2025 思必驰 DFM-2 大模型最新动态：分布式架构赋能金融业务升级

? 思必驰 DFM-2 大模型分布式架构：金融业务升级的核心引擎

金融行业在数字化转型中面临着诸多挑战，比如客户服务效率亟待提升、风险控制难度不断加大、业务创新需求日益迫切等。而思必驰 DFM-2 大模型的分布式架构，就像是一场及时雨，为金融行业带来了新的解决方案和发展机遇。

? 分布式架构的技术突破与优势

分布式架构在思必驰 DFM-2 大模型中扮演着至关重要的角色。它采用了 “1+N” 的分布式智能体系统设计，这里的 “1” 代表一个中枢大模型，“N” 则是多个垂域模型及全链路交互组件。这种架构设计有什么好处呢？首先，它实现了模块化微服务，将业务拆分成独立部署的微服务，这样一来，某个微服务出现故障时，不会影响到整个系统的运行，就像是把一个大机器拆分成多个小零件，哪个零件坏了，直接更换就行，不影响其他部分的运作。其次，分布式计算框架的应用，如 Spark/Flink 集群化部署，使得算力得到了指数级的提升，就像给汽车换上了更强大的发动机，跑得更快更稳。另外，异地多活部署也为系统的稳定性提供了保障，跨地域部署数据中心，即使某个机房出现故障，服务也不会中断，就像是有多个备用电源，确保电力供应不断。

与集中式大模型相比，DFM-2 在综合成本、响应速度及垂域精度上优势显著。在综合成本方面，分布式架构可以根据业务需求灵活分配资源，避免了集中式架构在资源闲置时的浪费，降低了运营成本。就好比一家餐厅，在高峰时段可以增加服务人员，而在低谷时段则减少人员配置，合理利用资源，降低成本。在响应速度上，分布式架构通过动态负载平衡和弹性伸缩策略，能够快速响应用户请求，提高用户体验。例如，在金融交易的高峰期，系统能够自动增加服务器资源，确保交易能够快速处理，不会出现卡顿现象。而在垂域精度上，分布式架构能够针对不同的金融业务场景，定制专门的垂域模型，提高模型的准确性和适用性。比如，在风险评估场景中，垂域模型可以根据金融机构的具体数据和业务需求，进行精准的风险预测。

? 分布式架构在金融场景的深度应用

? 智能客服与数字人员工

在金融服务中，智能客服是一个重要的环节。思必驰 DFM-2 大模型的分布式架构为智能客服带来了全新的体验。通过全渠道智能客服方案，金融机构可以实现呼叫中心、微信、公众号、API、智能硬件、数字人等全渠道接入。这意味着客户无论通过哪种方式咨询问题，都能够得到及时、准确的回答。而且，DFM-2 大模型支持上千个知识问答对，还内置了闲聊、天气、百科等通用机器人技能，交互方式更加自然，问答成功率超过 80%。例如，客户在微信公众号上咨询贷款问题，智能客服可以快速准确地回答，并引导客户完成贷款申请流程，大大提高了服务效率。

数字人员工也是分布式架构在金融领域的一个重要应用。思必驰的 AI 数字人整体解决方案，通过小数据模型训练，即可实现高品质数字人生成，个性化对话生成与语音合成模型无缝结合，构建可自由交互的个性化数字形象。在金融大厅，数字人大堂助理可以自动识别办理业务的客户，通过自然、流畅的交流与互动，为客户提供各类业务咨询及服务办理，助力银行降本增效。比如，客户进入银行大厅后，数字人可以主动询问客户需要办理的业务，并引导客户到相应的窗口或自助设备，减少了人工服务的压力，提高了服务效率。

?️ 风险控制与合规管理

金融行业的风险控制和合规管理至关重要。思必驰 DFM-2 大模型的分布式架构在这方面也发挥了重要作用。通过全链路语音质检及自动质检评分方案，金融机构可以对线上电话客服及线下服务场景进行全量语音质检，辅助信管中心流程优化，大幅提高金融场景质检效率、提升服务质量与管理水平、降低企业运营成本。例如，通过对客服通话的语音质检，可以及时发现客服人员在服务过程中存在的问题，如服务态度不好、回答不准确等，及时进行整改，提高服务质量。

在数据安全方面，思必驰采用了多种技术措施，如数据加密、访问控制和联邦学习等。多方安全计算（MPC）允许银行等金融机构在不共享原始数据的情况下联合构建信用评分模型，从而在提升信用评估准确性的同时确保数据隐私。联邦学习（FL）则通过模型参数交换，使多个金融机构能够在本地训练风控模型，提升跨机构数据协同分析的安全性。同态加密（HE）进一步加强了金融数据的隐私保护，使金融机构可以在加密状态下进行计算，在不暴露用户原始数据的前提下实现精准营销和风险管理。这些技术措施为金融机构的数据安全提供了有力保障。

? 业务创新与效率提升

分布式架构还为金融业务的创新和效率提升提供了支持。在智能外呼场景中，思必驰为沈阳银信打造的智能外呼座席，其 AI 外呼效率实测成绩提高至人工的 3-5 倍，业绩达成率对比人工可达 86%。这大大提高了团队的工作效率，降低了管理风险，减少了人工成本，提高了项目收益。例如，在催收业务中，智能外呼座席可以自动拨打客户电话，进行催收提醒，提高了催收效率，降低了人工成本。

在会议办公场景中，思必驰的 AI 办公本基于 DFM-2 大模型，集语音转文字、AI 记笔记、中英互译、流畅手写等多种功能于一体。在会议中，AI 办公本可以实时记录会议内容，自动生成会议纪要，并支持分角色呈现，方便查看和整理。会后，还可以根据会议内容自动生成待办事项清单，提醒完成重要任务，让工作更加有序。这大大提高了会议效率，减少了人工记录的时间和精力。

? 性能指标与行业认可

思必驰 DFM-2 大模型在性能方面表现出色。它覆盖 20 个专业垂直领域，大模型端到端耗时 < 2s，系统拒识准确率、召回率均达 95%，对话成功率＞95%。仅 2024 年，DFM-2 调用的月均增长率超 60%；与年初相比，日使用量增长了 300 倍。这些数据充分证明了 DFM-2 大模型的高效性和可靠性。

此外，思必驰 DFM-2 大模型还通过了五项国家网信办的深度合成服务算法及生成式服务备案，成为江苏省大模型备案最多的企业。这也体现了行业对思必驰 DFM-2 大模型的认可和信任。

? 行业合作与生态建设

思必驰积极与行业伙伴合作，共同推动金融行业的智能化发展。与华为云的合作就是一个典型的例子。双方在智能语言大模型、昇腾 AI 云服务和联合营销等方面展开合作，加速 AI 在金融等行业的落地应用。思必驰 DFM-2 大模型已与华为昇腾完成兼容性测试，可满足行业安全性、可靠性、稳定性的应用需求，为更多企业提供高性能、可信赖的 AI 解决方案。

在智能汽车领域，思必驰已与梅赛德斯 - 奔驰、奥迪、捷豹路虎、比亚迪、上汽通用五菱等全球 60 多家知名汽车品牌合作，推出 200 多款量产车型，累计 “上车” 超 1500 万辆。在智能家居领域，思必驰与美的、海尔、中国移动等共同制定了中国智能家居大模型标准。这些合作不仅拓展了思必驰的业务领域，也为金融行业的智能化发展提供了更多的可能性。