今天分享的是：2024金融行业智算解决方案

报告共计：32页

《2024金融行业智算解决方案》由青云科技发布，详细阐述了金融行业的数智化发展趋势、AI数字基础设施的选择、智算解决方案以及相关案例实践。

一、金融行业数智化发展趋势

金融行业正从业务数字化步入深度智能化阶段，云计算、大数据、人工智能等技术推动其运作方式和服务模式变革。金融行业数智化转型历经内部数字化、外部经营数字化和深度全面智能化三个阶段。大模型功能强大，具备多模态交互、上下文学习、推理、零样本学习和生成式AI等能力，在金融行业应用场景广泛，包括自动化程序、信贷审批、风险评估、投资组合管理、客户服务等。金融行业大模型应用呈现先内后外、从易到难、场景迁移的趋势，大模型与小模型将协同进化，多模态金融大模型将得到发展和应用，AI Agent将成为金融业信息基础设施。

二、如何选择AI数字基础设施

金融机构在选择AI数字基础设施的部署模式时，需考虑私有化部署、行业云部署和公有云部署。私有化部署适合对数据安全和合规要求高、有技术实力的金融机构；行业云部署由行业节点类金融机构建设，中小金融机构可作为使用者采用；公有云部署成本低、灵活性高，适用于互联网类金融企业或非敏感业务场景。鉴于数据隐私等要求，私有化部署仍是金融机构的主要选择，部分场景下行业云或公有云部署也有优势。青云科技在AI算力领域布局完整，提供多种服务模式，具有灵活多样、中立开放、自主可控、深入行业等优势。

三、金融行业智算解决方案

1. 金融GPU算力池化解决方案：针对金融行业高性能计算需求设计，通过整合GPU服务器构建资源池，实现资源统一管理和动态分配，降低运维成本和风险，提升资源利用率，支持金融行业各种AI应用场景。该方案兼容国内外主流GPU产品，具备异构GPU支持、GPU资源池化、资源管理调度、镜像仓库和模型服务等能力，具有高效资源利用、降低成本、提高业务效率和灵活扩展等优势。

2. 金融AI算力调度解决方案：为满足金融行业对AI算力的需求而设计，凭借高效算力调度、支持丰富AI计算框架和一站式解决方案的能力，助力金融机构实现智能化转型。该方案在GPU算力池的基础上，强化了数据管理和AI开发环境能力，提供分布式训练能力和一站式AI算力平台规划与设计服务，具有高效算力调度、全栈集成技术、灵活扩展和一站式服务体验等优势。

3. 金融智算行业云解决方案：旨在降低中小金融机构AI算力建设成本和技术门槛，通过共享AI算力资源实现科技普惠。该方案增强了算力运营能力，包括多种计费方式和运营能力，为中小金融机构提供智算行业云服务。该方案主要面向大型金融机构或金融关键行业节点机构，具有成熟的云服务运营体系、专业咨询服务和稳定可靠的运营支持等优势。

4. 金融AI应用解决方案：包括金融智能文档和金融编码助手。金融智能文档运用AI技术实现金融文档的自动化处理、风险智能控制、信息提取分析、知识智能管理和数据安全保护，提升业务效率、决策精度和客户满意度。金融编码助手以AI技术为核心，针对金融行业软件开发中的效率、质量和检索痛点提供解决方案，包括自动代码补写、代码解释与翻译、自动生成测试用例与注释、自动纠错与调优、RAG代码仓库与私有函数和统一交互界面等能力，提高风险管理和合规性、增强数据安全与隐私保护、提升业务敏捷性、提高代码质量并降低维护成本。

四、案例实践

1. 中国农业银行：面临传统运营模式挑战、客户体验提升需求、大规模节点管理挑战和组织架构复杂性等问题。采用青云AI智算平台构建总分一体化云边协同体系，实现统一管理、调度和监控，提升边缘计算效率。该方案构建了稳定性架构，实现大规模异构边缘节点自动化纳管，建立分布式可观测性体系和安全隔离能力，为全国430余家网点和40+业务场景提供边缘算力资源，提升客户体验、优化运营效率、增强数据挖掘能力和提升安全性。

2. 广发证券：面临算力资源不足、利用率低和管理复杂等挑战。采用青云GPU资源池化解决方案，实现GPU资源池化，支持一池多芯、异构算力资源池管理和多种AI框架，提升了算力利用率、业务响应速度和安全性。

3. 广西北部湾银行：在推进大模型项目中面临单卡GPU算力利用率低、资源动态分配能力不足和开源方案局限性等问题。携手青云科技打造AI模型训练平台，实现GPU资源的统一调度、灵活分配和弹性伸缩，提升了GPU共享能力、资源使用灵活性，兼容现有应用，支持国产芯片，提高了运维效率，弥补了开源方案的技术短板。

总之，青云科技的金融行业智算解决方案为金融机构提供了全面、可靠、灵活的支持，助力金融行业实现数智化转型和智能化发展。

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