经营分析☆ ◇300229 拓尔思 更新日期：2025-05-24◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.主营业务】【2.主营构成分析】【3.前5名客户营业收入表】【4.前5名供应商采购表】
【5.经营情况评述】
【1.主营业务】
大数据和人工智能技术的产品研发、销售和服务
【2.主营构成分析】
截止日期:2024-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
大数据软件产品及服务(行业) 2.91亿 37.50 1.75亿 36.67 60.21
人工智能软件产品及服务(行业) 2.58亿 33.24 1.88亿 39.24 72.68
系统集成及其他(行业) 1.54亿 19.76 6225.23万 13.01 40.53
安全产品(行业) 7379.70万 9.50 5297.62万 11.07 71.79
─────────────────────────────────────────────────
金融、制造、能源等企业客户(产品) 3.66亿 47.15 2.28亿 47.62 62.18
政府行业(产品) 1.74亿 22.44 9973.74万 20.85 57.21
公共安全(产品) 1.60亿 20.57 1.14亿 23.80 71.22
互联网和传媒(产品) 7646.51万 9.84 3698.62万 7.73 48.37
─────────────────────────────────────────────────
北方(地区) 4.14亿 53.34 2.35亿 49.18 56.77
华南/华中(地区) 1.38亿 17.81 7678.78万 16.05 55.49
西部(地区) 1.16亿 14.92 8680.57万 18.15 74.86
华东(地区) 1.08亿 13.93 7953.66万 16.63 73.47
─────────────────────────────────────────────────
直接客户(销售模式) 5.12亿 65.88 3.03亿 63.28 59.14
与集成商或代理商合作(销售模式) 2.65亿 34.12 1.76亿 36.72 66.25
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2024-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
金融、制造、能源等企业客户(行业) 1.78亿 44.89 1.21亿 43.39 67.93
政府行业(行业) 9288.92万 23.39 6740.26万 24.15 72.56
公共安全(行业) 8567.23万 21.57 6396.89万 22.92 74.67
互联网和传媒(行业) 4030.48万 10.15 2664.60万 9.55 66.11
─────────────────────────────────────────────────
大数据软件产品及服务(产品) 2.13亿 53.57 1.67亿 59.72 78.36
人工智能软件产品及服务(产品) 1.02亿 25.65 6907.86万 24.75 67.81
系统集成及其他(产品) 4774.22万 12.02 1871.30万 6.70 39.20
安全产品(产品) 3480.40万 8.76 2463.03万 8.82 70.77
─────────────────────────────────────────────────
北方(地区) 1.85亿 46.48 1.24亿 44.33 67.04
华南/华中(地区) 8755.52万 22.04 5662.95万 20.29 64.68
西部(地区) 6796.42万 17.11 5426.47万 19.44 79.84
华东(地区) 5705.59万 14.37 4449.34万 15.94 77.98
─────────────────────────────────────────────────
直接客户(销售模式) 2.18亿 54.92 1.61亿 57.54 73.63
与集成商或代理商合作(销售模式) 1.79亿 45.08 1.19亿 42.46 66.19
