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CHAIIN NOVA TECH · CONNECT THE FUTURE

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连接未来

面向金融机构的 AI 咨询、产品与场景交付

从建设规划、知识应用到智能体开发与安全治理，帮助金融机构把 AI 用到具体业务中，并持续验证应用价值。

了解解决方案
安全可信Agent 能力场景交付
向下滚动，了解解决方案01 / 10
02 / 10从业务问题，找到建设路径
YOUR CHALLENGE / OUR APPROACH

你的业务问题，
从这里连接。

先确定要解决的任务，
再选择合适的咨询、产品与交付方式。

规划方向验证场景落地运营
了解我们如何一起推进
  1. 01
    建设规划

    AI 建设先做什么，投入如何安排？

    明确场景优先级、建设路线与验证计划

    金融智能化建设咨询
  2. 02
    运行安全

    AI 读取资料、调用工具，风险怎么管？

    管住敏感内容、工具权限与运行边界

    NovaGate
  3. 03
    研发治理

    AI 写代码，如何遵守金融研发规范？

    把规则带入开发，留下整改与复检依据

    NovaFSE
  4. 04
    知识应用

    制度知识如何查准，答案依据在哪里？

    找到相关知识，核对出处与信源质量

    NovaBase
  5. 05
    智能体开发

    智能体如何搭建，复杂场景怎么开发？

    低代码组织任务，高代码承接业务规则

    NovaAgent
  6. 06
    实施交付

    场景如何接入现有系统，并交付上线？

    嵌入业务现场，完成集成、验证与移交

    FDE 实施交付
从建设咨询开始
03 / 10金融智能化建设咨询
FINANCIAL AI / STRATEGY TO EXECUTION

金融智能化
建设咨询

面向银行、保险、证券与资管机构

先明确方向，再决定怎么投入。

面向建设规划与科技管理团队，
把业务诉求、技术条件与治理要求放在一起，
明确先做什么、由谁负责、如何验证。

规划产出
  • 场景优先级
  • 建设路线图
  • 职责与验证计划
浏览金融 AI 场景地图
CONSULTING / INTEGRATED BLUEPRINT

四条主线，一体推进。

  1. 01 / GOVERNANCE

    治理架构与制度体系

    明确权责，让安全要求进入制度。

  2. 02 / LIFECYCLE

    全生命周期研发工艺

    贯通研发、投产与运营。

  3. 03 / SCENARIOS

    重点场景选择与验证

    选对场景，再验证业务价值。

  4. 04 / PEOPLE & PRACTICE

    AI 学院与工程实践

    以实训与知识转移培养团队。

01 / 先明确治理规则与责任边界

将顶层架构、权责矩阵与协同流程合并设计，建立风险分级、人工监督、修订与退出机制。

交付重点AI 治理顶层设计 · AI 制度体系与专项修订建议
探索 NovaGate
04 / 10NovaGate · AI 安全网关
NOVAGATE / AI RUNTIME SECURITY

NovaGate

AI 安全网关

让业务助手，运行在安全边界内。

面向 AI 应用与安全管理团队。
以授信材料助手为例：读取资料、生成回答、
调用业务工具时，逐环节检查并处置风险。

运行结果
  • 风险请求处置
  • 敏感内容与权限检查
  • 脱敏决策记录
防护机制示意 · 非真实攻击或检测结果
CREDIT ASSISTANT / RUNTIME PROTECTION
攻击被 AI 安全网关截断，业务服务保持正常外部恶意请求进入防护链路；中间带有连接智能标志的金色防护屏障阻断攻击；右侧业务服务继续运行。
EXTERNAL THREAT恶意请求
AI SECURITY GATEWAYAI 安全网关
BUSINESS SERVICE业务服务持续正常运行
攻击已截断
  1. 01 / INPUT输入防护
  2. 02 / RAG检索防护
  3. 03 / TOOL执行防护
  4. 04 / OUTPUT输出防护
01 / 输入防护 · 攻击已阻断

恶意指令已被截断，业务服务未执行该请求。

提示词注入Prompt 规则 BLOCK 脱敏审计
探索 NovaFSE
05 / 10NovaFSE · 金融软件研发治理引擎
FINANCIAL SOFTWARE GOVERNANCE

