财税大模型财税服务

企业财税风险监控大模型一体机企业财税风险监控大模型一体机是近年来人工智能技术与财税管理相结合的创新产物，它通过整合大数据分析、机器学习、自然语言处理等先进技术，为企业提供智能化的财税风险识别、预警和应对解决方案。本文将介绍这一技术的核心功能、应用场景以及未来发展趋势。企业财税风险监控大模型一体机的核心在于其内置的大模型。大模型是指参数量巨大、训练数据广泛的深度学习模型，能够处理复杂的财税数据。同时，一体机还能生成可视化的风险报告，帮助企业管理层直观了解财税健康状况，从而制定更科学的财务策略。从技术实现来看，一体机的成功运行依赖于高质量的数据和持续的模型优化。数据是企业财税分析的基础，因此一体机通常配备数据清洗和标准化模块，确保输入信息的准确性。模型优化则通过不断学习和反馈机制完成。例如，当系统发现某种风险模式被误判时，可以通过人工标注和再训练提高模型的精确度。此外，隐私与安全也是设计一体机时的重要考量。企业财税数据通常涉及商业机密，因此一体机需要具备严格的数据加密和访问控制功能。分析任务。与传统财税软件不同，一体机不仅能够执行基础的财务核算和税务申报功能，还能通过实时分析企业的交易数据、发票信息、合同文本等，自动识别潜在的财税风险点。例如，它可以检测发票真伪、发现异常交易模式

安全性，有效避免了数据在公有云传输和存储过程中的风险。（二）定制服务的个性化体验每个企业都有其独特的业务模式、运营流程和客户群体，这就决定了它们对大模型的需求也各不相同。以财税服务企业为例，其业务涉及复杂的税收法规、财务报表分析、税务筹划等工作，需要处理大量的票据、凭证和财务数据。标准化的大模型可能无法准确识别和处理这些特定领域的信息，难以满足财税服务企业的专业需求。而私有化大模型则为企业提供了实现大模型“私有化”：企业数据智能的新钥匙？一、解锁私有化大模型私有化大模型是指将经过海量数据训练、具备强大智能能力的AI模型，从公有云迁移至企业自己的“领地”，即企业内部的服务器或私有云上运行。这一第三方服务器上，这无疑增加了数据被窃取或篡改的风险。而私有化大模型将数据存储和处理都置于企业内部，企业可以自主掌控数据的访问权限和安全策略，采用加密技术、访问控制等手段，确保数据在整个生命周期内的个性化定制的可能。企业可以根据自身业务特点和需求，将内部的业务数据、行业知识和经验融入到模型训练中，对模型进行针对性的优化和调整。通过对大量财税数据的学习和分析，私有化大模型能够准确识别各种票据的样式和

大模型服务平台是一种基于云计算和人工智能技术，为用户提供大模型相关服务的平台，支持大模型的开发、训练、部署和应用。大模型平台功能特点模型训练：提供强大的计算资源和工具，帮助用户使用海量的数据对大模型进行训练，使其能够学习到各种知识和模式，以适应不同的任务和应用场景。模型部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，使其能够为用户提供实际的服务和应用。平台会提供相应的部署工具和技术支持，确保模型的稳定应用、计算机视觉应用、语音识别应用等，降低应用开发的难度和门槛，加速人工智能应用的落地和推广。大模型平台优势降低技术门槛：大模型训练和应用开发需要较高的技术水平和专业知识，而大模型服务平台将这些复杂的技术和工具进行了封装和简化，使得普通用户和企业也能够轻松地使用大模型技术，无需深入了解其底层原理和技术细节。节省成本：训练大模型需要大量的计算资源和数据，成本高昂。通过使用大模型服务平台，用户可以按需租用计算资源和使用模型服务，无需自行购买和维护昂贵的硬件设备和软件工具，大大降低了成本。提高效率：大模型服务平台提供了一站式的服务和工具，能够帮助用户快速地进行模型训练、部署和应用开发，提高了开发效率和

大模型服务是利用大型预训练模型提供的一项服务，在多个领域和应用场景中发挥着重要作用。1.模型训练服务预训练模型提供：一些大模型服务提供商提供预训练好的基础模型，这些模型已经在海量的数据上进行了无监督API，让用户可以通过网络请求的方式调用大模型进行推理。例如，一个内容生成应用可以通过API将用户输入的主题和要求发送给大模型服务端，服务端返回生成的文本内容，这样应用开发者无需在本地部署复杂的模型计算提供实时推理服务，确保用户能够快速得到回答。4.数据处理与管理服务数据清洗和标注：大模型服务通常包括对数据的预处理服务，因为高质量的数据是模型性能的关键。例如，对文本数据进行拼写纠正、格式统一、去除学习。企业和开发者可以直接获取这些模型，避免从头开始训练模型所需的巨大计算资源和漫长时间。定制化训练支持：根据用户的特定需求和数据，对大模型进行定制化训练。比如，金融机构可以利用自己的金融数据，结合大模型服务提供商的技术，训练一个适合金融领域风险评估、投资建议等任务的专用模型。这包括对模型的架构调整、参数优化以及使用特定领域的数据进行训练，以提高模型在特定任务中的性能。2.模型微调服务参数高效微调

