作者｜基础设施技术实验室 范广
内容｜本篇共6473字，预计阅读时间15分钟
随着金融数字化转型深入，银行业务系统复杂性呈指数级增长，传统运维模式已难以应对当前挑战。根据北京金融科技产业联盟2025年9月发布的《基于AI大模型的金融数据中心智能网络运维应用研究报告》，金融数据中心每日产生的日志、流量和交易数据已达PB级，性能指标远超人力分析极限；而瞬时故障（如网络抖动、服务雪崩）需秒级定位，人工排查往往需数小时，定位效率与业务预期存在很大差距。这种数据体量与响应要求的巨大反差，使传统运维面临前所未有的压力，银行业对智能运维的需求变得尤为迫切。
智能运维的发展经历了从自动化到智能化，从基于规则到基于算法的演进过程。早期自动化运维主要通过预设脚本完成重复性操作，降低了人工操作失误，但缺乏灵活性和适应性。随后，以机器学习算法为核心的智能运维平台开始出现，通过对历史数据的学习实现了一定程度的预测和决策能力，但在语义理解、复杂问题解决和知识沉淀方面仍存在明显局限。
大模型技术的突破为银行智能运维带来了全新可能。与传统智能算法相比，大模型凭借其强大的语义理解、知识推理和内容生成能力，能够更深入地理解运维场景，处理非结构化数据，并支持自然语言交互，大幅降低了运维平台的使用门槛。尤其是在金融行业对系统稳定性要求极为严苛的背景下，基于大模型的智能运维平台不仅成为技术发展的必然选择，更是银行在数字化竞争中保持核心优势的战略需要。
基于智能算法or基于大模型
智能运维平台有何区别？
金融行业智能运维已发展多年，多数银行已经建设了基于智能算法的智能运维平台，新一代基于大模型的智能运维平台，又有哪些不同或革新呢？
智能算法与大模型的区别与联系
智能算法与大模型代表了人工智能发展的两个阶段，既有本质区别，又存在紧密联系。智能算法通常指传统的机器学习算法，如决策树、支持向量机、聚类算法等，这些算法通过在特定领域数据上进行训练，完成预测、分类或聚类等任务。其核心特点是任务特定、数据需求相对较少和结果可解释性较强，在运维领域，这些算法已被广泛应用于异常检测、故障预测等场景。
大模型是指参数量巨大的深度学习模型，这些模型通过在海量通用数据上预训练，获得强大的语言理解和内容生成能力，并可以通过微调适应特定领域任务。大模型的核心优势在于其泛化能力强，能够处理未见过的任务类型，并理解和生成人类自然语言。
智能算法与大模型的主要联系在于：
■ 一方面，大模型的训练仍然依赖于传统的优化算法和神经网络结构，可看作是智能算法在规模和技术上的延伸；
■ 另一方面，在实际应用中，大模型常常与传统智能算法协同工作，形成混合智能系统。例如，在故障诊断场景中，大模型负责理解自然语言描述的问题并生成解决方案，而传统算法则负责实时监测和分析性能指标。
基于智能算法的智能运维平台特点及局限性
基于智能算法的智能运维平台在过去已成为银行数字化转型的重要支撑。平台采集历史运维数据，构建故障预测模型和异常检测模型，实现了从人工运维向自动化运维的初步转变。其特点主要体现在三个方面：
■ 一是场景特异性强，针对不同类型的运维场景（如网络设备、服务器、应用程序）需要训练专门的模型；
■ 二是依赖特征工程，模型效果很大程度上取决于人工设计的特征质量；
■ 三是结果可解释性较好，大多数传统算法能够提供一定的决策依据。
然而，随着银行系统复杂性的增加，这类平台的局限性也逐渐暴露：
■ 首先，知识沉淀困难，平台中的算法模型难以有效吸收和利用运维人员的经验知识，导致大量隐性知识无法传承；
■ 其次，跨领域分析能力不足，针对单一场景训练的模型难以应对跨系统、跨领域的复杂故障；
