在人工智能（AI）技术的迅猛发展中，金融行业正迈入变革的新时代。AI不仅在优化投资决策、信用评估、实时监控和欺诈识别方面展现出强大功能，还极大地提升了客户体验、降低了运营成本，并推动了产品创新。面对智能时代的挑战与机遇，金融机构如何运用AI技术构建核心竞争力，已成为业内关注的焦点。
01算力、运维、管理三大挑战
AI应用的迅猛增长
随着AI在风控、投研、防欺诈和智能客服等关键领域的广泛应用，金融机构正面临GPU资源短缺和运维管理的巨大挑战。不断增长的算力需求正限制AI应用的发展。
高效执行AI任务
处理日益复杂的数据集并进行机器学习模型训练与AI任务执行，要求系统具备卓越的执行能力。快速迭代和精准预测成为金融机构在激烈市场竞争中立足的关键。
国产化AI基础设施建设
为了降低对外部技术的依赖，金融机构致力于推动AI基础设施的国产化。通过容器平台构建统一的GPU算力平台，不仅提升了资源整合和调度效率，还支持了国内AI技术的发展与创新。
02统一平台，自主可控
灵雀云为金融行业用户精心打造了一套全面的解决方案AML，包括GPU算力管理、AI任务调度、模型管理及智能体开发能力，提供端到端的智能计算平台，不仅提升了AI算力资源的统一管理和调度效率，还满足了金融行业智能化转型的多样需求。
解决方案
图示：灵雀云AML产品架构图
GPU算力管理
支持主流的x86和国产化服务器架构，适配多种主流GPU加速硬件。通过GPU插件实现Kubernetes集群内GPU资源的虚拟化，统一管理底层AI算力资源。
AI任务调度
基于Kubernetes的AI任务调度器，优化大规模分布式AI任务，消除资源冲突，实现GPU、CPU等计算资源的合理调度分配，提升整体资源利用率。
MLOps
集成多种传统机器学习和深度学习框架，支持自定义框架，实现一站式开发、训练、部署流程。配备模型解释工具，便于用户深入理解和优化模型。
LLMOps
提供原生支持LLMOps解决方案，涵盖大模型、数据集及模型应用的存储、管理、发布等工作流，简化发布、标注、微调流程，提升效率，降低成本。
方案优势
资源优化
利用GPU虚拟化技术，支持多种RDMA技术，优化GPU资源分配，实现多业务共享，减少碎片化，提升资源利用率，支持AI应用的广泛部署。
简化运维
一站式服务从模型开发到发布，简化AI业务复杂开发流程，减轻运维负担，加速金融创新，提高市场响应速度。
国产化支持
支持x86、ARM架构，兼容英伟达及国产化GPU，确保业务高可用性和数据安全，减少对外部技术依赖，为金融机构提供安全可控的技术环境。
用户案例
01Z银行
关键方案
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GPU虚拟化：通过虚拟化技术，实现了资源的高效分配，为AI应用提供了必要的算力支持。
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AI中台：构建支持3000+节点的异构GPU集群，AI技术中台设计整合了数据处理、模型训练和业务应用，提升了AI解决方案的集成度和响应速度。
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裸金属部署：确保了平台的高性能和稳定性，为承载大规模集群和核心业务提供了坚实基础。
业务成果
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智慧业务发展：AI技术中台助力Z银行在智慧业务领域取得显著进展，包括信用卡业务、智能客服、风险管理、信贷审批等。
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核心业务承载：平台的高性能和稳定性，使得Z银行能够将更多关键业务迁移至AI平台，提高了业务处理的效率和安全性。
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提升风险管控：利用机器学习模型，平台能够精准预测市场风险，优化信贷审批流程，提高风险控制能力。
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交易监控：实时监控交易行为，有效识别和预防欺诈行为，保障了交易安全。
02C银行
关键方案
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信创GPU虚拟化：平台适配国内先进的信创GPU，运用虚拟化技术优化资源配置，实现算力的灵活按需分配，为AI应用注入强劲动力，提升资源利用率和操作灵活性。
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容器云平台：容器化技术的引入，加速AI应用迭代，增强业务的连续性和稳定性，实现应用的敏捷部署。
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智能调度算法：平台搭载智能调度算法，智能匹配任务与资源，动态优化GPU资源分配，确保任务执行效率和负载均衡。
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安全合规：在提供高效算力的同时，平台严格遵守金融行业的安全合规标准，通过多层次的安全防护措施，确保数据的安全性和业务的合规性。
业务成果
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运算效率提升：平台显著提高了AI业务应用的运算速度，为大数据分析和实时处理提供了强大动力。
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快速响应市场：敏捷的容器云平台使C银行能够快速响应市场变化，及时调整服务策略。
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AI应用支撑：平台为C银行的AI应用提供了坚实的技术支撑，包括客户行为分析、风险评估等。
03G证券
关键方案
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模型全流程管理：灵雀云MLOps方案为G证券提供了从数据预处理到模型训练、评估的全流程自动化支持，极大提升了模型开发的效率和质量。
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快速部署与监控：自动化部署工具缩短了模型从开发到生产的时间周期。实时监控确保了模型性能的持续优化，快速响应市场变化。
业务成果
G证券在风险管理、客户服务和量化投资策略上实现显著进步。AI技术的应用加强了风险控制，优化了客户体验，并提供了基于科学分析的投资指导。
04
E基金
关键方案
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数据开发：E基金支持上传多种格式的数据文件和通过S3路径接入数据集，确保数据来源的灵活性。其标注平台不仅支持人工标注，还通过内置或外部接口实现自动化标注，大幅提升数据处理效率。
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模型开发：Jupiter和VSCode环境支持通过Docker file或界面添加依赖，允许开发者灵活定制开发环境。
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模型训练：E基金构建了一体化自动化流水线，涵盖数据采集、模型训练到部署，通过Kubernetes和Docker实现环境一致性和快速部署。通过Git和DVC进行代码和数据的版本控制，确保实验和模型版本的可追踪性和可重复性。CI/CD流水线的构建，利用Jenkins和GitLab CI，实现了模型的快速迭代和自动化测试，减少人为错误。
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模型监控：通过Prometheus和Grafana等工具，E基金对模型的运行状态和性能进行实时监控和管理，确保模型的持续优化和动态调整。
业务成果
这些实践提升了E基金的AI模型开发与部署效率，为资产管理和金融分析提供了坚实的技术基础，助力其在市场中提供更精准的投资建议和风险控制方案。
在金融行业智能化转型的旅程中，灵雀云AI扮演着不可或缺的重要角色。我们的价值不仅体现在技术的创新与应用，更在于我们对金融行业核心需求的深刻理解。我们深知，真正的价值来自于技术与业务的无缝融合，以及对客户需求的持续满足。灵雀云AI的每一步创新，都是为了让金融机构更加自信地迎接市场挑战，更加精准地把握机遇，更加深入地服务客户。
未来，灵雀云将继续与金融机构携手并肩，直面挑战，共创价值，实现可持续发展。
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