如何构建有效的需求知识库？如何让你的AI用它来评审新需求？
两步落地：有效需求知识库构建+AI评审应用（券商适配版）
核心逻辑：先建“小而有用”的知识库，再让AI“精准调用”做评审，全程避免复杂技术，从券商高频需求场景切入。
一、如何构建“有效”的需求知识库（3步落地，不用从零开发）
关键标准：内容有用、结构好查、AI能认，优先覆盖券商核心业务（资管、投行、合规）。
- 选对“入库存货”：只留高价值需求内容
不用全量导入历史需求，先筛选3类核心素材（1-2周能搞定）：
• 已验证的优质需求：从现有平台导出“已上线+评审无大改”的需求（近1年为主），优先选资管产品设计、投行合规申报等高频场景需求；
• 强制合规文档：整理券商必守的法规条款（如《资管新规》《证券法》）、公司内部合规要求（如客户信息脱敏规则），按“业务线+合规点”分类（如“资管-产品赎回时效合规”）；
• 需求模板库：按业务线整理标准化模板（如“资管新产品需求模板”需包含“风险评级、收益分配、合规依据”等固定模块），避免AI后续润色跑偏。
- 简单“结构化”：给内容贴AI能认的标签
不用建复杂数据库，用Excel或共享文档（如飞书云文档）就能做，核心是加3类标签（手动填，5分钟/条）：
标签类型 示例（券商场景） 作用（AI用）
业务线标签 资管/投行/经纪 AI能按业务线匹配需求，不跨领域乱推荐
核心信息标签 “含赎回手续费计算”“需客户适当性审查” AI快速定位需求关键知识点
合规关联标签 “对应《资管新规》第15条” AI评审时直接匹配合规要求，查漏洞
- 选对“存储工具”：初期不用专业系统
• 小团队/试点阶段：用带筛选功能的共享文档（如飞书表格，支持按“业务线标签”筛选），方便人查、AI也能通过复制内容读取；
• 后续扩量：可升级到轻量工具（如语雀知识库），支持“关键词检索+标签过滤”，不用开发API，AI能通过复制粘贴调用内容。
二、AI如何用知识库做需求评审（聚焦3个券商刚需场景，步骤明确）
核心逻辑：让AI先“查知识库”，再对比新需求做评审，重点解决合规漏、要素缺、表述乱的问题。
- 第一步：让AI“读”知识库（不用技术对接，手动喂给AI）
不用开发接口，用“复制+指令”的简单方式：
• 把知识库中“对应业务线的标签内容”复制给AI（如评审资管需求，就复制“资管业务标签+合规关联标签”的内容）；
• 给AI明确指令：“这是我们公司资管业务的需求知识库内容，接下来我发新需求，你对照这些内容做评审，重点查3件事：1. 有没有漏合规依据；2. 关键要素（如风险评级）全不全；3. 表述是否符合券商习惯。”
- 第二步：AI按“场景化评审点”查问题（聚焦券商痛点）
AI不会乱评审，要给它明确的“评审清单”，结合券商场景重点查3点：
场景1：合规漏洞检查（券商最核心）
• AI动作：对比知识库的“合规关联标签”，看新需求是否缺合规依据/违反规则；
• 示例：新需求写“资管产品支持T+0赎回”，AI查知识库“资管-赎回合规标签”（对应《资管新规》“开放式产品赎回不得快于T+1”），直接提示：“未提及合规依据，且T+0赎回可能违反《资管新规》第X条，建议补充合规说明或调整赎回时效。”
场景2：需求完整性检查
• AI动作：对照知识库的“需求模板”“核心信息标签”，查新需求是否缺关键要素；
• 示例：新需求写“开发投行并购尽调功能”，AI查知识库“投行需求核心标签”（需含“尽调范围、数据来源、合规审查节点”），提示：“缺失‘合规审查节点’描述，参考历史投行需求，建议补充‘尽调后需经合规部二次审核’的内容。”
场景3：表述一致性检查
• AI动作：参考知识库的“优质需求表述”，修正不专业/不统一的说法；
• 示例：新需求写“客户退款时效”，AI查知识库“资管业务表述标签”（规范说法是“客户赎回资金到账时效”），提示：“建议将‘退款时效’调整为‘赎回资金到账时效’，符合券商资管业务表述习惯。”
- 第三步：AI输出“可落地的评审结果”
不让AI只说“有问题”，要让它给解决方案：
• 格式：分“问题点+知识库参考+修改建议”三部分（示例如下）；
• 示例：
◦ 问题点：新需求未提及资管产品风险评级依据；
◦ 知识库参考：历史资管需求均关联“《证券公司风险控制指标管理办法》第X条”；
◦ 修改建议：补充“本产品风险评级为R2，依据《证券公司风险控制指标管理办法》第X条，适合稳健型投资者”。
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