昆山农商银行紧跟科技前沿，通过多轮技术论证和效果验证，部署多个国产化开源大模型，协同构建智能办公矩阵，为该行数字化转型提供了强有力的技术支撑。截至5月末，该行通过智能办公场景已累计为500余人提供高效服务超1万次。

统筹规划，构建赋能体系。一是制定技术规划。明确“场景驱动、小步快跑”的实施路径，优先选择高频、刚需场景作为突破口，成功开发并测试了包括知识助手、文档辅助编写、代码研发、文档翻译、内外规检索在内的5个应用场景。二是精准技术选型。引入数个国产开源大模型，构建多模型协同的智能办公矩阵体系，扩展智算服务器集群，既满足了当前场景需求，也为未来多样化场景的应用奠定了坚实基础。

打破壁垒，深化部门协同。一是建立虚拟攻坚团队。为打破壁垒，促进AI技术与业务深度融合，该行由数据管理部牵头，成立多部门合作的“AI+”专项工作小组，通过定期需求对接和场景化研讨，深入了解业务痛点与需求，将AI技术深度融入业务流程。二是动态优化服务闭环。针对审计检索等业务场景，建立“问题反馈－功能迭代－效果验证”机制，形成精密的循环系统。业务人员在使用大模型业务场景时发现问题后，及时反馈给技术团队进行功能迭代，并对改进后的系统经过效果验证，确保满足业务需求。

严守底线，筑牢安全防线。一是数据分级管控。对AI知识库实施分级管理，依据知识库内容对银行运营、客户信息及战略决策的重要程度与潜在风险进行分类，将知识库内容分为公开、内部、敏感和核心四个等级，防止对数据越权访问，确保不同敏感度的信息得到恰当管理。二是强化技术防护。在网络权限控制方面，对进出网络的流量进行严格过滤，通过设置防火墙规则，只允许经过授权的IP地址和端口进行通信。其次，分发平台依据不同场景，实施差异化授权策略，防止外部攻击和内部泄漏。三是建立模型监督。制定完善的审计机制，每月对生成式大模型输出内容进行定期审查与评估，确保其符合伦理规范和价值导向。人工审查与技术监测相结合，人工审查能够深入判断内容的合理性和合规性，技术监测则可以快速发现异常数据和潜在风险。（汪 炜）