一、报告核心定位与背景
本报告由北京金融科技产业联盟编制，聚焦 AIGC 技术在金融信息系统运维领域的应用实践与发展路径。随着金融业数字化转型深化，传统运维模式难以应对系统复杂性提升、监管合规强化、成本压力增大等挑战，AIGC 凭借强大的数据处理与智能分析能力，成为破解运维困境的关键技术支撑。报告系统分析了 AIGC 运维的技术架构、典型场景，结合工商银行、邮储银行等机构的实践案例，提出未来发展方向，为金融机构构建敏捷、智慧、安全的运维体系提供参考。
二、研究背景：挑战、技术与政策三重驱动
1. 传统运维面临的核心挑战
- 高安全与高稳定性压力：金融业务承载货币流通与经济政策执行功能，系统故障可能引发重大经济损失与社会影响，同时需严格保障敏感数据隐私，运维合规性要求严苛。
- 系统复杂性与技术迭代冲击：信息系统涵盖集中式、分布式、云原生等多架构，人工智能、区块链等新技术的引入，要求运维人员具备跨领域技能，团队培养与稳定难度大。
- 成本与监管的双重约束：金融机构需在满足监管要求的同时控制运维成本，传统 “人员 - 流程 - 工具” 线性模式效率低下，难以平衡合规与效益。
2. AIGC 技术演进与产业热度
AIGC 技术实现从计算智能、感知智能向认知智能的跨越，通过生成式对抗网络与大型预训练模型，可跨领域生成文本、图像等多样化内容。2021 年起，AIGC 行业投融资呈井喷式增长，2023 年投资事件突破 204 起，融资总额达 1656.48 亿元；2024 年第一季度仍保持强劲势头，完成 50 起投资事件，融资 393.78 亿元，资本市场对其应用潜力高度认可。在运维领域，AIGC 落地难度低于传统数据驱动的智能运维，已在告警压缩、根因分析、脚本编写等场景展现实用价值。
3. 政策体系保驾护航
国家层面密集出台政策引导技术落地：2017 年《新一代人工智能发展规划》明确 2030 年技术领先目标；2023 年中央政治局会议强调通用人工智能发展，《生成式人工智能服务管理暂行办法》确立发展框架；2021 年《金融科技发展规划（2022-2025 年）》与 2022 年银行业保险业数字化转型指导意见，明确鼓励 AIGC 在金融运维、风控等场景的应用，构建了 “顶层设计 - 行业指导 - 落地规范” 的完整政策支撑体系。
三、金融信息系统运维的演进与架构重构
1. 传统运维架构的局限性
传统运维基于 “人员 - 流程 - 工具” 线性架构，存在三大瓶颈：一是数据孤岛，监控、配置、日志等系统独立运行，跨域分析依赖人工经验；二是响应滞后，规则驱动的自动化仅能处理已知问题，无法预判隐性风险；三是扩展性不足，静态模型难以适配云原生、微服务等动态环境，难以满足数字化转型需求。
2. 运维的智能化演进路径
运维发展已历经多阶段迭代：1.0 时代聚焦基础设施建设，运维未受重视；2.0 时代强调 AI 赋能，通过自动化脚本实现规则驱动决策；3.0 时代采用机器学习方法进行决策分析，需搭建大数据架构与算法体系。当前 AIGC 技术推动运维迈入 4.0 时代，通过多智能体产品与场景深度融合，实现运维从 “被动响应” 向 “主动预测”“自主决策” 的质变。
3. AIGC 运维平台框架
金融机构可按 “数据域 - 模型域 - 产品域 - 用户域” 四层架构搭建 AIGC 运维平台：
- 数据域：作为基石，通过数据湖与治理平台实现运维数据的集成、清洗、存储与转化，解决数据安全、一致性与隐私保护问题，为模型提供高质量数据支撑。
- 模型域：核心层集成大模型、推理引擎、算力平台等，通过数据训练实现从通用模型到行业及细分场景模型的转化，满足深度数据挖掘需求。