■ 再次，交互不友好，运维人员需要具备一定的数据分析能力才能有效使用平台，学习成本较高，当运维数据不规范时，发挥效益非常有限。
此外，基于智能算法的运维平台在适应性方面也存在明显不足，当系统架构发生变化时，往往需要重新训练模型或调整特征工程，维护成本较高。
基于大模型的智能运维平台特点及提升
基于大模型的智能运维平台代表了运维技术发展的新阶段，其在多个维度上相比传统智能算法平台有显著提升。平台利用大模型的通用推理能力和领域自适应特性，实现了更接近人类专家的运维决策水平。
自然语言交互
运维人员可以直接使用自然语言与平台交互，大幅降低使用门槛。例如，工作人员可以询问“什么核心系统响应时间在最近一小时内下降了30%？”，平台能够理解问题意图并给出综合分析结果。
跨领域知识融合
大模型能够整合网络、服务器、数据库、应用代码等多个领域的知识，对复杂问题进行综合判断。某国有银行实践表明，基于大模型智能运维平台实现了全网运维数据一体化查询与分析，智能问答准确率超过87.9%。
动态自适应学习
平台能够通过持续学习新的运维数据和专家处置案例，不断优化自身的能力，适应系统变化，能够应对训推反复迭代带来故障模式变化，显著提升故障定位效率。
知识沉淀与传承
大模型能够将分散在文档和专家头脑中的知识系统化，形成可复用知识体系，解决专家经验传承难题。
基于大模型的
智能运维平台建设
智能运维平台对大模型的需求
银行智能运维平台对大模型的需求主要体现在四个方面：
■ 领域适应性：大模型需要理解金融运维的专业术语和业务流程，能够准确解析设备日志、告警信息等专业内容。
■ 推理能力：平台需要大模型能够进行复杂的逻辑推理，理解故障之间的因果关系，生成合理的处置方案。
■ 实时性要求：运维场景往往需要对告警和故障进行快速响应，要求大模型能够在秒级内完成分析和决策，有效提升故障定位效率。
■ 安全与合规：银行业对数据安全和合规性有严格的要求，大模型需具备完善的安全机制，避免产生有害或不准确的信息，确保训练数据不出行，符合《个人信息保护法》要求。
大模型选择建议
针对银行业智能运维平台的建设，大模型选择建议从多个维度因素考虑。
性能与成本平衡
评估模型在特定运维任务上的准确率、响应速度及推理成本。一般而言，更大的模型能力更强，但推理成本也更高。可根据不同场景选择不同规模的模型，形成层次化模型架构。对于实时性要求高的场景，可选用响应速度快的轻量模型；对于复杂分析场景，则选用能力更强的大模型。
部署方式
鉴于银行业对数据安全的严格要求，私有化部署是优先选择。企业可考虑使用开源模型进行自有数据中心的部署，或选择支持私有化部署的商业模型。
领域适配性
选择易于微调且具有良好工具链支持的模型，以便快速适应银行运维场景。
生态完整性
考虑模型的工具链、社区支持及长期发展前景。Gartner在2025年将AI智能体和智能运维列为四项关键创新技术，表明这些技术已形成较为完善的生态系统。
基于大模型的智能运维平台架构
基于大模型的银行智能运维平台采用分层解耦的设计理念，整体架构自下而上分为基础设施层、数据层、平台层和应用层，形成完整的“数据-分析-决策-应用”闭环。
基础设施层
为智能运维平台提供计算资源、存储资源和网络资源支持。在信创建设要求下，银行应采用国产GPU算力池，支持大模型的高效训练和推理。在网络资源方面，智能运维平台需要与生产网络、管理网络等多类网络环境互联，实时采集网络设备、安全设备、服务器等基础设施的运行数据。
数据层
