它们很快就会发现无法见到经营上的提升。 再比如，企业能够认识到数据是有价值的， 数据正日益成为企业的核心资产。但并不是将 数据抓在自己手里，就能抢占市场竞争的制高 点。数据的终极价值，在于借助有效的治理机 制，对其分析得到能够用于鉴证、预测的结果， 以此促进业务提升。 归结起来，这些都是数字化初期阶段的基 建思维。企业数字化转型的本质在于实现价值 增值，但工具、数据等数字基建只是赋能者， 建的布局，来到数字化的中局 战场，企业就要更加意识到思 维转变的重要性。 同时，我们也发现，仅凭企业自身的力量 无法有效覆盖数字化转型的方方面面，很多企 业数字化转型面临最大挑战之一是没有专业的 技术和知识提供有力支撑。选择合适的合作伙 伴至关重要。在这个连接与共生成为主流趋势 的时代，一个优秀的合作伙伴，可以有效帮助 企业提升数字化转型的成功率。 总之，我们希望，无论企业正处于数字化 转型的哪个阶段，这些经验的总结与分享都能 而数字化转型的价值变现是通过运营来实现的， 所以强大的数字化运营能力是企业转型成功的 关键。 数字化运营是连接价值创造与技术创新两 个轮子的最好纽带，它强调在运营中根据市场 变化和创新要求进行有效的业务迭代，从而将 技术转化为真正的数字生产力 。 数字化转型走到了价值变现阶段 进入数字化中局后，勤达睿发现，企业更 加关注数字化行动的价值变现能力。而数字化 运营聚焦的正是数字化转型建设工作结束后，

原则（如按机构风险等级设置 5%-20%浮动区间）） 4 、审计能力提升 （18）在 AI 技术快速发展的背景下，AI 审计是否可以完全替代审计人的工 作？审计人与 AI 审计的关系是什么，如果有效协同审计工作？（如 AI 处理结构 化数据分析，审计人聚焦职业判断与道德风险评估，建立人机交叉验证工作流） （19 “ ）如何通过 审计数字化能力成熟度模型 ”评估并提升审计团队的智能 工 与 审计程序操作指引。 10 商业银行审计篇 一、合规与法律风险审计 （一）基础审计场景应用问题 1 、资金异动与客户管理 （1）客户身份识别（KYC）是否完整有效？（调取高风险客户清单，检 查 证件有效期、职业信息更新的及时性；通过交易流水验证客户申报收入与资 金规 模是否匹配，识别虚假身份或代理开户隐匿实控人现象。） （2）客户风险等级动态调整是否滞后？（检查风险等级评估记录，核验 是否强制录音？（调取回访录音与放弃声明签署记录，核验执行主体独立 性） 5 、国际业务合规 （17）信用证项下电子提单核验是否采用区块链存证技术，单据传输路径 是 否规避受制裁银行？（追踪信用证开立全流程，测试智能合约执行有效性） （18）境外债券承销是否执行 ESG 评级穿透审查，募集资金用途是否与东 道国环保法规冲突？（比对国际绿色金融标准，核查境外法律意见书内容） （19）自贸区分账核算单元是否严格隔离资金，跨账务单元调拨是否具备

的完整运行态势，对应用进行全方位的监控与分 析。 安全运维现代化 运维安全是保障业务可靠性的基石，也是运维现代 化的基础。在运维安全领域，需要通过全面的安全管 控保障运维安全：事前实现对权限的有效规划和管 理，事中实现运维操作的严格管控，事后实现对运 维操作的审计与分析，减少因运维误操作带来的风 险。在租户安全维度，通过构建完整的安全防护体 系，实现端到端保障混合云的租户安全。 上 智能中间件 分布式消息 | 微服务引擎 | 分布式缓存 分布式调度 | 单元化管理 现代化基础设施 高安全 | 高可用 | 高性能 | 高可维 运维知识库如何管理：如何建设行之有效的运维 知识库，如何对运维数据有效治理 运维安全如何保证：如何建设全面、高效的运维 安全保障体系 这些问题并非孤立存在，而是相互交织构成了政企 数智化转型道路上的系统性瓶颈。面对上述挑战， 单点零散的改进显然已力不从心，因此，突破单点 规范、业务转维规范、运维数据治理规范。通过标 准化的规范和流程来提升系统的稳定性、安全性和 高效性。 业务故障等级定义 在故障处理过程中，可以根据不同的故障等级，调 集相应的资源处理问题，有效提高故障处理效率。 按照故障影响，故障划分为四个等级，即P1/P2/P3/ P4。 业务上线规范 新业务或系统功能上线时所需遵循的一系列标准和流程。这些规范旨在确保上线过程的顺利进行，减少系统风

