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系統(tǒng)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(yè)開(kāi)箱即用的Agent能力支撐。具體而言，提供編程輔助、知識(shí)庫(kù)、ChatBI三大類服務(wù)，包括：

• 輔助編程服務(wù)：需求差異分析、詳設(shè)生成、代碼生成、單元測(cè)試生成、代碼解釋、代碼檢查、測(cè)試案例生成、測(cè)試腳本生成等

• 知識(shí)庫(kù)服務(wù)：財(cái)務(wù)分析、行業(yè)分析、訴訟風(fēng)險(xiǎn)分析、報(bào)告生成、報(bào)告潤(rùn)色、材料審核等

• ChatBI服務(wù)：?jiǎn)枖?shù)取數(shù)、報(bào)表解讀、報(bào)告撰寫(xiě)、儀表盤(pán)智能搭建

行業(yè)痛點(diǎn)

“不會(huì)用”：面對(duì)不斷迭代更新的大模型，許多機(jī)構(gòu)無(wú)法將大模型與金融業(yè)務(wù)有效融合，不知從何入手。
“用不好”：很多機(jī)構(gòu)引入大模型后效果不佳，輸出內(nèi)容不專業(yè)，幻覺(jué)較多，無(wú)法滿足金融業(yè)務(wù)需求。
“管不住”：缺乏工程化、體系化的支撐平臺(tái)，難以規(guī)模化應(yīng)用和持續(xù)運(yùn)營(yíng)優(yōu)化。

產(chǎn)品特點(diǎn)

1.三大專業(yè)化套件能力閉環(huán)：

代碼套件（Code Master）

實(shí)現(xiàn)從需求分析到自動(dòng)化測(cè)試的代碼全鏈路支持，開(kāi)發(fā)效率提升50%以上；
金融知識(shí)套件（Financial Master）

深度融合金融專業(yè)知識(shí)，如訴訟風(fēng)險(xiǎn)、外部風(fēng)險(xiǎn)分析等，提供符合監(jiān)管要求的金融知識(shí)問(wèn)答解決方案；
數(shù)據(jù)套件（Data Master）

打通數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的路徑，通過(guò)問(wèn)數(shù)取數(shù)、報(bào)表撰寫(xiě)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)語(yǔ)言，支持業(yè)務(wù)人員直接獲取分析結(jié)果。

2.工程化支撐體系保障落地：

數(shù)據(jù)工程

從數(shù)據(jù)獲取到校驗(yàn)迭代的閉環(huán)能力，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量；
上下文工程

通過(guò)領(lǐng)域知識(shí)、消息歷史管理，實(shí)現(xiàn)上下文精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)，避免信息斷層；
提示詞工程

對(duì)提示詞進(jìn)行執(zhí)行前-中-后全鏈路優(yōu)化，提升大模型輸出準(zhǔn)確性；
記憶工程

構(gòu)建企業(yè)-部門-個(gè)人三級(jí)知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的分層沉淀和復(fù)用。

3.智能調(diào)度與動(dòng)態(tài)編排：

支持大小模型協(xié)同、工具/插件動(dòng)態(tài)調(diào)用，RAG增強(qiáng)檢索，根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度自動(dòng)選擇最優(yōu)路徑；
內(nèi)置agent自主決策與回退機(jī)制，當(dāng)結(jié)果未達(dá)閾值時(shí)自動(dòng)觸發(fā)重試或人工介入，保障輸出可靠性與可用性。

產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

場(chǎng)景化精準(zhǔn)賦能，直擊業(yè)務(wù)痛點(diǎn)：通過(guò)業(yè)務(wù)場(chǎng)景+功能套件垂直對(duì)應(yīng)設(shè)計(jì)，避免通用AI工具在金融業(yè)務(wù)中的水土不服。
金融專業(yè)能力深度耦合，保障合規(guī)與精準(zhǔn)：相比通用大模型，金融場(chǎng)景任務(wù)準(zhǔn)確率提升25%，合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)降低90%，構(gòu)筑起可信壁壘。
靈活擴(kuò)展與高可靠性，支撐長(zhǎng)期演進(jìn)：系統(tǒng)可隨業(yè)務(wù)規(guī)模增長(zhǎng)平滑擴(kuò)展，通過(guò)數(shù)據(jù)工程對(duì)應(yīng)用效果進(jìn)行量化評(píng)價(jià)與持續(xù)反饋，從而驅(qū)動(dòng)AI能力持續(xù)迭代優(yōu)化。

整體架構(gòu)