金融企业大模型 - 平台级产品 - 神州信息官网-成为领先的金融数字化转型合作伙伴

系统概述

金融企业大模型平台，凭借CodeMaster与FinancialMaster两大并列核心agent，引领金融科技新变革。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，确保系统稳定运行与快速迭代，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，精准洞察市场趋势与客户需求，助力企业精准触达目标客户，提升营销转化率。于智能风控领域，实时监测风险动态，凭借强大数据分析与预测能力，有效识别并预警潜在风险，保障金融交易安全。

平台依托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，在激烈的市场竞争中抢占先机，开启金融服务新篇章。

行业痛点

基础大模型的垂域局限性

通用基础大模型虽具备强大的语言理解和生成能力，但缺乏对垂直领域（如金融、医疗）的专业知识和业务逻辑的深度理解。例如，金融领域的合规规则、风控模型等复杂场景，需结合领域知识库和业务规则才能精准处理，单纯依赖大模型难以满足需求。
零散工具的碎片化问题

当前行业内存在大量开源工具（如数据处理、模型训练、知识库构建），但这些工具各自独立，缺乏标准化接口和协同机制。企业需投入大量精力进行技术整合与适配，导致解决方案成本高、效率低，难以形成端到端的全流程支持。
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）具有高度专业化和监管敏感性，但现有解决方案普遍缺乏对金融业务特性的深度适配。例如，未预置金融行业知识库、未集成监管要求更新机制，导致落地时需要二次开发，无法快速响应业务需求。

产品特点

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、模型训练到场景应用的全链路解决方案，涵盖风控、合规、投研等核心业务场景。整合大模型、知识图谱、NLP等技术，支持快速部署，降低企业技术整合成本，满足金融级安全与合规要求。
全栈大模型技术与配套能力

提供主流大模型（如LLM）的完整技术支持，包括模型微调、推理优化、多模态处理等，同时集成知识图谱构建、NLP语义理解、智能检索等配套工具。通过标准化接口实现技术协同，确保模型输出与金融业务逻辑深度适配。
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快速落地，缩短交付周期。

产品优势

灵活适配多类大模型，赋能业务场景

支持快速接入主流基础大模型，并能根据不同模型的特点（如文本生成、逻辑推理、多轮对话）优化业务场景应用。例如，结合生成式大模型处理报告撰写，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。
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快速部署，显著降低技术门槛和落地周期。

整体架构

本系统采用"模型应用-运行平台-训练平台"三层架构，聚焦金融行业智能化场景，通过CodeMaster（软件研发智能体）和FinancialMaster（知识问答智能体）两大核心组件，实现金融业务与AI技术的深度融合。

关键智能体

1.CodeMaster 是一款软件研发智能体，具备代码全生命周期管理能力。它能智能生成金融业务代码、单元测试代码及接口测试用例；可进行代码优化，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、需求文档处理和业务建模；还能开展安全验证，提升单测覆盖率并做代码转译验证。
2. FinancialMaster 构建智慧金融服务体系，涵盖知识中枢，可进行内部知识问答、完善业务知识图谱及生成智能报告；实现业务自动化，包括交互式业务办理、客户行为分析与提供个性金融服务；助力决策支持，涉及信用评估建模、金融产品设计和财务报表生成；还能开展数据分析，优化业务建模、监控运营指标并预警风险。
大模型运行平台

大模型运行平台拥有智能体支撑体系，其中任务调度中枢负责多模态任务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 语义解析功能；交互管理模块可进行对话流程控制、提示工程优化以及决策支持。
大模型训练平台

大模型训练平台构建全流程训练体系，数据工程环节进行大数据预处理与领域知识注入；模型优化通过 SFT 微调、RMR/RL 强化学习实现；运维管理涵盖资源智能调度、模型版本迭代及安全权限管控。

应用场景

软件研发领域的代码辅助

在软件研发中，基于详设文档自动生成代码可显著提升开发效率，减少人为错误。通过解析文档中的架构、逻辑和规则，快速生成基础代码框架，支持多语言适配。同时，结合代码逻辑自动生成单元测试用例，覆盖核心分支和边界条件，确保代码质量。此外，还可生成集成测试、系统测试用例，形成完整测试体系，助力敏捷开发和持续交付。
金融企业知识库构建

金融企业内部积累了大量的业务文档、合规指南、风险案例等非结构化数据。通过RAG（检索增强生成）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，例如快速解答风控规则、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，提升员工效率和决策准确性。
相关业务领域Agent的构建

针对特定业务场景（如客服、财务、供应链），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；财务Agent可关联核算系统和法规库，自动处理合规审核。通过多源知识融合与语义理解，提升Agent的专业性和服务效率。