2024金融行业智算解决方案-青云科技_32页_5mb

青云金融行业智算解决方案总结

核心内容

青云科技作为一家技术领先的企业级云服务商与数字化方案提供商，专注于为金融行业提供数智化转型解决方案。其解决方案涵盖AI数字基础设施、金融GPU算力池化、金融AI算力调度、金融智算行业云和金融AI应用等多个方面，旨在提升金融机构的业务效率、优化客户体验、增强数据安全、实现智能风控，并推动金融行业向智能化、自动化和个性化发展。

主要观点

1. 金融行业数智化趋势
   金融行业正在从业务数字化向深度智能化发展，AI大模型技术在其中扮演着重要角色，推动智能风控、智能客服、投资分析等场景的应用。

2. AI数字基础设施的选择
   金融机构在选择AI部署模式时，需根据业务需求和数据安全要求，考虑私有化部署、行业云部署和公有云部署的优缺点，选择最适合自身发展的方案。

3. AI大模型在金融行业的应用
   大模型在金融行业具有广泛的应用前景，包括自动化处理、智能决策、风险控制、客户服务、投资研究等多个方面。其发展趋势包括“先内后外”、“从易到难”、“场景迁移”、“大模型与小模型协同进化”和“多模态大模型发展”。

4. 金融行业智算解决方案
   青云提供多种智算解决方案，如GPU算力池化、AI算力调度、智算行业云和AI应用解决方案，帮助金融机构实现资源优化、成本降低和业务创新。

关键信息

金融GPU算力池化解决方案

• 概述：整合多台GPU服务器，构建高效共享的GPU资源池，提升资源利用率。
• 痛点：资源利用率低、管理复杂、成本高昂。
• 解决方案：支持异构GPU管理、资源池化、动态调度、镜像仓库与模型服务。
• 适用场景：以推理服务为主、资源需求多样化的金融应用场景。
• 优势：提高资源使用效率、降低运维成本、支持灵活部署与扩展。

金融AI算力调度解决方案

• 概述：基于GPU算力池化，强化数据管理与AI开发环境，提供一站式算力调度服务。
• 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：提供分布式训练、算力优化、多框架支持与资源纳管。
• 适用场景：企业级AI算力平台建设。
• 优势：提升算力利用率、优化业务流程、提高系统稳定性。

金融智算行业云解决方案

• 概述：通过共享AI算力资源，降低中小金融机构的算力成本与技术门槛。
• 痛点：成本效益考量、金融合规难题、运维运营能力弱。
• 解决方案：提供多种计费方式、资源管理能力、多租户隔离与安全运营。
• 适用场景：大型金融机构或行业节点机构为中小机构提供智算云服务。
• 优势：科技普惠、合规支持、灵活运营、稳定可靠。

金融AI应用解决方案

• 概述：基于AI技术，提供文档自动化、智能风控、知识管理、编码助手等应用。
• 痛点：效率低、风控难题、洞察盲区、知识孤岛、人工处理负担重。
• 解决方案：提供文档自动化、风险智能控制、知识智能管理、代码质量优化等能力。
• 适用场景：金融智能文档处理、企业知识库建设、代码开发支持等。
• 优势：提升效率、强化风控、优化知识管理、增强数据安全、提高代码质量。

案例实践

中国农业银行

• 背景与挑战：传统运营模式成本高、客户体验不足、大规模节点管理复杂。
• 案例方案：采用青云AI智算平台，构建云边协同体系，实现统一调度与监控。
• 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：引入青云GPU资源池化解决方案，支持异构算力与多种AI框架。
• 客户收益：算力利用率提升、业务响应速度加快、安全性增强。

广西北部湾银行

• 背景与挑战：单卡GPU利用率低、资源动态分配能力不足、开源方案局限。
• 案例方案：打造AI模型训练平台，集成现有资源，实现统一调度与国产芯片支持。
• 客户收益：提升GPU共享能力、增强资源灵活性、实现无缝对接与国产化兼容。

选择青云的理由

• 技术实力：青云科技坚持核心代码自主研发，构建端到端数字化解决方案，全面布局AI算力与服务生态。
• 灵活部署：提供私有云、行业云、公有云等多种部署模式，满足不同场景需求。
• 自主可控：适配国产生态，支持多种硬件与操作系统，确保业务安全与合规。
• 行业经验：拥有十余年金融行业云计算平台建设经验，覆盖数百家金融机构。
• 创新与服务：持续创新，开放共赢，提供稳定可靠的运营支持与专业咨询服务。

总结

青云科技通过构建AI数字基础设施与多维度智算解决方案，助力金融行业实现数智化转型。其产品体系覆盖从资源调度到应用落地，满足金融机构在智能化、自动化与安全性方面的多样化需求，同时为不同规模的机构提供灵活、高效、安全的云服务支持。