Hana Bank表示，依托自研金融垂直AI模型推出的智能搜索服务，已将原本约20%的检索失败率降至5%以内。目前，相关服务正测试接入Hana 1Q，后续还将通过AI-UX和知识图谱等方式，进一步提升对复杂金融问题的处理能力。

29日，在首尔三成洞COEX举行的“Digital Insight 2025”会议上，Hana Bank数字战略事业部负责人Lee Woo-seop以“金融AX：尝试与经验”为主题，介绍了该行在AI建设方面的实践案例及后续规划。

Hana Bank介绍，在网络隔离、个人信息保护等监管要求下，金融机构在推进AI应用时面临较高门槛。基于此，该行采取外部商用AI与内网自建AI并行的策略。其认为，自建方案可以在不对外导出内部数据的前提下使用相关数据，但基础设施投入和运维成本也相对较高。

为此，Hana Financial Group基于开源模型权重开发了金融垂直基础模型HNFM。为提升模型对韩语金融知识及复杂金融问题的理解能力，训练数据规模约为100GB。

在问答环节，Lee Woo-seop表示，模型训练数据中不包含个人信息，主要使用的是法律法规、内部制度、条款，以及与产品和服务相关的数据。

Hana Bank目前也在测试接入HNFM的搜索服务。该行表示，传统关键词搜索在部分问询场景下难以命中准确答案，整体检索失败率约为20%；在导入自研服务后，这一比例已降至5%以内。相关功能目前尚未在Hana 1Q中全面上线，仍处于测试阶段。

不过，Hana Bank也指出，仅依靠检索增强生成（RAG）处理金融业务仍存在局限。比如，对于“向其他银行转账”这类表述模糊的提问，系统可能将其理解为跨行转账、海外汇款或自动转账等不同业务；而贷款等复杂业务，则往往需要同时结合相关法律法规、内部制度和条款进行判断。

基于此，Hana Bank计划引入“AI-UX”，通过补充提问等方式完善用户缺失的上下文信息；同时引入知识图谱，将法律法规、内部制度、条款等金融知识的优先级及相互关系进行结构化整理，以提升复杂金融问答的处理能力和系统可控性。

Hana Bank还表示，即便金融行业的AI应用持续扩大，“信任与可控”仍是核心前提。该行将在兼顾网络隔离、个人信息保护以及金融领域AI相关指引等监管要求的基础上，继续推进外部AI使用与内网自建并行的方向。

Lee Woo-seop表示，金融行业扩大AI应用的关键在于“信任与可控”。他还称，将以更积极的态度理解和应对金融监管，并在现有监管框架下持续思考“该做什么、如何推进”。