以算力強根基，以智能惠三農，稠州銀行攜手華為共筑鄉村金融新生態

當前，鄉村振興是國家重要發展戰略，金融作為實體經濟的血脈，更是激活鄉村發展內生動力的核心支撐。但廣袤鄉村市場地域分散、業態多元，金融機構長期面臨客群分布零散、信息割裂碎片化、產業品類繁雜、風控量化難度高、基層服務力量薄弱等現實阻礙；同時，客戶經理普遍存在管戶范圍廣、觸達成本高、涉農產業認知不足、風險信息不對稱等挑戰。傳統依靠經驗的服務模式，已難以適配鄉村金融精細化、專業化、規模化的升級需求。

針對鄉村金融服務現存的突出痛點與發展瓶頸，浙江稠州商業銀行（以下簡稱：稠州銀行）攜手華為，依托自主創新AI技術，打造“秋收引擎”鄉村金融大模型智能體，將穩定高效的昇騰AI算力與鄉村金融真實業務場景深度融合，探索“AI+鄉村振興”協同發展路徑，以數智化手段打通服務堵點、提升服務質效，為鄉村金融高質量發展注入科技動能。

昇騰算力為基筑牢鄉村金融智能底座

大模型在金融生產場景的規模化落地，離不開穩定、高效、安全、自主創新的算力支撐。鄉村金融數據來源廣、并發請求多、實時交互強、應用場景多樣化，對算力穩定性、推理效率、資源調度及安全合規性提出更高要求。為此，稠州銀行“秋收引擎”大模型平臺基于昇騰AI算力底座搭建，并借助MindIE推理引擎的多維性能優化，實現單卡輸出吞吐提升2倍+，首Token響應延遲降低 58%。通過自主創新的算力、推理引擎、模型的最優組合，提供更高并發、更優體驗，構建多智能體協同、多源數據融合、實時交互響應的AI業務底座。

昇騰AI基礎軟硬件平臺既是保障“秋收引擎”長效平穩運行的底層基石，構建了高性能、可擴展的金融AI“超級引擎”，不僅實現了營銷、風控、對客等業務場景的效率與體驗雙提升，更通過開放兼容的AI架構，為后續業務創新與模型演進奠定了堅實基礎，推動銀行數智化轉型邁向新臺階。

場景創新破題智能體重構鄉村金融服務全流程

“秋收引擎”，是深耕行業、扎根場景、貼合一線需求的創新實踐。針對鄉村金融服務鏈條長、服務主體分散、需求差異大、風控落地難等行業共性難題，稠州銀行立足一線客戶經理實操需求，系統梳理業務流程與工作思維鏈，系統性打造鄉村金融信貸專屬智能體，從數據、能力、交互三個維度重構服務流程，緩解長期制約鄉村金融發展的痛點。

在數據維度，為從源頭改善鄉村數據分散、信息不對稱問題，稠州銀行結合鄉村金融行為、經營特征與區域產業特色，整合征信、農險、涉農補貼、村居資料、風險量化評價、細分產業資料等多源異構數據，完成統一治理、深度融合與標準化加工，建成覆蓋全面、調用高效、安全合規的村居信貸專屬知識庫，讓智能體具備精準研判客戶、理解產業、匹配業務的基礎能力。

在能力方面，稠州銀行搭建鄉村場景專屬多智能體體系，通過業務嵌入與專項訓練，讓智能體兼具通用自然語言處理能力與鄉村金融專業知識，熟悉涉農產業特點、授信流程與風險管控邏輯，依托業務上下文完成多步推理，自動完成畫像生成、產業解讀、方案輸出、風險預警等全流程工作，補齊一線人員信息搜集、產業認知、服務覆蓋等短板。

在交互體驗層面，為降低一線人員的使用門檻，“秋收引擎”采用自然語言交互設計，支持口語化操作與連續問詢。日常工作中，客戶經理只需明確業務訴求，系統即可快速輸出風險評估、客戶畫像、差異化精準服務等完整方案，實現從基礎分析到需求挖掘的一站式支持，穩步提升一線服務效率。

落地顯效三重價值賦能鄉村金融提質升級

自“秋收引擎”規模化落地以來，稠州銀行依托搭建的數字村居系統，推動鄉村金融從經驗驅動向數據智能協同驅動轉型，在作業效率、服務精準度、隊伍能力方面實現顯著提升，助力鄉村金融服務提質升級。

首先，聚焦運營效率升級，智能體替代客戶經理在信息歸納、數據整理、畫像標簽生成等環節的分析工作，客戶營銷分析報告生成周期大幅縮短，智能營銷助手已具備為全行超20多萬農戶提供專業咨詢支持的能力，讓客戶經理從繁瑣的事務中解放出來，將時間與精力投入客戶深度溝通、產業實地走訪、需求挖掘等高價值工作，服務流程更加順暢高效，避免因信息零散、人工處理效率偏低導致的服務延誤，讓金融服務響應更及時、覆蓋更廣泛。

其次，聚焦服務精度優化，“秋收引擎”為鄉村客戶構建精準立體的全景畫像，結合客戶的生產經營特點、用信行為特征和信用狀況變化等維度，主動捕捉農業經營中的金融服務需求。同時對農戶進行分層分類，為稠州銀行精準實施“降費讓利”等惠民助農政策提供支持，推動服務更高效落地。針對部分信貸需求未獲滿足的客戶，“秋收引擎”還可聯動整村授信系統，直接向其手機銀行推送定制化信貸產品，實現全線上化操作，顯著提升服務效率。此外，通過深度融合數字村居與大模型技術，還持續迭代農戶風險畫像的顆粒度，進一步賦能客戶經理基于大模型洞察做出精準決策，讓風險防控前置更有效，實現金融供給與鄉村客戶需求的精準對接。

最后，聚焦隊伍能力建設，“秋收引擎”精準改善基層客戶經理對細分農業產業認知不足的現狀，具備對特色農業產業的深度解讀能力，可快速輸出產業概況、產銷淡旺季規律、典型資金需求特征、行業風險要點等關鍵信息，幫助客戶經理在短時間內補齊產業知識短板，無需投入大量時間開展長期調研，即可快速具備服務不同鄉村產業客戶的專業能力，成長為懂產業、懂金融、懂客戶的復合型鄉村金融服務人才，全面提升基層隊伍專業素養與服務水平。

稠州銀行“秋收引擎”大模型的成功實踐，是將昇騰AI算力與鄉村金融場景深度融合的典型范例，更是“AI+鄉村振興”模式落地見效的有力證明。昇騰以穩定高效、自主創新的算力底座，為金融機構深耕鄉村市場、破解服務難題提供了核心技術保障，助力稠州銀行實現鄉村金融服務效率、精準度與專業能力的提升，讓金融活水更精準、更高效、更安全地流向廣袤鄉村。