BUSINESS PLAN · 壹嘉生 · 2026
金融原生
AI Infra
独家金融训练数据 · 金融模型生产系统 · 企业业务链路交付
02 / CATEGORY SHIFT
金融 AI
进入核心链路
机会窗口,落在金融原生 AI Infra。
01
需求进入核心流程
管理层开始讨论 AI 如何进入关键业务环节。
02
价值来自完整链路
企业需要流程、数据与结果一起运转。
03
金融任务可用可验
数据可用、计算可验、过程可审计、模型可学习。
03 / PROPRIETARY DATA
真正稀缺的是
可训练的金融数据
独家来源 × 批量获取 × 持续更新 · 数据来源决定模型上限。
- 01独家来源覆盖多类金融资产与真实业务场景,形成稳定的数据获取通道PROPRIETARY
- 02批量构建时点切片、实体映射、资产穿透、跨表比对与金融要素勾稽TRAINABLE
- 03训练转化生成指令、推理路径、工具调用、证据引用与高难负样本SCALABLE
04 / INFRASTRUCTURE
一套 Infra 连接
数据、模型与业务结果
数据持续进入 · 能力持续训练 · 结果持续验证。
- 01金融训练数据来源 · 构建 · 证据DATA
- 02模型生产表示 · 训练 · 评测MODEL
- 03任务执行检索 · SQL · CodeEXECUTION
- 04业务反馈结果 · 失败 · RLFEEDBACK
DATA→MODEL→EXECUTION→FEEDBACK↻业务结果回流训练体系
05 / MODEL SYSTEM
金融模型需要一套
生产系统
理解金融世界 · 执行真实任务 · 在业务中学习。
金融世界表示
WORLD REPRESENTATION将主体、资产、交易、现金流、合同与事件,组织为带时点的关系网络。
可验证执行
VERIFIABLE EXECUTION调用检索、SQL、代码与工作流,完成穿透、勾稽、计算与归因。
业务反馈学习
LEARNING LOOP任务结果进入评测集、失败重放、SFT 与 RL,形成版本迭代。
06 / GENCORE
GenCore 将
Infra 实例化
把数据、制度、权限、模型与工作流,装入同一个环境。
- 01接入企业数据 / 制度 / 权限
- 02编排模型 / Tools / Workflow
- 03运行任务执行 / 结果回流
- 04生长评测 / 训练 / 迭代
一个业务问题→接入→编排→运行→生长→一条可执行的企业链路
智枢 GENCORE · 企业级金融智能
PRIVATE · TRACEABLE · TRAINABLE
07 / FINANCIAL AI ARCHITECT
金融智能架构师
走进现场
把企业经验,翻译成可以运行的智能链路。
"他们站在技术与业务之间,理解制度、经验与人的判断,把它们翻译成数据、模型和可运行的流程。
走进企业→理解现场→把能力带到最后一公里
08 / FIELD EVIDENCE
能力已经进入
真实金融任务
AI 开始以组织能力,进入金融机构。
01
银行金融风险识别
反洗钱 · 地下钱庄 · 欺诈风险
BANKING
02
政府资金鉴定与审计
资金穿透 · 证据溯源 · 合规闭环
AUDIT
03
基金与投后管理
募投管退 · 经营分析 · 跨部门协同
ASSET MGMT
09 / DATA FLYWHEEL
从数据底座
长到具体场景
数据 → 结构 → 能力 → 交互 → 业务。
场景层投行服务 / 资管与证券投资 / 研究调查FIELD
交互层通用助手 / AI 看板 / 智能工作流INTERACTION
能力中枢Memory / Skills / RL / ToolsAGENT CORE
产业存储动态产业存储 / 独家数据结构INDUSTRY MEMORY
数据底座公开数据 / 另类数据 / 因子数据 / 图谱库DATA FOUNDATION
场景结果→新数据→新结构→新能力(回流)
10 / BUSINESS MODEL
商业化从
高价值场景切入
咨询诊断 · 私有化实施 · 持续模型与数据服务。
01
金融智能架构咨询
进入现场,找到值得改造的业务链路。
项目咨询费
02
系统实施与私有化部署
完成接入、适配、编排与上线。
实施与部署费
03
持续训练与年度服务
持续训练、评测运维与新任务开发。
订阅与年度服务费
头部客户深度交付→垂类能力沉淀→标准模块复制
11 / TEAM
清华 KEG 血统与
产业落地经验
金融 × 算法 × 工程 × 企业交付。
研究能力、金融理解与现场经验,沉淀在同一支团队里。
12 / VISION & ASK · 壹嘉生
金融原生
领先智能
让企业智能在真实业务中生长,打造数据、模型与业务贯通、持续进化的未来。
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夏浩天 · 创始人 / CEO
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