- 产品域：提供直观操作界面，实现运维数据 AI 可视、AI 排障、AI 调优等功能的可视化呈现，适配用户交互需求。
- 用户域：提供智能化最终体验，建立自动反馈机制，形成 “需求 - 开发 - 优化” 的闭环，推动运维生态持续完善。
四、AIGC 在运维中的典型应用场景
结合运维业务活动的安装部署、运行监控、操作控制、综合分析四大类，AIGC 的应用场景具体如下：
1. 安装部署：自动化与合规化升级
- 网络规划：基于业务需求与增长趋势，提供设备选型、拓扑设计、容量预测及安全策略制定建议，支撑网络架构优化。
- 配置管理：自动生成应用服务器、数据库等组件的个性化配置文件与指导文档，动态更新配置参数，通过合规基线检查脚本保障系统符合监管要求。
-
部署管理：分析部署环境生成依赖项安装脚本与兼容性检测方案，基于容器化技术自动执行部署流程，结合系统历史状态制定补丁安装计划并生成风险提示报告。
2. 运行监控：智能化异常感知与告警
- 异常检测：实时分析关键性能指标识别异常流量、请求等问题，通过学习历史时序数据预测故障风险，提前发出预警。
- 智能告警：根据系统行为动态调整 CPU 利用率等指标的告警阈值，聚合关联告警形成事件以定位根因，结合案例库生成排障建议或自动执行修复操作。
- 安全监测：从多源安全数据中提取信息生成漏洞扫描报告与修复方案，建立用户行为基线检测异常操作，通过网络流量与日志分析识别入侵行为并预测安全态势。
3. 操作控制：流程自动化与资源优化
- 脚本控制与流程优化：自动生成数据库备份、日志清理等常规运维脚本并执行，实时监控任务状态并设置回滚点，识别冗余流程并提出优化建议。
- 智能排障：系统故障时自动执行预案或生成应急措施，针对复杂故障生成处理流程，记录操作步骤形成故障报告用于后续优化。
- 资源控制与优化：基于实时负载智能调度计算资源，优先保障交易处理等关键模块性能，根据业务周期自动执行扩缩容操作，预测长期资源需求支撑规划决策。
4. 综合分析：多维度决策支撑
- 网络分析：识别流量模式与趋势以优化传输路径与带宽分配，评估设备性能并调优参数，实时调整流量实现负载均衡，同时评估安全策略有效性并预测态势。
- 故障根因分析：通过收集系统日志与运维记录构建故障知识图谱，动态更新图谱反映系统最新状态，以可视化方式展示故障关联关系，支撑故障模式分析与架构优化决策。
- 安全威胁分析：结合机器学习识别异常登录、恶意请求等安全威胁，快速定位攻击源并生成自动化防御策略，通过多事件分析识别安全薄弱点并提供优化建议。
- 能耗分析：实时监控设备能耗并生成报表，建立能效模型识别硬件老化等问题，结合业务负载动态调整节能策略，基于电力价格波动与业务收益提出成本优化方案。
五、典型案例实践
1. 中国工商银行：分布式系统故障快速定位
- 背景：分布式架构下系统组件关联复杂、状态感知不足，故障时易引发告警风暴，难以快速定位根因，需实现 “1 分钟发现、5 分钟定界、10 分钟恢复” 的运维目标。
- 建设能力：构建 “动态运维地图 + 异常检测 + 定位分析” 三模块架构，动态运维地图整合横向服务调用与纵向资源依赖关系生成拓扑图；异常检测采用自编码器与生成式对抗网络结合的多指标重构技术，引入 SPOT 模型确定异常阈值；定位分析模块基于拓扑图与异常节点生成故障传播路径。
- 效果：实现数十万节点、百万条边的拓扑快照分钟级绘制，万余运维对象及数十万指标的分钟级异常检测，故障拓扑节点与边可压缩至数十个，试点系统 5 次异常均被及时发现，3 次数据库容器故障实现根因精准定位。
2. 中国邮储银行：运维自动化向智能化演进
- 背景：已建成一体化运维平台等自动化体系，但缺乏智能化能力，需接入大模型实现运维知识推理与操作执行的闭环。
