Contexte du projet
Une banque par actions traite plus de 100 000 demandes de crédit par an. L'examen manuel des dossiers des emprunteurs, des rapports de solvabilité et des données financières prenait 3 jours par dossier, avec un taux d'omission de risque de 3 %. Le volume de documents réglementaires de conformité était considérable et fréquemment mis à jour, rendant difficile une analyse efficace par l'équipe conformité. La banque avait des exigences strictes en matière de sécurité des données, interdisant toute transmission externe des données métier.
Problématiques centrales
Solution
Déploiement privé du grand modèle
Le grand modèle Qwen2.5-72B a été déployé sur le cluster GPU local de la banque (8×A100), en utilisant le framework d'inférence vLLM pour optimiser le débit. Toutes les inférences et les flux de données s'effectuent exclusivement au sein du réseau interne de la banque, garantissant zéro fuite de données et une conformité totale avec les exigences de sécurité des données de la CBIRC.
Examen intelligent du contrôle du risque de crédit
Un assistant de contrôle du risque de crédit basé sur le grand modèle a été construit pour analyser automatiquement les dossiers des emprunteurs, les rapports de solvabilité et les états financiers, vérifier la cohérence des informations, identifier les risques potentiels et générer des rapports d'examen.
Analyse intelligente des documents de conformité
Un système d'analyse intelligente des documents de conformité a été développé, avec des fonctionnalités telles que l'interprétation automatique des textes réglementaires, la vérification de la conformité des règles internes et l'évaluation de l'impact des modifications de politiques.
Données de performance
| Indicateur | Avant optimisation | Après optimisation | Amélioration |
|---|---|---|---|
| Délai d'approbation de crédit | 3 jours | 4 heures | ↓83 % |
| Taux d'omission de risque | 3 % | 0,5 % | ↓83 % |
| Temps d'analyse de document de conformité | 2 jours/document | 2 heures/document | ↓88 % |
| Risque de fuite de données | Dépendance à des tiers | Zéro fuite | ↓100 % |
> Résumé quantifié : l'efficacité de l'approbation de crédit a augmenté de 83 %, le taux d'omission de risque a baissé de 83 %, l'efficacité de l'analyse de conformité a progressé de 88 %, et l'absence totale de fuite de données satisfait pleinement aux exigences réglementaires de la CBIRC.
Stack technique
Qwen2.5-72B, framework d'inférence vLLM, cluster GPU NVIDIA A100, LangChain, Python, Kubernetes, Déploiement isolé sur le réseau interne bancaire
Questions fréquentes
De combien de ressources GPU une banque a-t-elle besoin pour déployer un grand modèle en mode privé ?
En général, 2 à 8 GPU de classe A100/H800 sont nécessaires. Dans ce projet, le déploiement de Qwen2.5-72B a utilisé 8×A100. Un modèle de 7B peut être inféré sur une seule carte, tandis qu'un modèle de 70B nécessite au moins 4 cartes. Toutes les inférences sont réalisées au sein du réseau interne de la banque, sans aucune fuite de données.
De combien l'efficacité d'approbation s'améliore-t-elle après un déploiement privé ?
Le délai d'approbation est passé de 3 jours à 4 heures (soit +83 % d'efficacité), le taux d'omission de risque est tombé de 3 % à 0,5 % (soit -83 % de risque), et le temps d'analyse des documents de conformité a été réduit de 2 jours par document à 2 heures par document.
Le déploiement privé du grand modèle est-il conforme aux exigences de la CBIRC ?
Oui. Toutes les inférences du modèle et les flux de données s'effectuent exclusivement au sein du réseau interne de la banque, sans aucune dépendance vis-à-vis de tiers. Cela satisfait pleinement aux exigences réglementaires de la CBIRC selon lesquelles les données ne doivent pas quitter le domaine bancaire.
