RegTech · 监管科技
知识驱动型环境治理与合规引擎
构建值得信赖的智慧环评，以可解释AI技术重塑环境影响评价流程
行业痛点分析
效率低下
传统环评流程繁琐，审批周期长，人工成本高
标准不一
评价标准缺乏统一性，主观性强，结果难以复现
监管断链
事前评价与事中事后监管缺乏有效衔接
大语言模型的局限性
大型语言模型（LLM）因其"幻觉"和"黑箱"特性，难以在严肃的法规场景中被完全信赖。 政府治理需要的是可追溯、可解释、法律上可辩护的决策支持系统。
我们的答案：信任的架构
以环境知识图谱为核心的可解释AI技术路径
核心技术特点
环境知识图谱
融合法规、空间、案例、模型四类知识的结构化表示
法律可辩护性
清晰追溯决策依据，回答"为什么"，满足政府治理要求
可解释AI
透明的推理过程，可审计的决策路径
交互式知识图谱：法规-空间-案例-模型四维融合
功能与流程重塑
智能交互与编制
引导式填报，一键生成报告初稿
- • 智能问答引导
- • 自动模板匹配
- • 实时合规检查
智能选址与空间分析
即时生成选址合规性分析报告
- • GIS空间分析
- • 敏感区域识别
- • 合规性评估
智能辅助审核
自动检查关键点，进行风险分级预警
- • 自动要素检查
- • 风险等级评估
- • 审核意见生成
突破性创新
"承诺-许可"闭环核查中心
智能提取环评承诺，自动比对许可申请，差异化风险预警
1
智能提取承诺
从环评文件中自动识别和提取关键承诺事项
2
自动比对申请
将承诺事项与后续许可申请进行智能比对
3
差异化预警
根据差异程度进行风险分级和预警提示
代际对比
| 对比维度 | 传统人工 | LLM驱动方案 | 本公司方案 |
|---|---|---|---|
| 核心技术 | 人工经验 | 大语言模型 | 知识图谱+可解释AI |
| 审批辅助 | 效率低 | 不可信 | 高效可信 |
| 制度衔接 | 断链 | 无保障 | 闭环管理 |
| 可解释性 | 主观性强 | 黑箱 | 完全透明 |
开启智慧环评新时代
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