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云南省联社800万元加码大模型设备,各地农信系统加速布局人工智能

作者:张萌

来源:华夏时报

发布时间:2025-05-09 22:27:09

摘要:各地农信系统正加快科技金融的布局步伐。近日,云南省联社大模型服务器项目公布了中标结果,中标总价超800万元,旨在满足云南省联社科技结算中心对大模型服务器的需求。

云南省联社800万元加码大模型设备,各地农信系统加速布局人工智能

华夏时报(www.chinatimes.net.cn)记者 卢梦雪 见习记者 张萌 北京报道

各地农信系统正加快科技金融的布局步伐。

近日,云南省联社大模型服务器项目公布了中标结果,中标总价超800万元,旨在满足云南省联社科技结算中心对大模型服务器的需求。此前,云南省联社在阐述云南农信2025年工作重点时就曾强调,将充分利用DeepSeek等人工智能技术来推动高质量发展。

记者观察到,今年以来,各地农信系统在省联社的推动下,正加速大模型技术的应用落地,积极探索金融服务的智能化升级。

“农村金融机构单体算力需求低、技术投入能力弱,省联社集中采购服务器、统筹开发模型,可摊薄硬件与研发成本,避免重复建设,实现技术资源的高效复用。”5月8日,北京市社会科学院副研究员王鹏在接受《华夏时报》记者采访时表示。

各省加速人工智能大模型部署

近日,云南省联社大模型服务器项目完成中标结果公示。中标总价为813.852万元,据招标公告显示,本次采购是为满足云南省联社科技结算中心大模型服务器项目需求。

记者从某科技企业后端工程师处了解到,大模型服务器是一种高性能计算设备,专为运行人工智能大模型而设计。其核心功能是提供充足的算力资源,支持模型的训练、推理及复杂任务的实时处理。

“机构采购此类服务器的主要目的通常是进行大模型的本地化部署,即在本地数据中心或私有云环境中运行大模型,而非依赖云端服务。这种部署模式的核心优势体现在三个方面:数据隐私保障、响应速度优化以及定制化能力。”该后端工程师解释道。

云南省联社此前曾多次提及省内农信系统的大模型部署计划。

早在2月21日,云南省联社发布的2025年工作重点中就明确提出,要“充分运用DeepSeek等人工智能赋能高质量发展”。同月,据云南省政府部门披露,该省融资信用服务平台已完成了DeepSeek人工智能大模型的接入调测工作,正式在平台开放服务。

记者注意到,今年以来,多省省联社已开始在人工智能大模型应用领域展开布局。

3月6日,江苏省联社发布一则大模型管理平台建设调研交流公告,拟启动大模型管理平台的建设工作;4月2日,江苏省联社又发布了一则关于大语言模型应用AI算力芯片技术调研交流的公告,表示此次交流旨在满足其AI算力集群建设的需要,保障大模型应用在全生命周期内的稳定性能输出与成本可控性。

2月18日,贵州省联社发布一则交流公告,表示为推进人工智能大模型在贵州省联社业务系统运营场景的应用,计划通过AI机器人实现智能知识答疑功能。公告中特别强调系统需具备对接国内主流大模型的能力,包含但不限DeepSeek等人工智能大模型。

人工智能规模化应用机会与挑战并存

各地省联社在进行人工智能大模型部署时,为何偏爱DeepSeek?

前述后端工程师表示,很多机构选用DeepSeek作为工具,主要由于其高效的架构设计。 “训练成本低,降低了硬件投入,开源生态又缩短了开发周期,允许机构根据自身数据特征进行模型微调。相当于省钱又省力,也降低了AI大模型的应用门槛。”

在推进科技金融工作的过程中,省联社的统筹部署展现出了一定的优势。

王鹏向记者表示,农村金融机构单体算力需求低、技术投入能力弱,省联社通过集中采购服务器、统筹开发模型等方式,可摊薄硬件与研发成本,避免重复建设,实现技术资源的高效复用。此外,本地化部署可规避数据跨境传输风险,降低单体机构合规成本。

“省联社可基于区域内农村金融机构的共性需求,定制化开发模型,解决单体机构因数据不足导致的模型偏差问题,提升场景适配性。还可以结合各省农业、产业特色,对模型进行本地化调优。”王鹏说道。

那么,包括DeepSeek在内的人工智能大模型在金融领域实现规模化应用面临哪些挑战?又该如何应对和破解这些难题?

王鹏认为,当前存在的挑战主要包括:资金与技术储备有限,难以快速响应新场景需求;模型训练样本不足,非结构化数据标注成本高;金融场景复杂导致适配性较弱,模型决策不透明可能引发信任危机;AI生成内容存在合规性与伦理风险。

在技术能力与资源瓶颈突破上,可以通过模型压缩适配低算力设备,采用“核心模型本地化+辅助功能云端化”的混合部署模式,平衡性能与成本,并由省联社牵头建设技术中台,统一提供模型训练、调优服务,降低单体机构技术门槛;数据质量提升上,可通过多方安全计算与联邦学习等技术,提升模型泛化能力,并建立数据质量监控体系。

在业务适配与信任构建上,可组建“业务+技术”联合团队,确保技术输出与业务需求一致,并开发可视化工具展示模型决策路径,增强监管与用户信任;合规方面,可通过监管沙盒机制在可控环境中测试AI应用,并建立算法审计机制,定期检查,通过公平性约束确保决策公正。

“省联社主导的DeepSeek部署,本质是通过‘技术-资源-合规’的协同整合,破解农村金融机构在算力、数据、合规等方面的能力短板,推动AI技术从‘试点探索’向‘规模化应用’跃迁。未来,需聚焦技术轻量化、数据流通机制、业务-技术融合模式、合规框架创新四大方向,实现AI与农村金融场景的深度耦合,支撑普惠金融高质量发展。”王鹏进一步表示。

责任编辑:冯樱子 主编:张志伟

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