来源：蒙格斯报告杠杆证券公司

　　TDRU智能风险计量平台

　　在全球经济波动加剧、经营环境日益复杂的今天，AI技术的具体应用场景落地和数据处理能力的提升是经济增长的关键。

　　蒙格斯智库得天独厚，在AI破冰的大环境下，依据本智库专家所创‘不确定性数据重构理论’（详见>>《不确定性与数据重构》），基于新的方法论，研发了TDRU新的数据处理软件，并在市场上首次将上述新技术运用到银行实际风险计量的场景中去。

　　这是因为AI技术（尤其是大模型）和数据重构正好对应上当前银行风险管理的两大要害需求：

　　一是需要新的计量工具提升数据质量效率，提高风险计量预测的准确度；二是要在息差收窄的经营环境下通过技术创新实现降本增效。

　　为了实现上述目标，蒙格斯智库推出了新的解决方案——。

　　这是一个融合AI（大模型）和数据重构技术的智能风险计量平台，平台具有四大核心特点：

　　TDRU智能风险计量平台基于创新的TDRU（Tools of Data Reconstruction on Uncertainty）构建，能提高数据的有效性和使用效率，减少无用数据的干扰，有效降低数据中的不确定性，节省算力资源的同时显著提升风险模型预测的准确度。

　　通过自研的企业级Multi-Agent架构，集成LLM和多种工具，无需编写代码，用户可以直接使用自然语言指令即可完成从数据录入、建模到开发报告编写的全部流程，大幅缩减了建模和报告编写等数据处理的环节和时间，降低了工作难度，扩大了可使用者范围，降低了人力成本。

　　TDRU智能风险计量平台除了一般性的数据管理功能外，还构建了丰富、易用的辅助功能，如一键导入代码、工作流构建、知识库、向量检索等，帮助用户更便捷地完成建模，大幅减少重复性工作，简化了工作环节、提高了数据处理的效率，降低使用门槛，减少培训成本。

　　平台提供场景、数据、模型等全面的管理功能，方便用户及管理层轻松控制各类模型和数据，便于员工能力的培养、复制和留存，保证了业务的连续性，实现个人能力的企业化。此外，用户在平台上的每一次操作都能累积知识、代码和模型，助力团队持续进步。

　　除了上述特点之外，还需要回答客户的一些追问：

　　TDRU是在不确定性数据重构理论和考量人与数据之间的主观偏差基础上，对全部数据进行重新分类，剔除对未来毫无影响的偶然性数据，并赋予不同性质数据不同权重的操作工具，是首个依据不确定性理论来‘提升数据质量和效率并节省算力，大幅提高计量模型准确度’的创新之举，是现有数据处理方法的显著进步。

　　【理论来源：“不确定性数据重构理论”出自朱小黄先生在《中国银行业》杂志2023年第2期上发表的《不确定性与数据重构》；“人与数据之间的主观偏差”出自胡本立先生在《北大金融评论》2021年第9期发表的《以人为中心的数据观》】

　　传统的数据观念存在两大底层问题：

　　首先，不确定性是世界的本质，所以人类社会及人的行为具有偶然性，因此用于记录世界和行为的数据本身存在大量的偶然性数据，这些数据的含义并不指向未来，所以对预测和计量没有意义。

　　其次，人与数据的关系导致的偏差，即从物理世界映射到人脑的过程存在感受性偏差，从人脑处理信息到数据输出过程存在测量性偏差，以及在数据的应用过程中还会出现各种主观偏差。

　　为了解决这些问题，首先需要对数据按照不确定性‘分类’，可以按照不同的属性将数据分为偶然性数据和必然性数据、历史数据和边际数据、自然数据和行为数据等；其次，需要对各类数据‘区别化处理’——例如，我们发现历史数据不是越长越好、偶然性数据是预测的最大障碍，因此重点是要将偶然性数据剔除、将历史数据按时间分段后加权处理，从而降低数据的不确定性、提升数据的质量。

　　为此， TDRU通过异常检测、历史加权、变量重构等七个工具和分类与抽象两套参数来降低数据的不确定性和减少各种偏差。（>>具体可参见《TDRU——数据重构智能助理的诞生》）

　　在实际应用中，TDRU展现出了卓越的效果。

　　以某上市银行多款零售信用评分卡建模为例，基础模型的AUC为0.83、KS为0.54，经TDRU提升后，AUC提高到0.86，KS提升至0.59，均较高的超过了业界标准线，这充分验证了TDRU的可行性及优势。

　　【指标说明：AUC指Area under the Curve of ROC，是一种国际通用判断二分类模型优劣的标准，值越大说明模型效果越好，通常超过0.85为优秀的结果；KS值（Kolmogorov-Smirnov）是在模型中用去区分尝试正负样本分隔程度的评价指标，值越大说明模型效果越好】

