金融科技公司在数字化转型浪潮中面临特殊挑战：如何在严格监管环境下安全部署人工智能技术，同时维持创新步伐？Robinhood的经验提供重要参考，展示如何在不牺牲安全性前提下成功扩展大型语言模型（Large Language Model, LLM）应用。
金融服务业处理全球最敏感的个人数据：财务资讯。当人工智能技术进入此领域，数据安全与隐私保护成为首要考量。Robinhood作为金融科技创新先驱，同样面临严格监管框架内安全部署AI的挑战。
自2013年创立以来，Robinhood以提供免佣金交易服务闻名，成为首家完全于云计算服务托管的证券行。该公司AI及机器学习（Machine Learning, ML）平台使命明确：通过强大AI与ML抽象化赋予开发人员能力，同时为高端用户提供高端工具，专注简化从实验到生产流程。
此平台目前支持多项关键业务应用，包括诈骗调查、文件处理、代理工作流程、数据分析、文本转SQL功能、通信应用及市场推广内容生成等。安全设计始终是首要考量，Amazon Web Services（AWS）云计算架构提供坚实基础。
Robinhood每日有超过80名诈骗调查员需手动撰写超过300份案件结论，传统流程耗时30至60分钟，难以维持叙述一致性与品质。为解决此难题，团队导入由Amazon Bedrock预留输送量模式（Provisioned Throughput Mode）及Claude Sonnet模型驱动的解决方案，系统能于数秒内将调查员原始笔记转化为结构化结论草稿。
安全设计是此解决方案核心，团队实施多重防护机制：仅在表单变更时激活生成叙述按钮、限制每个浏览器工作阶段两次点击、鼓励调查员手动完善自动生成内容，并设立1至5分评分反馈机制持续改良系统。此人机协作模式大幅提升效率，同时确保人类专家对最终结果的监督，精准平衡自动化与安全性需求。
Robinhood的AI架构历经关键演变，反映金融企业在AI部署的成熟路径。初期采用Amazon Bedrock预留输送量模式提供专用模型单元，确保推论过程隔离性。团队更配置Amazon Virtual Private Cloud（Amazon VPC）端点，通过AWS PrivateLink在AWS网络内部安全传输所有流量。
此架构面临四项挑战：需提前数月预测流量模式并承诺固定模型单元数量、共享模型单元可能出现资源竞争问题、新LLM通常在随选API先发布，以及六个月承诺期限制采用多样模型的灵活性。
面对挑战，Robinhood转向更灵活架构——Amazon Bedrock随选API（on-demand API）。此转变由零日数据留存协议确保安全性，同时解锁更大弹性与扩展能力。特别值得注意的是Amazon Bedrock跨区域推论（cross region inference）功能：将分配配额在推论设置文件区域提高一倍、动态路由流量至多区域无需复杂客户端负载均衡，并在维持相同VPC安全性前提下，提供最佳可用性与增强高用量期间弹性。
Robinhood的LLM网关成为AI架构核心枢纽，兼容多种SDK处理输入翻译工作，验证字符大小等参数确保请求合规高效，所有请求和回应记录至脱机分析表，提供稳健审计关注能力。此设计让开发团队能使用偏好技术堆栈，同时通过中央化服务访问LLM。
考量金融服务的严格合规要求，网关内置个人可识别数据（Personal Identifiable Information, PII）过滤服务，运用Microsoft Presidio API自动侦测及编辑输入输出中的敏感数据。网关同时支持备用模型机制，当主要模型失效或超出容量限制时，系统无缝切换至次要备用模型，例如从OpenAI API转至Llama模型。
成本控制方面，网关自动计算每项请求成本，允许团队设置预算并按项目实施限制。此精细控制使Robinhood能在维持高性能同时，严格管理AI相关支出。
预期2025年，Robinhood计划进一步强化AI平台，创建让团队更快创新、更精准可靠的生态系统。团队正引入内置工具进行模型与提示分析，同时创建跨平台管理数据的统一框架，确保合规不阻碍创新。
网关将增强动态模型路由及微调选项功能，确保合适模型处理适当请求。批次推论渠道的推出将提升大规模任务处理性能，而提示游乐场（prompt playground）开发计划则提供安全实验空间，让团队能在生产数据上切换模型与调整参数。
Robinhood经验展示金融科技公司如何在严格安全要求下有效扩展AI应用。其LLM网关与架构演进过程提供宝贵参考模型，证明通过AWS云计算服务能创建既安全又灵活的AI基础设施。对任何考虑在金融领域部署AI技术的机构而言，此经验传递明确指引：安全与创新不必对立，通过精密架构设计，企业可兼得两者优势。在数据隐私与AI应用间取得平衡，不仅是合规需求，更是赢得客户信任的关键。
