在人工智能從通用大模型向垂直領域深度滲透的關鍵期，行業大模型的核心價值已從參數規模轉向產業知識深度與場景適配精度。2025年11月28日，深度數科集團九周年之際，正式推出全國首個聚焦票據與供應鏈金融領域的行業大模型：承心一閱。標志著中國票據行業邁入"可信智能"發展的全新階段，為產業信用體系建設注入"數字信任"新動能。

一、真實業務數據筑基，打造專業能力壁壘

區別于通用語料訓練的大模型，"承心一閱"形成獨特的產業數據預訓練架構。涵蓋100萬家企業實體的業務行為，覆蓋9大行業、47個細分場景的票據業務模式，整合200+類典型風控事件及處置經驗與超2億次票據業務行為的網絡學習成果。

同時，基于扎實的產業數據底座，"承心一閱"在票據領域專業任務中實現性能突破：信用評估準確率提升37%，風險識別時效提升90%，構建起端到端的可信推理鏈路，為行業首次奠定"可計算信用"的技術基礎。

深度數科集團承心一閱

二、多模態架構賦能，實現場景精準適配

"承心一閱"采用多模態融合的專業架構設計，全方位覆蓋票據與供應鏈金融場景需求：自建機房搭建的算力集群提供7x24小時穩定運維保障，確保數據安全與運算高效；文本理解模塊專注處理票據合同、交易文書等專業金融文檔；圖計算引擎精準構建企業關系網絡與資金流轉圖譜；時序預測模型基于歷史業務數據實現動態信用評估；規則推理層深度嵌入監管要求與行業規范，保障智能決策的合規性。

在某制造業龍頭企業的實測中，"承心一閱"展現出強大的實用價值：3.2秒即完成原本需3天的盡職調查工作，自動分析257張歷史票據并精準識別2張隱性瑕疵票據，成功預警830萬元潛在損失，大幅提升業務效率與風險管控能力。

三、三大能力躍遷，從感知智能到認知智能的跨越

該模型的核心創新在于實現從感知智能到認知智能的跨越，形成三大能力躍遷：一是企業履約概率的動態預測能力，為信用判斷提供前瞻性依據；二是供應鏈風險傳導路徑的模擬分析能力，實現風險的全鏈路管控；三是復雜業務場景的智能輔助決策能力，助力業務高效開展。

這一突破使行業首次擁有具備產業認知能力的專業模型，推動票據業務從"單點驗證"轉向"全局洞察"，從"事后分析"進階至"事前預警"，重塑業務開展模式。

四、構建基礎設施，釋放多元產業價值

"承心一閱"并非單一產品，而是定位為產業數字信任的基礎模型，面向全產業鏈釋放多元價值：為金融機構提供可解釋的信用評估因子、為核心企業構建供應鏈信用傳導圖譜、為中小微企業建立數字信用身份體系、為跨境貿易提供可信交易驗證能力。

目前，深度數科已與17家核心企業及金融機構達成合作，業務覆蓋高端制造、新能源、大宗貿易等重點行業，落地成效初步顯現。

五、引領行業變革，開啟票據智能新紀元

"承心一閱"的發布具有里程碑式的行業意義，不僅填補了票據領域專業級大模型的空白，更推動產業信用進入"可計算、可推理、可預警"的新階段，促使供應鏈金融從經驗依賴轉向數據驅動的科學決策模式。

深度數科九年的產業積累印證了："只有當AI深度理解產業運行邏輯，才能真正成為推動行業進步的力量"。未來，深度數科將持續深化行業大模型的技術研發與應用落地，攜手產業各方共建票據與供應鏈金融的可信智能生態，即"數字信任生態"。

在金融科技與產業數字化深度融合的趨勢下，"承心一閱"正構建一種全新范式：讓每一次真實經營都能通過專業AI獲得應有的信用認可，讓產業信用在智能時代煥發新生，讓數字信任重塑產業生態。

深度數科集團期待與產業伙伴共筑數字信任生態。