在智能投研、智能客服场景中，向量数据库需要处理海量的金融数据，包括文本、图像和时间序列数据等。这些数据的高维度特性对数据库的存储和检索性能提出了高要求。难点在于如何优化向量数据库的索引结构，以提高查询速度，同时保证数据的准确性和一致性。此外，数据的安全性和隐私...(more)

如何确保智能客服系统在处理复杂金融产品咨询时，既能准确理解客户意图，又能严格遵守金融监管政策，提供合规且个性化的服务？面临到的具体难点与挑战：智能客服需具备高度的语义理解和情境感知能力，以应对金融领域专业术语的多样性和客户表述的不确定性。同时，系统需内置严格的合规...(more)

如何设计安全、稳定的API接口，支持大模型服务的灵活接入与多场景融合？ 会遇到的一些难点挑战:需要确保API的安全性，实现认证鉴权、流量控制与速率限制；设计可扩展的API架构，支持多版本共存与无中断升级。难点在于性能优化，尤其是在高并发请求下保证低延迟响应，同时要兼顾API的易...(more)

OpenAI的ChatGPT横空出世，标志着大模型进入了一个新的领域。很多企业的业务都开始或多或少的引入了AI大模型的元素，使其做到辅助支撑的角色。尤其是在信息安全运营的领域，很多安全厂商都相继出了自己的安全大模型，帮助用户从被动安全运营到智能安全运营的转变。那么在训练过...(more)

金融机构涉及大量的个人信息和敏感数据，如客户身份信息、交易记录、财务状况等金融相关数据。作为强监管行业，无法使用专业业务数据进行线上大模型操作和服务调用，从监管和安全方面考虑，如何建立既能符合自身专业场景的大模型应用，又能兼顾线上最新大模型服务的易用和性能使用...(more)

监管对于数据安全越来越重视，其中一条就是要求敏感和重要数据进行加密存储。如何去落地以满足监管要求，而且要考虑性能、用数的便捷性？考虑有以下几种方式：1、应用层加密、解密，数据库存储的是密文。这种对应用的要求会比较高，涉及改造，且影响响应速度。2、加密机加解密对应用无...(more)

在个性化投资建设场景下， 大模型需要大量的 金融客户 数据进行训练和应用 ， 确保数据隐私和安全成为一个重要的 问题 。大模型十分依赖数据，然而许多数据质量不高、不完整，仍然需要花费大量人力和时间进行数据清洗与预处理。另外，模型可能会受到恶意攻击，如对抗样本攻击、模型...(more)

大模型技术可以用于构建准确、全面的风险模型，帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等，提供精确的风险预测和决策支持。在实际场景 中 ， 可能涉及 大语言模型 、 图像生成模型 、 视频生成模型，甚至是多模态模型，项目中使用的模型 可能不止一个 ，在 金融风险管...(more)

信创虚拟化备份后的归档方式，永久保存推荐用什么方式？光盘库或者磁带，还是什么别的方案比较好？

信创环境是否支持去重和文件压缩功能？

备份数据传输和存储过程中的加密情况，是否能做到符合国家的相关标准和法规？

中小银行信创虚拟化平替如何做好过渡态的统一管理与监控

VMware虚拟化平台的虚拟机是否支持高效、安全的在线迁移到信创虚拟化平台？需要满足哪些迁移条件？

金融行业对于业务连续性和数据安全要求比较高，所以使用了一些扩展性软件来保障数据安全，比如使用了VCenterHA、虚拟机cdp保护(EMC recoverpoint for VM)、统一备份平台(NBU、commvault)、跨数据中心的延展集群、VAAI技术等，国产化是否配套的成熟产品？...(more)