为债券业务而造

让 AI 替你
读完每一条
报价。

一线业务每天要消化成百上千条 IM 报价。更懒 AI 用 NLU 把它们结构化成 16 字段,按设定的 7 维度偏好做秒级匹配,结果直接推送给你审核。剩下的,交给 AI。

// 实时撮合预览 LIVE
  • 22国债04 10Y · 国债
    2.84%
    5,000万
    匹配
  • PDCTEV 5.98 USD · 平度城发
    6.42%
    1M
    热
  • 23农发清发02 3Y · 金融债
    2.32%
    3,000万
    匹配
  • LAIWUI 6.5 USD · 莱芜高新
    7.18%
    2M
    候选
  • 22陕煤化MTN001 3Y · 央企
    3.05%
    1亿
    匹配
今日扫描 12,847 条 匹配命中 184 条 ↗
01痛点 · Pain

业务的一天,多半在筛报价。

01

报价碎片化

十几个 IM 群、券商微信群、Excel 截图、QQ 群截屏——同一只券一天可能在 7 个不同入口报出来,格式各不相同。

AI 解法
NLU 引擎自动结构化:从一行报价文本里抽 16 字段(剩余期限/收益/担保/364天/特殊品种…),规则优先,DeepSeek 兜底。
02

筛选耗时窗口短

7 维度偏好(币种/区域/评级/期限/担保…)人工反复过滤一次 5-10 分钟。等条件对齐,好的报价已经被别人吃掉。

AI 解法
报价进入 200ms 内完成偏好合并 + 黑白名单 + 评级匹配,命中直接推送到 Chat,匹配窗口从分钟级压到秒级。
03

跨市场割裂

境内信用债 / 境外中资美元债 / 离岸人民币——三套术语、三套系统、人工切换上下文。跨市场组合策略基本靠脑子记。

AI 解法
境内境外 统一入口 + 统一字段映射 + 跨市场预览。Chat 里 /bid 平度城投 5-6% 一句话同时跑两个市场。
04

合规审计成本高

报价记录散在 IM / 邮件 / Excel;事后对话回放、决策依据回溯,月底花一周整理审计材料是常态。

AI 解法
全链路 审计留痕:每条 OFR/BID/Match 自带 NLU 中间产物 + 偏好快照 + 时间戳,审计材料一键导出。
5.3K+
境外债券
中资美元债 / 离岸人民币 / HKD
12K/日
日报价吞吐
实时解析 + 去重 + 偏好匹配
13K+
历史撮合
可追溯的 NLU + 决策留痕
7
偏好维度
币种/期限/评级/担保/特殊品种…
02核心引擎 · Engine

从 IM 报价到匹配结果,三层流水线。

// NLU + ENGINE PIPELINE
[ 01 ]

NLU 结构化

规则引擎优先匹配模式,DeepSeek-v3 兜底未覆盖案例。请示标注、担保方、364天分类自动识别。

→
[ 02 ]

偏好匹配引擎

BID 7 维度偏好 + 团队偏好合并 + 评级映射 + 黑白名单。秒级跨百万条历史。

→
[ 03 ]

智能推送

匹配结果按业务席位定向推送,SSE 实时入 Chat。卖方身份对买方隐藏。

"22陕煤化MTN001 3年期 收益3.0%以上 5000万 请示中"
↓
code: "22陕煤化MTN001"
remain_years: 3.0
yield_min: 3.00
vol_str: "5000万"
need_approval: true
03进入系统 · Console

两个市场,同一种 AI。