想象一下传统银行，首先浮现在脑海中的图像之一就是一个安全的金库，用来保护现金和贵重物品。

随着现代银行采用 AI 进行从客户服务到欺诈检测的各种应用，金库的价值再次被认可。金融机构发现，私有部署 AI 模型相较于依赖第三方云服务提供商，具有至关重要的优势。

私有部署——无论是本地部署还是通过虚拟私有云 (VPC)——相当于一个金库，使银行能够对信息存储、处理和使用进行严格控制。

在选择私有部署和云服务提供商的 AI 管理服务时，有许多因素需要考虑。以下是我们看到私有部署为银行带来明显优势的六个领域。

六大优势

1. 数据安全的必要性

数据安全及其带来的客户信任是金融服务中私有 AI 部署的主要驱动力。

银行处理大量敏感的客户信息，包括交易、个人身份和信用历史。通过部署其整个AI“堆栈”私有部署，组织可以通过与云服务提供商的共享责任模型消除其面临的风险。

尽管大多数云服务提供商都有强大的安全措施，但他们无法提供私有部署所确保的可靠隔离。物理和网络隔离保护银行免受共享环境的漏洞影响，并最小化泄露风险。

最近的一份报告显示，近一半的组织在过去一年中经历了云数据泄露，而研究发现安全漏洞在金融公司中更为常见且代价高昂。仅一次泄露就足以破坏客户信任，侵蚀机构声誉，并延缓AI的采用努力。

维护客户数据的强大安全性，同时深入了解其金融需求的AI驱动洞察，是加拿大皇家银行选择私有部署的关键动机。通过与Cohere合作推出North for Bankin平台，RBC希望在优先考虑安全性和数据隐私保护的同时，实现战略创新，并使其能够在银行应用中扩展这一能力。

“我们认为，通过在我们的服务器上拥有这些技术，并安全访问RBC数据，我们可以解锁大量的机会来使用它们，”RBC数据与AI高级副总裁Foteini Agrafioti表示。“当它们能够查看我们的数据集时，你可以做更多有趣的事情。”

有关企业如何在私有环境中安全地部署AI的更多信息，请参阅我们的最新报告 AI Security。

2. 跟上法规的步伐

这种对数据的增强控制也使金融公司在应对日益复杂的数据隐私法律和人工智能法规方面占据了优势。

例如，欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）包含严格的数据驻留要求——如果银行的数据存储在本地，它们可以更容易地遵守这些要求。同样，越来越多的美国各州正在引入数据隐私法律，要求对客户数据的使用和存储进行控制。

私有部署还简化了遵守行业特定法规的过程，例如巴塞尔协议 III，这些法规强调数据安全性、可审计性和风险管理。欧盟人工智能法案 将一些金融用例识别为“高风险”，使其受到额外的风险管理和数据治理要求的约束。

通过将数据完全控制在自己手中，金融公司可以确保遵守这些规则，而无需依赖第三方的保证。

随着消费者隐私和使用受版权保护的数据在人工智能训练中的法规日益严格，当前投资于私有部署的银行在未来更能避免代价高昂的改革。

3. 降低延迟，提升性能

最小化延迟对于实时金融应用至关重要，例如高频交易、欺诈检测和风险建模。私有部署的人工智能解决方案允许金融机构在本地处理数据，从而减少对网络连接和基于云的处理延迟的依赖。

虽然基于云的人工智能解决方案具有可扩展性，但由于网络拥堵、带宽限制或服务中断，它们可能会引入不可预测的延迟。相比之下，私有部署提供可预测的高性能人工智能处理，专门针对机构的特定工作负载需求进行定制。

4. 定制化和模型所有权

金融机构通常会开发量身定制的专有人工智能模型，用于风险评估、欺诈检测和投资组合优化。基于云的人工智能解决方案可能限制它们实施必要的模型定制、架构修改或与现有遗留系统的集成。

此外，一些云服务提供商保留对基于客户数据训练的人工智能模型改进的权利。

私有部署使机构对其人工智能模型拥有完全控制权，允许它们根据特定应用微调架构，保留对人工智能模型进展的知识产权，并将人工智能模型与内部数据源和遗留系统集成。

5. 业务连续性和风险缓解

依赖第三方云服务提供商会引入诸如服务中断、地缘政治限制和提供商政策变化等风险。由于服务连续性是金融机构的首要要求，这使得自托管部署成为一个有吸引力的选择。

私有部署可以帮助确保关键金融服务在云服务中断或连接中断期间仍然能够正常运行。通过允许公司在本地或多个私有数据中心存储和复制关键模型和数据，它们可以更好地控制冗余规划、故障转移机制和灾难恢复计划。

一些组织正在利用数字双胞胎作为一种创新解决方案，以增强其冗余策略。数字双胞胎是物理实体或系统的虚拟表示，允许实时监控、分析和模拟行为和过程。在私有环境中，它们使金融公司能够模拟故障、测试更新、监控性能并在受控环境中评估安全风险。

6. 成本优势

虽然私有部署可能需要在硬件、软件许可证和基础设施方面进行大量的前期投资，但它们可以为银行提供长期的成本优势——尤其是对于那些具有更可预测的AI工作负载的银行。

基于云的部署通常涉及定期的订阅费用、数据传输成本以及基于使用情况的可变定价。这些成本累积起来，尤其对于计算需求高的金融公司而言。虽然云解决方案在处理波动工作负载时可能具有优势，但私有部署使机构能够优化其硬件使用，减少对第三方提供商的依赖，并避免供应商锁定。

因此，一些公司采用混合AI架构，在云的可扩展性与私有基础设施之间取得平衡，以应对突发工作负载。

私有解决方案的总拥有成本包括初始设置成本、持续维护、升级和能源消耗。但许多银行已经在这种基础设施上投入了大量资源，因为它们在近年来采用了机器学习能力。这使它们在与其他行业（例如法律行业）相比，可能在AI相关技术的成熟度上具有先发优势。

私有部署步骤

银行机构所需的私有部署类型将取决于其人工智能使用案例和数据需求。以下是一些快速入门的提示：

定义路线图

从明确的人工智能应用目标和未来12-18个月内期望的投资回报率开始。

评估硬件需求

不同的使用案例需要不同级别的计算能力。例如，简单的人工智能助手可能需要入门级GPU，而高容量文档处理则需要更强大、更高端的芯片。

优化治理

建立强有力的数据治理实践，包括审计跟踪和合规框架，以确保符合监管要求并赢得客户信任。

分层安全保护

即使在私有部署中，金融公司也可以通过额外措施来增强安全性，例如硬件安全模块和加密保护。

利用现有平台

具有预构建应用层的解决方案可以帮助组织实现更快的AI部署和采用。

预构建连接器和用户友好界面等功能可以立即提升员工生产力，而无需进行广泛的定制。在私有环境中设置这一切，可以更容易地简化集成，确保安全，并在保持完全控制的同时实现即时的生产力提升。

例如，North是一个安全的、隔离的AI工作空间，旨在加速受监管行业（如银行）的安全AI采用。它将LLMs、智能搜索和AI代理无缝集成到一个直观的平台中——在不妥协安全性或隐私的情况下提升生产力。

随着金融行业拥抱AI转型，私有部署为增长和创新提供了坚实的基础。

虽然基于云的解决方案在初始部署和可扩展性方面提供了更大的便利，但优先考虑对其AI模型和数据基础设施控制的机构将获得竞争优势，同时降低其风险，以应对监管变化、数据泄露和服务中断。

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