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　　數(shù)據(jù)困境破局，從量化投資到審計(jì)風(fēng)控

　　數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心引擎，但不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)痛點(diǎn)卻各有側(cè)重。在量化投資領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的全面性、易用性直接決定策略成敗;在企業(yè)審計(jì)風(fēng)控領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的處理效率、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別精度則關(guān)乎合規(guī)與安全。

　　挖地兔是國(guó)內(nèi)最早的量化交易工具服務(wù)商之一，依托阿里云穩(wěn)定且彈性的算力支撐，其核心產(chǎn)品Tushare數(shù)據(jù)平臺(tái)已成長(zhǎng)為量化投資者打理金融數(shù)據(jù)的“全能管家”，從數(shù)據(jù)覆蓋、技術(shù)對(duì)接再到社區(qū)生態(tài)，全方位助力投資決策。

　　在數(shù)據(jù)廣度上，Tushare打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源碎片化的局限，不僅涵蓋A股、港股的個(gè)股行情、期貨合約波動(dòng)、基金業(yè)績(jī)表現(xiàn)等交易層數(shù)據(jù)，更延伸至財(cái)務(wù)基本面，如上市公司利潤(rùn)表、資產(chǎn)負(fù)債表等，以及宏觀經(jīng)濟(jì)維度，如CPI、GDP等核心經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。

　　在接口規(guī)范性上，Tushare提供的API遵循統(tǒng)一、清晰的技術(shù)規(guī)范，與Python等主流編程語(yǔ)言及各類(lèi)量化交易平臺(tái)無(wú)縫對(duì)接。開(kāi)發(fā)者無(wú)需在“數(shù)據(jù)格式適配”上耗費(fèi)精力，便可將更多時(shí)間投入策略?xún)?yōu)化，大幅降低技術(shù)對(duì)接的門(mén)檻與成本。同時(shí)，為適配用戶(hù)在大模型應(yīng)用上的需求，Tushare在第一時(shí)間提供了MCP等AI工具化服務(wù)。

　　如果說(shuō)量化投資追求數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略，那么企業(yè)審計(jì)風(fēng)控則需要數(shù)據(jù)守護(hù)安全。

　　隨著企業(yè)數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)審計(jì)風(fēng)控短板凸顯。效率上，審計(jì)人員需手動(dòng)整合ERP、OA、財(cái)務(wù)系統(tǒng)等多源數(shù)據(jù)，僅單據(jù)核對(duì)一項(xiàng)就可能占用70%的工作時(shí)間;風(fēng)險(xiǎn)上，依賴(lài)抽樣審計(jì)方法，難以覆蓋全量數(shù)據(jù)，諸如隱性關(guān)聯(lián)交易、異常資金流向等風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)極易被遺漏;技術(shù)上，通用AI模型懂技術(shù)卻不懂審計(jì)規(guī)則，難以精準(zhǔn)匹配不同行業(yè)的合規(guī)要求與業(yè)務(wù)邏輯。

　　面對(duì)這些難題，海鏡潮生摒棄“一刀切”的標(biāo)準(zhǔn)化軟件思路，在阿里云支持下，將行業(yè)規(guī)則庫(kù)、業(yè)務(wù)知識(shí)圖譜與大模型深度融合，打造真正適配企業(yè)場(chǎng)景的智能風(fēng)控與運(yùn)營(yíng)中樞，推動(dòng)體系從事后補(bǔ)救向事前預(yù)警、事中監(jiān)控、事后優(yōu)化的全流程升級(jí)。

　　具體體現(xiàn)為：事前在采購(gòu)、合同、報(bào)銷(xiāo)、資金等關(guān)鍵環(huán)節(jié)以“規(guī)則+模型”雙引擎前置攔截;事中對(duì)全量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)與根因定位，并自動(dòng)生成整改與閉環(huán)任務(wù);事后沉淀指標(biāo)與規(guī)則資產(chǎn)，持續(xù)復(fù)盤(pán)迭代，反哺經(jīng)營(yíng)策略與流程優(yōu)化。

　　電商效率拓荒，從數(shù)字人直播到視頻營(yíng)銷(xiāo)

　　凌晨直播缺人補(bǔ)位、短視頻趕工到熬夜、多平臺(tái)運(yùn)營(yíng)分身乏術(shù)……電商行業(yè)的這些“人力黑洞”，被集思科技與招鯉科技用AI逐個(gè)破解。

