基于大模型的企业架构建模助力银行数字化转型应用研究报告_66页_13mb

基于大模型的企业架构建模助力银行数字化转型应用研究报告总结

研究背景

企业架构（EA）正成为银行数字化转型的关键路径，能够统一业务与IT语言，提升协同效率。大模型技术的兴起为解决传统企架建模成本高、效率低的问题提供了新思路，通过与企业的实际管理需求结合，推动智能化建模和资产沉淀。

方法探索

• 利用大模型辅助业务术语提取：通过大模型解析SBVR范式的业务术语和规则，自动构建业务资产知识库，降低成本和时间。
• 辅助生成企业架构：应用RAG技术及提示工程，结合向量数据库，辅助生成数据模型、流程模型等，建模效率提升显著。
• 增强结构化需求设计：借助思维链（Chain-of-Thought）对复杂需求进行拆分，提高需求描述的准确性和格式合规性。

实施方案

• 架构设计：建立覆盖全链路的企业架构资产平台，集成RAG、向量检索等技术，保障建模全生命周期管理。
• 关键技术点：
  • 实现大模型与现有业务架构融合，形成自动化建模流程。
  • 设计标准化建模工具，支持高阶建模、规则自动识别、需求拆解等功能。
  • 采用实时与离线质检机制，确保企业架构资产质量。
• 典型应用场景：
  • 自动生成业务资产、企架模型和结构化需求，减少人工干预。
  • 支持需求智能化管理，提升业务复用率和模型保鲜能力。

总结展望

企业架构中小模型技术为银行数字化转型提供了有效手段，但仍面临生成结果稳定性差、实体建模依赖人工等问题。未来在多模态大模型、智能化知识管理及自助化升级方法的支持下，可进一步优化企业架构的敏捷性、一致性及可持续迭代能力。