腾讯云金融AI实践：基于“云-数-模”架构重塑核心业务效率与风控基线

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gawain2048

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2026-05-29 15:20:12

发布于 2026-05-29 15:20:12

主讲人：胡利明 | 腾讯云副总裁

突破数智金融转型瓶颈与架构敏捷性挑战

随着数智金融场景的爆发式增长，金融机构在向下⼀代架构转型升级时，面临着显著的共同战略困境。传统分布式架构在敏捷性、资源效能及智能化方面逐渐显现出挑战，具体表现为：缺乏成熟的路线规划与配套改造方法论；在云原生化、智能化、单元化方面缺乏实践经验；自建或开源平台难以满足金融级高可用要求；同时面临新架构复合型人才短缺的痛点。

在具体业务场景中，企业面临着跨越数据与场景鸿沟的现实差距：例如在风控领域面临“小样本”训练区分度不足的难题；在投研与尽调场景下，海量多模态非结构化数据导致人工处理耗时长、风险发现滞后；在数据分析层面，传统数据平台难以有效利用企业私域数据增强生成式AI（GenAI）的应用。

构建“云-数-模-应用”飞轮与全栈自主底座

为解决上述痛点，腾讯云提供“AI IN ALL”金融行业AI创新解决方案，通过构建“云-数-模-应用”飞轮，提供一站式技术产品与合作模式：

双引擎驱动的大模型与智能体开发： 基于腾讯混元大模型与DeepSeek技术实现双模驱动。提供智能体开发平台，全面支持MCP协议插件，具备Multi-Agent零代码转交、意图理解、任务拆解与主动纠错能力。

针对性后训练与推理加速： 针对专业领域，采用监督精调、模型蒸馏与强化学习 （Ray分布式计算框架）。底层部署Angel推理加速，支持算子优化、int4量化及DP+EP并行化，闲时在线推理算力可潮汐调度用于离线训练。

Data+AI 一体化平台： 面向数据工程与数据科学，构建多模态智能数据湖 （ TBDS）。提供Chat-BI、Hybrid Analytics及Data Agent，实现一份数据同时服务于数据分析和AI应用，自研多级并行查询框架使查询性能相比开源方案提升10倍。

全维 安全合规 管控： 部署数据分级分类引擎与内容安全大模型，实现针对提示词攻击、数据泄露及不当内容的全面风险拦截。

驱动核心业务指标量化跃升

通过全栈AI产品在100+金融场景的落地，系统应用现状实现了高度可量化的业务价值。以下为最核心的3项投资回报（ROI）业务指标：

信贷尽调工作效率提升10倍： 报告生成时长从10个工作日压缩到1个工作日，大模型一站式识别、提取与分析能力覆盖95%的工作内容。

人工审核采纳率达93.78%： 专属精调的KV提取模型与风险分析模型大幅降低幻觉效应，在微信支付业务风险审核及信贷尽调助手中，人工采纳及精确率稳定在93%以上。

风险发现效率提升近30倍： 结合定制化金融舆情大模型，风险处置率提升至50%，自定义风险报告生成时间由4小时大幅缩短至15分钟 。

其他关键运维与底层指标：

依托TCE一站式智算集群，模型训练速度提升150%-250%，支持超100小时连续训练，推理速度提升30%，GPU使用率提升60%+。在ima智能工作台中，自研向量存储裁剪能力使存储成本下降70%。

落地金融全场景与核心系统重构实践

腾讯云的解决方案已在多家头部金融机构转化为实际生产力，核心案例包括：

某互金公司与商业银行（天御金融风控大模型）： 依托全异构特征与全量专家模型解决“小样本”难题，模型区分度提升20%。某互金公司在贷前和贷中场景提升线上通过率，换回2万+高价值客户，新增年化收益750万+；某商业银行在新渠道贷前反欺诈中，性能提升16%以上。

深交所（金融舆情大模型应用）： 深交所联创应用双模驱动的舆情智能体，AI辅助投顾采纳率达到 90%+，有效解放专家投顾服务半径，实现单人服务客户破千人。

中国农业银行等国有大行（核心系统分布式改造）： 依托TDSQL全面支撑金融核心建设，已承载全量核心业务，支撑亿级客户规模。例如，助力中国农业银行于2023年4月完成信用卡核心全面下移，并在2024年11月实现主机应用全部关停，分布式核心起航扬帆。

夯实全栈自研技术壁垒与行业权威认证

腾讯云凭借底层计算能力与国产化生态体系的全面推进，确立了其作为金融核心应用首选伙伴的技术确定性：

全面自主创新的国产软件主力军： 提供与 公有云 同源的多模态私有 云架构（TCE金融云）。其核心产品经过国家级严格验证：TD SQL数据库首批上榜国家安可测评目录；Tencent OS通过国家安可测评及央行安可测评。

经权威机构验证的市场统治力： 根据IDC《中国金融行业分布式事务性数据库市场份额，2023》及《2024年下半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》数据显示，TDSQL已支撑1000+家金融机构，金融市占率第一，全行业增速第一，实现对国民金融基础设施（如国库、外汇管理局、清算总中心）及国有大型银行核心系统的高覆盖。

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