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華欽科技完成銀行客戶AI反洗錢輔助審查項目,微調小型大語言模型實現高準確率

2026-09-22 20:30

香港2026年9月22日 /美通社/ -- 華欽科技集團(納斯達克代碼:CLPS,以下簡稱"華欽科技"或"集團")今日宣布,其生成式人工智能(AI)輔助反洗錢(AML)治理與決策框架項目已成功完成。該項目為一家領先的中國商業銀行("客戶")實施,并在香港某監管部門的生成式人工智能(Gen A.I.)沙盒內完成。

該項目針對跨境交易規模持續上升帶來的合規挑戰,創新性地探索了生成式人工智能技術在反洗錢審查領域的深度應用,旨在通過微調領域專用小型通用大語言模型(LLMs),實現風險評級的智能化、自動化生成,為銀行業合規科技(RegTech)發展提供了全新范例。

技術成果顯著:微調小型LLMs表現超越通用多參數大型LLMs

近年來,交易復雜度持續上升,反洗錢審查面臨人工耗時長、標準主觀性強等痛點。同時,監管機構對AI輔助決策的透明度、可解釋性及證據可追溯性提出了極高要求。然而,客戶的生產環境GPU資源緊張,不具備部署通用大模型的條件。

為解決這一問題,項目團隊采用開源的小型LLMs作為基礎模型。通過精密的領域微調與數據工程,成功使其在風險評級準確率上超過90%,不僅大幅超越了基線模型40%,更顯著優于參數多出400%的更大的通用大模型 —— 后者準確率在60%左右。這一成果不僅為該客戶跨境交易合規審查提供了強大的智能輔助工具,更探索出一條"小參數+強微調"替代"大參數高成本"的金融科技落地新路徑。

數據工程破局:合成數據增強

原始數據集由少量真實、脫敏化的案例組成,遠不能滿足微調需求。華欽科技團隊采取兩項關鍵策略:

  • 風險分布匹配:種子數據經過嚴格篩選,以精確匹配客戶真實業務場景的分布——絕大多數為低風險、中等比例為中風險、少數為高風險,確保模型不偏離業務實際。
  • AI智能擴增:利用AI改寫策略,將種子數據大幅擴展為大量不同的數據集。該方法在保留核心風險數據的同時,兼顧數據有效性與多樣性。

面對低風險案例占多數的類別不均衡問題,團隊引入類別加權損失與分層抽樣策略,顯著提升了對高風險案例的識別靈敏度。

攻克生成質量難題:任務解耦與強制證據引用

為解決生成式AI在復雜任務中常見的"幻覺"與信息干擾問題,團隊在模型調優層面進行了兩項關鍵革新:

  • 任務解耦設計:將風險評級、RFI問詢與最終報告拆分為兩次獨立輸出,消除了多任務相互干擾導致的準確率折損。
  • 推理鏈方案調整:初期注入推理理由以提升可解釋性,但發現反而降低準確率,后果斷棄用,改由階段解耦與類別加權方法替代,在保證性能的前提下通過七維評分卡實現可解釋性。

七維評分卡與"人在回路":筑牢合規防線

華欽科技與該客戶的法規部專家聯合制定了涵蓋案例信息完整性、風險評估合理性、分析深度與邏輯性、可疑風險評估充分性、報告結構化程度、調查描述詳實性及結果明確性等維度的加權評分卡,對模型輸出質量進行系統化評估。評估體系引入第三方大模型進行盲法AB測試——打亂微調與非微調模型的輸出順序進行評分,徹底消除位置偏見。

針對極端邊緣案例,項目堅持"人在回路"機制,保留該客戶的業務專家最終裁決權,確保每一份審查結論均可追溯、可復核,充分滿足監管機構對證據可追溯性的監管要求。

客戶反饋及未來展望

客戶業務方對模型的有效性、可解釋性及部署可行性給予高度評價,認為在資源受限下部署一個小型大語言模型,極大降低了實際投產門檻。在一封正式的表揚信中,客戶強調,自今年3月項目啟動以來,華欽科技團隊與該客戶香港分行法規部、科技部緊密合作,并肩作戰、攻堅克難,完成了案例篩選、數據清洗、模型訓練、微調、推理和測試,并順利向監管機構遞交AI沙盒測試報告。項目過程中,華欽科技團隊展現出極高的專業素養、深厚的AI/AML領域知識及嚴謹的交付態度;尤其在模型調優和技術攻堅方面取得超出預期的卓越成果,在調優小型LLM上將可疑交易監控案例分析模型準確率提升至90%以上,充分體現了華欽科技在金融大模型微調與落地方面的硬核實力。隨著知識轉移交流會議完成,本次項目合作圓滿收官。該客戶向華欽科技項目團隊全體成員的辛勤付出和專業支持致以誠摯感謝,并期待未來在更多創新金融科技及AI領域開展進一步深度合作。

