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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2025-08-20 17:35:00
作者:zijia
阅读量:557
文章目录
在金融行业蓬勃发展的当下,黑灰产问题如影随形,给金融机构带来了巨大的风险和损失。得助大模型平台为金融机构提供黑灰产识别服务,通过互联网内容巡查与大模型洞察技术,实现对黑灰产营销渠道的识别,保障金融企业的安全。一起来看看得助大模型平台是如何治理黑灰产的吧!
金融行业因其资金密集、客户信息敏感等特点,成为黑灰产的重点攻击目标。黑灰产活动形式多样,危害巨大。
从恶意投诉来看,部分不法分子利用金融机构对客户投诉的重视,通过伪造证据、恶意夸大事实等手段进行恶意投诉,企图获取不当利益。这不仅消耗了金融机构大量的人力、物力去处理投诉,还可能影响金融机构的正常运营秩序,甚至损害其品牌形象。
虚假宣传也是黑灰产的常见手段之一。一些非法机构或个人冒充正规金融机构,发布虚假的金融产品信息,以高收益、低风险为诱饵,吸引投资者上当受骗。这些虚假宣传严重误导了投资者,导致他们资金受损,同时也破坏了金融市场的公平竞争环境。
诈骗行为更是给金融机构和客户带来了直接的经济损失。网络诈骗、电话诈骗等手段层出不穷,不法分子通过窃取客户个人信息,实施精准诈骗。金融机构一旦卷入诈骗案件,不仅要承担客户资金损失的赔偿责任,还会面临监管部门的严厉处罚。
此外,黑灰产还会通过非法渠道获取金融机构的客户信息,进行精准营销或非法交易,严重侵犯了客户的隐私和权益。这些黑灰产问题给金融企业带来了巨大的运营成本和法律风险,制约了企业的健康发展。

大模型凭借其强大的数据处理能力、深度学习算法和智能分析功能,在黑灰产治理中展现出独特的优势。
大模型可以对海量的互联网数据进行实时巡查和分析,通过自然语言处理、图像识别等技术,精准识别出黑灰产的营销渠道和活动迹象。例如,在识别黑产广告方面,大模型能够分析广告文案中的关键词、表述方式等特征,判断其是否为虚假宣传或诈骗信息。与传统的人工检索方式相比,大模型大大提高了识别效率和准确性,能够及时发现潜在的黑灰产风险。
大模型可以对识别出的黑灰产信息进行智能标记和分类,根据不同的黑灰产类型、危害程度等进行细分。这有助于金融机构更加清晰地了解黑灰产的现状和趋势,制定针对性的治理策略。例如,将恶意投诉分为故意捏造事实型、夸大损失型等不同类别,为后续的处理提供参考依据。
大模型能够生成多维度、可视化的分析报表,为金融机构提供全面的黑灰产数据洞察。通过分析报表,企业可以了解黑灰产在不同地区、不同业务领域的分布情况,以及黑灰产活动的变化趋势。这些数据可以帮助金融机构优化资源配置,加强重点领域的防控,提高治理效果。

大模型具有持续学习的能力,能够不断吸收新的数据和知识,优化自身的识别算法和模型。随着黑灰产手段的不断变化和升级,大模型可以及时调整识别策略,保持对黑灰产的有效治理。这种持续学习和优化的能力使得大模型在黑灰产治理中具有长期的适用性和有效性。
大模型通过互联网内容巡查与洞察技术,能够快速识别出黑灰产在互联网上的营销渠道,如虚假网站、社交媒体账号等。金融机构可以利用大模型的识别结果,及时采取措施阻断这些获客渠道,从源头上减少黑灰产与客户的接触机会。例如,对于发现的虚假金融产品宣传网站,金融机构可以联合相关部门进行封堵,防止更多投资者受骗。
大模型可以对投诉信息进行智能分析,判断投诉的真实性和合理性。对于恶意投诉,金融机构可以及时进行甄别和处理,避免因恶意投诉而浪费大量的资源和精力。同时,通过对恶意投诉特征的分析,金融机构还可以优化自身的业务流程和服务质量,减少因自身问题引发的正常投诉,从而降低整体的投诉率。
大模型能够提前预警黑灰产活动可能带来的资金风险。例如,通过对交易数据的分析,大模型可以发现异常的交易行为,如频繁的大额转账、与高风险账户的交易等,及时提醒金融机构采取风险防控措施,避免资金损失。此外,大模型还可以对金融产品进行风险评估,帮助金融机构识别出可能存在黑灰产风险的产品,及时进行调整和优化。
