大模型AI运维落地:运用大模型相关技能(Prompt Engineering、RAG、Agent开发等),搭建AI驱动的运维体系,应用于互联网财产险核心业务系统(投保、理赔、风控、数据管理等)的日常运维、故障排查、性能优化,提升运维自动化效率,将故障定位、告警处置等时间大幅压缩,降低人工运维成本。
安全防护体系搭建:结合金融科技行业监管要求(银保监会相关规定)及互联网财产险业务特点,运用大模型技术构建智能化安全防护体系,覆盖网络边界、数据安全、应用安全、模型安全等领域,防范数据泄露、漏洞攻击、Prompt注入等安全风险,保障客户信息及业务数据安全。
互联网财产险业务适配:深入理解互联网财产险业务流程、核心场景(如车险、意外险、家财险线上承保与理赔)及风险点,针对性设计AI运维与安全方案,确保运维安全工作与业务场景深度贴合,满足业务合规与风险管控需求,落实核心风控独立有效要求,杜绝核心业务环节过度委托风险。
大模型安全与运维优化:跟踪大模型技术(轻量化模型、多模态融合等)及金融科技、互联网财险领域运维安全新技术、新漏洞,持续优化AI运维工具与安全防护策略,定期开展安全演练与运维复盘,提升体系韧性;负责大模型应用的安全评测、漏洞挖掘及修复落地,防范模型幻觉、越权调用等问题。
合规与审计落地:配合合规部门,落实国家网络安全等级保护、金融数据安全、AI业务合规备案等相关要求,运用大模型技术辅助完成权限审计、日志分析、合规检查等工作,输出审计报告,确保业务全流程可回溯、可监管,符合互联网保险业务监管办法及相关通知要求。
跨团队协同:与业务、开发、数据团队密切配合,梳理业务需求,推动AI运维与安全方案的落地执行;提供大模型AI运维与安全相关的技术支持和培训,提升团队整体技术能力。