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金融企業大模型
- 系統概述
- 行業痛點
- 產品特點
- 產品優勢
- 整體架構
系統概述
金融大模型基于神州信息自主AI工程能力搭建，提供面向金融企業開箱即用的Agent能力支撐。具體而言，提供編程輔助、知識庫、ChatBI三大類服務，包括：
• 輔助編程服務：需求差異分析、詳設生成、代碼生成、單元測試生成、代碼解釋、代碼檢查、測試案例生成、測試腳本生成等
• 知識庫服務：財務分析、行業分析、訴訟風險分析、報告生成、報告潤色、材料審核等
• ChatBI服務：問數取數、報表解讀、報告撰寫、儀表盤智能搭建
行業痛點
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“不會用”：面對不斷迭代更新的大模型，許多機構無法將大模型與金融業務有效融合，不知從何入手。
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“用不好”：很多機構引入大模型后效果不佳，輸出內容不專業，幻覺較多，無法滿足金融業務需求。
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“管不住”：缺乏工程化、體系化的支撐平臺，難以規模化應用和持續運營優化。
產品特點
1.三大專業化套件能力閉環：
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代碼套件（Code Master）實現從需求分析到自動化測試的代碼全鏈路支持，開發效率提升50%以上；
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金融知識套件（Financial Master）深度融合金融專業知識，如訴訟風險、外部風險分析等，提供符合監管要求的金融知識問答解決方案；
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數據套件（Data Master）打通數據到決策的路徑，通過問數取數、報表撰寫，將數據轉化為業務語言，支持業務人員直接獲取分析結果。
2.工程化支撐體系保障落地：
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數據工程從數據獲取到校驗迭代的閉環能力，確保訓練數據質量；
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上下文工程通過領域知識、消息歷史管理，實現上下文精準關聯，避免信息斷層；
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提示詞工程對提示詞進行執行前-中-后全鏈路優化，提升大模型輸出準確性；
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記憶工程構建企業-部門-個人三級知識庫，實現知識的分層沉淀和復用。
3.智能調度與動態編排：
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支持大小模型協同、工具/插件動態調用，RAG增強檢索，根據任務復雜度自動選擇最優路徑；
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內置agent自主決策與回退機制，當結果未達閾值時自動觸發重試或人工介入，保障輸出可靠性與可用性。
產品優勢
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場景化精準賦能，直擊業務痛點：通過業務場景+功能套件垂直對應設計，避免通用AI工具在金融業務中的水土不服。
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金融專業能力深度耦合，保障合規與精準：相比通用大模型，金融場景任務準確率提升25%，合規風險降低90%，構筑起可信壁壘。
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靈活擴展與高可靠性，支撐長期演進：系統可隨業務規模增長平滑擴展，通過數據工程對應用效果進行量化評價與持續反饋，從而驅動AI能力持續迭代優化。
整體架構
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