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报告围绕AIGC在金融信息系统运维中的应用展开研究,分析传统运维挑战、技术演进与政策驱动,提出平台架构,探索应用场景与实施案例,并展望未来趋势。

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传统金融信息系统运维面临高稳定性与安全性要求、系统复杂性与技术创新、成本与监管双重压力等挑战。AIGC技术通过生成式对抗网络和大型预训练模型实现内容自主生成,2022年底ChatGPT3.5面市后,其在运维场景应用受关注。政策上,我国多项文件为AIGC在金融业应用提供支持。

传统运维架构有数据孤岛、响应滞后、扩展性不足等局限,正从自动化向智能化演进,AIGC推动运维进入4.0时代。

AIGC运维平台按数据域、模型域、产品域、用户域搭建。数据域是基石,负责数据管理;模型域是核心,实现模型转化;产品域提供操作界面;用户域提供最终体验并形成反馈闭环。应用场景涵盖安装部署(网络规划等)、运行监控(异常检测等)、操作控制(脚本控制等)、综合分析(网络分析等)。

报告剖析四个典型案例:中国工商银行通过动态运维地图等模块提升分布式系统故障管理能力;中国邮储银行将运维自动化系统接入大模型,构建网络运维大模型等;北京农商银行构建一体化智能运维管理平台,实现全域系统联动等;新华三“灵犀大模型”提供一站式服务,具备四大核心能力。

未来,需完善大模型金融应用规范,优先试点合适场景并规模化推广,加强数据安全保障,优化算力资源,推动AIGC在金融运维领域深度应用。

以下是报告部分内容

生成式AI

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AI125:2023年AIGC行业调研报告

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AI148:2023全球生成式人工智能监管研究报告

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AI694:生成式AI赋能产业变革的实践与路径

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