三种能力，一个引擎
Pokee 为前中后台团队提供同一套基元：研究、推理、执行，接入金融业务真正发生的系统。
从公告、纪要、市场数据与自有数据中提炼可审计的答案，引用来源经得起合规团队检验。
智能体经强化学习训练而非提示词缝合：能做长程规划、优雅回退，并始终守在政策之内。
在你的技术栈上确定性地调用工具：Bloomberg、OMS/EMS、ERP、工单、总账，每次 API 调用都留有完整审计轨迹。
用例
在银行、资管与会计平台内部，Pokee 智能体已经在这五个场景取代脆弱脚本与外包人力。
给等不起下一份分析师报告的分析师与基金经理。
用会读取、分类、对账的智能体取代离岸外包队列。
在一处综合结构化信号与非结构化噪声。
给在新规重压下持续交付的合规团队。
通用 LLM 根本碰不了的数据敏感型支持工作。
走进 Pokee 引擎
Pokee 引擎是我们的专有推理架构（目前仍是黑盒），在单块 GPU 上把上下文窗口推过一千万 token。无需分块、无需检索杂技、无需有损摘要。整个投资组合都装进内存。
经过验证，而非感觉
FinanceBench 是基于 150+ 份真实 10-K、10-Q 与财报纪要构建的行业标准评测。在对标生产 RAG 流水线的 Oracle 主测中，Pokee 直接胜过 GPT-5.4。
主测 · Oracle 准确率
在 Oracle 测试中（给定相关文档，模型需抽取、计算并推理），Pokee 领先前沿模型 +0.4 分。这一配置对应真实的生产 RAG 流水线，也是我们主打的成绩。
抽取是 企业 RAG 中占主导的工作负载 ，也决定你的 10-K 智能体能否上线而非停在试点。Pokee 93.9% 对 GPT-5.4 90.9%。
在长上下文汇总分上，GPT-5.4 领先 Pokee 1.7 分，差距来自逻辑推理子集，而它在真实金融工作负载中占比不足 10%。
Pokee 在你 VPC 内的一块工作站级 GPU 上交付这些成绩。GPT-5.4 完全没有这种交付方式。
为受监管的技术栈而建
Pokee 从第一天起就为部署在你的防火墙之内而设计。我们不卖伪装成企业级的 SaaS，我们交付你的安全团队能真正掌控的基础设施。
运行在你的 VPC、本地数据中心，或直接跑在工作站芯片上。权重与数据不出你的边界。
每次智能体操作都被记录、可追溯、可回放。内置用量监控、输出审计与政策护栏。
用你的工单、备忘录与账簿微调。基于 RL 的适配让政策变更无需从头重训即可上线。
首次部署时 Pokee 工程师与你的团队并肩作战。第一个季度内交付到生产，而不是交付幻灯片。