规则引擎越堆越重
反欺诈规则上千条，互相冲突、维护困难，新手法出现时响应慢，误杀又伤体验。
行业痛点
这些场景，你大概不陌生
我们先把问题说清楚，再谈技术。
合规审查靠人力堆
反洗钱、授信尽调、合同审查高度依赖人工逐份阅读，周期长且标准难以统一。
文档与非结构化数据难用
财报、流水、征信、工商、裁判文书散落各处，信息抽取与交叉核验工作量巨大。
坐席与客户都被信息淹没
产品条款繁杂、系统切换频繁，一线找答案的时间比服务客户的时间还多。
金融业 · 行业场景
金融业的AI场景
每个场景都包含现状痛点、解决方式与可验收的价值指标。
智能风控与反欺诈
- 现状痛点
- 规则库臃肿，团伙与新型欺诈识别滞后。
- 解决方式
- 图神经网络 + 时序行为模型识别关联团伙与异常序列，模型结论附带可解释特征，与规则引擎双轨并行。
反洗钱与合规审查
- 现状痛点
- 尽调与可疑交易报告撰写耗时，标准不一。
- 解决方式
- 文档智能体自动抽取主体、股权、流水与负面信息，生成初稿并标注依据出处，人工只需复核确认。
信贷尽调与财报解析
- 现状痛点
- 财报、流水、票据格式各异，交叉核验困难。
- 解决方式
- 多模态文档模型处理扫描件与表格，自动勾稽核验并输出异常提示，形成结构化尽调底稿。
坐席助手与智能客服
- 现状痛点
- 产品与制度查询占满通话时长，新人培养慢。
- 解决方式
- 知识增强的坐席助手实时推荐话术与条款出处，通话后自动生成小结与工单，质检全量覆盖。
财富与投研助手
- 现状痛点
- 研报、公告、舆情信息过载，观点提炼慢。
- 解决方式
- 研报与市场信息自动摘要、事件抽取与观点对比，辅助投顾生成客户可理解的解读材料。
智能核保与理赔
- 现状痛点
- 材料繁多、人工审核慢，理赔体验差。
- 解决方式
- 影像与文本联合理解自动完成材料完整性校验与责任初判，简单案件直通赔付，复杂案件转专家。
解决方案
金融业 AI 解决方案架构
以"可解释、可审计"为前提设计，模型每一步推理都留痕。
L1
数据与接入层
- 核心 / 信贷 / 卡系统
- 征信 · 工商 · 司法数据
- 影像与票据平台
- 客服与坐席系统
L2
特征与知识层
- 金融知识图谱
- 关系网络特征
- 文档解析与抽取
- 敏感数据脱敏
L3
模型与 Harness 层
- 金融垂类大模型
- 图模型 · 时序模型
- Agent Harness 编排
- 可解释性与审计留痕
L4
应用与交互层
- 风控决策台
- 合规审查工作台
- 坐席助手
- 投研与理赔终端
01
合规先行
与风控、合规、科技三部门共同确定数据边界、模型可解释要求与审计规范。
02
影子运行
模型与现有规则并行跑，不干预实际决策，用历史与实时数据对比效果。
03
灰度上线
按客群或渠道小流量切入，设置熔断阈值，异常自动回退规则引擎。
04
全量与治理
建立模型风险管理台账，季度复评、版本留痕、监管可查。
我们的优势
为什么金融业客户选择我们
能力可以被复制，交付经验不能。
100%
决策留痕
结论可解释、可追溯
每一次模型输出都附带特征贡献与依据出处，满足监管对模型风险管理的审查要求。
信创
全栈适配
数据不出域
支持信创环境全私有化部署，敏感字段在接入层即完成脱敏与权限隔离。
+21pt
术语准确率
金融垂类模型
基于金融语料与制度文件持续训练，术语、条款与合规口径理解显著优于通用模型。
可回退
灰度机制
双轨并行不冒险
影子模式先行验证，灰度阶段可一键回退，不与现有决策体系硬切换。
0%
欺诈召回提升
0%
尽调工时下降
0%
坐席处理时长下降
真正打动风控委员会的不是召回率提升多少，而是每一个拒绝理由都能被解释、被追溯、被复核。
- -24% 欺诈损失率
- -33% 误杀率
- -2.6 人/万件 审查人力
FAQ
常见问题
关于落地过程中最常被问到的几件事。
模型能否通过监管的模型风险审查？
我们按模型风险管理要求提供完整的开发文档、验证报告、特征清单与变更记录，并支持第三方评估介入。
数据敏感，能否完全私有化？
可以。全栈支持在行内信创环境部署，训练、推理、日志与评测均不依赖外网。
与现有决策引擎如何共存？
以"模型建议 + 规则约束"的双轨方式运行，模型输出作为决策因子进入现有引擎，并保留熔断回退能力。