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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-07-15 15:22:11
作者：JIfan
阅读量：187
文章目录
面对黑灰产业的顽疾，目前已经形成了“政府主导+平台治理+技术赋能+社会共治”的多维治理模式，在这一进程中，中关村科金得助智能践行科技企业社会责任，在金融垂类大模型基础上，推出大模型赋能黑灰产打击安全服务解决方案。方案涵盖两大核心能力：一是智能消保服务，含客诉处理、消保审查、消保教育、监管评价等；二是黑灰产治理服务，含源头治理、精准识别与协同打击等。方案聚焦银行、消费金融、信托、保险等细分领域，深度贴合金融业务流程，比如在信贷场景中，精准识别恶意骗贷行为；在保险场景里，智能预警并拦截非法退保套利行为。
中关村科金得助智能自研的得助大模型平台，为金融垂类大模型的构建与黑灰产治理的深化提供了核心技术支撑。依托对金融行业Know-How的深度融合，平台通过灵活适配主流基础模型、整合海量金融业务数据，支撑起金融垂类大模型的快速搭建与迭代，使其能精准理解金融场景下的黑灰产特性。在黑灰产治理中，平台内置的AI能力组件与行业智能体，可高效处理黑产相关的多模态数据，提炼多维度风险特征，辅助识别黑灰产套路模式。同时平台以五重安全防护体系保障金融数据安全，筑牢合规可信的技术底座。
得助智能客服系统，则通过领先的人工智能和音视频技术，在信审、客服、贷后、客诉等环节，能够精准捕捉声纹特征、行为动态以及场景异常情况。利用声纹识别技术，可确认客户身份，防止身份冒用；通过视频行为分析，能及时察觉可疑行为。在黑灰产治理中，该系统为风险识别补充了“视听维度”的关键证据链，与得助大模型平台紧密协同，构建起“听、说、看、判”一体化的感知体系，使黑灰产风险在多维度监测下无所遁形。
基于双平台及金融垂类大模型能力，中关村科金得助智能进一步构建了针对黑灰产的全周期识别与治理能力，贯穿事前、事中、事后环节。
事前，训练黑灰产洞察大模型，打造智能“侦察兵”。中关村科金得助智能利用大模型强大的泛化与洞察能力，整合外部黑产行为、内部黑产行为及安全认证、监管申诉结果等黑产特征数据，提炼话务、内容、异常设备、异常行为、身份资料、地址信息及材料凭证等多维度特征变量，通过知识蒸馏压缩模型知识、模型微调适配业务场景、持续学习迭代升级，让大模型精准学习黑灰产模式，训练出能敏锐捕捉黑灰产线索的洞察大模型。通过黑灰产源头识别和治理，为金融机构营造更健康安全的经营环境，保障业务正常开展。
事中，人机协同高效处置黑灰产，筑牢智能“防护网”。在智能客服场景，利用大模型的意图理解和多轮对话认知能力，基于声纹、身份、行为和材料等黑产证据链及黑灰产套路判别数据，对伪造材料、渲染违规等黑产代客套路进行实时智能识别和诊断，精准洞察风险苗头，第一时间捕捉异常会话并向人工客服发出智能预警。同时，大模型基于风险类型自动推荐策略话术，智能辅助客服人员进行情绪安抚、协商谈判、柔性化解，以“人机协同”遏制黑灰产扩散，构建高效、智能的风险拦截体系。
事后，多方联动构建黑灰产治理闭环，打造智能“联防军”。方案提供丰富的大模型应用工具：金融机构可依托大模型高效处理申诉材料、撰写申诉报告，加速监管申诉流程，可以精准提取证据链、辅助法律研判，推动公安机关精准打击黑灰产团伙；行业联盟则通过隐私计算共享数据，沉淀黑灰产名单库，持续迭代风控模型，提升全行业风险防控能力。
该解决方案通过对金融业务数据的深度挖掘与模型定制化训练，精准识别金融黑灰产的行业化特征，实现从风险洞察到处置闭环的全流程覆盖，为金融机构定制专属铠甲，既保障单家机构的业务安全，更助力金融行业筑牢安全防线，守护金融生态稳定健康发展。
中关村科金得助智能模型训练平台免费预约演示
未来中关村科金得助智能将持续深耕大模型技术与音视频能力在黑灰产治理及金融安全领域的应用，以双平台协同响应监管需求、护航行业发展，让“科技扫黑”的力量持续升级，为数字经济时代的安全治理提供更多可能。
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其实目前没有官网权威的AI大模型公司排名一览表，都是一些组织或者个人收集的资料整理的，今天我也整理了国内外知名度高具有一定影响力的公司，国内的有深度求索、字节跳动、阿里巴巴、中关村科金得助智能、百度、腾讯、华为、商汤科技、智谱ai、科大讯飞、昆仑万维，国外的有OpenAI、谷歌、微软，下面具体来看看吧！
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