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银行行业解决规划
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    以数据中台为主题的数据全性命周期产品

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其它沉要行业解决规划
  • 金融信创

    散布式主题系统国产适配 ，构建金融安全底座

  • 行业信创

    全栈式信创云平台 ，驱动多行业自主可控

  • 基于云原生的智能服务

    云原生+AI驱动 ，全栈式火快部署与智能运维

  • 量子通讯

    量子密钥分发技术 ，构建金融级安全通讯网络

  • 农业村落场景金融

    数字技术赋能农业产融 ，构建智慧村落生态

  • 中幼微场景金融

    大数据风控+线上化服务 ，破解幼微融资难题

  • 数字供给链金融

    区块链+AIoT技术整合 ，优化产融协同效能

  • 数字人民币场景利用

    智能合约+多载体支付 ，拓展消费场景

  • 征询规划
  • 行业数字化转型
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征询规划
  • 业务征询

    数字化战术、经营造模、零售与绿色信贷征询

  • 数字化征询

    科技战术与系统群架构及治理研发规划等

  • 数据治理征询

    企业整体战术导向全局数据治理与利用规划

  • PMO治理征询

    萦绕项目进行全性命周期管控与专家赋能

  • 金融信创征询

    3-5年信创工作整体规划造订

行业数字化转型
  • 企业IT治理服务产品族

    散布式架构+智能运维平台 ，全性命周期IT治理

  • 企业IT治理服务解决规划

    丰硕的IT治理解决规划 ，保险业务陆续性

  • 企业数字化转型服务

    科研知识产权规划 ，提升全性命周期治理能力

  • 工业数字化转型服务

    工业智能体+物联网优化出产 ，打造数智工厂

软件及服务
  • 研发治理及DevOps

    云原生+DevOps全性命周期平台

  • 自动化产品

    自动化建模、执杏注测试、业务流程自动化

  • 测试解决规划

    AI+TMMi赋能全性命周期测试 ，智能天生用例

  • 征询及表包

    全性命周期IT服务 ，PMO征询与行业级交付

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  • 系统概述
  • 行业痛点
  • 产品特点
  • 产品优势
  • 整体架构
 
系统概述

金融大模型基于BB视讯信息自主AI工程能力搭建 ，提供面向金融企业开箱即用的Agent能力支持。具体而言 ，提供编程辅助、知识库、ChatBI三大类服务 ，蕴含：

• 辅助编程服务：需要差距分析、详设天生、代码天生、单元测试天生、代码诠释、代码查抄、测试案例天生、测试剧本天生等

• 知识库服务：财政分析、行业分析、诉讼风险分析、汇报天生、汇报润色、资料审核等

• ChatBI服务：问数取数、报表解读、汇报撰写、仪表盘智能搭建

行业痛点
  • “不会用”：面对不休迭代更新的大模型 ，很多机构无法将大模型与金融业务有效融合 ，不知从何动手。
  • “用不好”：好多机构引入大模型后成效欠安 ，输出内容不专业 ，幻觉较多 ，无法满足金融业务需要。
  • “管不住”：不足工程化、系统化的支持平台 ，难以规；煤统中擞呕。
产品特点

1.三大专业化套件能力关环：

  • 代码套件（Code Master）
    实现从需要分析到自动化测试的代码全链路支持 ，开发效能提升50%以上；
  • 金融知识套件（Financial Master）
    深度融合金融专业知识 ，如诉讼风险、表部风险分析等 ，提供切合监管要求的金融知识问答解决规划；
  • 数据套件（Data Master）
    买通数据到决策的蹊径 ，通过问数取数、报表撰写 ，将数据转化为业务说话 ，支持业务人员直接获取分析了局。

2.工程化支持系统保险落地：

  • 数据工程
    从数据获取到校验迭代的关环能力 ，确保训练数据质量；
  • 高低文工程
    通过领域知识、新闻汗青治理 ，实现高低文精准关联 ，预防信息断层；
  • 提醒词工程
    对提醒词进行执行前-中-后全链路优化 ，提升大模型输出正确性；
  • 影象工程
    构建企业-部门-幼我三级知识库 ，实现知识的分层沉淀和复用。

3.智能调杜纂动态编排：

  • 支持大幼模型协同、工具/插件动态挪用 ，RAG加强检索 ，凭据工作复杂度自动选择最优蹊径；
  • 内置agent自主决策与回退机造 ，当了局未达阈值时自动触发沉试某人为染指 ，保险输出靠得住性与可用性。
产品优势
  • 场景化精准赋能 ，直击业务痛点：通过业务场景+职能套件垂直对应设计 ，预防通用AI工具在金融业务中的不服水土。
  • 金融专业能力深度耦合 ，保险合规与精准：相比通用大模型 ，金融场景工作正确率提升25% ，合规风险降低90% ，构筑起可信壁垒。
  • 矫捷扩大与高靠得住性 ，支持持久演进：系统可随业务规模增长滑润扩大 ，通过数据工程对利用成效进行量化评价与持续反馈 ，从而驱动AI能力持续迭代优化。
整体架构
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