與此同時,華欽科技也明確認識到,當前90%以上的準確率仍受限于訓練數據規模,未來性能提升有賴于更多高質量業務數據的持續注入。此次項目的成功,不僅鞏固了華欽科技在金融監管科技領域的技術領導地位,更為大灣區乃至全球金融同業應對跨境合規挑戰,提供了一條務實、高效、可產品化的AI落地路徑。

此外,華欽科技不僅完成了技術驗證與交付,更沉淀出一套通用的金融AI模型訓練方法論,該路徑具備跨場景、跨機構的復制能力,已具備將相同訓練路徑橫向復制至銀行其他業務場景的能力,包括但不限于:

  • 貸款審批輔助:對借款企業及個人的多維數據進行自動化風險評估與授信建議生成。
  • 信貸監控:對存量信貸資產進行持續風險監測與預警。
  • 用戶行為分析:識別異常交易模式與潛在合規風險。

此外,這套方法論還適用在未來華欽科技啟動自有金融AI小型LLM產品的研發規劃,致力于為銀行業提供低成本、高可用的合規科技解決方案。

華欽科技首席執行官林明輝先生表示:"本次與該客戶的深度合作,是華欽科技在金融AI領域的一次重要里程碑。項目的成功不僅驗證了'小參數+強微調'在垂直場景中的商業價值,更讓我們深刻認識到,金融機構真正需要的不是參數量堆砌的通用大模型,而是精準解決業務痛點、算力成本可控的專用AI能力。感謝該客戶的信任與深度協同,使我們能夠在監管機構的Gen A.I.沙盒環境中完成這次極具意義的技術驗證。華欽科技將以本項目為起點,持續加大金融AI研發投入,推動從項目交付向產品賦能的戰略轉型,為更多金融機構提供務實、高效、可信的AI解決方案。"

華欽科技集團公司簡介

華欽科技集團(納斯達克代碼:CLPS)成立于2005年,總部位于中國香港。集團目前基于人工智能、云計算和大數據等領域,持續進行科技創新實踐,不斷提升行業運營效率,用科技力量改變行業發展。集團業務涵蓋金融科技、支付信貸、電商平臺、教育留學、全球旅游和旅游運輸等領域,分支機構遍及全球10個國家,區域總部布局包括:上海(中國區)、新加坡(東南亞區)、美國加利福尼亞州(北美區),并配合日本、阿聯酋兩大全資子公司,形成輻射全球的國際服務網絡,推動傳統產業向智慧化生態演進。有關集團的更多信息,請訪問:https://ir.clpsglobal.com/,或關注華欽科技的官方賬號FacebookInstagramLinkedInXYouTube

前瞻性聲明

本新聞稿中的某些陳述屬于經修訂的1933年證券法第27A條和經修訂的1934年證券交易法第21E條的含義和保護范圍內的"前瞻性聲明"。前瞻性聲明包括有關集團信念、計劃、目標、預期、假設、估計、意圖和未來業績的陳述,并涉及已知和未知的風險,不確定性和其他因素。這可能超出了集團的控制權,可能導致公司的實際業績、表現、資本、所有權或成就與此類前瞻性聲明中明示或暗示的未來業績,表現或成就產生重大差異。所有此類前瞻性陳述均適用于此項警示性通知,包括但不限于集團未來增長、表現、成果的預期,集團利用各類商業、并購、技術等相關機會和舉措的能力,以及集團近期在美國證券交易委員會的報告和備案中描述的風險和不確定性。此類報告可應要求由集團提供,或通過美國證券交易委員會網站 http://www.sec.gov 查詢。集團沒有義務也不承諾在此日期之后或在其他任何此類陳述的相應日期之后更新,修改或更正任何前瞻性聲明。

詳情請聯系:

華欽科技集團公司

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投資者關系辦公室

電話:+86-182-2192-5378

消息來源:華欽科技
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