60%
提升模型复用率
90%
案例标题
执行摘要
作为金融行业的重要代表，某银行积极推进AI原生化与智能化转型，但在模型跨网流转、安全合规、集中治理、研发协作等方面，面临资产分散、流程繁琐、隔离壁垒和复用效率低下等挑战。通过引入开放传神（OpenCSG）的CSGHub平台，构建“分级隔离+智能治理+多模态扩展”三位一体体系：
建立覆盖办公网、业务网、训练云的多域隔离子站体系，实现模型资产跨网同步效率提升80%。
集成全生命周期治理功能，形成从研发到共享的闭环管理体系。
原生支持多模态推理与AI Gateway统一服务出口，为智能客服、合规分析等创新场景提供可扩展底座。
项目落地后模型复用率提升60%，安全审计覆盖率实现90%，为银行AI战略落地奠定坚实基础。
01
此商业银行作为全国性大型商业银行，始终坚持技术引领、数智转型的发展战略，近年来聚焦"智慧金融+产业互联"，构建智能风控、数字员工、场景金融三大核心能力。受金融行业强监管要求，银行采用办公网、业务网、训练云三网隔离架构，形成研发态（训练云）、评测态（办公网）、生产态（业务网）的严格隔离机制。随着大模型技术应用深化，对AI资产跨域流转与安全治理提出更高要求。
02
金融行业（以商业银行为例）AI落地的五大痛点：
数据治理与合规性矛盾：金融行业“三网隔离”的强监管要求（办公网、业务网、训练云严格隔离）与AI技术需跨域数据融合训练之间的冲突，导致风控模型迭代滞后、客户画像颗粒度不足，直接影响反欺诈、精准营销等高价值场景的落地效果。
数据资产管理体系缺失：AI资产来源分散（外部开源模型、第三方数据、内部自研）且缺乏统一接入与管理标准，导致数据沉淀形成“静态孤岛”，资产利用率不足40%。
技术研发与业务系统割裂：AI研发平台与银行核心交易系统、信贷审批系统的技术栈差异显著，模型部署周期长达数周，智能客服响应延迟超5秒，直接削弱AI对业务增长的赋能价值。
全生命周期治理能力不足：模型版本管理与合规审计系统未打通，版本管理、溯源审计、权限控制等功能分散在多个系统，难以形成闭环。 技术底座成本与敏捷性失衡：容器镜像、Helm Chart等大模型交付物缺乏云原生统一管控，与银行传统IT架构的稳态需求冲突，模型推理资源调度效率低，AI运维成本占技术投入比例超30%，挤压战略级AI项目预算。
03
借助AgenticOps体系里面的CSGHub平台，此商业银行构建起“多站协同 + 分级管理 + 安控合规”的大模型资产平台体系：
分级子站架构——破解跨网流转难题：部署办公网（预审评测）、业务网（生产管理）、训练云（模型训练）三级子站，通过ECC加密通道实现合规审批后跨网同步。实现跨网流转效率提升83%，人工干预减少90%，满足金融级安全隔离要求。
多源资产整合——终结碎片化管理：支持Hugging Face、魔搭、本地硬盘等多源模型一键导入，自动补全元数据（参数量/风险标签等），建立标准化治理中枢。
全生命周期闭环——研发部署提效：集成DevOps流水线，实现容器镜像自动化部署、沙箱在线评测、版本智能回滚，打通研发到生产全链路。
扩展容器镜像与Helm Chart管理：规划与行内Artifactory集成，支持大模型相关镜像与Chart集中管理，实现推理环境自动化部署与一键上线。
04
需求梳理与架构评审：明确网间同步机制、安全边界控制与AI资产全流程管理需求。
平台部署与配置：办公网、业务网、训练云分别部署CSGHub子站与主站，完成与防火墙、对象存储等系统联调。
系统上线与迁移：完成资产同步验证，导入多源大模型，建立标准化上传审批机制。
功能扩展与运营优化：探索资产社区建设、智能检索、模型质量评估与多团队共建机制。
05
资产交付效率跃升：建立分级同步机制，模型跨网流转时效从5天压缩至2小时内。
模型复用率大幅提高：预训练模型可由多个团队订阅使用，减少重复训练，资源节省30%。
全链路合规管控：落地上传审批-权限分级-日志审计闭环体系，满足行内信息安全标准。
平台化资源管理：实现模型/数据/镜像跨域集中管控，建立自动化生命周期管理流程，资源利用率提升30%，运维人工干预减少70%。
06
07
未来，此商业银行计划基于CSGHub构建AI资产社区，推动行内AI资产的标准化、共享化发展。并将持续打通从模型训练、评测、部署到复用的自动化链路，建设AI能力资产中心，打造行业领先的金融AI平台。此外，将探索CSGHub与行内CI/CD流水线、算力调度系统的进一步融合，实现从数据到价值的高效闭环。
