10月20日，《深圳金融AI解决方案集（2026）》在2026深圳金融与人工智能场景对接大会上发布。为搭建金融AI供需对接桥梁，打通方案供给端与金融机构需求端，推广成熟可落地的金融AI标杆方案，协会围绕方案集九大方向，将持续推出系列深度解读。
本篇聚焦AI平台与智能运维方向，该方向有7项方案入库。我们看 AI 能创造什么业务价值；本期视角切换：AI跑起来之后，科技部门如何管好它。7项方案精准对应AI工程化落地路上三道绕不开的关口：建平台、管模型、看运行。
AI项目上线运行后，各类实操问题逐步凸显，核心集中于四点：智能体能力局限、模型计费核算不清、故障根因定位困难、资源成本难以归集。这类追问立项会上很少有人提，多半是上线一两个月后，从业务和财务那边递过来的。
其中智能体痛点尤为突出：多数智能体尚未打通 OA、核心业务系统，仅具备对话交互能力，无法承接流程类任务；业务端原本期待将其内嵌至业务流程，最终仅新增独立对话入口，价值不及预期。
模型成本账单治理难度较高：多厂商模型分散接入，使用者、应用场景、Token 消耗量缺乏统一台账。当财务部门提出按部门、业务线拆分核算需求时，科技端往往难以提供清晰依据。
故障排查同样极具挑战：AI 应用链路远长于传统信息系统，模型服务、网关调度、提示词、知识库任一环节异常，最终都可能体现为输出结果偏差，需要逐层回溯定位。上述四类难题，本质都指向“AI工程化治理能力建设”。
7项方案正好落在这三道关：
第一关为平台底座搭建：打通智能体与内部系统的接入通道，实现操作留痕、行为可追溯；底座建设缺位，后续模型治理、运行观测均缺少承载基础。
第二关为模型全生命周期治理：实现模型统一路由调度、成本分账、审计追溯，解决模型用量台账不清、费用难以分摊的痛点。
第三关为全链路运行观测：覆盖 AI 流量、数据服务等指标，构建可观测体系，支撑异常场景下的故障快速定位。
三关串联，才形成闭环管控链条；割裂建设，必然留下风险盲区。7项方案各自管哪一段、谁最该看，下面这张图里都列了。
上一期算的是“三笔账”，回答AI上不上得去。这一期，问题换成“三道关”：AI管不管得住。账算得通，项目才能落地起步；关过不去，规模一旦放大，机构只能收紧 AI 权限，前期投入大打折扣。
下一期解读AI安全运营与代码安全方向，敬请持续关注！
