转型之困，银行在 AI 大潮中面临挑战

在金融科技飞速发展的当下，银行积极迈向构建银行大模型和数字银行的征程中。尤其在 “三农” 普惠、客户营销等关键领域，银行们更是鼓足干劲，期望借助科技手段提升服务质量与效率。然而， AI 转型之路并非一帆风顺，银行面临着一系列严峻挑战。

传统运营模式成本高且效率低下，“人盯人” 的方式已难以适应现代金融服务的需求。客户粘度不足、潜客数据挖掘不充分，客户体验亟待提升。此外，遍布全国的网点涉及大规模异构边缘设备及节点，管理难度巨大。而金融行业复杂的组织架构，也使得各分行 / 支行的权限精细化管理成为难题。

破局之选，以青云 AI 智算平台构建云边协同体系

为了应对上述挑战，某国有六大行果断引入青云 AI 智算平台，构建总分一体化云边协同体系。利用云原生调度架构结合边缘计算框架，以分支机构为组织单元，以边缘节点为单位，实现统一管理、统一调度、统一监控，极大地提升了边缘计算效率。

在稳定性架构构建方面，总行中心云上的边缘计算平台采用主备管理集群模式，确保灾备能力。核心服务分布式部署，可横向扩容，提高服务承载能力。边端与中心云对接采用负载均衡方式，避免单点故障和性能瓶颈。一旦分行边缘节点发生故障，中心云调度策略能及时调整，确保业务连续性。

大规模异构边缘节点实现自动化纳管，提高管理效率的同时，构建边缘节点镜像缓存能力，降低网络带宽占用。分布式可观测性体系能够采集分析各层面监控指标，包括分行边缘节点、边缘应用及云端平台数据，并通过可视化支持和设置阈值策略，提前发现故障点。安全隔离能力更是强大，总行统一管控，各子机构资源逻辑隔离，各子机构权限、项目资源、应用资源也相互隔离。

成效斐然，云边协同带来的多维度提升

上述方案，为该银行的全国 430 余家网点和 40+ 业务场景提供边缘算力资源，覆盖了超柜代客操作、三方驻场监测、数字孪生、智慧畜牧等不同业务场景，为银行各分行、各网点智慧化转型提供了有力支撑。这不仅提升了客户体验，优化了运营效率，增强了数据挖掘能力，还提升了安全性。

• 提升金融客户体验，加快业务处理速度，通过大模型精准挖掘客户需求，为客户提供个性化服务。
• 优化运营效率，降低运营成本，提高故障处理速度。
• 数据安全性的增强，通过安全隔离和资源隔离，降低安全风险。

在未来，该银行将继续以科技为驱动，为客户提供更加优质、高效、安全的金融服务。