基于AI大模型的金融数据中心智能网络运维应用研究报告

北京金融科技产业联盟2025年9月 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 编制委员会 主任： 聂丽琴 编委会成员： 张志鹏袁宁王立波秦京高娅楠王辉王武伟 编写组成员： 黄海杜金鑫张浩文史小南朱桂博潘玲蓉邱健康吴一娜卢薇青汪旭陈太尚钱振兴戴佳恩韩泽瑞朱永恒许鹏举张倩倩时雨萌谢诗阳王慧娟吴朱亮程菲王东许建于浩王仲宇高明陈小龙刘佳张帆李沣展杨静涛 编审： 黄本涛周豫齐 参编单位 北京金融科技产业联盟秘书处中国邮政储蓄银行股份有限公司中国工商银行股份有限公司中国农业银行股份有限公司中国银联股份有限公司中国联合网络通信集团有限公司华为技术有限公司 摘要 金融业是国家探索人工智能创新应用的重点行业，自《金融科技发展规划（2022—2025年）》发布以来，各大金融机构认真贯彻落实中国人民银行关于深化运用人工智能技术的总体部署，已取得了一些重要成果。网络是金融数字化转型的通信“高速公路”，亟须加速数字化、智能化能力建设，适应新时代金融业务的要求。为及时总结人工智能大模型在网络运维中的经验和创新思路，探索下一步演进方向，特编制本报告，旨在为金融机构持续深入推进人工智能在网络领域的应用提供参考。 本报告探讨了AI大模型在金融网络运维智能化中的关键作用，构建了网络运维大模型的总体架构，重点分析了全网数据智能问答、日志分析、告警自动研判、应急排障自动处置、配置智能仿真等典型应用场景及核心技术，展望了未来发展趋势，并通过典型案例实践验证了大模型在提升运维自动化与智能化水平方面的显著成效，为行业落地提供了重要参考。 关键词：运维大模型、知识库、智能问答、告警研判、智能仿真、日志分析 目录 （一）战略意义........................................1（二）政策推动........................................2（三）标准引导........................................4 二、网络运维大模型总体架构................................................................4 （一）设计原则........................................5（二）应用架构........................................6 三、网络运维大模型典型应用场景........................................................8 （一）建设网络运维知识库，降低网络运维经验门槛........9（二）构建运维数据一体问答，促进全网运维高效查询.....12（三）理解设备命令回显，提升非结构化数据处理能力.....13（四）实施日志智能压缩与溯源，解决日志风暴难题.......16（五）使能网络告警工单自处置，达成告警自动研判.......18（六）探索复杂故障智能推理，推进应急排障自动化.......20（七）构建全网智能仿真，降低网络变更风险.............23 四、问题与展望.......................................................................................26 （一）网络运维大模型现存问题.........................26（二）网络运维大模型未来展望.........................28 （一）中国邮政储蓄银行网络智能体应用.................30（二）中国工商银行网络智能体应用.....................36（三）中国农业银行日志智能体应用.....................38（四）中国银联告警智能体应用.........................39（五）中国联合网络通信集团智能运维应用...............41 参考文献...................................................................................................44 一、研究背景 （一）战略意义 人工智能（下文简称AI）大模型正在重塑国家的核心竞争力，其意义不亚于工业革命时期的蒸汽机与信息时代的互联网。金融业作为国家关键行业，是数据密集型和科技驱动型行业。数据中心网络是金融业数字基础设施的重要支撑，开展基于AI大模型的智能网络运维研究，通过提升运维效率、保障系统稳定性、加速数智化转型及深化AI技术落地，正成为金融科技发展的创新方向。 金融业务的实时性（如高频交易、移动支付）和全球化扩张，要求数据中心网络具备毫秒级的响应能力和7×24小时的高可用性。传统人工运维难以应对海量设备、复杂拓扑和瞬时故障带来的挑战。金融数据中心每日产生PB级的日志、流量和交易数据，性能指标远超人力分析极限，瞬时故障（如网络抖动、服务雪崩）需秒级定位，而人工往往需数小时，定位效率和分析能力与预期存在很大差距。通过AI大模型可以实现多模态数据的融合分析，使运维模式从“被动响应”转变为“主动预测”。金融行业作为国家经济命脉的关键支撑，正积极探寻前沿技术与行业深度融合的新路径。当前，金融行业正大力探索大模型与知识图谱、数字孪生等技术的有机结合，致力于构建“感知－决策－执行”的完整闭环。这一闭环的构建，旨在为金融行业打造一套可复用的智能运维方法论，提升金融系统的整体效能与稳定性。在金融领域，运维工作需要满足极为严苛的验证要求，模型的可解释性、鲁棒 性等都是必须严格考量的因素。通过一系列严谨的验证措施，金融运维体系成功使系统可用性达到了“5个9”（99.999%）的金融级容错标准。