• 机构：KB Kookmin Bank
• 项目：Generative AI Consultation Chatbot
• 时间：2025 年 7 月
• 类别：客户服务 / 员工咨询助手 / 生成式 AI / 金融咨询 Agent / 监管创新服务
• 来源：https://omoney.kbstar.com/quics?articleClass=&articleId=139931&bbsMode=view&boardId=647&compId=b031438&page=C017648&searchCondition=title&searchStr=&viewPage=1 ↗

银行员工在面对客户咨询时，需要快速查找业务规章、操作指南、产品内容、服务规则和处理流程。传统员工聊天机器人多基于机器学习和意图分类，适合回答固定问题，但面对复杂咨询、组合问题或制度描述时，准确性和可用性有限。

KB Kookmin Bank 是韩国大型商业银行。官方披露，该行 2025 年 7 月开始运营员工在客户咨询过程中可使用的“生成式 AI 咨询聊天机器人”。该项目与韩国金融委员会 2024 年 11 月指定为创新金融服务的生成式 AI 金融咨询 Agent 有关，目标是提升员工咨询质量、速度和专业性。

该聊天机器人把生成式 AI 与既有机器学习员工聊天机器人结合。传统 ML 能力负责已有意图、流程和问答体系，生成式 AI 则基于银行业务规章、指南、产品内容、服务信息等生成更自然、更完整的回答，从而提高咨询准确度和使用便利性。

这个方案体现了银行常见的渐进式改造路径：不推翻旧系统，而是在已有员工聊天机器人上叠加生成式 AI 和金融咨询 Agent 能力。员工仍是客户沟通主体，AI 负责提供资料、解释制度、辅助判断和提高响应速度。KB Kookmin Bank 还披露，将持续提升生成式 AI 数据和质量，未来逐步扩展到面向客户的 AI 咨询服务。

官方新闻稿披露，该行预期通过生成式 AI 提供业务规章、指引、产品内容和服务信息，使员工客户咨询能力更强、响应更迅速。银行还表示，服务升级后计划逐步扩展至客户 AI 咨询领域。

该案例的重要性在于，它是在监管创新服务框架下把生成式 AI 金融咨询 Agent 应用到真实银行咨询流程。对于银行来说，先用员工助手沉淀数据质量、知识边界和回答评估，再走向客户面对面，是一种风险更低的路线。

• 在既有员工知识机器人基础上叠加生成式 AI，而不是一次性替换。
• 先服务员工咨询，再逐步扩展到客户自助咨询。
• 将业务规章、指南、产品和服务信息作为核心知识范围。
• 用“ML 意图识别 + GenAI 解释生成”组合提升可用性。
• 在监管创新或沙盒框架内验证金融咨询 Agent。
• 建立员工反馈机制，用一线咨询修正知识库。

• 金融咨询 Agent 不能生成与正式产品条款不一致的内容。
• 员工应看到来源或制度依据，避免盲目信任 AI。
• 对贷款、投资、保险等高风险咨询需设置人工审批和合规提示。
• 从员工助手扩展到客户服务前，要重新评估风险等级。
• 生成式 AI 数据质量提升需防止引入未批准或过期资料。
• 监管创新服务范围和条件要清晰记录。

• 设计一个“银行员工咨询机器人”知识分类表。
• 把 10 条产品规则改写成 AI 可引用的结构化知识。
• 模拟 ML 意图识别失败后，由 GenAI 根据制度回答的场景。
• 制作员工反馈按钮：正确、不完整、过期、需人工。
• 设计客户版上线前的风险评估问卷。
• 写一段员工使用 AI 回答客户问题的免责声明。