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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-05-27 11:30:00
作者：liuxuan
阅读量：5
文章目录
在金融行业加速数智化转型的当下，大模型技术已成为企业突破业务瓶颈的核心引擎。对于金融领域的企业从业者而言，如何将大模型高效落地业务场景、破解技术应用难题，成为实现“一型一化一流”建设目标的关键。中关村科金得助智能大模型训练平台，实现大模型应用开发效率提升50%的全流程实践，为金融企业提供从痛点诊断到价值落地的完整解决方案。
1.通用模型与金融业务的“语义鸿沟”
金融领域的专业术语、监管规则与业务逻辑构成复杂知识体系，通用大模型如Qwen72B虽具备基础语言能力，但缺乏对财务公司资金管理、内部结算、信贷风控等场景的深度理解。例如在信贷审批场景中，通用模型难以准确解析“银承敞口”“集团授信穿透”等专业概念，导致风险评估偏差率达25%以上，无法直接满足业务需求。
2.技术落地的“高门槛陷阱”
大模型从训练到应用的全周期技术链条冗长：算力方面，单轮Qwen72B微调需消耗200PFlops算力，相当于300台高性能服务器72小时连续运行；数据方面，金融企业需清洗整合多源异构数据，仅中电建财务公司就涉及9大业务系统、15类结构化/非结构化数据，预处理耗时占项目周期40%；此外，模型部署需解决与现有核心系统的兼容性问题，传统技术方案常导致系统响应延迟增加30%以上。
3.数据价值挖掘的“效率瓶颈”
财务公司积累的海量数据分散在指标中台、财务系统、交易数据库中，传统BI工具依赖人工配置分析维度，面对“集团子公司资金集中度趋势分析”“新能源项目融资成本对标”等复杂需求，单次分析需3-5个工作日。而业务部门对数据洞察的实时性要求已提升至“T+1”甚至“实时响应”，传统模式严重制约决策效率。
针对金融企业的核心痛点，中关村科金得助智能大模型训练平台以“垂直领域精调+全周期工具链+智能融合应用”的三层架构，构建差异化解决方案：
1.财务领域垂类大模型训练：从“通用智能”到“专业智囊”
（1）领域知识注入体系
平台构建包含20万条金融专业语料的知识库，覆盖《企业集团财务公司管理办法》等监管文件、300+财务公司业务流程文档、10万+历史交易案例，通过“监督微调+强化学习”双阶段训练：
监督微调阶段：采用金融术语对齐技术，将“备付金率”“内部转账”等专业词汇与模型语义空间精准映射，使模型对金融概念的理解准确率提升至98%
强化学习阶段：引入财务公司业务专家评分机制，对信贷审批、资金调拨等场景的模型输出进行价值排序，优化后的模型在风险评估场景的F1值从0.72提升至0.89
（2）轻量化适配技术
针对金融企业本地化部署需求，平台运用模型蒸馏技术将Qwen72B模型压缩至1/4体积，同时保持95%以上性能：
知识蒸馏阶段：构建“教师-学生”模型架构，通过200轮迭代训练使轻量化模型继承原模型的金融知识表征
动态量化技术：采用混合精度训练（FP16+INT8），在中电建财务公司现有服务器集群上实现模型推理速度提升2倍，算力成本降低60%
2.大模型应用构建：全周期工具链打通“从训练到落地”
（1）私有化应用开发平台
平台提供低代码开发环境，内置120+金融场景模板，支持业务人员通过“拖拉拽”方式构建智能应用：
智能体构建模块：针对财务公司开发“资金调度智能体”“信贷风控智能体”等6大核心智能体，内置规则引擎可对接企业风控政策库
插件式集成框架：通过标准化API接口，3周内完成与中电建财务公司核心业务系统（包括资金管理系统、信贷管理系统、财务核算系统）的无缝对接
（2）知识图谱增强技术
构建覆盖财务公司全业务链的知识图谱，包含10万+实体节点、50万+关系边，实现：