NovaFSE

金融软件研发治理引擎

让金融研发规范，先于代码写入。

面向研发管理者与开发团队。
以支付结算代码为例：先加载机构规则，
再检查 AI 变更，让严重问题在写入前被发现。

治理输出
规则依据与问题原因整改复检结论项目治理台账
支付结算服务 示例研发项目
机构基线 · 不可关闭凭据不得进入源码
项目规则 + 共享知识金额使用 BigDecimal
PaymentService.java项目上下文已加载


01
DEMO-SEC-01 · 硬编码凭据
待检测
02
DEMO-FIN-02 · 金额精度
待检测


01 / 06加载项目治理上下文写入尚未发生
机构基线、支付项目规则、共享接口知识与 DLP 策略，在研发变更前一起加载。


  1. 01加载
  2. 02生成
  3. 03检测
  4. 04阻断
  5. 05复检
  6. 06留证


生成台账 / METADATA
项目 · 账号 · 文件 · 版本 · 命中规则 · 处置结果


机制演示 · 无真实仓库写入 · 默认不上传源码正文与 Prompt


探索 NovaBase 


06 / 10NovaBase · 金融知识库
NOVABASE / KNOWLEDGE THAT CONNECTS
NovaBase
金融场景知识库 · 精准召回
知识找得准，回答才有依据。
面向业务知识应用与知识管理团队。
查询授信材料要求时，既找到相关条款，
也能核对原文、版本与来源质量。
检索结果
  • 相关知识与上下文
  • 原文出处与知识溯源
  • 自动信源可信评分
以客户金融语料与标注问题集验证召回准确性。
FINANCIAL KNOWLEDGE / PRECISE RETRIEVAL
金融知识检索 · 示例问题企业授信材料，需要核验哪些必填项？
知识准备制度文档业务手册FAQ 问答智能切片 / 上下文关联
召回 · 重排语义 + 关键词
候选 B材料字段核验指引关联上下文
候选 A企业授信材料清单直接相关
候选 C渠道活动介绍相关性不足
知识溯源 / PROVENANCE等待召回证据知识  来源  章节  原文
自动信源可信分 / TRUST待评分来源标识 · 更新时效 · 证据完整度
制度与业务手册切片，保留原文来源与上下文。
示例知识库与评分 · 非真实信源测评
  1. 01 / PARSE知识准备
  2. 02 / RECALL多路召回
  3. 03 / RERANK相关性重排
  4. 04 / TRACE知识溯源
  5. 05 / TRUST信源可信分
01 / 先把知识组织清楚
文档与 FAQ 分开管理，智能切片保留完整语义，关联前后文。
智能切片 · FAQ · 关联上下文机制示例 · 非真实运行数据
探索 NovaAgent 


07 / 10NovaAgent · 智能体高低代码平台
NOVAAGENT / BUILD FOR REAL SCENARIOS
NovaAgent
智能体高低代码平台
把一个业务任务，做成可用的智能体。
面向业务创新与场景开发团队。
从授信材料核验开始，连接材料、知识与规则，
输出核验建议，交给业务人员复核。
场景交付
  • 可复用的业务流程
  • 场景规则与集成接口
  • 验收用例与交付依据
低代码与高代码协同，服务业务场景落地。
ONE SCENARIO / TWO DEVELOPMENT PATHS
场景任务 / 示例企业授信材料核验助手业务人员定义任务 · 开发团队实现复杂场景
LOW CODE低代码 · 可视化编排
01接收材料输入与字段
02查询知识连接 NovaBase
03调用场景能力模型 / 工具
04输出核验建议转交人工复核
HIGH CODE高代码 · 场景开发
material_review.pySCENARIO
# 定义场景任务
# 输入：企业材料与业务要求
# 输出：核验建议与证据

async def review_materials(request):
    return await run_scenario(request)
业务逻辑系统集成场景测试
同一个业务任务，按复杂度选择编排与场景开发。
  1. 01 / DEFINE定义任务
  2. 02 / COMPOSE低代码编排
  3. 03 / DEVELOP高代码场景
  4. 04 / VERIFY验证交付
01 / 先定义真实业务任务
明确材料输入、判断依据、人工复核点与验收条件，再组织开发。
任务说明 · 输入输出 · 验收用例机制示例 · 非真实运行数据
走进实施与交付 




