2024金融行业智算解决方案

懂客户更懂云上金融创新 CONTENTS目录 》 如何选择AI数字基础设施 金融行业数智化发展趋势 03金胜行业数智化转型历程04AI大模型在金融行业的应用与发展05金股行业智算挑战与机遇 选择合适的部署模式08选择青云的理由 案例实践 金融行业智算解决方案 23中国农业银行25广发证券27广西北部湾银行 12金融GPU算力池化解决方案14金融AI算力调度解决方案金融智算行业云解决方案金融AI应用解决方案 金融行业数智化发展趋势 FINANCIALINDUSTRYDEVELOPMENTTREND OF DIGITALIZATION AND INTELLIGENCE QINGCLOUDFINANCIALINDUSTRYCOMPUTINGSOLUTIONS 金融行业正在经历一场深刻的变革，从业务数字化逐渐步入深智能化阶段。随着互联网技术的不断进化和替及，金融行业也在不断地探系和应用新技术，以实现业务的数字化与智能化。在这一进程中，云计算、大数据、人工智能等技术正在逐步改变着全融行业的运作方式和服务模式。特别是AI大模型的出理，为金融行业带来了无限可能，推动着金融行业向智能化、自动化与个性化的方向发.展。 金融行业数智化转型历程 内部数字化 金融行业在内部性行业务的计算机处理、金融数据的入网与联网，建立起数宇化处理业务的基础设距，统一和规范了内部业务处理滤程，提高了业务处理效率。 外部经营数字化 随着移动互联网与移动智能设备的普及，金融行业开始通过线上响应，实现客户随时随地办理会融业务的需求。这一转变进一步扩大了金融行业的经营群体和业务受体，提高了经营效率。 深度、全面的智能化 在人工智能、区块链、云计算、大数据等全融科接技术的推动下，全融行业开始进入深度、全面的暂能化阶段。暂能风控、信贷审批模型、信用分析系统、智能机器人客服等应用趋来超广泛，成为金融行业数智化转型的重要方向。 大模型在金融行业的应用与发展 大模型功能强大 大模型以其强大的内容例作和人机交互能力，支持文宇、图片、视等多模态交互。同时，大模型还具备强大的上下文学习能力(In-Context Learning，篇称ICL)，能够根据上下文信息理解用户的意图和需求，此外，大模型还具备推理能力，能够通过一系列中间推导过程的思维链(Chain-ol-Thought，简移CoT)实现数学推理、常识推理等复杂任务。零样本学习(Zero-Shot Learning）和生成式AI等技术的运用，使得大模型能够处理来见过的数据和任务，展现出强大的适应性和可扩展性。 数智化场景应用广泛 大模型在金融行业的应用场景广泛。大模型可以自动化和优化程序，承担商业银行中的行政管理、日常韩助决策等工作。大模型还可以在信贷审批、风险评估、投资组合管理、市场分析等关键业务活动中发挥重要作用，提高决策的准确性和效率。此外，在客户服务、个性化产品推荐和员工招聘等活动中，大模型也能够发挥更加具有创造性和吸引力的作用。 金融行业大模型应用趋势 金融行业大模型的应用正量现出以下几个趋势： 先内后外、从易到难、场景迁移 金融机构首先会在内部场景中应用大模型，逐步扩展到外邵场景，实现金融业务的全面智能化： 大模型与小模型协同进化 随着技术的不断发展，大模型与小模型将实现协同进化，共同推动金融行业的智能化升级。 多模态金融大模型的发展与应用 多模态金融大模型将能够更好地处理金融领短的复杂问题，为金融机构提供更加全面、高效的服务。 AIAgent*成为金融业信息基础设施 AlAgent作为一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，特成为金融业信息基确设施的重要组成部分，推动金融行业实现智能化转型。 金融行业智算挑战与机遇 金融行业在智能化转型中面临着诸多挑战，如技术更新选代快、数据安全和隐私保护、监管政策变化等。