- Modelb@nk5.0将来银行架构
- “乾坤”企业级数智底座
- 平台级产品
- 银行行业解决规划
- 其它沉要行业解决规划
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主题利用产品族
聚焦主题业务系统建设，支持数字化转型
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云推算产品族
提供云原生架构解决规划
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数据智能产品族
以数据中台为主题的数据全性命周期产品
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智能银行（网点）产品族
覆盖智能风控、远程视频银行等场景化产品
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数字金融产品族
通过盛开银行等延长互联网金融产品
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信贷治理产品族
覆盖信贷全流程，助力普惠金融
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风险治理产品族
提供信誉风险与本钱计量产品
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科技监管产品族
聚焦监管合规，强化金融系统安全性
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金融信创
散布式主题系统国产适配，构建金融安全底座
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行业信创
全栈式信创云平台，驱动多行业自主可控
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基于云原生的智能服务
云原生+AI驱动，全栈式火快部署与智能运维
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量子通讯
量子密钥分发技术，构建金融级安全通讯网络
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农业村落场景金融
数字技术赋能农业产融，构建智慧村落生态
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中幼微场景金融
大数据风控+线上化服务，破解幼微融资难题
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数字供给链金融
区块链+AIoT技术整合，优化产融协同效能
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数字人民币场景利用
智能合约+多载体支付，拓展消费场景
- 征询规划
- 行业数字化转型
- 软件及服务
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业务征询
数字化战术、经营造模、零售与绿色信贷征询
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数字化征询
科技战术与系统群架构及治理研发规划等
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数据治理征询
企业整体战术导向全局数据治理与利用规划
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PMO治理征询
萦绕项目进行全性命周期管控与专家赋能
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金融信创征询
3-5年信创工作整体规划造订
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企业IT治理服务产品族
散布式架构+智能运维平台，全性命周期IT治理
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企业IT治理服务解决规划
丰硕的IT治理解决规划，保险业务陆续性
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企业数字化转型服务
科研知识产权规划，提升全性命周期治理能力
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工业数字化转型服务
工业智能体+物联网优化出产，打造数智工厂
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研发治理及DevOps
云原生+DevOps全性命周期平台
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自动化产品
自动化建模、执杏注测试、业务流程自动化
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测试解决规划
AI+TMMi赋能全性命周期测试，智能天生用例
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征询及表包
全性命周期IT服务，PMO征询与行业级交付
- 系统概述
- 行业痛点
- 产品特点
- 产品优势
- 整体架构
- 利用场景
- 有关案例
金融企业大模型平台，凭借CodeMaster与FinancialMaster两大并列主题agent，引领金融科技新刷新。CodeMaster专一于构建AI软件研发全流程出产线，以高效代码能力优化平台架构，确保系统不变运行与急剧迭代，为平台的技术底层筑牢根基。
FinancialMaster则深耕金融业务场景，在智能营销板块，精准洞察市场趋向与客户需要，助力企业精准触达指标客户，提升营销转化率。于智能风控领域，实时监测风险动态，凭借壮大数据分析与预测能力，有效鉴别并预警潜在风险，保险金融买卖安全。
