智算實戰 | 云邊協同，鑄就金融 AI 新引擎
轉型之困，銀行在 AI 大潮中面臨挑戰
在金融科技飛速發展的當下，銀行積極邁向構建銀行大模型和數字銀行的征程中。尤其在 “三農” 普惠、客戶營銷等關鍵領域，銀行們更是鼓足干勁，期望借助科技手段提升服務質量與效率。然而， AI 轉型之路并非一帆風順，銀行面臨著一系列嚴峻挑戰。 傳統運營模式成本高且效率低下，“人盯人” 的方式已難以適應現代金融服務的需求。客戶粘度不足、潛客數據挖掘不充分，客戶體驗亟待提升。此外，遍布全國的網點涉及大規模異構邊緣設備及節點，管理難度巨大。而金融行業復雜的組織架構，也使得各分行 / 支行的權限精細化管理成為難題。破局之選，以青云 AI 智算平臺構建云邊協同體系
為了應對上述挑戰，某國有六大行果斷引入青云 AI 智算平臺，構建總分一體化云邊協同體系。利用云原生調度架構結合邊緣計算框架，以分支機構為組織單元，以邊緣節點為單位，實現統一管理、統一調度、統一監控，極大地提升了邊緣計算效率。
在穩定性架構構建方面，總行中心云上的邊緣計算平臺采用主備管理集群模式，確保災備能力。核心服務分布式部署，可橫向擴容，提高服務承載能力。邊端與中心云對接采用負載均衡方式，避免單點故障和性能瓶頸。一旦分行邊緣節點發生故障，中心云調度策略能及時調整，確保業務連續性。
大規模異構邊緣節點實現自動化納管，提高管理效率的同時，構建邊緣節點鏡像緩存能力，降低網絡帶寬占用。分布式可觀測性體系能夠采集分析各層面監控指標，包括分行邊緣節點、邊緣應用及云端平臺數據，并通過可視化支持和設置閾值策略，提前發現故障點。安全隔離能力更是強大，總行統一管控，各子機構資源邏輯隔離，各子機構權限、項目資源、應用資源也相互隔離。成效斐然，云邊協同帶來的多維度提升
上述方案，為該銀行的全國 430 余家網點和 40+ 業務場景提供邊緣算力資源，覆蓋了超柜代客操作、三方駐場監測、數字孿生、智慧畜牧等不同業務場景，為銀行各分行、各網點智慧化轉型提供了有力支撐。這不僅提升了客戶體驗，優化了運營效率，增強了數據挖掘能力，還提升了安全性。
● 提升金融客戶體驗，加快業務處理速度，通過大模型精準挖掘客戶需求，為客戶提供個性化服務。● 優化運營效率，降低運營成本，提高故障處理速度。
● 數據安全性的增強，通過安全隔離和資源隔離，降低安全風險。 在未來，該銀行將繼續以科技為驅動，為客戶提供更加優質、高效、安全的金融服務。
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