金融服务领域的AI对性能和安全性提出了更高要求
AI正在推动银行和金融服务提供商的运营转型，简化客户体验、提升欺诈检测能力，并实现核心流程自动化。但这些创新也带来了新的风险，增加了分布式架构的复杂性，并使监管合规更具挑战。要维持客户信任，并遵守《欧盟人工智能法案》或美国相关联邦行政命令等不断演变的法规，需要采用可信且可扩展的应用交付与安全方法。
借助F5，领先的银行和保险公司能够快速部署、保护和扩展AI驱动的服务。F5 Application Delivery and Security Platform提供强大的AI模型保护、先进的API和应用安全，以及顺畅的多云编排，并将合规性和韧性融入其中。
F5助您加快采用AI，同时降低运营复杂性和风险，减少计划外停机时间。稳步推进AI转型，始终以账户持有人的信任为核心，从而安全地大规模提供个性化、合规且创新的金融服务。
AI正在推动根本性变革
银行和金融服务业常见的AI挑战
许多金融机构面临的一项重要运营挑战，是在混合云和多云环境中大规模提供可靠的低延迟推理，并确保模型交付可预测，因为性能问题会直接影响账户持有人的体验和评价。AI还会给API、数据管道和模型带来新的安全与治理风险。金融服务业受到严格监管，因此董事会、审计机构和监管机构要求任何AI赋能的服务都具备可验证的可追溯性和可解释性，并有完备的治理文档。
挑战
脆弱的AI管道导致停机
金融服务领域的AI用例（如财富顾问AI助手）依赖持续的数据流。然而，存储端点中断、过载或延迟激增可能导致管道故障，进而中止训练、微调和RAG流程。如果缺少适当的智能故障转移和动态流量管理解决方案，这些中断会造成GPU闲置、无法满足SLA，并延长模型交付时间。
金融服务AI系统治理复杂
金融服务机构无法集中了解其AI模型和智能体如何与用户及数据交互，因此面临风险。监管机构和审计人员要求AI系统的治理有据可查、可追溯且可解释，尤其是在涉及敏感数据、面向账户持有人的AI用例中。
AI攻击面中不断演变的安全风险
针对AI应用和智能体的威胁正呈指数级增长，金融服务领域尤为如此。在该领域，薄弱的数据丢失防护（DLP）或未经授权的数据流（例如与影子AI活动相关的数据流）可能导致敏感的客户和交易数据泄露。开放金融的发展也增加了复杂性，涉及与第三方共享账户持有人数据以及使用第三方AI系统，从而加剧欺诈、账户接管和监管处罚的风险。
探索企业级AI解决方案
AI数据交付
F5 BIG-IP为AI模型训练、微调和RAG数据摄取提供安全、高性能的统一入口。通过智能管理和保护数据集传输，企业可以确保各存储端点具备弹性可用性，保持松耦合以便灵活选择供应商，并优化实时流量。顺畅交付海量数据集，同时防止数据瓶颈、缓解安全风险，并确保AI工作流持续高效运行。
AI工厂负载均衡
借助部署在NVIDIA BlueField-3 DPU上的F5 BIG-IP Next for Kubernetes所提供的AI工厂负载均衡和安全功能，充分发挥GPU集群的效能。使用BIG-IP和NGINX管理流入训练、推理等AI工厂服务以及这些服务之间的流量，简化工作负载交付并降低延迟。优化资源使用，使GPU保持充分利用，从而更快、更经济高效地开展AI运营。
AI运行时安全
借助F5 AI Guardrails、AI Red Team、Distributed Cloud Services、NGINX和BIG-IP，保护AI应用、API、模型和数据。防止数据泄露并抵御不断演变的威胁，同时确保全面了解和控制AI模型与应用在不同环境中的交互方式。
AI多云网络
借助F5 AI多云网络解决方案，连接并保护分布式AI基础设施。F5通过集中管理来编排数据流并保护AI管道，确保混合云和多云环境中的顺畅运行、强大安全性与合规性，充分释放企业AI的潜力。
F5携手合作伙伴，简化AI应用生态系统并保障其安全。
F5与全球知名AI创新企业合作，建立技术联盟伙伴关系。我们携手提供集成、安全且简化的解决方案，为复杂的AI应用生态系统提供支持。
扩展
交付
释放高性能网络和安全能力，助力扩展宏大的AI项目
探索F5 AI参考架构，了解如何在混合多云环境中构建安全、可靠且高性能的AI基础设施。了解F5解决方案如何为模型训练和推理的数据摄取、优化AI网络等各个环节提供支持。让数据保持线速传输，并无缝扩展流量，实现端到端一致且经济高效的性能。
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F5 AI Reference Architecture 展示了贯穿整个AI管道的战略流量管理和关键安全控制点，涵盖Web和API入口、数据摄取、集群入口、LLM、模型推理、RAG工作流、数据存储及训练，有助于确保每个阶段都能快速、可靠且安全地运行。
AI数据交付
高性能、安全的数据摄取对于AI模型训练、微调和检索增强生成（RAG）工作流至关重要。当海量数据集从端点传输到存储系统并进入训练管道时，F5 BIG-IP可确保数据快速、可靠地流动，同时提供高吞吐量和强有力的保护。
AI工厂负载均衡
确保AI工厂中的每个GPU都能充分发挥潜力，避免闲置。通过将流量管理和安全功能卸载到DPU硬件，部署在NVIDIA BlueField-3 DPU上的F5 BIG-IP Next for Kubernetes可简化进出GPU集群的AI工作负载交付，从而充分提升AI基础设施的效率。
AI运行时安全
AI驱动的应用依赖稳健、安全的运行时环境，以防范模型滥用、数据泄露和传统攻击。F5通过Web应用和API保护（WAAP）解决方案，为AI应用提供端到端安全防护，并保护支持检索增强生成（RAG）和智能体工作流的API免遭滥用。F5 AI Guardrails和AI Red Team通过防止数据泄露和抵御不断演变的威胁，保护并治理AI应用、API、模型和数据，同时确保全面了解和控制AI模型与应用如何跨环境交互以及如何与AI治理控制措施交互。
AI多云网络
AI多云网络可简化AI/ML基础设施，在混合云和多云环境中安全连接应用，并增强AI模型的上下文感知能力。F5旨在优化检索增强生成（RAG）和分布式推理工作流，帮助企业轻松部署可靠、安全且可扩展的AI解决方案。
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