深度融合国产主流基座模型，依托海量金融合规语料进行知识蒸馏（Knowledge Distillation）与 SFT 专项微调，构建覆盖信贷风控（IRB 内部评级）、反洗钱（AML）合规、量化投研、RegTech 监管报送、智能投顾等核心场景的金融垂类大模型底座，以三重幻觉消除机制满足金融机构对精准性、合规性与数据安全的极致要求。
通用大模型缺乏金融专项语料训练，在信贷审批、AML 合规、投研分析等核心场景中存在幻觉率高、监管适配差、数据安全隐患等系统性缺陷——我们从根本上重构解决路径。
通过统一推理网关对接国产主流基座模型，依据任务类型（金融 NLP / 逻辑推理 / 代码生成）实现动态路由调度，在自主可控前提下取各模型在金融专业场景的能力上限，消除单点供应商依赖风险。
基于信贷档案、征信报告、监管函件、卖方研报、产品说明书等海量合规语料，进行监督微调（SFT）与 RLHF 偏好对齐，使模型深度内化 IRB 内部评级逻辑、巴塞尔协议条款、穿透式监管规则与 RAROC 资本回报模型。
金融知识图谱硬约束 + RAG 实时检索增强 + 输出置信度校验，三层机制协同将模型在风控决策、AML 合规等高敏场景中的幻觉率大幅压低，保障每条输出结果可溯源、可审计、合规可信。
全程满足《数据安全法》《个人信息保护法》及银保监、证监合规要求，内置差分隐私（Differential Privacy）、数据脱敏与全链路审计留痕，支持私有化部署，确保客户数据不出域、行为合规可审计。
在信贷风控、AML 反洗钱、投研合规等高敏场景中，直接使用通用大模型意味着承担不可接受的精准性风险与 RegTech 合规风险。
原生通用版 · 未经金融垂类训练
蒸馏精调 · AI 幻觉消除 · RegTech 合规
从基座融合到场景落地，系统性构建金融大模型技术壁垒，彻底解决通用模型在金融场景的能力局限。
自研统一推理调度层，对接国产主流基座模型。依据任务类型（金融 NLP / 逻辑推理 / 代码生成）动态路由，最大化各模型在金融场景的能力边界，屏蔽单点依赖风险，保障自主可控与业务连续性。
采用 Knowledge Distillation 框架，以千亿参数通用基座为教师模型，通过软标签迁移将金融专业能力压缩至高效学生模型；结合 LoRA 低秩适配与 QLoRA 量化微调，在大幅降低推理算力成本的同时显著提升金融场景精准度。
金融知识图谱硬约束 + RAG 实时检索增强 + 输出置信度校验，三层机制协同保障输出可信。知识图谱涵盖监管法规、产品条款、市场数据；低置信输出自动触发人工复核流程，实现全链路输出可溯源。
自主构建涵盖巴塞尔协议、穿透式监管规则、RAROC 模型、各类金融产品条款、上市公司财务因子的多层次知识图谱，为大模型推理提供可溯源的知识锚点，支持实体关系抽取与监管动态实时接入。
全链路满足《数据安全法》《个人信息保护法》及银保监、证监相关规定，内置差分隐私（Differential Privacy）、数据脱敏与联邦学习接口，支持私有化与混合云双模部署，实现数据不出域、行为可审计、合规留痕完整。
提供符合金融行业标准的 RESTful API 与轻量化 SDK，可无缝对接核心银行系统（CBS）、征信查询接口、交易所行情数据源及反洗钱（AML）系统，支持批量推理与流式响应，最短周期内完成生产上线。
以千亿参数通用基座为教师模型，经四步蒸馏工程将金融专业能力高效压缩至部署友好的学生模型，实现"能力不减 · 算力大降 · 幻觉消除"三重目标。
覆盖商业银行、证券基金、保险信托全业态，提供低幻觉、易部署、合规可审计的场景化智能解决方案，助力金融机构降本增效并满足穿透式监管要求。
大模型解析征信报告、财务报表与行为数据，结合 RAROC 模型与 IRB 内部评级逻辑，对对公授信与零售信贷实现智能预审与风险分层，有效降低不良贷款率（NPL）。
依据 FATF 合规框架与人民银行反洗钱规则，大模型实时解析交易流水、穿透关联关系，自动识别可疑交易模式并生成 STR 可疑交易报告，大幅降低人工核查压力。
