智能驱动DeepSeek-R1大模型赋能监管科学技术创新实践

时间: 2025-03-05 17:58:57 |   作者: 实力展示

  近期，为了给客户提供更多的大模型选择，同时满足金融机构对数据安全的核心需求，悦锦数科自主研发的金融监督管理大模型“智能监管报表解决方案IntelliReg”完成重要技术升级——在原有技术框架基础上，创新融合DeepSeek-R1引擎并支持私有化部署方案，此次升级通过私有化部署能力+AI技术双轮驱动，实现AI技术在报表生成和知识解读传承等领域深层次地融合，加速推动金融行业实现数智化转型，实现了三大突破。

  支持本地化部署架构，确保敏感数据全程封闭处理。在合规落地场景中，解决方案内置「双闭环风控体系」：在安全闭环方向，遵循《金融数据安全分级指南》《个人金融信息保护技术规范》，实现字段级动态脱敏、国密算法传输加密、全链路操作审计，满足等保三级与跨境数据安全要求；在智能闭环方面，基于大模型的监管规则实时解读能力（如1104报表、EAST5.0规范），自动校验数据逻辑冲突，生成合规治理知识图谱，错误率较传统人工核查下降95%。

  报表生成效率提升40%，复杂监管知识解读准确率达98.7%。如悦锦数科通过自然语言指令解析，对报表需求来做实时意图解析，从而自动关联企业业务系统数据源，生成SQL查询或API调用指令；预置30+企业系统的标准化API与数据库驱动，通过大模型自动生成适配代码，减少对接成本；同时IntelliReg内置监管合规知识库，实现监管报表的自动校验数据逻辑，生成合规风险提示与修正建议。

  依托自主研发的IntelliReg「智能生态适配引擎」，悦锦数科的解决方案深度兼容金融机构现有IT架构（包括核心银行系统、信贷管理平台、监管报送应用等），通过“零侵入式对接+模块化可插拔”设计，支持API、SDK、文件交换等多模式接入，无缝融入行方技术生态，将智能化改造成本降低80%以上。

  长期以来，悦锦数科紧密关注AI领域的前沿动态，并快速将最新的DeepSeek大模型等先进的技术适配到“IntelliReg”的迭代升级中，持续提升产品的智能化水平和性能，确保始终为客户提供最先进、高效的解决方案。

  作为金融监督管理科技领域的专业服务商，悦锦数科自2022年起加速推进智慧监管战略转型，创新构建基于大模型的智能监管报表解决方案——IntelliReg。该方案深度整合知识库体系与五大核心技术模块：检索增强生成技术（RAG）、智能代理模块（Agent）、模型训练与微调框架、Text2SQL语义解析引擎及大语言模型（LLM），通过智能化技术矩阵实现监管数据的精准映射与动态解析。在此基础上，自2024年起，悦锦数科依托自主研发的模型训练平台，完成对开源千问大模型的垂直领域深度训练，通过参数优化、领域知识注入及合规性强化学习，使模型在金融监督管理场景的语义理解准确率较开源版本有较大的提升，验证了团队在复杂模型工程化落地的技术积累。目前，该解决方案已为监督管理的机构打造全周期智能处理闭环，实现监管报表生成效率大幅提升。

  自动化报表生成：自动化流程大幅度提升工作效率，减少人工干预，确保报表的及时性和准确性。

  灵活的报表定制：系统支持个性化的报表定制，满足多种用户的特定需求，增强报表的适用性和灵活性。

  强大的数据分析能力：系统具备深入挖掘数据价值的能力，帮助金融机构从海量数据中提取关键信息，支持决策制定。

  悦锦数科以“智能驱动、场景贯通、效率革新”为核心，努力为金融机构打造覆盖报表开发全生命周期全场景的智慧化解决方案。从多源异构数据实时接入，到AI自动建模与智能清洗；从自然语言交互生成动态指标看板，到预测性分析驱动的决策建议；从复杂业务逻辑的自动化解析，到自适应报表可视化展现——悦锦数科以“数据+算法+场景”三位一体的能力，支撑金融机构从基础报表到高阶分析的全场景需求。无论是传统固定报表的智能化升级，还是实时分析、移动BI、监管报送等复杂场景，悦锦数科均能通过AI引擎实现开发效率提升70%以上，让数据洞察真正成为业务增长的“零时差引擎”。

  依托于不断精进的大模型技术，悦锦数科在“IntelliReg”之外，更进一步将人工智能技术拓展至监管业务的多个关键环节，持续推动大模型技术与金融业务的深层次地融合，并取得了一系列创新成果。

  针对监管指标繁多且更新频繁的挑战，悦锦数科基于大模型和智能分析技术，构建了一套高效的指标开发与管理体系。该体系能够智能化地处理和分析指标数据。指标建设通过丰富的指标知识库与数仓等数据库结合，大模型能够智能解析并自动调用有关信息，快速生成准确、高效的SQL查询语句。

  为构建数字化研发治理体系，悦锦数科率先将AI代码智能评审纳入企业级质量管控流程。通过建立“智能检测-自动分发-闭环跟踪”三位一体管控机制，创新研发自动化代码审计平台，并深度集成至SDL框架（安全开发生命周期）：基于大模型神经网络学习算法构建23类代码缺陷特征库，通过静态分析引擎实时扫描提交代码；同步搭建钉钉机器人预警中心，建立分级告警即时推送机制，研发人员提交代码后，实现评审结果1分钟触达开发测试人员，程序BUG、高危漏洞3分钟内触达技术负责人及质量委员会，日报总结程序质量及问题修复情况。该体系推动代码评审模式从“人工抽检”向“流程治理”转变，使代码准入合格率提升至98%，关键系统漏洞率下降67%，形成可追溯、可量化的研发质量智能防护网。

  面对日益繁复的监管制度，悦锦数科创新性地利用大模型的自然语言解决能力结合自己业务沉淀和积累，结合知识库Agent实现了对政策文件的智能解读。这不仅帮助用户快速理解和把握政策要求，更提升了合规工作的效率和准确性。

  未来，悦锦数科将持续深化人工智能技术在监管报送场景的融合创新，对外通过智能合规引擎赋能金融机构数字化转型，对内精修数字内功，打造数据治理中枢与智能Agent工厂双轮驱动体系。通过构建创新成果共享量化机制，悦锦数科致力于实现技术能力沉淀与业务价值转化的双向循环，以内外协同的创新生态持续推动金融合规领域的智能化升级。返回搜狐，查看更加多