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基于道客云原生知識(shí)庫(kù)平臺(tái)的金融合規(guī)助手-為銀行創(chuàng)新發(fā)展注入新動(dòng)力

來(lái)源:上海道客網(wǎng)絡(luò)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2024/7/12      主題:其他   [加盟]

本項(xiàng)目旨在基于道客云原生知識(shí)庫(kù)平臺(tái)快速構(gòu)建金融合規(guī)助手,為銀行員工提供高效、便捷的合規(guī)查詢服務(wù)。面對(duì)行內(nèi)GPU資源利用率低、模型人才短缺及數(shù)據(jù)合規(guī)的嚴(yán)格挑戰(zhàn),采用道客云原生知識(shí)庫(kù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)大模型快速落地,全圖形化配置管理讓業(yè)務(wù)人員能自助維護(hù)知識(shí)庫(kù)。同時(shí),私有大模型部署確保數(shù)據(jù)隱私與合規(guī),分布式云原生架構(gòu)提升資源利用率與復(fù)用性。多租戶自服務(wù)能力為用戶帶來(lái)安全、隔離的私有大模型體驗(yàn),顯著增強(qiáng)IT業(yè)務(wù)響應(yīng)能力。本案例成功展示了道客云原生知識(shí)庫(kù)平臺(tái)智能合規(guī)助手應(yīng)用潛力,為銀行創(chuàng)新發(fā)展注入新動(dòng)力。

• 希望基于大模型構(gòu)建面向合規(guī)場(chǎng)景的智能合規(guī)助手,能夠基于行內(nèi)的各種合規(guī)規(guī)范流程,為員工提供合規(guī)查詢。

• 行內(nèi)現(xiàn)有 GPU 卡都被各個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用獨(dú)占,資源利用率需要提升,并希望能夠?qū)崿F(xiàn)算力資源的復(fù)用。

• 當(dāng)前銀行缺乏模型人才和能力積累,希望能夠讓業(yè)務(wù)人員自己設(shè)計(jì)和管理企業(yè)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建。

由于數(shù)據(jù)合規(guī)的要求,必須使用大模型私有化部署的方式,所有數(shù)據(jù)和模型必須在行內(nèi)。

基于道客云原生知識(shí)庫(kù)平臺(tái)的金融合規(guī)助手,具備強(qiáng)大的合規(guī)信息查詢與智能分析能力。

道客云原生知識(shí)庫(kù)平臺(tái)是一款基于云原生和分布式計(jì)算框架的智能問(wèn)答解決方案,支持多種大語(yǔ)言模型,可構(gòu)建智能問(wèn)答應(yīng)用,配置個(gè)性化語(yǔ)料庫(kù),提供準(zhǔn)確的問(wèn)答能力;同時(shí),它還提供可擴(kuò)展的GPU能力和向量數(shù)據(jù)庫(kù),實(shí)現(xiàn)高效的文本向量化與存儲(chǔ),并采用相似度匹配提升查詢準(zhǔn)確性;另外,通過(guò)基于Ray的分布式推理,實(shí)現(xiàn)與用戶的快速互動(dòng),使應(yīng)用與用戶交互更加迅捷,圖1為道客知識(shí)庫(kù)平臺(tái)的業(yè)務(wù)框架。

云原生平臺(tái):承載了所有運(yùn)行時(shí)的容器環(huán)境。

算力服務(wù)層:算力統(tǒng)一納管平臺(tái),提供了一站式管理。

基礎(chǔ)設(shè)施:主要體現(xiàn)底層物理資源的能力,包括 AI 場(chǎng)景中很重要的 GPU資源,以及依賴的存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等物理資源。

知識(shí)庫(kù)UI:提供用戶訪問(wèn)所需的客戶端;

業(yè)務(wù)層:包括有 AIGC-App、AIGC-Fast、AIGC-Manage等自研組件和Nacos、Gateway、Mysql、Redis等外部組件;

接口層:通過(guò) AIGC knowledge Engine 來(lái)提供統(tǒng)一的接口。

核心層:提供 Embedding Ray Service 和QA Ray Service 兩大服務(wù),都基于Ray的分布式計(jì)算框架,多組服務(wù)并行。

框架層:由KubeRay和容器集群組成。

基于道客云原生知識(shí)庫(kù)平臺(tái)的金融合規(guī)助手,快速實(shí)現(xiàn)了大模型在銀行的落地應(yīng)用,全圖形化的配置管理使得業(yè)務(wù)人員可以自助維護(hù)知識(shí)庫(kù),并基于私有通用大模型與向量化知識(shí)庫(kù)結(jié)合快速構(gòu)建合規(guī)助手應(yīng)用,提供高效的知識(shí)檢索和問(wèn)答服務(wù)。同時(shí),對(duì)資源利用情況進(jìn)行優(yōu)化,提高了業(yè)務(wù)效率,為銀行創(chuàng)造了更多的商業(yè)價(jià)值。在商業(yè)模式方面,該項(xiàng)目采用私有化部署方式,確保了數(shù)據(jù)的安全與合規(guī),滿足了銀行對(duì)隱私保護(hù)的需求。通過(guò)提供智能化的合規(guī)助手服務(wù),項(xiàng)目為銀行提供了穩(wěn)定的收入來(lái)源,并建立了長(zhǎng)期穩(wěn)定的客戶關(guān)系。隨著金融行業(yè)的不斷發(fā)展,該項(xiàng)目的應(yīng)用前景廣闊,有望在未來(lái)實(shí)現(xiàn)更廣泛的推廣與應(yīng)用。







