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基于道客云原生知識庫平臺的金融合規(guī)助手-為銀行創(chuàng)新發(fā)展注入新動力

來源:上海道客網(wǎng)絡(luò)      編輯:創(chuàng)澤      時間:2024/7/12      主題:其他   [加盟]

本項目旨在基于道客云原生知識庫平臺快速構(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)的嚴格挑戰(zhàn),采用道客云原生知識庫平臺實現(xiàn)大模型快速落地,全圖形化配置管理讓業(yè)務(wù)人員能自助維護知識庫。同時,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)能力為用戶帶來安全、隔離的私有大模型體驗,顯著增強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庫平臺智能合規(guī)助手應(yīng)用潛力,為銀行創(chuàng)新發(fā)展注入新動力。

• 希望基于大模型構(gòu)建面向合規(guī)場景的智能合規(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 卡都被各個業(yè)務(wù)應(yīng)用獨占,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)計和管理企業(yè)知識庫的構(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庫平臺的金融合規(guī)助手,具備強大的合規(guī)信息查詢與智能分析能力。

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

云原生平臺:承載了所有運行時的容器環(huán)境。

算力服務(wù)層:算力統(tǒng)一納管平臺,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 場景中很重要的 GPU資源,以及依賴的存儲和網(wǎng)絡(luò)等物理資源。

知識庫UI:提供用戶訪問所需的客戶端;

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 AIGC knowledge Engine 來提供統(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庫平臺的金融合規(guī)助手,快速實現(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)人員可以自助維護知識庫,并基于私有通用大模型與向量化知識庫結(jié)合快速構(gòu)建合規(guī)助手應(yīng)用,提供高效的知識檢索和問答服務(wù)。同時,對資源利用情況進行優(yōu)化,提高了業(yè)務(wù)效率,為銀行創(chuàng)造了更多的商業(yè)價值。在商業(yè)模式方面,該項目采用私有化部署方式,確保了數(shù)據(jù)的安全與合規(guī),滿足了銀行對隱私保護的需求。通過提供智能化的合規(guī)助手服務(wù),項目為銀行提供了穩(wěn)定的收入來源,并建立了長期穩(wěn)定的客戶關(guān)系。隨著金融行業(yè)的不斷發(fā)展,該項目的應(yīng)用前景廣闊,有望在未來實現(xiàn)更廣泛的推廣與應(yīng)用。







基于大模型的正樣本異常檢測方案-實現(xiàn)用戶簡單點擊即可將識別為異物的物體定義為正常物體

于攝像頭等國產(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)模型只能檢測固定類別的異常,本項目靈活使用視覺大模型,可以有效檢測出未知的缺陷種類

基于大模型的云平臺智能運維系統(tǒng)-支撐云平臺多個應(yīng)用方向的智能運維管理

設(shè)計了數(shù)據(jù)回流機制,能夠在運維過程中從海量運維數(shù)據(jù)中不斷進行處理加工和提煉,反哺專業(yè)運維大模型,形成數(shù)據(jù)飛輪

光子·慧營-資管運營智能助手-資管運營智能助手

項目支持超過300個API的理解學(xué)習(xí),基座大模型擴展識別能力強,支持動態(tài)增加API,冷啟動準確率在90%以上,逐步擴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)大語言模型-拓展了大模型助力生物育種的探索路徑

針對4000個主要栽培品種的每一個基因變異鑒定,針對250份核心品種的農(nóng)藝性狀和表型問答,對水稻15個關(guān)鍵發(fā)育階段的空間組學(xué)測序和單細胞組學(xué)測序數(shù)據(jù)。

法律大模型在智能合同場景中的應(yīng)用實踐-每年節(jié)約了約130萬分鐘的審查時間

基于最新的人工智能技術(shù)手段,通過智能合同審查算法和合同知識圖譜,能夠?qū)崿F(xiàn)智能風(fēng)險識別、自動比對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

山海大模型的出現(xiàn),推動了國內(nèi)AGI 的進一步發(fā)展和應(yīng)用,為相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來了巨大變革,從效率、成本、體驗等多角度,助力千行百業(yè)的智慧升級

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

得物AI查驗鑒別系統(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、戶外運動、美妝等眾多品類

大模型賦能長三角教育現(xiàn)代化典型案例的應(yīng)用研究-實現(xiàn)個性化的案例推薦和應(yīng)用

案例庫還能更好發(fā)揮典型案例的引領(lǐng)示范作用,通過總結(jié)長三角地區(qū)豐富的教育改革實踐,向世界更好展示長三角教育發(fā)展實踐和治理實踐的顯著成效

達觀數(shù)據(jù)智能知識庫系統(tǒng)-實現(xiàn)機器人和知識庫的后臺知識智能化采編的統(tǒng)一管理

系統(tǒng)埋點數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計功能,為建立評價指標(biāo)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),包括用戶滿意率、系統(tǒng)訪問量、知識熱度、賬號活躍度等;知識庫可以對接各業(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。長期來看,模型的自我學(xué)習(xí)能力可以顯著減少人工更新和維護的需要

車輛智能運維助手-汽車數(shù)字化運維的重要組成部分

以每年新增150萬用戶數(shù)為基礎(chǔ),預(yù)估產(chǎn)品滲透率為20%,即可售出約30萬套產(chǎn)品 License及各項服務(wù)。社會效益方面,項目在就業(yè)、知識產(chǎn)權(quán)、服務(wù)創(chuàng)新等領(lǐng)域具有顯著的效益

保險行業(yè) AI 大模型助手產(chǎn)品-保險代理人提供了一個強大的支持工具

通過 LLM+RAG架構(gòu)嵌入外部保險知識庫數(shù)據(jù),助手能夠提供高度定制化的問答服務(wù);還擴展了多項功能,包括常見保險知識問答、保險產(chǎn)品信息檢索、保險數(shù)據(jù)計算器
 
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