融合云计算与全栈智能：驱动数字金融底层架构升级与场景规模化落地

分享人：谢任东 | 腾讯金融云副总经理

数据来源：腾讯云数字金融全景解决方案演示材料

突破智能化深水区，攻坚金融核心业务流的敏捷与合规边界

历经十年“立梁架柱”，数字金融已形成普惠信贷、数字支付、金融科技三足鼎立的业态。然而，随着行业迈入“厚积成势”的新阶段，金融机构面临着底层算力利用率不足、数据资产转化率低以及大模型应用难以深入核心业务链条的战略困境。企业亟需打破传统的IT架构瓶颈，在强化数据合规与隐私保护的前提下，平衡数据使用中的效率、成本与安全，实现从外延辅助工具向业务智能与研效创新的核心场景跃迁。

构建“云+智能”全景矩阵，贯穿算力调度至应用中台

针对金融机构智能化升级痛点，腾讯云搭建了贯穿基础设施、数据治理与大模型应用的三位一体架构：

• 升级全栈自主可控的AI原生云： 依托高性能计算集群、高性能星脉网络与算力调度管理，搭建混合云算力调度平台。通过容器化技术，为AI应用提供高弹性的基础设施支撑，直接提升算力利用率。
• Data+AI 焕新数据资产治理： 构建多模态数据湖（TDBS），集成特征工程、数据开发与标签指标体系，将AI能力融入数据治理全流程，推动数据资产向业务成果转化。
• 沉淀企业级通用AI中台： 基于混元大模型（基础模型与混元MoE）及 TI-one、TI-ocr 等 AI 平台，向下整合多元算力，向上支撑 CodeBuddy（代码助手）、ChatBI助手、智能风控等垂直应用工具，实现“云+智能”的全景矩阵覆盖。

规模化渗透核心链路，释放数据资产与研效提效的量化价值

通过云计算与智能化的深度融合，腾讯云在金融科技服务、普惠信贷等核心业态中实现了显著的业务指标提升与交付确定性：

• 研发与业务敏捷度大幅跃升： 依托“数据+模型+应用”三位一体架构，系统具备高度的灵活性，能够实现 1-2天内快速适配新业务需求。
• 大模型深入核心场景： 突破外延探索阶段，AI大模型已规模化应用于业务智能、辅助提效和研效创新，全面覆盖7大核心业务场景，落地超过30项AI具体实践（涵盖智能客服、门头照商户审核、智能尽调、代码辅助等）。
• 行业渗透与验证： 解决方案已具备极强的行业复制能力，目前已打造 300+ 行业标杆案例，实现 核心金融行业覆盖率 80%。

锁定“最后一公里”攻坚，开放数据融合与本地化交付生态

为确保技术在金融机构端到端落地，腾讯云重点依托生态伙伴体系，攻坚金融数字化转型的“最后一公里”交付：

• 多源数据融合共建模型： 平台支持将客户的自有核心数据（如 交易流水、客户表现）与外部多元数据源（如 征信数据、特征数据）进行深度融合，联合构建更精准、更个性化的风控大模型与业务大模型。
• 高频场景本地化持续运营： 针对行业投研、客服、审核、营销等高频复杂场景，通过公有云本地化服务体系建设与智能体开发，提供具备业务咨询与持续运营能力的综合项目交付。

筑牢底层技术基石，沉淀企业级大模型实施框架

腾讯云凭借全栈自主可控的AI云原生架构，为金融机构提供了极具技术确定性的演进路径。通过将基础设施（高性能存储、星脉网络）、MaaS（金融行业大模型）与应用工具（人脸AI防护盾、内容安全审核）进行模块化解耦与重组，腾讯云不仅解决了金融机构在数据隐私保护下的合规诉求，更基于成熟的技术工具链，成功搭建出可快速复用的企业级AI模型框架，确保金融业务在智能化浪潮中的系统稳定性与持续迭代能力。