以智能与数据
重构企业增长新底座.

中数信科(广东)人工智能科技有限公司,依托自主研发的人工智能与大数据技术,通过互联网平台为用户提供信息处理与智能数据服务,助力企业实现高效、可信与合规的数字化转型.

人工智能应用服务平台

运营与管理

统一模型管理与数据治理

以统一模型管理、数据治理与任务编排为核心,支持从数据接入、特征工程、模型训练到在线推理的全流程闭环,提供多租户隔离、资源弹性伸缩与可观测性能力。

模型全生命周期管理(ML生命周期) A/B 实验 灰度发布 可解释性与可追踪性
统一模型管理与数据治理
智能数据治理

数据采集与处理服务

覆盖结构化、半结构化与非结构化数据的合规采集、清洗、脱敏与标注;提供质量评估与数据血缘追踪,确保数据可信与可复用。

  • 合规模型的脱敏策略库
  • 数据质量评分
  • 数据资产目录

智能软件产品的在线分发与维护

通过云端分发机制,提供组件化AI能力与微服务化部署方案,支持在线升级、故障回滚、持续集成与持续交付(CI/CD)。

  • 端到端运维监控
  • 远程巡检
  • 自动健康检查

信息技术咨询与解决方案服务

面向金融、政企与互联网企业,提供合规咨询、架构设计、数据中台与AI中台建设、流程优化与落地辅导,缩短从试点到规模化的周期。

  • 行业方法论沉淀
  • 可复制的标配蓝图
  • 最佳实践库

中数信科(广东)人工智能科技有限公司

以自主研发的人工智能与大数据技术,构建可信赖的智能数据服务平台

(一)公司简介

中数信科(广东)人工智能科技有限公司,专注于以自主研发的人工智能与大数据技术, 构建可持续、可信赖的智能数据服务平台,服务金融及多行业客户。

团队与文化
工程导向
客户成功
长期主义
合规内生
合作生态

与云服务商、数据库与安全厂商建立互认证生态,构建端到端解决方案能力。

加入我们

我们长期开放核心岗位:研发工程师、数据工程师/数据科学家、咨询顾问、实施交付经理、 合规与安全专家等;提供系统培训与导师机制、行业项目实战、具有竞争力的薪酬与长期激励, 欢迎有志于推动智能与数据产业发展的优秀人才加入。