　　此外，我们将TDRU工具集成到本平台中，使得AI可以直接调用TDRU，进一步降低学习和使用TDRU的门槛。

　　TDRU智能风险计量平台具有强大的AI赋能，实现了使用自然语言处理数据和建模，并通过Multi-Agent框架赋予大语言模型各种角色和工具，大幅提升AI处理数据和编写代码的成功率。

　　用户在平台上可以使用自然语言完成数据处理和建模全流程，无需另行编程，大幅降低了对建模人员的要求。

　　此外，平台配备了‘专业的报告与代码生成Agent’，用户只需选择所需步骤，即可一键导出相应的阶段性或全流程‘开发报告和代码’，大大减轻了繁琐的文档工作。

　　自动报告

　　自动代码

　　为了进一步提高效率，TDRU智能风险计量平台提供了多种辅助功能。例如：

　　用户可以选择从简单到复杂的三种操作模式，在简单模式中，可以‘通过一句自然语言指令实现基础的建模流程’，便于快速查看基本结果，大幅缩短建模时间。👇

　　一句话实现基础的建模流程

　　支持工作流存档，用户可以在历史对话中选择特定步骤存档作为工作流，后续可以自动调用该工作流，且支持特定步骤修改，这大大方便了用户多次利用存档，减轻重复性工作。👇

　　一句话调用模型

　　提供一键导入代码功能，用户可以上传代码并将其内化为平台模型，后续使用时可一句话调用该模型，为用户扩展功能、传承能力提供了便利。👇

　　存档工作流

　　平台还内置了丰富的知识库，包括‘全面的TDRU技术文档、丰富的建模知识库、最新行业规定和标准，以及历史案例分析和经验总结’。

　　用户能够根据不同的业务场景调用相应的知识库，并通过RAG（检索增强生成）技术快速获取相关领域的专业知识。这不仅能够帮助用户熟悉TDRU，还能加速建模人员的学习速度，缩减了员工的培训周期。

　　在平台管理方面，我们提供了多种业务场景管理功能。👇

　　目前已包括‘信用评分卡、企业信用评级、风险压力测试、风险资本预测、宏观经济预测’等多个常用场景，每个场景都包括特定的模型功能、知识库和存档，并支持自定义创建新场景。这可以快速复制成功经验，灵活应对不同业务需求，便于组织能力的集成、留存和培养。

　　此外，TDRU智能风险计量平台还提供了‘模型管理、存档管理和数据管理’等多方面的管理功能，方便用户和管理员高效管理平台中的各种要素。

　　我们以TDRU为基础，以LLM为大脑，配合丰富的数据处理工具和知识库等作为躯干，形成了企业级Multi-Agent架构，是目前独有的可以稳定、智能、安全的数据处理和风险计量平台。

　　TDRU智能风险计量平台具有门槛低、功能多等优点，这一方面大幅提升了风险计量的效率，大幅减少了工作量，例如即使在专家模式下，‘建立一套评分卡最短仅需半小时’，简单模式或利用存档甚至仅需几分钟就可以产出初步结果；

　　另一方面大大降低了人工成本，例如，1个熟练使用本平台的建模人员，甚至无需具备丰富的经验或较高的学历，就可以完成以往一个团队的工作，每年可为企业节约大量的人工成本。

　　TDRU智能风险计量平台支持代码导入、LLM迭代、知识库积累等多种可以进化的功能，平台的属性还可以将员工能力不断内化为企业能力，扩展性强、管理便捷，可以帮助机构持续进化，不断提升风险管理的水平。

　　我们可以提供从硬件到软件，从大模型到平台的本地化部署，还可以根据银行规模和需求，提供‘全套个性化的定制方案’。

　　所有预测和计量都绕不开数据重构。

　　TDRU智能风险计量平台1.0版目前已启用‘零售信用评分卡、企业信用评级、宏观经济预测’等业务场景，未来还有更多场景会陆续更新！

　　在此，我们诚挚地邀请您试用TDRU智能风险计量平台，一起跨入AI时代银行风控的新未来！

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回首百年前，朱彬、范文照、赵深、杨廷宝、陈植、梁思成、林徽因、童寯、过元熙、哈雄文等二十余人先后于1918~1937年间入读宾大，世界与中国的现代化进程方兴未艾。那段激荡的岁月中，快速变化的思想观念与不断出现的新技术，构成了中国第一代建筑师所处的社会氛围。

赵琦：大家好，我是赵琦，也是本次对话的主持人，今天我们很荣幸邀请到了哈佛大学的教授凯博文先生和咱们的公益人陈行甲先生进行线上的对话。请允许我先介绍一下两位嘉宾，凯博文教授是精神病学、人类学、全球卫生以及医学人文领域最著名的学者之一，他是美国国家科学院医学院院士和美国国家文理学院院士，同时是哈佛文理研究生院和哈佛医学院双聘终身教授，也是《照护》的作者。

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