然面，随着大模型技术的不断发展和应用，金融行业也在不断地探索和创新，以实现更加智能化、自动化和个性化的服务。 面临的排战 技术更新送代快 数据安全和隐私保护 监管政策变化 在数智化转型过程中，金融机构需要确保客户数招的安全和隐私，防止数据滤露和湿用。 金融行业的监管政策不断变化，金融机构需要时刻关注政策动内，确保业务合规。 金融行业需要不断跟进新技术的发展，以适应快遵变化的市场需求。 智能化转型带来的机遇 提升业务效率 智能化转型能够大幅提高金融业务的处理效率和准确性，降低运营成本。例如，智能风控系统能够实时识别潜在风险，提高信贷审批效率；智能客服系统能够24小时不问断地为客户提供服务，提高客户满意度。 优化客户体验 智能化转型能够为客户提供更加更捷、个性化的服务体验。例如，通过智能按顾系统，客户可以庆得全天慢、个性化、低门槛的投资建议；通过智能支付系统，客户可以享受更加安全、更捷的支付服务。 创新服务模式 智能化转型为金融行业带来了新的服务模式和创新机会。例如，利用大模型技术，金融机构可以开发新的金融产品和服务，满足客户的多样化需求通过区块链技术，可以实现去中心化的金融交易和清算，提高金融系统的效率和安全性。 如何选择AI数字基础设施 HOWTOCHOOSEAI DIGITAL INFRASTRUCTURE QINGCLOUDFINANCIALINDUSTRY>》>COMPUTING SOLUTIONS 选择合适的部署模式 蓬于个人隐私保护和数据不出域等相关要求，私有化部署仍是金融机构部署大模型的主要选择方式。对于不涉及数据保密性的场景：比如证券公司基于公开数据生成投资策略及研报援写，行业云或公有云部署具有一定优势。 选择青云的理由 北京青云科技股份有限公司（筒称：青云科技，股票代码：698316)，是一家技术领先的企业级云服务商与致字化方案提供商。自2012年创立以来，坚持核心代码自研，以预尖的技术实力见长，构建起端到期的数字化解决方案，全直布局AI算力与服务生态，持续打造云原生最佳实践，以中国科技服旁数字中国。青云科技自2014年开始布局混合云市场，无缝打通公有云和私有云，交付致功能与体验的混合云，并于2021年3月登陆上交所科创板，被移为“混合云第一股。 青云科技坚持自主创新、中立可靠、灵活开放的理念，立是企业现实需求，围绕“数宇化、AI算力、信创、云原生四大场景；打造核心业务线，帮助企业构筑坚实的致字基石，实现全场景自由计算。 当AI成为数宇经济的创新驱动力、算力成为社会发展必不可少的关键生产力之时，青云科技艳先布局，全西开展AI算力云服务、AI智算平台等业务，携手AI产业生态合作伙伴，让AI真正能释放出业务价值。 AI智算平台 打造智算中心的建设与运营新模式，像管理本地资源一样管理AI基础设施。 对AI算力进行动态监控调整，以满足不同业务的需求，提高AI算力的整体使用效率和管理效率，已在国家超算济南中心等算力中心成功落地并投入使用。 AI算力云 面向人工智能场景的资源与服务，实现云上开发与训练。 包括AI裸全属GPU主机、AI训练集群、并行文件存储、顿像仓库在内的AI专用产品，实现租户隔离，满定安全、可靠的云上开发与训练需求。 在当今金融行业的数智化转型大潮中，选择一个可靠的合作快伴至关重要。青云科技凭借其深厚的行业经验、创新的技术能力和丰富的产品矩阵，为金胜机构提供了全面、可靠、灵活的解决方案，成为金融数智化转型的坚实基石。 青云助力300+金融机构云上创新，包括3家大型国有商业银行、12家股份制商业银行、百余城镇商业银行、TOP5保险机构、60+证券机构等。@ 灵活多样 青云在AI算力领拥有完整面领先的布局，产品架构一致，因此青云不仅提供传统的算力公有云服务及算力租赁服务，还具备构建专属云、私有云的能力。从3节点的小型私有云到上千节点的大型集群，青云都能轻松应对，确保金慰机构能够根据自身的发展阶段和业务特点，选择最适合自己的AI算力服务模式。 