为金融科技公司完成 AI 私有化部署，模型与数据全内网运行，数据出域次数为 0，系统稳定运行超过 6 个月。
客户背景与业务痛点
客户是一家金融科技公司，业务涉及大量用户交易数据、风控模型和合规报表。监管要求核心数据不得离开企业自有环境，且需要完整审计日志。公有云大模型 API 无法满足合规要求，客户需要一套私有化、可审计、高可用的 AI 部署方案。
解决方案与落地路径
- 全内网模型部署：把大模型推理服务、向量数据库、知识库全部部署在客户私有环境，数据不经过公网。
- 业务系统对接：通过内网 API 对接风控、客服、合规等业务系统，实现 AI 能力落地。
- 权限与审计：建立分级权限体系，所有数据访问与模型调用均记录审计日志。
- 高可用架构：采用主备部署与负载均衡，确保系统 7×24 小时稳定运行。
关键成果与可量化数据
| 指标 | 改造前 | 改造后 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 数据出域次数 | 不可控 | 0 | 全内网运行 |
| 系统可用率 | 99.5% | 99.9% | 高可用架构保障 |
| 合规审查 | 未通过 | 通过 | 满足金融监管要求 |
| 平均响应延迟 | 800ms | 120ms | 内网部署降低延迟 |
可复制经验
金融私有化部署的难点不在于模型本身，而在于合规、安全、审计和业务系统的无缝集成。建议在项目启动前就与合规、安全、业务团队对齐要求，避免后期返工。
常见问题
私有化部署成本会不会很高？
初期算力和运维投入确实高于公有 API，但金融场景下合规是不可妥协的硬性要求。
模型效果会不会比公有模型差？
取决于模型选型和微调。经过领域数据微调后，私有化模型在专业场景下可以达到甚至超过通用模型。
如何保障系统稳定？
通过高可用架构、监控告警、定期演练和版本管理，确保系统长期稳定运行。
