香港2026年9月22日 美通社 －－ 华钦科技集团（纳斯达克代码：CLPS，以下简称“华钦科技”或“集团”）今日宣布，其生成式人工智能（AI）辅助反洗钱（AML）治理与决策框架项目已成功完成。该项目为一家领先的中国商业银行（“客户”）实施，并在香港某监管部门的生成式人工智能（Gen A.I.）沙盒内完成。

该项目针对跨境交易规模持续上升带来的合规挑战，创新性地探索了生成式人工智能技术在反洗钱审查领域的深度应用，旨在通过微调领域专用小型通用大语言模型（LLMs），实现风险评级的智能化、自动化生成，为银行业合规科技（RegTech）发展提供了全新范例。

技术成果显著：微调小型LLMs表现超越通用多参数大型LLMs

近年来，交易复杂度持续上升，反洗钱审查面临人工耗时长、标准主观性强等痛点。同时，监管机构对AI辅助决策的透明度、可解释性及证据可追溯性提出了极高要求。然而，客户的生产环境GPU资源紧张，不具备部署通用大模型的条件。

为解决这一问题，项目团队采用开源的小型LLMs作为基础模型。通过精密的领域微调与数据工程，成功使其在风险评级准确率上超过90％，不仅大幅超越了基线模型40％，更显著优于参数多出400％的更大的通用大模型 后者准确率在60％左右。这一成果不仅为该客户跨境交易合规审查提供了强大的智能辅助工具，更探索出一条“小参数＋强微调”替代“大参数高成本”的金融科技落地新路径。

数据工程破局：合成数据增强

原始数据集由少量真实、脱敏化的案例组成，远不能满足微调需求。华钦科技团队采取两项关键策略：

• 风险分布匹配：种子数据经过严格筛选，以精确匹配客户真实业务场景的分布绝大多数为低风险、中等比例为中风险、少数为高风险，确保模型不偏离业务实际。
• AI智能扩增：利用AI改写策略，将种子数据大幅扩展为大量不同的数据集。该方法在保留核心风险数据的同时，兼顾数据有效性与多样性。

面对低风险案例占多数的类别不均衡问题，团队引入类别加权损失与分层抽样策略，显著提升了对高风险案例的识别灵敏度。

攻克生成质量难题：任务解耦与强制证据引用

为解决生成式AI在复杂任务中常见的“幻觉”与信息干扰问题，团队在模型调优层面进行了两项关键革新：

• 任务解耦设计：将风险评级、RFI问询与最终报告拆分为两次独立输出，消除了多任务相互干扰导致的准确率折损。
• 推理链方案调整：初期注入推理理由以提升可解释性，但发现反而降低准确率，后果断弃用，改由阶段解耦与类别加权方法替代，在保证性能的前提下通过七维评分卡实现可解释性。

七维评分卡与“人在回路”：筑牢合规防线

华钦科技与该客户的法规部专家联合制定了涵盖案例信息完整性、风险评估合理性、分析深度与逻辑性、可疑风险评估充分性、报告结构化程度、调查描述详实性及结果明确性等维度的加权评分卡，对模型输出质量进行系统化评估。评估体系引入第三方大模型进行盲法AB测试打乱微调与非微调模型的输出顺序进行评分，彻底消除位置偏见。

针对极端边缘案例，项目坚持“人在回路”机制，保留该客户的业务专家最终裁决权，确保每一份审查结论均可追溯、可复核，充分满足监管机构对证据可追溯性的监管要求。

客户反馈及未来展望

客户业务方对模型的有效性、可解释性及部署可行性给予高度评价，认为在资源受限下部署一个小型大语言模型，极大降低了实际投产门槛。在一封正式的表扬信中，客户强调，自今年3月项目启动以来，华钦科技团队与该客户香港分行法规部、科技部紧密合作，并肩作战、攻坚克难，完成了案例筛选、数据清洗、模型训练、微调、推理和测试，并顺利向监管机构递交AI沙盒测试报告。项目过程中，华钦科技团队展现出极高的专业素养、深厚的AIAML领域知识及严谨的交付态度；尤其在模型调优和技术攻坚方面取得超出预期的卓越成果，在调优小型LLM上将可疑交易监控案例分析模型准确率提升至90％以上，充分体现了华钦科技在金融大模型微调与落地方面的硬核实力。随着知识转移交流会议完成，本次项目合作圆满收官。该客户向华钦科技项目团队全体成员的辛勤付出和专业支持致以诚挚感谢，并期待未来在更多创新金融科技及AI领域开展进一步深度合作。

