2025-03-02-北京金融科技产业联盟-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_2mb

研究报告总结

背景

• 数字化转型是我国银行业的重要战略方向，受到国家战略、市场竞争和新型金融业态的推动。
• 企业架构被认为是银行转型的首选路径，能够统一业务与IT沟通语言，优化协同机制。
• 大模型技术在金融领域显示出巨大潜力，特别是在自动构建、解析企业架构模型方面。

现状

• 企业架构在大型银行中已有广泛应用，如建设银行、工商银行、交通银行等，但在中小型银行推广仍存在一定门槛。
• 现有架构建模过程存在以下问题：
  • 跨部门协同差：业务与IT沟通不畅，缺乏统一语言。
  • 建模成本高：需投入大量人力物力，且模型质量难以保证。
  • 适应性不足：传统模型难以应对快速变化的市场需求。
  • 模型维护难：缺乏自动化机制，长期依赖人工维护。

方法

• 基于大模型的创新建模方法，重点从企业文档中自动提取业务术语和业务规则，解决传统建模需人工梳理耗时耗力的问题。
• 技术路线：
  1. 分析业务文档（文档拆分、预处理）。
  2. 利用大模型（LLM）按照SBVR标准显性化业务术语和规则。
  3. 通过RAG技术构建知识库，确保资产的迭代和一致性。
  4. 辅助生成企业架构模型中的数据模型、流程模型等，并支持结构化需求自动化生成。
• 首次将提示工程与RAG结合，显著提升建模效率。

技术路线

• ：
  • 文档拆分 + LLM + Prompt工程 + 答案生成 + 离线质检。
  • 实践为银行提供了高准确度的业务资产知识库，并通过“人工监督+大模型推理”的方式，逐步优化模型生成质量。

实施方案

• 构建企业架构资产平台，集成以下能力：
  • 自动生成业务资产、企架模型和结构化需求。
  • 支持全生命周期管理，包括规范化建模、资产保鲜机制等。
• 典型应用场景：
  • 金融机构可在平台上实现需求归类、术语抽取等工
  • 提升建模效率，案例显示任务时间节约85%，准确率达70%以上。

总结展望

• 大模型在银行企架构建中具有广阔前景，能缓解资源不足与时间效率之间的矛盾。
• 当前存在的挑战包括大模型输出稳定性不足、长文本处理受限、实体关系建模自动化不够等问题。
• 我们建议持续投入大模型发展，在建模流程中引入更多智能体，优化知识管理机制。

备注： 本报告由北京金融科技产业联盟编写，2025年2月发布，适用于指导大型银行与中小银行进行低成本、高质量的数字化转型。