广电运通望道大模型：领域增强大模型覆盖合同审查等场景解析

? 技术架构：多维能力构建行业壁垒

1. 多维知识引入：通过整合金融、政务、交通等领域的专业知识库，模型能够精准捕捉行业术语、规则和案例，实现对垂直领域的深度理解。例如，在合同审查场景中，模型可自动识别法律条款中的风险点，如违约责任、付款方式等，并结合历史案例提供优化建议。
2. 多级开发范式：支持从通用模型到垂直领域模型的多层次开发，客户可根据自身需求选择预训练模型、领域微调模型或定制化模型。这种灵活性大大降低了 AI 应用的开发门槛，同时确保了模型在特定场景下的高性能。
3. 中文能力增强：针对中文语言特点进行专项优化，包括语义理解、语法分析和多模态处理。例如，在处理中文合同中的复杂句式和嵌套条款时，模型能够准确提取关键信息，避免因语言歧义导致的误判。
4. 行业能力增强：通过知识增量学习、行业思维链增强等技术手段，模型在特定领域的专业能力不断提升。例如，在金融领域，望道大模型已具备智能客服、产品咨询等 60 余种特色功能，可快速提升银行等客户的业务效率。

? 核心优势：安全可控与高效落地

1. 自主可控：基于国产昇腾 AI 基础软硬件平台进行原生开发，实现了从训练到部署的全链条自主创新。这不仅确保了核心技术不受制于人，还满足了金融、政务等领域对数据安全和合规性的严格要求。
2. 领域增强：通过深度预训练和领域微调，模型在金融、政务、交通等领域的专业能力远超通用大模型。例如，在政务场景中，望道大模型已在审计营商环境分析、智能问政等 10 + 场景落地，场景落地效率提升了 5 倍。
3. 安全可靠：采用多重安全机制，包括数据加密、访问控制和模型权限管理，确保用户数据和模型输出的安全性。同时，模型支持私有化部署，进一步降低了数据泄露风险。
4. 企业定制：结合 aiCore System 的 AI 中台，望道大模型支持客户利用自有场景数据进行一站式优化，快速打造场景专属应用服务。例如，某银行通过定制化模型实现了信贷合同质检准确率 97%，审核效率提升 20%。

? 合同审查场景：从效率到质量的双重提升

1. 智能风险识别：基于自然语言处理和知识图谱技术，模型可自动解析合同文本，识别潜在风险点，如条款冲突、合规性问题等。例如，在审查买卖合同中的 “违约金条款” 时，模型会自动关联《民法典》相关规定，判断条款是否合法合理。
2. 多模态协同处理：支持对 PDF、扫描件等多种格式合同的解析，结合 OCR 技术实现文本内容的精准提取。同时，模型还能处理合同附件中的表格、图像等信息，综合评估合同风险。
3. 人机协同优化：提供高亮标注和修改建议，支持审核人员在线批注，修正结果可反哺模型优化。这种 “AI 初筛 - 人工复核 - 模型迭代” 的闭环流程，持续提升系统准确性。
4. 效率大幅提升：实测数据显示，望道大模型在合同审查场景中，单份合同的审查时间从人工平均 45 分钟缩短至 3 分钟，效率提升 15 倍。批量处理 100 份合同仅需 12 分钟，成本降低 80%。

? 行业落地：从标杆案例到生态构建

• 金融领域：某银行通过望道大模型优化智能客服系统，实现了客户咨询的秒级响应，问题解决率提升 34%，漏检率降至 2.1%。
• 政务领域：广州市 12345 热线引入望道大模型后，工单处理准确率超过 95%，平均等待时长缩短 43%，民生问题解决效率显著提升。
• 交通领域：运通智能结合望道大模型与 DeepSeek R1，构建了 “双擎驱动” 的轨道交通服务体系，复杂推理问题的处理效率提升显著，乘客问询满意度大幅提高。

? 未来展望：技术演进与行业赋能

1. 多模型协同：探索与 DeepSeek 等通用大模型的融合路径，实现 “专业化 + 轻量化” 的技术升级，进一步提升复杂场景的处理能力。
2. 联邦学习：解决数据孤岛问题，在保护隐私的前提下联合训练行业模型，推动跨机构数据共享与合作。
3. 可解释性增强：开发可视化推理路径，如标注模型识别风险点时引用的法律条文或案例，提升模型决策的透明度和可信度。
4. 动态监控：集成外部数据源，如政策变更通知、行业标准更新等，实现合同履约风险的实时预警。