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2023-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
金融、制造、能源等企业客户(行业) 3.13亿 40.05 2.25亿 42.10 71.87
公共安全(行业) 1.99亿 25.52 1.36亿 25.37 67.97
政府行业(行业) 1.71亿 21.92 1.11亿 20.69 64.51
互联网和传媒(行业) 9775.78万 12.51 6328.46万 11.84 64.74
─────────────────────────────────────────────────
大数据软件产品及服务(产品) 3.13亿 40.11 2.18亿 40.88 69.69
人工智能软件产品及服务(产品) 2.37亿 30.32 1.78亿 33.38 75.27
安全产品(产品) 1.18亿 15.16 8491.97万 15.89 71.68
系统集成及其他(产品) 1.13亿 14.42 5265.03万 9.85 46.70
─────────────────────────────────────────────────
北方(地区) 3.85亿 49.21 2.54亿 47.44 65.91
华东(地区) 1.89亿 24.20 1.53亿 28.55 80.65
华南/华中(地区) 1.16亿 14.85 6530.66万 12.22 56.26
西部(地区) 9171.45万 11.73 6298.61万 11.79 68.68
─────────────────────────────────────────────────
直接客户(销售模式) 4.63亿 59.20 3.17亿 59.40 68.61
与集成商或代理商合作(销售模式) 3.19亿 40.80 2.17亿 40.60 68.02
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2023-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
金融、制造、能源等企业客户(行业) 1.81亿 40.62 9308.47万 33.21 51.56
公共安全(行业) 1.14亿 25.60 8074.38万 28.81 70.96
政府行业(行业) 1.00亿 22.53 6986.21万 24.93 69.76
互联网和传媒(行业) 4995.58万 11.24 3658.80万 13.05 73.24
─────────────────────────────────────────────────
大数据软件产品及服务(产品) 2.06亿 46.28 1.52亿 54.39 74.11
系统集成及其他(产品) 9611.45万 21.63 2056.11万 7.34 21.39
人工智能软件产品及服务(产品) 7976.85万 17.95 6234.84万 22.25 78.16
安全产品(产品) 6286.61万 14.15 4492.96万 16.03 71.47
─────────────────────────────────────────────────
北方(地区) 2.36亿 53.18 1.36亿 48.53 57.54
华东(地区) 1.04亿 23.40 7242.10万 25.84 69.65
华南/华中(地区) 5805.48万 13.06 3579.46万 12.77 61.66
西部(地区) 4603.20万 10.36 3605.59万 12.86 78.33
─────────────────────────────────────────────────
【3.前5名客户营业收入表】
截止日期:2024-12-31
前5大客户共销售1.43亿元，占营业收入的17.21%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│北京竟安科技有限公司 │ 4819.65│ 5.81│
│中科云达（北京）科技有限公司 │ 2634.64│ 3.17│
│北京创驰恒业科技有限公司 │ 2479.35│ 2.99│
