<p class="ql-block">三、金融风控与监管科技（不是普通营销AI）</p><p class="ql-block"> 核心需求：可审计、防模型越狱、防止Agent私自绕过风控规则</p><p class="ql-block"> 1. 银行信贷全流程风控智能体</p><p class="ql-block"> 普通大模型可能被Prompt注入绕过风控条件；TAIJI‑NET将风控规则嵌入底层推理层，Prompt注入无法篡改底层风控边界。每一笔授信评估的推理依据逐条留痕，满足监管审计。</p><p class="ql-block">2. 证券交易自主风控Agent、量化交易智能体集群</p><p class="ql-block"> 限制：AI交易动作有硬仓位、止损边界，AI不能擅自突破风控阈值；多交易智能体之间互相校验交易指令，防范单智能体异常爆仓行为。</p><p class="ql-block">3. 监管侧：金融机构报送数据造假识别Agent（监管科技）</p><p class="ql-block"> 监管AI推理范围锁死在报送报表、底层凭证，不允许凭空推断数据，每一项异常认定都绑定原始凭证。</p><p class="ql-block"> 四、自主智能体 / 机器人安全管控（实体机器人+数字Agent）</p><p class="ql-block"> 主流机器人方案：感知、规划分开，AI规划层失控会让机器人做出危险动作。</p><p class="ql-block"> 1. 工业机器人集群自主作业管控底座</p><p class="ql-block"> 多台机械臂协同作业，TAIJI‑NET作为中间运行时，校验每一条运动规划指令，越界、碰撞风险的运动指令在执行前拦截，多机器人之间做动作博弈校验。</p><p class="ql-block"> 细分场景：汽车焊装车间机器人集群、核工业辐射区巡检机器人（人不能进场，完全自主作业，安全容错要求极高）</p><p class="ql-block">2. 自动驾驶车队协同决策底座（矿区、港口封闭园区自动驾驶，非公开道路）</p><p class="ql-block"> 单车AI给出行驶决策，TAIJI‑NET做全局多智能体一致性校验，防止单车AI幻觉造成冲突，所有行驶决策链路可追溯事故责任。</p><p class="ql-block"> 五、军工 & 国防仿真推演、指挥辅助决策（高保密、动作强约束）</p><p class="ql-block"> 特点：指挥辅助AI不能擅自生成越权作战方案，推演逻辑必须可复盘。</p><p class="ql-block"> 1. 兵棋推演多智能体对抗系统</p><p class="ql-block"> 红蓝双方大量智能体自主推演，TAIJI‑NET约束每个作战单元智能体的装备、兵力边界，不能凭空生成不存在兵力；全部推演动作全程录存，复盘每一步决策逻辑。</p><p class="ql-block">2. 边防多传感器联动告警决策Agent</p><p class="ql-block"> 雷达、光电、无人机多源数据汇聚，AI研判告警，推理只允许基于采集到的真实传感数据，禁止幻觉生成目标，告警决策链路可回溯。</p>