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　　开源大模型普及推动行业智算应用快速发展。2023年开始，以Llama、QWen、DeepSeek、ChatGLM等为代表的高性能开源模型大量涌现，打破了此前大模型垄断的格局。开源大模型作为驱动智算应用加速创新的核心引擎，以其开放、透明、可定制的优势，大幅降低了行业应用门槛和成本，能够让开发者和企业快速参与到AI研发和应用。企业无需投入高昂训练成本，即可基于开源模型，结合自身行业知识和数据，进行高效的指令微调与领域适配，快速构建用于金融、政务、教育、医疗、工业等行业的场景化、专业化智算应用。

　　行业智算应用发展催生差异化网络连接需求。随着行业智算应用的爆发式增长，不同应用对网络提出带宽、时延等方面的差异化需求，需要网络感知业务类型并提供差异化连接能力，保障业务最佳体验。金融、政务等数据敏感行业的用户希望数据不出园区，通常采用数据本地存储、云端训练的模式，从云端到园区的网络需要具备Gbps以上大带宽，提供确定性连接，以支撑算力灵活高效调度；同时要具备低时延及高可用率，以保障在分布式智算协同场景下，避免因为时延及异常中断而导致训练效率降低。

　　高品质全光算力专线为智算应用发展构筑坚实底座。为精准匹配智算应用需求，光网络需要实现从不感知业务类型到精准匹配业务需求的演进，根据业务流量、流向等特征，识别业务类型，分析带宽、时延、可用率等需求，实时按需提供差异化连接。同时，光网络需要提供确定性连接保障能力，避免因为网络拥塞、故障、业务量增多等因素导致连接质量劣化。此外，光网络还需要提供主动运维能力，先于用户投诉主动识别业务和网络隐患，并进行主动优化，实现网络自愈。未来，通过在网络设备、管控系统中构建AI内生能力，进一步加速光网络智能化演进，面向智算应用打造高品质全光坚实底座。

　　银行全面拥抱AI技术，从客户服务到风险管理实现智能化升级。银行积极构建AI训练平台，集中管理算法模型和数据资产，支持业务部门快速开发AI应用，银行智算应用场景所示。在客户服务方面，AI网点助手和数字人大堂经理广泛应用于业务咨询与智能导览，大幅提升服务效率；在业务运营中，AI理财质检对理财销售的合规性进行智能检测，降低漏检与误检，提升审核准确性；在风险控制领域，基于AI的反欺诈系统可实时识别并拦截可疑交易。

　　AI网点助手显著提升网点的服务效率和营销精准度。AI网点助手通过自然语言处理技术实现7×24小时智能应答，能够即时响应90%以上常见业务咨询，如账户管理、产品信息、业务流程等，释放柜员人力。通过对金融政策和产品合规知识库学习，自动同步监管新规动态，基于客户画像进行产品精准推荐，为智能柜台提供自主服务指导。

　　数字人大堂经理实现智能导览与业务咨询。数字人大堂经理通过3D虚拟形象和自然语言交互技术，主动识别客户需求，并将其精准分流至柜台、自助设备或线上渠道，提升网点服务效率。数字人可实时解答存款、贷款、理财等常见业务问题，提供标准化政策解读，减少客户等待时间，借助AR/VR技术，能够演示ATM使用、手机银行注册等业务操作流程，降低人工服务压力。此外，系统可监测客户情绪波动，自动触发安抚话术或适时转接人工服务，优化客户服务体验。

　　AI理财双录质检提升理财服务合规检查准确性。AI理财双录质检系统对理财销售过程中的录音录像内容进行实时分析，采用自动语音识别（ASR）技术将音频转换为文本，并结合自然语言处理（NLP）模型识别敏感词汇，自动检测违规话术、遗漏风险提示等合规问题。同时，系统通过视频分析模块捕捉销售人员的微表情和肢体语言，评估其服务规范性，实现更高效、标准化的合规风控管理。

　　银行智能风控提高了风控反诈的及时性和准确性。AI智能风控整合交易记录、客户行为和外部征信等多源数据，通过机器学习与行为分析等技术，实现对风险的实时评估。系统能够实现实时监测、精准识别欺诈行为，并可在毫秒级时间内完成对可疑交易的风险评估与自动拦截。同时，通过图计算引擎与网络分析技术，能够识别复杂的关联交易，发现传统规则引擎难以检测的欺诈模式，大幅提升风险防控的效率和准确性。