近日，信也科技自主研發的兩大大模型平臺——大語言模型應用開發框架 E-LADF 和 信也智能體創新應用平臺 Zeta ——正式接入DeepSeek-R1，完成了一次關鍵升級。

相較于其他大模型，DeepSeek-R1具備更強的數學邏輯推理能力，擅長以思維鏈方式拆解復雜問題。通過這一升級，信也科技能夠提升大模型對于復雜問題的語義理解和處理能力，擴大大模型服務邊界，更有力地支持決策類場景，從而更精準地識別欺詐模式、優化用戶交互策略，并提升AI在業務流程中的自動化程度，從而進一步推動智能化金融服務的落地。

作為信也科技大模型落地的陣地，E-LADF（Easy build - Large language model Application Development Framework） 早在2023年7月便已推出，旨在為大語言模型應用開發提供高效、便捷的支持。該框架大幅簡化開發流程，加速AI技術在行業中的落地應用。2024年推出的 Zeta 平臺，則憑借強大的智能體能力，推動大模型深度融入金融業務流程，顯著提升信也科技各業務環節的大模型滲透率。兩大平臺目前已支持1000+大模型應用，廣泛覆蓋投放獲客、風險控制、客戶交互等核心業務場景，助力業務高質量增長，并在研發、坐席等流程中顯著提升工作效能。

此外，憑借17年積累的金融行業數據和信貸經驗，信也科技精心打磨出了“米粒”大模型，發揮了大模型戰略的壓艙石作用。2024年11月，“米粒”大模型正式完成國家網信辦的生成式人工智能服務備案，滿足了開展C端服務的合規先決條件，從而有機會為消費者提供更優質的服務體驗。

深度應用大模型，提升全鏈路AI能力

投放獲客：AI素材生產成本降低60%

信也科技充分利用圖文生成式大模型、語音驅動視頻、視頻分割與合成、目標檢測與追蹤等多項前沿AI技術，打造了一套完整的自動化素材生成、編輯、剪輯Pipeline，覆蓋四大類、數十種小類場景，并已完成投放閉環實驗。通過這一創新體系，素材生產成本大幅降低60%+，AI生成素材在整體投放素材中的占比已超過50%。

風險控制：精準攔截欺詐，欺詐識別準確率98.8%

面對欺詐團伙利用AI換臉攻擊活體識別的挑戰，信也科技基于視覺大模型，自主研發背景模板識別算法、手持證件校驗算法等技術，并構建跨用戶、跨數據源的智能關聯體系。同時，憑借在圖分析和算法領域的長期積累，公司能夠高效識別潛在異常模式，實現精準攔截。當前，該系統對欺詐用戶的識別準確率達98.8%，召回率達95.3%。此外，結合大語言模型深入解析用戶征信與對話數據，優化信用風險排序，帶來模型效果增益2個BP。

客戶交互：用戶轉化率提升8.9%

依托大模型對用戶行為與對話的深度理解，信也科技構建了行為/對話KYC標簽體系，優化營銷及貸后管理中的交互策略與話術。相比傳統策略，整體用戶轉化率平均提升8.9%。

效能提升：大幅提升開發效率

在客服環節，大模型可自動生成通話內容摘要及用戶關切點，使人效提升20倍。在研發提效方面，代碼輔助賦能數百名開發與測試人員，累計為100多個項目生成77萬+行代碼，大幅提升開發效率。

此次接入DeepSeek-R1，不僅進一步增強了信也科技大模型的智能化水平，也為公司在金融科技與AI技術融合方面帶來了更深層次的創新動力。未來，信也科技將持續推動大模型技術在金融領域的廣泛應用，以AI驅動業務增長，為用戶創造更智能、高效的金融服務體驗。