近日，由创业家&i黑马主办的第十三届创业家年会在北京举行，会上隆重发布了《2020企服行业独角兽TOP50》榜单。星环科技凭借在大数据与人工智能等领域的技术实力和卓越的企业服务，成功荣登榜单企业和准独角兽主要集中在C轮和D轮，占比七成。从细分行业来看，以数字化人力资源、营销、财税等服务型企业为主的通用企服类企业超过40%；排在第二位的细分行业是数据智能，占比超过20%。这也基本符合ToB提供优质、安全、高效的服务。目前已经在金融、政府、交通、能源、教育、制造等行业拥有2000余家用户，有大量的落地案例，能够真正解决用户痛点，满足企业客户需求。星环科技作为全球第一家涵盖大数据+人工智能，提供数据承载、共享交换管理、三清单和目录管理、数据质量管控、数据安全保障、数据服务等六大能力。推动能源结构绿色化转型基于星环大数据平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统，结合电力公司生产需求及政府创始人和100多位投资人到场，来自上海、广州、杭州、南京、重庆等国内数十个城市各级领导参会。星环科技荣登《2020企服行业独角兽TOP50》榜单显示：本次上榜的企业服务独角兽企业从融资阶段来看，独角兽

大模型推理服务在人工智能技术飞速发展的今天，大模型已经成为推动科技进步的重要力量。从聊天机器人到内容生成，从代码编写到科学研究，大模型的广泛应用正在改变我们的生活和工作方式。然而，这些强大功能的背后，离不开一个关键环节——大模型推理服务。本文将用通俗易懂的语言，介绍这项技术的原理、应用和未来发展趋势。什么是大模型推理服务？简单来说，它就像是一个专门为大型人工智能模型搭建的"计算厨房"。当用户提出一个问题或请求时，这个服务就会调动庞大的计算资源，让训练好的大模型进行思考并给出回答。与训练阶段不同，推理服务关注的是如何有效、稳定地运行已经训练好的模型，为用户提供实时响应。这项技术的核心在于处理看似简单，实则涉及海量的矩阵运算和数据处理。大模型推理服务的实现面临着多重技术挑战。首先是计算资源的有效利用。一个大型语言模型可能包含数千亿个参数，每次推理都需要调动这些参数参与运算。工程师们开发了各种"输入-计算-输出"的全过程。以常见的对话场景为例，当用户输入一个问题，服务首先会将其转化为计算机能够理解的数字表示，然后通过复杂的神经网络层层计算，再将计算结果转化为人类可以理解的语言输出。整个过程

大模型平台是指基于大规模参数的机器学习模型构建的平台，这些平台通常提供模型训练、部署、推理等服务，支持多种应用场景。以下是对大模型平台的详细阐述：定义大模型平台是基于具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型构建的平台。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型平台的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。特点巨大的规模：大模型包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。涌现能力：当模型的训练数据突破一定规模时，模型会涌现出之前小模型所没有的复杂能力和特性。更好的性能和泛化能力：大模型通常具有更强大的学习能力和泛化能力，能够在各种任务上表现出色。多任务学习：大模型通常会一起学习多种不同的任务，如自然语言处理中的机器翻译、文本摘要、问答系统等。大数据训练：大模型需要海量的数据来训练，通常在TB以上甚至PB级别的数据集。强大的计算资源：训练大模型通常需要数百甚至上千个GPU，以及大量的时间。应用场景自然语言处理：大语言模型（LLM）是大模型的子分类，专门通过处理大量文本数据来理解和生成人类语言，执行各种自然语言处理任务

大模型平台是集成了大模型技术、数据处理、模型训练、评估与部署等全栈能力的服务平台。可以为企业提供高效、便捷的大模型应用解决方案，帮助企业快速构建和部署基于大模型的智能应用。大模型平台优势与特点高效智能导览、个性化旅游规划等应用。政务行业：借助大模型平台优化政务服务流程，提高政府决策的科学性和精准性。便捷：提供一站式大模型开发工具链和基础设施，降低企业使用大模型的门槛和成本。灵活定制：支持根据企业需求进行模型定制和微调，满足不同行业和场景的应用需求。安全可靠：采取高标准的数据安全管理措施，确保企业数据的安全性和隐私保护。持续更新：平台支持大模型的持续更新和优化，确保企业能够享受到新的大模型技术成果。大模型平台应用场景大模型平台广泛应用于金融、传媒、文旅、政务、教育等多个行业场景，为这些行业提供定制化的智能解决方案。例如：金融行业：利用大模型平台进行风险评估、欺诈检测、智能投顾等应用。传媒行业：通过大模型平台实现内容生成、舆情分析、个性化推荐等功能。文旅行业：利用大模型平台提升旅游体验，实现

大模型接口调用是指通过编程方式与大模型进行交互，以执行特定的任务或获取服务。以下是一些关于大模型接口调用的关键信息和步骤：接口调用准备：在开始接口调用之前，通常需要获取APIKey，这是访问大模型服务的凭证。APIKey通常在大模型服务平台的控制台中申请获得。环境变量配置构建请求：接口调用通常需要构建一个HTTP请求，包括设置请求头、请求体等。发送请求：使用HTTP客户端库发送请求到大模型的API端点，并传递必要的参数，如模型名称、输入数据等。处理响应：大模型服务会返回一个响应。需要解析这个响应以获取所需的信息或结果。错误处理：在接口调用过程中，可能会遇到各种错误，如网络错误、认证失败、请求超时等。需要妥善处理这些错误，并给出相应的错误信息。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...