平安壽險工程師解析金融 NL2SQL：純 LLM 易生靜默錯誤，需建構本體工程確保口徑精準

據報導，平安壽險高級工程師張陽撰文指出，純 LLM 方案在金融問數（NL2SQL）場景中面臨嚴峻的工程挑戰。由於 LLM 基於機率生成，在缺乏明確指引時會自行猜測欄位對應關係（如將「有效」誤判為特定代碼）或忽略複雜的計算口徑，導致生成語法正確但結果錯誤的「靜默錯誤」，難以被業務端察覺。 為解決 AI 生成與金融嚴謹性之間的衝突，文章指出必須引入「本體（Ontology）」作為語義導航系統，將業務口徑等隱性知識轉化為機器可校驗的顯性規則。在實務導入上，金融業應採取「精準優先、推理按需」的原則，聚焦高頻且對準確性要求苛刻的場景，以防範錯誤報表帶來的監管與合規風險。此外，建構完善的本體模型可作為長期資產，不僅能統一跨團隊的業務語言，還能同時支援智能分析工具與面向資料倉儲的 AI Coding（AI 輔助 SQL 生成），將需求轉化週期從數天大幅壓縮至分鐘級。