金融服務

The Challenge

金融機構在地球上資料最豐富且監管最嚴格的環境之一中運營。從風險建模和詐欺偵測到監管報告和客戶溝通，AI 的潛在應用場景巨大——但風險同樣巨大。虛構的合規報告或不準確的風險評分可能觸發監管行動、財務損失和聲譽損害。通用語言模型缺乏解析 SEC 文件、解讀 Basel III 資本要求，或區分合法交易模式和微妙詐欺指標的領域知識。

同時，金融資料是現存最敏感的資訊類別之一。客戶帳戶詳情、交易策略、專有風險模型和內部稽核結果都受到重疊監管框架的約束——SOX 用於內部控制、PCI-DSS 用於支付資料、SEC 和 FINRA 規則用於交易和顧問活動，以及 GDPR 或 CCPA 用於客戶個人資料。將任何此類資訊發送到第三方 AI 供應商的 API 會引入資料駐留、可稽核性和供應商風險方面的疑慮，大多數合規團隊會直接拒絕。

The Solution

Ertas 提供完整的自包含 AI 管線，讓金融機構無需將受監管資料暴露給外部供應商即可建構領域專用模型。Ertas Studio 使量化分析師和資料科學團隊能夠在專有金融資料集上微調基礎模型——財報電話會議逐字稿、內部研究筆記、交易記錄和監管申報——使用 LoRA 適配器進行高效、可重現的訓練。產出的模型對金融術語、會計準則和市場慣例具有通用檢查點所缺乏的深入理解。

部署完全在機構自有基礎設施內進行。Ertas Cloud 在您的 VPC 或本地資料中心內提供私有推論端點，每個請求都會記錄以供監管稽核。Ertas Vault 在靜態和傳輸中加密所有訓練資料和模型產物，強制執行與 SOX 職責分離要求對齊的精細角色型存取控制，並維護一個滿足審查員請求的防篡改稽核追蹤。結果是您的首席合規官、CISO 和監管機構都能簽署核准的生產級金融 AI。

Key Features

Example Workflow

一家區域銀行的風險分析團隊希望改進其詐欺偵測模型。團隊匯出 200,000 筆去識別化的交易記錄——標記已確認的詐欺案例——作為 JSONL 資料集並上傳至 Ertas Vault，由 Vault 加密資料並驗證沒有原始帳號或客戶 PII 殘留。在 Ertas Studio 中，團隊從 Hub 選擇 Mistral-7B 基礎模型，啟動針對交易分類和異常解釋的 LoRA 微調運行。經過四小時在 Ertas 託管雲基礎設施上的訓練，適配器被合併並發佈到銀行的內部模型註冊表。然後模型作為私有端點部署在銀行本地資料中心內，透過 Ertas Cloud 僅從詐欺監控管線可存取。兩週內，模型即時對交易進行評分，標記可疑模式並提供分析師可審查的解釋——在將所有客戶資料保留在銀行自有網路內、並生成下次 OCC 審查所需的稽核日誌的同時，將誤報率降低了 35%。