公司形象

(二)愿景与使命

我们致力于以坚实可控的智能技术体系化的合规工程为双轮驱动,夯实产业数字化的信任根基, 驱动其从初级的“功能可用”阶段,迈向更高层次的“安全、可靠、可信”的新纪元

愿景与使命配图

AI 应用服务平台

将复杂的AI工程体系产品化、平台化,降低研发与运维成本

🚀 核心功能模块

全面覆盖AI应用生命周期的核心能力

🔗
数据接入与治理

支持主流数据库对象存储;内置数据元管理。

🤖
模型工程

AutoML特征库模型训练/评估/部署流水线,支持主流开源框架。

在线推理

低延迟高并发工作流一体,内置弹性伸缩与缓存加速。

📊
监控与可观测

指标、日志、链路追踪与告警;模型与质量追踪。

🔒
权限与安全

细粒度RBAC、审计日志、合规策略模板。

☁️
交付方式

公有云/私有云/混合云/本地一体机。

📊 数据采集与处理服务

从数据采集到资产管理的全链路解决方案

1
🔄 多源采集

API、SDK、爬取(合规前提下)、批量导入、实时流采集。

2
⚙️ 数据处理

清洗、标准化、标签工程、脱敏与质量评分。

3
💎 数据资产

数据地图、目录编目、生命周期管理、成本核算。

4
🛡️ 数据合规与保护

数据主权与合规评审、跨境流动合规评估、敏感数据全链路保护。

🔧 智能软件分发与维护

专业的软件分发与运维保障体系

🏪
AI能力商店

组件化AI能力商店、License管理、租户隔离

🚀
部署策略

灰度与回滚策略、SLA承诺

🛠️
运维支撑

7x24运维支撑、自动化巡检

📋
版本管理

版本基线管理、漏洞修复与安全响应

💼 信息技术咨询与解决方案

端到端的专业咨询与实施服务

🗺️

服务路径

1
诊断评估
2
蓝图设计
3
PoC试点
4
规模化
5
运营优化
📋

可交付成果

  • 合规制度与流程手册
  • 数据与AI中台架构图
  • 指标口径定义
  • 实施计划与培训材料
  • 治理评估报告

行业解决方案

合规先行、可审计、可追踪、与核心业务系统解耦

风险控制与反欺诈

设备指纹、行为分析、图网络反洗钱、实时规则与模型融合

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合规报送与审计

自动化报送、电子证据保全、政策规则引擎

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客户智能运营

客户分群、精准推荐、千人千面营销闭环

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大数据平台

数据治理与共享交换平台、智能客服与知识库、指标驾驶舱与指挥可视化

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安全合规

强调安全合规、等级保护、隐私计算与跨域协作

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互联网与新兴产业

智能内容生成、运营自动化、精细化增长分析;支持高并发与低延迟场景

合规与安全

构建全面的合规体系与安全防护能力
等保合规、数据安全法、个人信息保护法(PIPL)、以及行业监管规范的落地路径与流程化管控

安全能力矩阵

身份与访问

  • 零信任
  • 最小权限
  • 细粒度授权
  • 多因素认证

数据安全

  • 传输与存储加密
  • 密钥轮转
  • 脱敏匿名化
  • 访问留痕

应用安全

  • 代码审计
  • 漏洞扫描
  • WAF/IPS/IDS

运行安全

  • 主机与容器加固
  • 供应链安全
  • 渗透测试与红蓝对抗

合规工具化

可配置合规模型库
自动化审计报表
策略模板
证据归档

客户与案例

通过中数信科的AI平台,我们将模型上线周期从数周缩短到数天,并在审计追踪与合规报送方面显著提效

银行信用风控

银行信用风控

基于AI算法的智能风控系统,实现实时风险评估与预警,有效降低信贷风险。

实时监控 智能预警 风险评估
保险核赔反欺诈

保险核赔反欺诈

运用大数据分析和机器学习技术,精准识别保险欺诈行为,保障保险公司利益。

欺诈识别 智能核赔 风险控制
券商投顾合规辅助

券商投顾合规辅助

智能化合规监管系统,实时监控投资顾问行为,确保业务合规性和风险可控。

合规监管 行为分析 风险预警
政企数据治理

政企数据治理

构建完整的数据治理体系,提升数据质量和安全性,助力政企数字化转型。

数据治理 质量管控 安全保障

客户行业/背景

客户:某大型股份制商业银行

规模:资产总额超过3万亿元,分支机构1000+

业务范围:个人银行、公司银行、投资银行等全牌照金融服务

挑战:面临日益复杂的信贷风险管理需求

业务痛点

  • 传统风控模型准确率不足,误判率高达15%
  • 人工审核效率低下,平均处理时间3-5天
  • 缺乏实时风险监控能力,无法及时预警
  • 数据孤岛严重,跨部门信息整合困难
  • 监管合规要求不断提升,压力巨大

解决方案

产品组合:

  • 智能风控平台 + AI算法引擎
  • 实时数据处理系统
  • 风险预警监控系统
  • 合规报送自动化工具

实施路径:

  1. 数据整合与清洗(2个月)
  2. AI模型训练与优化(3个月)
  3. 系统集成与测试(2个月)
  4. 全面上线与运维(1个月)

落地成果

关键指标:

  • 风控准确率提升至95%(提升20%)
  • 审核效率提升60%,平均处理时间缩短至1天
  • 不良贷款率下降0.8个百分点
  • 运营成本降低30%

业务收益:

  • 年度风险损失减少约5亿元
  • 人力成本节约2000万元/年
  • 客户满意度提升15%

合规与安全举措

合规措施:

  • 严格遵循银保监会相关监管要求
  • 建立完善的模型验证与回测机制
  • 实施全流程审计追踪
  • 定期进行合规性评估

安全保障:

  • 采用端到端数据加密技术
  • 建立多层次访问控制体系
  • 实施实时安全监控
  • 通过等保三级认证

客户行业/背景

客户:某大型财产保险公司

规模:年保费收入超过800亿元,客户数量5000万+

业务范围:车险、财产险、责任险、意外险等

挑战:保险欺诈案件频发,理赔成本居高不下

业务痛点

  • 保险欺诈识别率低,仅为60%
  • 人工核赔效率低,平均处理周期7天
  • 欺诈损失占理赔总额的12%
  • 缺乏有效的风险预警机制
  • 跨地区、跨险种数据难以关联分析

