• 开启TLS传输加密 • 敏感信息加密存储 • 替换默认密码 • 关闭匿名访问 • 最小权限原则 • 精细化权限管控 • 信息传输保密 • 防篡改 • 身份认证 • AccessKey/SecretKey • 数据库用户名/密码 • AppKey，Token • 其他业务特定的敏感信息 敏感配置强化加密存储 敏感配置强化加密存储 敏感配置强化加密存储 Nacos Proxy Token限流 Cache / RAG Tools/MCP Server OTel API Gateway OTel API 管理 流量防护 WAF防护 服务发现 绿网/敏感信息过滤 MCP Server 工具集 Higress AI 网关架构 AI开发插件集 AI安全防护 多模型适配 LLM缓存 提示词模板 提示词装饰器 请求/响应转换 向量检索 内容审核插件

需遵守严格的监管要求，包括数据保护法规（如 GDPR）、反洗钱 法规（如 AML）以及金融行业标准（如 Basel III）。需求分析中 需明确以下几点：模型的训练数据需符合监管要求，不得使用非法 或敏感数据；模型的输出结果需符合行业标准，确保其透明性和可 解释性；模型的部署和使用需经过合规审查，确保其符合相关法律 法规。 综上所述，部署 Deepseek 大模型在银行系统中需全面考虑功 能 力，以确保输入数据的准确性和一致性。银行系统中涉及的数据通 常包括结构化数据（如交易记录）和非结构化数据（如客户反 馈），模型应能够处理这些多样化的数据格式，并从中提取有价值 的信息。此外，数据的安全性必须得到充分保障，模型在处理敏感 信息时应遵循严格的数据加密和访问控制策略，以防止数据泄露和 未经授权的访问。 在技术架构上，模型的部署应支持分布式计算和云原生架构， 以实现高可用性和弹性扩展。银行系统通常需要 24/7 不间断运 大模型能够在银行系统中发挥最大的效能，为银行 提供智能化、高效的金融服务支持。 2.3 安全需求 在银行系统中部署 Deepseek 大模型时，安全需求是至关重要 的，因为银行系统处理的是高度敏感的客户数据和金融交易信息。 首先，数据加密是基础要求，所有传输的数据必须采用 SSL/TLS 协 议加密，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。同时，存储的数 据应采用 AES-256 等高级加密标准进行加密，以防止未经授权的访

级） 最终输出标准化的审计数据资产需满足以下特性： - 完整性： 关键字段填充率≥99.5% - 一致性：跨系统数据冲突率＜0.1% - 时 效性：T+1 日内完成数据更新 - 安全性：敏感字段加密存储（AES- 256），访问日志全留存 通过该方案可实现审计数据利用率提升 60%以上，异常数据人 工处理工作量降低 75%，为后续智能分析提供高质量数据基础。 3.2.1 多源数据接入方案 会计期间维度 fiscal_period_id 银行交易事实表 金融机构维度 bank_id 3. 实施元数据管理，通过 Apache Atlas 构建数据血缘图谱，记 录字段级转换历史。对于敏感数据，在标准化过程中同步完成 脱敏处理，采用保留格式加密（FPE）技术确保审计线索不丢 失。最终输出符合 XBRL GL 标准的清洁数据，供后续分析模 块调用。整个流程通过 DataOps 理念实现持续监控，每日自 理念实现持续监控，每日自 动生成数据质量报告，关键指标需达到 99.5%以上的清洁度 标准。 3.3 智能审计算法选型 在智能审计算法选型中，需综合考虑审计场景的特殊性，包括 数据敏感性、规则复杂性以及结果可解释性要求。核心算法需覆盖 异常检测、风险预测、自然语言处理（NLP）三类任务，并结合审 计知识图谱构建能力。以下是关键选型逻辑及实施方案： 异常检测算法 采用基于深度学习的时序异常检测框架，优先选择

系统，确保数据的完整性 和一致性。 5. 安全性与合规性：商务 AI 智能体在设计时需严格遵守数据安 全和隐私保护的相关法律法规，确保数据在采集、存储和处理 过程中的安全性。例如，智能体可以采用加密技术保护敏感数 据，并通过权限管理机制控制数据访问。 在具体应用中，商务 AI 智能体的表现可以通过以下关键指标 进行衡量：  任务执行效率：智能体完成特定任务所需的时间与资源消 耗。  客户满 却步的主要原因。根据《2023 年 AI 应用成本分析》，超过 60% 的企业表示他们在部署 AI 技术时遇到了预算超支或技术瓶颈的问 题。其次，数据隐私和安全问题也是企业关注的焦点。企业在使用 AI 智能体处理敏感数据时，必须确保数据的保密性和合规性，以避 免潜在的法律风险。 针对这些挑战，商务 AI 智能体应用服务方案在设计时充分考 虑了企业的实际需求和痛点。通过模块化设计和灵活的部署方式， 企业可 析和市场洞察等功能，辅助企业做出科学决策。 安全与权限管理模块，涵盖数据加密、访问控制、防火墙配置 等技术，确保系统的安全性和隐私性。通过定期安全审计和漏洞扫 描，发现并修复潜在的安全隐患。对敏感数据进行加密存储和传 输，防止数据泄露和篡改。 各功能模块之间通过 API 接口实现数据交互和服务调用，确保 系统的灵活性和可扩展性。系统整体架构采用微服务设计，便于模 块的独立升级和维护

