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一、背景與挑戰(zhàn)

在人工智能（AI）與大模型技術(shù)迅猛發(fā)展的浪潮下，金融行業(yè)正經(jīng)歷深刻變革。銀行等金融機(jī)構(gòu)面臨著前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)：

1、效率瓶頸： 傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程依賴人工，處理速度慢、成本高，難以滿足日益增長的業(yè)務(wù)量和客戶對實(shí)時(shí)響應(yīng)的需求。

2、決策精度待提升： 在風(fēng)險(xiǎn)管理、精準(zhǔn)營銷、反欺詐等領(lǐng)域，依賴規(guī)則或傳統(tǒng)模型的決策精度有限，需更智能的預(yù)測與判斷能力。

3、創(chuàng)新壓力：市場競爭加劇，客戶需求多元化，需利用新技術(shù)快速開發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品與服務(wù)，提升客戶體驗(yàn)和粘性。

4、成本優(yōu)化需求： IT基礎(chǔ)設(shè)施投入巨大，資源利用率有待提高，降本增效成為核心訴求。

5、技術(shù)門檻高： AI與大模型技術(shù)復(fù)雜，從基礎(chǔ)設(shè)施搭建、模型開發(fā)訓(xùn)練到場景化落地應(yīng)用，對金融機(jī)構(gòu)自身的技術(shù)能力和人才儲(chǔ)備提出極高要求。

金融機(jī)構(gòu)迫切需要一套強(qiáng)大、易用、可快速落地的智能化解決方案，以實(shí)現(xiàn)運(yùn)營效率、決策水平和客戶體驗(yàn)的全面躍升。

二、解決方案

杭州亮通深刻理解行業(yè)痛點(diǎn)，推出 基于華為全棧AI與大模型技術(shù)的銀行智能解決方案。

華為銀行AI與大模型解決方案以“構(gòu)建全棧 AI 能力、打通數(shù)據(jù)與 AI 產(chǎn)線、適配金融場景需求”為核心，依托底層技術(shù)底座、數(shù)據(jù)與AI雙產(chǎn)線協(xié)同及生態(tài)擴(kuò)展能力，為銀行提供從數(shù)據(jù)處理到模型應(yīng)用的全流程支持，具體解決方案如下：

底層技術(shù)： 以鯤鵬、昇騰芯片為基礎(chǔ)，搭配 CANN 架構(gòu)、OpenEuler 系統(tǒng)、昇思框架，結(jié)合 CloudEngine 交換機(jī)和 OceanStor 存儲(chǔ)，提供算力與存儲(chǔ)支撐。

數(shù)據(jù)與 AI 產(chǎn)線：數(shù)據(jù)產(chǎn)線涵蓋數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理與分析；AI 產(chǎn)線依托 ModelArts 平臺(tái)，提供一站式建模，預(yù)置大模型并支持二次訓(xùn)練，還有營銷、風(fēng)控等專項(xiàng)產(chǎn)線。

三、客戶價(jià)值

杭州亮通基于華為技術(shù)的銀行AI與大模型解決方案，為金融機(jī)構(gòu)帶來顯著且可衡量的核心價(jià)值：

1、降本增效，資源優(yōu)化：提升計(jì)算資源利用率達(dá)10%以上，有效降低IT基礎(chǔ)設(shè)施的總體擁有成本（TCO）。

2、加速創(chuàng)新，敏捷迭代：將模型訓(xùn)練周期從傳統(tǒng)的“按月”級(jí)別大幅縮短至“按周”級(jí)別，顯著加快AI應(yīng)用上線速度，提升業(yè)務(wù)敏捷性。

3、提升精度，優(yōu)化決策：關(guān)鍵業(yè)務(wù)模型（如信貸審批、反欺詐、客戶分群）精度提升2%-5%，帶來更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)控制、更有效的營銷轉(zhuǎn)化和更科學(xué)的業(yè)務(wù)決策。

面對智能化轉(zhuǎn)型的迫切需求與挑戰(zhàn)，杭州亮通攜手華為，提供堅(jiān)實(shí)可靠的技術(shù)底座與專業(yè)高效的落地服務(wù)?；谌A為全棧AI與大模型的領(lǐng)先能力，結(jié)合亮通深厚的金融行業(yè)理解和豐富的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，為金融機(jī)構(gòu)打造量身定制的智能化解決方案，切實(shí)幫助客戶實(shí)現(xiàn)降本、增效、提質(zhì)、創(chuàng)新的核心目標(biāo)，在金融科技新時(shí)代贏得先機(jī)。