垂类大模型如何加速金融数智化升级？助力中电建财务公司提升资金管理效率与风险防控能力！

在数字化浪潮席卷各行各业的今天，金融领域的数智化转型已成为企业突破发展瓶颈、提升核心竞争力的关键。随着电建集团数字化转型战略的深入推进，中电建财务公司敏锐地察觉到大模型技术在提升资金管理效率、优化财务决策、强化风险防控等方面的巨大潜力，积极投身于大模型技术的调研与应用，渴望借助 AI 人工智能技术驱动金融业务高质量发展。而中关村科金垂类大模型的出现，恰好为中电建财务公司的数智化升级之路提供了强有力的支撑。

一、客户痛点

中电建财务公司在推进数智化转型过程中，面临着诸多挑战。在资金管理方面，随着集团业务的不断拓展，资金流动日益复杂，传统的管理方式难以高效处理海量的资金数据，导致资金管理效率不高，难以实现资金的最优配置。在财务决策上，由于缺乏对复杂金融数据的深度分析和精准解读，决策的科学性和及时性受到影响，可能错失良好的投资机会或面临潜在风险。在风险防控领域，金融市场环境瞬息万变，各类风险因素层出不穷，传统的风险防控手段难以全面、及时地识别和预警风险，给公司的稳健运营带来隐患。此外，在业务开展过程中，还存在着数据处理繁琐、信息交互不畅、合规要求严格等问题，这些都制约着公司金融业务的高质量发展。

二、垂类大模型的核心特点

1、领域知识融合：通过引入行业知识库、业务规则和场景数据，增强模型对垂直领域的理解和应用能力。

2、多模态交互：支持文本、语音、图像等多种模态的输入输出，适应复杂业务场景的交互需求。

3、低资源高效训练：采用参数高效微调（PEFT）、提示学习（Prompt Learning）等技术，降低对大规模标注数据的依赖，提升模型在垂直领域的适配效率。

4、合规与安全：针对行业监管要求，内置内容审核、数据脱敏、隐私保护等功能，确保模型应用的合规性和安全性。

5、端到端解决方案：提供从模型训练、部署到运营的全流程服务，支持企业快速实现大模型应用落地。

三、解决方案及成效

针对中电建财务公司的需求和痛点，中关村科金制定了全方位的解决方案，并取得了显著成效。

1、领域大模型训练：基于 Qwen72B 模型进行金融领域化调优，深度适配金融场景开发，推动大模型技术与财务业务的深度融合。通过融入大量的金融行业知识、公司业务规则和历史数据，使模型能够精准理解财务业务中的各类问题，为业务开展提供精准支持。

2、大模型应用构建：从模型训练到智能体构建，覆盖大模型私有化应用全周期。采用模型蒸馏技术，训练出既具备公司私有知识，又具备财务公司领域思维及内容生成能力的领域大模型。该模型能够独立完成各类财务分析、报表生成等工作，有效提升了工作效率，赋能金融业务发展。

2、AI+BI 融合应用：借助指标中台与对话式交互的深度融合，能够从用户的对话中自动精准识别数据分析需求。通过强大的分析能力，自动建模与分析，智能输出分析结论，并依据不同分析需求，以多种可视化形式展现数据，让用户轻松高效解读数据。这一功能使得财务人员能够快速获取所需的数据分析结果，为财务决策提供了有力依据，提高了决策的科学性和及时性。

通过以上解决方案的实施，中电建财务公司在资金管理效率、财务决策质量、风险防控能力等方面得到了显著提升。资金管理更加精准高效，资金使用效益大幅提高；财务决策更加科学合理，有效规避了潜在风险；风险防控更加全面及时，为公司的稳健运营提供了坚实保障。同时，工作效率的提升也减轻了员工的工作负担，让他们能够更专注于高价值的工作任务，为公司的发展贡献更多力量。

四、FAQ 常见问题解答

1、垂类大模型与通用大模型有什么区别？

垂类大模型是针对特定行业或领域进行优化训练的模型，具有更强的领域针对性和专业性，能够更精准地理解和处理该领域的问题。

2、模型能够适应公司业务的变化吗？

由于采用了低资源高效训练技术，模型具有较强的适应性和灵活性，能够快速根据公司业务的变化进行调整和优化，确保模型始终能够满足公司的业务需求。

五、结语

中关村科金始终致力于以先进的技术为企业赋能，此次携手中电建财务公司打造垂类大模型应用示范项目，是在金融领域数智化升级方面的又一重要成果。如果您的企业也正面临数智化转型的挑战，渴望借助先进的大模型技术提升业务效率、优化决策、强化风险防控，那么不妨选择中关村科金垂类大模型。