基于大模型的正樣本異常檢測(cè)方案-實(shí)現(xiàn)用戶簡(jiǎn)單點(diǎn)擊即可將識(shí)別為異物的物體定義為正常物體

于攝像頭等國(guó)產(chǎn)硬件感知設(shè)備,配合自主研發(fā)基于大模型的正樣本檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù),形成整套的解決方案產(chǎn)品;相比于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型只能檢測(cè)固定類別的異常,本項(xiàng)目靈活使用視覺(jué)大模型,可以有效檢測(cè)出未知的缺陷種類

基于大模型的云平臺(tái)智能運(yùn)維系統(tǒng)-支撐云平臺(tái)多個(gè)應(yīng)用方向的智能運(yùn)維管理

設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)回流機(jī)制,能夠在運(yùn)維過(guò)程中從海量運(yùn)維數(shù)據(jù)中不斷進(jìn)行處理加工和提煉,反哺專業(yè)運(yùn)維大模型,形成數(shù)據(jù)飛輪

光子·慧營(yíng)-資管運(yùn)營(yíng)智能助手-資管運(yùn)營(yíng)智能助手

項(xiàng)目支持超過(guò)300個(gè)API的理解學(xué)習(xí),基座大模型擴(kuò)展識(shí)別能力強(qiáng),支持動(dòng)態(tài)增加API,冷啟動(dòng)準(zhǔn)確率在90%以上,逐步擴(kuò)大其在證券托管及其他金融領(lǐng)域的應(yīng)用探索范圍

豐登種業(yè)大語(yǔ)言模型-拓展了大模型助力生物育種的探索路徑

針對(duì)4000個(gè)主要栽培品種的每一個(gè)基因變異鑒定,針對(duì)250份核心品種的農(nóng)藝性狀和表型問(wèn)答,對(duì)水稻15個(gè)關(guān)鍵發(fā)育階段的空間組學(xué)測(cè)序和單細(xì)胞組學(xué)測(cè)序數(shù)據(jù)。

法律大模型在智能合同場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)踐-每年節(jié)約了約130萬(wàn)分鐘的審查時(shí)間

基于最新的人工智能技術(shù)手段,通過(guò)智能合同審查算法和合同知識(shí)圖譜,能夠?qū)崿F(xiàn)智能風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、自動(dòng)比對(duì)兩份合同間的差異及為法務(wù)同事提供一系列智能輔助功能

山海多模態(tài)大模型-基于自建300P算力的Atlas智算平臺(tái)

山海大模型的出現(xiàn),推動(dòng)了國(guó)內(nèi)AGI 的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用,為相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了巨大變革,從效率、成本、體驗(yàn)等多角度,助力千行百業(yè)的智慧升級(jí)

得物AI查驗(yàn)鑒別系統(tǒng)-鑒別結(jié)果吻合度在99.9999%以上

得物AI查驗(yàn)鑒別系統(tǒng)與得物鑒別專家的鑒別結(jié)果吻合度在99.9999%以上,已覆蓋箱包、手表、鞋類、服飾、配飾、奢侈品、戶外運(yùn)動(dòng)、美妝等眾多品類

大模型賦能長(zhǎng)三角教育現(xiàn)代化典型案例的應(yīng)用研究-實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的案例推薦和應(yīng)用

案例庫(kù)還能更好發(fā)揮典型案例的引領(lǐng)示范作用,通過(guò)總結(jié)長(zhǎng)三角地區(qū)豐富的教育改革實(shí)踐,向世界更好展示長(zhǎng)三角教育發(fā)展實(shí)踐和治理實(shí)踐的顯著成效

達(dá)觀數(shù)據(jù)智能知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)-實(shí)現(xiàn)機(jī)器人和知識(shí)庫(kù)的后臺(tái)知識(shí)智能化采編的統(tǒng)一管理

系統(tǒng)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)功能,為建立評(píng)價(jià)指標(biāo)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),包括用戶滿意率、系統(tǒng)訪問(wèn)量、知識(shí)熱度、賬號(hào)活躍度等;知識(shí)庫(kù)可以對(duì)接各業(yè)務(wù)系統(tǒng),

創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型賦能制造業(yè)-一款生成式企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

大模型支持的制造企業(yè)私域AIGC應(yīng)用有助于客戶提高生產(chǎn)力和效率。長(zhǎng)期來(lái)看,模型的自我學(xué)習(xí)能力可以顯著減少人工更新和維護(hù)的需要

車輛智能運(yùn)維助手-汽車數(shù)字化運(yùn)維的重要組成部分

以每年新增150萬(wàn)用戶數(shù)為基礎(chǔ),預(yù)估產(chǎn)品滲透率為20%,即可售出約30萬(wàn)套產(chǎn)品 License及各項(xiàng)服務(wù)。社會(huì)效益方面,項(xiàng)目在就業(yè)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、服務(wù)創(chuàng)新等領(lǐng)域具有顯著的效益

保險(xiǎn)行業(yè) AI 大模型助手產(chǎn)品-保險(xiǎn)代理人提供了一個(gè)強(qiáng)大的支持工具

通過(guò) LLM+RAG架構(gòu)嵌入外部保險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù),助手能夠提供高度定制化的問(wèn)答服務(wù);還擴(kuò)展了多項(xiàng)功能,包括常見(jiàn)保險(xiǎn)知識(shí)問(wèn)答、保險(xiǎn)產(chǎn)品信息檢索、保險(xiǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算器
 
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