技術架構：分層設計，精準匹配用戶需求
該智能問答系統采用分層技術框架，確保從問題解析到答案生成的每個環節都高效且精準： 1. 知識庫向量化存儲：通過文本解析模型將海量客服知識庫轉化為向量數據，并存儲于向量數據庫中，構建多維語義索引，為后續的快速檢索奠定基礎。
2. 混合檢索與重排序：當客戶提問時，系統會實時將問題向量化，并結合“關鍵詞+語義”的混合檢索策略，從知識庫中快速召回候選答案。隨后，通過ReRank重排序模型對候選答案進行語義相關性精排，確保輸入大模型的知識片段精準匹配用戶意圖。
3. 動態提示模板引導生成：系統設計了多層級動態提示模板，融入證券業務場景的先驗知識，引導DeepSeek大模型生成符合金融合規要求的專業回答，確保輸出的內容既準確又合規。
應用場景：從客戶服務到內部賦能
目前，該系統已成功應用于上海證券“指e通”App，為用戶提供7×24小時的智能問答服務，覆蓋業務咨詢、產品解讀、交易規則說明等高頻場景，顯著提升了客戶服務的效率與質量。未來，上海證券將進一步拓展DeepSeek大模型的應用場景： C端場景深化：在現有智能問答系統的基礎上，探索更多面向客戶的服務場景，如智能投顧、個性化資訊推送等，為用戶提供更加精準的服務。
B端內部賦能：推出面向員工的內部賦能應用工具，幫助員工快速獲取業務知識、提升工作效率，進一步優化服務效能。
未來展望：持續探索AI與證券業務的深度融合
此次智能問答系統的上線是公司在金融科技領域的重要嘗試。未來，上海證券將繼續探索生成式AI與證券業務的深度融合，推動客戶服務與內部運營的全面智慧化升級，為數智化轉型打下堅實的基礎。
（供稿：上海證券）