服務存儲設計模式：Cache-Aside模式
Cache-Aside模式一種常用的緩存方式，通常是把數據從主存儲加載到KV緩存中，加速后續的訪問。在存在重復度的場景，Cache-Aside可以提升服務性能，降低底層存儲的壓力，缺點是緩存和底
近期，AI 大模型成為金融機構熱議的焦點話題。金融行業擁有海量數據資源，為大模型的落地應用提供了理想環境，但同時也面臨著數據安全、合規等諸多挑戰。作為國內領先的人工智能和隱私計算企業，同盾科技積極參與《面向大模型訓練與推理數據保護的可信執行環境技術要求》標準的制定，為金融大模型的規范化、標準化發展貢獻力量。
該標準由中國信通院云計算與大數據研究所牽頭，同盾科技聯合多家金融機構和科技公司共同參與。標準從數據工程、模型訓練、模型推理、硬件加速和安全性等多個維度，對大模型訓練和推理場景中的可信執行環境提出明確技術規范，有利于提升大模型在金融領域的可用性、性能和安全保障。
在標準制定過程中，同盾科技積極分享了其在隱私計算和金融大模型領域的先進技術和實踐經驗，將自身積累的知識融入標準框架。同盾科技自主研發的知識聯邦技術框架體系，能夠有效解決大模型在金融場景中的數據隔離、安全合規等難題，為金融機構安全、合規地應用大模型提供了可靠的技術支撐。
多年來，同盾科技一直深耕人工智能與隱私計算領域，已申請有效發明專利近 400 件，主導并參與了多項國際、國家、行業和團體標準的研制和修訂工作。同盾科技專注于決策智能先進技術研發和應用，形成了 "智邦" 和 "智策" 兩大平臺，在金融風險管理等場景中發揮著重要作用。
2022 年 10 月，同盾科技獲科技部批復建設“智能金融風控國家新一代人工智能開放創新平臺”，是國內金融風控領域唯一獲此殊榮的高科技企業。目前，同盾科技已為 400 多家銀行提供了包含風險管理、反欺詐、營銷、數據安全管理等多個領域的解決方案，助力銀行優化決策效率，改善用戶體驗。
隨著金融行業數字化轉型的不斷深入，金融大模型的發展迎來新的機遇和挑戰。未來，同盾科技將繼續發揮自身在人工智能和隱私計算領域的技術優勢，積極參與行業標準制定，為金融大模型的規范化、標準化發展貢獻力量，助力金融行業實現高質量發展。
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