自动解析贷款合同、抵质押协议、监管报送材料，逐条比对最新银保监规章，精准标注合规风险点，支持存量合同批量扫描，缩短合规留痕周期。
整合 Wind 行情、卖方研报与财报数据，基于多因子模型与 DCF 估值框架自动生成深度研报，支持 Alpha 因子挖掘与另类数据融合，精准度远超通用大模型。
实时监控交易行为，依据证券法与《证券公司内部控制指引》识别内幕交易、市场操纵等违规特征，联动 T+1 合规报告与监管报送，满足穿透式监管要求。
基于客户 KYC 风险偏好画像与资产负债管理（ALM）需求，结合宏观因子模型输出个性化配置建议与 AUM 增长策略，全程满足适当性管理规则。
大模型解析理赔材料、医疗票据与保单条款，核验保险利益归属与责任范围，识别骗保与道德风险，结合精算规则输出建议额度，有效压缩综合成本率（COR）。
对复杂保险条款进行语义拆解与合规校验，生成通俗化产品说明书，辅助销售合规性核查与银保监信息披露义务，降低因条款歧义引发的投诉率与监管处罚风险。
辅助信托文件起草、受益人穿透核查与信托财产合规管理，自动生成净值披露文件与监管报告，满足《信托法》与资管新规关于信息披露、风险隔离的合规要求。
自动整合资本充足率、流动性覆盖率（LCR）、净稳定资金比例（NSFR）等核心数据，依据银保监最新报送格式生成 1104 报表与压力测试报告，确保数据合规准确。
基于金融专属知识库驱动，精准解答产品咨询、账户操作与理财规划问题，全程满足适当性管理与话术合规要求，大幅降低人工坐席成本。
为合规、风控、运营人员提供监管法规即时查询、操作规范指引与内部制度解读，支持基于机构私有知识库的 RAG 精准检索，全面提升专业岗位工作效能。
海南信创数科集团有限公司由国资控股，是专为金融领域搭建的核心科技平台，专注金融科技与数字化服务。公司立足金融主业，面向智能风控、智能运营、客户服务、投研分析、监管报送等全场景，提供 AI 驱动的技术解决方案与系统建设服务，业务合规要求严苛、系统稳定性标准极高、服务规模持续高速增长。
公司通过知识蒸馏（Knowledge Distillation）、LoRA 低秩适配与 RLHF 对齐构建金融垂类专属大模型，以三重幻觉消除机制（知识图谱约束 + RAG 增强 + 置信度校验）大幅压低 AI 幻觉率，保障业务风控、AML 反洗钱、合规审查等高敏场景的输出可信度。
核心团队深度覆盖 IRB 内部评级、RAROC 资本回报模型、RegTech 监管科技、量化投研、精算与资产负债管理（ALM）等专业领域，精准把握金融机构对精准性、合规性与系统稳定性的极致要求。
服务银行、证券、保险等主流金融机构，以可验证的业务数据印证金融大模型的真实价值。
针对该行对公授信审批中 IRB 内部评级模型人工核查周期长、AI 辅助输出幻觉率偏高的核心痛点，部署金融专属大模型，结合行内征信数据与历史信贷档案进行 SFT 微调，构建覆盖贷前评估、贷中预警、贷后监控全周期的智能风控体系，有效降低不良贷款率（NPL）与 RAROC 损耗。
解决投研团队研报生成耗时长、另类数据融合能力弱，以及合规部门依据证券法与内控指引进行话术审查压力大的双重挑战。通过金融大模型整合 Wind 行情、财报与多因子模型，生成深度研报并同步完成合规性核验，实现投研与 RegTech 合规双轮驱动提效。
关注金融大模型技术前沿与行业落地动态。
新版本通过 QLoRA 量化蒸馏与知识图谱动态更新，在银保监标准测试集上 AI 幻觉率大幅压低，信贷风控与 AML 合规场景精准度达到行业领先水平。
公司与数家股份制商业银行签署战略合作协议，在 IRB 内部评级、AML 反洗钱分析、合规文件审查等核心场景展开深度落地，助力合作机构满足巴塞尔 III 监管合规要求。
随着金融科技监管框架持续完善，RegTech 合规适配与穿透式数据安全成为核心准入门槛，信创数科已率先完成差分隐私与全链路审计留痕合规升级。
无论您处于了解、评估还是实施阶段，我们的解决方案专家将在 1 个工作日内提供精准的金融大模型选型与落地建议。
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