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    • 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
    • “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。
    • “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。
    • “管不住”:缺乏工程化、體系化的支撐平臺,難以規?;瘧煤统掷m運營優化。
    產品特點

    1.三大專業化套件能力閉環:

    • 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;
    • 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;
    • 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:

    • 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;
    • 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;
    • 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;
    • 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:

    • 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;
    • 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
    • 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。
    • 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。
    • 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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