　　2021年，當(dāng)行業(yè)還在探索虛擬人的娛樂(lè)價(jià)值時(shí)，集思科技敏銳抓住電商直播“人力成本高、時(shí)段覆蓋窄、轉(zhuǎn)化效率波動(dòng)大”的核心矛盾，成為國(guó)內(nèi)首家實(shí)現(xiàn)數(shù)字人直播規(guī)模化落地的企業(yè)。其推出的電商專(zhuān)屬解決方案，讓數(shù)字人從觀賞性道具轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)用性資產(chǎn)。目前，集思科技已服務(wù)超600個(gè)品牌，覆蓋LVMH、歐萊雅、雅詩(shī)蘭黛、OTB、雀巢、寶潔等國(guó)際巨頭。

　　集思科技能在市場(chǎng)站穩(wěn)腳跟，靠的是技術(shù)硬實(shí)力。據(jù)了解，集思科技背靠通義千問(wèn)模型，通過(guò)Multi-agent為商家制作智能的主播Agent、選品Agent等，幫助商家打造完整的直播間，不止一鍵開(kāi)播，更能實(shí)現(xiàn)一鍵帶貨。同時(shí)，依托無(wú)影云電腦的云端部署能力，實(shí)現(xiàn)無(wú)間斷直播。

　　電商行業(yè)的另一個(gè)痛點(diǎn)短視頻營(yíng)銷(xiāo)，則被招鯉科技用技術(shù)化解。

　　2019年，短視頻營(yíng)銷(xiāo)剛成趨勢(shì)，但中小企業(yè)的入場(chǎng)門(mén)檻并不低：專(zhuān)業(yè)剪輯軟件如Pr、達(dá)芬奇等，學(xué)習(xí)成本高;外包一條視頻，少則幾百元，多則上千元;多平臺(tái)發(fā)還要反復(fù)改尺寸，一人常扛三人活。

　　在此背景之下，招鯉科技整合視頻行業(yè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)、電商產(chǎn)品賣(mài)點(diǎn)數(shù)據(jù)，用AI拆解高轉(zhuǎn)化視頻規(guī)律，再靠RPA自動(dòng)化剪輯、適配等流程，推出智能剪輯、AI圖片翻譯、智能賬號(hào)管理等工具。

　　近日，招鯉科技的核心產(chǎn)品“鬼手剪輯”再次升級(jí)，推出短劇翻譯專(zhuān)家Agent，補(bǔ)上短劇出海的本地化短板。運(yùn)營(yíng)只需上傳SRT字幕、選好目標(biāo)語(yǔ)言，AI就能在15分鐘內(nèi)自動(dòng)完成“全局分析-專(zhuān)屬指南-翻譯審閱-情感檢查-術(shù)語(yǔ)核對(duì)-智能調(diào)速-質(zhì)量評(píng)估”全流程;最后運(yùn)營(yíng)一鍵確認(rèn)結(jié)果，還能查看詳細(xì)審閱記錄，修改建議支持一鍵采納。

　　傳統(tǒng)煥發(fā)新機(jī)，從司法輔助到產(chǎn)業(yè)建造

　　傳統(tǒng)行業(yè)，正依靠AI進(jìn)入“小而精”的場(chǎng)景攻堅(jiān)期。

　　無(wú)論是政務(wù)領(lǐng)域曾被“城市大腦”“一網(wǎng)通管”覆蓋的治理場(chǎng)景，還是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)里依賴(lài)人力的施工環(huán)節(jié)，都開(kāi)始直面更具體的效率死結(jié)——司法系統(tǒng)的案多人少、基層治理的數(shù)據(jù)孤島、建筑業(yè)的粗放施工。

　　國(guó)聯(lián)政信與中天建設(shè)集團(tuán)恰好站在了這兩條轉(zhuǎn)型賽道的前端：前者深耕司法與基層治理數(shù)字化，用“技術(shù)+市場(chǎng)化”打破政務(wù)服務(wù)的效率瓶頸;后者扎根建筑業(yè)智能建造，以BIM與機(jī)器人重構(gòu)施工全流程。

　　政務(wù)數(shù)字化的上半場(chǎng)聚焦“通數(shù)據(jù)、建平臺(tái)”，但到了下半場(chǎng)，司法與基層的細(xì)分痛點(diǎn)逐漸凸顯：法院文書(shū)送達(dá)等輔助事務(wù)一度占據(jù)法官40%工作時(shí)間，基層跨部門(mén)糾紛協(xié)調(diào)平均耗時(shí)超72小時(shí)，傳統(tǒng)模式既耗人力又難持續(xù)。

