人工智能產能釋放再提升 江蘇銀行單卡部署千億大模型

近日，江蘇銀行依託國產芯片爲代表的混合算力架構，成功實現單張GPU計算卡千億級推理大模型的規模化部署。

據瞭解，該行從國產操作系統底層依賴庫入手，通過完全自主編譯與適配，構建新一代技術架構框架，成功兼容並穩定運行近期發佈的MXFP4量化算法。相較傳統方案，該模型在推理能力顯著提升的同時，實現計算性能3倍加速與硬件資源佔用減少75%的優化，大幅降低大模型使用成本並提升部署靈活性。

基於“專家經驗爲主，人工智能爲輔”的設計理念，該千億大模型構建了具備多種能力的智能體，並在業務材料錄入與審覈場景中率先落地運用。在電子流水授信材料鑑僞場景中，智能體通過自動化匹配鑑定規則、動態選擇工具鏈，在推理過程中精準執行圖片細節定位、二值化處理及元數據比對，並調用操作系統與瀏覽器等工具，自主訪問外部金融機構，交叉驗證文件有效性，在減少行員重複性勞動的同時，保障鑑別結果的精準性，有效提升鑑定流程效率。針對詢證函填寫及商戶進件等場景，智能體自主調度多模態識別工具，高效完成文本內容抽取與結構化表單生成，大幅優化錄入效率。

自上線以來，智能體已累計處理業務數萬筆，實現運營效率的顯著提升。

基於國產芯片爲代表的千億大模型單卡部署實踐，驗證了國產算力底座支撐金融核心智能場景的可行性，爲銀行業智能化轉型提供了更加安全可控的技術路徑。未來，江蘇銀行將持續深化人工智能技術研究與應用，構建全棧自主技術體系，推動科技與業務深度融合。通過持續拓展大模型在數字化經營與風控等領域的場景賦能，積極探索智能體在全行業務中的應用路徑，全面打造基於國產算力的人工智能驅動金融新生態。