以预测智能为核心，
把证据、推断与行动连接起来
预测大模型 Data Transformer 与语言大模型 Data GPT 优势互补，在多源可信信息与业务反馈中协同工作，让预测更准确、判断有依据、结果可追溯。
了解双基座如何协同预测与认知双基座，在业务反馈中协同进化
不让语言模型替代精确预测，也不让时序模型独自理解复杂业务。Data Transformer 与 Data GPT 分工推断、共享证据、联合校准。
预测大模型 Data Transformer
从结构化数据与时间变化中识别稳定模式，给出可校准的风险概率、趋势与数值预测。
交叉校验结果
语言大模型 Data GPT
理解业务规则、文本证据与因果语境，补足少样本、高复杂度场景中的逻辑识别与解释。
从多源线索到可信预测，每一步都有据可查
把“线索如何进入、模型如何判断、结果如何复核”放进一条清晰的决策链路，让业务团队看得懂、查得到、能持续优化。
多源采集
接入经授权的结构化数据、业务事件、文本知识与外部可信信息。
记录来源 · 时间 · 授权范围治理与对齐
检查字段质量、时间有效性与语义映射，处理缺失、冲突和重复线索。
标准化 · 去重 · 质量标记双基座研判
预测基座量化变化，语言基座解释情境；对关键线索进行交叉验证。
并行推断 · 协同校验证据核验
检查来源可信度、规则约束与结果置信边界，识别需补证或人工介入的情况。
规则闸门 · 置信校验决策与回流
输出建议、解释与复核入口；以实际业务结果反馈后续校准和优化。
策略执行 · 效果评估让数据、模型与智能体，
理解同一门业务语言
以业务本体统一对象、属性与关系，将业务语义连接到真实数据、预测任务和执行规则，让模型的判断有上下文，让智能体的行动有依据。
先把业务世界描述清楚
围绕具体业务域，与业务专家共同定义“有哪些对象、如何关联、哪些状态和动作被允许”，形成可持续维护的语义框架。
统一身份、状态、时间与指标含义
关联对象、事件顺序与证据来源
结合校验机制与权限控制执行
把统一语义，接进预测与执行
Data Transformer
按实体与时间对齐样本、特征和标签，基于决策时点可用的信息，预测机会、风险与趋势。
特征语义一致 · 样本时序清晰Data GPT
结合对象关系、业务规则与检索证据，理解预测所处的业务情境，生成解释与行动建议。
对象正确关联 · 证据可定位同一客户，贯通增长线索
以统一客户标识关联交互事件，支持客群预测与连续跟进。
同一主体，串联风险依据
将企业关系、经营事件和来源证据对齐到同一主体。
同一任务，连接服务动作
让客户诉求、任务状态与规则共同驱动服务，并回收处理结果。
业务持续变化，语义与预测共同演进实际结果与人工复核反馈，经业务评审用于完善本体和规则，并进入特征、知识与模型的版本评测。
让前沿模型能力，成为稳定可治理的业务能力
数据与模型的全生命周期工程，决定双基座能否安全、稳定地进入业务流程。
多源数据工程
接入、清洗、标准化与质量检测，结合业务本体对齐实体、字段与关系，建立授权范围和数据血缘。
来源登记 · 语义映射 · 质量规则 · 变更追踪双基座模型治理
分开管理预测模型与语言模型的训练、知识、提示、版本和适用边界。
版本注册 · 评估基线 · 上线审批持续评测与漂移监控
通过历史回放、分群评估和线上表现监测识别偏差、漂移与边界变化。
准确性 · 稳定性 · 公平性 · 业务效果证据与决策解释
呈现关键依据、推断理由、置信边界和规则命中，保留必要的复核记录。
结果解释 · 证据引用 · 审计留痕安全、隐私与权限
按授权与最小必要原则控制数据使用、模型调用和访问权限，支持审计。
授权管理 · 权限隔离 · 安全审计弹性部署与系统集成
通过 API、工作台和流程编排对接现有系统，设置异常处理与人工接管机制。
API · 工作流 · 人机协同多年业务深耕，
沉淀为双基座与决策平台
从模型能力走向业务落地，连接风险预测、业务认知、可信数据与智能体应用。
灵知双基座大模型由预测大模型 Data Transformer 与语言大模型 Data GPT 构成，面向复杂业务决策的不同能力要求。
灵犀智能决策系统结合智能中台与数据资产运营平台，支撑建模工具、多源可信数据与业务决策协同。
从知识问答、业务查询与办理，到营销、合规与尽调等方向，探索将模型能力嵌入真实业务链路。
相关技术发布与产业实践：灵知双基座大模型与灵犀智能决策系统 ↗（公开报道，2024） 大模型与数据要素协同创新实践 ↗