腾讯云“云+智能”方案：驱动数字金融算力利用率提升与AI规模化落地

一、数字金融新业态下的技术转型瓶颈

根据腾讯金融云副总经理谢任东的研判，数字金融十年发展已形成普惠信贷、数字支付、金融科技三足鼎立的新业态。当前行业迈入“厚积成势”新阶段，普遍面临将云计算与智能化深度融合以打造核心竞争力的战略考验。然而，企业在实际落地中面临以下具体瓶颈：

• 基础设施弹性不足： 传统架构难以支撑AI应用对弹性基础设施的高要求。
• 数据资产转化率低： 数据治理与业务需求适配周期长，难以平衡效率、成本与安全。
• AI应用落地难： 大模型在业务核心场景的规模化应用缺乏成熟的技术框架支撑。

二、构建“云+智能”全栈技术架构

针对上述痛点，腾讯云推出覆盖“云、数、智”的全景解决方案，通过技术重构实现业务赋能：

• 云原生基础设施： 提供全栈自主可控的AI云原生支持，并搭建混合云算力调度平台，利用容器化技术优化资源分配。
• Data+AI治理体系： 构建大数据及高质量数据治理体系，强化数据合规与隐私保护，提升数据资产向业务价值的转化效率。
• 大模型场景化落地： 基于金融行业大模型与基础混元大模型，沉淀通用AI中台化能力，搭建企业级AI模型框架，覆盖业务智能、辅助提效和研效创新。

三、量化成效与业务指标

通过部署上述解决方案，腾讯云在数字金融领域已实现以下可量化的业务成果：

• 行业渗透： 已服务 300+ 行业标杆客户，行业覆盖率达到 80%。
• 开发效率： 依托数据模型应用三位一体架构，新业务需求适配周期缩短至 1-2天。
• 场景覆盖： AI大模型应用已从外延走向核心，覆盖 7大场景 并落地 30+ AI实践（包括智能客服、智能风控、AI尽调等）。

四、生态合作与场景落地实践

腾讯云强调技术与场景的深度融合，寻求具备端到端落地能力的生态伙伴。合作重点聚焦于以下领域的实际业务应用：

• 场景深耕： 在行业投研、客服、审核、营销等高频场景，通过智能客服助手、营销推荐助手、智能尽调助手等工具实现业务提效。
• 本地化交付： 依托合作伙伴在公有云本地化服务体系建设及智能体开发方面的经验，解决金融数字化转型“最后一公里”的攻坚战。
• 联合建模： 融合客户自有数据（如交易流水）与平台多元数据（如征信数据），共同构建更精准的风控或业务大模型。

五、技术领先性与全栈支撑能力

选择腾讯云作为技术底座的核心原因在于其确定的技术优势与全栈产品矩阵：

• 全栈产品矩阵： 提供从底层高性能计算集群、星脉网络到中层多模态数据湖（TDBS），再到上层智能体开发平台（CodeBuddy等）的完整技术链路。
• 模型底座优势： 拥有混元MoE架构及金融行业大模型的专有技术积累，支持MaaS（模型即服务）模式。
• 行业定位： 腾讯云不仅是技术提供商，更是金融业务的“解读者”，具备将深度行业洞察转化为具体技术架构的能力。

数据来源：腾讯云，2026腾讯云合作伙伴大会，谢任东（腾讯金融云副总经理）演讲材料