• 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z6com·尊龙凯时自主AI工程能力搭建，，，提供面向金融企业开箱即用的Agent能力支撑。。。具体而言，，，提供编程辅助、、、知识库、、ChatBI三大类服务，，，包括：

    • 辅助编程服务：需求差异分析、、详设生成、、、代码生成、、、、单元测试生成、、、、代码解释、、、代码检查、、、测试案例生成、、、测试脚本生成等

    • 知识库服务：财务分析、、、行业分析、、、诉讼风险分析、、报告生成、、、、报告润色、、、材料审核等

    • ChatBI服务：问数取数、、、报表解读、、报告撰写、、、、仪表盘智能搭建

    行业痛点
    • “不会用”：面对不断迭代更新的大模型，，，，许多机构无法将大模型与金融业务有效融合，，，不知从何入手。。
    • “用不好”：很多机构引入大模型后效果不佳，，，输出内容不专业，，，，幻觉较多，，无法满足金融业务需求。。
    • “管不住”：缺乏工程化、、体系化的支撑平台，，，难以规模化应用和持续运营优化。。。。
    产品特点

    1.三大专业化套件能力闭环：

    • 代码套件（Code Master）
      实现从需求分析到自动化测试的代码全链路支持，，，开发效率提升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、、、外部风险分析等，，，，提供符合监管要求的金融知识问答解决方案；
    • 数据套件（Data Master）
      打通数据到决策的路径，，，，通过问数取数、、、、报表撰写，，将数据转化为业务语言，，，支持业务人员直接获取分析结果。。。。

    2.工程化支撑体系保障落地：

    • 数据工程
      从数据获取到校验迭代的闭环能力，，，，确保训练数据质量；
    • 上下文工程
      通过领域知识、、、、消息历史管理，，，实现上下文精准关联，，避免信息断层；
    • 提示词工程
      对提示词进行执行前-中-后全链路优化，，，提升大模型输出准确性；
    • 记忆工程
      构建企业-部门-个人三级知识库，，，，实现知识的分层沉淀和复用。。

    3.智能调度与动态编排：

    • 支持大小模型协同、、、工具/插件动态调用，，RAG增强检索，，，，根据任务复杂度自动选择最优路径；
    • 内置agent自主决策与回退机制，，，当结果未达阈值时自动触发重试或人工介入，，保障输出可靠性与可用性。。。
    产品优势
    • 场景化精准赋能，，直击业务痛点：通过业务场景+功能套件垂直对应设计，，避免通用AI工具在金融业务中的水土不服。。。。
    • 金融专业能力深度耦合，，，保障合规与精准：相比通用大模型，，，金融场景任务准确率提升25%，，，，合规风险降低90%，，，，构筑起可信壁垒。。
    • 灵活扩展与高可靠性，，，支撑长期演进：系统可随业务规模增长平滑扩展，，，通过数据工程对应用效果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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