【青云科技】2024金融行业智算解决方案_32页_5mb
报告摘要
青云金融行业智算解决方案总结
核心内容
青云科技为金融行业提供全面的AI数字基础设施解决方案,涵盖AI算力池化、AI算力调度、行业云部署及AI应用等多个方面,助力金融机构实现数智化转型。青云科技具备自主可控技术能力,提供灵活多样的部署模式,包括私有化部署、行业云部署及公有云部署,满足不同规模金融机构的需求。其解决方案强调安全性、灵活性和高效性,同时结合开放合作与创新技术,推动金融行业的智能化发展。
主要观点
- 数智化趋势:金融行业正从内部数字化迈向深度智能化,AI大模型在智能风控、信贷审批、客户服务等领域发挥重要作用。
- 部署模式选择:根据数据敏感性与成本考量,私有化部署仍是主流,而行业云和公有云在非敏感场景中更具优势。
- 技术优势:青云科技拥有完整的AI算力布局,支持国产化生态,提供统一的资源调度、管理及安全保障,助力金融机构应对技术挑战。
- 解决方案覆盖广泛:包括GPU算力池化、AI算力调度、行业云、AI应用等,满足从模型训练、推理到知识管理的全流程需求。
关键信息
AI数字基础设施
- AI智算平台:支持统一管理与调度AI资源,提供镜像仓库、模型服务、资源监控等能力,已在国家超算济南中心等成功落地。
- AI算力云:提供AI专用产品,如AI裸金属GPU主机、AI训练集群等,实现租户隔离,保障安全可靠。
- 灵活部署:支持私有云、专属云、混合云等多种部署方式,满足不同业务场景需求。
金融行业智算解决方案
1. 金融GPU算力池化解决方案
- 概述:整合多台GPU资源,构建高效共享池,提升利用率与管理效率。
- 痛点:
- 资源利用率低
- 管理复杂
- 成本高昂
- 解决方案能力:
- 异构GPU支持
- GPU资源池化
- 资源管理调度
- 镜像仓库
- 模型服务
- 适用场景:推理服务为主,如风险评估、交易分析等。
- 优势:
- 提升效率与降低成本
- 强化数据安全
- 支持多场景灵活使用
2. 金融AI算力调度解决方案
- 概述:提供一站式AI算力平台,支持模型预训练、微调、推理等全流程服务。
- 痛点:
- 资源交付难
- 利用率低
- 计算流程复杂
- 性能瓶颈
- 解决方案能力:
- 分布式训练与调度
- 算力优化与切分
- 支持多种AI框架
- 适用场景:企业级AI平台建设,满足多样化业务需求。
- 优势:
- 提升算力利用率
- 降低运营成本
- 强化安全性与灵活性
3. 金融智算行业云解决方案
- 概述:通过共享算力资源,降低中小金融机构的AI技术门槛。
- 痛点:
- 成本效益考量
- 合规性难题
- 运维能力弱
- 解决方案能力:
- 多种计费与运营方式
- 支持多租户管理与资源隔离
- 适用场景:大型金融机构为中小机构提供AI服务。
- 优势:
- 科技普惠
- 合规与安全兼顾
- 提升服务效率
4. 金融AI应用解决方案
- 概述:利用AI技术优化文档处理、知识管理、代码开发等业务流程。
- 痛点:
- 文档处理效率低
- 风控与合规要求高
- 洞察盲区
- 知识孤岛
- 人工处理负担重
- 解决方案能力:
- 文档自动化处理
- 风险智能控制
- 信息提取与分析
- 知识智能管理
- 代码质量优化
- 优势:
- 提升业务效率
- 强化数据安全
- 优化知识生态
- 提高代码质量
案例实践
中国农业银行
- 背景与挑战:面临传统网点运营成本高、客户体验不足、大规模异构边缘节点管理复杂等问题。
- 案例方案:采用青云AI智算平台,构建总分一体化云边协同体系,实现边缘节点统一管理与调度。
- 客户收益:
- 提升客户体验
- 优化运营效率
- 增强数据挖掘能力
- 提升安全性
广发证券
- 背景与挑战:算力资源不足、利用率低、管理复杂。
- 案例方案:采用青云GPU资源池化解决方案,实现异构算力资源统一调度与管理。
- 客户收益:
- 提升算力利用率
- 加快业务响应速度
- 增强平台安全性
广西北部湾银行
- 背景与挑战:缺乏资源调度策略、动态分配能力不足、开源方案局限性明显。
- 案例方案:构建AI模型训练平台,集成现有算力资源,实现GPU资源池化与云化管理。
- 客户收益:
- 提升GPU共享能力
- 增强资源使用灵活性
- 无缝对接现有应用
- 支持国产芯片及硬件
总结
青云科技凭借其在AI算力与云服务领域的深厚积累,为金融行业提供全面、灵活、安全的解决方案。其平台与服务不仅满足金融机构在数智化转型中的多样化需求,还通过技术创新与生态合作,推动金融行业向更高效、更智能、更安全的方向发展。
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