财务大模型有哪些

能够快速处理和分析这些大规模数据，挖掘其中的有价值信息，为财务决策提供有力支持。深度专业知识理解：经过专业的训练和优化，财务大模型对财务领域的专业知识有深入理解，如会计原理、财务分析方法、税务法规等财务大模型是一种基于人工智能技术，针对财务领域的专业需求和大量数据进行训练和优化的模型。财务大模型特点海量数据处理能力：财务领域积累了海量的数据，如企业的财务报表、交易记录、预算数据等。财务大模型的财务建议和决策支持。财务大模型应用场景财务分析与报告：快速对企业的财务数据进行多维度分析，生成详细的财务分析报告，包括财务比率分析、趋势分析、成本分析等，帮助企业管理者和财务人员更好地了解企业的，能够准确地对财务相关问题进行解答和处理，并生成符合财务规范和逻辑的文本、报告等。强大的泛化能力：可以应用于多种财务场景，如财务分析、预算编制、成本控制、审计等，解决不同企业在财务管理中面临的各种问题，具有较强的通用性和适应性。高度自动化和智能化：能够自动完成一些繁琐、重复的财务工作，如数据录入、报表生成、数据比对等，提高财务工作效率，减少人为错误。同时，还可以通过对数据的分析和预测，为企业提供智能化

一、大数据平台与财务大模型的结合在数字化转型的背景下，大数据平台与财务大模型的结合成为企业提升财务管理效率和决策质量的重要手段。通过大数据平台，企业可以高效地采集、存储和处理海量财务数据，而财务大模型则利用这些数据进行智能化分析和预测。二、财务大模型的特点数据驱动：财务大模型以大数据为基础，通过对海量财务数据的分析和挖掘，揭示数据背后的规律和趋势。智能化：借助人工智能技术，财务大模型能够自动学习变化及时调整分析结果和决策建议。三、财务大模型的应用场景财务预测与规划：根据历史财务数据和市场趋势，对企业未来的收入、成本、利润等进行预测，帮助企业制定预算和战略规划。风险评估与控制：实时监测企业的财务风险指标，如偿债能力、流动性风险、信用风险等，及时发现潜在的风险因素。四、技术集成与平台支持构建以人工智能大模型为核心的智能中台，提供数据处理、分析、推理和生成的一体化服务。通过API和微服务架构，人工智能大模型可以与现有的财务系统和业务流程无缝集成。五、数据隐私与安全在财务大模型的部署中，数据隐私和安全至关重要。需要引入敏感信息检测技术，对数据进行加密保护，并建立访问控制和行为审计机制。此外

：虽然财务大数据量巨大，但其中有价值的信息相对较少，需要通过有效的数据挖掘和分析技术提取有价值的内容。来源企业内部系统：主要包括财务核算系统、ERP系统、预算管理系统、成本管理系统等，这些系统产生财务大数据是指企业在财务管理过程中产生的海量、多源、异构的数据集合，涵盖了财务交易数据、财务报表数据、预算数据、成本数据、资金流数据等。特点数据量大：随着企业业务的不断拓展和信息化程度的提高，财务数据量呈爆炸式增长，不仅包括传统的结构化财务数据，还包括大量的非结构化数据，如电子发票、合同文本、邮件等。多样性：财务大数据来源广泛，既有企业内部的财务系统、业务系统产生的数据，也有来自外部的市场数据了大量的结构化财务数据，如会计凭证、账簿、报表等，是财务大数据的核心部分。业务运营数据：来自企业销售、采购、生产、库存等业务部门的运营数据，与财务数据密切相关，能够反映企业的业务活动和经营状况，如销售订单数据的构成和变化趋势，找出成本控制的关键点和潜在的节约空间。通过对不同产品、项目或业务流程的成本分析，优化资源配置，降低生产成本，提高企业的经济效益。风险管理：整合企业内外部数据，建立风险预警模型，对财务

星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个模型使用数据的高度一致。支持10种存储引擎、11种存储模型，自动化应对多部门业务需求：TDH通过10种独立的存储引擎，支持业界主流的11种存储模型。这10种存储引擎是：关系型分析引擎、宽表存储引擎

大数据分析模型预测未来的收入、成本、利润等财务指标，为企业的预算编制提供科学依据。同时，通过实时监测和分析实际数据与预算数据的差异，及时调整经营策略和预算分配，确保企业目标的实现。成本控制与优化财务大数据分析是指利用大数据技术和工具，对海量、多样化的财务数据及相关业务数据进行收集、存储、处理和分析，从而为企业的财务管理、决策制定、风险评估等提供更深入、精准和全面的支持。数据来源企业内部财务数据等也是财务大数据分析的重要组成部分。宏观经济数据如国内生产总值（GDP）增长、利率、汇率等，会对企业的经营环境产生影响；行业数据能让企业了解自身在行业中的地位和竞争态势；金融市场数据对于上市公司而言关系，优化采购决策；评估生产过程中的废品率、能耗等指标对成本的影响，采取改进措施。风险管理：评估企业面临的各种财务风险，如信用风险、市场风险、流动性风险等。利用大数据分析技术，整合企业内部和外部的相关数据，建立风险预警模型。例如，通过分析客户的信用记录、还款行为、财务状况等数据，预测客户的违约概率，提前采取催收措施或调整信用额度；监测金融市场的波动、利率汇率变化等，评估企业的市场风险敞口，制定套期

