Implantação Privada de Modelo de Grande Escala e Aplicação de Controle de Risco em um Banco de Sociedade Anônima

Contexto do Projeto

Um banco de sociedade anônima enfrenta enormes desafios nas áreas de aprovação de crédito e revisão de conformidade. A aprovação de crédito tradicional depende da revisão manual de documentos do mutuário, relatórios de crédito e dados financeiros, com cada aprovação levando 3 dias e uma taxa de perda de risco de 3%. Além disso, o volume de documentos de conformidade regulatória é enorme e atualizado com frequência, dificultando que a equipe de conformidade realize análises de documentos e identificação de riscos de forma eficiente. O banco tem requisitos rigorosos de segurança de dados, com todos os dados de negócios proibidos de serem transmitidos externamente, e a inferência de IA deve ser concluída localmente.

Pontos Problemáticos Centrais

Solução

Implantação Privada de Modelo de Grande Escala

Implantação do modelo de grande escala Qwen2.5-72B no cluster GPU local do banco (8×A100), usando o framework de inferência vLLM para otimizar a taxa de transferência. Toda a inferência do modelo e o fluxo de dados são concluídos dentro da rede interna do banco, com zero vazamento de dados, atendendo plenamente aos requisitos de segurança de dados da Comissão Reguladora de Bancos e Seguros da China.

Revisão Inteligente de Controle de Risco de Crédito

Construção de um assistente de revisão de controle de risco de crédito baseado no modelo de grande escala, que analisa automaticamente os documentos do mutuário, relatórios de crédito e demonstrações financeiras, verifica a consistência das informações, identifica pontos de risco potenciais e gera relatórios de revisão. O tempo de aprovação foi reduzido de 3 dias para 4 horas, e a taxa de perda de risco caiu de 3% para 0,5%.

Análise Inteligente de Documentos de Conformidade

Desenvolvimento de um sistema inteligente de análise de documentos de conformidade, suportando interpretação automática de documentos regulatórios, verificação de conformidade de normas internas, avaliação do impacto de mudanças de políticas, libertando a equipe de conformidade do trabalho repetitivo de leitura e análise.

Dados de Efeito

Stack Tecnológica

Qwen2.5-72B, framework de inferência vLLM, cluster GPU NVIDIA A100, LangChain, Python, Kubernetes, implantação isolada na rede interna do banco