
服务概览
咨询前可先了解
适合对象
已有明确待改进流程,并清楚了解数据、隐私或部署限制的机构。
- HKBSCL 负责事项
- 使用场景审阅、模型及部署选择、应用程序构建和测试、获准集成、文件编制及支持规划。
- 时间安排
- 了解工作流程和集成要求后,分别估算需求探索、原型和生产部署时间。
- 收费依据
- 根据复杂程度、集成项目、部署环境、模型用量及持续支持需要提供定制报价。初步范围审阅免费。我们会在收到所需资料后,目标于两个工作日内发出书面报价。
- 您将获得
- 具明确范围的解决方案建议;如正式委托,则包括约定的工作流程、测试、交接资料和支持安排。
- 您需准备
- 现有工作流程、用户、输入样本、预期输出、审批节点、所涉系统,以及数据所在地或隐私规则。
- 最终决定者
- 您的机构负责批准工作流程,并继续承担审阅 AI 输出的责任。模型及平台供应商控制其自身服务。
更多详情
- 您将获得
- 具明确范围的解决方案建议;如正式委托,则包括约定的工作流程、测试、交接资料和支持安排。
- 您需准备
- 现有工作流程、用户、输入样本、预期输出、审批节点、所涉系统,以及数据所在地或隐私规则。
- 最终决定者
- 您的机构负责批准工作流程,并继续承担审阅 AI 输出的责任。模型及平台供应商控制其自身服务。
您的下一步
请说明希望改进的工作、所用数据、现有系统及数据可在哪里处理。我们会回复适用性初评和需求探索建议。
可一并了解的相关服务
以下链接有助把目前主题连接至相关公司、税务、银行及合规支援;内容不能取代就实际情况取得的专业意见。
把 AI 转化为实用商务工具
从真实工作流程出发,在可减少重复工作、改善信息存取或提升团队回应一致性的环节采用 AI。
内部知识助手
文件及数据流程
内容及客户运营
工作流程自动化
按工作负载选择合适模型
根据工作流程、数据处理、语言及部署要求,集成 OpenAI、GLM、Qwen、Kimi 及 MiniMax 的指定模型与服务。
- OpenAI
GLM
Qwen
Kimi
MiniMax
所列供应商仅代表可评估的集成选项,并非合作伙伴声明。供应情况、授权、地区访问、收费及数据处理条款会因供应商及项目而异。
根据数据边界选择部署方式
根据数据敏感程度、所需集成、性能、预算及运营责任,选择合适架构。
托管式 AI 集成
在供应商数据处理条款可接受的适用流程中,通过托管 API 连接指定的托管模型服务。
私有云或 VPC 部署
把应用组件部署于受控云端环境,设置指定网络、访问、日志及存储控制。
本地或内部部署 AI
在评估模型授权、硬件、安全及支持要求后,把适用且可部署的模型运行于客户控制的基础设施。
规划跨地区 AI 服务可用性
评估各运营地区可依法使用的 AI 服务,并设计获授权的路由、故障切换及数据所在地控制。我们不协助规避供应商条款、制裁、适用法律、访问控制或技术限制。
供应商与地区评估
按市场审查服务可用性、账户资格、授权、使用条款及部署选项。
合规路由与故障切换
仅通过获授权的端点和地区处理工作负载,并在服务不可用时切换至合规的备用模型。
数据所在地与治理
确保存储、处理、日志及保留安排符合企业政策及适用的数据所在地要求。
面向隐私敏感及受监管行业的专属 AI 部署
面向法律、会计、医疗、金融、家族办公室及其他高保密业务,我们可根据更严格的数据处理要求,设计专用应用及适用的私有部署方案。
- 数据所在地、用户权限及保留期限要求
- 网络隔离、加密及受控系统集成
- 审计日志、备份及事故响应要求
- 仅向每个工作流程提供所需数据的专用应用
隐私及合规边界
私有或本地部署可减少数据暴露,但部署方式本身不能保证符合 PDPO、GDPR 或行业规定。最终控制取决于数据分类、模型授权、供应商设置、遥测、备份、集成、基础设施及适用要求。
从应用场景到持续支持的部署
评估
界定工作流程、用户、来源数据、预期结果、审批点及隐私限制。
选择
比较适用模型,并选择托管、私有云或适用的本地架构。
构建及测试
构建应用、连接已批准数据源,并测试质量、访问、失败情况及人工复核。
部署及支持
按约定推出方案,提供文档、监控、权限管理及持续改进支持。
常见问题
了解工作流程及数据边界后,再选择模型及部署方式。
可以集成 OpenAI、GLM、Qwen、Kimi 及 MiniMax 吗?
我们可评估集成这些供应商的指定模型与服务。最终选择取决于功能、语言、供应情况、授权、地区访问、成本及数据处理要求。
所有列出的模型都可以本地部署吗?
不可以。本地部署仅适用于授权及技术发布允许、并符合项目硬件及运营要求的模型;托管式供应商服务属于另一部署选项。
私有化部署是否等同于 AI 系统已经合规?
并不等同。私有部署可支持更严格的数据边界,但合规仍取决于整体设计、运营控制、合同、数据流、行业规则及机构实际使用方式。
已有想改善的业务流程?
告诉我们希望改善的工作、所使用的数据,以及数据可在哪里处理;我们可协助界定实用 AI 应用及部署方向。
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