其利用量子力学的基本原理，特别是量子态的不可克隆 性和海森堡测不准原理来确保通信双方能够安全地编码 和共享密钥，有效避免了潜在的窃听风险。这些离散变 量的量子特性确保了在量子层面上通信的安全性，从而 实现了通信的绝对安全保障。通过该种方式，离散变量 量子密钥分发不仅增强了信息传输的安全性，而且为量 子通信领域提供了一种有效的密钥管理解决方案。该技 术在远距离传输中取得了长足进展，并逐步在金融行业 开展了应用。以原中国人民银行乌鲁木齐中心支行星地 供了一种标准。这一协议涵盖了智能体之间的通信协议、 数据格式、操作流程等多个方面，确保了不同智能体之 间能够无缝对接、高效协同。通过 MCP 的标准化，智 能体之间的信息交流变得更加顺畅，数据共享更加便捷， 从而有效提升了整个系统的运行效率和协同能力。同时， MCP 的推出也为智能体的进一步优化和升级奠定了基 础，使得智能体能够不断适应新的工作环境和任务需求， 持续为组织创造价值。 全员智能体要从实用出发，不追求大模型、巨量规 MVP（最小可行产品） 模式进行场景化轻量级应用的快速迭代，既能确保战略 方向正确，又能持续产出可见价值。这种方式不仅能提 振团队信心、增强凝聚力，更能通过量化成果及时向决 策层展现业务价值，有效获得持续投入支持。该策略尤 其适合资源有限的中小城商行。 效率和合规是高铁和铁轨的关系，不能顾此失彼。 合规是金融业稳健发展的底线，是防范系统性风险的基 石，更是金融业实现可持续创新和价值创造的关键所在。

随着全球数字化浪潮的到来，5G、AI、大数据等新技术不断涌现， 算力已成为驱动社会进步的核心生产力。随着人工智能、物联网、元 宇宙等技术的爆炸式发展，传统的集中式算力计算模式面对如此庞大 且多样化需求，已经难以有效应对。分布式算力感知与调度技术应运 而生，成为应对海量、泛在、实时计算需求的关键基础设施。这一理 念旨在构建一个能够动态感知全网算力资源，并根据任务需求进行智 2 能化、自动化、最优化调度的新型信息基础设施，降低计算延迟与成 更高的节点，或利用电价谷值进行计算，实现“绿色调度”。 5 分布式算力感知与调度是现代计算范式的核心支柱。它通过构建 全域资源认知神经网和智能调度决策中枢，实现了对泛在、异构、动 态算力资源的有效整合与按需供给。其核心在于全局化资源视图、多 目标动态优化、高度环境适应、跨域无缝协同、智能学习进化以及对 可持续性的深度关切。随着算力网络（CPN，Computing Power Network） 推进、算力网络概念的兴起以及人工智能应用的持续爆发，该领域的 研究将不断深化，向着更高程度的智能化、更精细的感知、更强大的 跨域协同能力、更强的安全可信保障以及更优的绿色效能演进。它不 仅是解决当前算力供需矛盾的有效途径，更是塑造未来数字社会形态、 驱动经济高质量发展、提升国家综合实力的关键所在。 1.3 需求分析 当下通信与算力的多样化以及算力资源分布式特性与多类型应 用场景的深度耦合极大地推动了分布式算力感知与调度的产生，本节

