AI AGENT SOLUTION
大模型与智能体本地私有化部署
大模型选型、私有化部署、企业数据接入与智能体落地的整体交付：数据不出域、评测集验收、持续维护。可信金科八年金融级本地化部署经验，交付含源码与文档。
大模型与智能体本地私有化部署是可信金科 AI 服务线的底座能力：为企业在自有环境内完成大模型与智能体的部署落地，数据不出域、系统可审计、效果可验收。
交付内容
- 场景诊断与选型：识别真正值得上 AI 的环节，按场景/预算/数据敏感度选择模型与部署架构；
- 环境部署：推理服务、向量库、应用层的完整安装配置，对接企业既有系统与账号体系；
- 数据接入：企业文档、业务数据的清洗入库，构建私有知识层；
- 安全工艺：业务评测集、输出围栏、审计留痕三件套，上线前验收、上线后回归；
- 持续维护：提供部署后的模型升级、知识更新与规则调优订阅服务。
可信金科具有八年金融机构本地化系统交付经验，交付包含源码、文档与培训；该工程标准同样应用于 AI 部署项目。
交付形态本地/私有云部署的智能体应用软件
数据归属纯软件交付，数据永远归客户
选型范围主流开源/国产大模型，按场景与预算选型
本地化经验八年金融机构本地化部署交付史
- 合规边界清晰：数据不出域，个保法/数安法责任边界清晰
- 合同形态成熟：延续八年金融机构本地化部署的交付与合同模式
- 持续维护：提供部署后的知识/规则包订阅式更新，模型升级持续跟进
- 评测集验收：以业务评测集为验收依据，效果可度量、可回归
FAQ
常见问题
私有化部署一定要很贵的 GPU 吗？
不一定。经场景诊断后按需选型：知识问答类场景采用中小参数模型加量化方案即可满足，一台推理服务器起步；需要更强推理能力时，再评估更大配置或云端模型加本地数据的混合架构。
模型更新那么快，装完会不会马上过时？
服务包含持续维护：模型版本升级、知识库更新与效果回归均纳入订阅服务。架构上模型层与应用层解耦，更换模型无需重做系统。
为什么选你们而不是大厂？
大型厂商的私有化方案主要面向大客户，起步价格与响应速度对中小机构不友好。可信金科以金融级工艺（评测集/围栏/留痕）完成中小规模交付，决策链短、响应快，并提供部署后的持续维护。
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