力引擎。
（此文刊发于《金融电子化》2025年3月下半月刊）炒股配资入门知识网
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