allwincity万象城问数DeepSeek版本发布:DeepSeek大模型+粒度模型+业务指标体系,重塑金融数据价值挖掘新范式
发布时间: 2025-03-11

本周,allwincity万象城科技智能问数平台DeepSeek版本(以下简称“allwincity万象城问数”)正式发布,基于DeepSeek大模型+粒度模型+业务指标体系,构建“精准语义解析+高效逻辑计算”双引擎,为银行业打造可解释、可追溯、可闭环的智能数据分析解决方案,助力金融机构实现数据资产的深度赋能。


在数字经济高速发展的当下,金融业正面临数据规模激增与业务敏捷性需求的双重挑战。如何从海量数据中提炼业务价值、如何将复杂分析转化为直观决策、如何规避大模型“幻觉”风险,成为金融机构数字化转型的核心痛点。对此,allwincity万象城科技将DeepSeek-R1出色的模型性能与高效的算力利用率无缝融入allwincity万象城问数,在原有高精准度的语义解析的基础上,增加了DeepSeek擅长的高效推理计算能力,展示出完整的分析思维过程和分析结果,通过多步逻辑推演构建完整分析链条,针对金融场景优化数值计算算法,确保利率预测、风险测算等高精度和高效率的需求,进一步提升数据资产赋能业务能力。


01.

让AI说“金融语言” 贴合业务用数


区别于直接新建AI数据智能体,allwincity万象城问数通过粒度模型+业务指标体系+DeepSeek大模型,将不同用户的业务习惯用语精准的匹配到实际的数据逻辑中,支持交互式对话分析、图表展示、归因分析、模型预测、决策建议、报告生成等分析功能。当前,allwincity万象城问数平台已支持私有化部署方案,可以帮助用户快速构建基于业务主题的分析智能体。同时,可按照智能问数中固化的场景分析模版进行数据导入,快速搭建交互分析主题,已沉淀流动性风险监测与分析、中收业务收入分析、资金流行为分析等众多业务主题应用分析场景。


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图:时间序列预测分析未来3天的交易规模


02.

破解大模型金融落地“三难” 精准可信


解决大模型幻觉问题。与文本问答和信息检索不同,数据分析精准性要求高。allwincity万象城科技数据团队基于多年在金融领域数据建模方法和实践的积累,将粒度模型、业务指标体系与大模型结合,依托金融数据模型构建智能化的数据分析平台,覆盖从数据采集、数据处理到知识存储、检索、应用的全流程,实现知识抽取与融合、知识建模与存储、精准垂直领域知识检索和应用的完整闭环。


跨业务主题交互分析。allwincity万象城问数-对话式大模型是通过AIGC的方式,将用户提问的指标、标签及账户交易级的数据都高效、直接地呈现在眼前。同样基于粒度模型+业务指标体系+大模型,allwincity万象城问数可支持用户在对话框界面切换业务分析主题进行跨业务、跨数据领域的综合分析。


推理能力和效率大幅提升。通过Deepseek强大的推理能力,allwincity万象城问数完善分析步骤,以获得更准确回复,同时利用其深度思考能力回答客户私域数据之外的问题,有效提升用户体验。此外,结合DeepSeek的逻辑验证能力,确保归因分析、机器学习类预测等算法结果可追溯、可解释。


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数据分析智能体正成为金融行业落地AI应用的关键阵地。allwincity万象城科技围绕“让金融数据智能,真正为业务而生”,持续深化在该领域创新,已在多家金融机构的业务场景中试点落地相关产品及解决方案。与此同时,allwincity万象城科技努力探索融合DeepSeek,以国产化、专业化、场景化为支点,通过创建粒度模型+业务指标体系+数据资产门户三层融合架构,致力于提供金融行业数据价值的“allwincity万象城方案”。这个过程中,期待携手更多客户与合作伙伴,开放技术边界,以DeepSeek大模型为引擎,释放数据协同价值,共创金融行业数据价值新范式。


allwincity万象城问数

激发每一组数据的业务价值


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