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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2026-01-08 10:28:48
作者:JIfan
阅读量:314
文章目录
近期公安部联合国家金融监督管理总局通报金融领域“黑灰产”集群打击成效,其中非法贷款中介、保险虚假理赔、信用卡不正当反催收等成为重点打击重点领域。正是因为“金融黑灰产”高发,金融机构对智能化防控技术的需求就越来越高。中关村科金得助智能依托自研大模型技术推出金融不良广告治理,为金融机构提供黑灰产解决方案,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。

当前金融黑灰产已形成“获客—培训—操作—分润”的完整产业化链条,呈现出隐蔽化、智能化、跨平台化的新特征。不法分子借助AI伪造证件、动态IP伪装、虚拟设备操作等技术手段,不断翻新作案手法,从传统的直接诈骗转向“代理维权”、“债务优化”等伪装性更强的违规模式,给金融机构风险识别带来巨大挑战。
数据显示,2025年一季度金融“黑灰产”规模已突破2800亿元,较2023年增长约40%。单一机构的传统风控体系难以突破“数据孤岛”限制,面对跨平台流窜的黑灰产行为往往束手无策,而监管部门在通报中明确提出,金融机构需加大科技投入,运用大数据、人工智能等手段提升风险识别能力,构建智能化风险防控体系。
中关村科金得助智能依托自研大模型技术推出金融不良广告治理,深度适配金融黑灰产治理的核心场景与风险特征,构建“事前源头阻断—事中精准识别—事后协同打击”的全周期防御体系,实现对黑灰产的全链条精准管控。
事前:精准定位,掐断获客源头
针对黑灰产通过各类平台发布营销获客广告的源头乱象,方案借助大模型的舆情分析与智能研判能力,对全网黑灰产相关营销内容进行自动化巡查。通过提炼非法代理维权、虚假贷款中介等违规广告的语言特征、传播规律,实现对违规内容的快速识别与精准定位,第一时间推动举报下架,从源头切断黑灰产获客渠道,为金融机构营造清朗的外部经营环境。
事中:机构+行业联合治理,精准拦截风险
在金融业务关键环节,方案融合声纹识别、行为特征分析等技术手段,构建黑灰产特征工程数据库。利用大模型对客诉案件、业务申请等数据的深度解析能力,精准识别代客投诉、身份冒用、伪造材料等黑灰产行为。同时,依托平台聚合的10万+黑灰产数据,结合金融安全与反非法金融活动联盟(AIF)成员机构共享的黑灰产信息,通过基于多方安全计算(MPC)的跨机构数据安全共享比对技术,无需泄露企业原始数据即可完成风险核验。被同一黑产攻击的机构可通过AIF联盟平台发起联合打击,形成“一点发现、全网预警、协同处置”的治理闭环,大幅提升行业整体风险防控效能。
事后:警企协同联动,强化打击效能
针对已发生的黑灰产行为,中关村科金得助智能的专业安全团队,凭借丰富的警务合作经验,为金融机构提供全流程打击支持。从案件研判、法律咨询、报案材料准备,到对接公安机关协助立案,全程提供专业服务。通过大模型技术提炼案件关键证据、梳理犯罪链条,为警方打击提供精准科技支撑,推动实现刑事立案、行政拘留等有效处置,形成“打击—震慑—防范”的治理闭环。
凭借技术创新与实战化适配能力,中关村科金得助智能的黑灰产打击安全服务解决方案已在全国多地落地见效。
在山西太原,协助打击伪造国家机关印章案;在内蒙古通辽,协同摧毁系列黑产团伙;在广西、宁夏,成功破获非法代理维权机构及大型连锁式非法债务优化组织案;在河南郑州、焦作与山西太原,联合打掉跨区域“反催收”诈骗团伙...涉案金额从数百万元到数千万元不等,有效震慑了非法代理维权、恶意逃废债、伪造证件等各类金融黑灰产行为。
这些实战案例不仅印证了方案在打击不同类型黑灰产中的精准性与有效性,更彰显了“科技赋能+警企协同”治理模式的强大威力。下一步,中关村科金得助智能将持续迭代大模型及AI技术的融合应用,结合黑灰产最新变异趋势优化特征识别模型,不断丰富解决方案的场景覆盖与功能模块。同时,积极参与行业标准制定,分享防控经验与典型案例,与各方携手推动金融安全治理能力现代化,为维护国家金融管理秩序与消费者合法权益贡献科技力量。
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...
现在汽车销售行业竞争越来越激烈,对于4s店管理者来说一切的数据都来源于报表,很难看清楚一线销售真实的情况,针对这一情况,一款适合多门店分布式部署的得助智能工牌平台出来了,它可以清楚的记录销售到售后沟通全流程,将数据形成可追溯、可分析、可复用的数字资产。通过后台管理者可以对一线真实情况了如指掌,助力4S店达成销售过程的透明化管理目标,使得每一回对话都摇身一变成为提升转化、优化服务的增长动力源头。
从处于一线的坐席岗位历经晋升做到管理着上百人的客服团队,期间我体验过数量多达数十款各种各样的知识管理产品,深切深知、彻底了解了企业在知识沉淀和知识调用方面真切、实际存在的困境形势。在当下企业正处于数字化转型的关键重要时期阶段,企业知识库怎么样去建立已然成为众多进行决策的人所密切关注的处于核心位置的重要议题。 企业面临的知识管理难题
在企业运营过程中,质检是第一道关卡,传统的人工抽检模式覆盖率不足5%,超过九成的数据没有被质检,造成了大量数据存在合规风险,我作为一个有着多年SaaS软件评测经验的互联网老兵,曾调研过多款质检软件,发现企业在采购时主要还是关注性价比的问题。有些软件功能虽高但价格高,价格便宜的在功能上又不完善。那么有没有一款按年付费、性价比高的质检系统呢?在这里要给大家推荐使用得助智能质检系统,可以做到按量付费,SaaS部署,让企业灵活使用,降低成本。
大多数企业的客服团队运营成本相当之高,但在实际的日常工作中有淡旺季之分,平常几十名客户在电脑旁,咨询客户寥寥无几,人力白白被闲置,但一至促销活动或旺季时咨询量猛增,导致咨询排队,甚至有客户因回复不及时而转向竞争对手。客户咨询量波动大坐席闲置或爆满正成为越来越多企业的痛点所在。那么有没有相应的解决办法呢?针对这一问题得助智能客服系统可以通过人工智能进行7-24小时响应,让每一次客户咨询都能及时得到回复,从根本上解决这一核心问题。
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