场环境。此外，模型的资源消耗需控制在合理范围内，以确保系统 的稳定性和可扩展性。 在安全需求方面，银行系统对数据安全和模型安全的要求极 高。需求分析中需考虑以下关键点：模型处理的数据需进行加密传 输和存储，以防止数据泄露；模型的访问权限需严格控制，确保只 有授权人员能够访问和操作；模型的输出需进行安全验证，防止恶 意攻击或误导性结果的产生。此外，模型的设计需考虑隐私保护问 题，确保用户数据的匿名化和合规使用。 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 行，因此模型的部署方案应考虑到故障转移和自动恢复机制。同 gRPC 等多种通信协议。服务层还包括负载均衡、容灾备份和自动 扩展机制，确保系统在高并发场景下的稳定性。为提升安全性，服 务层集成身份认证、访问控制和数据加密功能，防止未经授权的访 问和数据泄露。 应用层面向银行系统的具体业务场景，提供定制化解决方案。 例如，在客户服务场景中，部署智能客服系统，通过自然语言处理 （NLP）技术实现智能问答和情感分析；在风险管理场景中，利用 大模型进

改数据。此外，访问控制机制必须严格，依据用户角色进行权限管 理，确保只有经过授权的用户才能访问特定的信息。 其次，用户隐私保护是系统安全性的重要组成部分。在处理敏 感视频数据时，应实施数据脱敏和匿名化处理技术，避免在分析数 据中泄露个人身份信息。系统必须遵循相关法律法规，例如《个人 信息保护法》，确保用户数据的合法使用。 为了增强系统的抗攻击能力，必须建立一套全面的安全防护策 略，包括但不限于： 1. 实施网络防火墙和入侵检测系统，实时监测并阻止可疑请求。 通过以上各层的紧密配合与协同工作，形成一个高效、智能的 公共安全视频监控系统，能够显著提高应对突发事件的响应速度和 处理能力。同时，整个技术架构设计必须充分考虑数据的安全性， 采用必要的加密和身份验证措施，以防止数据泄露与滥用。 综上所述，该技术架构将为公共安全领域提供强有力的视频智 能挖掘能力，有效提升安全监控、事件识别和决策支持的整体效 率。 3.1 数据源与输入 在公共安全引入 AI 大模型视频智能挖掘应用方案的技术架构 首先，在数据采集阶段，应确保视频监控设备的设置符合隐私 保护要求。具体来说，采集视频数据时应尽量避免进入私人空间， 如住宅区的窗户、后院等，同时在公共场所应用遮挡技术对非目标 人物的数据进行模糊处理，以降低隐私泄露的风险。 在数据存储方面，所有采集到的视频数据应采用加密技术进行 存储，确保数据在存储过程中的安全性。可以使用对称加密和非对 称加密相结合的方式，为不同级别的数据设定不同的加密策略。此 外，

闭源模型：一些大型科技公司继续开发和维护他们的闭源模型，如OpenAI的GPT-4和 百度的文心一言等。这些模型在特定任务上表现出色，但由于其不公开的特性，限制了更 广泛的研究和应用。闭源模型通常具有更好的性能和更少的公开数据泄露风险，但这也限 制了学术界和中小企业的参与。例如，OpenAI的GPT-4模型在自然语言处理任务中表现出 色，但其模型细节和训练数据并未完全公开，限制了其他研究人员对其进行进一步的研究 和优化。 自动化和智能化手段，提高理赔处理的效率和准确性。 （6）数据安全与隐私保护 在数字化时代，数据安全和隐私保护成为保险公司必须面对的重大挑战。随着客户数 据的日益增多，保险公司需要确保这些数据的安全，防止数据泄露和滥用。同时，保险公司 还需要遵守各国的数据保护法规，保护客户的隐私权益。这不仅需要保险公司投入大量的 资源，也需要他们不断提升数据安全能力。 （7）人才短缺问题 随着数智化转型的推进，保险 ，确保数据 的准确性和一致性，为AI模型提供高质量的训练数据。 （2）保障数据安全与隐私：在数据的收集、存储、处理和传输过程中，严格遵守相关法 律法规和行业标准，确保数据的隐私和安全，防止数据泄露和滥用。 3.1.2.6 AI可用数据 �� （3）提高数据使用效率：通过数据治理，优化数据的存储结构和访问方式，提高数据的 可访问性和使用效率，降低AI模型训练的成本和时间。 （4）促

