科蓝软件-清华科蓝先进智能数据库研究院，AI for Science（AI4S）

　　科蓝软件近期依托“清华科蓝先进智能数据库研究院”的科研与工程化能力，围绕“AI for Science（AI4S）在金融科学计算领域的落地”持续推进产品体系建设。与传统将AI理解为客服、营销或办公提效不同，科蓝的AI4S路线更强调“研发范式升级”：把模型研发、仿真验证、上线运行与迭代优化连接成可复现、可审计、可持续进化的闭环体系，面向风险计量、反欺诈、压力测试、营销实验等关键场景，提升研发效率与运行可靠性。

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　　金融行业的“科学研究”本质

　　在金融行业，“科学研究”并不局限于实验室，而广泛存在于模型与策略的研究活动中。无论是信用风险评分、团伙欺诈识别，还是宏观情景压力测试与资产负债管理，本质上都是“提出假设—构建模型—回测与仿真—验证效果—在线校准—再迭代”的科学过程。科蓝将AI4S落到这一过程的工程化能力建设上，以科蓝原生AI数据库（SUNDB）为坚实底座（SUNDB LITE 边缘计算），叠加隐私合规的数据协同机制与实验编排体系，形成“数据—模型—实验—数据”的持续飞轮。

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　　技术主线与产品化路径在清华大学科蓝软件先进智能数据库联合研究院课题的牵引下，科蓝明确了三条技术主线并同步推进产品化路径。

　　第一条主线聚焦数据库原生AI能力建设，包括向量检索、图计算、特征工程与训练/推理相关算子加速等关键模块，使AI能力与数据底座深度融合，支撑金融业务高并发、低时延、可追溯的工程要求。

　　第二条主线聚焦“数据可用不可见”的合规协同机制，通过数据分级分类、脱敏治理、权限审计与可追溯评测框架，为跨部门、跨系统的模型训练与评估提供可审计、可复现的路径。

　　第三条主线聚焦金融科学计算的实验闭环体系建设，以回测、仿真、影子部署与A/B实验为核心，建立统一实验账本，实现数据版本、特征版本、模型版本与实验版本的全链路管理，确保每一次效果提升都能够被复盘、被解释、被迁移。

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　　交付思路与落地推进

　　为促进“研究成果”向“可交付产品”转化，科蓝采用“平台—组件—服务”的交付思路：平台层提供AIDB底座与金融模型研发平台能力，覆盖数据治理、特征管理、实验编排、回测仿真、监控与审计；组件层沉淀高频场景解决方案，例如风控评分与反欺诈、压力测试与资本计量仿真加速、客群洞察与营销实验、模型审计与可解释等；服务层则以联合课题和场景化落地为牵引，形成可复制的方法学与交付标准。

　　依托“清华科蓝先进智能数据库研究院”的科研与工程化底蕴，科蓝软件正加速推进“AI for Science（AI4S）”在金融科学计算领域的深度落地。