Altyapı · Finans
Finans için kurum içi LLM altyapısı
Finans kurumlarında sorun modelin yeteneği değil, verinin nereye gittiğidir. Zero-Shot hassas veriyi kurum içinde tutan, hangi isteğin nereye gittiğini kural olarak uygulayan ve her çağrıyı denetim için kaydeden çıkarım katmanları kurar. Maliyet birim bazında raporlanır.
Ne kuruyoruz
- 01Veri sınıfına göre yönlendirme: hassas istek yerel modele, diğerleri buluta
- 02Kurum içi donanımda açık ağırlıklı model çalıştırma ve ölçekleme
- 03Her çağrının denetim kaydı: kim, hangi veriyle, hangi modele
- 04Ekip ve ürün bazında kota, hız sınırı ve maliyet raporu
- 05Kesinti ve sağlayıcı değişimi senaryolarının provası
Nasıl ilerliyor
01
Veri sınıflandırması
Hangi veri sınıfı hangi modele gidebilir, yazılı hâle getiriliyor. Bu tablo kurulumun temeli; teknik iş ondan sonra başlıyor.
02
Geçit ve kayıt
Bütün çağrılar tek kapıdan geçiyor ve kaydediliyor. Denetim ekibi bu kaydı bağımsız okuyabiliyor.
03
Yerel model kurulumu
Hassas sınıf için kurum içi model ayağa kaldırılıyor, kalite bulut modeliyle aynı set üzerinde karşılaştırılıyor.
04
Dayanıklılık provası
Sağlayıcı kesintisi ve donanım arızası senaryoları deneniyor; yedek yolun gerçekten çalıştığı gösteriliyor.
Neyi ölçüyoruz
- Yönlendirme kuralı ihlali sayısı (hedef: sıfır)
- Denetim kaydı bütünlüğü — kayıtsız kalan çağrı sayısı
- Yerel model ile bulut modelin aynı değerlendirme setindeki farkı
- İstek başına maliyet ve ekip bazında dağılım
- p95 gecikme ve kesinti sırasında ayakta kalma süresi
Ne zaman uygun değil
Bu katman altyapı işidir; müşteriye yönelik karar üreten, kredi veya risk kararı veren sistem kurmuyoruz. Model hacmi düşükse de kurulum gereksiz karmaşıklık getirir.
Sık sorulanlar
Veri gerçekten kurum dışına çıkmıyor mu?
Hassas sınıf için evet: o istekler kurum içi donanımdaki modele gidiyor, dış ağa çıkmıyor. Bu davranış yönlendirme kuralında tanımlı ve ihlal sayısı ayrıca ölçülüyor. Hangi sınıfın nereye gittiği kurulum öncesi yazılı olarak onaylanıyor.
Denetim için hangi kayıtlar tutuluyor?
Her çağrı için isteği yapan sistem/kişi, veri sınıfı, hedef model, gecikme ve maliyet kaydediliyor. İstek içeriğinin saklanıp saklanmayacağı kurumun politikasına göre belirleniyor; saklanmadığı durumda da meta kayıt tutuluyor.
Açık ağırlıklı modeller yeterli mi?
İşe bağlı. Belge özetleme, sınıflandırma ve iç arama gibi işlerde çoğu zaman yeterli; karmaşık akıl yürütmede fark açılıyor. Bu farkı iddia olarak değil, sizin değerlendirme setiniz üzerinde ölçüm olarak veriyoruz.
Aynı sektörde diğer işler
Diğer hizmetler
Bu konuda yazdıklarımız
- Yapay zekâ ajanı projeleri neden başarısız oluyorDemo'da etkileyici çalışan ajanlar gerçek kullanımda neden duruyor? Araç tasarımı, hata toparlama, insana devretme ve maliyet tavanı üzerine dört gözlem.
- Kurumsal veriyi yapay zekâya vermek güvenli miŞirket verisi bir dil modeline gidince ne oluyor? Sağlayıcı sözleşmeleri, eğitime kullanım, KVKK, yurt dışına aktarım ve kendi sunucunuzda çalıştırma.
- LLM faturası nasıl öngörülebilir hâle gelirYapay zekâ maliyeti neden ay sonunda sürpriz olur, nasıl kontrol edilir: model kademelendirme, prompt önbelleği, çıktı uzunluğu ve istek başına tavan.
Son güncelleme: 2026-09-05
Bu işi konuşalım
Ne yapmak istediğinizi yazın, iki gün içinde kimin bakacağını ve nasıl ölçeceğimizi söyleyelim.