AI、大模型产业落地场景和价值

拓尔思金融和产业大脑产品中心周宁捷 公司创立于1993年，是中文全文检索技术的始创者，领先的人工智能、大数据和数据安全产品及服务提供商。公司2011年在深圳证券交易所创业板上市，股票代码300229。2023年6月29日，发布拓天大模型，涵盖媒体、金融、政务3大专业大模型。 30年技术积累 A股第家1上市的大数据和NLP技术企业 拓天·F金融行业大模型4大应用场景 场景1，AI大模型赋能金融对公营销与风险预警 以产业图谱为核心，多源数据融合，智能化挖掘数据间的关联，形成领域图谱，连接宏观、中观、微观多维视角，洞察机会与风险。 让价值发现，从“人工模式”进入“智能模式” 股票代码：300229场景1，数据智能驱动的对公营销与风险预警体系 案例介绍，某国有商业银行对公营销与风控案例 客户背景：某大型国有制银行，拥有完善的全球服务网络，涵盖投资银行、直接投资、证券、保险、基金、飞机租赁、资产管理、金融科技、金融租赁等多个领域的综合服务平台。应用场景：结合科技产业链，运用新技术衡量科技型企业价值与风险，拓展科技金融渠道生态、培育科创客群、优化科技金融风控体系，实现科技金融综合服务能力的持续提升。应用效果：基于大数据与人工智能技术的营销拓客与风险预警模型，快速获取营销短名单，提升231%销拓客效率；日均推送超300+单体与组合预警信号，提前预判多起风险事件。 营 案例亮点，企业分层分群，精准匹配营销策略 模型通过叠加企业特征（如资质荣誉、知识产权、上市发债投融资情况等）、行业产业标签等数据，结合不同主题为业务人员智能推荐不同客群，根据不同客群推荐不同营销策略。 案例亮点，企业智能画像与量化评估 融合企业知识产权、舆情、经营、工商等100多路数据，构建科技企业精准画像，提供企业多维度信息，进行科创力评估、企业价值评估、营销可行性评估，提升营销效率。基本信息 案例亮点，基于组合视角的风险传导评估 利用产业与集团系风险传导图谱，由单一企业预警升级为产业组合预警，提升预警质量，提前预判产业与组合风险。 基于产业链与集团系多层次风险传导预警模型，洞察集团产业扩张与收缩趋势，提前预判风险。 基于海量另类数据的风险信号归一模型，精准识别各类风险预警信号。 单一预警 实体相关数据 场景2，AI大模型赋能金融消费者保护 在金融产品与服务体系日益丰富且复杂的背景下，国内政府与金融监管部门愈发重视金融消费者合法权益的保护。随着《中国人民银行金融消费者权益保护实施办法》等各类监管文件的出台，各大银行需建设或加强消保全流程管控机制，打通事前审核、事中管控、事后监督三大环节。 AI、大模型赋能消保三大环节 AI、大模型赋能消保审查（内容审查）相关案例 当前某股份制银行消保侧存在审查渠道分散、流转过慢的痛点，缺乏统一审核标准，容易出现“一事一策、多人多标准”问题。为满足监管新规定与数据分析回检的需求，提升行内审查效率，某股份制银行引入文本分析与aigc技术，提高消保审查规范化和标准化水平,自动生成审查意见，为总全行业务人员赋能减负。 项目背景 智能审查体系与意见生成模型 针对各类营销宣传材料自动解析、智能识别提示风险信息，构建专家知识库、模板库和产品库。 2022年，累计开展消保审查7.4万笔，提出实质性审查意见2.4万条，在产品和服务推出市场前，及时发现并更正可能损害消费者合法权益的问题隐患，真正发挥出消保审查风险预防作用。智能审查提升审查效率，单笔审查时效由3天提升为2小时。 效果与价值 AI、大模型赋能投诉分析（消保）相关案例 某股份制银行每年会产生大量投诉数据，目前缺乏对消费者投诉、处理反馈、跟踪的实时掌控与风险排查的有效手段，无法自动甄别恶意投诉，识别重大投诉事件。期望借助NLP技术挖掘投诉文本特征，智能排查潜在风险，高危事件早预警，助力优化营销策略。项目背景 l将投诉治理重点逐渐从事后处置延伸到事前防控，推动客户投诉前置化解。 效果与价值 l2022年第四季度银行业消费投诉情况通报中，某股份制银行监管转办投诉量在股份制银行中排名第7，平均每千万个人客户投诉排名第12，均较上年有了大幅下降。 拓天·F大模型赋能金融场景行业基础 智能风控 营销获客 •信用风险预警•债券风险监控•产业风险分析•投后风险监控 •信贷合同审查•营销内容审查•客服清分审查•合规内控审查 •智能内容管理•线上渠道运营•对公智能获客•普惠精准获客 高质量数据专业大模型 感谢支持 Thanks foryoursupport