创立于 2018 · 多年期客户至今无一流失

可信智能面向那些必须审计。结算。决策。

我们构建受监管流程背后的系统:AI、系统集成、分布式架构。涵盖合同结算、证据采集、异常检测、多方数据交换、现场计算机视觉。真正的工作从 Demo 结束的地方开始——法律、司法管辖、历史遗留系统 (Legacy)、操作员、审计。

我们做什么

100%的多年期合同客户自 2018 年起一直与我们合作
40+工程师、领域专家、研究人员
0名专职销售人员

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我们交付到生产环境的三件事

刻意挑选,其余一律拒绝。这些工作落在油气物流、环境监测,以及跨境合同执行。每一项都是审计员可以放行、运维团队可以延续十年的系统。

A.
合规 AI 系统

多语种 NLP 与 LLM 系统将非结构化文本流转化为结构化的领域模型:实体、关系、事件、规则、数据血缘,以及可查询的知识库。面向云端、本地与物理隔离环境部署。
- 合同、理赔、表单、申请的文档智能
- 证据采集:AI 在数据采集的那一刻即完成质量把关
- 经典 ML:异常检测、风险评分、趋势预测
B.
关键业务自动化

贯穿产品、部门与几代历史架构的自动化。我们将遗留系统、IoT 与现场设备数据、云服务及外部供应商整合为一条统一且可治理的流程——无需改造您原有的任何系统。一次落地即可在多方供应链中协调 38 个业务流程与 101 个工作流。
- 主数据管理 (MDM):企业数据的清洗、标准化与校验
- 工作流与事项管理:审批、巡检、事件分发与结算
- Kalabi Gluon 驱动的高吞吐集成与事件路由
C.
可信的分布式平台

当相互竞争的企业跨法域分担责任、各自独立演进 IT 系统时,没有任何一方能单独持有权威的数据源。我们在 Hyperledger Fabric 上构建了这样的系统:节点归参与方所有,访问受治理,事件经签名,规则以代码呈现。在铁路车辆滞留费的多方结算场景中,这种可信度已足以自动触发各方间的结算,把纠纷处理周期从 90 天压缩至 3 分钟。
- 欧亚地区首个商业落地成功的企业级 DLT 部署
- 每一位网络参与方在自有基础设施上运行并管理自身节点
- 智能合约将经背书的数据直接转化为可信结果,无需人工干预

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这些能力在哪里被看见

我们的项目有一条共同主线:来自设备、传感器、文档、档案、社交网络与合作方的原始数据,必须转化为可被签署、结算、审计、申辩、分析或上报的业务事实。以下经脱敏处理的截图展示了几类典型场景:企业级 AI 自动化、欺诈与异常分析、OSINT 监测,以及网络与图分析。

沉浸式分析 · WebVR · 2018

VR 中的 Twitter 对话

数据有其形态。数十万条转推被铺展为一张可漫游的级联图——只需看传播轮廓,就知道它是怎么扩散的。真实的口碑传播呈现为圆盘状。僵尸网络则挤向少数几个放大器账号,呈现沙漏形态。意见领袖则呈扇形向外广播。

信息级联分析
转发网络拓扑
协同造假行为识别
影响力行动溯源取证
沉浸式三维分析

俄罗斯铁路托博尔斯克站货运交接员控制台——正在闭合 GU-45 表单:AI 引导操作员拍摄车厢侧板,左侧为被驳回的首次拍摄,右侧为通过的复拍,旁边是表单字段核对清单与 GU-45 原文(俄语),并可切换至 EN、DE、ZH。

证据采集 · Vision-Language AI · 2024

面向现场操作员的 AI 证据采集

不可篡改的记录只能证明它未被改动,却无法证明数据本身真实可信。所以我们在现场操作员身边部署了 AI 助手:在数据进入系统之前,先拦截不合规的内容。它引导操作员完成核对清单,根据规章校验表单,并确认每一张照片都切实支持其所声明的业务事实。

多模态文档理解
垂直领域 RAG
基于规则的操作员引导
本体驱动的检索
人机协同的 AI 助手
微调 LLM

三联面板异常仪表盘:日交易量与外部交易量的时间序列、每台 ATM 的活动热力图,以及叠加在城市地图上的现金流热力图。

取证分析 · 银行业 · 2020

ATM 欺诈监控

覆盖 4,000 台 ATM 规模的事件控制台界面。取现异常按子类型、模型评分、城市分布、涉及机具、归因关系图、异常信息流与资金流路径分类组织——分析师据此决定是冻结、上报、冲正,还是转入人工调查。

时间序列异常检测
欺诈识别与风险评分
关联归因图与资金流分析
事件分级处置

金融欺诈舆情监测仪表盘:逐小时提及量按情感倾向堆叠并标注事件峰值,新兴话题树状图,情感环图,子话题条形图,主要信息来源,地域分布,以及实时提及信息流。

OSINT · 媒体监测 · 2020

流动中的叙事

实时互联网分析——服务于那些必须在舆论尚未凝固为共识之前就察觉风向变化的分析师。爬虫聚合多语种帖子、新闻与信源;流水线完成去重、按话题对情感倾向打分、识别正在成形的叙事。分析师能即时看到实时信息流、提及量、新出现的叙事、每一处峰值背后的事件、情感走向,以及推动事态发酵的核心来源。

分布式网络爬取
多语种信源接入
去重与话题归并
情感与叙事走向监测
分析师信息流、告警与事件标注

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始终不变的原则

系统在变,但我们的运营模式不变:设计系统架构的人,必须参与系统的运维;交付之后多年,系统仍须可靠运转。

i.
工程师与领域专家,贴近一线运维

我们的工程师贴近实际运维及其面临的现实约束。团队涵盖领域专家、UI/UX 设计师、应用与平台开发者、DevOps 工程师、计算机视觉、NLP 与 AI/ML 工程师,以及信息安全专家。无专职销售部门,零研发外包。工程文化与深度技术专长——全部保持在内部团队。
ii.
唯一的衡量标准:被真正使用

当任务需要新的模型、新的优化或新的推理流水线时,我们就承担相应的研发,然后把系统投入生产环境。唯一的衡量标准是:它是否被业务端真正使用。新用户达成了 KPI,新模块、新数据源、新集成逐年上线。自 2018 年签下的所有多年期客户至今仍与我们并肩合作。当您续签 v5 版本时,当初为您构建 v1 的工程师,通常仍在这个团队里。
iii.
原生支持合规与审计

安全认证、架构评审与合规稽查,是系统日常工作的一部分。监管机构、合作方、内部审计、CISO 与法务——所有人都想溯源决策是如何形成的。在工程实现上,这意味着:严格的 RBAC/ABAC 权限模型,职责分离,签名事件,WORM 存储,留存策略,端到端的数据血缘,模型版本管理,推理日志,以及可回放的审计追踪。

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如果您的系统必须承载信任,请与我们对话

告诉我们这套系统做什么、谁来审计它,以及它需要与哪些系统对接。只需一次对话,我们就能准确告诉您,我们能否提供帮助。

engage@kalabi.tech

可信智能 面向那些必须 审计。结算。决策。