影响业务 连续性。 维护成本高 数据孤岛与业务协同效率问题 数据分散存储 银行内部各业务系统独立运行，数据分散存储，缺乏统一的数据管理和整合机制，导致数 据孤岛现象严重。 业务协同困难 数据价值挖掘不足 由于数据无法共享，各部门之间的业务协同效率低下，跨部门业务流程复杂且耗时，影响 整体运营效率。 分散的数据难以形成完整的数据资产，限制了银行对数据的深度分析和价值挖掘，无法为

应用模板（ A/B/C… ) 算法池（ A/B/C… ) 算力池 大模型时代企业 AI 项目“烟囱式 ”建设痛点越发严重 智能化趋势下：多品牌多场景下的重复造车轮，导致模型算法和镜像等 AI 资产管理分散，无法沉淀复用和统一运用。 底层统一 上层统一 中层异构 AI 治理 集约敏捷的 AI 中台式建 设 业务系统 B 业务系统 C 业务系统 A AI 项目的烟囱式建 设 知识引擎 大模型 配置自主可控，快速验证并发用量 统一资源纳管，灵活切换 启动阶段 痛点 一键多副本，快速线性扩缩容 持续升级推理加速，降本增效 故障多，无法长时间稳定运行 规模扩大，人 / 物料管理难度高 开源资源分散，准备周期长 解决技术问题，体验效果滞后 工具链易上手，快速验证效果 统一资源纳管，灵活腾挪算力 故障感知修复 + 监控，高可 用 细致的资源级权限管控 稳定期 痛点 稳定期 痛点

随着人工智能技术的迅猛发展，大模型在各个领域的应用日益 广泛。然而，大模型的训练效能和精度在很大程度上依赖于高质量 的知识库数据处理。当前，许多企业和研究机构在构建和利用知识 库时，面临着数据来源分散、数据质量参差不齐、处理流程复杂等 多重挑战。这些挑战不仅增加了数据处理的成本，还直接影响到后 续模型训练的效果。因此，设计一套高效、可扩展的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，已成为提升人工智能应用水平的关键。 引入缓存机制：对于高频查询请求， 缓存结果以减少对知识库的直接访问。 - 异步处理：对于耗时较长 的数据更新和同步操作，采用异步处理方式以避免阻塞主线程。 - 负载均衡：在知识库与模型交互量较大时，使用负载均衡技术分散 请求压力。 最后，接口设计应具备良好的日志记录和错误处理机制。通过 详细记录接口的调用情况和错误信息，便于后续的调试和优化。错 误处理机制应包括重试策略、超时设置和异常捕获，以确保系统的 实现身份认证和授权； - 对敏感数据进行脱敏处理； - 实施速率限制，防止恶意访问。 此外，API 接口的性能优化也是设计重点。建议采用缓存机制 （如 Redis）减少数据库查询压力，同时使用负载均衡技术分散请 求流量。 最后，API 接口的版本管理至关重要，建议采用语义化版本控 制（SemVer），并通过 URL 路径明确标识版本号，例如/api/ v1/。这样可以确保在升级接口时不影响已有业务的正常运行。

智能体应用服务时，性能与可扩展性是 至关重要的考虑因素。首先，系统必须具备高效的响应速度，以确 保在用户请求激增时仍能保持稳定的性能。为实现这一目标，可以 采用分布式架构，通过负载均衡技术将流量分散到多个服务器节点 上，从而有效降低单一节点的压力。此外，缓存机制如 Redis 或 Memcached 的引入可以显著提高数据读取速度，减少数据库的直 接访问频率。 在多用户并发场景下，系统的数据库设计应具有高吞吐量和低 保持高性能和稳定性。为了实现这一目标，首先需要在架构设计上 采用模块化和分布式部署策略。模块化设计使得各个功能组件可以 独立开发、测试和部署，避免了单点故障，同时也便于根据需求进 行功能扩展或升级。分布式部署则通过将计算任务分散到多个节 点，有效提升了系统的处理能力和容错性。 在数据存储层面，采用可伸缩的数据库架构是关键。推荐使用 NoSQL 数据库（如 MongoDB 或 Cassandra）或 NewSQL 数据 提高决策的准确性和效率。例如，在供应链管理中，AI 可以通过学 习历史数据和实时市场动态，自动调整库存水平，降低运营成本。 此外，边缘计算和物联网（IoT）的融合将为商务 AI 智能体提 供更强大的实时处理能力。通过将计算任务分散到网络的边缘设 备，AI 智能体可以在本地快速处理数据，减少延迟，提高响应速 度。这对于需要即时反馈的应用场景，如智能客服和实时数据分 析，具有重要的意义。 在未来，AI 与区块链技术的结合也将成为一大趋势。区块链可

与物流策略，并实时平衡供需。这种程度的自主 化不仅能提升效率和韧性，更能将人力从应对 日常挑战的“紧急补救”工作中解放出来，专注 于战略性创新。 然而，对当今许多企业而言，其供应链数据 现状依旧存在着分散割裂、效率低下和陈旧过 时的痼疾。我们此前的研究发现，67%的企业对 其数据的信任度不足，难以有效利用并从中获取 价值；而55%的企业在内部数据发掘方面仍主要 依赖人工方式。 许多企业所欠缺的，正是一种能够将所有

步让大模型理解并使用企业的工具和数据，与业务流程深度融合。 ④ 未来规划 相比于传统的信息系统开发模式，大模型技术由于其特殊性。往往不是为了解决某一 �� �� 领域特有问题，而是可能与多个业务场景进行融合落地，用户需求比较分散，所以大模型 技术的落地和推广绝不只是一个技术问题，而是需要带动整个公司员工的认知提升，让全 员了解大模型技术的优缺点，并从自身业务场景出发进行设计，因此场景共创是企业内部 用好大模型的关键策略之一。 的技术路线以及开 放的技术开发生态，涵盖知识库组件、安全性检查、敏捷编排、场景化工具、模型应用管理 等模型运营和模型管理功能。 （B）业务落地规划 基于大模型平台构建知识中心，集中管理和应用分散在各个系统的非结构化知识。实 现知识与大模型的组合，并具备应用到各个场景的能力。 同步落地各部门已有的大模型场景需求，包括不限于日常办公助手场景、信息抽取场 景、制度知识问答场景、政策和保险资讯类知识问答、营销热点捕捉、

通过对数据库查询的优化，可以有效减少响应时间。常用的方法包 括：使用索引来加速查询，避免全表扫描；通过分析慢查询日志， 定位并优化低效的 SQL 语句；以及在必要时对数据库进行分库分 表，以分散负载。此外，合理使用缓存机制也是提升性能的重要手 段。可以根据业务需求选择本地缓存（如 Redis、Memcached） 或分布式缓存，减少对数据库的频繁访问。 在代码层面，优化算法和数据结构的选择能够显著提升系统性