在银行IT 应用架构体系中，影像平台作为核心基础设施，承担着为银行的多个业务系统提供非结构化内容文件存取与管理的重要职责，除了作为银行非结构化数据的数据库，往往还肩负着银行非结构化数据的采集、加工、分析、整合、展示等多项工作。

在数字化转型加速推进的发展趋势下，银行 IT 应用架构日趋复杂。影像平台作为银行的核心基建，因服务多系统、文件海量、接口复杂，面临配置繁琐、故障定位滞后、维护成本高等困境，传统关键词搜索模式难以应对语义复杂的IT运维需求。

在此背景下，方正国际金融事业部组织相关团队，借助大语言模型，历时月余，于2025年7月份实现了影像平台知识库智能问答功能。该功能依托阿里的通义大模型（Qwen3）与通用语义向量模型BGE-M3，构建起了智能化知识服务体系，不仅为影像平台运维提供了高效解决方案，更标志着银行 IT 运维从传统人工驱动向 AI 智能驱动的转型突破。

影像平台知识库智能问答功能在IT运维中的应用价值尤为显著：一方面，维护人员无需依赖精确关键词即可获取专业解答，故障定位时间大幅缩短，IT 运维成本显著降低;另一方面，其构建的 “文档向量化 - 语义检索 - 智能问答” 技术框架，为银行复杂 IT 系统的知识管理提供了可复制的智能化路径。

通过以影像平台知识库问答功能等为核心的AI智能驱动手段的落地，不仅有效破解了长期困扰银行的 IT 运维难题，更推动了知识服务从 “被动查询” 向 “主动推送” 的转变。

未来，这种以语义理解为核心的智能服务模式，将成为未来银行 IT 运维的主流发展方向，为数字经济时代的银行高效运营提供坚实技术支撑。