受監管金融機構的安全 AI 模型訓練
Ertas 為金融機構提供滿足資料主權、可稽核性和模型風險管理監管要求的本地端資料準備和視覺化模型微調——無需建構內部 ML 平台的開銷。
The Challenges You Face
監管框架限制雲端 AI 採用
OCC、FFIEC、GDPR 和 MAS 指引對金融資料的處理和儲存地點施加嚴格要求。將客戶資料發送到第三方 AI API 通常超出這些邊界，阻礙了最有價值用例的 AI 採用。
模型風險管理需要完全透明
SR 11-7 和類似框架要求金融機構理解、記錄和驗證用於決策的每個模型。無法被檢查、重現或獨立驗證的黑箱 API 模型無法達到這些標準。
金融資料需要專門的處理
交易記錄、監管申報、財務報表和市場資料以特定領域的格式呈現，具有獨特的清理、標準化和豐富化要求。通用資料準備工具會遺漏影響模型品質的金融領域細微差異。
自建與購買形成不可能的取捨
建構內部 ML 平台是一項耗時數年、耗資數百萬的投資。購買雲端平台則引發監管擔憂。金融機構需要一條中間路徑，在不承擔雲端風險的情況下提供平台級的生產力。
How Ertas Solves This
Ertas Data Suite 提供金融機構所需的本地端資料準備管線。作為零網路依賴的原生桌面應用程式運行，它透過確定性的五模組管線處理敏感金融資料——匯入、清理、標記、增強、匯出——並附帶滿足模型風險管理文件要求的僅追加稽核軌跡。
Ertas Studio 以視覺化微調作為補充，產出您完全擁有和控制的模型。因為 Studio 以 GGUF 檔案形式匯出模型用於自託管推論，產出的 AI 能力完全在您的基礎設施內運行。在訓練資料準備或推論期間， 沒有客戶資料流向外部服務。
對金融機構而言，這意味著您可以為詐騙偵測、文件處理、監管合規和客戶服務部署 AI——並具備您監管框架要求的完整可稽核性和資料主權。
Key Features for 金融服務與銀行業
監管等級稽核軌跡
每項資料轉換、模型訓練運行和匯出操作都以不可變的時間戳、使用者歸屬和完整的參數快照記錄。以符合 SR 11-7、OCC 和 FFIEC 檢查要求的格式匯出稽核記錄。
氣隙式資料處理
Data Suite 無需任何網路連接即可運作。在您機構網路邊界內的安全工作站上處理 PII、帳戶資料和交易記錄。零資料外洩風險，無需第三方資料處理協議。
可重現的模型訓練
Studio 追蹤每次訓練運行的每個超參數、資料集版本和隨機種子。任何生產中的模型都可以為驗證、稽核或監管檢查目的而精確重現。
多量化匯出
以不同的量化等級匯出模型，為不同用例平衡準確度和延遲——高準確度的 F16 用於風險評分，高效率的 Q4 用於面向客戶的聊天機器人——全部來自同一個微調基礎模型。
Why It Works
- Data Suite 的氣隙架構消除了雲端 AI 工具所需的第三方風險評估流程，將部署時間從數月加速到數週。
- 不可變的稽核軌跡滿足 OCC 公告 2011-12（SR 11-7）關於模型風險管理的模型清單和文件要求。
- 金融機構已部署自訂微調模型用於交易分類，在機構特定的類別分類法上比通用 LLM 高出 35%。
- GGUF 自託管使推論在機構現有的安全邊界內進行，避免了金融資料雲端 AI 處理的監管複雜性。
- 可重現的訓練運行提供了模型風險管理框架要求的獨立驗證能力——任何模型都可以從其記錄的參數和資料集版本重建。
Example Workflow
一家中型銀行希望自動化可疑活動報告（SAR）的分類，以優先安排分析師的審查。一名合規資料工程師在銀行安全作業中心內的工作站上開啟 Ertas Data Suite，透過匯入模組匯入歷史 SAR，並運行清理模組標準化自由文字敘述和結構化欄位。
經驗豐富的 BSA 分析師使用標記模組按風險等級和類型學對 3,000 份 SAR 進行分類。增強模組生成變體以確保所有類別的均衡代表性。匯出模組產出帶有完整監管鏈文件的版本化訓練資料集。
合規技術團隊將資料集上傳到 Ertas Studio，微調一個針對 SAR 分類優化的模型，並匯出 GGUF。模型部署在銀行防火牆後的 GPU 伺服器上，在那裡它預先評分收到的 SAR 並將最高風險的案例優先路由給資深分析師——將平均分類時間縮短 50%，同時保持完整的監管可追溯性。
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