收官之年，标志着我国金融业数智化转型进入全面深化、 系统推进的关键阶段。2024 年 11 月，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》， 明确提出以数字化转型为战略引擎，通过“技术驱动 + 数据赋能”双轮联动，全方位推进金融机构在战略布局、 技术应用、数据治理等核心领域的系统性变革，进一步明确了到 2027 年建成“数字金融强国”的路线图—— 以数据要素为关键生产资 式。 在数字经济纵深发展时代背景下，数据要素的市场化配置改革持续深化，以 DeepSeek 为代表的大语言 模型等人工智能技术迅猛发展，正在重构金融服务的底层逻辑。如何以数字化转型为核心驱动力，通过体制 机制创新、技术赋能和生态协同，不断做强“五篇大文章”？在人工智能、量子计算等颠覆性技术加速演进 的背景下，如何构建具有迭代适应性的数字基础设施和弹性 IT 架构？如何重构企业级数据战略，加速生成式 132 家金融机构 386 个参选案例。 《数字金融专刊暨鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例集》依托“金融机构数字化转型优秀案例 评选”活动，深度聚焦金融业数智化转型的创新理念与实践成果，通过系统梳理行业领先的数字化转型路径， 提供可借鉴的实践范式，助力金融企业探索数字金融的创新应用场景，构建以技术创新为引擎、数据要素为 核心的双轮驱动新格局，推动金融科技赋能业务高质量发展。 专题

数据业务化 data-driven business models 围绕业务系统中沉淀的数据，创新以数据为业务(交易)对象的新型业务。 3.4 数字化运营 digital operation 通过数字化技术实现组织内部相关的管理活动，包括但不限于财务、供应链、营销等的数字化升 级，实现组织运营模式变革和效率提升。 3.5 评估域 assessment domain 用于开展数字化转型成熟度评估的能力域或能力子域集合。 应针对数字化转型需求， 配备必要的人员； c) 应积极培育主要人员的 数字化意识； d) 应识别数字化转型所需 要的人才 a) 应在组织架构层面，考虑 数字化转型相关团队或 岗位设置； b) 应通过职责、考核、培训 等措施，确保数字化转型 活动有效展开； c) 应积极打造数字化转型 相关的文化氛围： d) 应配备满足数字化转型 需求的人员，包括但不限 于信息技术人员、信息安 问题的能力，并确保人员 能够正确认识数字化转 型带来的各类生产活动 变 化 ； d) 应识别数字化转型外部 专家需求，逐步建立数字 化转型专家库 a) 应通过量化管理方式，管 理相关岗位的任职资格 及人才储备等； b) 应通过对数据进行分析 判断数字化转型的问题， 并做出调整优化； c) 应确保人员树立科学开 发数字资源的观念与方 法，并以数字化、软件化 的方法，共享知识、技能

的基石。随着云计算、大数据、物联网、边缘计算等技术的兴起，以 及各行各业在数字化转型过程对网络、计算、存储等多维资源需求的 驱动，算力网络应运而生。作为一种结合算力和网络资源的新型信息 基础设施，算力网络通过将动态分布的计算和存储资源互联，将网络、 存储和算力等多维度资源的统一协同调度，实现连接和算力在网络的 全局优化。算力网络提供了一种弹性、高效、可扩展的服务模式，使 得海量的应用能够按需、实时调用分布式计算资源，为数字化转型业 及的需求逐渐多样化、模型更加复杂化，行业应用中新业务、新需求、 新场景的多样化多对算力网络的灵活性、自动化和智能化提出了更高 的要求。为应对上述挑战，服务生成算力网络的概念得以提出。服务 生成算力网络通过将 AI 技术与算力网络的基础设施、功能流程、服 务应用等深度融合，把 AI 的解决目标和承载方式都设在算力网络内 部，利用 AI 技术赋予算力网络基础设施智能化、业务流程一体化、 服务能力自 样化、日益增加的系统规模和复杂度大大增加运维难度、算网资源协 同调度等诸多挑战。通过引入 AI（Artifical Intelligence）技术加快算 网智能化已经成为发展趋势和行业共识。新一代智能算力网络正以实 现“L5 等级”的自治为目标进行演进发展。 服务生成算力网络旨在以网络为基础、算力为载体、智能为核心， 通过多要素融合来实现，是利用 AI 技术来使能算网深度融合与智能 服务的新范

力，并沉淀构筑了一套全面构建稳定可靠的现代化运维能力的路径和方法。通过运维现代化核心 能力，期望能够帮助政企客户从传统架构运维到云化架构运维转型，以数字化和智能化为驱动， 构筑混合云现代化运维新体验。 其中，运维体系作为混合云运维能力建设的基础性、系统性工程，面临着对技术、组织、制度需 进行系统性重构的巨大挑战，其核心在于通过数智化的运维体系实现“效益”、“效能”、“效 率”、“效果”的最大化。 、运维组织、运维业务、运维知识库、运 维平台和运维安全这六大维度进行核心能力的演进设计与持续构建，以不断提高云平台运维管理 水平。 本文将对如上六大核心能力领域的建设路径和方法进行详细阐述，并通过某集团客户的实际建设 案例向读者提供可落地的最佳实践参考，期望对广大混合云用户面向现代化的运维能力提升带来 一些启发和思考。 序 言 P R E A M B L E 对 目 录 C O 用的可靠性保障前置到设计阶段，通过高可用设计 提升应用的可靠性。同时在应用运维领域，存在多 种多样的工具与技术，工具之间数据割裂无法形成 全局的视野，直接影响了应用运维的效率与效果。 只有打破各个工具间的数据孤岛才能统筹洞察应用 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

