.....................................36 58 同城风控平台演进...................................................................................... 59 度小满金融大数据风控模型实践........................................... 机器学习中的隐私保护................................................................................. 144 关系图谱在贝壳找房风控体系的应用与实践.............................................162 新一代联邦学习技术及应用实战............................ .... 212 风控建模流程：以京东群体感知项目为例.................................................244 信贷业务风控策略简介................................................................................. 266 机器学习在信贷风控建模中的优势和挑战...

中原银行实时风控体系建设实践 Construction practice of real-time risk control system of Zhongyuan bank 陈玉强 中原银行数据银行部 河南省唯一省级法人银行 贴心、专业、合作、共赢 服务战略、服务实体、服务企业、 服 务人民 • 蝉联六年《金融时报》 “年度十佳城市商业银行” ，相继荣获“铁马 十佳银行 ”、“最佳上市公司 挖掘边界客户，实现精准授信。 贷中风控 数据指标变化快，需要实现实时 化的再审核与放款。 贷后管理 贷后管理难度大，需要多种新技 术发现隐性风险，提高管控度。 操作风险 随着银行线上化能力的增强，操 作风险识别从预防人员不合规操 作转为线上流程漏洞和异常行为 识别等。 流动性风险 从线下的，面向审批的逐步转 向实时的智能决策。 银行数字化风控新挑战 授信 银行传统风控的痛点 数据流通受限 精准度不够 智能化 专家规则 + 机器学 习 平台化 实时化 全新的风控支撑体系建设思路 平台开放、架构融 合 高时效、高并发 建设 Flink 实时计算平台 ，首个应用上线； 商业决策系统已支撑 150+ 规则模型； 2020 Q2 应用 • 基于 Flink 的反欺诈应用上线； • 自主研发企业级智能决策平台 ( 智策平台 )

数智化审计调研报告 本报告为中国内部审计协会与北京谷安天下科技有限公司联合撰写，报告中所有文字、 图片、表格均受有关商标和著作权的法律保护，部分文字和数据采集于公开信息，所有权 为原著者所有。任何组织和个人需要经原著者许可，方可以复制或传递本报告的全部或部 分内容，或将本报告内容作为诉讼、仲裁、传媒所引用之证明或依据，以及用于营利或用 于未经允许的其它用途。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反《中华人民共 华人民共 和国著作权法》和其他法律法规以及有关国际公约的规定。未经授权或违法使用本报告内 容者应承担其行为引起的一切后果及法律责任，原著者将保留追究其法律责任的权利。 版权声明 版权声明 数智化审计调研报告 本报告中的行业数据是原著者通过市场调研、行业访谈及其他研究方法统计分析得来， 仅供参考。因调研方法及样本、调查资料收集范围等的限制，本报告中的数据仅服务于当 前报告。原著者以勤勉 负责。原著者不对因本报告资料全部或部分内容产生的，或因依赖本报告而引致的任何损 失承担任何责任，不对任何因本报告提供的资料不充分、不完整或未能提供特定资料产生 的任何损失承担任何责任。 免责声明 免责声明 数智化审计调研报告 第一章 调研背景简介 ....................................... 5 第二章 调研结果综述 ..........................

赋能央企数智化转型研究报告 ——迈向世界一流企业的智能引擎 2025 年 12 月 AI 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 2 目录 第一章：AI 赋能央企数智化转型发展概况 ................................................. 4 一、AI 赋能央企数智化转型政策导向 ........ 4 二、AI 赋能央企数智化转型市场规模 ................................................... 6 三、AI 赋能央企数智化转型发展趋势 ................................................... 8 第二章：AI 赋能央企数智化转型应用现状 ................ ....... 22 第三章：AI 赋能央企数智化转型路径与挑战 ............................................ 27 一、AI 赋能央企数智化转型路径 ........................................................ 27 二、AI 赋能央企数智化转型挑战 ...................