与此同时，华钦科技也明确认识到，当前90％以上的准确率仍受限于训练数据规模，未来性能提升有赖于更多高质量业务数据的持续注入。此次项目的成功，不仅巩固了华钦科技在金融监管科技领域的技术领导地位，更为大湾区乃至全球金融同业应对跨境合规挑战，提供了一条务实、高效、可产品化的AI落地路径。

此外，华钦科技不仅完成了技术验证与交付，更沉淀出一套通用的金融AI模型训练方法论，该路径具备跨场景、跨机构的复制能力，已具备将相同训练路径横向复制至银行其他业务场景的能力，包括但不限于：

• 贷款审批辅助：对借款企业及个人的多维数据进行自动化风险评估与授信建议生成。
• 信贷监控：对存量信贷资产进行持续风险监测与预警。
• 用户行为分析：识别异常交易模式与潜在合规风险。

此外，这套方法论还适用在未来华钦科技启动自有金融AI小型LLM产品的研发规划，致力于为银行业提供低成本、高可用的合规科技解决方案。

华钦科技首席执行官林明辉先生表示：“本次与该客户的深度合作，是华钦科技在金融AI领域的一次重要里程碑。项目的成功不仅验证了‘小参数＋强微调’在垂直场景中的商业价值，更让我们深刻认识到，金融机构真正需要的不是参数量堆砌的通用大模型，而是精准解决业务痛点、算力成本可控的专用AI能力。感谢该客户的信任与深度协同，使我们能够在监管机构的Gen A.I.沙盒环境中完成这次极具意义的技术验证。华钦科技将以本项目为起点，持续加大金融AI研发投入，推动从项目交付向产品赋能的战略转型，为更多金融机构提供务实、高效、可信的AI解决方案。”

华钦科技集团公司简介

华钦科技集团（纳斯达克代码：CLPS）成立于2005年，总部位于中国香港。集团目前基于人工智能、云计算和大数据等领域，持续进行科技创新实践，不断提升行业运营效率，用科技力量改变行业发展。集团业务涵盖金融科技、支付信贷、电商平台、教育留学、全球旅游和旅游运输等领域，分支机构遍及全球10个国家，区域总部布局包括：上海（中国区）、新加坡（东南亚区）、美国加利福尼亚州（北美区），并配合日本、阿联酋两大全资子公司，形成辐射全球的国际服务网络，推动传统产业向智慧化生态演进。有关集团的更多信息，请访问：https：ir.clpsglobal.com，或关注华钦科技的官方账号Facebook，Instagram，LinkedIn，X和YouTube。

前瞻性声明

本新闻稿中的某些陈述属于经修订的1933年证券法第27A条和经修订的1934年证券交易法第21E条的含义和保护范围内的“前瞻性声明”。前瞻性声明包括有关集团信念、计划、目标、预期、假设、估计、意图和未来业绩的陈述，并涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素。这可能超出了集团的控制权，可能导致公司的实际业绩、表现、资本、所有权或成就与此类前瞻性声明中明示或暗示的未来业绩，表现或成就产生重大差异。所有此类前瞻性陈述均适用于此项警示性通知，包括但不限于集团未来增长、表现、成果的预期，集团利用各类商业、并购、技术等相关机会和举措的能力，以及集团近期在美国证券交易委员会的报告和备案中描述的风险和不确定性。此类报告可应要求由集团提供，或通过美国证券交易委员会网站 http：www.sec.gov 查询。集团没有义务也不承诺在此日期之后或在其他任何此类陈述的相应日期之后更新，修改或更正任何前瞻性声明。

详情请联系：

华钦科技集团公司

Rhon Galicha

投资者关系办公室

电话：＋86－182－2192－5378