│神州数码（中国）有限公司 │ 2330.00│ 2.81│
│北京远鉴信息技术有限公司 │ 2016.29│ 2.43│
│合计 │ 14279.93│ 17.21│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【4.前5名供应商采购表】
截止日期:2024-12-31
前5大供应商共采购0.36亿元，占总采购额的17.71%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│威尔创新（天津）科技发展有限公司 │ 951.12│ 4.66│
│深圳市创意智慧港科技有限责任公司 │ 795.72│ 3.90│
│北京优克信息技术有限公司 │ 734.46│ 3.60│
│阿里云计算有限公司 │ 579.56│ 2.84│
│深圳市意盛科技有限公司 │ 552.67│ 2.71│
│合计 │ 3613.52│ 17.71│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【5.经营情况评述】
截止日期:2024-12-31
●发展回顾:
一、报告期内公司所处行业情况
（一）行业概述：2024年软件与信息技术服务业发展态势良好软件与信息技术服务业是关系国民经济和
社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。工业和信息化
部的统计数据显示，2024年我国软件和信息技术服务业运行态势良好，软件业务收入平稳增长，达到137276
亿元，同比增长10.0%；利润总额为16953亿元，同比增长8.7%。其中人工智能、云计算、大数据等新兴领域
贡献显著。人工智能产业进入深度赋能阶段，大模型技术加速分化，头部企业通过垂类场景应用形成差异化
优势，行业应用渗透率提升至42%。全球范围内，AI立法与数据安全治理成为焦点，推动行业向合规化、高
效化方向演进。
（二）行业政策环境与趋势分析
1.人工智能：立法深化与场景落地并进
近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模
。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国
际合作深度协同等新特点。2024年以来，我国人工智能产业迎来系统性政策赋能。中央及部委密集出台如《
关于推动未来产业创新发展的实施意见》《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》《人工
智能生成合成内容标识办法》及配套标准等纲领性文件，形成“技术标准-内容治理-产业应用”三位一体的
政策矩阵。国务院政府工作报告连续两年聚焦“人工智能+”战略，2024年确立行动框架，2025年深化实施
路径，政策支持力度持续加码。据《2024年人工智能产业发展白皮书》数据显示，我国人工智能核心产业规
模预计到2025年将达9800亿元，年均复合增长率保持20%以上，人工智能市场规模持续扩张，有望成为经济
增长新引擎。2025年，以DeepSeek、Qwen、Manus等为首的AI大模型及应用的推出标志着我国在生成式人工
智能领域已经走在世界前列。除政策支持外，阿里、字节等互联网大厂不断攀升的资本开支为我国人工智能
产业发展奠定基础。
公司积极把握市场新机遇，不断加大拓天大模型和智能体平台的研发投入，致力于提升算法的自我迭代
能力。本年度，拓天大模型在银行智能审计、智能风控、智能消保以及智慧公安等多个领域成功落地超过40
个项目。
2.数据要素：市场化配置改革提速
数据已成为影响未来发展的关键战略性资源。2024年是我国数据要素市场化应用深化发展和规范治理全
面推进的重要一年，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》于2024年1月1日正式施行，数据要素市场化发
展迈入全面深化阶段。这一年，国家陆续出台多项政策文件，构建起数据要素发展的“四梁八柱”，如《关
于加快公共数据资源开发利用的意见》《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》《关于促进企业
数据资源开发利用的意见》《数据资产全过程管理试点方案》《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》
