统一连接算力与模型
统一接入企业自有算力、国产算力、云端算力和不同大模型，根据业务需求灵活选择资源。
- 提高利用率
- 按需扩展
- 避免厂商锁定
隐私保护推理技术
为金融级数据安全而生的 AI 基础设施
清秀科技为金融机构和大型企业提供安全、合规、可落地的 AI 基础设施。通过自主研发的隐私推理技术，企业可以调用云端大模型与算力，同时避免将原始业务数据直接暴露给云端服务商。
$原始数据不出域，AI 能力按需使用。
- 隐私推理
- 共享算力
- 多模型接入
- 企业 AI 应用
AI 基础设施成本降低
90%
数据隐私 · 保障用户数据隐私与主权，符合各地监管要求。
原始数据始终留在本地，云端仅处理不可还原的中间信息，确保数据全程可控并满足金融行业合规审计要求。
速度 · 缩短 AI 应用上线周期，加快业务创新。
通过统一算力接入与开箱即用的隐私推理组件，团队无需从零搭建基础设施，即可在数周内完成从概念验证到业务上线。
经济 · 让中小金融机构获得先进 AI 能力。
共享算力与按需付费模式降低了先进 AI 能力的使用门槛，让资源有限的中小机构也能获得与大型机构同等的技术能力。
开放模型 · 支持最新主流开源大模型。
持续适配主流开源大模型的最新版本，企业可按业务需求自由选择、随时切换，避免单一厂商锁定。
企业挑战
企业拥有数据和业务，却难以安全、高效地使用 AI
AI 建设不只是采购 GPU 或接入一个模型。真正的难点，是算力、成本、安全与业务之间长期彼此割裂。
01
算力资源分散
不同部门、数据中心、云平台和芯片环境相互割裂，资源难以统一管理和调度。
02
GPU 投入高、规划困难
采购成本高、更新速度快，容易买多闲置、买少不够，也难以应对业务高峰。
03
异构环境适配复杂
不同 GPU、国产芯片、模型框架和工具链之间兼容性不足。
04
敏感数据不能直接上云
安全与合规要求限制企业直接使用公网模型和普通公有云算力。
05
成本与使用过程不透明
难以统计不同部门、模型、项目和业务的资源消耗与投入产出。
06
有算力，AI 仍难落地
模型还需要连接企业数据、知识库、智能体、文档和业务流程。
企业缺少的往往不是一个模型，而是一套连接算力、安全与业务的完整 AI 基础设施。
解决方案
一套基础设施，连接算力、模型、安全与应用
清秀科技在企业业务系统与外部 AI 资源之间建立可信连接，让资源可管理、数据受保护、成本可衡量、应用能落地。
安全使用外部 AI
通过部署在企业内部的可信应用节点保护原始输入。云端只处理不可直接识别的中间信息，最终结果在企业本地完成还原。
- 原始数据不直接出域
- 安全调用外部模型
- 释放弹性算力
统一治理成本与运行
统一管理模型调用、用户权限、Token 消耗、推理时长、运行状态和审计日志。
- 部门与项目成本核算
- 监控与告警
- 全流程审计
将 AI 接入业务
进一步连接企业知识库、智能体、文档智能和业务工作流，让算力和模型真正进入生产场景。
- 企业知识库
- AI 智能体
- 文档智能
- 流程自动化
整体架构
企业业务系统
- 客服
- 风控
- 合规
- 审批
- 知识管理
- 文档处理
清秀可信 AI 基础设施
- 隐私推理
- 模型路由
- 身份与访问控制
- 用量计量
- 监控与审计
- 企业 AI 应用平台
算力与模型资源
- 企业私有算力
- 国产算力平台
- 共享算力
- 云端大模型
- 行业模型
安全与交付
安全经过权威检验，交付直至业务上线
从权威机构检验到兼容部署与持续运维，安全与可运营性贯穿每一个环节。
U 型隐私推理软件已完成国家金融科技测评中心（BCTC）与中国泰尔实验室的权威测评认证。
测评认证报告
国家金融科技测评中心（BCTC）· 隐私安全专项测评
报告编号 SYDZ261TL1TP（U 型隐私推理软件 v2.1.0）
中国泰尔实验室 · 安全测评
报告编号 25V01Y000896-001
已通过验证
- 01
隐私原生技术
隐私保护从推理架构开始设计，覆盖设备认证、加密通信与权限控制，而非后期叠加的功能。
- 02
灵活兼容与部署
支持企业服务器、虚拟机、私有云、容器和主流国产软硬件环境。
- 03
从规划到业务上线
提供需求评估、架构设计、平台部署、应用建设、测试培训和持续运维。
- 04
持续运营与响应
上线后提供运行监控、版本升级与安全响应，保障平台长期稳定运行。