前基于网络传送的方案仍存在不足，百兆专线耗时长，而万兆专线 /OTN 专线成本高，亟需对网络进行升级，提供更为高效且具性价比 的数据入算服务。 为了实现海量数据的高效流转，网络需要具备网络级负载均衡能 力，全面提升整网的有效吞吐量，打造高运力网络，为数据高效传送 提供坚实基础。同时，网络需要具备高度的弹性与敏捷性，基于任务 式服务为企业按需提供弹性带宽，满足短时间内大批量数据传输的需 求。 总之，海量样本的快速入算服务对算力城域网的需求是：实现 无损传输能力，避免出现拥塞、丢包。同时， 网络还需通过租户级切片保障业务间的有效隔离，在保障业务 SLA 要求的同时，避免业务之间故障相互影响。 综上，云边协同训推场景对算力城域网的需求是：具备网络级负 载均衡和RDMA无损传输能力，保证在用户吞吐不下降的同时，TTFT 和 TPOT 劣化低于 5%；具备端到端租户级业务隔离能力，有效保障 多租户 SLA。 3.2.5.推理下发需求 推理应用的 数据流量波动时仍能提供持续稳定的数据传输服务。 （2）超高吞吐能力 在智算、超算等场景中常常存在大量的大象流，这类流量具有单 流瞬时高速率（10M-100G）的特征。传统基于五元组哈希的负载均 衡技术难以有效应对大象流，容易造成负载不均衡和网络拥塞。算力 城域网引入大象流自动识别与拆分、网络级负载均衡等关键技术，基 于 IB 传输层信息（如 QP 对等）将大象流拆分为多个子流，并结合 智能管控实现全域流量均衡，确保网络链路达到

云安全联盟大中华区版权所有 11 弥合人工智能的无限潜力与负责任开发需求之间的差距，我们需要一种三管齐 下的合作方法：所有科技公司对负责任的人工智能做出承诺，政策制定者提供 明确的指导，立法机构制定有效的法规。 本文以立法和法规为重点，开启了关于人工智能治理的重要论述。它为涉 足人工智能领域的从业者和企业提供了对当前人工智能治理环境及其不足之 处的基础理解。旨在通过强调这些不足，促进一场关于负责任人工智能开发和 性至关重要，尤其是考虑到生成式人工智能通常使用庞大的数据集，复杂的数 据来源追踪对于满足“访问权”和“知情权”请求变得困难。强大的数据治理 实践、适当的记录以及可能使用匿名化的训练数据披露可有效应对这些挑战。 1.3.2 消费者权利 《加州消费者隐私法案》/《加州隐私权法案》 授予消费者有关其个人信息 的特定权利，包括访问、删除、更正其个人信息以及拒绝个人信息被出售的权 利。具体内容如下: 计必须允许由人类操作员检查。监督系统的自然人应能了解其功能、监控其运 行、解释其输出并在必要时干预。对生物特征识别系统提出了具体要求。高风 险人工智能系统将受到严格的义务约束，确保人为监督，并设计为能有效的由 自然人监督。 ○ 独立测试和验证（第57至63条）：它要求高风险人工智能系统应通 过独立测试和验证，确保安全性和可靠性。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 24 ○ 治理和认证