- 建设能力：搭建大模型应用开发环境，接入私域运维知识库实现智能问答与知识标准化；构建智能体打通大模型与运维系统，生成脚本运维工具丰富自动化平台能力并沉淀运维知识。
- 效果：网络运维大模型问答意图识别准确率超 80%，故障排查耗时从 5-10 分钟缩短至 2 分钟；验证智能运维客服、脚本自动生成等多个场景，实现运维知识标准化与咨询效率提升。
3. 北京农商银行：一体化智能运维管理平台
- 背景：需结合 AI 与运维中台构建智能化运维体系，提升运维效率、降低成本、增强系统稳定性。
- 建设能力：基于 ISO20000 标准与 ITIL 实践，构建 “运维能力底座 - 运维能力建设 - 可视化多端访问” 架构，覆盖全栈监控、统一配置、敏捷调度、规范运维、智能分析五大维度，引入 AI 算法实现异常检测、流程优化、自动化执行等能力。
- 效果：实现运维系统全域联动与 “消费 - 反馈 - 更新” 智能流程，主动发现 17 个重要系统指标异常并对接生产监控，故障定位时间从 30 分钟以上缩短至 10 分钟内，移动运维功能打破时空限制提升应急协作能力。
4. 新华三：灵犀大模型金融运维应用
- 背景：金融机构信息系统呈现敏态与稳态结合特点，云上云下并行、集中式与分布式共存，需探索高效运维新模式。
- 建设能力：发布 “灵犀大模型”，依托 AI 可视、AI 排障、AI 调优、AI 安全四大能力，提供 “规 - 建 - 维优” 一站式服务，通过灵犀使能平台实现数据管理、模型训练与应用全流程支撑。
- 创新应用：AI 可视实现流量监控与全时信息可视，AI 排障覆盖 90% 以上网络问题类型，AI 调优实现智算性能与无线射频优化，AI 安全构建行业专属模型与合规防护体系，结合运维案例库与语料库持续优化模型能力。
六、未来趋势与展望
1. 完善体系：建立标准与深化场景
当前大模型金融应用缺乏明确实施标准与权责划分，应用场景集中于辅助功能，核心业务渗透不足，且高质量训练数据欠缺。未来需完善大模型应用规范与指南，明确选型、部署、运维的标准流程，优先在低风险场景试点后向复杂核心业务延伸，挖掘更多高价值应用场景。
2. 应用领航：强化选型与精调能力
金融机构需明确大模型选型策略，加强对模型准确性、可解释性等指标的研判，提升提示工程、LoRA 微调、RLHF 等技术能力，满足泛化与机构特定需求。同时构建兼容的生态体系，关注合作伙伴支撑能力与插件服务丰富度，推动模型与业务深度整合。
3. 安全保障：健全数据治理与模型防护
建立数据 “采集 - 清洗 - 管理 - 应用” 全流程机制，加强敏感数据分级处理与权限隔离，确保数据可溯源。完善数据治理体系，提升特定数据集微调与向量数据库构建能力，探索数据信托等共享机制实现安全流通。增强产学研联动，提升模型可解释性，构建金融垂直领域基础模型。
4. 优化资源：构建算力生态与组织支撑
金融机构需搭建多源异构算力资源池，通过模型压缩、小样本训练降低成本；产业端加大 AI 芯片研发推广，保障算力供给与安全可控。技术架构上，建立算力设施与应用开发能力，探索 AI 中台构建 “基础大模型 + 垂直模型” 体系；组织层面，开展业务流程再造，储备复合型人才，建立操作规范与管理机制。
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来源：北京金融科技产业联盟，人工智能产业链union（ID:aiyuexingqiu）推荐阅读，不代表人工智能产业链union立场，转载请注明，如涉及作品版权问题，请联系我们删除或做相关处理！编辑：Zero
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