这一高标准意味着系统在一年中的不可用时间极短，极大地保障了金融业务的连续性和稳定性。当大模型驱动的智能运维逐渐成为金融基础设施的“数字神经系统”时，其在严苛验证过程中所沉淀下来的技术标准显得尤为重要。这些技术标准不仅是对智能运维成果的总结与提炼，更是推动AI技术向更高可靠性发展的强大动力。他们将为金融行业乃至整个科技领域提供重要的参考和借鉴，有助于形成统一的行业技术标准。 在当今竞争激烈的金融市场中，提升核心竞争力已成为金融机构生存与发展的关键。借助AI大模型的力量，为金融行业开辟了一条极具潜力的关键路径。AI大模型在故障预测和根因分析方面展现出了卓越的能力。通过深度学习和海量数据分析，能够提前精准识别潜在风险。在金融领域，硬件老化、链路拥塞等问题都可能成为引发严重后果的隐患。一旦网络中断，交易失败、资金损失乃至声誉受损的风险都可能接踵而至。借助AI大模型可提前洞察这些潜在风险，让金融机构能够及时采取措施进行防范和修复，将损失遏制在萌芽阶段。在业务高峰时期，如“双十一”期间的支付高峰，AI驱动的智能调度可动态调整网络带宽和算力资源分配，满足业务高峰需求，避免资源浪费，确保金融APP、在线交易的流畅运行，这会直接影响用户留存率和市场竞争力。 （二）政策推动 随着大模型技术的快速迭代，中国金融行业的产业政策正在加速调整，从早期的“鼓励探索”转向“规范与创新并重”，重点围绕技术应用边界、风险防控、数据治理和生态建设等领域进行系统性布局，近年来已发布多项政策予以推动。《金融科技发展规划（2022—2025年）》指出，“抓住全球人工智能发展新机遇，以人为本全面推进智能技术在金融领域深化应用，强化科技伦理治理，着力打造场景感知、人机协同、跨界融合的智慧金融新业态”，明确将人工智能作为关键技术，支持大模型在风控、客服、投研等场景的探索。中国人民银行等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出“算力+金融”赋能金融行业应用的发展计划，加快算力在金融领域的创新应用，构建多节点并行的分布式算力资源架构，提供跨地域资源高效管理、核心业务多地多活部署能力。 中央金融工作会议中明确表示，为了提供高质量金融服务，金融系统要着力做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”，通过AI驱动的智能客服、自动化流程管理、智能合约等技术，实现服务模式的全面升级。2024年两会期间，人工智能首次被写入政府工作报告，成为国家层面重点部署的战略方向。报告明确提出，应深化大数据、人工智能等技术的研发与应用，并首次启动“人工智能+”行动，推动人工智能与实体经济深度融合，赋能千行百业。该举措旨在构建具有 国际竞争力的数字产业集群，为经济高质量发展注入新动能，标志着我国数字化与智能化进程进入规模化、生态化的新阶段。 （三）标准引导 国家标准《信息技术服务数据中心服务能力成熟度模型》（GB/T33136—2024）在原标准（GB/T33136—2016）基础上增加了近年来数据中心技术发展带来的智能化管理能力，定义了数智运营相关的成熟度模型及服务能力框架。金融行业标准《金融数字化能力成熟度指引》（JR/T 0271—2023）进一步细化了金融数据中心建设中智能运维的能力分级，通过AI算法及监测、管理、控制场景具备机器自主决策或推荐决策的能力，实现各类业务场景的自动化决策、自动化执行和自动化验证闭环，逐步提升数据中心管理效率和智能化运维水平。北京金融科技产业联盟发布的《金融数据中心网络数字化能力建设指南》（T/BFIA052—2025）和《金融数据中心网络数字化能力成熟度指南》（T/BFIA053—2025）两项团体标准对《金融数字化能力成熟度指引》做了进一步解释与可测试性细化，给出了金融数据中心网络数字化能力的建设指导和成熟度等级评估方法，并明确提出AI和大模型技术是在网络监视、网络管理、网络控制三大领域达成L4等级数字化能力的必要条件。 二、网络运维大模型总体架构 网络作为数智时代的关键基础服务，需高效且安全地连接金融业务的各个组件，提供负载均衡、路由和解析等服务，并遵循 行业和金融机构的内部规范进行安全设计，以控制故障影响范围。随着网络规模的扩展和分布式应用的普及，网络领域正面临着诸多挑战，特别是多厂商设备在使用、管理和运维上存在差异，导致网络优化割裂，加之工具种类繁多、数据量庞大，对运维人员提出了更高要求。 AI大模型的学习和推理能力为解决这些问题提供了新途径，基于AI大模型构建的智能体能实现多种工具之间的协同工作，提升网络服务质量。依托先进的AI大模型技术体系构筑全新网络运维“大脑”，创新性地打造金融网络运维大模型，实现从感知、分析、决策的全方位AI赋能，提升网络运维的自动化、智能化水平，实现简单重复劳动的替代、互动模式多样化升级和智能运营效率提升的目标。 （一）设计原则 金融行业对稳定性、安全性和合规性有着极高的要求，这决定了网络运维大模型架构设计必须遵循以下核心原则。 1.可靠性优先原则：金融业务高度依赖系统的连续性和稳定性，网络运维大模型作为关键支撑组件，须具备极高的可用性、容错性和鲁棒性。模型服务本身需实现冗余部署、故障自动检测与快速恢复，最大限度降低单点故障对业务的影响，确保在复杂运维场景中仍能提供持续、可靠的决策支持。 2.安全合规内嵌原则：金融数据的敏感性及行业强监管特性，要求安全与合规机制必须贯穿系统架构设计的每一个环节，而非 事后附加。应在数据输入、模型推理、输出执行全链路嵌入权限控制、审计追溯、隐私保护和脱敏机制，确保符合国家及行业法律法规，构建“设计即安全”的系统基础。 3.弹性可扩展原则：架构应能适应从中小到大型金融机构的不同规模需求，支持算力和功能的平滑扩展。DeepSeek的开源模式允许金融部门根据业务需求灵活调用和部署不同参数、功能的模型。 4.多模态融合原则：现代金融数据中心运维环境生成