北京金融科技產業聯盟人工智能專業委員會近日發布兩項重要團體標準——《大語言模型金融應用技術要求》與《大語言模型金融應用評測規范》。這兩項標準由中國工商銀行牽頭，聯合螞蟻集團、華為、同盾科技等十余家機構共同編制，旨在為金融行業大語言模型的應用提供統一的技術框架和評測基準，推動行業規范化發展。
隨著大語言模型技術的快速迭代，金融行業在應用過程中面臨技術規范缺失、評測標準不統一等痛點。新發布的兩項標準系統梳理了金融大模型的應用框架，明確了系統能力、任務能力、安全可信能力等維度的基線要求，并構建了覆蓋通用能力、金融專業能力、系統性能及安全可信性的全景式測評體系。這一舉措為金融機構在模型開發、風險評估及創新應用等環節提供了標準化路徑，有助于加速技術落地與行業數字化轉型。
作為核心參編單位之一，同盾科技基于在決策智能與金融風控領域的深厚積累，為標準制定貢獻了大量實踐案例與技術洞察。該公司長期參與行業標準建設，截至目前已主導或參與9項國際標準、60余項國家及行業團體標準的研制工作，累計申請有效發明專利近500件，形成了覆蓋技術架構、安全合規、風控應用等全鏈條的標準體系。
在技術應用層面，同盾科技推出金融行業首個可實際落地的垂直領域風控大模型“諸葛?”。該模型集成智能決策引擎、知識構建、內容生成與風控特征挖掘四大核心能力，能夠針對復雜金融場景提供動態決策支持。例如，在信用風控環節，模型可實時分析多維度數據，精準識別潛在風險；在反欺詐領域，通過關聯圖譜與行為模式分析，有效攔截新型詐騙手段。目前，該技術已服務于銀行、保險、互聯網金融等機構，覆蓋反洗錢、市場趨勢預測等關鍵業務場景。
同盾科技自主研發的新一代決策智能操作系統“智策?-Archer2.0”為模型運行提供了底層支撐。該系統通過模塊化設計實現技術架構與業務場景的解耦，支持金融機構根據自身需求靈活配置風控策略。在實際應用中，某股份制銀行借助該技術將信貸審批時效縮短60%，同時將欺詐交易識別準確率提升至98%以上，顯著提升了運營效率與風險防控能力。
業內專家指出，金融行業對技術可靠性與合規性要求極高，標準化建設與自主可控技術是推動大模型規模化應用的關鍵。同盾科技通過“標準制定+技術落地”的雙輪驅動模式，不僅為行業提供了可復制的實踐范本，更通過開放生態合作加速了技術普惠進程。隨著更多金融機構引入智能化風控體系，金融科技將向更安全、高效、包容的方向演進。