08 / 10咨询 · FDE · 实施交付




CONSULTING / SCENARIOS / DELIVERY
为什么选择我们。
从规划，到业务现场。
以金融业务为起点，
把规划、产品与 FDE 实施连接起来。


01读懂金融建设治理分工、研发工艺与场景选型
02推进场景落地咨询规划、产品应用与系统集成
03按业务标准交付评测验收、培训与运行资料移交
知识检索资料分析流程协同






SCENARIO DELIVERY ENGINE FDE / 业务现场








业务需求目标 / 流程 / 边界
生产系统接口 / 权限 / 运行
FDE与业务团队并肩交付
业务上下文场景原型验收证据





01 / CONSULTING
先读懂业务，再定义 AI 路径
你的参与
提供目标、流程与现状，业务与科技团队共同对齐。
我们梳理数据条件与风险边界，优选场景并定义验收标准。
交付物场景路线图 / 需求与验收清单

交付方法演示



我们服务的客户
TRUSTED CONNECTIONS  金融 / 交易市场 / 高校
  • 宁波银行 Logo宁波银行
  • 中国金融期货交易所 Logo中国金融期货交易所
  • 浙江大学 Logo浙江大学
  • 浙商银行 Logo浙商银行
  • 杭州电子科技大学 Logo杭州电子科技大学
  • 浙商资产 Logo浙商资产
  • 中国光大银行 Logo中国光大银行
  • 香港交易所 Logo香港交易所
  • 同济大学 Logo同济大学
  • 杭州银行 Logo杭州银行
  • 电子科技大学 Logo电子科技大学
  • 浙江农信 Logo浙江农信


咨询实践 / PLANNING & DESIGN
将组织治理、研发工艺、场景选型与人才培养，衔接为可执行的建设路径。
认识交付背后的团队 


09 / 10团队 · 行业经验与工程实践
PEOPLE / EXPERTISE IN PRACTICE
让金融经验，
与工程能力并肩。
理解金融业务的复杂，
也理解把技术带入现场的每一步。
从建设规划，到场景研发与实施交付。
团队创始人黄步添的肖像
团队创始人
黄步添
连接智能董事长 · 浙江大学计算机博士
长期从事区块链基础设施与金融科技的研究及产业化实践。参与金融分布式账本标准制定，推动技术研究与金融应用衔接。
  • 杭州电子科技大学力行讲席教授
  • CCF 区块链专委会、数字金融分会常务委员
  • 中国人民银行金融分布式账本标准主要起草人之一
团队创始人吴磊的肖像
团队创始人
吴磊
连接智能创始人兼 CEO
拥有 22 年金融 IT 架构经验，曾任国有大行基础技术中心副总裁、量子金融应用实验室主任。参与银行、保险与资管系统建设，主导核心业务系统从 0 到 1 落地。
  • 中小银行互联网金融（深圳）联盟秘书长
  • 海光信息首席金融顾问
  • CCF 量子计算专委会常务委员
研发 / 交付 / 实施团队
来自大行和知名金融集团的专业团队
覆盖场景研发、系统实施与项目交付，
与客户团队共同推进从需求到验收的全过程。
  • 业务梳理
  • 场景开发
  • 系统集成
  • 验收移交
预约一次业务交流 


10 / 10联系我们
CONTACT US / CONNECT THE FUTURE
联系我们。
从业务问题开始。
告诉我们你的目标和当前困难。
我们会通过邮箱联系，进一步确认
适合的咨询、产品或实施方向。
明确业务目标确认交流方向商议推进范围


