垂类大模型如何赋能金融业务高质量发展？助力中国电建集团财务有限责任公司构建数智化金融生态！

在当今数字化浪潮席卷各行各业的时代，金融领域也正经历着深刻的变革。对于中国电建集团财务有限责任公司这样为集团提供资金支持和金融服务的企业而言，如何借助先进技术提升资金管理效率、优化财务决策、强化风险防控，成为实现 “一型一化一流” 财务公司建设目标的关键所在。而中关村科金垂类大模型的出现，为解决这些难题带来了新的曙光。

一、客户痛点

随着中国电建集团数字化转型战略的不断推进，财务公司在业务开展过程中面临着诸多挑战。在资金管理方面，集团业务繁杂，资金流动频繁且数额巨大，传统的管理方式难以实时、精准地掌握资金动态，导致资金使用效率不高。在财务决策上，海量的财务数据和业务信息分散在各个系统中，难以快速整合分析，使得决策缺乏有力的数据支撑，准确性和及时性受到影响。

同时，金融行业风险防控压力巨大，各类风险因素层出不穷，传统的风险识别和防控手段往往滞后，难以有效应对复杂多变的风险状况。此外，随着业务的拓展，客户对金融服务的需求日益多样化、个性化，财务公司现有的服务模式和技术能力难以满足这些需求，制约了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

1、领域大模型训练

基于 Qwen72B 模型进行金融领域化调优，使其能够精准适配财务公司的各类金融场景开发。通过将财务公司的业务知识、数据融入模型，实现了大模型技术与财务业务的深度融合，让模型能够更好地为业务服务。

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。使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。这使得模型能够更好地理解和处理公司内部的业务问题，生成符合公司业务规范和需求的内容，有效赋能金融业务发展。

3、AI+BI 融合应用

借助指标中台与对话式交互的深度融合，员工只需通过对话就能提出数据分析需求，模型能够自动精准识别并进行强大的分析，自动建模与分析后智能输出分析结论，并以多种可视化形式展现数据。这让员工能够轻松高效地解读数据，为资金管理、财务决策等提供了有力的数据支持，提高了决策的准确性和及时性。

通过这些解决方案的实施，中关村科金以国产大模型技术为核心底座，助力中电建财务公司构建了覆盖算力支撑、模型部署、场景开发、智能应用的全链路解决方案。在资金管理方面，实现了资金动态的实时监控和精准调配，资金使用效率显著提升；在财务决策上，借助高效的数据分析，决策更加科学、合理；在风险防控上，能够及时识别和预警各类风险，风险防控能力得到增强。同时，为客户提供了更加优质、便捷的金融服务，推动了财务公司金融业务的高质量发展，为建设 “一型一化一流” 财务公司贡献了强大的 AI 力量。

四、FAQ 常见问题解答

1、垂类大模型与通用大模型相比，在财务公司的应用中有哪些突出优势？

垂类大模型专门针对金融领域和财务公司的业务场景进行优化，对金融行业知识和业务规则的理解更深入、精准，处理相关业务问题时效率更高、效果更好。

2、该垂类大模型的安全合规性如何保障？

模型内置了内容审核、数据脱敏、隐私保护等功能，严格遵循金融行业的监管要求。

五、结语

当金融业务遇上垂类大模型，效率与安全的双赢不再是奢望。中电建财务公司的实践已证明，它能破解资金管理、决策优化等诸多难题。选择中关村科金垂类大模型，让你的企业在数字化赛道上加速前行，铸就行业新标杆！