浦发银行将人工智能等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，切实提升金融服务质效。目前，浦发银行已在科技金融、供应链金融、普惠金融、跨境金融、财资金融等领域进行了人工智能应用的探索和落地。
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构建强大智算底座
在人工智能技术快速发展的背景下，算力作为支撑智能化服务与业务创新的基础性战略资源，其重要性日益凸显。当前，金融机构高度重视智算领域算力基础设施建设，希望构建自主可控、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。
浦发银行基于华为昇腾服务器，通过建设千卡异构算力集群，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。
为响应国家“东数西算”政策指引，浦发银行立足数智化战略转型需求，正在筹建和林格尔数据中心。该数据中心按照大规模、低成本计算中心的定位，规划主要承载非实时算力需求。项目按照安全可靠、绿色节能、智能高效、管理灵活的原则进行设计，满足智算算力部署需要。
和林格尔数据中心建成后，浦发银行将形成上海、合肥、内蒙古和林格尔“三地五中心”、实现云平台统一纳管的智算集群，形成端到端全场景覆盖的智算基座，进一步为浦发银行智能化转型提供坚实的技术支撑。
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强化大模型算法能力
浦发银行高度重视大模型算法能力建设。面向金融场景专业深、任务多、数据杂的评估难点，浦发银行通过整合三万余条场景数据，建设涵盖通用能力、金融知识、安全能力、技术水平等四个维度的多模态评估体系，实现大模型算法的场景化精准评估，为模型引入、场景选型、训练评估打下坚实基础。浦发银行正在持续跟踪、评测，并择优引入开源大模型，强化全行业务场景的智能化底座支撑。
浦发银行还积极探索模型蒸馏技术，致力于训练更加轻型、高性能的金融垂类模型，如普惠金融和绿色金融等垂类模型，有效提升大模型在实际场景中的研发效率、应用效能及安全可控性，为其数字化转型奠定稳固的技术基石。
此外，在“知识”建设层面，浦发银行创新推出企业知识资产建设方法论，涵盖了知识资产的定义、形成、认定、存储和应用五大关键步骤。同时，建设知识工程平台，提供知识加工、知识入库、权限管理、文件管理、空间管理、语料构筑6大关键能力，实现全域知识资产纳管，全面支撑企业级知识库的建设和管理，打通知识应用的“最后一公里”。
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赋能业务智能化升级
近年来，人工智能赋能各行各业蓬勃发展，成为推动经济高质量增长的重要力量。对于金融机构而言，数智基座的搭建，为业务发展提供了强劲动能。
浦发银行将人工智能等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，让金融服务的质效得到了切实提升。目前，浦发银行已在科技金融、供应链金融、普惠金融、跨境金融、财资金融等领域进行了人工智能应用的探索和落地。
近日，浦发银行介绍了人工智能的最新实践，如打造了10余个重点应用工程，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、制度合同AI速审、金融市场自营业务、智能座席辅助、投产并购展业、零贷数智营销风控等。
AI应用带来了运营效率的快速提升，也将重构风险管理模式，并带来生态服务延伸。浦发银行将不断完善智能基座，加速大模型应用体系建设，在人工智能领域持续发力，为金融服务的智能化升级和行业创新发展贡献力量，全面打造银行业数智化转型新标杆。
编辑：刘塘仪
