随着人工智能的快速发展，以大模型为代表的底层技术得到爆发，金融银行业加快智能化转型步伐已经成为一个不可逆转的趋势。银行业作为与数字距离最近的行业，自然是数字变革的领导者。

近年来，在金融科技浪潮之下，商业银行加快金融科技创新，“全面推进数字化转型”已经成为包括银行业在内金融行业的共同目标，以及时代发展的必然趋势。

而随着当下全球新一轮科技革命和产业变革深入推进，在“百年变局”中回应历史之变、时代之变、世界之变，数字化转型也从1.0时代迈向了2.0时代。

1.0时代的数字化转型主要是以互联网为核心，实现金融业务的线上化、便捷化、普惠化，但仍然存在一些局限性，如数据孤岛、服务标准化、风险管控等。智能化是2.0时代数字化转型的关键词，也是银行、金融业一直致力于探索和实践的领域。从早期的智能客服、智能风控、智能营销等应用，到近期AI的爆发、大模型时代的到来，行业即将迎来新一轮革新。

新时代下的创新架构

随着人工智能的快速发展，以大模型为代表的底层技术得到爆发，金融银行业加快智能化转型步伐已经成为一个不可逆转的趋势。银行业作为与数字距离最近的行业，自然是数字变革的领导者。

并且经过多年发展，大部分领先银行基本形成了“业务+数据”双平台的应用格局，但对于数据平台的边界以及与产品服务类、经营分析类等业务间的交互关系，始终无标准答案。

随着大模型爆发，越来越多银行逐步意识到，“数字化”本身是业务、数据与AI之间的相互融合，因此部分架构师认为平台的范围不仅是数据与业务的建设，用户自助化、数据产品化、智能员工化、运营数字化等等，这些AI应用也应当纳入平台的开发和管理范畴。方可加快推动经营和治理模式的数字化变革。

目前，六大国有行及部分全国股份行纷纷打造并推广金融人工智能平台，支撑智能应用的快速孵化，或将带来一轮建设潮。

而为了更好地支撑金融人工智能平台这个“智能根基”建设，国内大行普遍考虑中心-分支-边缘三级金融建设架构。

中心对应的是总行，基于硬件产品，如昇腾硬件，能够集中建设高效节能的液冷AI训练和推理中心，再使用AI平台进行传统AI模型和大模型的快速训练与部署，及各业务AI模型的管理。

围绕中心产生的分支，对应的是各个城市的支行，可以使用总行AI中心的资源运行相关业务，并向总行AI中心回传数据，使业务模型不断迭代演进。

再分散出去的叫边缘，对应的也就是常见的网点营业厅，在该架构中可以实现边缘节点统一管理升级，也可以从总行AI中心获取最新业务模型，在边缘节点对实时数据进行推理分析，并将部分数据回传总行AI中心。

通过AI平台，能够为银行AI实验室和各个业务部门的软件开发部门提供数据标注、数据管理、模型训练、准确度验证、应用开发，降低AI应用门槛。

建设金融人工智能平台，离不开算法、算力支撑。昇腾AI作为人工智能产业建设的主力军，从底层硬件、操作系统、AI框架到应用开发，全面实现创新，在提供算力底座的同时，能最大限度提升AI与金融产业融合的效率，帮助企业实现效果和效用的最大化。

在行业大趋势下，昇腾AI能够为金融、银行业带来数据驱动业务的改革新范式，助力企业组织从人力驱动加速转换至数据驱动，提高企业智能体、行业智能化的演进过程。