负责汇聚、清洗、存储和管理多源异构的运维数据。这些数据主要包括设备性能数据、运维管理数据、日志数据、配置数据以及知识数据。数据层的另外一个关键任务是构建运维知识库，该知识库整合了多厂商设备手册、维护指南、行内安装规范、实施工艺、运维手册、应急手册、事件和问题处理记录等专业文档。
平台层
智能运维平台的“大脑中枢”，以AI大模型为核心，结合多种机器学习算法和运维工具，提供通用的智能服务能力。该层主要包括大模型引擎、运维智能体、工具平台以及管理与服务四大组件。其中，运维智能体基于大模型构建具有感知、决策和执行能力的专业智能体，如告警研判智能体、日志分析智能体、配置核查智能体等。
应用层
面向不同运维场景和用户角色，提供场景化、个性化的智能运维应用。典型的应用包括智能知识库、智能值班助手、变更仿真平台和智能报表系统等。这些应用使大模型能力真正落地到日常运维工作中。
基于大模型的智能运维平台建设
需要哪些能力
需要储备哪些人才队伍
建设基于大模型的智能运维平台，银行需要储备多元化的人才队伍，形成复合型知识结构，通常需要人才包括：
大模型算法专家
负责模型的选择、微调和优化，这些专家应具备深度学习、自然语言处理等专业背景，理解大模型的原理和特性。
领域运维专家
金融运维领域专家熟悉银行业务系统和运维流程，能够将领域知识转化为大模型可以理解和处理的形式。他们在大模型微调阶段起着关键作用，确保模型适应银行运维的特殊需求，当然既懂AI技术又懂运维业务的复合型人才更加宝贵。
大数据工程师
负责构建运维数据平台，标准化运维数据，确保高质量训练数据的稳定供应。
多元化智能运维团队构建，是智能运维平台成功落地的基础保障。
需要哪些技术储备
构建基于大模型的智能运维平台，银行需要系统化技术储备，形成全方位技术能力。
大模型技术方面
需要掌握模型微调、提示工程、模型评估等核心技术，特别是检索增强生成（RAG）技术，这是解决大模型幻觉问题和知识滞后性的关键手段。
运维数据治理方面
需要建立完整的运维数据采集、清洗、标注和管理体系，确保训练数据的质量和覆盖面。
系统架构方面
需要掌握分布式系统、高可用架构和实时计算等技术，确保平台在大规模负载下的稳定性和响应速度。
此外，还需要工具链建设，包括开发平台、支撑工具和运维管理系统，支持平台的持续迭代和优化。
现有运维人员需要哪些技能转型
银行现有运维人员需要进行系统的技能升级，从传统操作性运维向智能型运维转变。
培养数据思维能力
运维人员应能够理解数据与模型之间的关系，掌握基本的数据分析和解读能力，能够与数据科学家有效沟通。
掌握大模型交互技能
包括提示工程、结果评估和迭代优化。运维人员应学习如何通过自然语言与智能运维平台有效交互，如何构建高质量的提示词以获得准确结果，以及如何评估和改进模型的输出，这一过程需要运维人员的深度参与。
培养系统架构思维
需要运维人员理解整个智能运维平台的原理和流程，以便在系统出现异常时能够快速定位问题。最重要的是，运维人员需要转变角色定位，从被动的故障处理者转变为主动的价值创造者，专注于优化系统架构、提升业务稳定性和探索创新解决方案。
从管理视角需要做什么？
从管理视角，银行需要从战略、组织、流程多个维度推动变革，确保智能运维平台的成功落地和有效运营，具体内容包括：
制定清晰的战略规划
明确智能运维平台的建设目标、实施路径和预期价值，将技术创新与业务需求紧密结合。Gartner指出，CIO需在“技术创新与价值交付”“IT成果与业务成果”“运营与变革”三大平衡中找到更为平衡的方法。
构建适配的组织结构
打破传统的部门壁垒，组建跨功能的敏捷团队。可能需要设立新的角色和职责，如首席AI官负责统筹AI战略与治理，这是Gartner在2025年ICT岗位与技能白皮书中新增的IT领导力岗位。
