银行私有知识库与风控辅助系统

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基本信息

案例ID：239179

技术顾问：空白 - 9年经验 - 京东商城

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项目名称：银行私有知识库与风控辅助系统

所属行业：人工智能 - 其他

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案例介绍

1. 项目背景：
BrainBGen 这个项目源于之前在中信银行信用卡中心工作，在做企业内部微信期间，致力于客户经理更高效的与客户建立联系，
维护与客户的良好关系。作为一名系统的研发人员，发现如下问题：
存在问题一：客户经理和客户任意一方添加或删除，发送相应的客户经理统一配置的问候语，机械化的回复难以给客户留下好印象
存在问题二：客户经理在客户办理信用卡期间，回复大量重复的跟信用卡相关的问题，工作效率低，当咨询客户多时，可能流失真
正的办卡的客户；
存在问题三：客户经理在给办卡的客户做风险控制评估时，流程复杂且无法短时间内判断出客户是否可以办卡，可能流失办卡的客
户；
金融智能分析系统 AI算法工程师 2024.10-2025.02
存在问题四：客户经理在做一些营销活动时，活动的合规性需要合规部门审核，活动从规划到落地的时间长，可能错过最佳的活动
时间；
存在问题五：客户经理发送给客户的营销信息，统一发送或者根据一定的策略发送，无法懂客户推荐客户真正需要的营销信息；
存在问题六：新的客户经理学习公司相关业务，查找资料效率低，无法迅速掌握公司业务；
存在问题七：公司的业务和银行合规制度不断更新，客户经理无法迅速获取到更新信息；
为了解决这些问题，这个RAG项目应运而生。
2. 技术栈：
前端开发：Vue3
后端开发: Python, FastAPI, Uvicorn, Pydantic
数据库与存储: MySQL, Redis, Neo4j, Qdrant
AI 应用开发: LangChain, LlamaIndex, GraphRAG
大语言模型 : DeepSeek, Qwen, Llama
模型部署与工具: LMDeploy, Ollama
3. 项目职责：负责系统架构设计及功能的开发，实现从模型本地化、数据处理、知识库构建、检索优化到前后端集成与评估、模型高效部署的全流程交付