的AI医 疗器械产品更适合申报第三类注册证。 截至2024年底，NMPA共计批准107张AI三类证 申报第三类注册证 部分第三类注册证获批情况 注册人名称 器械名称 批准日期 有效期至 管理类别 批准省份 注册人省份 国产/进口 上海商汤善萃医疗科技有限公司 肺结节CT图像辅助检测软件 2024-12-23 2029-12-22 Ⅲ 国家局 上海市 国产 智慧监护：全院级智慧监护信息化解决方案，以患 者为中心，打造全院心电监护信息网络平台，集中 管理和呈现患者信息。 • 智慧急救：以其先进的医疗信息化技术为基础，通 过整合不同应用场景的临床信息，有效协同相关临 床资源，实现内部工作流标准化和同质化、院前急 救数字化、急诊分诊智能化、五大中心信息化应用 、检验检查设备和时间节点的管理与质控。 • 智慧电生理：整合全院单机电生理设备，通过对 P 辑、管理与存储等闭环管理，打破电生理信息孤岛 ，大幅提高工作效率，实现医院电生理检查的无纸 化，为医生网络化协同工作提供支撑，助力全院信 息化建设。 • 智慧检验：以"安全，准确，及时，有效”为原则 ，通过信息化的方式对床旁检验设备的控制管理， 建立区域协同检验，有效开展临床实验室工作。 妇幼产品线信息化解决方案 DiFlowAI智能分析系统 资料来源： 公司官网，2024年半年报，西南证券整理 迪安诊断以第

实际上，自 2019 年业界相关研究起步，“算力网”、“算力网络”、 “算力互联网”等概念层出不穷，“算网协同”、“算网融合”、“算网 ●一体 ”等路线众说纷纭。为科学推进全国一体化算力网、有效实践算 网协同，务须明确“算力网”和“算网协同”的内涵。 2025 年 4 月，《全国一体化算力网监测调度平台建设指南》（简称 指南）正式公开征求意见，对算力网的内涵进行了阐述，从顶层设计 ③ 东->北->西方式调度  需求提交与计算 算力使用者通过自治系统发起算网调度请求，当本地资源不足时， 自治系统将需求提交给算网协同调度平台，算网协同调度平台基于当 前算网资源状态，运用有效的算法和模型进行调度计算，制定出最优 的调度方案，确定目标资源和任务分配策略。 ●需要注意的是 ，由于需要算网协同调度平台对用户自治系统内部 署的应用和算网协同调度平台调度部署的应用之间进行互相访问的 在系统内独立调度、借助自治系统分总调度或直接发起总分调度，灵 活把控资源调配流程，契合复杂多变的业务需求场景。  达成资源高效协同 不同调度模式下，算网协同调度平台及自治系统内调度机制，整 ●合本地与外部资源 ，运用有效算法实现资源的跨区域、跨系统优化配 置，提高资源整体利用率。  确保业务稳定运行 面对各类复杂业务需求，多样的调度方式保障资源提供方总能找 到优化方案，获取充足且适宜的计算、存储、网络资源，维持业务连

技术的巨大空间和潜力，通过引 入 AI 技术使能算网智能化也已经成为发展趋势和行业共识。另外， 算力网络能够进一步赋能 AI 产业加速进化，为 AI 计算提供“随处可 得”的优质算力服务，支撑大模型训练和高效的模型推理，有效地推 动 AI 应用的广泛落地和创新发展。为了使研究人员更直观、更深入 地理解服务生成算力网络，并提供面向新一代算力网络建设的参考方 案与灵感启发，本白皮书从 AI 技术与算力网络结合的角度入手，从 键难点。目前，通过关键字原句和表达语句来描述用户需求的方法存 在缺少语义信息、抽象级别低等问题，无法对复杂的用户需求进行充 分表征。而自然语言处理技术能够对用户意图准确地进行识别、解析 和预测等，是构建用户和算网之间沟通桥梁的有效手段。 此外，如何自动生成满足意图需求的算网融合策略也是实现算网 服务生成的关键。传统的策略生成方法依赖大量的人工经验设计，而 且无法适应动态变化的用户意图和网络状态。为此，需要构建基于用 生于算网并服务于算网。基于 AI 强大的学习、分析和决策能力，内 生智能模块通过对算网运行过程中产生的数据进行深度挖掘，并协同 整合不同网络层之间的数据、资源、功能等方面的差异，能够针对各 种业务形成有效解决方案，并综合考虑算网的运行效率、自动化水平、 服务质量等。同时，内生智能模块还支持 AI 的持续学习，能够随着 需求的改变自适应地进行知识演进，并能够进行知识融合与推理从而 产生新的知识，