परियोजना पृष्ठभूमि
एक संयुक्त स्टॉक बैंक में वार्षिक ऋण स्वीकृति मात्रा 1 लाख से अधिक है, पारंपरिक मैन्युअल समीक्षा में उधारकर्ता दस्तावेज़, क्रेडिट रिपोर्ट और वित्तीय डेटा की जाँच होती है, प्रति आवेदन 3 दिन लगते हैं, जोखिम चूक दर 3% है। विनियामक अनुपालन दस्तावेज़ों की संख्या बहुत अधिक है और बार-बार अपडेट होते हैं, अनुपालन टीम कुशलता से विश्लेषण नहीं कर पाती। बैंक की डेटा सुरक्षा आवश्यकताएँ सख्त हैं, सभी व्यावसायिक डेटा को बाहर भेजना प्रतिबंधित है।
मुख्य समस्याएँ
समाधान
निजी बड़े मॉडल परिनियोजन
बैंक के स्थानीय GPU क्लस्टर (8×A100) पर Qwen2.5-72B बड़ा मॉडल तैनात किया गया, vLLM अनुमान फ्रेमवर्क से थ्रूपुट अनुकूलित किया गया। सभी मॉडल अनुमान और डेटा प्रवाह बैंक के आंतरिक नेटवर्क में होते हैं, शून्य डेटा रिसाव, CBIRC डेटा सुरक्षा नियमों का पूर्ण अनुपालन।
ऋण जोखिम नियंत्रण बुद्धिमान समीक्षा
बड़े मॉडल पर आधारित ऋण जोखिम नियंत्रण समीक्षा सहायक बनाया गया, जो उधारकर्ता दस्तावेज़, क्रेडिट रिपोर्ट और वित्तीय विवरणों का स्वचालित विश्लेषण करता है, जानकारी की संगति की जाँच करता है, संभावित जोखिम बिंदुओं की पहचान करता है और समीक्षा रिपोर्ट तैयार करता है।
अनुपालन दस्तावेज़ बुद्धिमान विश्लेषण
अनुपालन दस्तावेज़ बुद्धिमान विश्लेषण प्रणाली विकसित की गई, जो विनियामक दस्तावेज़ों की स्वचालित व्याख्या, आंतरिक नीतियों की अनुपालन जांच, नीति परिवर्तन प्रभाव आकलन जैसे कार्यों का समर्थन करती है।
प्रभाव डेटा
| सूचक | अनुकूलन से पहले | अनुकूलन के बाद | सुधार दर |
|---|---|---|---|
| ऋण स्वीकृति समय | 3 दिन | 4 घंटे | ↓83% |
| जोखिम चूक दर | 3% | 0.5% | ↓83% |
| अनुपालन दस्तावेज़ विश्लेषण समय | 2 दिन/दस्तावेज़ | 2 घंटे/दस्तावेज़ | ↓88% |
| डेटा रिसाव जोखिम | तृतीय-पक्ष निर्भरता | शून्य रिसाव | ↓100% |
> मात्रात्मक सारांश: ऋण स्वीकृति दक्षता 83% बढ़ी, जोखिम चूक दर 83% घटी, अनुपालन विश्लेषण दक्षता 88% बढ़ी, शून्य डेटा रिसाव ने CBIRC विनियामक आवश्यकताओं को पूरी तरह पूरा किया।
तकनीकी स्टैक
Qwen2.5-72B, vLLM अनुमान फ्रेमवर्क, NVIDIA A100 GPU क्लस्टर, LangChain, Python, Kubernetes, बैंक आंतरिक नेटवर्क पृथक परिनियोजन
सामान्य प्रश्न
बैंक में बड़े मॉडल के निजी परिनियोजन के लिए कितने GPU संसाधन चाहिए?
आमतौर पर 2-8 A100/H800 स्तर के GPU चाहिए। इस परियोजना में Qwen2.5-72B के लिए 8×A100 का उपयोग किया गया, 7B स्तर के मॉडल एकल कार्ड पर अनुमान कर सकते हैं, 70B मॉडल के लिए 4 कार्ड से शुरू करने की सलाह दी जाती है। सभी अनुमान बैंक के आंतरिक नेटवर्क में होते हैं, डेटा शून्य रिसाव।
निजी परिनियोजन के बाद स्वीकृति दक्षता में कितना सुधार होता है?
स्वीकृति समय 3 दिन से घटकर 4 घंटे (83% सुधार), जोखिम चूक दर 3% से 0.5% (83% कमी), अनुपालन दस्तावेज़ विश्लेषण समय 2 दिन/दस्तावेज़ से घटकर 2 घंटे/दस्तावेज़।
क्या बड़े मॉडल का निजी परिनियोजन CBIRC विनियामक आवश्यकताओं को पूरा करता है?
हाँ। सभी मॉडल अनुमान और डेटा प्रवाह बैंक के आंतरिक नेटवर्क में होते हैं, किसी तृतीय-पक्ष डेटा पर निर्भरता नहीं, CBIRC की डेटा स्थानीयकरण आवश्यकता का पूर्ण अनुपालन।
