当“百模大战”进入深水区，真正能穿越周期的，不是参数的堆叠，而是对场景的穿透。与此同时，今年7月底国务院国资委正式发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出要聚焦重点行业与关键场景，加快推动人工智能规模化、商业化落地。这也为AI发展进一步指明了方向：从大模型能力建设，到场景深度耦合，从工程化平台支撑，到高质量数据供给，唯有构建完整闭环、实现集约化协同，方能在产业落地中真正释放AI的新质生产力。

作为深耕行业三十年的央企数智科技力量，中电金信依托“数据+模型+平台+服务+应用”的全栈能力，直面AI走向工程化与产业化的核心挑战。本期《十问AI》，聚焦AI从技术认知到实际落地的关键痛点，系统解构AI从通用迈向行业的落地路径。

Part1：AI本质

从“强大”走向“可用” 

Q1：通用大模型为何“水土不服”金融行业？

金融行业语义理解难、推理链条长、数据隐私高，需要垂类模型深度定制。中电金信做深垂直应用，拥有自研的源启金融大模型和多模态智能鉴伪大模型。源启金融大模型自发布以来，已在多家金融机构的信贷问答、贸易金融、监管报送填报、保险智能问答，以及证券投研、反洗钱报告生成等应用场景落地，显著提升金融机构业务效率与智能化水平；多模态智能鉴伪大模型，在金融行业中可以应用于防范金融欺诈、身份验证等场景，目前双模态篡改检出率已达到99.9%以上，单模态篡改检出率达到96%以上。

Q2：行业智能化落地为什么绕不开工程化能力？

当金融业大模型应用迈入“深水区”，对金融机构自身的数字化基础和工程能力都提出了更高的要求。真正把AI“用起来”，不再是部署一个模型，而是要构建“自动化、平台化、体系化”的智能生产体系。基于中国电子全栈智算技术体系，中电金信聚焦金融等关键行业AI应用，构建起覆盖“数据+模型+平台+服务+应用”的全栈AI能力体系。在基础设施上，打造新型数字基础设施“源启”，实现算力异构融合与智能调度；在研发体系中，结合“软件工厂”理念打造AI+软件生产体系，推动行业应用集群的全面现代化升级；在模型管理方面，基于行业AI模型工厂，突破模型全生命周期管理难题；在数据方面，牵头构建高质量金融数据集，推进数据资产标准化、可评估；在应用层，打造涵盖智能营销、ChatBI、测试助手等场景智能体，推动AI从“可用”走向“好用”。通过打通模型、算力与业务场景，中电金信系统化破解AI工程化落地难题，加速行业智能化升级。

Part2：AI应用

从“好用”迈向“易用”

Q3：为什么模型训练完会卡在“最后一公里”？

许多企业在完成模型训练后，常常卡在“最后一公里”——模型难部署、难运维、难迭代，难以真正融入业务流程。源启行业AI模型工厂作为中电金信工程化能力的核心体现，拥有模型规模化、低成本开发、调度、管理、优化的闭环，实现模型从上线、监控、评估到迭代的全生命周期管理，大幅提升部署效率和系统稳定性，确保AI真正跑进业务流程。源启行业AI模型工厂在金融领域的重要应用—金融AI模型智策中枢，入选本届国资委战略性高价值应用场景，现该平台已应用于50多个金融、能源、制造标杆项目，累计帮助客户纳管数万个模型。

Q4：AI没有好数据=“沙上建塔”？

数据是大模型训练和优化的基础，而大模型的性能和应用效果也高度依赖数据的质量、规模和多样性，可以说数据质量决定了模型的上限。中电金信通过“数据标注及模型训练+高质量数据集+数据处理工具链”赋能行业AI训练与应用。在今年5月份，中电金信金融大模型数据集入选了首批央企人工智能行业高质量数据集目录；同年6月，在央国企金融领域人工智能高质量数据集工作推进会上，包括中电金信在内的14家企业共同签署了“央国企金融数据产业共同体倡议书”，进一步推动人工智能与数据产业深度融合；另外，在金融数据工具方面，中电金信还打造了多模态数据处理与标注工具链，可帮助用户快速构建出用于大模型训练调优的专业数据集。

