庐山恋电影

场景描述传统小模型质检模式面临三重困境：1、运营效率低下，小模型质检需要对证券违规的 20 余项质检点，例如代客交易、夸大营销、提供问卷标准答案等进行逐一配置，需要积累大量正则或语料实现模型的搭建，一个模型搭建需要耗时 2 人天，并且需要持续积累优化以提升效果，比较费时费力；2、对于 " 分层展业 " 的重要质检场景，小模型质检并无较好的搭建方案，难以对此类问题进行有效监督；3、小模型质检的准确率和召回率较低，无法实现全面的风险规避。解决方案1、基于大模型语义理解的 " 券商通用违规 " 智能体：实现 1 个智能体即可精准捕捉暗示返佣、不当承诺、夸大营销、内幕交易等 20 余类违规点，实现对违规场景的精准识别和违规原因分析；2、基于大模型语义理解的 " 分层展业违规 " 智能体：通过对接客服人员的资质信息（如投顾、非投顾），并结合大模型的深度语义理解能力，完美解决小模型难以实现的分层展业质检，及时发掘越界展业行为；3、全量数据处理中枢，实现每日 5 万条会话的 100% 覆盖。该系统上线后，模型迭代周期缩短至 3 天，大幅减少繁复的模型运营工作；质检准确率召回率显著提升，有效助力管理层精准把控业务节点的合规健康度。成效华福证券与中关村科金联手打造的证券行业大模型智能质检系统，通过 AI 大模型技术创新，突破传统小模型质检瓶颈，为证券行业数字化风控提供了创新实践样本。通过 AI 大模型技术与业务场景深度融合，实现 100% 全量质检，质检准确率提升 40%，投诉率降低 12%，助力华福证券合规展业，高质量发展。