产学研融合破局,AI智治征信数据——朴道征信大模型创新 引领征信行业高质量发展

朴道征信日常需处理海量庞杂的信用信息数据，如何高效治理多源散落、时疏时密、频率悬殊、厚薄不均、脏数暗藏的多源异构数据一直是公司的痛点。为此，朴道征信联合北京航空航天大学，利用大模型研发的智能数据清洗技术，打造一体化智能数据治理方案，为普惠金融插上科技金融的翅膀，奋力谱写“五篇大文章”。

项目依托双方核心优势，融合北航前沿技术、大数据技术与朴道征信一线业务经验，通过北航自研的深度嵌套结构穿透算法，解决多源数据层级混乱、解析不彻底的行业痛点；依托大模型驱动的AI自监督学习模型，实现字段语义的自动识别与标准映射，摆脱对人工规则编写的依赖；创新采用分布式流式计算架构，实现海量数据的实时解析与落库，打破传统处理模式的效率瓶颈，集成异构数据联邦解析技术、Transformer字段语义识别、联邦学习隐私计算、动态Schema自适应引擎四大前沿核心技术，实现数据归集、清洗、落库、质检四个重要节点的全流程自动化闭环，重构征信数据治理模式。

智能数据清洗技术的成功研发，对于朴道征信具有三大核心价值（3S）：一是降本提效(Speed)，依托语义识别与动态Schema自适应能力，自动完成数据标准化转换，分钟级(此前是天级)适配数据源接入与接口变更，整体作业效率提升30%-40%，显著降低人力成本；二是严控品质(Safety)，双效联动多维校验+分级预警机制，全方位排查数据异常问题，数据综合解析校验准确率可达99.8%以上，严守数据合规生命线的同时，让金融机构随时可获取到稳定性、连续性、区分度俱佳的优质征信产品；三是弹性扩容(Scale)，分布式流式架构搭配智能算力调度，轻松承接日均2.19亿次调用峰值，适配TB级海量数据；AI自学习模式可长效适配业务升级与数据源拓展。

本阶段产学研成果已在每天的数据治理中进行应用，后续将继续探索大模型在征信业务中应用，为金融机构提供更高效、更精准、更合规的征信服务，构建健康有序的征信生态，为普惠金融发展注入更多力量。