平台依附大模型运行与训练环境，CodeMaster与FinancialMaster协同发力，共同推动金融企业智能化升级，在强烈的市场竞争中抢占先机，开启金融服务新篇章。
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基础大模型的垂域局限性通用基础大模型虽具备壮大的说话理解和天生能力，但不足对垂直领域（如金融、医疗）的专业知识和业务逻辑的深度理解。例如，金融领域的合规规定、风控模型等复杂场景，需结合领域知识库和业务规定能力精准处置，单纯依赖大模型难以满足需要。
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零散工具的碎片化问题当前行业内存在大量开源工具（如数据处置、模型训练、知识库构建），但这些工具各自独立，不足尺度化接口和协同机造。企业需投入大量精力进行技术整合与适配，导致解决规划成本高、效能低，难以形成端到端的全流程支持。
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金融场景支持的缺失金融企业内部的场景（如风控、合规、投研）拥有高度专业化和监管敏感性，但现有解决规划普遍不足对金融业务个性的深度适配。例如，未预置金融行业知识库、未集成监管要求更新机造，导致落地时必要二次开发，无法急剧响应业务需要。
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面向金融企业的一站式解决规划针对金融行业需要，提供从数据治理、模型训练参与景利用的全链路解决规划，涵盖风控、合规、投研等主题业务场景。整合大模型、知识图谱、NLP等技术，支持急剧部署，降低企业技术整合成本，满足金融级安全与合规要求。
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全栈大模型技术与配套能力提供主流大模型（如LLM）的齐全技术支持，蕴含模型微调、推理优化、多模态处置等，同时集成知识图谱构建、NLP语义理解、智能检索等配套工具。通过尺度化接话柄现技术协同，确保模型输出与金融业务逻辑深度适配。
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开箱即用的Agent能力预置金融领域专属Agent模板，支持基于知识库和API的急剧定造，例如智能客服、合规审核、风险预警等场景。提供可视化配置工具和预训练行业模型，无需复杂开发即可实现业务场景的急剧落地，缩短交付周期。
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矫捷适配多类大模型，赋能业务场景支持急剧接入主流基础大模型，并能凭据分歧模型的特点（如文本天生、逻辑推理、多轮对话）优化业务场景利用。例如，结合天生式大模型处置汇报撰写，利用推理能力强的模型辅助风控决策，实现技术优势与金融场景的精准匹配。
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金融场景Agent开箱即用加快落地:预置面向金融行业的专属Agent能力，涵盖智能客服、合规审查、风险预警等高频场景。提供可视化配置工具、预训练行业模型及金融知识库，客户无需从零开发，只需通过参数调整和数据对接即可急剧部署，显著降低技术门槛和落地周期。
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关键智能体1.CodeMaster 是一款软件研发智能体，具备代码全性命周期治理能力。它能智能天生金融业务代码、单元测试代码及接口测试用例；可进行代码优化，蕴含智能沉构、审计与设计文档优化；提供研发支持，如代码推荐、需要文档处置和业务建模；还能发展安全验证，提升单测覆盖率并做代码转译验证。
2. FinancialMaster 构建智慧金融服务系统，涵盖知识中枢，可进行内部知识问答、美满业务知识图谱及天生智能汇报；实现业务自动化，蕴含交互式业务解决、客户行为分析与提供个性金融服务；助力决策支持，涉及信誉评估建模、金融产品设计和财政报表天生；还能发展数据分析，优化业务建模、监控运营指标并预警风险。 -
大模型运行平台大模型运行平台占有智能体支持系统，其中工作调度中枢掌管多模态工作分配与行为进建预测；知识工程平台具备向量存储、知识图谱构建及 NLP 语义解析职能；交互治理�？榭山卸曰傲鞒探谠臁⑻嵝压こ逃呕约熬霾咧С�。
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大模型训练平台大模型训练平台构建全流程训练系统，数据工程环节进行大数据预处置与领域知识注入；模型优化通过 SFT 微调、RMR/RL 强化进建实现；运维治理涵盖资源智能调度、模型版本迭代及安全权限管控。
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软件研发领域的代码辅助在软件研发中，基于详设文档自动天生代码可显著提升开发效能，削减报答谬误。通过解析文档中的架构、逻辑和规定，急剧天生基础代码框架，支持多说话适配。同时，结合代码逻辑自动天生单元测试用例，覆盖主题分支和天堑前提，确保代码质量。此表，还可天生集成测试、系统测试用例，形成齐全测试系统，助力火快开发和持续交付。
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金融企业知识库构建金融企业内部堆集了大量的业务文档、合规指南、风险案例等非结构化数据。通过RAG（检索加强天生）技术，整合分散的文档资源，构建统一的知识库。支持智能检索、问答交互和业务场景推理，例如急剧解答风控规定、产品条款或监管要求。知识库还可与内部系统对接，实现数据动态更新，提升员工效能和决策正确性。
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有关业务领域Agent的构建针对特定业务场景（如客服、财政、供给链），通过整合企业内部知识库、传统QA库及API接口，构建智能化Agent。例如，客服Agent可结合业务知识库和工单系统，实时解答客户问题并触发业务流程；财政Agent可关联核算系统和律例库，自动处置合规审核。通过多源知识融合与语义理解，提升Agent的专业性和服务效能。
2、某政策性银行的内部知识库构建
3、某表资行的监管报送智能化
?京公网安备11010802043876