此外，自动问答系统还可以与后台业务系统进行集成，实现例 如账户查询、交易状态更新等具体操作的自动化处理。这不仅减少 了人工客服的负担，也加快了问题解决的速度。 为了确保系统的安全性，尤其是在处理敏感金融信息时，必须 实施严格的数据加密和访问控制措施。例如，采用 AES 加密技术对 传输中的数据进行保护，并通过双因素认证强化用户身份的验证。 通过上述措施，自动问答系统能够在保障信息安全的前提下， 通过箱线 图、Z-score 等方法进行检测和处理。此外，需识别并处理重复数 据，确保数据的唯一性和准确性。在清洗过程中，还需注意保护客 户隐私，遵守《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，对敏感 信息进行脱敏或加密。 数据标准化是预处理的重要步骤。由于金融数据类型多样，量 纲和取值范围差异较大，需对数值型数据进行归一化或标准化处 理。例如，使用最小-最大归一化将数据缩放到[0,1]区间，或采用 整性。采用分布式数据库系统，如 Hadoop HDFS 或 Amazon S3，以实现数据的高效存储和访问。同时，实施数据加密技术，包 括传输加密（TLS/SSL）和静态加密（AES-256），以保护敏感信 息免受未授权访问。 数据管理应采用数据分层策略，将数据根据访问频率和重要性 分为热数据、温数据和冷数据。热数据通常存储在高性能的 SSD 上，以确保快速访问；温数据存储在常规的 HDD 上；而冷数据则

保险业大模型应用成效初现 �� 这些用例之所以成为首选，是因为它们技术成熟度高、实施难度相对较低，且能够迅 速看到成本节约与效率提升的效果。中国人寿财险、阳光保险集团等领先企业正是通过在 这些非敏感且成本可控的场景下开展探索，不仅验证了大模型技术的可行性，还为后续向 更复杂、更高价值的业务场景拓展积累了宝贵经验。 （3）持续深耕高价值场景 在初步验证大模型技术的价值后，保险企业开始将目光投向那些能够带来更高业务 增强风险评估能力等方 面，需要根据不同的业务场景和需求，灵活选择上述三种路线之一或结合使用： 直接使用大模型服务适用于不涉及数据安全的场景，可通过引入开源大模型或租赁 商业化的大模型服务，在非敏感场景下进行低成本的场景探索和应用。如营销文案生成、 编程辅助等。 工程化适配这种路线涉及对大模型进行本地化部署和训练，结合自主研发，优化算法 以适应特定的业务需求。当前，保险的销售、理赔、服务等核心场景都适用此路线，如销售 （1）合规性：模型是否符合金融行业的法规和标准。 （2）风险管理：模型在评估金融风险时的准确性和可靠性。 3.2.2.1 保险行业垂直领域大模型评测体系介绍 �� （3）数据隐私：模型处理敏感金融数据时的安全性。 （4）实时性：模型对市场变化的响应速度。 （5）用户信任：用户对模型预测的信任度。 尽管通用和金融行业特定的评测体系为大模型的评估提供了基础，但直接应用于保 险行业时仍存在一些不足：

合相关法律法规和行业标准。 数据分类分级 根据数据的重要性和敏感性，对数据进行分类分级 管理，制定不同的安全保护措施，确保数据的安全 性和合规性。 数据加密 采用先进的加密技术对敏感数据进行加密存储和传 输，防止数据泄露和非法访问，保障数据的安全性 和隐私性。 访问控制 建立严格的访问控制机制，通过身份认证、权限管 理等方式，确保只有授权人员才能访问和操作敏感 数据，降低数据泄露风险。 数据安全与隐私保护合规性设计 入到预训练语料库中，增强 模型对金融知识的理解能力， 提升模型在复杂场景下的推 理和决策能力。 03 隐私保护与合规性：在语料 库构建过程中，严格遵守数 据隐私保护法规，采用脱敏、 加密等技术手段，确保敏感 信息的安全性和合规性，避 免数据泄露风险。 04 多源数据整合：通过整合银 行内部数据（如客户交易记 录、财务报表、业务规则文 档等）和外部公开数据（如 金融新闻、政策文件、市场

