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金融行业AI原生转型经典案例—某商业银行

发布日期：2025-05-07 10:53:24 浏览次数： 1781 作者：OpenCSG

60%

提升模型复用率

90%

实现安全审计覆盖率

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。

客户背景

此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。

面临的挑战

金融行业（以商业银行为例）AI落地的五大痛点：

数据治理与合规性矛盾：金融行业“三网隔离”的强监管要求（办公网、业务网、训练云严格隔离）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。
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）且缺乏统一接入与管理标准，导致数据沉淀形成“静态孤岛”，资产利用率不足40%。
技术研发与业务系统割裂：AI研发平台与银行核心交易系统、信贷审批系统的技术栈差异显著，模型部署周期长达数周，智能客服响应延迟超5秒，直接削弱AI对业务增长的赋能价值。
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，版本管理、溯源审计、权限控制等功能分散在多个系统，难以形成闭环。
技术底座成本与敏捷性失衡：容器镜像、Helm Chart等大模型交付物缺乏云原生统一管控，与银行传统IT架构的稳态需求冲突，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。