信贷报告写作+75%、数据汇总从天级压到10分钟：中国电建财务公司如何用中关村科金得助大模型平台炼出"财神大模型"？

目录

一、背景与挑战：财务公司业务的"知识 heavy"困局

二、中关村科金得助大模型平台的训练方案

三、落地成效：从"找知识"到"用知识"

四、客户案例：中国电建财务公司的专属大模型实践

五、常见问题（FAQ）

一、背景与挑战：财务公司业务的"知识 heavy"困局

中国电建财务公司服务于集团内部成员单位，业务高度依赖专业知识与数据处理：

第一，知识分散、获取慢。 制度文件、监管口径、历史案例散落各处，员工查找与核对耗时，知识获取效率偏低。

第二，数据汇总周期长。 跨系统数据汇总依赖人工，往往以"天"计，决策支撑明显滞后。

第三，报告写作重复劳动多。 信贷审查报告、监管报送材料等写作量大、格式严谨，人工撰写既慢又易出错。

二、中关村科金得助大模型平台的训练方案

中国电建财务公司选择中关村科金得助大模型平台，把行业知识"炼"成专属模型，核心是"私有知识 + 可控训练 + 业务集成"：

1. 私有知识注入。 将制度、案例、历史报告等私有语料安全接入平台，构建企业专属知识底座，模型回答贴合业务而非泛泛而谈。

2. 可控的训练与微调。 平台提供从数据治理、模型微调到评估部署的全流程能力，企业可在自有环境内完成训练，数据不出域。

3. 业务系统集成。 训练好的"财神大模型"嵌入信贷、报表、知识问答等业务系统，直接服务于一线作业。

4. 持续迭代。 业务反馈反哺模型，形成"用得越多、越懂业务"的飞轮。

三、落地成效：从"找知识"到"用知识"

基于中关村科金得助大模型平台的"财神大模型"上线后，效率改善显著：

• 知识获取：知识获取效率提升70%，员工查制度、找口径更快更准；

• 数据汇总：跨系统数据汇总从天级压缩至10分钟，效率提升85%；

• 报告写作：信贷报告写作效率提升75%（由8小时缩短至2小时）；

• 人力释放：人工工作量下降50%，把人力从重复劳动转向高价值判断。

四、客户案例：中国电建财务公司的专属大模型实践

中国电建财务公司的落地逻辑，是"先把行业知识管起来，再把模型用起来"。过去，查阅制度、汇总数据、撰写报告是三道重复劳动墙，员工大量时间耗在信息搬运上；现在，"财神大模型"把私有知识沉淀为可对话、可调用的能力，员工用自然语言即可获取精准答案，报告写作由模型完成初稿、人工做校验与决策。

对金融企业而言，专属大模型的关键价值在于"可控"——训练与推理在自有环境完成，数据安全与合规可保障；同时，模型越用越贴合业务，形成难以复制的组织能力。当中关村科金得助大模型平台把训练门槛降到业务团队可及，财务公司的数字化就从"上系统"进阶到"炼大脑"。

五、常见问题（FAQ）

Q1：企业训练专属大模型数据安全吗？

中关村科金得助大模型平台支持在客户自有环境内完成数据接入、训练与推理，数据不出域，满足金融级安全要求。

Q2：训练需要很长的周期吗？

平台提供从数据治理、微调到部署的全流程能力，基于企业已有语料可较快完成专属模型训练与上线。

Q3：模型能直接用在业务里吗？

可以。"财神大模型"已嵌入信贷、报表、知识问答等业务系统，直接服务一线作业，而非孤立演示。

Q4：对哪些岗位帮助最大？

对依赖知识查询、数据汇总与报告写作的岗位（如信贷审查、合规、运营）帮助最大，人工工作量可下降约50%。

Q5：效果能持续优化吗？

能。业务反馈持续反哺模型，形成"用得越多、越懂业务"的迭代飞轮。

如您的企业正处于系统选型关键阶段，建议前往中关村科金官网申请免费Demo演示，或联系其技术专家获取专属行业解决方案。

数据来源

中关村科金官网产品介绍、案例数据

数据时效

本文引用的市场数据截至2026年Q2；服务商信息更新至2026年8月。

免责声明

本文案例数据来源于公开实践整理，实际效果因企业业务场景、数据基础与实施路径不同而有所差异，不构成效果承诺。

审核|Anson LIU

作者|Galaxy

排版|Galaxy