案例分享

產業別
金融業
使用產品
DeepFlow
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監控模型效能,減少數據隱私風險,提升工作效率
案例描述
面對AI及新興科技蓬勃發展,金融業正迎來前所未有的變革與挑戰,兆豐銀行積極地擁抱這股趨勢變化,將AI整合於多元的服務當中,包括開戶流程、財富管理、精準行銷、線上貸款與洗錢防制等領域。兆豐銀行致力於提升效率與服務品質,為客戶帶來更優質的金融體驗。
在AI浪潮中,兆豐銀行意識到現有的平台已無法滿足快速發展的AI應用需求。AI開發過程對硬體資源能夠靈活彈性利用的要求更加提高,而金融業面臨的規範更是不可忽視。
因此,非常需要一套完整的解決方案,既能滿足AI應用的資源需求,也能建立完整的管理機制,以兼顧創新思維及永續發展。
解決方案
  1. 於 SIT/UAT、正式環境的K8s 叢集內建置 DeepFlow 智慧分析平台並導入,提供模型成效監控及告警機制
  2. 進行現有模型移轉上線輔導,確保現有模型可順利移轉並進行效能
  3. 應臨時需求可在地端平台申請,將無涉及客戶資料上傳至雲端儲存區,達成彈性資源擴充、成本開銷最佳化
效益
  1. 有效推動AI治理,符合監管要求,提升決策質量與準確性
  2. 導入MLOps,省下至少50%的工作時間

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