01 / EMAIL电子邮件
contact@chnova.net 


02 / PHONE联系电话
0571-88551012 


03 / HANGZHOU杭州办公室
浙江省杭州市余杭区仓前街道
海智中心 1 幢 715 室


04 / CHENGDU成都办公室
四川省成都市武侯区天府五街 200 号
菁蓉汇 4B 幢 3 楼


05 / WECHAT扫码关注公众号
连接智能微信公众号二维码


回到开场 


NOVAGATE / PRODUCT CAPABILITIES
NovaGate · AI 安全网关
在 AI 应用的输入、输出、知识检索、工具调用与数据访问过程中，执行检测、策略决策、风险处置与审计。
应用 / AgentNovaGate模型 / RAG / Tool审计与运营
以下状态依据产品清单 V1.0（2026-09-28）。已实现能力可进入 POC 验收；部分实现与规划项需另行确认项目范围。当前网页只展示机制，不连接真实检测服务。
  1. 01
    应用与接入中心
    当前已实现应用密钥、Agent 归属校验、发布策略绑定与 OpenAI 兼容接入。
    部分实现 / 规划组织与多租户隔离、服务账户与密钥轮换为规划项。
  2. 02
    模型渠道中心
    当前已实现服务端保存模型密钥，约束应用可用渠道，配置超时并采集 Token 用量。
    部分实现 / 规划健康熔断、容灾路由与金额预算为规划项。
  3. 03
    安全策略中心
    当前已实现按输入、输出、RAG、工具定义动作；支持草稿隔离、试运行、版本与回滚。
    部分实现 / 规划双人审批与灰度发布为规划项。
  4. 04
    Prompt 安全中心
    当前已实现识别直接注入、越狱、角色劫持、提示词窃取与常见编码绕过。
    部分实现 / 规划多轮攻击关联部分实现；攻击链画像为规划项。
  5. 05
    DLP 数据防泄漏中心
    当前已实现多阶段识别个人信息与凭据；支持精确脱敏、引用令牌、受控解敏和审计脱敏。
    部分实现 / 规划中文实体识别部分实现；数据分类分级、结构化文件扫描为规划项。
  6. 06
    内容安全与行业合规中心
    当前已实现识别金融营销风险，支持企业规则、双向治理、阻断与安全代答。
    部分实现 / 规划通用内容分类和中文小模型部分实现；行业规则包、法规映射为规划项。
  7. 07
    RAG 与语料安全中心
    当前已实现逐片段检测间接注入与敏感信息，建立不可信上下文边界并记录来源。
    部分实现 / 规划相似样本检索部分实现；检索前权限过滤、污染检测等为规划项。
  8. 08
    Tool / MCP 与 Agent 安全中心
    当前已实现工具注册、Agent 白名单、参数检查与 DLP；高风险工具返回 REVIEW 审批标记。
    部分实现 / 规划本地演示适配器已实现；远程 MCP、细粒度授权、SSRF 与出口控制为规划项。
  9. 09
    资源、流式与运行时防护中心
    当前已实现限制 Token、RPM、并发与会话预算；安全缓冲检测通过后再输出 SSE。
    部分实现 / 规划滑动窗口流式检测与成本异常告警为规划项。
  10. 10
    规则、词库与内容情报中心
    当前已实现企业关键词、安全正则、人工审核、签名离线包及导入回归、启用回滚。
    部分实现 / 规划情报定期任务部分实现。
  11. 11
    检测模型与训练中心
    当前已实现轻量 CPU 训练、独立 Worker、评估门禁及模型发布、回滚与阈值管理。
    部分实现 / 规划五层 CPU 运行时部分实现；漂移检测与再训练为规划项。
  12. 12
    测试、评测与样本中心
    当前已实现输入、输出、RAG、工具全链路调测，批量样本、执行轨迹与金融统一评测。
    部分实现 / 规划跨模型、策略与厂商的对比评测为规划项。
  13. 13
    安全运营与审计中心
    当前已实现态势、趋势、多维事件筛选、全链路证据、异步审计与样本处置。
    部分实现 / 规划实时 SLO、事件通知与管理员操作审计为规划项。
  14. 14
    系统配置与管理中心
    当前已实现管理员令牌、健康检查、运行参数与业务接入文档。
    部分实现 / 规划SSO/RBAC、实例管理、KMS/Vault 和配置审批为规划项。
  15. 15
    平台架构、部署与运维中心
