江苏银行透露，近期，“智慧小苏”大语言模型平台增添新场景，上线“智能文档助手”助力企业授信，搭建“移动智库”提升用户体验。

据悉，企业授信审批环节存在材料种类多样、提取整合复杂等痛点，客户经理需要投入较多时间与精力对企业营业执照、财务报表、税务记录、征信报告等进行信息提取与整合，授信审批效率受到影响。

江苏银行介绍，基于大模型“多模态”理念，结合Agent智能代理技术等，该行自动运用音频分析、外部图像处理等功能，实现扫描件、语音、电子表格和文本等多种类型素材的自动化提取，打通多类信息载体间的壁垒，推出“智能文档助手”，自动归纳企业经营状况，结合实时舆情信息，生成授信调查报告，工作效率提升42%，预计每年节省客户经理1.5万工时。

目前，大模型赋能的“智能文档助手”已在移动端、PC端双渠道落地。

而基于大模型的“移动智库”可智能整合并提炼内外部规章制度、产品政策、操作流程等。“移动智库”不仅能提供即时的信息检索服务，还能进行分析并生成建议，用于智能办公和客户服务领域。据悉，“移动智库”赋能的线上客服应答准确率由93%提升至97%。

值得一提的是，江苏银行2023年报显示，其顺利攻关大语言模型等关键核心技术。

据《银行科技研究社》了解，“智慧小苏”是江苏银行自主研发拥有最大1760亿参数的大语言模型平台，于2023年4月顺利投产，并实现客服场景首次应用。

“智慧小苏”大语言模型服务平台构建了基础设施层、工具层、模型层、服务层与应用层5层架构。

其中，基础设施层搭载鲲鹏CPU、麒麟操作系统等国产化设施，实现模型资源的动态分配，另具备向量数据库、分布式数据库等各类国产化数据库的管理能力，做到高度自主可控与定制化。

工具层则引入批处理和算子融合等模型加速技术，可减少对模型参数矩阵的扫描次数，降低内存带宽消耗。同时，通过量化技术，平台在保证模型性能的前提下，减少显存与推理时间。

江苏银行表示，其利用自身在金融领域积累的数据和知识，对开源通用大模型进行定向训练和优化，使模型能更精准地适应金融垂直场景下的语境和客户需求。

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