1）AI標注能力持續增強，新增支持智能化的NLP文本分類、關系抽取、問答功能

2）完成基于規則引擎和流程引擎的模型編排功能開發

• BPMN建模：為AI算法創建圖形化模型，用于表示流程中的步驟和順序；

• 規則引擎集成：用于規則引擎處理流程中的決策；

• 規則建模：基于條件觸發，用于控制流程；

• 模型編排：將規則引擎嵌入到BPMN模型中，在流程執行過程中觸發規則引擎；

• 數據交互：將輸入數據傳遞給規則引擎，讓其做出決策，并將結果返回給流程。

3）新增模型原生部署功能，增強平臺模型迭代驗證能力

• 增加基礎部署鏡像、自定義部署鏡像的接口以及出入參數、在線編輯服務生成等功能。

4）數據安全和數據質量檢查功能增強

數據安全與質量方面，人工智能中樞平臺新增支持如下功能：

• 身份驗證和訪問控制：精確限制數據的訪問，防止潛在的數據泄漏和濫用；

• 數據備份和災難恢復：保證業務連續性，并降低了數據丟失和中斷業務運營的風險；

• 分布式文件存儲集群：提供更好的性能和負載均衡，從而更好地滿足不斷增長的數據需求；

• 數據自動化檢測、數據質量報告和數據驗證功能：助力于提高數據質量和管理效率。

5）引入數字孿生仿真技術，實現AI數據和AI業務雙閉環，提高交付質量

本次仿真技術新增如下功能：

• 數據生成與模擬：模擬真實數據場景，測試新應用程序或算法；

• 模型評估與驗證：確保其在不同數據集上的泛化能力，提高模型的準確性和可靠性；

• 實時監測和優化：監視數據流，算法運行指標等，及時發現異常情況、趨勢和模式，從而更快地做出反應，減輕潛在風險。

6）AI for Data

采用Data Fabric理念架構，利用AI強大的數據科學能力抽象出虛擬化數據層，通過自助式數據洞察可以實時集成所有本地以及外部部署數據；增強AI引擎數據理解能力，提高數據就位速度以及保持業務連續性，同時為業務持續創新升級創造空間，實現了AI For Data及 Data For AI 的業務閉環。

ChatResearch研報閱讀助手是潤和軟件基于金融行業研究領域所開發，旨在幫助金融從業者或投資用戶快速高效地獲取行業研究報告內容，提升投資工作效率。潤和軟件使用自主研發的研報解析算法，對研報進行逐行、逐圖、逐表的特征化解析，并使用金融行業的專業語料進行問題與意圖的映射，形成檢索特征條件，使得研報中提取的內容高度符合用戶意圖，再利用大模型的歸納能力進行總結并形成問題的回答。

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為鞏固金融測試領域的領先地位，潤和軟件基于金融測試的行業背景和數據經驗，針對金融測試場景中的人工測試繁瑣、工作量大等問題，構建APP測試助手，能夠顯著降低人工操作成本，提升金融測試工作效率。潤和軟件自主研發頁面識別AI模型，可針對金融APP上諸如轉賬、匯款、開戶、查詢、廣告等各類可交互元素進行抽取和格式化，并結合用戶的測試意圖以及當前頁面元素輸入大模型生成操作鏈條，驅動自動化測試平臺進行具體的頁面操作。

1）新增可視化點位管理，點位信息檢驗更加高效

2）支持算法在線調試，現場點位校準更加便捷

3）視覺場景算法持續增加，支持近80種場景

目前，潤和軟件變電站AI智能分析主機已落地江蘇省多個220KV變電站，并且在新疆、四川等省份也在進行積極推廣，后續將會服務于更多不同級別的變電站智能遠程巡視。

智能機器人引導客戶去柜臺

智能機器人迎客引導到空位，完成服務后回到迎賓位置

未來，潤和軟件將持續在大模型和CV模型上深耕場景，將在智能金融搜索、研報撰寫助手、多模態視覺技術上發力，為客戶提供優質人工智能服務。