电信诈骗新特征 - 诈骗分子利用盗号等非法手段渗透公司工作群，掌握组织架构后通过伪造高管身份实施精准诈骗，例如吉林长春某建筑公司财务人员被诈骗60万元[1] - 金融风险在人工智能技术普及背景下呈现高科技、高对抗性的新特征[1] - 深度伪造和AI语音合成等新兴技术被滥用，使传统基于规则和人工审核的风控体系难以应对[3] 风控模式变革 - 企业风险防控模式正经历根本性变革，从依赖专家经验与历史数据的“策略对抗”转向基于人工智能大模型开展动态博弈的“模型对抗”[3] - 金融业亟需深化人工智能和大数据分析技术在风险防控中的应用，并加强跨机构、跨行业的信息共享与智能协同[4] 反电诈解决方案 - 公司提出“电信诈骗风险防御全场景解决方案”，从受诈者与欺诈者“双视角”出发进行双轨识别，依托人工智能和机器学习技术实现可疑交易的高精度识别和实时干预[4] - 方案核心优势是构建覆盖“数据-平台-决策-运营”四位一体的立体化风险防控体系，整合跨行业数据并利用设备指纹、知识图谱等技术实现风险实时动态感知[4] - 方案已在全国数百家金融机构落地，协助某股份制银行预警并破获一起涉案资金高达2.6亿元、波及6000人次的特大电信诈骗案件，预测准确率达90%[5] 决策智能风控体系 - 公司技术布局核心是推动风控体系向“决策智能”阶段跃迁，不仅发现风险，更要理解、预判风险并自动生成最优应对策略[7] - 公司打造了金融风控大模型，集成智能决策引擎、知识构建等五大核心能力，系金融行业内首个支持实际落地的风控AI助手[7] - 该大模型具备主动情报感知能力，可深度检索整合全球暗网信息等海量情报源，挖掘最新诈骗趋势和黑产模式[7] - 大模型拥有高效动态学习能力，通过独特的“记忆-遗忘”机制主动学习适应新风险特征，而无需大规模重新训练[8]

金融科技行业概况 - 国内金融科技市场规模预计以13.3%的复合增长率增长，2028年突破6500亿元 [1] - 政策聚焦"科技-产业-金融"循环体系建设，强调数据要素在金融场景的合规应用 [1] - 行业处于数智化转型关键期，技术迭代与创新应用驱动金融业务价值提升 [1] 行业发展趋势 - 三大核心趋势：业技融合、信创建设、合规科技 [33] - 信创建设进入平稳扩张阶段，国产技术替代成为大势所趋 [33] - 大模型技术推动金融行业从基础数字化迈向深度智能化变革 [36] 典型厂商案例 软通动力 - 打造GenAI驱动的金融科技闭环服务体系，覆盖智能办公、客服、风控、营销、投顾等领域 [11] - AI理财助手集成智能营销、数字人、智能投顾等功能，提升银行理财业务效率 [13] - 提供全栈信创适配方案，助力金融客户实现软硬件安全自主可控 [11] 车晓科技 - 专注汽车金融风控，开发AI交易平台、银行金融科技平台等核心产品 [15][16] - 智慧银行消费信贷平台采用"一平台三核心"架构，提升机构风控和运营能力 [19] 中移金科 - 打造全场景企业消费管理平台，覆盖团餐、福利、商旅、出行等场景 [22] - 研发十亿级参数金融风控大模型，客户身份识别等技术指标达99%+ [24] 中关村科金 - 构建垂类大模型应用，重塑智能客服全流程并赋能远程视频银行 [36] - 大模型外呼和财富助手助力金融机构实现业务突破 [36] 厂商评估与榜单 - 金融科技服务厂商TOP50榜单分为综合科技服务商、金融科技IT服务商等四类 [5] - 评估维度包括行业深耕程度、产品与技术能力、服务能力及生态能力 [2] - 信贷科技、支付科技、数字银行、保险科技等领域厂商入围榜单 [10]