　　2015年成立的國(guó)聯(lián)政信精準(zhǔn)踩中了這一需求，專(zhuān)注于司法輔助與基層治理的數(shù)字化升級(jí)，核心產(chǎn)品可分為司法輔助智能化技術(shù)平臺(tái)、“法天天”一站式法律服務(wù)生態(tài)產(chǎn)品、基層治理數(shù)字化服務(wù)平臺(tái)三大類(lèi)。

　　國(guó)聯(lián)政信一方面借力阿里云在 AI、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的技術(shù)能力重構(gòu)司法與治理流程，另一方面通過(guò)市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)機(jī)制實(shí)現(xiàn)可持續(xù)服務(wù)，既為法院等政法單位減負(fù)增效，也為群眾提供“指尖可及”的法律服務(wù)。

　　以“法天天”為例，通過(guò)區(qū)塊鏈存證、AI 矛盾預(yù)警、線(xiàn)上調(diào)解室等功能，不僅幫助綜治部門(mén)生成轄區(qū)糾紛“熱力圖”，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)前置排查，還將跨部門(mén)協(xié)調(diào)時(shí)間從“周級(jí)”壓縮到“小時(shí)級(jí)”，真正實(shí)現(xiàn)讓法律服務(wù)用得起、用得上、用得好。

　　與政務(wù)領(lǐng)域的效率瓶頸不同，建筑業(yè)的痛點(diǎn)藏在塵土飛揚(yáng)的施工現(xiàn)場(chǎng)：海量技術(shù)資料散落在圖紙、規(guī)范和經(jīng)驗(yàn)中，設(shè)計(jì)交底不清、施工標(biāo)準(zhǔn)難統(tǒng)一、一線(xiàn)人員查不到、問(wèn)不準(zhǔn)，知識(shí)斷層成為質(zhì)量與效率的隱形枷鎖。

　　中天建設(shè)的解法是依托阿里云的技術(shù)底座，構(gòu)建面向工程全周期的AI知識(shí)庫(kù)，將碎片化文檔轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化、可推理的智能資產(chǎn)，讓傳統(tǒng)工地?fù)碛?ldquo;隨問(wèn)隨答的專(zhuān)家大腦”。

　　例如在知識(shí)沉淀階段，通過(guò)NLP語(yǔ)義解析與工程術(shù)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)化，將Word、PDF、Excel等資料自動(dòng)提煉為帶標(biāo)簽、可溯源的知識(shí)切片;在應(yīng)用階段，智能問(wèn)答系統(tǒng)無(wú)縫嵌入中天自有業(yè)務(wù)平臺(tái)，一線(xiàn)員工用自然語(yǔ)言即可多輪追問(wèn)施工規(guī)范、工藝標(biāo)準(zhǔn)或材料參數(shù)，實(shí)現(xiàn)“專(zhuān)家知識(shí)下沉到作業(yè)面”，有效減少因信息不對(duì)稱(chēng)導(dǎo)致的誤工與返工。

　　從挖地兔為量化投資搭起數(shù)據(jù)底座到海鏡潮生筑牢審計(jì)風(fēng)控的安全防線(xiàn)，從集思科技用數(shù)字人激活電商直播到招鯉科技靠AI打通視頻營(yíng)銷(xiāo)鏈路，從國(guó)聯(lián)政信用技術(shù)疏解司法與基層治理的效率堵點(diǎn)到中天建設(shè)讓智能建造重塑傳統(tǒng)工地，阿里云的6位AI先鋒新成員，用各自的實(shí)踐證明：AI落地的核心是找對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景。

　　而阿里云，正是這些實(shí)踐背后的重要支撐，通過(guò)開(kāi)放通義大模型、PAI AI 平臺(tái)、IoT 物聯(lián)網(wǎng)、無(wú)影云電腦等核心技術(shù)能力，幫企業(yè)省去“重復(fù)造輪子”的研發(fā)成本;同時(shí)通過(guò)生態(tài)鏈接，讓技術(shù)精準(zhǔn)匹配垂直場(chǎng)景，讓AI從紙面數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的效率增量。

　　當(dāng)?shù)鬃c場(chǎng)景并肩，生態(tài)與伙伴同行，AI也將照亮千行百業(yè)的轉(zhuǎn)型路。

　　文章內(nèi)容僅供閱讀，不構(gòu)成投資建議，請(qǐng)謹(jǐn)慎對(duì)待。投資者據(jù)此操作，風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。

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