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 06 智能业务场景应用规划 智能风控建模与实时反欺诈系统 多维度数据整合 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 研究报告等），构建涵盖广 泛金融知识的语料库，确保 状态的实时监控，并自动生成符合 监管要求的报告，帮助银行快速响 应监管变化，提升合规管理效率。 伦理风险识别 利用大模型对 AI 应用场景进行全面 的伦理风险评估，识别可能存在的 偏见、歧视或隐私泄露等问题，确 保 AI 技术在银行应用中的公平性和 安全性。 AI 伦理风险评估与应对措施 数据隐私保护 通过大模型构建的数据脱敏和加密 技术，确保客户信息在 AI 模型训练 和应用过程中得到充分保护，符合

影像学数据的智能分析，辅助影像科医生做出诊断  健康监测与预警系统，实现对慢性病患者的实时跟踪 在实际应用过程中，还需强调数据安全与隐私保护。医疗行业 涉及大量的个人健康信息，如何确保这些数据在被模型处理时不被 泄露，是实现这些应用的前提。此外，对模型进行持续的监测与评 估，确保生成结果的科学性与可靠性，也是医疗应用成功的重要因 素。 综上所述，生成式大模型在医疗场景中的应用，不仅是可能 的，而且是切实 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。 再者，数据治理策略的构建对于技术实施的可行性也是至关重 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。 在数据共享方面，采用去标识化和匿名化技术是有效的方法。 通过去标识化处理，可以在不暴露个人身份信息的情况下使用数据 进行研究和分析。具体实现方式包括：  移除所有直接识别信息，如姓名、身份证号等；

分析消费者行为数据，帮助企业精准定位目标客户群体，制定有效 的营销策略。 最后，随着数据安全和隐私保护意识的增强，企业还期望 AI 智能体能够提供高级的安全功能，如数据加密、访问控制和异常检 测，以保护企业数据不被未授权访问或泄露。  业务流程自动化  供应链优化  数据驱动的决策支持  数据安全与隐私保护 通过上述分析，可以清晰地识别出商务 AI 智能体的核心需 求，为后续的服务方案设计提供了明确的方向和依据。 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。通过引入容器化技术，提升系统的部署效率 本。 安全性是用户交互模块的另一关键考量。系统采用了多层次的 身份验证机制，包括密码、指纹、面部识别等，确保用户身份的真 实性和数据的安全性。同时，所有用户交互数据均经过加密处理， 防止数据泄露和未经授权的访问。 为了便于后续功能扩展和优化，系统还提供了日志记录和分析 功能。所有用户交互行为都会被记录，并通过数据分析工具进行挖 掘，帮助开发团队及时发现并解决潜在问题。  多语言支

益突出，银行需要建立更加严密的防护机制，防止数据泄露和欺诈 行为的发生。以下是金融银行业务的具体挑战：  市场竞争：如何在激烈的市场竞争中脱颖而出，提供差异化的 产品和服务。  监管合规：应对不断变化的法规要求，确保业务的合规性。  技术创新：有效利用新技术，提升业务效率和客户体验。  数据安全：保护客户数据隐私，防止安全威胁和数据泄露。 针对这些挑战，金融银行需要采取切实可行的解决方案，以提 最后，将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，通常 按 7:2:1 的比例分配，确保模型在训练中能够泛化到新数据。值得 注意的是，金融数据具有时间序列特性，因此在划分数据集时需采 用时间序列交叉验证策略，避免数据泄露。通过以上步骤，可以确 保数据的质量，为后续的模型训练和预测奠定坚实基础。 4.1.1 数据收集与清洗 在金融银行领域，数据的收集与清洗是 DeepSeek 实施策略中 至关重要的一环。首先，数据收集需要覆盖多个来源，包括但不限 供强有力的技术 支持。 4.4 安全与合规 在实施 DeepSeek 解决方案时，安全与合规是至关重要的考量 因素。首先，确保所有数据的传输和存储都采用加密技术，防止未 经授权的访问和数据泄露。使用 AES-256 加密算法对静态数据进行 加密，并在数据传输过程中采用 TLS 1.3 协议，以确保数据在传输 中的安全性。同时，定期进行安全审计和漏洞扫描，识别并修复潜 在的安全威胁。