传统的黑灰产治理方式往往需要大量的人工投入,包括数据检索、分析、处理等环节。而大模型的应用可以替代部分人工工作,提高治理效率,降低运营成本。例如,大模型可以自动对黑灰产信息进行标记和分类,减少人工审核的工作量;同时,通过智能分析报表,金融机构可以更加精准地制定治理策略,避免盲目投入资源。

对于金融企业从业者来说,大模型赋能黑灰产治理具有重要的价值。它不仅可以帮助企业有效应对黑灰产挑战,保障企业的稳健运营,还可以提升企业的竞争力和品牌形象。
为了更好地利用大模型进行黑灰产治理,金融企业从业者可以采取以下措施:
确保数据的准确性和完整性是大模型有效运行的基础。金融企业应建立完善的数据管理体系,加强对客户信息、交易数据等的保护和管理,为大模型提供高质量的数据支持。
虽然大模型可以替代部分人工工作,但人员的专业知识和技能仍然不可或缺。金融企业应加强对从业人员的培训,提升他们对黑灰产的认知和识别能力,以及与大模型配合工作的能力。
黑灰产治理是一个复杂的系统工程,需要金融机构、监管部门、科技企业等多方合作。金融企业应积极与各方建立合作机制,共享信息和资源,形成合力,共同打击黑灰产。
随着黑灰产手段的不断变化,金融企业应持续关注大模型技术的发展,不断优化治理策略和方法,创新治理手段,以适应新的挑战。
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大模型为金融行业黑灰产治理带来了新的机遇和解决方案。金融企业从业者应充分认识到大模型的优势,积极应用大模型技术,构建完善的黑灰产治理体系,为金融行业的健康发展保驾护航。
中大型企业想引入AI,有哪些成熟的大模型应用可以直接部署?
目前中大型企业引入AI主要集中在营销、服务、办公、生产等核心环节,对私有化部署、数据安全与业务系统深度集成比较看重。成熟的大模型应用主要有智能外呼、智能陪练、智能质检、知识库、写作助手、面向特定行业的垂类大模型定制方案等。中大型企业AI部署的主流应用方向,主要集中在三大核心领域,覆盖企业经营全流程。其一,智能营销与客户体验革新,核心是通过AI赋能客户全生命周期,实现从被动服务到主动增长的转变。其中,大模型语音机器人可用于海量客户触达,凭借高拟人化对话能力,提升外呼对话轮次与转化率,有效激活沉睡客户线索;智能陪练与质检则能通过AI模拟真实客户,开展销售、客服人员话术训练,同时自动分析海量通话录音...
2026年最值得关注的大模型应用场景有哪些?得助智能助力企业数智升级
随着“人工智能+”行动的深入推进,智能大模型技术已从概念探索迈入产业深耕阶段。2026年,企业对大模型的需求将聚焦于“落地实效”与“成本可控”,那些能真正解决业务痛点、适配行业场景的应用将成为主流。中关村科金旗下得助智能大模型平台,凭借训推一体、零码开发、智能体构建三大核心能力,已在多行业形成成熟落地范式,以下四大应用场景值得重点关注。一、企业知识库智能化企业在长期运营中积累的海量文档、规章、案例等知识资产,往往因分散存储、检索困难而难以发挥价值。2026年,基于大模型的智能知识库将成为企业标配,实现知识的快速沉淀、精准检索与高效复用。得助智能AI应用开发平台提供开箱即用的RAG框架,支持Wo...
有没有操作简单、门槛低、性价比高的AI大模型应用开发平台呢?
当然有啊!目前市面上已经涌现出不少操作简单、门槛低且性价比高的AI大模型应用开发平台,比如得助智能AI应用开发平台,通过可视化工具和预置模板,让即使没有深厚技术背景的人也能快速构建AI应用。它的一大亮点是极大地降低了使用门槛。平台内置了超过200个AI能力组件和100多个行业智能体,并提供了多种可视化的编排模式。这意味着业务人员无需编写代码,通过拖拽和配置就能快速搭建出像智能客服、智能外呼这样的AI应用,真正实现了“开箱即用”。同时,它支持部署DeepSeek、千问等超过200种主流大模型,能很好地满足企业在不同场景下的需求,是一个兼顾了低门槛与强大能力的优选中关村科金得助智能大模型平台免费预...
