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。
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
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
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。
(二)愿景与使命
我们致力于以坚实可控的智能技术与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
自研平台与核心算法库,具备以下资质与能力:
- 智能科技创新企业能力等级一级
- 人工智能企业资质证书一级
- 智能软件解决方案能力评价证书一级
- 互联网技术能力等级评价证书一级
- 智能硬件能力等级评价证书一级
- 人工智能应用服务企业资质证书一级
- 人工智能软件开发企业服务资质证书一级
- 大数据分析咨询企业服务能力等级评价证书一级
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
合规报送与审计
自动化报送、电子证据保全、政策规则引擎
客户智能运营
客户分群、精准推荐、千人千面营销闭环
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
安全合规
强调安全合规、等级保护、隐私计算与跨域协作
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
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
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。
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。
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。
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。
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:
- 数据整合与清洗(2个月)
- AI模型训练与优化(3个月)
- 系统集成与测试(2个月)
- 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:
- 历史案例数据分析(1个月)
- 反欺诈模型构建(2个月)
- 系统集成与优化(2个月)
- 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:
- 业务流程梳理与规范(1个月)
- 监控规则配置与测试(2个月)
- 系统部署与培训(1个月)
- 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:
- 数据资源摸底调研(2个月)
- 数据标准制定与规范(3个月)
- 平台建设与数据迁移(4个月)
- 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
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