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金融AI引擎 · 驱动智能 · 金融新生态

融合先进AI技术与金融专业知识

打造全方位智能金融解决方案

系统正在完善中

数据FinCorpus

覆盖多维度金融数据,支持深度分析与模型训练

1000万+金融文档
覆盖银行、证券、保险等领域
结构化与非结构化数据融合

模型FinModel

Fin-R1-Pro专为金融领域优化的大语言模型具备专业知识与推理能力

金融知识准确率95%+
多轮对话与复杂推理
低延迟高并发处理

评测FinEval

权威金融AI模型评估体系,确保模型性能与可靠性

100+金融专业评测维度
实时性能监控与分析
行业标准对比报告

智能体FinAgent

端到端金融智能应用,赋能各类业务场景

智能客服与营销
风险评估与管理
投资顾问与分析

AI智能新体验从单点突破到全局掌控

更多Agent

金融风险合规检测

结合LLM、规则、条件判断和代码执行等,构建"主审+复核"双节点审核逻辑,实现金融合规审核的高准确率和可解释性,输出结构化结果,助力人工复核效率提升

股票舆情信息智能抓取

实时捕捉股票相关最新财经资讯,一键获取核心金融新闻,为投资决策和市场研判提供高效资讯支撑

场外期权类金融产品计算

通过多模态识别,智能抓取场外期权类金融产品的核心信息,然后调取计算器和金融数据计算产品估值,帮助客户更好理解产品价值

事件影响分析

通过大模型深度思考和知识库沉淀,对事件进行股票市场的多维度分析,并输出相关股票和潜在影响

股票舆情风险检测

基于金融大模型和沉淀数据,对输入股票池的潜在舆情风险进行检测,输出在股票池中可能存在的舆情风险

AI理论变生产力 “金融+AI数据”

更多模型

生成式人工智能应用工程师

AI卫士模型智能AIGC应用

生成式人工智能应用工程师是负责设计、开发和优化生成式AI系统的专业技术人员。他们运用深度学习、自然语言处理等前沿技术，构建能够自主生成文本、图像、代码等多样化内容的AI模型，推动人工智能技术在各个领域的创新应用。

AI走向规模化应用

AI规模化应用的核心是“全链路、广覆盖、高适配”，即打破技术应用的碎片化壁垒，将AI能力深度融入企业价值链的核心环节，实现从单个场景优化到全业务流程重构的跃升。其背后离不开多重动能的协同驱动：在技术层面，大模型能力的持续迭代为规模化奠定基础。多模态技术的突破让AI能够无缝处理文本、图像、音频等多种信息，而端云协同架构的成熟则实现了“云端复杂训练+端侧高效推理”的成本优化，使千...

AI如何重构金融价值链

金融价值链以资金融通为核心，串联起客户服务、产品设计、投研决策、风险管控、运营管理等关键环节，其传统运作模式长期受限于信息不对称、数据处理效率低、人力成本高企等痛点。随着AI技术从聊天机器人（Chatbot）的外围辅助模式，逐步演进为智能助手（Copilot）的决策支持模式，并向自主代理（Agents）的自主决策模式进阶，一场深刻的价值链...

金融机构的AI实践

AI技术已从金融机构的“试点创新工具”升级为“核心生产要素”，推动行业从数字化向智能化纵深演进。从银行、证券到保险，各类金融机构纷纷以大模型与智能体技术为核心，围绕客户服务、风险管控、投研决策等关键场景布局实践，实现从单点效率提升到全链路业务重构的跨越。这一过程中，金融机构不仅探索出多元技术落地路径，更在组...

从效率工具到价值引擎，AI时代的商业机遇

当AI技术从实验室的理论探索走向产业界的规模化落地，其商业角色正发生根本性跃迁：从替代重复性劳动的“效率工具” 升级为驱动业务增长、重构产业逻辑的“价值引擎”。这一转变不仅打破了传统商业的线性增长模式，更在场景创新、生态协同、产业升级等维度催生了海量新机遇。企业能否抓住这...

金融全场景助推金融业数字化转型

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金融机构的AI实践

依托大数据、云计算、人工智能等先进技术,众多金融机构积极践行社会责任与“金融为民”崇高使命,全方位提升金融服务效率与普惠性——通过大数据赋能,金融机构全面扩大普惠金融服务边界,解决中小企业融资难融资贵、普通民众缺乏金融服务等问题;通过AI等前沿科技赋能,金融机构实现千人千面式金融服务,服务越来越多新市民与三农人群,助力新市民提升生活品质,让乡村更加繁荣,为实体经济持续稳健发展创造注入更多的“金融活水”。