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在金融行业智能化转型的浪潮中，人工智能正成为驱动行业效能跃升的核心引擎，对于金融机构是结构性变革。未来银行的核心竞争力将取决于数据治理升级知识治理的水平、AI场景落地工程化能力、智能体的创新深度。作为金融行业智能化进程中的深度参与者，华为将持续联合金融机构共同探索AI时代下的金融新范式，助力金融机构把握技术拐点实现智能化跃升。
当前，金融行业大模型应用的发展正沿着三大变革趋势加速演进：场景应用由业务增效向增值、服务对象从内部运营向客户侧渗透、架构从单点工具升级为综合型智能体。华为金融数据智能解决方案5.5通过升级五大核心能力，加速数智融合，为行业智能化跃迁提供系统性支撑。
在金融机构的AI场景化落地过程中，普遍存在场景覆盖有限、场景适配能力不足、模型专业能力弱、部署周期长、适配成本高等诸多问题。比如，早期依赖单一的大语言模型（LLM）应对所有场景，但LLM对复杂逻辑、专业任务的支持有限，难以满足如风控、投研分析等需要深度推理的场景需求。
为解决这些痛点，华为持续深耕场景化方案，联合伙伴推出了即装即用的12大场景化方案，全面覆盖金融各个业务领域，包含信用卡、信贷、风控、智能陪练、审计、网金等。这些方案根据场景对于性能、精准度等需求的可以选择大语言模型（LLM）或者大推理模型（LRM）。通过与伙伴70%预集成工作+30%现场工程，大幅缩短在金融机构建设场景化方案周期，最快可在1个月内可快速上线，加速算力的投资回报。
在金融机构的智能化转型过程中，系统性和运营性难题是不可忽视的挑战。缺乏系统性的工程化方案，技术、业务往往会陷入知识标准不一、大模型落地链路断层的困境。为此，华为推出金融大模型四大工程化服务，联合应用与服务伙伴，旨在打通场景落地的最后一公里，全面提升金融机构的智能化转型效率。
• 知识工程：涵盖数据工程和RAG工程，通过构建全行级知识湖，完成“隐性知识显性化，显性知识完备化、清晰化”，赋能AI场景的快速落地。这一工程化服务提升了数据的可用性、可靠性，为金融机构大模型应用提供了高质量的企业级数据支持。
• 推理工程：针对金融大模型推理场景，主要包含快思考推理、慢思考推理和Agent推理三种类型。通过构建场景评测能力、提示词、降低时延等相关工程化能力，增强推理的精度和效率，从而提高了决策的准确性和响应速度。
• 训练工程：专注于特定任务能力的增强，提供微调、蒸馏、强化学习等专业大模型服务。在特定场景下，通过CoT蒸馏、强化学习、全参微调或LoRA微调，平衡性能与资源消耗，实现模型在垂直领域的高效应用。这一工程化服务大幅提升了模型的适应性和灵活性。
• 应用工程：包括Agent工程和应用集成工程。Agent工程涵盖静态工作流、动态规划和多Agent协同，聚焦智能体的任务规划与协作能力；应用集成工程涵盖预集成、三层架构调优，强调系统间的标准化对接与性能优化，确保各个系统无缝对接，提升整体系统的运行效率。
金融行业智能化转型的深化发展，正面临数据要素与AI生产力之间的结构性耦合。若将AI比作新型智能化生产力的"引擎"，那么数据则是驱动其持续运转的"战略燃料"——缺乏规模化的高质量数据供给，金融智能化转型将始终受制于"燃料不足"的瓶颈，大模型场景应用首先考虑其依赖的知识基础。
从数据到知识，正沿着"三维进化路径"重构金融行业的数据治理范式：
• 多模态知识融合：突破结构化与非结构化数据的边界，构建多源异构数据的统一表征空间；
• 业务本体建模：基于领域知识图谱的持续演化机制，形成自适应业务变化的认知框架；
• 智能知识服务：基于语义理解与知识推理能力，实现从"数据存储"到"知识供给"的跃迁，提供场景化的精准知识服务。
华为数据中台解决方案持续夯实数据底座，从数据湖到知识湖，提供三大核心技术引擎——知识汇聚、企业级知识库、融合搜索，支撑大模型高质量供数、推理以及企业级知识应用。
• 知识汇聚引擎：构建高性能OBS存储以及LakeFormation工具，大幅提高数据资源的利用率与治理效率；
• 企业级知识库引擎：基于LakeSearch构建企业级知识库，实现全行知识的统一管理；
• 融合搜索引擎：将图数据库与向量数据库深度结合，联合生态伙伴构建统一的智能搜索能力。
银行的智能化转型需要强大的算力支撑。大模型训练周期长、中断风险高易引发重训成本提升，容灾机制的缺失则会加剧业务风险。因此坚实的算力底座不仅是技术支撑的基础设施，更是驱动业务创新、保障安全可控、实现可持续发展的核心基础设施。
基于上述痛点，华为构建APREC推理指标体系（精度、性能、可靠可用、易用性、成本），理解典型场景推理性能需求，推导算力底座所需要的适配能力，通过断点续训、训推共池、存算网协同、多专家并行推理等方案，大幅提升算力底座的训推能力及稳定性。
通过坚实算力底座与存算网云协同方案，助力金融机构实现高效训推：
• 训推：某金融机构利用训推共池，资源利用率提升30%，千亿大模型训练，长稳训练超40天。
• 推理：工行与华为合作，完成金融业国内首个大规模专家并行推理集群的技术突破和验证。该技术方案中利用MoE模型的架构特点，通过研发路由专家负载均衡算法、优化集群通讯协议和算子重构融合等技术手段实现了分布式并行推理，可以在算力投入不变的情况下，服务能力翻倍。
在金融智能化转型进程中，同时精通金融业务、数据科学、算法的AI人才稀缺，已成为制约行业发展的核心瓶颈。
华为发布金融AI人才发展计划，打造分层分级的AI人才培养体系，着力破解金融机构AI能力内生化的"软性阻力"。该计划以“人才规划、人才培养、人才评估与认证”三大维度为核心，联合金融机构与行业组织共同推进，目标在未来三年内支持超过300家金融机构培养超万名兼具金融业务理解力、数据科学分析能力和AI算法实现能力的复合型人才，助力金融智能化跃迁。这一举措不仅缓解了“软性阻力”，更通过组织能力升级为金融机构智能化转型注入长期动能。
AI正从辅助工具进化为金融机构的核心基础设施，华为金融数据智能解决方案5.5升级五大核心能力——包括12大场景化解决方案、4大工程化能力、数据湖到知识湖的智能演进架构、高效训推算力底座以及AI人才发展计划，全方位助力金融机构AI走深向实，加速全场景智能化，迈向普惠AI时代！
免责声明：文章内容和观点仅代表作者本人观点，供读者思想碰撞与技术交流参考，不作为华为公司产品与技术的官方依据。如需了解华为公司产品与技术详情，请访问产品与技术介绍页面或咨询华为公司人员。