中立开放 青云解决方案采用检揭合架构，提供开放的API接口和SDK，不与硬件绑定，可OEM。同时，支持公私混托、多种部署方式和多元异构为会胜机构提供了极大的灵活性和可扩展性，此外，青云还积极与开源社区和AI生态伙伴合作，共同推动全融行业的创新发展。 自主可控 青云科技核心代码100%自主研发，积极适配国产自主可控生态，包括CPV、GPU、DPV、NPU、操作系统、国产应用等。青云拥有经过大规模金融行业实践检验的全云能力，与100+国产合作伙伴完成产品兼容互认证。这使得金融机构在选择青云科技时能够轻松应对数智化转型及信创技术双重挑战，快速实现业务创新。 深入行业 拥有十余年金融行业云计算平台建设经验，全面支持金融数智化场景创新与信创技术实践。已部署的金融云项目，需盖金融监管、银行、保险、证券行业的数百家全融机构，包括中国人民银行、中国银行、农业银行、招商银行、光大银行、泰康保险、中金公司、易方达等头部金融机构。 首批入选（金胜信创解决方案（第一批）》 金融行业智算解决方案 QINGCLOUDFINANCIAL INDUSTRYCOMPUTING SOLUTIONS QINGCLOUDFINANCIAL INDUSTRYCOMPUTING SOLUTIONS 金融GPU算力池化解决方案 88概述 GPU池化解决方累是针对金融行业高性能计算需求而设计的解决方案。读方案通过整合多台GPV服务器，构建一个高效共享的GPU资源池，通过资源管理和调度系统，实现GPU资源的统一管理和动态分配。这不仅降低了金胜机构的运维成本和风险，还大幅提升了GPU资源的利用率，灵活支持金融行业中各种不同场景的GPU计算需求，轻松应对金融机构对于数据处理、RAG优化和模型推理等AI应用的排战。 痛点 解决方案介绍 GPU算力池化解决方案通过集中管理多台同构或异构GPU服务器，形成GPU资源池。该资源池通过资源管理和调度系统，实现GPU资源的统一管理和动态分配。方案主要提供以下几个能力： 兼容国内外主流的GPU产品，如英伟达、海光、昇雷、寒武纪、海飞科、天数智芯等，满足多样化需求。 异构 GPU 支持 将多台GPU服务器集中部署，形成GPU资源池。通过虚拟化技术将物理GPU转化成多个vGPU，实现资源的灵活分配，可分配给多个应用任务使用，支持构建专属资源池和共享资源池， GPU 资源泡化 通过先进的资源管理和调度系统，实现GPU资源的统一管理和动态分配，包括算力纳管、算力迪化、算力切分、算力监控等功能，降低管理复杂性，提高资源利用率。 安源管理调度 提供深贯学习常用筑像，在平台进行代码开发、模型训练时可以通过镜像快速构建运行环境。同时还提供自定义缺象管理功黄，支持用户根据基征镜像或Dockerlile自主开发频像、管理频修版本、在线构建。 锦像仓库 支持用户在模型广场选择模型进行快速部署，提供模型推理服务。模型广场提供常用的开源模型，如LLama系列、ChatGLM、Baichuan等。支持用户快速部署采购自第三方的或者自建的模型镜像，并且对外提供在线推理服务。 模型股务 适用场景 主要针对GPV服务器节点量较少，以推理服务需求为主的各类A应用场景，如风险评估、交易分析、客户画像等。 解决方案优势 根据业务需求灵活调整GPU资源池规模，满足不断变化的AI应用需求。 借助镜像仓库和模型广场，快速交付模型服务，提升业务处理效率。 金融AI算力调度解决方案 88概述 随着人工智能技术的不断发展，尤其大语言模型等AI技术的快速善及，金融行业对于AI算力的需求日益增长。为了满足金融行业在营销、客户服务、投研投顾、风控、交易分析等领域对留能应用的高算力需求，青云金融AI算力调度解决方案无借高效的算力调度、对丰富AI计算框架的支持，以及通盖分布式模型训练、在线推理等一站式解决方累的能力，助力金融机构在激烈的市场竟争中脱频而出，实现智能化转型的飞跃。 ?痛点 解决方案介绍 青云