金融科技新范式：首个“大模型+小模型”双脑协同智能体，重塑流动性管理“未来视界”
时间：2026-01-28
来源：中远海运财务公司
作者：中远海运财务公司
浏览量：25
字号： [ 大 ] [ 中 ] [ 小 ]
【导语】 在金融科技深水区，如何让AI不只是“聊天工具”，而是成为严谨的“金融决策助手”？公司最新上线的流动性预测智能体给出了答案。本项目首次落地“判别式AI”核心技术，构建“通用大模型+业务小模型”协同架构，为公司资产负债管理打造了一套具备前瞻视野的“智能雷达”。
▲ “双脑协同”架构示意图
01 破局：当“翻译官”遇上“精算师”
在传统的流动性管理中，业务人员面临着双重痛点：一是手工测算耗时费力，二是模型调整滞后于市场变化。而市 面上的通用大模型虽然能言善辩，却常因“幻觉”问题无法处理严谨的金融指标计算。
本项目创新性地采用了“双脑协同”架构，完美解决了这一矛盾：
右脑（通用AI大模型）：懂你意图的“翻译官”
利用意图识别与语义分析能力，负责听懂用户的口语化提问，处理歧义，提取关键参数。
左脑（业务场景小模型）：严谨计算的“精算师”
基于深度梳理的资产负债端业务逻辑（如贷款、同业存单、企业收付款等），负责执行毫厘不差的指 标预测与推演。
通过“大模型识意图、小模型算数据”，我们成功构建了一条从自然语言到精准决策的闭环路径。
02 体验：从“手动挡”升级“自动驾驶”
流动性预测智能体的上线，彻底改变了交互方式。以前需要数小时的手工报表统计，现在只需一场简单的对话。
为了解决自然语言中常有的“信息缺失”难题，项目团队研发了“判别式参数校验引擎”，实现了智能的多轮对话 与参数补全。
这种“一句话推演未来”的能力，不仅大幅降低了操作门槛，更让管理层和业务部门能够随时随地进行沙盘推演， 极大提升了决策的自主性与时效性。
▲ 智能化流动性预警交互界面
03 价值：构筑资产负债管理的“智慧防线”
作为公司探索判别式AI核心技术自主可控的重要试点，该项目的价值远不止于“提效”：
前瞻性预警： 变“被动看报表”为“主动做预警”。通过高频、动态的场景推演，提前发现潜在的流动性缺口，为资金配置争取宝贵的时间窗口。
夯实管理基础： 实现了业务规则的结构化建模与知识融合，将资深的流动性管理经验转化为可复用的数字资产，助力集团降本增效。
技术自主可控： 跑通了“意图识别-参数提取-业务计算”的全链路技术路径，为公司后续在更多核心金融场景落地AI智能体积累了宝贵的实战经验。
上一篇：无
下一篇：鞍钢集团财务公司四川分公司喜获四川省金融学会年度重点课题研究奖
版权所有 2011 中国财务公司协会 京ICP备05040813号 京公网安备110
{{currentVideo.desc}}
如需找回密码请联系协会！
提示：{{errormsg}}
地址：北京市西城区月坛南街1号院5楼6层
邮编：100033
总机：010-88665777
传真：010-88665755
请输入8-16个字符的密码,必须包含数字，大小写字母，其他字符（如@、！、$）字符组成,达到安全级
密码已经达到安全级，可修改密码
{{errormsg}}
举报电话： 010-68394085
