首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
社区首页 >专栏 >构建金融新质生产力:腾讯云智融合架构与可量化业务提效路径

构建金融新质生产力:腾讯云智融合架构与可量化业务提效路径

原创
作者头像
gawain2048
发布2026-06-09 19:31:33
发布2026-06-09 19:31:33
2200
举报

报告溯源:腾讯云副总裁 胡利明《云智融合,共筑金融新质生产力》演讲材料。核心数据均来源于腾讯司内实践及外部行业重点案例。

破解金融机构大模型落地的五大工程瓶颈

当前,金融行业AI转型升级的衡量标准已从单纯的技术测试转向真实的业务指标提升。然而,金融机构在从局部探索迈向规模化应用的过程中,面临五大核心战略困境:

  • 算力供应受限:自建算力成本高昂、供应不稳定且技术门槛高。
  • 数据质量阻碍:存在多模态数据孤岛,面向AI的数据沉淀不足,隐私合规要求苛刻。
  • 工程化断层:模型能力难以转化为生产级可用业务。
  • 组织效能割裂:缺乏从“个人单点提效”向“系统化组织提效”的演进路径。
  • 金融级治理缺失:资源不可视、输出不可信、执行过程难以溯源干预。

部署云智融合多维AI技术底座

针对上述瓶颈,腾讯云通过混合计算、数据闭环与工程化流水线,提供确定性的技术栈:

  • 构建混合算力统一调度平台:采用存算网一体化设计与云原生调度(潮汐弹性调度、细粒度切分),深度适配多元国产GPU卡。通过AI网关实现公有云/Tokenhub(创新试验)、团体云(行业合规共享)、私有化算力(敏感数据不出域)的三种模式统一调度与金融级资源隔离。
  • 搭建全域数据与知识闭环体系:依托TBDS+WeData与乐享平台,将业务系统、文档、实时资讯转化为结构化资产,建立从统一资产、可信治理到稳定服务(RAG/API)的Data+AI底座,支持金融Agent自我演化。
  • 推行开源与闭源双轨落地范式:基于业务风险等级进行分级落地(低风险如研发/办公规模应用,中/高风险如营销/交易审慎探索)。提供WorkBuddy/ADP闭源商业方案与CLaw Pro/Agent Runtime开源自建方案。
  • 重塑业务流与系统治理机制:构建中央调度系统(PM Agent),驱动跨Agent协同,打造“业务+技术 Co-design流水线”与“Review gate把关”,实现从超级个体到组织级自运转。

驱动核心业务指标与研发效能跃升

依托云智融合底座,AI技术在系统稳定性、开发效率与业务流转速度上实现了可量化的效果验证:

1. 智能体数据基建与运行指标(系统稳定性与可用性)

  • 全域数据与知识覆盖率达到 100%(具备结构化/非结构化数据处理能力)。
  • 知识更新自动化率达到 80%
  • 混合检索实现毫秒级响应,单任务推理耗时控制在 2秒内
  • 依托异构算力弹性扩容,服务可用率稳定在 99.95%

2. 核心系统研发与接管提效(DevOps核心指标)

  • 开发效能翻倍:借助CodeBuddy,腾讯司内仅用 2天 即完成WorkBuddy初版产品开发;基于统一管控与多Agent协同的研发流水线,整体研效实现 10倍 提升。
  • 存量代码逆向工程:实现散乱知识结构化,自动完成存量系统的文档与架构补齐,保障面向AI的文档(Taskfile)零上下文接手。

3. 组织运营协同提效(Ops Cost降低指标)

  • 法务与审计:文档处理提效 45倍
  • 数据分析:报表生成耗时减少 98%
  • 投研与运营:舆情分析报告耗时缩短 90%,研究调研提效超 80%
  • 产品与UI设计:Demo耗时缩短 90%,UI/UX设计效率提升 10倍

赋能头部金融机构场景实践

多家具备标杆意义的金融机构已通过该架构完成核心业务的智能化重构:

  • 泰康保险(研发效能提升案例):部署CodeBuddy后,开通账号达 1300席,平台活跃率维持在 69%,人员日均产能有效提升 23%
  • 微众银行/招商证券/申万宏源/中国太平:在AI Coding(智能研发助手)场景中实现深度应用。
  • 广发证券/长信基金:基于Tokenhub落地投研投顾场景。
  • 国投证券/众安保险/广东华兴银行/东北证券:建立Agent全生命周期管理(Sandbox, Gateway, Memory),实现从开发评测到计费合规的全链路安全监控与执行可控。
  • 某股份制银行(智算平台案例):实现“一云多芯多卡适配”,高效支撑模型训推,保障百余场景(AI知识库、智能客服、风险管理等)稳定运行

构筑全景金融AI基础设施

为保障业务的持续迭代,腾讯云构建了具备高延展性与强合规性的五层金融AI技术架构:

  1. 基础设施层:提供异构算力、高性能网络及存储,支持公/团/私有云的云原生调度。
  2. 模型与数据平台层:整合Data+AI底座(TBDS, DataGenius),打通训推一体平台(TI-ONE),兼容混元、Kimi、GLM、Minimax等多模型。
  3. 智能体框架层:提供CodeBuddy、WorkBuddy、ClawPro等开箱即用的Agent开发框架及记忆服务。
  4. 智能体应用层:覆盖自选股投研、尽调专家团、资产配置、智能渗透及量化投资等高频金融业务场景。
  5. 全局安全层:贯穿全链路的Agent安全中心、Agent安全网关及腾讯iOA体系,保障输出可信与环境隔离。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 破解金融机构大模型落地的五大工程瓶颈
  • 部署云智融合多维AI技术底座
  • 驱动核心业务指标与研发效能跃升
  • 赋能头部金融机构场景实践
  • 构筑全景金融AI基础设施
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档