时希望通 过开源或优价模式降低使用成本。  政府和公共部门 政府机构在提高公共服务效率、进行数据分析和决策支持等方 面越发依赖 AI 技术。它们需要安全性高、符合合规性的解决 方案来处理敏感数据，推动数字政府的发展。 市场规模方面，预计到 2025 年，全球人工智能市场将达到近 1900 亿美元，年均增长率超过 42%。在这一增长中，SaaS 模式的 渗透率将大幅提升，特别是在中小企业和政府部门，二者的需求将 数据的安全性也需要特别重视。后端设计中应实现用户身份验 证和授权机制，确保只有合适的用户能够访问相应的数据和功 能。OAuth 2.0 或 JWT（JSON Web Token）可以作为标准的身份 授权协议。此外，所有敏感数据在存储和传输过程中应采用加密措 施。 在数据处理和模型训练的部分，设计专门的任务调度系统来管 理异步任务，可以选择使用 Apache Kafka 进行消息队列管理，或 使用 Celery Learning 平台，支 持一系列机器学习的工具和与 Python 环境的无缝兼容，适合开发 者和数据科学家。同时，Azure 具有强大的企业级支持，特别是在 安全性和合规性方面，对于需要处理敏感数据的企业尤其重要。 在选择合适的云服务平台时，我们可以考虑以下几个因素：  成本：评估各个平台的定价结构，考虑长期的使用成本。  服务和支持：选择提供较好技术支持和文档资源的供应商。 

事件进行后续跟踪和处理。 最后，系统管理与维护功能确保系统的长期稳定运行。这一功 能包括用户权限管理、系统日志记录、故障检测与恢复、数据备份 与恢复等。系统需要提供多级用户权限，确保只有授权用户能够访 问和操作敏感数据。 在具体实现上，以下表格总结了功能需求的优先级以及技术要 求： 功能模块 需求描述 优先 级 技术要求 视频数据采 集 多源视频接入、实时处理 高 视频处理框架、网络传 输技术 件触发记录等信息，应当与相应的元数据关联存储，形成完整 的数据链条。 在实现上述数据存储方案时，还需要考虑数据的安全性和访问 控制。应建立完善的权限管理机制，确保只有授权人员能够访问和 管理敏感数据。具体措施包括：  数据加密：在存储和传输过程中对数据进行加密，确保数据在 任何环节都不会被未经授权的用户访问。  日志记录：系统应实时记录所有数据访问和修改操作，便于追 踪和审计，确保数据安全。 在短 时间内掌握系统功能。同时，提供完整的用户手册和在线帮助文 档，以降低学习成本和提升用户体验。 安全性是另一项必须重视的非功能需求。系统需要实现严格的 访问控制，确保只有授权人员可以访问敏感数据。使用多层次的安 全机制（如身份验证、加密传输等），可以有效地防止未授权访 问。数据存储和传输中应采用高标准的加密措施，确保视频数据和 分析结果的安全性。 在系统维护方面，设定合理的可维护性要求同样重要。系统应

而增强对其建议的信任度。 为了促进 AI 生成式大模型在医疗中的应用，需要建立一套有 效的数据管理和安全使用框架。这些框架应包括数据隐私保护、合 规性审查以及模型的持续监测。医疗数据通常涉及敏感信息，因此 确保数据安全与病人的隐私至关重要。 通过以下几点，我们可以更清晰地理解 AI 生成式大模型在医 疗场景中的实际可行性：  数据来源：利用电子健康记录（EHR）、医学文献和临床试验 解释性。此外，行业内已有多个成功案例表明，经过良好训练的生 成式模型在医疗文本生成、影像分析和辅助决策等方面的表现均可 显著提升临床效果。 在此基础上，安全性问题也是技术可行性中不可忽视的一部 分。医疗数据中包含大量敏感信息和个人隐私，因此，采取必要的 数据加密、访问控制和身份验证措施，能够有效防止数据泄露和滥 用。此外，遵循 HIPAA（健康保险可携带性和责任法案）等相关法 律法规，确保 AI 系统在处理和存储医疗信息时符合合规要求。 收集实现特定医疗目的所需的最少量数据。此外，数据在传输和存 储过程中应采取加密措施，确保信息在被处理前后都得到有效保 护。 其次，组织应当实施严格的数据访问控制策略，仅限于被授权 的人员访问敏感数据。可以通过角色基础访问控制（RBAC）机 制，确保只有经过审核的医疗工作人员能够访问患者的个人和健康 信息。此外，定期进行访问权限审核，及时更新和撤销不再需要的 访问权限，是防止数据泄露的重要措施。