- Modelb@nk5.0未来银行架构
- “乾坤”企业级数智底座
- 平台级产品
- 银行行业解决方案
- 其它主要行业解决方案
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焦点应用产品族
聚焦焦点营业系统建设，，支持数字化转型
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云盘算产品族
提供云原生架构解决方案
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数据智能产品族
以数据中台为焦点的数据全生命周期产品
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智能银行（网点）产品族
笼罩智能风控、远程视频银行等场景化产品
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数字金融产品族
通过开放银行等延伸互联网金融产品
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信贷治理产品族
笼罩信贷全流程，，助力普惠金融
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风险治理产品族
提供信用风险与资源计量产品
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科技羁系产品族
聚焦羁系合规，，强化金融系统清静性
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金融信创
漫衍式焦点系统国产适配，，构建金融清静底座
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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，，全栈式迅速安排与智能运维
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量子通讯
量子密钥分发手艺，，构建金融级清静通讯网络
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农业农村场景金融
数字手艺赋能农业产融，，构建智慧农村生态
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中小微场景金融
大数据风控+线上化服务，，破解小微融资难题
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数字供应链金融
区块链+AIoT手艺整合，，优化产融协同效率
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数字人民币场景应用
智能合约+多载体支付，，拓展消耗场景
- 咨询妄想
- 行业数字化转型
- 软件及服务
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营业咨询
数字化战略、谋划建！、零售与绿色信贷咨询
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数字化咨询
科技战略与系统群架构及治理研发妄想等
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数据治理咨询
企业整体战略导向全局数据治理与应用妄想
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PMO治理咨询
围绕项目举行全生命周期管控与专家赋能
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金融信创咨询
3-5年信创事情整体妄想制订
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企业IT治理服务产品族
漫衍式架构+智能运维平台，，全生命周期IT治理
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企业IT治理服务解决方案
富厚的IT治明确决方案，，包管营业连续性
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企业数字化转型服务
科研知识产权方案，，提升全生命周期治理能力
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工业数字化转型服务
工业智能体+物联网优化生产，，打造数智工厂
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研发治理及DevOps
云原生+DevOps全生命周期平台
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自动化产品
自动化建！、执行、测试、营业流程自动化
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测试解决方案
AI+TMMi赋能全生命周期测试，，智能天生用例
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咨询及外包
全生命周期IT服务，，PMO咨询与行业级交付
- 系统概述
- 行业痛点
- 产品特点
- 产品优势
- 整体架构
- 应用场景
- 相关案例
金融企业大模子平台，，依附CodeMaster与FinancialMaster两大并列焦点agent，，引领金融科技新厘革。CodeMaster专注于构建AI软件研发全流程生产线，，以高效代码能力优化平台架构，，确保系统稳固运行与快速迭代，，为平台的手艺底层筑牢基本。
FinancialMaster则深耕金融营业场景，，在智能营销板块，，精准洞察市场趋势与客户需求，，助力企业精准触达目的客户，，提升营销转化率。于智能风控领域，，实时监测风险动态，，依附强盛数据剖析与预测能力，，有用识别并预警潜在风险，，包管金融生意清静。