金融科技行业概述 - 金融科技市场规模预计以13.3%的复合增长率增长，2028年突破6500亿元 [1] - 政策聚焦"科技-产业-金融"循环体系建设，强调数据要素的多元化合规应用 [1] - 行业核心驱动为技术迭代与创新化应用，推动金融业务价值提升 [1] 卓越服务厂商评选体系 - 评测模型涵盖行业深耕程度、产品与技术能力、服务能力及生态能力四大维度 [2] - 二级、三级评价指标用于量化厂商表现，权重分配差异化 [2] - TOP50榜单分为综合科技服务商、金融科技IT服务商、核心技术应用服务商、金融业务数字化创新服务商四类 [5] 典型厂商案例 软通动力 - 通过GenAI驱动金融科技创新，覆盖智能客服、风控、营销、投顾等场景 [11] - 提供全栈信创适配方案，支持金融客户实现软硬件安全自主可控替换 [11] - AI理财助手整合知识库检索、文生图技术，实现数字人服务与智能投顾融合 [13] - AI底座技术包括向量知识库、RAG、算力调度管理等模块 [14] 车晓科技 - 专注汽车金融风控，开发AI交易平台、银行金融科技平台等10余项核心产品 [16] - 智慧银行消费信贷平台采用"一平台三核心"架构，集成中台系统与资金管理模块 [19] 中移金科 - 企业钱包覆盖团餐、福利、商旅等场景，提供智能支付与费控管理解决方案 [22] - 金融风控大模型具备客户识别、信用评估能力，生产级服务技术指标达99%+ [24] 行业核心趋势 - 业技融合、信创建设、合规科技为未来三大发展方向 [33] - 大模型技术推动金融行业从数字化迈向智能化，延伸至远程银行、财富管理等场景 [36] - 垂类大模型应用需平衡数据隐私与算法透明度，构建安全-体验-增长三元价值体系 [36] 海外市场拓展 - 技术标准化与产品国际化升级，通过本地化团队实现海外交付与运营 [34]

金融科技行业概况 - 国内金融科技市场规模预计以13.3%的复合增长率于2028年突破6500亿元 [1] - 政策聚焦"科技-产业-金融"循环体系建设，强调数据要素在金融场景的合规应用 [1] - 行业处于数智化转型关键期，技术迭代与创新应用驱动金融业务价值提升 [1][33] 行业发展趋势 - 三大核心趋势：业技融合、信创建设、合规科技 [33] - 大模型技术推动金融行业从基础数字化迈向深度智能化变革 [36] - 海外市场拓展需实现技术标准化与产品国际化升级 [34] 典型厂商案例 软通动力 - 打造GenAI闭环服务体系，覆盖智能客服/风控/营销/投顾等场景 [11] - AI理财助手集成知识库检索、文生图技术、数字人等应用 [13] - 提供全栈信创适配方案，涉及AI大模型调优训练等创新领域 [11] 车晓科技 - 专注汽车金融风控，开发AI交易平台等11类核心产品 [15][16] - 智慧银行信贷平台采用"一平台三核心"架构，提升风险识别能力 [19] 中移金科 - 企业钱包覆盖团餐/福利/商旅等场景，实现智能支付与费控管理 [22] - 金融风控大模型达到99%+技术指标，应用于身份识别/信用评估 [24] 中关村科金 - 构建垂类大模型应用，覆盖远程银行/财富管理/反欺诈等领域 [36] - 通过拟人化外呼与个性化投顾助力金融机构业务突破 [36] 技术应用方向 - AI底座包含向量知识库/RAG/Agent调度等模块 [14] - 基础模型支撑昇腾训推一体机等硬件设施 [14] - 智能投顾整合风险评估模型/投资策略算法等工具 [14] 行业生态格局 - TOP50服务商分为综合科技/IT服务/核心技术/数字化创新四类 [5] - 细分领域涵盖信贷科技/支付科技/数字银行/保险科技等赛道 [10]