面向受监管金融机构的安全 AI 模型训练
Ertas 为金融机构提供符合数据主权、可审计性和模型风险管理监管要求的本地数据准备和可视化模型微调——无需自建内部 ML 平台的巨大开销。
The Challenges You Face
监管框架限制云端 AI 采用
OCC、FFIEC、GDPR 和 MAS 指南对金融数据的处理和存储位置施加了严格要求。将客户数据发送到第三方 AI API 通常超出这些限制范围，阻碍了最有价值用例的 AI 采用。
模型风险管理要求完全透明
SR 11-7 等框架要求金融机构了解、记录和验证决策过程中使用的每个模型。无法检查、复现或独立验证的黑箱 API 模型无法满足这些标准。
金融数据需要专业化处理
交易记录、监管申报、财务报表和市场数据以领域专用格式呈现，具有独特的清洗、规范化和丰富化需求。通用数据准备工具会忽略影响模型质量的金融领域细微差别。
自建与购买形成两难
构建内部 ML 平台是一项长达数年、耗资数百万美元的投资。购买云端平台又会引发监管问题。金融机构需要一条中间路径，在提供平台级生产力的同时不增加云端风险。
How Ertas Solves This
Ertas Data Suite 提供金融机构所需的本地数据准备流水线。作为零网络依赖的原生桌面应用运行，它通过确定性的五模块流水线——导入、清洗、标注、增强、导出——处理敏感金融数据，并配有满足模型风险管理文档要求的仅追加审计追踪。
Ertas Studio 通过可视化微调加以补充，生成您完全拥有和控制的模型。由于 Studio 将模型导出为 GGUF 文件用于自托管推理，所产生的 AI 能力完全在您的基础设施内运行。在训练数据准备或推理期间，没有客户数据流向外部服务。
对于金融机构，这意味着您可以在欺诈检测、文档处理、合规监管和客户服务中部署 AI——具备您的监管框架所要求的完整可审计性和数据主权。
Key Features for 金融服务与银行业
监管级审计追踪
每项数据转换、模型训练运行和导出操作都以不可篡改的时间戳、用户归因和完整参数快照进行记录。以符合 SR 11-7、OCC 和 FFIEC 检查要求的格式导出审计记录。
气隙数据处理
Data Suite 无需任何互联网连接即可运行。在机构网络边界内的安全工作站上处理 PII、账户数据和交易记录。零数据泄露风险，无需第三方数据处理协议。
可复现的模型训练
Studio 跟踪每次训练运行的每个超参数、数据集版本和随机种子。任何生产中的模型都可以完全复现，用于验证、审计或监管检查目的。
多量化级别导出
以不同量化级别导出模型，为不同用例平衡准确性和延迟——高精度 F16 用于风险评分，高效 Q4 用于客户服务聊天机器人——全部基于同一个微调基础模型。
Why It Works
- Data Suite 的气隙架构消除了云端 AI 工具所需的第三方风险评估流程，将部署时间从数月加速到数周。
- 不可篡改的审计追踪满足 OCC 公告 2011-12（SR 11-7）关于模型风险管理的模型清单和文档要求。
- 金融机构已部署自定义微调模型用于交易分类，在机构专用类别分类法上比通用 LLM 高出 35%。
- GGUF 自托管实现了在机构现有安全边界内的推理，避免了云端 AI 处理金融数据的监管复杂性。
- 可复现的训练运行提供了模型风险管理框架所要求的独立验证能力——任何模型都可以从其记录的参数和数据集版本重新构建。
Example Workflow
一家中型银行希望自动化可疑活动报告（SAR）的分类以优先安排分析师审阅。合规数据工程师在银行安全运营中心的工作站上打开 Ertas Data Suite，通过导入模块导入历史 SAR，并运行清洗模块规范化自由文本叙述和结构化字段。
经验丰富的 BSA 分析师使用标注模块按风险层级和类型分类 3,000 份 SAR。增强模块生成变体以确保所有类别的均衡表示。导出模块生成带有完整监管链文档的版本化训练数据集。
合规技术团队将数据集上传到 Ertas Studio，微调一个优化用于 SAR 分类的模型，并导出 GGUF。该模型部署在银行防火墙后的 GPU 服务器上，对传入的 SAR 进行预评分并将最高风险案件优先分配给资深分析师——将平均分流时间缩短 50%，同时保持完整的监管可追溯性。
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