SAM 数据分析与评分卡建模平台
SAM 是弘犀智能为企业打造的智能体化半自动数据分析与评分卡建模平台：建模主管智能体统筹七个专业角色，按十四步流水线协作建模，设十四道具名人工门禁，支持私有化部署与低算力运行。
跟踪最新发布与论文，拆解核心算法，讨论它们对金融风控与企业落地的含义。每篇均有中文版与英文版。
深度分析交付链竞争HXR-20261101-01
弘犀智能研究团队
摘要 本文以 2026 年 10 月下旬公开的产品发布、官方技术博客与论文为证据，提出一个中心论点：大模型竞争的约束条件，正从“能否训练出更强的模型”转向“能否以足够低的单位成本、通过可信的入口，把一次可验证的推理交付给用户”。我们用“每个成功任务的期望成本”这一指标统一分析系统级分发、订阅容量设计、推理加速、无教师自蒸馏、训练环境与量化制品质量，并逐项讨论机制、代价与适用边界。
交付链单位任务成本系统级分发推理效率自蒸馏训练环境量化制品
2026 年 11 月 1 日约 55 分钟阅读
深度分析上线监控HXR-20261101-02
弘犀智能研究团队
摘要 模型与智能体上线后的监控，常被做成一面指标看板。本文提出一个不同的中心论点：监控是一个在错误率约束下回答“什么变了、该谁处置”的序贯决策系统。
上线监控漂移检测序贯检验多重检验智能体可观测性告警处置变更治理
2026 年 11 月 1 日约 50 分钟阅读
研究论文 · 预印本药物警戒HXR-20261030-01
王强1，弘犀智能研究团队2*
摘要 药物警戒旨在从海量安全数据中尽早发现新的药品—不良事件关联，并由具备资质的人员评价处置。本文综述近期的研究、预印本与监管文件，按病例处理、术语编码、数据源监测、信号检测与因果评估等环节界定大模型与智能体的适用边界。证据显示：约束明确的抽取任务精确率较高；MedDRA 编码的主要错误是生成词典中不存在的低位语；个例因果评估与专家的一致性仍然有限，在“可能”这一中间类别尤为明显。
药物警戒个例安全报告MedDRA 编码信号检测大语言模型人工复核监管科学
2026 年 10 月 30 日约 67 分钟阅读
研究论文 · 预印本世界模型HXR-20261030-02
王强1，弘犀智能研究团队2*
摘要 世界模型指根据当前状态与候选动作预测环境演化的模型。近年来，视频生成、可交互环境与潜在动力学等技术线快速汇合，概念外延随之膨胀。
世界模型潜在动力学联合嵌入预测架构（JEPA）视频生成LLM 智能体评测基准智能体治理
2026 年 10 月 30 日约 68 分钟阅读
产品预告 · 坤犀医疗大模型 · 弘犀智能旗下
声明本模块为设计与构想，尚未完成，内容可能调整或变化。
我们计划以 320B 医疗大模型为教师、按 70B / 32B / 7B 分档部署；用真数据、真环境、真结局的“三真训练”，让智能体在复刻的医疗业务系统里练习 100 步级临床任务。计划首发院内医保合规与病历质控智能体，并规划七位数字员工，拟面向医院、药企、商保、药店、健管与家庭。以上均为设计与构想，尚未完成，可能调整或变化。
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SAM 把数据分析与评分卡建模拆成十四个可审计的步骤：建模主管智能体 SAM-00 统筹项目状态、步骤依赖、参数预算、重跑调度与证据汇总，七个专业角色按 Step 0—13 流水线协作，三个跨步骤角色贯穿全程——发布控制器是所有产物进入生产的唯一闸门。
WOE、IV、KS、VIF、PSI 等统计量均由签名镜像内的确定性代码计算，凡属模型“口算”一律视为无效证据。
Step 0—13 构成有向无环图：任一参数、快照或分箱变更，下游步骤连同已取得的审批一并作废，只重跑受影响步骤，旧运行完整保留。
每道门禁都有具名签字人，超时挂起、绝不默认通过。切分点、额度与定价由有权人在具名文件上选定——智能体给选项，人做选择。
SAM 的方法与行业无关：只要业务问题可以表述为“基于历史数据预测一个结果”，就能用同一条十四步流水线完成分析、建模、验证与发布。
申请、行为与催收评分卡，团伙反欺诈、定额定价与贷后预警。
查看解决方案
会员流失与营销响应模型、经销商信用评分卡、窜货与返利核销异常识别。
查看解决方案
医药客户信用评分、营销费用合规监测、药物警戒信号检测与需求预测。
查看解决方案SAM 把建模中最容易出错、最难审计的环节，全部改写为确定性的工程约束。
WOE、IV、KS、VIF、PSI 等统计量均由签名镜像内的确定性代码计算，模型的“口算”一律视为无效证据。
Step 0—13 构成有向无环图：任一参数、快照或分箱变更，下游步骤连同已取得的审批一并作废，只重跑受影响的步骤，旧运行完整保留。
SAM-05 在独立工作区、独立样本与独立签名密钥下完成验证；十四道门禁都有具名签字人，发布控制器是所有产物进入生产的唯一闸门。
VDC 解决“变量从哪里来”，SAM 解决“模型怎么建”，DH S1 解决“模型与大模型怎么跑”，企业智能体平台解决“认知劳动如何安全地交给 AI”。全部支持私有化部署，面向全行业。
十余位世界级算法科学家与专家，既有深耕机器学习与计算机视觉的顶尖学者，也有来自摩根大通、IBM、ING 等国际机构的资深金融风控专家。
美国卡内基梅隆大学机器人博士，IEEE Fellow，研究方向为大语言模型、机器学习与计算机视觉、反欺诈与模型效率生产；原 IBM Watson 主任研究员、原建行首席系统交易专家，弘犀智能体产品体系总设计师。
热招诚聘大模型首席科学家医疗大模型（主线）＋通用大模型（基座）· VP 及以上 · 中国深圳、杭州
年薪 200～500 万元，上不封顶
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