优化现有运维流程体系
在流程方面，需要优化或一定程度的重构现有运维流程，将其与智能运维平台的能力有机结合，形成人机协同的新型工作模式。同时，需要建立持续学习机制，鼓励知识分享和集体学习，促进运维团队的能力转型。
构建拥抱变革的新文化
管理层非常需要关注变革管理，打破员工“铁饭碗”思维，帮助员工理解变革必要性，减少转型阻力，同时建立合理的激励机制，鼓励员工积极拥抱新架构、新技术、新运维模式。
基于大模型的智能运维平台
发展展望
智能运维发展现状
当前，智能运维在全球范围内进入快速发展期，各国都在积极探索智能运维技术的应用与创新。在我国，智能运维在银行业应用已从试点探索走向规模化部署，多家大型银行取得了显著成果。某国有银行构建的网络智能体，实现了全网运维数据查询、告警自闭环、配置核查等功能的一体化，其智能问答准确率超87.9%，告警排查效率提升90%。另外，某国有银行聚焦故障自动处置与仿真验证，通过大模型生成故障处置工作流，结合仿真平台提前发现配置冲突、路由黑洞等问题，推动运维模式从原有的“专家+工具”向“AI驱动”转变。
智能运维发展趋势
综合各金融机构对智能运维的多样化认知理解和应用程度，当前智能运维发展趋势有以下几个方向：
■ 多模态融合：智能运维平台正从单一的日志分析向日志、拓扑图、性能指标等多模态数据分析方向发展，提供更全面的运维视角。
■ 智能体协同和全域协同：单一功能的智能体正向多智能体协同方向发展，形成更强大的集体智能，智能运维也从单点零散应用向全域协同方向发展。
■ 运维自治化：智能运维平台正从辅助决策向自主决策与执行的自治化方向发展。智能运维正从“被动响应”向“主动运维”的产业转型，并将在超大规模集群化运维中创造显著的经济价值。
结合大模型发展，智能运维平台未来建设启示
基于大模型技术和智能运维的融合发展趋势，银行智能运维平台未来建设可重点关注以下几个方向：
构建多智能体协同系统
未来智能运维平台不应局限于单一智能体，而应构建多智能体协同生态系统。在智能化运维解决方案中，推动告警智能体、日志智能体、安全智能体等多场景智能体协同融合，构建“感知-分析-决策-执行”一体化自治运维体系。
加强人机协同机制
尽管智能运维自动化程度不断提高，人类专家的作用仍然不可替代。未来平台应注重人机协同机制的设计，明确人类与AI的职责边界，发挥各自优势。在智能运维平台建设中，也应在自动化运维与人工干预之间找到平衡点，既提升效率，又确保风险可控。
推动运维数据标准化与开放
数据标准化成为智能运维发展的基础条件。银行机构应积极参与行业标准制定，推动运维数据的标准化和开放共享，为更高效的智能运维奠定基础。
注重平滑演进路径
银行在建设智能运维平台时，应采取渐进式实施策略，确保平台建设可行性和成功率。可从知识管理和智能问答等基础场景入手，逐步向故障诊断和自动处置等复杂场景扩展，最终实现全域智能化运维。
【参考资料】
[1] 北京金融科技产业联盟. 基于AI大模型的金融数据中心智能网络运维应用研究报告[R]. 北京: 北京金融科技产业联盟, 2025.
[2] 中国电子企业协会. 信息系统 集约化运维服务标准体系: T/CEEA 001—2025[S]. 北京: 中国电子企业协会, 2025.
[3] Gartner. 中国信息与通信技术（ICT）成熟度曲线[R]. 2025.
[4] Gartner. 中国数字技术与战略技术成熟度曲线[R]. 2026.
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