案例名称

兰州银行智算一体化平台项目

案例简介

数字金融正从渠道线上化迈向能力智能化，中小型城商行AI落地难点不再是场景挖掘，而是面临算力模型适配难度高、单点投入难摊薄成本、开发能力集中于后端、生成式AI输出不确定性难以契合监管要求的痛点问题。为此，兰州银行打造智算一体化平台，以“一基座、二机制、三场景”重构AI能力供给：搭建私有化、信创适配的统一底座，沉淀算力调度、模型训推、数据治理、应用开发等可复用能力；建立确定性约束、全链路溯源两大机制，将合规管控嵌入业务全流程；优先落地三类高价值标杆场景，依托配置化能力向多场景规模化复制。该模式推动AI建设由离散项目制转向“一次建设、全域复用”的平台化供给，探索形成可审计、可复制、可推广的中小银行智能化转型范式。

创新技术/模式应用

本项目秉持“AI能力即服务”理念，构建“1+2+3+N”总体架构：“1”是算力基座、GPU池化切分、训推一体、芯片到模型的全面信创适配；“2”是模型治理与智能体开发能力，快速拖拽搭建智能体；“3”是三类标杆场景；“N”是配置化复制的新场景。项目坚持分层解耦、约束前移、全链路溯源、人机分工四大原则，同时重塑分工体系，平台统一负责算力、评测、准入与审计，业务部门以“公民开发者”身份自助搭建，研发、风险、合规部门分别聚焦工具建设及标准制定、风险管控、合规审计，搭建统一基座、多头创新、集中治理的AI应用新模式。

本项目遴选三类高价值标杆场景作为先行试点，验证平台能力、打造示范样板。

1.智能营销：规则保底线、模型提上限

做到创意放开，合规收紧。将字体版权、版式规则编译固化到引擎，模型专注创意、渲染层自动过滤，从源头杜绝侵权问题；先以硬规则筛候选池，再由大模型做语义排序，结合安全围栏兜底，实现规则守底线、模型提上限；依靠会话级编排让智能体在单次对话内串联文案、海报与客户推荐，免去跨系统操作。

2.智能尽调：多智能体协同与全链路溯源

客户经理无需人工摘录海量资料，达到机器实现处理、人员聚焦决策的目的。将材料分类、解析、字段提取、质检、风险筛查、报告生成拆解为时序协同的智能体，依托1100余项标准字段和统一财务口径，构建“材料—字段—组件—规则”映射资产，且字段关联原始材料、双轨校验，牢牢守住人工决策权，新业务仅需配置模板与规则即可快速落地。

3.智能代码助手：规格驱动开发

智能代码助手不止实现代码补全，更聚焦需求落地。该助手以可验证的需求规格为主线，将自然语言需求译成约束条件与验收标准，模型在规格范围内生成代码，摒弃不可复现的“即兴提示词”，把行内规范、接口与组件封装为工具，沉淀隐性开发经验。同时，在需求、架构、编码、测试、评审各环节设置管控门禁，实现代码与数据不出行，审计能力内嵌开发全流程。

项目效果评估

1.解决的痛点问题

本项目以“一基座”打通平台断层，“二机制”回应治理短板，“三场景”弥补需求与能力隔阂，并通过配置化手段沉淀可复制能力，将原有“业务提需求、技术排期开发”模式升级为“业务自助创新、平台统一治理”，针对性破解四大痛点：需求侧各业务条线需求分散，缺少统一接入入口；平台侧算力适配、模型管理门槛高，单点场景投入成本难以摊薄；能力侧开发高度依赖研发，业务无法自主落地；治理侧模型输出缺乏可解释性、难以溯源，业务不敢使用、不敢放权。

2.效果数据

一是效率维度，智能代码助手将需求到编码的周期压降约42%，研发交付效率提升约52%，代码采纳率达41%。二是质量维度，单元测试覆盖率由42%提升至71%，需求规格返工率由28%降至11%。三是规模维度，营销接入存款、理财、基金等9大类1400余条产品并验证；尽调覆盖流动资金、固定资产贷款两类业务，梳理9大模块、40余套表格、1100余项字段，统一财务口径并完成国产化适配。四是可控维度，安全机制拦截不合规输出，尽调字段全链路可溯源，研发审计内嵌流程；三类场景共用一套算力与治理规则，边际成本随场景递减。

3.版本迭代升级

平台分三步走模式，一阶段用统一基座替代分散建设，解决“有没有”的问题；二阶段在三类场景验证“能不能用”，把规则、字段、模板抽成公共资产；三阶段以配置化支撑“能不能复制”，平台新增场景而不增加底座负担，治理同步升级为三层校验。

4.同业推广价值

本项目交付的并非单一系统，而是灵活拆解、按需调用的AI能力，包含分层架构、标准化字段、场景模板、规则库、Skill/MCP规范以及“确定性约束+全链路溯源”的治理范式。同业可按基座复用、场景迁移、能力共建的三阶路径落地，实现投入递减、自主可控能力持续提升。

该模式落地也需具备相应基础：已完成基础数据治理、场景责任主体清晰、坚持人机协同而非追求无人化；科技人力紧缺机构可从单点场景切入、按需扩容；对信创与数据不出域由高要求的机构，支持全栈私有化部署。

责任编辑：佟桃梨