大模型赋能申万宏源证券，构建企业合规知识问答助手，事实性问答准确率 90%-中关村科金

在证券行业强监管的背景下，合规运营是金融机构稳健发展的生命线。申万宏源证券作为国内大型综合类证券公司，其内部规章制度体系庞大且复杂：近 5000 篇内规文档交叉分布于内网 OA，员工日常办公需频繁查阅细则以保障操作合规，但人工检索耗时长达 10 分钟，原有系统问答效果不佳，复杂场景依赖人工解答，既影响办公效率，也潜藏合规风险。为此，中关村科金依托大模型技术为申万宏源打造企业合规知识问答助手，实现从 “人工检索” 到 “智能问答” 的转型，为证券行业内部合规管理的智能化升级提供了技术范本。

项目背景

申万宏源证券是国内大型综合类证券公司之一，公司内部规章制度数量庞大，相关文档交叉分布且内容复杂。为保障工作合规性，员工日常办公需频繁查阅制度细则，而人工检索效率较低。为此，中关村科金运用先进的大模型技术，建设合规知识问答系统，为员工提供即时、精准、可追溯的公司内部规章制度解答，显著提升办公效率。

业务痛点

内规文档近 5000 篇且仅内网 OA 可查，模型需充分适配公司规章、制度文件属性，实现精准解析及准确召回

原有系统问答效果较差，复杂场景问题多依赖于人工回答，员工使用积极性不高

问答助手需具备后期扩展能力，未来可以快速应用于证券行业多种业务场景，并扩展知识范围

解决方案 —— 开发大模型知识助手，提升工作效率与合规性

大模型 RAG 领域化训练

针对问答场景，领域化调优基础模型：重点优化问答大模型中的多模态文档解析模块、切片模块、向量化模块以及 rerank 重排序模型，更准确地解析客户内部规章制度文档，让模型 “读懂” 复杂内规文件，精准提取关键信息

智能知识问答助手

基于大模型平台底座，融合内外部数据源，提供智能知识问答应用；无缝对接企业知识库、员工权限系统及多端应用，支持员工通过 PC / 移动端多渠道查询企业规章制度及业务合规问题

强化推理：支持连续追问、条件筛选及上下文理解等多种交互模式，提供业务场景化查询问答，精准贴合员工实际工作习惯（如 “我想了解 XX 业务在 [具体场景] 下的合规流程，需要准备哪些材料” ）

灵活扩展：支持横向拓展至证券务业务领域，确保在新增知识领域或业务场景时可快速接入，保障系统可持续服务于证券行业多元业务需求

大模型合规知识问答助手在申万宏源证券的落地，实现了 “响应时间缩短至 30 秒、事实性问答准确率 90%、推理性问答准确率 85%” ，验证了大模型对金融合规管理的革新价值，助力申万宏源巩固合规运营优势，推动合规管理从 “被动遵循” 向 “主动赋能” 跨越。