《数字中国建设2024年工作要点清单》《促进和规范数据跨境流动规定》以及《国家数据标准体系建设指南
》等，推动我国数据基础制度加快建立，数据资源开发向深度和广度持续拓展。截至2025年3月11日，国家
登记平台与8个已完成建设的省级平台顺利实现互联互通，已公示公共数据资源475项，覆盖38个国民经济行
业大类。平台上线同日，国家发改委、数据局发布关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知，同
时出台《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》《公共数据资源登记管理暂行办法》，进一步规范了公
共数据资源授权运营。国务院政府工作报告连续三年将数据要素纳入核心议题，2024年确立“数据要素×”
战略框架，2025年进一步细化实施路径。政策支持力度持续加码。未来，数据要素将加速向“基础设施普惠
化、价值释放指数化、治理规则全球化”方向演进，为数字中国建设提供核心支撑。
公司始终紧跟国家政策导向，是国内首批数据资产入表的上市企业之一。公司数据服务类OpenAPI已在
北京、上海、深圳、郑州、湖南、浙江、贵阳、西部等数据交易所挂牌。另外，公司积极参与国家重要行业
语料库的共建工作，如中国互联网安全协会数据集、CCI中国互联网语料集等。同时，立足全球化视野，公
司持续加大对全球互联网公开数据的收集与治理投入，致力于推动公司数据要素的深入发展。
3.数字政府：全域数字化转型深化
近年，中国政府密集出台多项数字政府政策，推动政务治理向全域数字化转型纵深发展。2024年1月国
务院发布《国务院关于进一步优化政务服务提升行政效能推动“高效办成一件事”的指导意见》，提出把“
高效办成一件事”作为优化政务服务、提升行政效能的重要抓手，推动线上线下政务服务能力整体提升。《
关于深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》文件明确以人工智能技术赋能城市智能调度、
监管与决策，构建“一网统管”的治理框架，加快完善省、市两级政务数据平台，整合构建全国一体化政务
大数据体系。由此可见，当前中国数字政府建设已呈现政务服务提质增效、城市全域数字化、数据治理体系
升级的显著特征，未来将在现有基础上稳步推进，持续优化政务运行模式，为国家治理体系和治理能力现代
化提供坚实支撑。
4.信创产业：自主可控全面加速
信创产业发展当前进入党政深化和下沉、行业持续发力的关键阶段，相关扶持政策频出、国测名单持续
更新完善叠加或有配套资金支持落地的背景下，板块景气度持续提升。近年来，我国信创产业扶持政策密集
出台，覆盖多区域、多领域、多维度，已形成了“2+8+N”的信创产业发展模式，其中“2”是指党政和政府
这两个关键领域；“8”则涉及金融、能源、电信、交通、医疗、教育、云计算和工业互联网等八个行业；
“N”代表信创产品在消费市场的广泛应用，包括各种ToB市场和应用场景，这些领域是信创产业的潜在市场
和增长点。目前，信创的国产替换按照“2+8+N”的节奏稳步推进。党政信创已往区县乡镇下沉，替代的核
心已从电子公文系统转移到电子政务。在八大行业中，金融信创的替换节奏最快，金融PC等终端将基本完成
百分百替换，部分核心系统也在进行替换。电信、电力行业的信创替换节奏也在加快。有关文件要求2027年
底前实现所有中央企业的信息化系统安可信创替代。万亿国债重点聚焦高水平科技自立自强，有望支撑信创
产业发展。外部不确定性增强，自主可控大势所趋，国产算力迎发展新机遇，信创国产替代加速。节奏上，
党政信创持续引领，行业信创新政频出。预计到2025年，信创市场规模将达1.5万亿元，成为数字经济核心
增长极。
公司积极参与信创深度适配工作，推动产品与国内主流软硬件全面兼容，提升核心竞争力，为构建自主
可控的信创生态贡献力量。目前，公司已完成拓天大模型与主流国产化GPU厂商，如华为、寒武纪、摩尔线
程、沐曦、天数、海光的深度适配。报告期内，公司合计中标信创项目31个，合同总金额达1.32亿元。
未来，公司将致力于加强与生态圈内合作伙伴的深度合作与共同创新，持续优化技术-场景-商业闭环，
以有效应对行业内的变革与挑战，进一步巩固公司市场竞争中的领先地位。
二、报告期内公司从事的主要业务
报告期内，公司立足"数字中国"建设浪潮，依托在数字政府、融媒体、金融科技、数字企业及公共安全