    当前已实现控制面与数据面分离、多网关负载均衡、分布式状态与离线私有化部署。
    部分实现 / 规划备份恢复与信创单机 POC 部分实现；数据服务高可用、灾备演练为规划项。
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预约业务交流
描述你希望解决的业务问题和当前阶段，我们会通过邮箱与你联系。
提交后，你的姓名、邮箱和消息将发送给连接智能。
FINANCIAL AI / CONSULTING
金融智能化建设咨询
CLIENT CASE / PLANNING & DESIGN
客户案例 · 金融智能化建设实践
围绕 AI 项目的权责分工、研发投产、场景选择与团队能力，形成可执行的建设路径。
  1. 01 / GOVERNANCE
    治理制度：让 AI 项目有章可循、责任清晰
    建设需求
    AI 项目涉及业务、科技、风险与合规等团队，需要明确决策、审批、运行监督与退出责任。
    咨询优化
    明确组织权责、协同流程与分级审批，将人工监督、数据安全和退出要求纳入制度，让项目各阶段有章可循、责任可追溯。
    交付设计
    • 《AI 治理顶层设计》
    • 《AI 制度体系与专项修订建议》
    草案与修订建议衔接机构审议发布流程。
  2. 02 / LIFECYCLE
    研发工艺：贯通场景全周期
    建设需求
    AI 应用从需求到上线涉及多个环节，需要统一开发、测试、投产与运营要求，让评审有依据、问题可追溯。
    咨询优化
    1. 需求验证明确业务目标、验收样例与 ROI 初评。
    2. 研发测试保留版本记录，模型、场景与 Agent 分开测试。
    3. 投产运营评审风险与连续性方案，建立监控和熔断。
    4. 复盘变更模型升级先回归再评审，明确降级与退役。
    交付设计
    • 《大模型应用研发工艺及配套模板》
    • 《金融智能体管理办法建议稿》
    测评方法、样例模板与运营记录随工艺组织。
  3. 03 / SCENARIO SELECTION
    场景选型：明确先做什么
    建设需求
    从零售与财富、对公与普惠、金融市场与投行资管、渠道与运营、风险与合规、财务数科与管理六类业务中，确定建设重点。
    咨询优化
    结合业务价值与频次、数据和知识可用性、技术成熟度与成本、风险可控与人工复核、负责人及实施资源评估，形成“优先启动、条件成熟后启动、暂缓”三档建议。
    交付设计
    • 《重点场景选型建议》
    包含候选清单与推荐理由、启动条件、实施路径和验收指标；指标框架与跟踪模板作为附件。
  4. 04 / PEOPLE & PRACTICE
    人才实训：围绕岗位任务培养
    建设需求
    人才培养既要覆盖不同岗位，也要衔接真实任务，帮助团队将课程知识转化为工程实践与自主交付能力。
    咨询优化
    将 AI 学院与工程实践结合，按业务、研发、治理岗位组织课程；用任务作业识别能力差距，结合 NovaFSE 练习 Prompt、RAG、Agent 与评测，通过过程记录和作品评审检验掌握程度。
    交付设计
    • 《AI 岗位能力与培养建议》
    • 《AI 学院课程与工程实践包》
    能力矩阵、培养路径、实践指南与考核记录相互衔接。
项目范围与实施衔接
以上展示规划咨询中的需求优化与交付设计。完整测评数据集、真实场景实施与运营陪跑，以及工具授权、环境、集成范围和培训人数课时，按项目确认；上线成效依托实际运营数据验证。
监管参考：《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》。
NovaFSE / PROJECT-CENTERED GOVERNANCE
让规则、知识与证据进入研发过程
依据产品分析资料展示机制；当前网页不连接代码仓库，不执行真实检测或写入。
  1. 01
    两层规则，统一底线
    机构基线不可关闭 · 项目规则只能加码
    研发变更先加载项目上下文。机构基线维持统一底线，项目规则适配具体业务、架构和风险要求。
  2. 02
    项目知识，共享上下文
    规则说明必须做什么，知识说明如何做
    项目共享规范、架构、接口与设计资料；资料支持解析、索引和生命周期管理，供选择该项目的插件会话使用。
  3. 03
    写入前检查与阻断
    高确定性严重问题 · 规则编号与明确原因
