技术的最终形态

未来想打造垂类知识决策型 AI的应用，垂类知识决策型 AI 需要融合通用技术（LLM、多模态）与行业深度（知识图谱、RAG），并通过 工具链整合（Agents、RPA） 实现场景落地。 未来趋势包括：
AI 与行业专家协同： 人机协作处理复杂决策（如财务策略制定）。
隐私计算与合规： 在数据安全前提下实现跨机构分析（如联合建模）。
持续进化能力： 通过实时反馈机制动态优化模型（如异常检测阈值调整）

垂类知识决策型AI技术目录

下边是涉及到相关的技术，将持续更新介绍：

1. 大语言模型（LLM）与行业微调

1.1 技术核心

• 基于Transformer架构的大模型（如GPT-4、DeepSeek）
• 通过行业数据微调提升专业能力

1.2 应用场景

• 财务报告生成、风险分析、智能问答
• 案例：金蝶云·苍穹GPT实现合同审核、指标分析

2. 检索增强生成（RAG）与向量数据库

2.1 技术核心

• 结合外部知识库（财务法规、行业报告）
• 向量数据库快速检索解决“知识幻觉”

2.2 应用场景

• 实时获取最新财务数据、生成合规分析报告
• 案例：蚂蚁集团增强医疗/金融场景交互准确性

3. 多模态技术

3.1 技术核心

• 处理文本、图像、表格等多源数据（如Aria、Leopard模型）

3.2 应用场景

• 解析财务报表图表、识别发票OCR信息辅助审计
• 案例：自动处理多模态财务数据

4. 智能体架构（Agents）

4.1 技术核心

• 结合Function Calling与工具链（财务软件API）
• 复杂任务自动化编排

4.2 应用场景

• 调用ERP系统生成动态财务仪表盘
• 案例：支付宝AI生活管家整合多平台服务

5. 知识图谱与逻辑推理

5.1 技术核心

• 构建行业知识网络（财务指标关联、风险传导路径）

5.2 应用场景

• 识别财务异常模式、预测供应链风险
• 案例：纺织企业优化生产决策

6. 提示词工程与用户交互优化

6.1 技术核心

• 设计高效提示词模板引导结构化输出（对比法、象限法）

6.2 应用场景

• 生成符合财务规范的分析报告、自动提取合同条款
• 案例：结构化输出财务分析结果

7. RPA与自动化流程

7.1 技术核心

• RPA与AI结合处理重复性任务（银企对账、费用审核）

7.2 应用场景

• 提升财务共享中心效率、减少人工干预
• 案例：自动化处理财务流程

8. 行业Know-how整合

8.1 技术核心

• 将领域专家经验转化为模型约束条件（财务建模规则、风控逻辑）

8.2 应用场景

• 确保金融/医疗等高合规行业准确性
• 案例：百融云创通过行业数据飞轮优化模型

9. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）

9.1 技术核心

• 动态决策优化：通过策略梯度（Policy Gradient）、Q-learning等算法，在序列决策中最大化长期回报
• 与环境交互：结合行业规则（如风险阈值）构建奖励函数，训练模型适应复杂场景
• 典型框架：PPO（Proximal Policy Optimization）、SAC（Soft Actor-Critic）

9.2 应用场景

• 动态投资组合管理：根据市场波动调整资产配置策略（如摩根士丹利AI量化交易系统）
• 供应链风险对冲：通过模拟市场冲击优化库存与采购决策
• 智能客服策略优化：根据用户反馈动态调整话术与服务流程

10. 解释性与可解释性技术

10.1 技术核心

• 模型解释方法：
  • 特征重要性分析（SHAP值、LIME）
  • 部分依赖图（PDP）、因果图（Causal Graph）
  • 可视化技术（热力图、决策树可视化）
• 合规性增强：通过规则引擎约束模型决策逻辑

10.2 应用场景

• 信用评估解释：用SHAP值展示客户信用评分的关键影响因素
• 审计异常检测：通过可视化工具展示风险传导路径（如应收账款周转率异常）
• 监管合规报告：自动生成模型决策依据说明文档（如欧盟AI法案要求）

10.3 案例

• 花旗银行使用XAI技术解释反洗钱模型的交易风险评分
• 德勤审计机器人通过可视化热力图展示财务数据异常点关联关系