风控技术应用 - 公司月均拦截异常身份证超4500张 锁定1500个疑似黑灰产团伙 [2] - 大模型直接从原始数据提取特征 突破专家经验局限 未来用户或可通过视频获取金融服务 [3] - 公司与火山引擎成立金融大模型联合创新实验室 大模型在活体检测环节精准识别身份证合成情况 [5] - 大模型利用图像特征识别技术甄别身份证异常 结合图谱分析识别团伙欺诈 [6] - 风控模型实时记录用户异常操作行为 大模型精准识别视频照片与真实本人差异 [6] - 大模型分析背景信息 识别办公场所等环境特征 有效发现团伙欺诈行为 [6] - 声纹识别技术应用于客服环节 通过声音情绪分析判断欺诈可能性 [7] - 动态模型依据用户分层实时调整策略 提高审核通过率 [8] 风控体系演进 - 风控发展分为四个阶段：专家型→大数据→规则加模型→智能风控 [8] - 智能风控突破专家经验天花板 利用非结构化数据直接提取特征规律 [8] - AI结合大模型高维参数和强化学习 突破传统决策瓶颈 [8] 风险定价策略 - AI实现贷前分层定价 贷中动态调整额度利率 贷后预测还款表现 [9] - 用户平均借款金额约3000元 场景分期可达1万至10万元 [9] - 利率与风险挂钩 用户复购频率直接影响盈利 [9] 场景金融布局 - 场景金融需同时考量用户风险和商户风险 核心在于商户筛选与管理 [13] - 商户分级管理实施差异化额度配置 不合规即终止合作 [13] - 场景分期服务家电教育医美等领域 采用B2B2C模式展业 [15] - "智家分期"产品全国推广 金融产品嵌入消费决策关键环节 [15] 数字化转型 - 从"+AI"向"AI+"模式转变 推动金融服务智能化精细化 [9] - 智能客服系统结合大模型意图理解能力 未来实现人机协同服务 [9] - 目标减少人工输入依赖 系统自动评估客群风险与价值 [14]

金融科技的深度赋能是供应链金融行业快速发展的重要驱动力。从业界相关研究可见，AI大模型的应 用正在重构供应链金融的资金流、信息流与风控流程。通过自然语言处理(NLP)技术，金融机构能够自 动化地抽取关键信息，实现全流程的智能化审核。例如，在应收账款转让和回款核对等环节，AI技术 可以将对账与结算的自动化水平提升至92%，显著降低人工操作成本和错误率。 金融科技的深度赋能可以提升供应链金融的风控质效。比如，在动产融资领域，通过物联网、区块链等 技术手段，实现动产的全流程监控与确权，可以有效消除金融机构的风险顾虑。再如，AI大模型通过 多维度数据分析，全面评估供应商的信用风险，能够辅助金融机构作出更精准的融资决策。灼识咨询发 布的《2025中国供应链金融科技行业蓝皮书》表明，AI技术的应用使得智能风控与预警分析的效率提 升至90%，坏账率降低至0.3%。建立智能化的风控模式不仅推动了供应链金融行业降本增效，更进一步 提高了金融服务的安全性。 供应链金融的健康发展离不开扎实的产业基础设施和制度保障，建立制度化、数字化的管理体系和基础 设施是供应链金融安全合规的前提。2025年4月26日，中国人民银行、金融监管总局、 ...

华为云盘古大模型5.5升级 - 华为云发布基于盘古多模态大模型的"世界模型"，支持火星图片生成多视角图片/视频，构建4D空间，是业界首个支持点云与视频模态同时生成的大模型 [7][1] - 在华为开发者大会2025上，华为云对五大基础模型进行升级，包括盘古NLP大模型、盘古多模态大模型、盘古预测大模型、盘古科学计算大模型和盘古CV大模型 [8] 盘古NLP大模型技术创新 - 引入Pangu DeepDiver技术，通过Search Intensity Scaling（SIS）提升LLM与搜索引擎交互效果，7B规模的DeepDiver表现出与671B DeepSeek-R1相当的能力 [12][13][16] - 采用低幻觉新方案，包括多层次幻觉防御体系和闭环质量保证体系，通过数据层、模型优化层、搜索增强层等多维度减少幻觉 [18][21][22][23] - Pangu Ultra MoE 718B模型在知识推理、开放式对话、工具调用等领域达到国内领先水平，与全球主流大模型持平 [24] 行业应用案例 - 农业科学发现大模型：与中国农科院合作，将水稻株型改良方案设计时间从数月缩短到数周，改良后水稻株高降低约25%，抗倒伏能力增强且产量不受影响 [28][29][33] - 盘古预测大模型：采用Triplet Transformer统一预训练架构，在海螺集团应用中实现熟料强度预测准确率85%以上，降低能源消耗 [35][36][38] - 盘古CV大模型：发布300亿参数视觉大模型，支持多维度感知，中国石油应用后缺陷识别效率提升40%，人工强度降低25% [39][40][42] 行业智能化解决方案 - 华为云ModelArts Studio大模型开发平台提供完备AI工具链，包括行业大模型、数据工程工具集等，帮助客户高效构建专属大模型 [42][43][44] - 行业模型增训工作流将训练周期与成本降低60%，行业模型评测中心覆盖8大行业评测集，实现用AI训练AI [45][46][47] - 华为云通过"技术创新+模型升级+行业深度落地"三轮驱动，推动千行万业智能化 [48]

