产学研协同正在成为金融科技领域技术落地的重要路径。维信金科与复旦大学围绕金融客服场景开展的大模型应用联合研发，正是这一路径的具体实践——高校的算法研究能力与企业的业务场景、工程能力形成互补，推动前沿技术在真实业务中接受检验。近日，该项目取得阶段性进展，双方在人工坐席话术辅助、对话合规质检两大方向上完成多轮方案迭代与场景验证，并同步推进联合论文及知识产权工作。

项目启动后，双方建立常态化协同机制，依托复旦大学计算与智能创新学院、金融科技研究院的科研能力，结合维信金科金融客服一线业务经验与研发能力，共同探索大模型在金融客服场景中的应用，围绕场景适配、规则对齐和评测样本构建等问题开展研究。

一、以真实业务需求推进联合研发

本次产研合作以真实业务问题为导向，推动联合研发。维信金科围绕业务需求与场景规则开展梳理，提供经过脱敏处理的研究样本和一线专家反馈，并发挥工程集成与应用验证优势；复旦大学团队则发挥算法研究与实验设计优势，双方共同推进技术方案迭代、评测样本建设及应用验证，形成产业需求和学术研究双向联动的合作模式。

项目重点打造两大应用能力：人工坐席话术辅助、对话合规质检。

话术辅助定位为坐席参考工具，而非直接面向客户的对话机器人。系统基于实时会话上下文输出可参考话术，坐席可自主采纳、修改或拒绝推荐内容，系统不替代坐席完成业务操作。研发团队围绕身份核验、会话衔接、会话收尾、避免话术重复推荐等业务高频场景，持续优化会话状态管理与话术校验机制，以降低不当话术推荐风险。

对话质检模块则结合业务规则与语义分析，辅助识别客服会话中的潜在合规问题。项目将一线人工质检反馈纳入研发优化，通过定位误判原因、调整判定规则并复核结果，持续完善质检流程。例如，针对客户主动结束会话、希望后续回电等容易混淆的场景，新增客户真实意愿识别逻辑，系统结合上下文识别客户诉求，以减少将客户诉求误判为坐席服务问题的情况。

围绕上述应用场景，双方将业务反馈转化为可验证的研发任务，结合验证结果持续调整方案，推动业务需求与技术研发有效衔接。

二、推进应用验证与研发成果沉淀

在场景应用验证推进的同时，双方同步开展联合学术研究与知识产权相关工作，推动应用研究与成果沉淀齐头并进。

联合研究方面，双方已完成论文投稿，研究聚焦金融客服智能体的会话后经验更新机制，探索在保持基础模型权重不变的情况下，把历史会话沉淀的经验转化为经校验、可版本管理的规则与记忆，赋能后续任务。

知识产权层面，双方已完成两项发明专利技术交底书，正在推进申请准备工作。同时，双方联合研发的软件成果已提交软件著作权登记申请。

三、发挥校企双方优势，拓展合作空间

维信金科坚持科技驱动发展，持续推进企业 AI 战略，依托金融客服业务经验与自研系统能力，推动大模型与业务知识、流程规则相结合。

复旦大学在人工智能领域具备深厚科研积淀，产出MOSS对话大模型等代表性科研成果，金融科技研究院专注大数据、人工智能、云计算等前沿技术在金融领域的创新落地。

在现有项目合作基础上，双方将结合实际需求，进一步探索课题合作与人才交流等机会。

四、深化产研融合共促金融科技服务智能化升级

人工智能与产业深度融合，正在为金融科技服务创新打开新的空间。本次合作将复旦大学的科研优势与维信金科的业务场景、工程能力相结合，是公司深化产研融合、拓展开放创新生态的积极实践，也为金融科技客服领域的技术探索与成果转化积累了宝贵经验。

下一阶段，双方将持续完善话术辅助与对话质检能力，推进论文及知识产权相关工作，并在业务评估与安全审核基础上探索场景试点和系统集成。通过一线需求牵引与科研创新相互促进，推动技术成果向实际服务能力转化。

从实际成效看，维信金科与复旦大学的此次合作实现了学术研究与产业需求的有效对接：一方面，真实业务场景为科研提供了可验证的问题与样本，推动论文、专利等成果的同步沉淀；另一方面，高校的算法能力通过联合研发机制注入业务流程，在话术辅助与合规质检等环节形成了可评估、可迭代的技术方案。这种以业务问题为牵引、以成果沉淀为支撑的合作模式，有助于为用户提供更智能、更温暖、更安全的服务体验，并为行业的数字化转型提供更多价值。