• 机构：BNP Paribas
• 项目：LLM as a Service
• 时间：2026 年
• 类别：平台治理 / 生成式 AI 工业化 / 私有基础设施
• 来源：https://group.bnpparibas/en/press-release/bnp-paribas-provides-its-businesses-with-an-llm-as-a-service-platform-to-accelerate-the-industrialization-of-generative-ai-use-cases ↗

银行内不同实体、业务线和职能部门都在探索生成式 AI。如果每个团队单独接入模型，容易出现成本重复、合规不一致、数据隐私风险和工程能力分散。

BNP Paribas 部署内部 LLM as a Service 平台，为集团实体提供统一、安全的大语言模型访问接口。平台由集团 IT 团队运营，部署在集团数据中心和专用算力上，可接入开源模型、Mistral AI 模型以及未来基于内部数据训练的模型。

• 平台部署在 BNP Paribas 内部基础设施中，强调数据隐私和安全。
• 为各实体提供标准化、安全接口，模型可直接集成到工具和流程中。
• 初始测试阶段覆盖 Hello bank! 和集团总稽核等实体。
• 生成式 AI 也用于开发者代码生成、开发工具访问、AI 技术和 DevOps 链路集中入口。

• 建立统一模型接入层，把不同模型封装为可治理服务。
• 按业务用例配置模型、数据、权限、日志和监控。
• 高敏感业务优先使用私有化或受控部署。
• 让业务团队专注用例，平台团队负责模型、算力、安全和合规。

• 平台必须支持身份认证、权限控制、日志审计和数据隔离。
• 不同模型要建立适用场景和禁止场景清单。
• 成本治理同样重要：集中平台要防止无边界调用造成算力浪费。

画一个“银行 LLM 平台架构草图”：用户层、业务应用层、模型服务层、知识库层、审计监控层、风险治理层。