等领域的战略卡位优势，构建了以拓天大模型一体化平台+拓天链智能体平台为核心的智能底座，以领域大
模型+领域专家架构为协同进化范式。同时，公司持续拓展数据采集的深度与广度，强化数据治理的精细化
水平，深度融合行业知识图谱与海量高质量数据资产，在多个垂直领域率先落地大模型与智能体应用。此外
，公司大力推动出海战略，研发了两款出海产品，持续深化垂直领域AI创新场景应用的拓展。
（一）拓天大模型
2024年，AI赛道持续升温，市场竞争加剧，技术与产品加速迭代。大模型发展迈入新阶段，从比拼参数
迈向深耕应用，更加重视实际成效，力求深度融入大众生活与工作，提升用户满意度与体验，切实发挥助力
作用。
1、拓天大模型及智能体应用实践成果
报告期内，拓天大模型一体化平台凭借应用易维护、能力易连接、业务易协同、数据易运营以及模型易
优化的特点，精准锚定用户需求，助力其在垂直领域与特定场景量身定制大模型智能应用，深度赋能产业升
级。2024年4月，公司率先接入DeepSeek作为拓天大模型的基础模型，拓天大模型具备强大的任务适应性，
运用少样本乃至零样本技术路径，高效产出优质回答与内容，搭配智能体（AIAgent）模式驱动机制，实现
了从“被动回应”的传统语言模型向“主动出击”执行工作任务的智能体的跨越转变，极大拓展了模型的实
用效能。2024年，拓天大模型及智能体在千行百业的落地进程中成绩喜人，已成功应用于9大垂直领域40多
个项目，应用场景持续拓展，呈现出蓬勃兴旺的发展态势，为众多行业注入全新活力，切实推动各领域数字
化、智能化转型迈向新高度。
拓天·政务大模型
智能问答：为解决传统政务咨询机器人答非所问、匹配准确率较低、无法满足真实诉求等问题，拓天·
政务大模型以“大模型引擎”为主体、以“向量索引引擎”为辅助、以“智能搜索引擎”为补充的三大引擎
协同机制，通过聊天对话的方式，全面优化提升智能问答服务水平，可精准理解用户复杂的、口语化的提问
，支持多轮会话，且整个回答过程有清晰思考链路，为用户提供全天候自动化、精准化、场景化、主动化、
实时化的智能互动服务。
目前，该应用已经在自然资源部、贵州、广西、深圳等政府成功落地，实现了对用户咨询问题的“秒回
”“准回”“智回”，不仅显著提高了公众满意度，也有效树立了政府高效服务的良好形象。
政策解读：利用拓天·政务大模型深入分析政策文件，通过构建知识图谱将条款与案例库相连接，实现
精确政策解读与智能咨询服务，支持自然语言交互查询专业名词解释、政策要点、政策解读等，为用户提供
“一站式”权威解答。在用于办公场景时，还提供深入剖析政策走向及其对行业的影响，提供指标提取、变
迁分析以及对比分析等服务，为政府的政策制定部门制定新策提供科学依据。
目前，该应用已经在自然资源部、贵州、广西、深圳等政府单位以及国网能源研究院、数所大学院校等
机构成功落地。
智能办公：基于生成式大模型自动构建公文框架，可自动生成符合政府机关行文规范的公文内容，并准
确引用相关政策表述、法律法规等，结合语法/语义检测模型，避免格式错误及表述偏差，提升智能公文的
文本规范性撰写与错误纠正，解放公文撰写过程中的模板化重复工作。目前，该应用已在海关成功落地，示
范效应显著。
拓天·舆情大模型
基于拓天·舆情大模型的舆情分析助手，用户只需输入简单的自然语言提出需求，该助手便能快速响应
，自动理解用户意图、自动创建监测方案、自动进行关键数据分析、自动调用相关思维链，高效完成用户所
需要的舆情监测、数据统计与分析、撰写舆情分析报告等工作，大大节省了各项操作的时间和精力。舆情报
告助手则主要用于舆情领域常见的撰写事件分析报告场景，用户用一句话简单描述需求后，系统便会自动解
析用户的需求，自动匹配相关信息，通过DeepSeekR1长思维链和拓天大模型融合，进行推理分析后，自动创
建事件关键词方案、梳理事件进程，并进行传播数据、媒体报道情况、KOL观点、网民观点等维度的分析，
只需几分钟即可生成报告，实现过去数小时才能完成的工作。
目前，该模型已在公司网察大数据服务平台成功运行一年多，服务了数百个订阅用户。同时，该应用已
在国家发改委、新华网以及多个省级网信办等权威单位成功落地。
拓天·开源情报大模型
拓天·开源情报大模型将“信息提取、归纳总结、逻辑推理、内容生成、智能问答”等基础能力赋能开
源情报全业务流程，为各级业务部门提供智能化的态势感知、威胁发现以及目标建档能力，同时提供大模型