解决方案

产品组合:

  • 智能反欺诈系统
  • 图像识别与分析平台
  • 知识图谱构建工具
  • 实时风险评估引擎

实施路径:

  1. 历史案例数据分析(1个月)
  2. 反欺诈模型构建(2个月)
  3. 系统集成与优化(2个月)
  4. 试点运行与推广(3个月)

落地成果

关键指标:

  • 欺诈识别率提升至88%(提升28%)
  • 核赔效率提升45%,处理周期缩短至4天
  • 欺诈损失率降至7%
  • 误报率控制在5%以内

业务收益:

  • 年度欺诈损失减少约15亿元
  • 运营成本降低25%
  • 客户理赔体验显著改善

合规与安全举措

合规措施:

  • 符合银保监会反欺诈监管要求
  • 建立欺诈案例报告机制
  • 实施客户隐私保护措施
  • 定期进行模型有效性验证

安全保障:

  • 客户敏感信息脱敏处理
  • 建立数据访问权限管理
  • 实施操作日志全记录
  • 通过ISO27001信息安全认证

客户行业/背景

客户:某头部证券公司

规模:注册资本200亿元,投顾人员2000+

业务范围:证券经纪、投资银行、资产管理等

挑战:投顾业务合规监管要求日趋严格

业务痛点

  • 投顾行为监控依赖人工,效率低下
  • 合规风险识别滞后,事后发现问题
  • 投顾服务质量参差不齐
  • 客户适当性管理不够精准
  • 监管报告制作耗时耗力

解决方案

产品组合:

  • 投顾行为监控系统
  • 智能合规检查平台
  • 客户适当性评估工具
  • 自动化报告生成系统

实施路径:

  1. 业务流程梳理与规范(1个月)
  2. 监控规则配置与测试(2个月)
  3. 系统部署与培训(1个月)
  4. 全面运行与持续优化(2个月)

落地成果

关键指标:

  • 合规率提升至99%(提升15%)
  • 监控效率提升70%
  • 合规风险事件减少80%
  • 客户投诉率下降60%

业务收益:

  • 避免监管处罚风险
  • 合规成本降低40%
  • 投顾服务质量显著提升

合规与安全举措

合规措施:

  • 严格遵循证监会投顾业务规定
  • 建立完善的内控制度
  • 实施全程录音录像
  • 定期开展合规培训

安全保障:

  • 客户信息严格保密
  • 建立多重身份认证
  • 实施数据备份与恢复
  • 通过金融行业安全认证

客户行业/背景

客户:某省级政府数据管理局

规模:管理全省100+政府部门数据资源

业务范围:政务数据统筹、共享、开放、应用

挑战:数据孤岛严重,治理能力亟待提升

业务痛点

  • 各部门数据标准不统一
  • 数据质量参差不齐,准确率仅70%
  • 跨部门数据共享困难
  • 缺乏有效的数据安全保障
  • 数据价值挖掘不充分

解决方案

产品组合:

  • 数据治理平台
  • 数据质量管理系统
  • 数据共享交换平台
  • 数据安全防护体系

实施路径:

  1. 数据资源摸底调研(2个月)
  2. 数据标准制定与规范(3个月)
  3. 平台建设与数据迁移(4个月)
  4. 试点应用与全面推广(3个月)

落地成果

关键指标:

  • 数据质量提升至92%(提升22%)
  • 数据处理效率提升80%
  • 跨部门数据共享率达到85%
  • 数据安全事件零发生

业务收益:

  • 政务服务效率提升50%
  • 数据维护成本降低60%
  • 为数字政府建设奠定基础

合规与安全举措

合规措施:

  • 严格遵循《数据安全法》要求
  • 建立数据分类分级制度
  • 实施数据全生命周期管理
  • 定期开展合规性审计

安全保障:

  • 建立多层次安全防护体系
  • 实施数据加密与脱敏
  • 建立安全监控与预警
  • 通过等保三级认证

FAQ's

常见问题与解答,助您快速了解我们的产品与服务

采用分级分类、脱敏、密钥管理与全链路审计,并提供合规策略模板与自动化报表,满足监管检查与内部审计需求。

PoC 2–6周,标准化落地1–3个月,取决于数据规模与系统对接复杂度。

标准API/SDK、消息队列、ETL/ELT 适配器,并提供 SSO 与统一权限对接方案。

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