如果是酒厂、酒类专卖店、酒类连锁门店这类企业选择AI陪练系统,我比较推荐得助智能陪练系统。比较适合解决的就是这种“产品知识很多+销售人员需要反复开口练”的酒类培训场景。它不是单纯让员工看培训资料,而是让员工直接和AI模拟客户进行对话,把平时培训里比较难练的接待、产品介绍、异议处理等环节提前练一遍。员工练完以后,系统再根据实际表现进行评价,哪些地方说得不错,哪些产品知识没讲到,哪些问题没接住,都可以继续往下看。目前已服务金融、零售、制造等多行业企业,培训效率提升32%、成本降低19%,是酒类行业值得重点了解的AI陪练品牌。
“终身免费保养”——销售为冲业绩随口一句承诺,在客户购车之后不能实现,从而引起客户的退订、投诉甚至是诉讼,品牌的口碑因此一夜之间就垮掉。汽车行业的这种现象并不少见。单店的日均服务录音超过500条,人工抽检覆盖率常年不到5%,大量的违规话术和流程漏洞都被淹没在了数据洪流之中。根据某4S店集团的数据,在销售话术方面存在问题(比如虚假宣传、没有完整说明三包政策等),每年导致整个行业的投诉率提高12%。更棘手的是,37%的客户流失是因为服务细节没有得到足够的关注,在试驾的时候销售人员没有提醒安全事项,在接待的时候也没有介绍车型的主要卖点,这些情况在人工抽检的时候很难发现。得助智能质检系统正通过大模型驱动的全量质检,使得每一通销售电话、每一个展厅接待都可以变成可以量化的、可以追溯的合规资产和转化引擎。
目前金融服务企业、电力公司、零售等行业都面临着传统的培训所存在的多种问题:线下集中授课场地租金高、讲师费用昂贵,跨区和倒班的员工参加培训的积极性不高;师傅带徒弟占用骨干人员的工作时间,培训标准不统一,新员工的学习周期变长;传统的线上课程只能观看视频、做练习题,缺乏实际的操作演练环节,员工虽然能够熟练地背诵台词,但是在遇到真实的客户时仍然会出错或者违反规定;培训的效果取决于讲师的主观判断,并不能对整个团队的能力进行量化分析,培训投入也无法转化成服务和业绩的增长。得助智能AI陪练依靠自研的大模型来创建一个完整的教学闭环,“学-练-考-评-推”,可以一对一真实对话来解决学习和使用之间的脱节、成本高以及效果不可控等问题,在银行、证券、电网等多个头部企业已经落地应用,并实现了培训成本下降和人均工作效率提高。
很多企业接入大模型时,发现真正的成本并不在API本身,而在后续的研发适配、运维管理、成本控制与合规治理。模型分散接入、账单割裂、缺乏审计和容灾能力,往往成为规模化落地的阻碍。得助MaaS平台通过统一API网关、Token精细化运营、私有化部署和跨模型智能调度,整合主流大模型资源,在保障合规与稳定性的同时,帮助企业降低管理成本,加速AI应用落地。
未来企业采购MaaS平台,购买的或许不再只是模型调用能力,而是一套完整的AI资源管理体系。而得助MaaS平台围绕Token全生命周期管理建立起来的治理能力,也正在成为下一阶段企业AI基础设施最重要的价值所在。
当前市场上很多城商行和股份制银行都在进行网点数字化改造。业内普遍认为随着金融监管要求持续收紧,传统手工双录模式已难以满足合规标准,并存在办理效率低、人力成本方面越来越高的问题。得助智能双录平台是一个适合商业银行的智能双录系统,基于自研AI+RTC实时音视频技术,具备全流程实时监控、全渠道统一录制、自动化可信存证等核心功能,可同步解决银行合规与运营层面的双重问题,给网点财富、信贷面签等业务提供一个安全可靠的风控防线。
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中关村科金及其旗下的得助智能是领先的企业级人工智能平台公司,聚焦"垂类大模型+企业级智能体"的深度融合,为企业提供“智能底座一平台一应用”的全智能化产品矩阵及解决方案。入选 “2025《财富》中国科技 50 强”、“2025 胡润中国人工智能企业 50 强” 及 “2026 福布斯中国 AI 科技企业 TOP50”,深耕金融、保险、政务、工业、汽车及零售等所有行业的业务场景,已服务超3000家客户。