问答的模式开展开源情报业务工作，全面提升用户工作效能。
在开源情报数据处理中，拓天·开源情报大模型通过主题提取和文档聚类功能，快速识别关键主题并归
类相似内容，帮助情报分析师高效提取核心信息，大幅提升处理效率；基于命名实体识别与消歧技术精准区
分各类实体，避免名称歧义导致的误判；通过关系挖掘功能则从文本中提取语义关系，构建知识图谱，清晰
呈现潜在联系。用户输入简洁指令（如“查询量子计算领域近半年的开源情报及进展”），模型可快速统计
相关信息总量、占比及变化趋势，并精准反馈检索结果，让海量情报条理清晰。在监测方案创建中，用户只
需输入需求（如“新型航天材料研发情报的关键词方案”），模型即可生成贴合需求的关键词组合，简化流
程，节省时间。报告生成方面，无论是专项报告还是例行报告，模型均可快速整合核心情报，生成内容详实
、数据精准且可视化良好的报告。
拓天·开源情报大模型显著提升了开源情报分析效率，帮助情报分析师从繁重的文档阅读工作中解放出
来，实现快速处理海量数据，及时洞察风险与机遇。通过深度挖掘信息背后的联系，为决策提供更全面、深
入的支持，增强了情报分析的深度。同时，情报分析师结合自身专业能力对模型输出进行验证，有效保障了
情报分析的质量，推动情报分析业务不断发展，更好地适应复杂多变的情报需求。
目前，该应用已在多个防务部门及国防大学、国防科技大学等机构中成功落地。
拓天·媒体大模型
AIGC智能编辑助手：在媒体资源检索与策划方面，该智能助手可为编辑记者提供媒体资源检索、选题策
划、智能撰稿和摘要以及高效精准的内容合规审查服务。其多模搜索功能涵盖智能文本搜索、图片搜索、视
频搜索、多语言搜索、语义搜索等场景，有效提升了编辑记者的信息搜集效率。此外，智能审核与校对功能
通过多维度精准识别文字、视频、音频、图片等内容，能够有效检测其中的错误或违规内容，从而提升内容
质量和传播安全性。该智能助手一方面可助力媒体机构降本增效，减少人力投入的同时大幅提升内容产出效
率与质量；另一方面，可推动媒体内容生态的优化升级，以智能化手段强化主流媒体舆论引导力，进一步巩
固媒体公信力，为行业发展注入强劲动力。
目前，该创新应用已在人民日报、中国日报、中国环境报、中国青年报等多家权威单位成功落地。
智能审校：可对各类文字材料中的字词错误、知识错误、常识错误、政治错误、敏感词等进行实时审校
，全面提高文字质量。
目前，该应用已经在人民日报社、中国环境报社、人民出版社、解放军出版社、国家大剧院等权威机构
成功落地。
拓天·公安大模型
拓天·公安大模型通过在公安内网部署，接入公安大数据服务平台，实现了对警情研判、指挥调度、公
文写作、数据分析、情报挖掘、侦查打击、风险防控、执法办案、智能安保、应急处置等公安业务场景深度
赋能。例如：运用拓天大模型DeepSeek版强大的数据分析、逻辑推理能力，强化数据分析赋能警情研判，对
警情进行多维度、精细化地研判，快速、自动地生成警情分析报告。强化预测预警赋能风险防控，通过实时
调取情指中心提供的线索、事件信息数据库，深度挖掘历史数据和实时信息，模型能够预测可能出现的风险
事件，并提前发出预警信号。强化数据碰撞提升安保精度，通过接入多样感知源数据，形成了精确、实时的
热点区域和潜在风险点分布情况并形成实时预警机制，实时推送到情指行三屏。强化推演分析赋能应急处置
，通过智能分析与预测，警方能够精准识别潜在风险点，优化警力资源配置，缩短应急响应时间，提升整体
处置效率。强化规范审查赋能执法办案，辅助法制工作人员对执法办案材料进行规范性审查，显著提高文书
审查效率和公安执法规范化水平。
目前，该应用已经在多个地市公安局成功落地，助推警务工作提质增效显著。
拓天·金融大模型
信贷风控：公司通过拓天·金融大模型显著提升了银行风控数据加工生产的精准度与效率。同时，与RA
G融合，不仅强化了金融风控知识的整合与实时数据的更新能力，还有效突破了传统大模型在金融风控领域
的知识局限性，从而极大提升了生成内容的质量。这一系列优化措施，直接促使风控预警信号的准确率实现
了大幅提升。
目前，该应用已在平安银行、渤海银行、农业银行等信贷风控项目中成功落地，在贷后风险管理、投后
风险管理、供应商监控、宏观研究、合规内控等多个关键场景，为银行提供了专业、高效且全面的金融风控
预警支持。
内容审查：在银行营销内容审查应用场景中，在实现路径上，银行首先依托拓天·金融大模型搭建起营
销素材库、合规知识库以及风险案例库，将过往积累的海量营销资料、金融法规条款、因违规受罚的典型案
