“中国金融风向标”吹起了一阵AI风。
6月18日，由上海市人民政府、中国人民银行、国家金融监督管理总局和中国证券监督管理委员会主办的2025陆家嘴论坛在上海开幕。本次论坛的重点议题之一就是“人工智能赋能金融改革创新的机遇和挑战”，重点探讨了人工智能技术对推动金融产品创新，优化金融服务方式，提升风险管理效率，以及人工智能技术的快速迭代对金融行业实践产生的深刻影响。
作为国内基础软件领域的领军企业，宝兰德一直致力于金融行业数字化转型的创新实践。在陆家嘴论坛同期举办的2025中国国际金融展上，宝兰德携信创全栈中间件解决方案、中间件统一管理平台解决方案及AI汇智平台解决方案等亮相展会，吸引了众多金融机构与科技企业代表驻足交流。
在为期三天的展会中，宝兰德还积极参与行业高端对话，公司技术专家受邀出席“金融信息技术创新应用”分论坛及“大模型金融应用及创新”分论坛并发表主题演讲，系统分享在金融信创落地、AI与中间件融合创新等领域的最新探索成果。
AI变革的机遇和挑战
不智能，无未来。人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，深刻改变人类生产生活方式。
金融领域就是其中之一。政府高层明确指出：“为了提供高质量金融服务，金融系统要着力做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”。
整体看来，我国人工智能发展已进入全球第一梯队，在金融领域的应用场景非常广泛。从前台营销到中后台运营再到分析决策，人工智能的应用几乎贯穿金融服务整个链条。其中，智能客服、软件开发、授信审批等作为标杆场景，正利用大模型快速推动金融业务效率的提高。
随着金融机构对金融大模型的运用逐渐进入深水区，模型对业务的赋能也逐渐和相关的业务流程进行深度绑定，其可靠性和稳定性也变得至关重要。
不容忽视的是，在绝大多数的金融机构中，由于模型自身的技术门槛太高和模型人才的不足，导致大模型在组织落地和运维方面存在管理不足的问题。模型的更新和维护也需要专业的技术人员和大量的时间成本，这进一步增加了模型运维管理的难度。
此外，在模型算力方面，由于传统金融机构的数据中心的管理模式中，并不支持模型算力的部署和管理，因此在算力管理方面，基础设施的能力并不能很好地适配，不仅不能管理好模型算力，还会对现有的基础架构平台造成一定负载方面的冲击。
甚至在很多金融机构，模型运维并没有纳入传统的运维团队的职责中，导致责任主体不明确；模型运维流程也缺乏统一的标准和规范，导致运维工作的混乱。要充分释放大模型的潜力，必须针对性地解决这些挑战，才能真正实现人工智能技术的广泛应用和深度价值。
宝兰德携“全家桶”注智赋能
面对汹涌而来的人工智能浪潮，金融科技的创新与自主可控成为推动行业发展的关键力量。作为领先的基础软件供应商，宝兰德始终致力于自主研发，打造安全可靠的信创解决方案，助力金融行业实现数字化转型和高质量发展。
本次展会上，宝兰德展示了信创全栈中间件解决方案，涵盖web中间件、负载均衡中间件、消息中间件、分布式缓存中间件及天工JDK等核心产品。该方案可全面替代国外主流商用及开源产品，满足金融行业对安全可控、高性能的需求，降低了对国外技术的依赖，保障业务系统的安全可控。目前，宝兰德已成功支撑包括国有大行在内的众多金融机构完成规模化替代，积累了行业最大规模的中间件信创改造经验。
此外，针对金融行业对系统效能与运维效率的严苛要求，宝兰德推出中间件统一管理平台解决方案。该方案旨在建设中间件服务及运营能力体系，解决中间件管理中的版本复杂不统一、自动化程度低、运维监控不完善、管理分散等问题，降低中间件管理成本，提升运维效率。
备受关注的是AI汇智平台。该平台是一个综合性的解决方案，集成算力资源池、算力中间件、模型工场、智慧助手核心组件，旨在帮助用户突破算力瓶颈，加速大模型及其场景的普及与广泛应用。同时，该方案可深度融合大模型训推能力，支持跨网算力调度与自动化流程，实现智能调度决策与弹性算力资源管理。
目前，宝兰德AI汇智平台已在多家银行落地成功案例，助力金融客户实现从数字化到智能化的高效升级。
展会期间，为更好地呈现金融科技探索的成果，与业界深入交流心得，宝兰德还设置了专业的咨询区和展示区炒股用杠杆，让观众不仅可以深入了解公司产品和技术优势，还可以直观感受公司在金融科技领域的创新实力和服务水平。
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