AI 智能体
AI 智能体投管系统，风控智能化、分析自动化、决策辅助
AI 智能体投管系统
梓川率先布局 AI 大模型应用，在风控智能化、分析自动化、决策辅助等领域形成差异化优势，助力客户实现"数据驱动+智能提效"的数字化转型。
财务报表 OCR 识别
多格式报表智能提取，减少人工录入
风险模型智能判断
自定义风险指标评估，提前识别潜在风险
桌面行为智能管理
敏感操作监控，防范数据泄露与违规
项目工时智能管理
自动记录工时，核算项目成本与资源分配
AI 能力模型 · 嵌入各系统智能模块
方法论全景：四层台阶 × 三十八个场景 × 三档分级
梓川科技把股权投资管理的 AI 应用梳理成四层台阶、三十八个场景，并为每个场景标注质量控制等级与落地顺序——先让数据可信，再谈让系统回答问题。这套 AI 智能体投管系统，就是以上场景方法论落进产品的形态：风控智能化、分析自动化、决策辅助。全景与逐场景做法见 AI 场景总览。
四层台阶的业务含义
质量三档分级：先定清楚「谁签字」
分级的用途不是给 AI 打分，是先把「谁签字」这件事定清楚——凡是要签字的，一律不出最终结论。38 个场景中：越靠近记录层越能自动化，越靠近决策层越只能做参考。
规则、模板或结构化数据驱动，结果可校验、可复算，出错能被规则拦住。
管控方式：可自动化上线，仅保留异常拦截与定期抽检。
模型生成内容存在幻觉或抽取误差，正确率可用但不足以直接入库。
管控方式：配人工复核队列，逐条采纳或退回并全程留痕。
涉及金额、法律效力、对外披露或重大决策，错误后果不可逆。
管控方式：只出草稿与提示，不签字、不对外、不作决策依据。
「仅辅助」档场景只出提示与草稿，不进入自动化流程；输出标注「AI 生成，未经确认不得使用」，最终口径由业务人员定稿。
落地节奏：三批走
先建信任，再配人手，最后划红线。顺序不能反：先让高可控的那批把数据喂准，后面的复核和参考才有底子。
第一批 · 高可控
先跑通数据入口与规则类场景，让系统里的数先可信。这一批不需要人盯，靠异常拦截兜底。
验收标准：连续两个季度无重大错漏
第二批 · 需复核
配人工复核队列再上线。每个场景都有明确的采纳与退回动作，复核比例与抽检规则写进流程。
验收标准：采纳率稳定、抽检合格
第三批 · 仅辅助
划红线。只做提示与草稿，输出物必须标注「AI 生成，未经确认不得使用」，责任仍归岗位。
验收标准：无对外流出、无签字场景
与解决方案各系统的关系
AI 能力以两种方式进入日常管理：一部分嵌入各业务系统的智能模块，随投资管理平台、金融/类金融平台在线运行；另一部分作为梓川科技特色智能工具独立交付，可与业务系统搭配使用：
- 财务报表 OCR 智能识别工具——处理财报、发票等纸质与电子文档，结构化提取核心数据并自动校验，同步至主系统
- 风险模型智能判断工具——以自定义指标模型对投资项目与资产标的自动评分，提示风险点并给出处置建议，与平台预警联动
- AI 桌面行为管理系统——敏感操作监控，防范数据泄露与违规
- 项目工时智能管理工具——工时自动记录、按项目与人员分类统计，自动核算人力成本并导出工时报表
从哪些场景入口看具体做法
每个场景详情页给出业务现状、AI 的介入方式与质量边界。以下入口覆盖四层台阶各自的典型做法：
- 场景 01 外部数据自动归集（工商 / 司法 / 舆情 / 专利） · 记录层 · 高可控
- 场景 05 财报、估值报告结构化抽取入库 · 记录层 · 需复核
- 场景 11 制度 / 法规智能问答 · 提效层 · 高可控
- 场景 15 投后定期报告（季 / 年）一键生成 · 提效层 · 需复核
- 场景 26 投后风险预警驾驶舱 · 看见层 · 需复核
- 场景 32 对话式投资 / 投后分析 · 长出智能层 · 需复核
越靠近记录层，越能自动化；越靠近决策层，越只能做参考。