。 传统卫星通信网络存在覆盖局限、资源利用率低、星地协同不足 等问题，难以满足全域通信、应急保障、产业赋能等多元化需求。卫 星互联网承载网作为连接卫星星座与地面终端的“太空信息高速公 路”，通过星间/星地链路技术、动态路由与交换技术等关键技术创 新，实现了数据的高效传输与交互，为破解传统网络瓶颈提供了系统 性解决方案。 本白皮书首先系统梳理了卫星互联网承载网的发展背景与需求 愿景， 应急通信保障及“一带一路”互联互通三大场景。在数字边疆守护中， 我国通过天基与地面融合网络实现边境地区通信覆盖，如新疆 34 个 边境县城 5G 和千兆光网覆盖、西藏阿里地区中星 16 号高通量卫星 提供 20Gbps 通信容量，构筑“数字国界”的天基防线。应急通信保 障方面，卫星互联网承载网在灾害中发挥关键作用，2024 年甘肃积 石山地震中，通过便携站部署与星上资源调度，保障了 72 小时黄金 2 供跨境电商、远程医疗等服务支撑，促进区域信息共享与经济联动。 1.2 产业驱动经济升级 卫星互联网承载网正以“空天地一体化”架构重构产业生态，深 度融入国家“东数西算”与“算网能一体化”战略布局。通过卫星制 造、火箭发射、激光通信等核心技术的跨域协同，天基节点正成为绿 色算力网络的空间支点，驱动海洋经济、跨境贸易等产业向智能化、 低碳化跃迁，为区域经济联动注入新动能。产业链协同推动卫星制造

按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 阶式三类。区块链是构建分布式可信数据空间的基础技术底座， 通过不可篡改特性，为数据提供了确权机制，对数据的使用进 行追踪和记录，为数据的贡献者提供合理的利益分配。 为引导各地方、各行业和重点企业有序推进可信数据空间 建设，国家信息中心联合有关单位开展专门研究，通过分析可 信数据空间的概念、特征和功能定位，提出“1+5+N+1”总体架 构，初步探索基于区块链和区块链服务网络（BSN）的分布式 型科技公司垄断问题，通过建立“欧洲共同数据空间”促进企业、 公共部门及个人数据的安全流通与合规使用，同时强调数据所 有者对数据的控制权（即数据主权）。 早期实践如德国 2015 年发起的“产业数据空间”项目（后发 展为国际数据空间协会 IDSA），以及后续的盖亚-X（Gaia-X） 跨领域数据平台，为欧盟数据空间的技术架构和治理模式奠定 了基础。例如，工业数据空间（IDS）通过标准化接口促进供应 供应 链协作，欧洲健康数据空间（EHDS）整合跨境医疗数据以加速 科研。此外，欧盟通过《数据治理法》（DGA）、《通用数据保护 条例》（GDPR）等法规，进一步规范数据共享的合法性、隐私 保护与互操作性，确保数据空间在技术、法律和协同机制上的 2 系统性推进。 我国在欧盟等国际先进实践的基础上，结合自身国情和发 展实际需求，创新性地提出了“可信数据空间”的发展理念。 2024

深信服：联合鲲鹏共同推进企业级分布式存储EDS原生开发创新实践，让数据管理更可靠 105 01 鲲鹏原生开发的 机遇和挑战 鲲鹏计算产业聚焦计算架构创新和开源基础软件的研发，致力于推动鲲鹏生态发展。 通过战略性、长期性的研发投入，吸纳全球计算产业的优秀人才和先进技术，持续 推进全栈计算技术的创新发展，加快构筑面向多样化计算的全球开源体系与产业标 准。基于“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的策略推动鲲鹏计算产业发展。 鲲鹏原生开发的核心技术理念 02 鲲鹏原生开发的 核心技术理念 鲲鹏原生开发技术白皮书 / 04 鲲鹏原生开发的核心技术理念 鲲鹏原生开发包含代码开发阶段和流水线阶段： » 代码开发阶段：通过鲲鹏 DevKit、BoostKit 开发代码，充分应用鲲鹏架构优势，性能更优。 » 流水线阶段：鲲鹏 DevKit 以命令行方式 1 小时接入 CI/CD，便捷发布多平台版本。 » 极简融入 BoostKit 应用使能 • 鲲鹏亲和分析 • 毕昇编译器 • 毕昇 JDK • GCC for openEuler • 鲲鹏调试器 • 系统性能分析 • Java 性能分析 • 系统诊断 通过鲲鹏 DevKit/BoostKit 开发代码：充分应用鲲鹏架构优势，性能更优 3.1.1.2 应用开发工具 应用开发工具支持创建鲲鹏应用工程，支持 C/C++ 开发语言，编码时能够自动匹配鲲鹏加速库函数字典、智能提示、

