當下，AI發(fā)展如火如荼，寫文章、做PPT、編代碼早已司空見慣，甚至還能幫我們看病、審合同，看似“人工智能+”已經融入我們生活的方方面面。但是這些應用往往停留在單點突破，一旦走向深處的復雜場景，落地難、場景割裂、模型泛化弱仍是行業(yè)共性瓶頸。市場上缺乏真正將技術能力精準錨定業(yè)務痛點，可以扎根產業(yè)、解決復雜業(yè)務問題的智能體，尤其是在強監(jiān)管、高協同、多模態(tài)的金融領域，而天創(chuàng)信用“星圖AI”正力圖打破這一困局。

比如企業(yè)的健康狀況是由財務、股權、經營、法務、輿情等多元維度構成的動態(tài)綜合體，傳統風控模型在處理這種高維、異構、非線性的數據時力不從心。所以在金融機構內部，企業(yè)打款審批流程仍依賴人工，審核人員需在財務報表、審計報告、法律文件與企業(yè)章程等海量信息中反復核對驗證。整個過程周期長、成本高，且易因個人經驗、精力等主觀因素產生偏差。作為長期深耕信用科技領域的企業(yè)，天創(chuàng)信用深知行業(yè)痛點，明白金融機構的真正訴求。

相較于通用AI僅能實現的信息識別、要點總結，金融機構更需要AI具備專業(yè)的風險決策能力、高效的流程驅動能力，進而能產生實際的價值創(chuàng)造。對此，天創(chuàng)信用以客戶業(yè)務落地為目標，通過持續(xù)注入海量金融文本對模型進行垂直領域知識訓練，讓模型在財務術語理解、行業(yè)風險邏輯推理等方面具備遠超通用模型的專業(yè)深度。同時，天創(chuàng)信用還構建了一系列“小而美”的專用模型，并保持高頻迭代，包括持續(xù)更新的行業(yè)專屬語料庫，不斷優(yōu)化的垂直領域知識圖譜，深化風險點之間的邏輯關聯；讓AI技術能緊密貼合多變的業(yè)務場景需求。

這種分層、協同的AI架構體系，既保障了核心模型的穩(wěn)定性與專業(yè)性，又通過模塊化組件實現敏捷響應與快速部署。解決了企業(yè)多模態(tài)、海量異構數據處理的效率與深度問題，實現了1+1>2的效果。更關鍵的是，“星圖AI”將這些能力封裝為了一個個可直接應用的產融智能體，讓模型能力與客戶具體業(yè)務流程和風控策略深度融合，且能靈活部署。

從提高辦公效率的報告助手，到提供明確決策建議的分析專家，技術的意義不在于炫技，而在于服務真實場景。

AI的真正價值，也不在于模型參數規(guī)模，而在于是否能持續(xù)提升人對現實世界的認知和改造能力。在信息不完全、不對稱的環(huán)境下，天創(chuàng)信用持續(xù)打磨在金融風控場景中打磨AI能力，讓星圖AI無限趨近“客觀真實”，讓智能體完成從輔助提效到驅動增長的質變。未來，天創(chuàng)信用將持續(xù)推動星圖AI在更多業(yè)務場景中創(chuàng)造價值，最終成為驅動整個商業(yè)社會信用體系運轉的“業(yè)務增長引擎”。

來源：鷹潭新聞網