    代码新建、编辑和补丁触发检测。示例风险包括硬编码凭据、不适当的金额数据类型、缺少幂等机制、权限绕过和敏感日志。普通问答与知识查询不走这条写入链路。
  4. 04
    项目级 DLP 与采集边界
    机构基线策略组 + 项目策略组
    检测器、扫描范围、风险等级、处置方式与最小证据要求按策略定义。数据上报分为 OFF、METRICS ONLY、METADATA、DIAGNOSTIC 四档；诊断证据需授权并通过 DLP 检查。
  5. 05
    巡检、报告与生成台账
    锁定分支与提交版本 · 统一证据链
    周期巡检与项目绑定，报告归档范围、账号、版本、结论和证据。生成台账记录文件、增删行数、命中规则及阻断结果，默认不上传源码正文和 Prompt。
  6. 06
    整改、复检与持续优化
    从生成到归档，以项目组织治理
    选择项目  加载规则与知识  指导生成  写入前检测  记录台账  持续巡检  归档与整改复检  用治理数据优化规则和研发流程。
NOVABASE / FINANCIAL KNOWLEDGE
NovaBase · 金融知识召回
以金融知识库的召回准确性为核心，把文档治理、语义检索、FAQ、重排序、知识溯源与信源可信分连接起来。准确性需要用机构自己的语料、标注问题和验收集验证。
  1. 01
    知识准备：让片段保留业务含义
    文档支持普通与 AI 智能切片、预览与编辑；结合前后片段上下文，减少关键条件被切断造成的信息缺失。制度文档、操作手册和 FAQ 可按知识库管理。
  2. 02
    多路召回：连接问法与知识
    支持多知识库、多关键词与完整问题语义检索；FAQ 同时结合向量相关性和关键词匹配，覆盖业务术语、不同问法和常见问题。
  3. 03
    结果重排：把真正相关的证据放前面
    召回候选可通过配置的重排序模型再次判断与问题的相关性，按查询意图调整排序。Top-K 与相似度阈值按场景调校，模型接入与服务可用性按部署确认。
  4. 04
    知识溯源：每一条知识都能核对来处
    将知识条目、召回片段和引用依据关联到来源文件、章节与原文上下文，形成可回溯的知识链路，便于业务人员核对出处、定位错引并复核依据。
  5. 05
    自动信源可信分：让来源质量可判断
    对信源自动评估可信分，并保留评分依据。可围绕来源标识、更新时效、证据完整度等维度配置规则，支持来源比较与人工复核。可信分与检索相关性分别呈现，帮助业务人员同时判断“是否相关”与“依据是否可靠”。
    网页中的 92 / 100 为机制演示分值；实际评分规则与结果按金融业务场景、可用元数据及部署配置确认。
  6. 06
    金融场景验证：以问题集检验召回质量
    围绕制度问答、材料核验、业务操作等任务，组织经标注的问题与标准证据。以 Recall@K、Precision@K、关键条件覆盖和错引案例评估，持续调整切片、阈值与重排策略。这里不展示未经验证的准确率或性能结论。
NOVAAGENT / LOW CODE + SCENARIO ENGINEERING
NovaAgent · 智能体高低代码平台
低代码用于可视化组织任务，高代码用于场景开发。两种开发方式围绕同一业务目标协作，让标准流程快速构建，让复杂场景获得足够的工程深度。
  1. 01
    低代码：可视化组织业务任务
    将输入、知识检索、模型和工具调用、条件分支与输出组织成可理解的流程，便于业务与开发团队讨论、验证与迭代。
  2. 02
    高代码：面向真实场景开发
    通过代码承接复杂业务规则、定制算法、专用工具与既有系统集成。重点是把场景做深，包括材料核验、资料分析、流程协同等业务任务。
  3. 03
    同一场景，两种方式协同
    低代码流程组织任务，高代码场景能力作为可复用环节接入；连接 NovaBase 的知识依据，并按项目架构与 NovaGate 运行时防护、NovaFSE 研发治理协同。
  4. 04
    验证与交付：把能力带进业务
    先定义输入输出、业务基线与人工复核点，再围绕测试用例评估效果，保留改进与验收依据。网页流程与代码仅用于说明开发方式，具体功能及集成范围按项目确认。
NovaAgent 项目总览，从现有资料确认治理框架、流程规范、场景验证与人才建设
项目总览：从现有资料开始，确认四项工作与整体推进路径。
NovaAgent 场景实战验证，选择场景后核对访谈事实、案例来源与待核事项
场景实战验证：先选一个值得做的场景，再把访谈整理成待核事项。