为业务创新的 坚实底座，为数字经济高质量发展注入可靠动力。 INTRODUCTION 智能化时代 可靠运维发展趋势 第一章 自然语言交互变革：通过NL�SQL技术，简化用户与数据库之间的交互。比如，通过自然语言生成 SQL进行查询，通过自然语言与AI Agent交互，带来数据库交互变革，非技术人员也可以很方便地 操作数据库，未来也会向着“对话即运维”的方向发展。 AI幻觉问题：当前 RAG召回率不足：在构建数据库运维AI Agent时，单纯的向量嵌入可能导致召回率低以及召回信 息出现波动等问题，可以引入知识图谱或GraphRAG技术，提供多路召回方式提升召回准确率和 稳定性，此外，也可以通过数据预处理矫正出问题的数据。 智能化部署：AI基于用户需求，自动生成配置文件并完成数据库部署，简化传统部署流程。 �.� AI对传统运维的影响 故障诊断与智能运维：根据不同数据库特性，利用AI 日常运维的巡检、监控、告警等操作，生成巡检报告以及事件总结报告。也可以构建AI Agent，将 运维排查和维护任务集成到智能工具，自动调用相关数据并结合知识库和预设策略，实现对数据 库的自动排查和维护，提升运维效率。此外，通过分析历史运维数据，AI可以实现预测式运维，变 被动运维为主动运维，比如提前评估资源，根据负载变化自动扩缩容等。 智能化调优：利用ML/大模型、RL等AI技术，进行智能化数据库参数调整、索引推荐、优化器增强、

在数字经济与智能技术深度融合的今天，金融以及金融审计行业正经历前所 未有的变革。以 DeepSeek 为代表的大语言模型（LLM）作为人工智能领域的突 破性技术，不仅重塑了信息交互方式，更通过其强大的语义理解与生成能力，为 金融审计领域带来了新的发展机遇与挑战。如何借助大模型工具挖掘审计线索、 优化工作流程、提升风险预判能力，成为行业亟需探索的课题。本手册基于对银 行、证券及 案例，旨在为金融审计领域的学习者及工作人员提供实用性的操作指南。以下是 本手册编写的核心逻辑与框架说明。 一、精准化问题拟定：用技术激活大模型价值的关键 “ 大模型的价值并非源于其 全知全能 ”，而在于使用者能否通过精准提问引 导其聚焦业务痛点。为此，结合金融审计实践，为了帮助使用者更精准提出多元 化场景下的问题，本手册的提问设计遵循以下原则： l 场景化：围绕商业银行、证券公司以及保险公司的具体场景拆解问题， 问题及解决思 路 注重通用性，兼顾众多中小银行内部审计需要。在使用本手册过程中，还请 各位 同行和学者们注意： l 风险隔离：在使用大语言模式时禁止上传涉密数据，敏感信息需脱敏处 理，建议通过本地化部署控制数据流向； l 交叉验证： 目前问题及相关提示与案例主要是模型输出，虽然经过编写 团队的核对筛选和修改，但由于人工智能幻觉的存在，以及金融政策快速变化； 在使用时仍需与最新监

电的消纳。在系 统协同层面，算力调度以性能优化为导向，电力系统则以稳频调峰 为目标，二者缺乏统一的优化框架，造成新能源利用率损失 3%- 5%。技术层面，算力系统的异构性与电力系统的波动性难以通过传 统控制模型实现兼容，跨域协同效率低下。这些问题的存在严重制 约了算力产业与能源系统的协同发展。 本白皮书详细介绍了算电协同的发展背景、基本概念、功能架 构、关键使能技术等；同时，分析了算电协同典型应用场景、生态 6%，青海、甘肃等新能源大省也面临类似困境。在此背景下， 算力负荷的时空可转移特性（如“东数西算”工程中的冷数据处理西 迁）和灵活调节潜力（如 AI 训练任务的错峰调度）为电力系统提供 了新的调节手段。研究表明，通过优化调度，全国数据中心可提供约 3000 万千瓦的灵活调节能力，相当于 30 座百万千瓦级抽水蓄能电站。 此外，在“双碳”目标约束下，算力产业的绿色转型需求迫切，但目 前绿电使用率仅 22%左右，亟需建立更高效的算电协同机制。 载特性可成为破解这一困局的关键——通过 AI 调度算法将非实时计 算任务转移至绿电富集时段，理论上可提升新能源消纳率 15%以上， 实现“比特”与“瓦特”的时空耦合。政策层面，“东数西算”工程已 明确要求 2025 年国家枢纽节点数据中心绿电占比超 80%， 《加快构建 新型电力系统行动方案（2024—2027 年）》更将算电协同列为新型基 础设施建设的战略抓手，通过源网荷储一体化项目推动“大”“小”