场景描述
传统小模型质检模式面临三重困境：
- 1、运营效率低下，小模型质检需要对证券违规的20余项质检点，例如代客交易、夸大营销、提供问卷标准答案等进行逐一配置，需要积累大量正则或语料实现模型的搭建，一个模型搭建需要耗时2人天，并且需要持续积累优化以提升效果，比较费时费力；2、对于“分层展业”的重要质检场景，小模型质检并无较好的搭建方案，难以对此类问题进行有效监督；3、小模型质检的准确率和召回率较低，无法实现全面的风险规避。
解决方案
1、基于大模型语义理解的“券商通用违规”智能体：实现1个智能体即可精准捕捉暗示返佣、不当承诺、夸大营销、内幕交易等20余类违规点，实现对违规场景的精准识别和违规原因分析；
2、基于大模型语义理解的“分层展业违规”智能体：通过对接客服人员的资质信息（如投顾、非投顾），并结合大模型的深度语义理解能力，完美解决小模型难以实现的分层展业质检，及时发掘越界展业行为；
3、全量数据处理中枢，实现每日5万条会话的100%覆盖。该系统上线后，模型迭代周期缩短至3天，大幅减少繁复的模型运营工作；质检准确率召回率显著提升，有效助力管理层精准把控业务节点的合规健康度。
成效
华福证券与中关村科金联手打造的证券行业大模型智能质检系统，通过AI大模型技术创新，突破传统小模型质检瓶颈，为证券行业数字化风控提供了创新实践样本。
通过AI大模型技术与业务场景深度融合，实现100%全量质检，质检准确率提升40%，投诉率降低12%，助力华福证券合规展业，高质量发展。
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