FinanceIADéploiement privéAutomatisationChine

Déploiement privé de grand modèle et application de contrôle des risques pour une banque commerciale par actions

Contexte du projet

Une banque commerciale par actions en Chine est confrontée à d'importants défis dans les domaines de l'approbation de crédit et de la conformité réglementaire. L'approbation traditionnelle repose sur une vérification manuelle des dossiers des emprunteurs, des rapports de crédit et des données financières, chaque approbation prenant 3 jours, avec un taux de fuite des risques de 3 %. En parallèle, le volume des documents réglementaires est énorme et en constante évolution, ce qui rend difficile pour l'équipe de conformité d'analyser efficacement les documents et d'identifier les risques. La banque a des exigences strictes en matière de sécurité des données : toutes les données métier ne doivent pas quitter le réseau interne et l'inférence IA doit être effectuée localement.

Points douloureux

Faible efficacité des approbations de crédit : Chaque approbation prend 3 jours, ce qui nuit gravement à l'expérience client et à l'échelle des activités.

Taux de fuite des risques élevé : Le taux de fuite des risques par examen manuel est de 3 %, ce qui entraîne un risque important de créances douteuses.

Charge de travail d'analyse de conformité élevée : Des milliers de documents de conformité doivent être analysés manuellement, ce qui prend du temps et des efforts.

Tolérance zéro en matière de sécurité des données : Les réglementations exigent que toutes les données restent sur le réseau interne de la banque.

Solutions

Déploiement privé du grand modèle

Déploiement du grand modèle Qwen2.5-72B sur le cluster GPU local de la banque (8×A100), en utilisant le framework d'inférence vLLM pour optimiser le débit. Toutes les inférences de modèle et les flux de données sont effectués sur le réseau interne de la banque, garantissant zéro fuite de données et une conformité totale aux exigences réglementaires de sécurité des données de la CBIRC.

Examen intelligent du contrôle des risques de crédit

Création d'un assistant d'examen du contrôle des risques de crédit basé sur le grand modèle, capable d'analyser automatiquement les dossiers des emprunteurs, les rapports de crédit et les états financiers, de vérifier la cohérence des informations, d'identifier les points de risque potentiels et de générer des rapports d'examen. Le délai d'approbation est passé de 3 jours à 4 heures, et le taux de fuite des risques de 3 % à 0,5 %.

Analyse intelligente des documents de conformité

Développement d'un système d'analyse intelligente des documents de conformité, prenant en charge l'interprétation automatique des documents réglementaires, la vérification de la conformité des procédures internes, l'évaluation de l'impact des modifications de politiques, etc., libérant ainsi l'équipe de conformité des tâches répétitives de lecture et d'analyse.

Données d’efficacité

Indicateur	Avant amélioration	Après amélioration	Amélioration
Délai d'approbation de crédit	3 jours	4 heures	83 %
Taux de fuite des risques	3 %	0,5 %	83 %
Temps d'analyse des documents de conformité	2 jours/document	2 heures/document	88 %
Risque de fuite de données	Dépendance à des tiers	Zéro fuite	100 %

Pile technologique

Qwen2.5-72B, framework d'inférence vLLM, cluster GPU NVIDIA A100, LangChain, Python, Kubernetes, déploiement isolé sur le réseau interne de la banque

“Le déploiement privé nous permet de bénéficier de l'IA tout en satisfaisant pleinement aux exigences réglementaires. L'efficacité des approbations a augmenté de 83 %, un résultat qui dépasse largement nos attentes.”