与考评服务。 2.2.2 安全性需求 在人工智能数据训练考评系统的建设中，安全性需求是确保系 统稳定运行和数据保护的关键要素。系统必须具备多层次的安全性 措施，以应对潜在的外部攻击和内部数据泄露风险。首先，系统应 采用加密技术对所有敏感数据进行传输和存储加密，确保数据在传 输过程中不被截获或篡改。建议使用 AES-256 加密算法对数据进行 加密，并结合 TLS 1.3 协议保障通信安全。此外，系统应部署严格 析。 最后，考评模块的安全性设计同样不可忽视。所有评估数据和 报告都将进行加密存储，确保数据的保密性和完整性。模块还支持 权限管理，不同级别的用户只能访问与其权限匹配的数据和功能， 防止信息泄露和误操作。 综上所述，考评模块通过自动化与人工评估相结合、插件化设 计、数据高效管理以及多重安全保障，形成了一个全方位、多层次 的人工智能模型评估体系，能够有效支持数据训练过程中的持续优 化和改进。 制，能够在数据流动异常时及时发出警报，确保系统的稳定运行。 在数据流设计过程中，系统还特别考虑了数据安全性和隐私保 护。通过加密传输、访问控制、数据脱敏等技术手段，确保敏感信 息在流动过程中不被泄露或滥用。同时，系统还支持数据备份和恢 复功能，以应对意外情况下的数据丢失风险。 数据流设计的核心目标是通过高效、安全的数据流动，为人工 智能模型的训练和评估提供可靠的支持，最终提升系统的整体性能

建立技术更新机制，定期评估新技术对现有系统的影响，并进行必 要的升级和优化。 在项目实施过程中，人员安全与数据安全同样不容忽视。应制 定严格的安全管理规范，包括对数据的加密存储、访问控制和定期 安全审计，防止数据泄露和未授权访问。同时，对参与项目的人员 进行安全培训，提高他们的安全意识和应对能力。 最后，为应对可能出现的其他不可预见的风险，建议建立灵活 的风险应对机制。这包括：  设立专门的风险管理团队，负责风险的识别、评估和应对。 取相应的修复措施，可以有效降低数据泄露的风险。为了确保审计 的全面性，可以引入第三方安全机构进行独立评估，以提高审计的 公正性和可信度。 在响应数据安全事件方面，企业应制定详细的数据泄露应急预 案。该预案应包括以下内容： 1. 立即隔离受影响的系统，防止进 一步的数据泄露； 2. 通知相关的监管机构和受影响用户，确保信 息的透明性； 3. 启动内部调查，查明泄露原因并采取补救措施； 4. 通过法律手段追究相关责任人的责任。 为了增强数据安全意识，企业应定期对员工进行数据安全培训， 内容涵盖数据保护法规、安全操作流程以及应急响应措施。通过提 高员工的安全意识，可以显著降低人为错误导致的数据泄露风险。 最后，在合规性方面，企业需确保数据处理活动符合相关的法 律法规，如《中华人民共和国网络安全法》和《个人信息保护法》。 通过建立合规性审查机制，定期检查数据处理活动的合法性，确保 企业在合法合规的框架内开展业务。

数据清洗与预处理：在数据进入知识库之前，进行必要的清洗 和预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、标准化格式等， 确保数据质量。  数据安全与权限管理：在数据采集过程中，严格遵守企业的数 据安全政策，确保敏感信息不被泄露。同时，根据用户角色的 不同，设置相应的数据访问权限。 通过合理利用内部数据来源，并结合高效的采集策略，可以为 知识库的构建提供坚实的数据基础，为后续的 AI 大模型训练提供 优质的数据支持。 需要从多个层面进行全面防护。在物理层面，数据中心应配备严格 的访问控制、监控系统和环境安全措施，如防火、防水和防电磁干 扰等。在网络层面，采用防火墙、入侵检测系统（IDS）和虚拟专 用网络（VPN）等技术，防止未经授权的访问和数据泄露。在数据 层面，通过加密技术对静态数据和传输中的数据进行保护，确保数 据在存储和传输过程中不被窃取或篡改。 权限管理方面，采用基于角色的访问控制（RBAC）和最小权 限原则，确保每个用户只能访问其工作所需的数据和功能。具体来 的授予符合业务需求和安全策略。 3. 权限审计与监控：定期对权限使用情况进行审计，并通过实时监 控发现和阻止异常操作。 4. 权限回收与更新：在用户角色变更或离职时，及时回收或更新其 权限，防止数据泄露或误用。 为了进一步提升安全性，可以引入多因素认证（MFA）和单点 登录（SSO）技术，增强用户身份验证的可靠性。此外，还应建立 数据备份与恢复机制，确保在发生数据丢失或损坏时能够快速恢 复