在數字化浪潮席卷全球的今天，企業(yè)紛紛擁抱信息化、智能化，希望借助AI提升效率、降低成本、優(yōu)化決策。然而，理想很豐滿，現實卻很骨感。許多企業(yè)在AI轉型過程中面臨諸多挑戰(zhàn)：如數據質量不高、場景選擇不準、工程化落地具體問題多，成為AI應用的瓶頸。大模型能力強大，但如何與業(yè)務場景真正融合，是一大難題。作為央企科技力量，中電金信近年來在行業(yè)數字化、智能化領域積極探索。中國電子首席科學家、中電金信研究院院長況文川表示，“中電金信依托中國電子全棧智算技術體系，以應用牽動發(fā)力AI基礎設施建設，形成了‘數據+模型+平臺+應用+服務’的端到端綜合解決方案模式，致力于打通AI應用‘最后一公里’。”

中國電子首席科學家、中電金信研究院院長況文川

中電金信的破局之道：全棧智算+端到端服務

中電金信“數據+模型+平臺+應用+服務”這一模式的核心在于，通過“五層協同”構建垂直閉環(huán)技術生態(tài)。首先，數據質量是AI的基礎，通過推動行業(yè)建設可私有化部署、可共享的高質量數據集，開展行業(yè)知識工程建設，滿足金融等領域生成式AI爆發(fā)式增長的需求。其次，要夯實企業(yè)的AI底座：通過構建AI基礎設施“源啟”，為行業(yè)提供安全、穩(wěn)定、高效的AI基礎設施。同時，要管好AI模型，圍繞模型全生命周期管理，打造全系列模型MaaS平臺，形成模型開發(fā)、模型調度、模型優(yōu)化、模型治理的閉環(huán)。在智能應用生產方面，在構造智能體平臺和智能體組件集群同時，將生成式AI和“軟件工廠”理念相結合，打造AI+軟件生產體系，推動行業(yè)應用集群研發(fā)的全面智能化升級。最后，通過金融、場景視覺、多模態(tài)鑒偽等垂直領域自研AI模型，打造以智能渠道、智能營銷、智能風控、智能運營等為代表的新一代智能化應用集群。

效果如何?用數字會說話

中電金信的解決方案并非紙上談兵。他們用實實在在的數據，證明了其端到端綜合解決方案模式的價值。在某頭部股份制銀行通過中電金信的方案，成功納管了全行上千個大小模型，每年減少人力成本2000萬+。在某頭部區(qū)域性銀行建設全行級模型服務管理平臺，實現了對存量AI平臺系統的有機整合，模型開發(fā)效率提升50%。杭州銀行部署中電金信的金融大模型及多模態(tài)鑒偽系統，實現了智能化的風險評估，風險識別準確率預計提升30%。

未來展望：共建行業(yè)人工智能協同新生態(tài)

況文川院長表示，未來AI+行業(yè)發(fā)展呈現三大趨勢：一是基礎設施融合，實現高效算力調度和推理加速，打通DataOps、金融數據集與企業(yè)級知識工程，釋放數據資產價值;二是聚焦能力生成，將硬編排代碼生成、無代碼數據產品開發(fā)、智能體構建三大能力融合為統一應用研發(fā)平臺;三是推動生態(tài)共建，金融機構應聯合制定數據集分級標準與共享機制，避免金融機構重復投入低水平的數據標注與模型訓練，聚焦于自身標志性核心智能的打造。

在AI的浪潮面前，企業(yè)的管理者們需要更多的勇氣、智慧和實踐。中電金信的實踐告訴我們，AI工程化落地正在經歷從競爭到逐步收斂的進程，協作共贏才是更便捷的道路。

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