boost.ai推出Presis：一款为受监管行业打造、兼顾速度与准确性的自托管AI模型

分类微调模型如今将为boost.ai平台上的代理路由、范围判断和安全防护决策提供支持，并在需求高峰时段保持稳定表现。

挪威桑讷斯，2026年11月10日 /PRNewswire/ -- 面向受监管行业的对话式AI全球供应商boost.ai今日宣布推出Presis。这是一款经过微调的自托管语言模型，用于处理每一次AI代理对话内外的分类决策，包括由AI代理的哪个部分进行回复、某个问题是否属于处理范围、某个答案是否适合展示给终端用户，以及对话结束后应如何进行审查。

根据内部测试，Presis的速度至少比其所替代的模型快2.5倍。在需求高峰时段，这一差异最为明显，因为第三方算力容量最容易在此时出现放缓；在语音AI部署中，这一点也尤为关键，因为路由和安全防护检查必须在回复开始前完成。

boost.ai首席执行官Jerry Haywood表示：“对于受监管机构而言，每一次自动化对话都很重要——速度和可靠性是它们与客户建立信任的核心。Presis体现了我们在这些行业深耕十年所积累的经验，也让我们多了一种方式，去赢得客户每天赋予我们的信任。”

boost.ai表示，公司过去十年一直在银行、保险公司及其他高度受监管机构内部部署对话式AI。在这些环境中，错误或延迟的回答带来的不只是使用不便，还可能引发合规问题。基于这一经验，公司决定为客户提供一个专门用于每次对话内部决策的模型，而不是依赖面向通用场景、试图满足所有人需求的第三方模型。

boost.ai首席技术官Rasmus Hauch表示：“专门针对分类任务调优的模型，能够做到通用模型做不到的事情，包括在峰值负载下保持速度，并且由于我们控制其运行栈的每一个环节，它还能持续稳定改进。借助Presis，我们现在能够在关键环节提供更快、更一致的回答，同时把客户对boost.ai所期待的可靠性更深地嵌入平台之中。”

由于Presis运行在boost.ai端到端可控的基础设施上，路由、范围和安全防护决策将不再暴露于可能影响第三方供应商的宕机、超时和容量波动之下。分类成本也有所下降：根据内部测试，平均token成本降低33%；此外，在其支持的五项分类功能上，Presis的准确率均高于被替代模型，提升幅度依功能不同在0.5个百分点至7.9个百分点之间。

Presis将在未来几周内逐步部署至boost.ai平台。该公司还表示，未来也在评估将类似方法用于生成式功能。

关于boost.ai

boost.ai表示，公司是面向受监管行业、由AI驱动的客户体验解决方案供应商。其平台以安全性、速度和可扩展性为核心，通过无缝编排传统NLU与大语言模型，实现快速部署、高分辨率解决率以及完整的混合控制。boost.ai称，公司已完成超过650次成功部署，拥有600个在线AI代理，并已处理超过2亿次自动化对话，服务对象包括Nordea、Credit Union of Colorado、Sage、DNB、Trading 212等品牌。boost.ai还表示，公司在Gartner 2025年《对话式AI平台魔力象限》中被评为领导者。