在数字经济时代，人工智能正成为重塑金融行业的核心生产力，而银行业凭借在数据、应用场景和科技人才等方面的独特优势，成为人工智能及大模型落地应用的重要阵地。

　　浦发银行把握数字技术和数字经济发展机遇，坚定践行数智化战略，加速推进大模型应用体系建设。近期，浦发银行专门成立人工智能中心，加快人工智能技术的迭代和应用，已构建“算力+算法+平台+知识”的“四位一体”智能基座，并基于昇腾服务器，建设并上线千卡算力集群，进一步夯实数智应用基础设施。

　　算力先行：千卡集群背后的战略考量

　　当前，大模型应用贯穿银行市场营销、产品服务、业务运营、风险管理、财务管理等价值链，覆盖个人业务、公司业务、金融市场业务和普惠业务等领域，成为银行实现智能化转型、提升核心竞争力的关键要素。

　　而算力则是推动大模型应用落地的重要支撑。各大银行高度重视算力基础设施建设，希望构建自主创新、高效安全的智算体系，积极应对人工智能加速迭代与全球算力竞争升级的趋势挑战。

　　为了满足业务部门对AI场景算力的大量需求，浦发银行基于昇腾建设千卡算力集群，构筑大规模、高性能、高稳定的算力基础设施，打通了人工智能发展的“算力瓶颈”，有力支撑了大模型场景从“小范围试点”到“规模化应用”的纵深推广，助力打造金融科技核心竞争力。

　　千卡级别的AI算力集群规模，已在在国内银行业中位居前列。而浦发银行与昇腾的合作不仅体现在硬件采购上，更深入到了底层架构的联合优化。从算力集群建设规划、设备交付，到大模型本地化部署和上线，再到大模型的微调和调优，浦发银行通过与昇腾深度合作，全面激发了澎湃算力，助力大模型规模落地应用，全面提升数字金融服务能力。

　　从工具到引擎：AI应用深度渗透

　　目前，浦发银行正推动AI应用向业务核心场景渗透。从最初的智能问答、交互式报告等标准化场景，扩展到、行业研究、智能营销、智能风控等复杂业务场景。

　　结合金融行业场景需求，浦发银行引入了DeepSeek、Qwen等系列大模型，构建了多模态、多能力、多规格的大模型算法矩阵。在场景上线的过程中，浦发银行引入昇腾产品方案，基于MindIE打造高性能、易部署的推理场景方案，快速上线了数十个AI应用场景，覆盖客户运营、数智普惠、对公授信、智能客服、风险控制等业务领域。通过MindIE的并行策略优化、动态专家负载均衡等特性实现高吞吐高并发性能，支撑全行6万多名员工的日常使用。

　　在银行业务AI应用场景建设上，浦发银行与华为数字金融军团积极合作，通过JIC联合创新，推动数字普惠财报三表识别、多模态文档解析、文档知识图谱生成等多个金融业场景难题解决方案联合探索，依托AI动态迭代学习的能力，实现业务与技术持续迭代，形成“业务反哺技术、技术加速业务”的双向闭环。

　　重塑金融功能：赋能业务智能化升级

　　AI的深度应用也推动着金融功能的多维度重塑。在提升算力基础设施的过程中，浦发银行积极推动AI技术与金融服务深度融合，在多个业务场景中取得了显著成效。目前，浦发银行打造了包含运营智能审录、对公授信AI赋能、数智普惠AI应用、浦惠来了AI应用等在内的10余个重点应用工程。

　　例如，在客户运营管理领域，嵌入AI技术并结合RPA、OCR、NLP以及生成式大模型等技术，构建数智运营相关能力；在对公授信领域，嵌入AI+KI技术，构建AI能力矩阵，融合行业研究与财务分析，辅助对公授信业务全流程的高效运营；在客服领域，打造了远程银行智能坐席助手，并上线多项功能，为600余位远程坐席客服提供超30万次服务，多维提升坐席服务效能。

　　未来展望：规模化应用的想象空间

　　从浦发银行的实践来看，银行业AI应用正在从"点状试验"向"面状推广"转变， AI应用范围不断扩大，探索更多业务场景的智能化改造。

　　正在筹建的和林格尔数据中心将为浦发银行提供更强的算力支撑。该数据中心建成后，将形成端到端的智算基座，为更大规模的AI应用提供基础设施保障。

　　从行业角度看，浦发银行的探索具有一定的示范意义。在AI技术快速发展的背景下，银行业需要在创新与合规之间找到平衡点，既要抓住技术红利，又要确保风险可控。

　　浦发银行与华为等科技公司的合作模式，或许能为金融行业提供一些有益的探索经验。