Q5：智能体只是“聊天机器人”么？

真正的智能体不是“线上客服”而是“业务搭档”。中电金信“源启智能体平台”是一站式构建、部署、管理智能体的技术平台，专注于大模型智能体的开发与运维。该平台内置开箱即用的智能体广场，像“信贷助手”“智能风控”“智能客服”等智能体随取随用，让智能体真正懂业务、可管可控、持续进化。

Q6：什么样的平台才是真正的“使能平台”？

AI作为大规模社会投入参与、工程化实践的成果，需要体系化的“最优解”来提升算力单品的性能，这背后不仅需要构建强大的AI基础设施，确保做好底层兼容适配和上层应用创新支撑，还要做好算力管理、调度和调优。中电金信依托中国电子全栈智算技术体系，构建AI融合型基础设施“源启”，精准支撑行业架构升级、研发提质增效与业务新增长三大目标，为行业提供安全、稳定、高效的底座支撑，成为驱动新质生产力的核心引擎。

Part3：AI生产

从“实验室”走向“生产线”

Q7：平台标准化和场景定制能否兼得？

中电金信凭借“底座+咨询+应用”的完整的产品服务体系，以及基于新型数字基础设施的平台建设，可面向金融等重点行业，提供应用软件（模型、组件）产品，以及平台和应用的定制化服务。在此过程中，中电金信以系统工程方法论指导，针对行业技术特性，开展全栈信息技术垂直打穿适配优化；同时，其可构建面向行业定制市场、“前店后厂”的研发及服务体系和数字化生产力平台，既能实现平台能力规模化，又能满足场景高度个性化需求，真正实现“标准化交付+定制化服务”兼容并进。

Q8：AI如何成为金融机构的“新质生产力”？

AI不应只是技术亮点，更应成为业务的“增长引擎”。某头部股份制银行通过中电金信的模型管理平台，成功纳管了全行上千个大小模型，每年减少人力成本2000万+；在为某头部区域性银行建设全行级模型服务管理平台项目中，中电金信实现了对该行存量AI平台系统的有机整合，模型开发效率提升50%；此外中电金信还帮助国内某头部股份制银行部署的“信贷助手”金融智能体，在押品管理环节，实现系统自动完成分类、信息校验及评估报告生成，助力业务处理效率提升10倍以上；杭州银行部署中电金信的金融大模型及多模态鉴伪系统，实现了智能化的风险评估，风险识别准确率预计提升30%。

Q9：在加速AI规模化落地的过程中，如何构建更高效的产业协同机制？

在AI技术井喷的背景下，AI行业应用加速。AI是盐，软件是水，盐溶于水才能产生根本性变革，即AI唯有和软件深度结合才能催生应用的颠覆性创新。在嵌入式开发AI应用时，需要平衡好私有化部署、定制化开发需求和市场规模化应用之间的关系。通过搭建有效协同机制、制定行业标准和探索开源模式，可以避免重复“从0-1”的创新，共享“从0-1”的实践成果，加快从“1-10”“10-100”的进程，从而加速整体研发效率和应用质效的提升，快速跟踪、接近并超越国际先进技术水平。

Q 10：未来的AI行业发展将会走向何处？

未来3-5年，AI将从基础设施到上层应用再到应用本身的生产运维各个领域，全面重塑行业数字化、智能化的格局。未来数智化持续升级的动能，则更多来自于集中化的数据驱动，以及AI赋能的行业软件工程能力。

中电金信持续将扎根于行业应用和行业基础设施，架设从传统数字化应用到新一代智能应用集群的桥梁，填补从通用大模型、公用数据集到专业大模型、企业级知识库的鸿沟，打通从业务场景设想到企业内部安全、高效、低成本、稳定实现的工程化路径。

此外，中电金信将在未来3年内培养累计1.5万人的AI工程团队，形成近千个行业专业智能体组件，通过强大的实施能力，持续赋能行业数智化转型。

当AI真正走进产业，需要的不只是技术突破，而是“数据-平台-模型-场景-服务”一体化能力的协同共振。从“会生成”到“能交付”， 中电金信走出了一条从“实验室”到“生产线”的实战路径。

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