金融行业AI原生转型经典案例—某商业银行

案例标题

金融行业某商业银行客户通过 CSGHub 构建跨网隔离、全流程安全可控的大模型资产管理体系，赋能 AI 原生转型。

执行摘要

作为金融行业的重要代表，某银行积极推进 AI 原生化与智能化转型，但在模型跨网流转、安全合规、集中治理、研发协作等方面，面临资产分散、流程繁琐、隔离壁垒和复用效率低下等挑战。

通过引入开放传神（OpenCSG）的 CSGHub 平台，构建“分级隔离 + 智能治理 + 多模态扩展”三位一体体系：

  • 建立覆盖办公网、业务网、训练云的多域隔离子站体系，实现模型资产跨网同步效率提升 80%。
  • 集成全生命周期治理功能，形成从研发到共享的闭环管理体系。
  • 原生支持多模态推理与 AI Gateway 统一服务出口，为智能客服、合规分析等创新场景提供可扩展底座。

项目落地后，模型复用率提升 60%，安全审计覆盖率实现 90%，为银行 AI 战略落地奠定坚实基础。

01. 客户背景

该商业银行作为全国性大型商业银行，始终坚持 技术引领、数智转型 的发展战略。近年来聚焦“智慧金融 + 产业互联”，构建智能风控、数字员工、场景金融三大核心能力。

受金融行业强监管要求，银行采用 办公网、业务网、训练云三网隔离架构，形成研发态（训练云）、评测态（办公网）、生产态（业务网）的严格隔离机制。随着大模型技术应用深化，对 AI 资产跨域流转与安全治理提出更高要求。

02. 面临的挑战

金融行业（以商业银行为例）AI 落地的五大痛点：

  1. 数据治理与合规性矛盾

    • 金融行业“三网隔离”的强监管要求与 AI 技术需跨域数据融合训练之间的冲突。
    • 导致风控模型迭代滞后、客户画像颗粒度不足，直接影响反欺诈、精准营销等高价值场景的落地效果。

  2. 数据资产管理体系缺失

    • AI 资产来源分散（外部开源模型、第三方数据、内部自研），缺乏统一接入与管理标准。
    • 数据沉淀形成“静态孤岛”，资产利用率不足 40%。

  3. 技术研发与业务系统割裂

    • AI 平台与银行核心交易系统、信贷审批系统技术栈差异显著。
    • 模型部署周期长达数周，智能客服响应延迟超 5 秒，严重削弱 AI 对业务增长的赋能价值。

  4. 全生命周期治理能力不足

    • 模型版本管理与合规审计系统未打通，功能分散在多个系统，难以形成闭环。

  5. 技术底座成本与敏捷性失衡

    • 模型推理资源调度效率低，AI 运维成本占技术投入比例超 30%，挤压战略级 AI 项目预算。

03. 解决方案

借助 AgenticOps 体系的 CSGHub 平台，该银行构建起“多站协同 + 分级管理 + 安控合规”的大模型资产平台体系：

  • 分级子站架构 —— 破解跨网流转难题
    部署办公网（预审评测）、业务网（生产管理）、训练云（模型训练）三级子站，通过 ECC 加密通道实现合规审批后跨网同步。

    • 流转效率提升 83%
    • 人工干预减少 90%

  • 多源资产整合 —— 终结碎片化管理
    支持 Hugging Face、魔搭、本地硬盘等多源模型一键导入，自动补全元数据，建立标准化治理中枢。

  • 全生命周期闭环 —— 研发部署提效
    集成 DevOps 流水线，实现容器镜像自动化部署、沙箱在线评测、版本智能回滚，打通研发到生产全链路。

  • 扩展容器镜像与 Helm Chart 管理
    与行内 Artifactory 集成，支持大模型镜像与 Chart 集中管理，实现推理环境自动化部署与一键上线。

04. 实施过程

  1. 需求梳理与架构评审：明确网间同步机制、安全边界控制与 AI 资产全流程管理需求。
  2. 平台部署与配置：办公网、业务网、训练云分别部署 CSGHub 子站与主站，完成与防火墙、对象存储等系统联调。
  3. 系统上线与迁移：完成资产同步验证，导入多源大模型，建立标准化上传审批机制。
  4. 功能扩展与运营优化：探索资产社区建设、智能检索、模型质量评估与多团队共建机制。

05. 取得的成果

  • 资产交付效率跃升：跨网流转时效从 5 天缩短至 2 小时内。
  • 模型复用率大幅提高：预训练模型多团队订阅使用，资源节省 30%。
  • 全链路合规管控：落地上传审批-权限分级-日志审计闭环体系，满足行内信息安全标准。
  • 平台化资源管理：模型/数据/镜像跨域集中管控，资源利用率提升 30%，人工干预减少 70%。

06. 客户评价

“CSGHub 帮助我们建立了跨网隔离、安全合规的模型资产流转体系，极大提升了我们在 AI 资产管理、模型共享与评测发布上的效率与规范性。未来我们将继续基于 CSGHub 拓展更多智能化资产治理能力，支撑银行 AI 中台建设。”
—— 商业银行人工智能平台负责人

07. 未来展望

未来，该银行计划基于 CSGHub 构建 AI 资产社区，推动 AI 资产标准化、共享化发展。

并将持续打通从模型训练、评测、部署到复用的自动化链路，建设 AI 能力资产中心，打造行业领先的金融 AI 平台。

此外，还将探索 CSGHub 与行内 CI/CD 流水线、算力调度系统的融合，实现从数据到价值的高效闭环。

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关于 CSGHub

CSGHub 是由 OpenCSG 推出的企业级模型与数据资产管理平台，旨在为组织提供 Hugging Face 式的高效协作体验，同时满足本地化部署、数据安全与法规合规。

平台支持与 Hugging Face 工作流无缝兼容，并提供多源同步、私有镜像、全离线运行等特性，帮助企业在安全可控的环境中实现 AI 研发与部署的全生命周期管理。

posted @ 2025-08-22 19:16  OpenCSG  阅读(62)  评论(0)    收藏  举报