已验证的产能
把海量判定，变成可运营的结论
决策模型的价值不只是“准”，而是在可接受的时间与成本内，把全量数据变成可处置、可审计的结论。以下为真实跑批与演示环境实测数据。
0
TG 群组全量判定
真实跑批真实跑批
0.0ms
平均判定延迟
真实跑批TG 真实跑批
0.0%
两次独立跑批一致率
真实跑批分歧仅 546 条
0ms
短信判定到预警
试点验证演示环境口径
<0ms
端侧逐句推理
试点验证演示指标 · 内容不出设备
范式转移
从“逐字生成”，到“并行裁决”
反诈需要的是高频、低延迟、可解释、可复盘的批量判断。生成式大模型不是这个形态的最优解。
通用生成式大模型
- 逐字生成，先思考再吐结论
- 秒级延迟，难以进入实时链路
- 输出是自然语言，难审计、难对账
- 全量调用成本高，无法规模运营
鉴策反诈智能决策模型
- 一次调用，7–9 个结构化问题并行回答
- 毫秒级延迟，可进入网关与端侧
- 输出是概率 + 类型 + 优先级 + 复核建议
- noul / choice / score 三类问题，结果可回溯到问题与证据
融合门控
final = max(主判断, 子问题增强, 规则分, 强链接分)主判断 ≥ 0.3 或规则命中才触发增强；官方白名单直接放行方案总览
一套模型，三层融合，全链路复用
不是一个新系统，而是一个可嵌入现有反诈链路的“裁决引擎”。规则负责高精度，模型负责模糊带，情报负责最后一公里。
01
规则 / 信誉层
高精度、低成本的第一道闸
- 号段与端口信誉
- 签名与模板报备
- 频次与行为模式
- 黑名单链接与域名年龄
02
决策模型层
模糊带的语义判断核心
- noul 是非概率 · choice 分类 · score 评分
- 一次调用并行回答 7–9 问
- 概率与置信度输出
- TG 七问 / 短信九问两套问题集
03
情报 / 图谱层
跨场景关联与处置闭环
- 实体抽取（域名 / 卡号 / 账号）
- 跨场景实体关联
- 家族聚类与扩线
- 处置反馈回流
单次裁决输出
风险分0–1 概率与置信度
涉诈类型分类型判定
命中信号触发增强的证据
建议动作放行到上报的六级处置
证据包可回溯的原文与实体
智能决策主流程
五段流水线，毫秒级完成一次判断
点击任一阶段查看输入与输出；可播放、暂停、重播整条数据流。
01
归一化
消除变体干扰
全半角统一、繁简转换、谐音与拆字还原、零宽字符清理、短链展开。黑产最常见的绕过手法在这一层被拉平。
输入 / 输出 · IN
- 原始文本
- 短链
- 混淆变体
输入 / 输出 · OUT
- 标准文本
- 展开链接
应用场景
诈骗触达哪里，裁决就跟到哪里
五大触达场景加三类能力输出，覆盖从引流到资金的全链路。每个场景都有独立的业务流程与交互式演示。
验证墙
真实跑批、真实调用、真实演示
不是宣传页里的能力，而是已经跑过、点过、录过的系统。每张卡片标注数据口径。
真实跑批
58,133 个群组全量跑批
69.2 分钟完成，吞吐 14.0 群/秒，判定 30,047 个黑灰产群。
真实跑批
两次独立跑批一致率 99.1%
分歧仅 546 条，输出稳定可复核。
试点验证
短信网关演示：46,200 条/日
82ms 判定到预警，官方预警零误杀，1,483 个活跃端口画像。
训练进行中
端侧训练数据资产
28,511 对语音-文本、307 小时音频、12,406 条涉老诈骗对话。
训练进行中
网站检测训练集
425 份 HTML 与截图、196 条人工审核主任务、14 类标签体系。
真实跑批
实测小样本试判
11 条涉诈样本全部 ≥ 0.58（8 条 ≥ 0.91）；2 条正常闲聊 ≤ 0.04。