隨著人工智能技術(shù)的不斷深化與應(yīng)用擴(kuò)展，金融科技公司在提升內(nèi)容審核效率、降低運(yùn)營(yíng)成本方面不斷尋求創(chuàng)新突破。2025年5月5日，度小滿科技（北京）有限公司宣布成功申請(qǐng)一項(xiàng)名為“一種文本過(guò)濾模型訓(xùn)練方法、文本過(guò)濾方法及裝置”的專利（公開(kāi)號(hào)CN119917650A），這一創(chuàng)新技術(shù)的問(wèn)世，標(biāo)志著其在AI技術(shù)革新方面邁出了重要一步，凸顯其在行業(yè)中的技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。
此次專利核心圍繞一種基于深度學(xué)習(xí)的文本過(guò)濾模型訓(xùn)練方法展開(kāi)，采用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)相結(jié)合的創(chuàng)新算法，旨在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的內(nèi)容篩查。具體而言，該模型通過(guò)將訓(xùn)練文本序列輸入待訓(xùn)練的文本過(guò)濾模型中，經(jīng)過(guò)多次迭代學(xué)習(xí)，輸出目標(biāo)文本預(yù)測(cè)值。隨后，模型根據(jù)預(yù)測(cè)值與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異，計(jì)算目標(biāo)文本損失，并利用反向傳播算法進(jìn)行優(yōu)化，從而不斷提升過(guò)濾準(zhǔn)確性。該方法充分利用深度學(xué)習(xí)中的梯度下降優(yōu)化技術(shù)，有效應(yīng)對(duì)長(zhǎng)文本場(chǎng)景下的復(fù)雜語(yǔ)義理解挑戰(zhàn)，顯著提升模型的泛化能力和過(guò)濾效率。
值得一提的是，該專利特別強(qiáng)調(diào)無(wú)需改變目標(biāo)文本處理模型的結(jié)構(gòu)，便可在其前端增加文本過(guò)濾模型，實(shí)現(xiàn)“模塊化”集成。這一設(shè)計(jì)不僅保證了目標(biāo)模型的擬合能力和處理效率，也極大地降低了系統(tǒng)集成難度，為企業(yè)在不同應(yīng)用場(chǎng)景中快速部署提供了技術(shù)保障。通過(guò)這種方式，度小滿科技有效應(yīng)對(duì)了金融行業(yè)中對(duì)高效、準(zhǔn)確內(nèi)容過(guò)濾的迫切需求，特別是在長(zhǎng)文本和多樣化內(nèi)容場(chǎng)景下展現(xiàn)出優(yōu)異的適應(yīng)性。
從公司層面來(lái)看，度小滿科技成立于2015年，位于北京市，注冊(cè)資本超過(guò)11億人民幣，作為一家以金融科技為核心的創(chuàng)新企業(yè)，其在新聞、出版等行業(yè)積累了豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。公司在人工智能領(lǐng)域持續(xù)投入研發(fā)，目前已擁有814項(xiàng)專利，涵蓋自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、智能風(fēng)控等多個(gè)技術(shù)方向。此次新專利的申請(qǐng)，彰顯了其在AI技術(shù)革新方面的持續(xù)領(lǐng)跑姿態(tài)，也為其在金融內(nèi)容審核、反洗錢、反欺詐等場(chǎng)景中提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。
行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將在2025年突破千億美元大關(guān)，年復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)30%。在此背景下，企業(yè)不斷推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的內(nèi)容審核與風(fēng)險(xiǎn)控制需求。度小滿科技的這一技術(shù)突破，不僅增強(qiáng)了其在金融科技行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，也為整個(gè)行業(yè)樹立了新的技術(shù)標(biāo)桿。未來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)算法的不斷優(yōu)化和硬件計(jì)算能力的提升，類似的智能文本過(guò)濾模型將更廣泛地應(yīng)用于金融、新聞、社交媒體等多個(gè)行業(yè)，推動(dòng)AI在內(nèi)容管理中的深度融合。
行業(yè)專家普遍認(rèn)為，這項(xiàng)技術(shù)的問(wèn)世，代表著人工智能在自然語(yǔ)言理解與內(nèi)容過(guò)濾領(lǐng)域的又一次突破。專家指出，通過(guò)不斷優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法，未來(lái)AI技術(shù)將實(shí)現(xiàn)更高的過(guò)濾準(zhǔn)確率、更低的誤判率，真正實(shí)現(xiàn)內(nèi)容審核的“零誤差”。同時(shí)，技術(shù)的成熟也帶來(lái)了潛在風(fēng)險(xiǎn)，如算法偏見(jiàn)、隱私保護(hù)等問(wèn)題，行業(yè)需要在技術(shù)應(yīng)用中保持審慎態(tài)度，確保AI的公平性和安全性。
綜上所述，度小滿科技在文本過(guò)濾模型方面的創(chuàng)新，不僅彰顯其深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的深厚積淀，也為金融行業(yè)內(nèi)容審核提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。這一突破預(yù)示著未來(lái)AI在內(nèi)容管理與風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用將更加智能化、自動(dòng)化，推動(dòng)行業(yè)邁向更加高效、安全的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。專業(yè)人士建議行業(yè)內(nèi)企業(yè)加大對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的研發(fā)投入，同時(shí)關(guān)注AI技術(shù)的倫理規(guī)范，共同推動(dòng)人工智能技術(shù)的健康發(fā)展，為用戶創(chuàng)造更安全、更優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容生態(tài)環(huán)境。
返回搜狐，查看更多
