Contexto do Projeto
Um banco por ações processa mais de 100 mil aprovações de crédito por ano. Com a revisão manual tradicional dos documentos do mutuário, relatórios de crédito e dados financeiros, cada aprovação levava 3 dias e a taxa de não detecção de risco era de 3%. A quantidade de documentos de conformidade regulatória é enorme e atualizada com frequência, tornando difícil para a equipe de conformidade realizar a análise de forma eficiente. O banco possui requisitos rigorosos de segurança de dados, proibindo a transmissão externa de qualquer dado comercial.
Principais Desafios
Solução
Implantação Privada de Grandes Modelos
Implantação do modelo grande Qwen2.5-72B no cluster de GPU local do banco (8× A100), utilizando o framework de inferência vLLM para otimizar a taxa de transferência. Toda a inferência do modelo e o fluxo de dados são realizados na intranet do banco, com zero vazamento de dados, atendendo plenamente aos requisitos de segurança de dados da CBIRC.
Revisão Inteligente de Controle de Risco de Crédito
Criação de um assistente de revisão de controle de risco de crédito baseado no modelo grande, que analisa automaticamente os documentos do mutuário, relatórios de crédito e demonstrações financeiras, verifica a consistência das informações de forma cruzada, identifica riscos potenciais e gera relatórios de revisão.
Análise Inteligente de Documentos de Conformidade
Desenvolvimento de um sistema inteligente de análise de documentos de conformidade, com funções como interpretação automática de documentos regulatórios, verificação de conformidade de políticas internas e avaliação de impacto de mudanças de políticas.
Dados de Resultados
| Indicador | Antes | Depois | Melhoria |
|---|---|---|---|
| Tempo de aprovação de crédito | 3 dias | 4 horas | ↓83% |
| Taxa de não detecção de risco | 3% | 0,5% | ↓83% |
| Tempo de análise de documentos de conformidade | 2 dias/doc | 2 horas/doc | ↓88% |
| Risco de vazamento de dados | Com dependência de terceiros | Zero vazamento | ↓100% |
> Resumo quantitativo: eficiência de aprovação de crédito aumentou 83%, taxa de não detecção de risco reduziu 83%, eficiência na análise de conformidade aumentou 88%, zero vazamento de dados atende plenamente às exigências da CBIRC.
Stack Tecnológica
Qwen2.5-72B, framework de inferência vLLM, cluster NVIDIA A100 GPU, LangChain, Python, Kubernetes, implantação isolada na intranet do banco
Perguntas Frequentes
Quantos recursos de GPU são necessários para a implantação privada de grandes modelos em um banco?
Geralmente são necessárias de 2 a 8 GPUs da classe A100/H800. Neste projeto, a implantação do Qwen2.5-72B usou 8× A100; modelos de 7B podem realizar inferência com uma única placa, e modelos de 70B recomendam começar com 4 placas. Toda a inferência é realizada na intranet do banco, sem vazamento de dados.
Quanto a implantação privada pode aumentar a eficiência da aprovação?
O tempo de aprovação foi reduzido de 3 dias para 4 horas (aumento de 83%), a taxa de não detecção de risco caiu de 3% para 0,5% (redução de 83%), e o tempo de análise de documentos de conformidade foi reduzido de 2 dias por documento para 2 horas.
A implantação privada de grandes modelos atende aos requisitos regulatórios da CBIRC?
Sim. Toda a inferência de modelo e o fluxo de dados são realizados na intranet do banco, sem qualquer dependência de dados de terceiros, atendendo plenamente ao requisito regulatório da CBIRC de que os dados não saiam do domínio.