平台依托大模子运行与训练情形，，CodeMaster与FinancialMaster协同发力，，配合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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基础大模子的垂域局限性通用基础大模子虽具备强盛的语言明确和天生能力，，但缺乏对笔直领域（如金融、医疗）的专业知识和营业逻辑的深度明确。例如，，金融领域的合规规则、风控模子等重大场景，，需连系领域知识库和营业规则才华精准处理，，纯粹依赖大模子难以知足需求。
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零星工具的碎片化问题目今行业内保存大宗开源工具（如数据处理、模子训练、知识库构建），，但这些工具各自自力，，缺乏标准化接口和协同机制。企业需投入大宗精神举行手艺整合与适配，，导致解决方案本钱高、效率低，，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）具有高度专业化和羁系敏感性，，但现有解决方案普遍缺乏对金融营业特征的深度适配。例如，，未预置金融行业知识库、未集成羁系要求更新机制，，导致落地时需要二次开发，，无法快速响应营业需求。
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面向金融企业的一站式解决方案针对金融行业需求，，提供从数据治理、模子训练加入景应用的全链路解决方案，，涵盖风控、合规、投研等焦点营业场景。整合大模子、知识图谱、NLP等手艺，，支持快速安排，，降低企业手艺整合本钱，，知足金融级清静与合规要求。
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全栈大模子手艺与配套能力提供主流大模子（如LLM）的完整手艺支持，，包括模子微调、推理优化、多模态处理等，，同时集成知识图谱构建、NLP语义明确、智能检索等配套工具。通过标准化接口实现手艺协同，，确保模子输出与金融营业逻辑深度适配。
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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的快速定制，，例如智能客服、合规审核、风险预警等场景。提供可视化设置工具和预训练行业模子，，无需重大开发即可实现营业场景的快速落地，，缩短交付周期。
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无邪适配多类大模子，，赋能营业场景支持快速接入主流基础大模子，，并能凭证差别模子的特点（如文本天生、逻辑推理、多轮对话）优化营业场景应用。例如，，连系天生式大模子处理报告撰写，，使用推理能力强的模子辅助风控决议，，实现手艺优势与金融场景的精准匹配。
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金融场景Agent开箱即用加速落地: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。提供可视化设置工具、预训练行业模子及金融知识库，，客户无需从零开发，，只需通过参数调解和数据对接即可快速安排，，显著降低手艺门槛和落地周期。
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要害智能体1.CodeMaster 是一款软件研发智能体，，具备代码全生命周期治理能力。它能智能天生金融营业代码、单位测试代码及接口测试用例；；可举行代码优化，，包括智能重构、审计与设计文档优化；；提供研发支持，，如代码推荐、需求文档处理和营业建模；；还能开展清静验证，，提升单测笼罩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，，可举行内部知识问答、完善营业知识图谱及天生智能报告；；实现营业自动化，，包括交互式营业办理、客户行为剖析与提供个性金融服务；；助力决议支持，，涉及信用评估建！、金融产品设计和财务报表天生；；还能开展数据剖析，，优化营业建！、监控运营指标并预警风险。 -
大模子运行平台大模子运行平台拥有智能体支持系统，，其中使命调理中枢认真多模态使命分配与行为学习预测；；知识工程平台具备向量存储、知识图谱构建及 NLP 语义剖析功效；；交互治理？榭删傩卸曰傲鞒炭刂、提醒工程优化以及决议支持。
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大模子训练平台大模子训练平台构建全流程训练系统，，数据工程环节举行大数据预处理与领域知识注入；；模子优化通过 SFT 微调、RMR/RL 强化学习实现；；运维治理涵盖资源智能调理、模子版本迭代及清静权限管控。
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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率，，镌汰人为过失。通过剖析文档中的架构、逻辑和规则，，快速天生基础代码框架，，支持多语言适配。同时，，连系代码逻辑自动天生单位测试用例，，笼罩焦点分支和界线条件，，确保代码质量。别的，，还可天生集成测试、系统测试用例，，形成完整测试系统，，助力迅速开发和持续交付。
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金融企业知识库构建金融企业内部积累了大宗的营业文档、合规指南、风险案例等非结构化数据。通过RAG（检索增强天生）手艺，，整合疏散的文档资源，，构建统一的知识库。支持智能检索、问答交互和营业场景推理，，例如快速解答风控规则、产品条款或羁系要求。知识库还可与内部系统对接，，实现数据动态更新，，提升员工效率和决议准确性。
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相关营业领域Agent的构建针对特定营业场景（如客服、财务、供应链），，通过整合企业内部知识库、古板QA库及API接口，，构建智能化Agent。例如，，客服Agent可连系营业知识库和工单系统，，实时解答客户问题并触发营业流程；；财务Agent可关联核算系统和规则库，，自动处理合规审核。通过多源知识融合与语义明确，，提升Agent的专业性和服务效率。
2、某政策性银行的内部知识库构建
3、某外资行的羁系报送智能化
?京公网安备11010802043876
