案例名称:【以数字化重构推动规上企业综合金融服务】
公司名称:【财通证券股份有限公司(601108)】
案例简述:
1. 转型动因
中共中央、国务院发布《关于支持浙江高质量发展建设共同富裕示范区的意见》,指出,要丰富居民可投资金融产品,鼓励企业开展员工持股计划。员工持股计划管理是企业上市后主要痛点之一。
2. 转型过程
运用数字化理念、思维、手段和方法,自主研发金服宝•盘股平台。以ESOP为综合金融服务工具,整合集中财富、投行、金融科技等资源协同推进,以ESOP系统为“敲门砖”,围绕企业全生命周期的综合需求,搭建综合金融服务的数字化平台,免费为企业提供一揽子、一站式的综合金融数智服务。以股权资产管理平台为中心,为上市公司提供股权管理、资金管理、员工端的财富管理、税务服务等功能,支持多类型的股权激励工具、方案咨询设计、税务与财务咨询服务及系统个性化定制服务等。
3. 核心成果
已帮助上百家企业解决各类法律、财务、税务问题,为超过100家企业提供10多万份授予协议电子签署和数10万激励权益的中登登记,生成近百份公告草案,报送几十万条税务数据,帮助几十家企业提升违规监控精准度,实现预防违规交易0出错。截止2022年3月17H,已签约208家,客户范围已覆盖主板、创业板、科创板和拟上市公司。
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这项研究介绍了Ankh3,一种创新的蛋白质语言模型,通过多任务预训练策略显著提升了模型性能。研究者采用两种互补任务:多掩码概率的掩码语言建模和蛋白质序列补全,使模型仅从蛋白质序列就能学到更丰富的表示。实验表明,Ankh3在二级结构预测、荧光预测等下游任务中表现优异,尤其在模型未曾训练过的任务上展现出强大泛化能力,为蛋白质设计和分析开辟了新路径。
法国波尔多大学研究团队开发了一个突破性框架,用于神经退行性痴呆症的差异化诊断。该框架将3D脑部MRI转换为文本报告,并利用强化学习优化的大语言模型进行详细诊断推理。不同于传统"黑箱"方法,这一系统能生成透明、有因果关系的解释,同时保持高诊断准确率。研究显示,通过群组相对策略优化(GRPO)训练的轻量级模型能展现复杂推理行为,包括假设检验和非线性思考,提供与临床决策流程一致的排序诊断结果。
这项研究提出了CLUE框架,首次能够生成自然语言解释来揭示AI事实核查系统不确定性的来源。与现有方法不同,CLUE能识别文本片段间的冲突与一致关系,并解释它们如何影响模型的预测不确定性。实验表明,CLUE生成的解释在三种语言模型和两个事实核查数据集上都更忠实于模型不确定性,用户评价其更有帮助、信息更丰富、冗余更少且逻辑更一致。CLUE不需要微调或架构更改,适用于任何白盒语言模型,为事实核查提供了实用支持。
来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic,一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集,填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明,在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力,32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是,将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率,还增强了模型的泛化能力,表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。