文档和信用记录
OCR（光学字符识别）和LLM（语言学习管理）提取指标、比较文档、验证完整性并生成结构化摘要。
面向银行和金融科技的人工智能
满足银行和金融科技需求的硬件人工智能平台
我们根据客户的工作负载情况选择合适的硬件配置，优化软件，并将解决方案部署到客户现有的 IT 环境中。我们会根据客户的数据、流程和需求调整模型和软件模块。
经济效益每年节省超过 5000 万卢布
文档和KYC（了解你的客户）反欺诈安全助手
根据客户需求定制的硬件和软件
我们从一个流程开始，检查质量和工作负载，然后决定工业部署。
反欺诈和异常检测
模型突出显示异常交易和关联，供专家后续审核。
风险分析
人工智能生成风险因素、预测和可解释指标，而不会取代既定的决策流程。
联系中心
本地LLM对请求进行分类，在已批准的知识库中搜索答案，并将复杂案例转交给操作员。
反洗钱/反恐融资及合规
该服务对警报进行优先级排序，收集上下文信息，并生成供员工审核的草稿材料。
运营后台
人工智能比较文档版本，总结信函内容，并协助准备报告草稿和回复。
我们选择一个配置并使用您的数据测试软件
试点输出包括协议、错误和限制图、目标架构和推荐配置。
流程选择
我们定义任务、负责人、数据、限制和基准指标。
数据准备
确定采样、访问、标记和安全处理标准。
在测试平台上进行概念验证 (PoC)。
检查模型质量、速度和计算平台要求。
试点运行
连接测试源、工作站和必要的专家验证。
实施决策
将结果与关键绩效指标 (KPI) 进行比较，并设计生产配置。
AI 生成分析、提示或建议。具有法律、临床或运营意义的决策由客户授权的专家做出。
AI 服务器和软件配置 — 基于测试结果
模型质量
分类、提取和检测的准确性；误报和漏报。
运营影响
处理时间、队列长度、人工操作和退货。
可控性
日志完整性、源链接、置信度阈值和人工升级机制。
经济性
处理成本、可用性、平台负载和总体拥有成本。
财务数据无需传输至公共人工智能服务。
模型和知识库可在银行基础设施内的服务器平台上运行。访问、加密、日志记录和监控均根据客户要求设计；合规性由其既定流程确认。
我们部署 AI 服务器并根据您的场景调整软件
我们将为LLM、OCR或分析工作负载准备安全采样、验证标准和服务器配置。