例录入其中，为精准审查筑牢数据根基。在实际审查环节，大模型充分施展其智能分析专长。一方面，针对
新产品推广文案、各类营销活动宣传资料，从保护消费者权益、遵循金融监管规定等多维度构建审查指标体
系，对文本进行深度剖析。例如，能快速识别出夸大收益、隐瞒风险、不当诱导等违规表述，精准揪出潜在
风险点。另一方面，利用自然语言处理技术与深度学习算法，对营销话术的情感倾向、逻辑连贯性进行评估
，确保信息传达准确清晰，避免消费者误解。举例而言，当一款理财产品即将推向市场，其宣传文案提交审
查时，拓天·金融大模型迅速扫描文本，不仅标记出“年化收益高达20%，稳赚不赔”这类夸大收益误导消
费者的语句，还能依据法规库给出修改建议，帮助营销团队优化文案。
目前，该应用已在兴业银行、中国银联、百年人寿等内容审查项目中成功实践，助力银行营销合规高效
开展，切实维护金融市场秩序与消费者权益。
智能消费者保护：在银行智能消费者保护场景下，拓天·金融大模型在实施落地时，依循风险归因→靶
向整改→机制沉淀→投诉压降的科学路径，助力消费者投诉处理模式从“被动扑救”向“主动防控”转变。
拓天大模型深度赋能投诉处理各关键环节：投诉受理时，借助语音识别精准录入投诉内容，依托自然语言处
理构建智能分类模型，快速匹配对应标签，实现高效分流；投诉处理阶段，自动生成解决方案与贴心回复话
术，同时推荐相似案例以供参考；定责结案环节，凭借对海量相似历史投诉案例的深度学习，给出客观定责
建议；归因分析环节尤为关键，它将繁杂的投诉内容转化为结构化、标准化数据，支持交互分析并智能生成
优化策略，深挖投诉根源，精准定位问题症结，比如精准识别是产品设计缺陷、服务流程漏洞，还是沟通话
术不当引发投诉。
目前，该创新应用已在招商银行、民生银行、浙商银行、国投信托、浦发银行等多家金融机构的消保项
目中成功落地。
产业投研和对公营销：在银行产业投研场景中，一方面，在整合海量宏观经济数据、产业动态资讯以及
企业财报信息基础上，拓天·金融大模型可助力银行深度洞察行业趋势，通过智能分析精准勾勒各产业发展
脉络，为投资决策提供前瞻性依据。例如在新兴科技产业投研上，能提前预判潜在增长点与风险点，使银行
投资团队精准布局，提升投资准确率。另一方面，在风险评估环节，大模型凭借强大的数据分析能力，对拟
投资企业进行全方位“体检”，涵盖财务状况、市场竞争力、信用评级等多维度，有效识别潜在风险企业。
于对公营销场景而言，在客户画像方面，在整合企业工商、税务、交易流水等多元数据基础上，拓天·金融
大模型可快速勾勒出精准且立体的客户形象，帮助营销人员深入了解客户需求，提升营销精准度。
目前，该应用已在公司产业大脑平台成功运行一年多，服务了数百个订阅用户。同时，该应用也在中国
银行浙江分行成功落地，大幅提升了银行对公业务的市场竞争力。
拓天·智库大模型
拓天·智库大模型开启了新一代智库研究的智能化模式。课题筹备阶段，一方面提供海量知识、前沿热
点追踪、思路启发与文献综述，帮助专家精准把握研究动态；另一方面，专业知识图谱关联多领域知识，提
升知识整合效率。智能推荐与个性化服务依科研成果、兴趣构建用户画像，推送个性化检索、文献与社交推
荐，帮助专家挖掘前沿课题、提效并拓展合作。专业知识发现板块，模型依靠数据挖掘与分析，结构化解析
专业元素、汇聚高质量证据，为科研赋能。在政策研究方面，深入剖析政策走向及其对行业的影响，涵盖政
策资讯解读、指标提取、变迁分析以及对比分析等内容，为研究团队制定策略提供坚实依据。文稿辅助写作
环节，智能推荐关键词、句式与图表数据，提升文稿编写效率与专业性。成果摘要提炼能快速抓取核心观点
，加速传播。自动翻译助力国际交流，文字校对确保文稿规范。
目前，该创新应用已在中国医学科学院医学信息研究所、国网能源研究院、南京图书馆以及数所大学院
校等单位成功落地，提升决策效率，助力智库在竞争中突围，实现可持续发展。
拓天·专利大模型
拓天·专利大模型聚焦于专利领域，基于大模型、智能体插件、技能服务、调度服务、AI公共服务等能
力，为实用新型明显创造性审查及通知书撰写、局部外观设计检索、专利语义检索、自动生成技术综述、案
源聚类等核心应用场景提供专利知识问答、专利多模态语义搜索、专利文件自动生成、外观专利图片识别及
图生文、专利深度挖掘等功能。
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