金融大模型在金融领域的应用具有重要的意义和价值，可以提供准确的金融分析和预测，为金融决策和风险管理提供有力支持。金融大模型有哪些？星环无涯金融大模型-Infinityhttps模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调，使用星环科技高性能计算集群训练而成。星环科技无涯使用上百万的高质量的专业金融语料，涵盖了研报、公告、政策、新闻等高质量的自然语言文本，作为基础大模型的智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型，寓意学海无涯，既代表了投资领域终身学习的精神，也蕴含了大模型本身在参数架构方面持续迭代的内涵。可以说无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言二次预训练语料，使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力，满足行业分析师的需求。其次，星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例，完成对大模型的指令微调，从而

控制机制、定期备份和恢复数据等。数据分析和使用：企业需要设立专门的财务数据分析和使用团队，对财务数据进行分析和挖掘，发现潜在的业务机会和问题。这包括提供可视化的报表和分析工具、建立数据分析模型和算法财务数据治理是对企业财务数据进行收集、整理、存储、管理和使用的一系列规范、流程和控制的实践。确保财务数据的准确性、完整性、可靠性和安全性。财务数据治理对企业来说非常重要。良好财务数据治理的企业能够更好地发现业务机会和风险，并且能够做出更明智、更准确的决策。以下是财务数据治理的几个关键方面：数据收集和整理：企业需要建立规范的数据收集和整理流程，确保财务数据能够准确地收集和录入系统。这包括明确数据所有权和责任、规范数据录入的标准和要求、建立数据质量制机制等。数据存储和管理：企业需要建立安全、可靠的数据存储和管理系统，确保财务数据的完整性和安全性。这包括使用合适的数据库和软件系统、建立访问权限和、培训员工使用数据分析工具等。数据报告和披露：企业需要按照法律法规和会计准的要求，及时准确地报告和披露财务数据。这包括编制财务报表和附注、提交报表给审计机构和监管机构、公开披露相关信息等。数据合规和风

分析工具对财务数据进行深入分析，挖掘数据背后的价值，并通过可视化工具将分析结果直观地展示出来，为决策提供支持。云计算与大数据技术：借助云计算和大数据技术，实现财务数据的存储、计算和分析，提高财务数据处理的财务数据治理是企业对财务数据进行的一系列管理活动，旨在提高财务数据的质量、一致性、准确性和安全性，从而为企业的财务管理和决策提供可靠支持。治理目标确保数据质量：保证财务数据的真实性、完整性、准确性和及时性，为财务分析、预算编制、成本控制等财务管理工作提供可靠的数据基础。提升决策支持能力：通过对财务数据的有效治理，使其能够更好地反映企业的财务状况和经营成果，为企业管理层的决策提供准确、全面的数据支持。满足合规要求：确保财务数据的处理和存储符合相关法律法规、会计准则和监管要求，降低企业的合规风险。提高数据效率与协同：优化财务数据流程，打破部门间的数据孤岛，提高财务数据在企业内部的流转效率，促进各部门之间的协同工作。关键环节数据标准管理制定标准规范：建立统一的财务数据标准，包括会计科目、财务报表格式、数据编码等，确保财务数据在企业内部的一致性和规范性。标准执行与监督：加强对财务数据标准的培训和

大模型推理模型有哪些近年来，人工智能领域取得了突飞猛进的发展，其中大语言模型（LLM）的崛起尤为引人注目。这些模型能够理解和生成人类语言，在问答、写作、编程等多个领域展现出惊人的能力。那么，这些大模型在推理时究竟采用了哪些方法呢？本文将介绍几种常见的推理模型。首先需要明确的是，大模型的推理过程可以分为两个层面：一是模型自身的推理能力，二是人们为提高模型推理效果而设计的外部方法。模型自身的推理能力主要依赖于其训练数据和架构设计，而外部方法则通过各种技术手段来激发和增强这种能力。在模型自身层面，现代大语言模型普遍采用transformer架构。这种架构通过自注意力机制，能够捕捉输入文本中的长距离不断涌现。总的来说，大模型的推理能力既依赖于其本身的架构设计，也得益于各种外部方法的开发应用。从简单的思维链到复杂的思维树，这些方法正在不断提升大模型解决复杂问题的能力。未来，随着技术的进步，我们有望看到更加强大、更加可靠的AI推理模型出现。依赖关系，从而建立起复杂的语言理解能力。模型在预训练阶段通过海量数据学习到的知识，会在推理时被激活和运用。这种能力虽然强大，但也存在局限性，比如容易产生幻觉（生成不准确的内容）和缺乏系统性推理。为了

财务数字化转型是指将财务业务的各个方面，包括财务管理、财务报告、财务分析等，通过应用数字技术和信息系统进行自动化、智能化和数据化处理，以提高财务工作的效率、准确性和决策支持能力。数字化转型在财务领域的主要应用包括：财务管理系统：传统的财务管理工具如会计软件、电子表格等已经广泛应用，数字化转型可以进一步将财务管理系统与其他信息系统集成，实现数据的共享和自动化处理。电子财务报告：传统的财务报告通常以纸质形式呈现，数字化转型可以将财务报告转为电子格式，实现财务数据的实时更新和在线共享。财务数据分析：数字化转型可以通过数据分析工具对大量的财务数据进行快速处理和分析，帮助财务部门更好地了解和把握企业的财务状况，从而支持决策的制定和执行。电子支付和结算：数字化转型可以实现企业财务的电子支付和结算，提高支付的效率和准确性，降低支付成本。财务数字化转型的步骤包括财务组织重构、流程优化、运营模式创新和智能化技术应用等。其中，财务共享服务中心是一种新型的财务管理模式，通过观念再造、流程再造、组织再造、人员再造和系统再造，将分散于各个业务单位的重复性高、易于标准化的财务业务集中到财务共享服务中心统一

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...