公司概况 - 明略科技是中国最大的数据智能应用软件供货商，估值120亿人民币，近期在港交所递交招股书[1][2] - 公司由北大数院校友吴明辉创立于2005年，累计完成27轮融资，投资方包括腾讯(持股27.33%)、快手、红杉等[3][42] - 公司前身为明略昭辉，2019年正式成立集团，核心产品秒针系统已成为中国最大广告数据分析平台[40][41] 业务模式 - 定位为数据智能应用软件公司，利用大模型、行业知识和多模态数据优化企业营销和运营决策[6] - 产品分为三大类：营销智能类(收入占比最大)、营运智能类和行业解决方案[7][12] - 核心产品秒针系统包含媒体支出优化软件、社交媒体管理软件和用户增长软件，占营销类收入超50%[8][23] - 客户覆盖1841家企业，包括135家《财富》500强(占比27%)，如宝洁、麦当劳、可口可乐等[4][16] 财务表现 - 2022-2024年营收分别为12.69亿、14.62亿和13.81亿人民币[20] - 同期毛利为6.76亿、7.33亿和7.13亿，毛利率53.2%、50.1%和51.6%[23][26] - 营销智能产品毛利率最高达73.2%，营运智能约30%，行业解决方案尚不稳定[26][27] - 净利润受公允价值变动影响呈下滑趋势，2024年仅790万[28][29] 研发与资金 - 研发费用从2022年7.51亿(占比59.2%)降至2024年3.53亿(25.6%)[32] - 经营活动现金流净额从5.61亿改善至0.28亿，预计2025年继续优化[35] - 截至2024年末现金储备4亿人民币[36] 行业前景 - 中国数据智能应用软件市场规模预计从2023年303亿增至2028年713亿，CAGR18.7%[47] - 驱动因素包括企业需求增长、多模态数据爆发、技术进步和政策支持[48] - 未来趋势聚焦数据爆炸与隐私保护并重，以及大模型与垂直领域深度结合[52][53] - 行业特定数据和知识将成为核心竞争力，AGI需与业务场景深度融合[54][55]

广东省政务服务和数据管理局近日印发《数字广东建设2025年工作要点》，其中提出，加快大模型研发 及场景应用。支持企事业单位开展人工智能大模型研发、备案和落地应用。开展人工智能赋能新型工业 化试点。支持建设开源社区、开源平台。推动重点行业建设高质量数据集，拓展行业大模型和具身智能 特色应用场景。开展"机器人+"行动。发展人工智能产业。支持企业整合人工智能与机器人产业链、创 新链资源。构建人工智能与机器人领域企业梯次培育体系，开通重点项目"绿色通道"。 ...

今天，TCL与阿里云宣布达成全栈AI战略合作。双方将聚焦半导体显示、智能终端等领域，基于阿里 云"云+AI"核心能力，共同打造垂直领域专业大模型。(阿里云公众号) ...

文章核心观点 vivo展示MR头显Vision并公布相关战略及产品计划 [1][3] 分组1：MR头显Vision情况 - vivo在博鳌亚洲论坛首次展示名为Vision的MR头显 [1] - Vision设计风格与苹果Vision Pro相似，前面板集成很多摄像头，采用外置电池设计 [1] - Vision原型机将在2025年中期正式亮相，目前详细信息有限 [3] 分组2：vivo相关战略 - MR头显是vivo加强“实时空间计算能力，以应对未来消费级机器人应用”战略的一部分 [3] - vivo宣布在中国成立新的机器人实验室，计划打造机器人“大脑”和“眼睛”，借助“AI大模型学习和成像”技术专长推动研发 [3] 分组3：产品计划 - vivo将在4月推出X200 Ultra手机，届时有望公布vivo Vision头显更多信息 [3]

行业首创领域自约束训练方案。 本文为IPO早知道原创 作者｜Stone Jin 微信公众号｜ipozaozhidao 据IPO早知道消息，百川智能日前发布全链路领域增强大模型Baichuan4-Finance。在高质量金融 数据的基础上，通过行业首创的领域自约束训练方案，Baichuan4-Finance实现了金融能力和通用 能力同步提升的效果，极大提高了金融场景的整体可用性。 值得注意的是， 中国人民大学财政金融学院新近发布的评测体系FLAME 显示， Baichuan4- Finance在银行、保险、基金等多个资格认证领域的准确率均突破了95%，整体准确率93.62%，大 幅领先GPT-4o和XuanYuan3-70B-Chat，超出GPT-4o近20%。 GPT-4o是金融领域公认的综 合实力最强的通用模型之一，而XuanYuan3-70B-Chat则是国内首个开源中文金融大模型。 | 金融执业证书 | Baichuan4-Finance | GPT-4o (API) | XuanYuan3-70B-Chat(金融开源) | | --- | --- | --- | --- | | 注册会计师(CPA) ...