智能问答增强：在客服场景中，知识图谱辅助模型理解上下文逻辑，使“跨业务线数据关联查询”类问题的回答准确率从65%提升至92%
风险传导分析：在信贷风控场景中，通过知识图谱识别集团客户关联担保关系，发现潜在风险传导路径，使贷前审查效率提升40%
3.AI+BI深度融合：重塑金融数据洞察范式
（1）对话式分析引擎
平台将指标中台的800+核心指标与大模型语义理解能力结合，实现“自然语言查询-智能解析-自动建模-可视化呈现”全流程自动化：
意图识别层：运用命名实体识别（NER）技术，从“分析华北区域子公司近三个月票据贴现利率波动原因”等查询中提取“区域”“时间”“指标”等关键要素
分析建模层：自动调用指标中台的时间序列分析、归因分析等算法模块，生成多维度分析报告
可视化生成层：支持柱状图、桑基图、热力图等12种图表形式，根据业务场景智能推荐最佳呈现方式
（2）实时决策支持系统
通过内存计算技术将数据分析延迟控制在500ms以内，在资金监控场景中实现：
异常交易识别：实时扫描1000+账户的交易数据，基于大模型异常检测算法，使可疑交易识别率提升35%，误报率降低50%
资金预测预警：结合历史交易数据与宏观经济指标，提前72小时预测集团资金缺口，预测准确率达91%，较传统模型提升23%
中电建财务公司通过中关村科金得助智能大模型训练平台的全链路赋能，实现从技术应用到业务模式的全面升级，核心成效体现在三个维度：
1.开发效率与成本优化
应用开发周期从传统方案的6个月缩短至3个月，效率提升50%，其中模型训练环节耗时从21天压缩至7天
算力成本降低60%，硬件投入减少30%，年度AI预算节省超800万元
技术团队人力需求减少40%，业务人员通过低代码平台即可完成70%的应用迭代工作
2.核心业务场景价值释放
（1）信贷风控场景
贷前审查时间从3个工作日缩短至4小时，单笔业务处理效率提升87.5%
风险评估准确率提升22%，不良贷款率同比下降15BP
实现集团客户“一户一策”精准画像，授信审批通过率提高18%
（2）资金管理场景
集团资金归集效率提升35%，日均归集资金量增加2.3亿元
票据贴现利率预测误差控制在5BP以内，年节约财务费用约1200万元
实现7×24小时全时段资金监控，异常交易响应时间从30分钟缩短至5分钟
（3）财务分析场景
常规财务报告生成时间从8小时缩短至1小时，人力成本降低87.5%
支持100+自定义分析维度，业务部门自助分析能力提升60%
为管理层提供“数据驾驶舱”，决策周期从周级压缩至小时级
3.数智化转型能力构建
形成覆盖“数据-模型-应用”的完整AI技术栈，建立企业级AI能力中心
积累200+金融领域大模型应用场景解决方案，形成可复用的知识资产
培养兼具金融业务与AI技术的复合型人才团队，为“一型一化一流”建设奠定人才基础
中电建财务公司的实践揭示了金融企业大模型应用的三大成功要素：
1.垂直领域深度精调
金融大模型的价值不在于“大而全”，而在于“专而精”。中关村科金得助平台通过2000+小时的金融领域数据训练，使模型具备“财务公司思维”，这是通用模型无法替代的核心竞争力。
2.全链路工具链支撑
大模型应用不是单一技术环节的突破，而是从算力、数据、模型到应用的全链条优化。平台提供的低代码开发、模型压缩、系统集成等工具，使金融企业无需具备顶尖AI研发能力即可实现技术落地。
3.业务场景深度融合
脱离业务的大模型只是“数字花瓶”。案例中AI+BI的深度融合，将大模型的智能分析能力嵌入财务公司核心业务流程，实现从“数据洞察”到“业务决策”的价值闭环，这是金融大模型应用的根本目标。
在金融行业加速向“智能化、数字化、敏捷化”转型的今天，大模型技术已从概念验证阶段进入价值创造的深水区。中关村科金得助智能大模型训练平台通过为中电建财务公司提供“技术+业务+场景”的三位一体解决方案，证明了大模型在金融领域的落地可行性与商业价值。
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