2024/09/DTPT —————————— 收稿日期：2024-07-11 0 前言 人 工 智 能 聊 天 机 器 人 ChatGPT、AI 编 程 工 具 GitHub CoPilot、图像生成系统 Stable Diffusion、视频生 成系统 Sora 等生成式人工智能（Generative AI，Gen- AI）应用和工具产品的出现，为文本创建、图像视频生 成、代码生成以及研发流程等工作带来了全新的智能 是算力需求的剧增，芯片算力的增长速度与模型参数 规模的增长存在剪刀差，推动了超大规模智算集群的 建设。 作为基础设施建设者和新质生产力的推动者，电 信运营商正积极推进智算布局。本文基于大模型的 发展趋势和需求，结合运营商的特定优势，提出了智 算集群布局以及算力、存储、网络和维护管理方面的 关键词： 人工智能；智算中心；基础设施；建设思路 doi：10.12045/j.issn.1007-3043 人工智能训练的计算复杂度逐年猛增，所需的智能算力从每秒千万次运算增加 到数百亿次，甚至进入千亿级别，促进了大规模智算中心的建设。智算中心主 要满足智算算力的需求，其布局、建设及维护方案与传统的云资源池存在较大 差异，当前运营商对智算中心的布局以及详细方案并没有统一的建议和参考。 分析了大模型发展带来的算力、存储、组网的需求挑战，对运营商智算布局以及 算力、存储、网络、维护管理等提出了相应的策略和方案建议。 Abstract：

北 斗 时 空 （ 上 海 ） 智 算 中 心 项 目 方 案 04 主要系统介绍 Main System Introduction 05 交付与运维 Delivery and Operations 智算中心整体介绍 Overall Introduction To The Intelligent Computing 3450 号 书崖路 PROPERTY 项目概况—— 自持物 业 工业用地 30 亩 容积率 2.0 申 港 路 智算中心整体介绍 Overall Introduction To The Intelligent Computing Center 智算中心整体概况 机柜总数： 2800+ 机柜功率： 8KW~30KW 机房标准： UP-Time T3 、 CQCA 级机房 智算中心——空间布局 综合配套设施办公大楼 15384.92 平方米 二期智算中心 18438.2 平方 米 两大一小共 个蓄冷罐 满足错峰蓄冷 90 分钟要 求 20+1 台 单台油机功率 1800kw 蓄冷罐 110kV 用户站 1683.29 平方 米 一期智算中心 7350.1 平方 米 园区 10 号

1.1 智算新基建：全球竞争与市场爆发 近年来，以生成式人工智能为代表的新一代人工智能技术加速创新，成为各国抢占科技革命与产业革命 优势地位的技术制高点。2024年3月，中国政府工作报告提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展 ‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群“。人工智能将在推动产业升级、促进新质生产 力加快形成等方面发挥重要作用。2025年1月，美国政府宣布Ope 准制定、核心供应链、数字规则（数据跨境/网络安全）等维度激烈竞争，全球ICT产业技术生态与市场格局 正在加速重构。 生成式人工智能基于海量数据训练、推理生成新的输出，并能以文本、音频和图像等形式创建新内容。 智算中心是支持生成式AI工作负载的新型数据计算中心，基于AI计算架构，提供AI应用所需算力服务、数据 服务和算法服务的算力基础设施，它融合高性能计算设备、高速网络以及先进的软件系统，为人工智能训练 ps，其中通用算力为497EFlops，智 能算力（换算为FP32）为875EFlops，占总算力比例为63%。未来五年，全球算力规模仍将以超过50%速度 增长，至2030年全球算力将超过16ZFlops，智算占比超过90%。2023年，中国通算规模59EFLOPS，未来 至2028年将以17.3%的年增长率达132EFLOPS；同期，中国2023年智算规模为414EFLOPS，未来将高速增

亿邦智库产业互联网系列报告 2025.12 目 录 CONTENTS 01 产业互联网年度进展 02 产业AI新模式与案例 04 产业出海新模式与案例 03 深度价值链新模式与案例 产业互联网年度进展 /01 产业互联网迎战新周期 企业生存情况调查 资本市场动向 政策趋势与实践 - 4 - 产业互联网迎战新周期：大范围价值闭环效应驱动 亿邦动力团队25年来一直跟踪B 亿邦动力团队25年来一直跟踪B2B发展。亿邦智库基于连续七年综合产业、企业及政策的观察研究，提出我国产业互联网发展新研判：产业互 联网基本面未变，但已进入新周期。从资本闭环效应显著的初创期迈入以大范围价值创造为主线的成长期，长坡厚雪来自数智技术变革、全球 化变革带来的产供链变革，其中产业AI、产业出海与深度供应链成为解锁新周期的关键钥匙，也是新模式新业态的三大质变方向。 信息与金融促进交易 孕育期（~2018年） • 互联 字供应链平台、 产业数智科技、平台化品牌。 - 5 - 千峰奖申报企业类型分布（2025） 千峰奖申报企业行业分布（2025） 企业生存情况调查 数字供应链与产业数智科技构成产业互联网主赛道 面向产供链数字化，引发产业数智科技服务，催生数智化平台化品牌产品。根据2025年度千峰奖数据数据，申报企业中，数字供应链 企业98家、占比近半，产业数智科技企业75家，数智品牌企业32家，反映供应链