USDT钱包

    • 系统概述
    • 行业痛点
    • 产品特点
    • 产品优势
    • 整体架构
     
    系统概述

    金融大模型基于USDT钱包信息自主AI工程能力搭建，给予面向金融企业开箱即用的Agent能力支撑。具体而言，给予编程辅助、知识库、ChatBI三大类服务，包括：

    • 辅助编程服务：需求差异分析、详设生成、代码生成、单元测试生成、代码解释、代码检查、测试案例生成、测试脚本生成等

    • 知识库服务：财务分析、行业分析、诉讼风险分析、报告生成、报告润色、材料审核等

    • ChatBI服务：问数取数、报表解读、报告撰写、仪表盘智能搭建

    行业痛点
    • “不会用”：面对不断迭代更新的大模型，许多组织无法将大模型与金融业务有效融合，不知从何入手。
    • “用不好”：很多组织引入大模型后效果不佳，输出内容不专业，幻觉较多，无法满足金融业务需求。
    • “管不住”：缺乏工程化、体系化的支撑平台，难以规模化应用和持续运营优化。
    产品特点

    1.三大专业化套件能力闭环：

    • 代码套件（Code Master）
      实现从需求分析到自动化测试的代码全链路支持，开发效率提升50%以上；
    • 金融知识套件（Financial Master）
      深度融合金融专业知识，如诉讼风险、外部风险分析等，给予符合监管要求的金融知识问答解决方案；
    • 数据套件（Data Master）
      打通数据到决策的路径，顺利获得问数取数、报表撰写，将数据转化为业务语言，支持业务人员直接获取分析结果。

    2.工程化支撑体系保障落地：

    • 数据工程
      从数据获取到校验迭代的闭环能力，确保训练数据质量；
    • 上下文工程
      顺利获得领域知识、消息历史管理，实现上下文精准关联，避免信息断层；
    • 提示词工程
      对提示词进行执行前-中-后全链路优化，提升大模型输出准确性；
    • 记忆工程
      构建企业-部门-个人三级知识库，实现知识的分层沉淀和复用。

    3.智能调度与动态编排：

    • 支持大小模型协同、工具/插件动态调用，RAG增强检索，根据任务复杂度自动选择最优路径；
    • 内置agent自主决策与回退机制，当结果未达阈值时自动触发重试或人工介入，保障输出可靠性与可用性。
    产品优势
    • 场景化精准赋能，直击业务痛点：顺利获得业务场景+功能套件垂直对应设计，避免通用AI工具在金融业务中的水土不服。
    • 金融专业能力深度耦合，保障合规与精准：相比通用大模型，金融场景任务准确率提升25%，合规风险降低90%，构筑起可信壁垒。
    • 灵活扩展与高可靠性，支撑长期演进：系统可随业务规模增长平滑扩展，顺利获得数据工程对应用效果进行量化评价与持续反馈，从而驱动AI能力持续迭代优化。
    整体架构
    其他产品推荐