.....................................36 58 同城风控平台演进...................................................................................... 59 度小满金融大数据风控模型实践........................................... 机器学习中的隐私保护................................................................................. 144 关系图谱在贝壳找房风控体系的应用与实践.............................................162 新一代联邦学习技术及应用实战............................ .... 212 风控建模流程：以京东群体感知项目为例.................................................244 信贷业务风控策略简介................................................................................. 266 机器学习在信贷风控建模中的优势和挑战...

中原银行实时风控体系建设实践 Construction practice of real-time risk control system of Zhongyuan bank 陈玉强 中原银行数据银行部 河南省唯一省级法人银行 贴心、专业、合作、共赢 服务战略、服务实体、服务企业、 服 务人民 • 蝉联六年《金融时报》 “年度十佳城市商业银行” ，相继荣获“铁马 十佳银行 ”、“最佳上市公司 挖掘边界客户，实现精准授信。 贷中风控 数据指标变化快，需要实现实时 化的再审核与放款。 贷后管理 贷后管理难度大，需要多种新技 术发现隐性风险，提高管控度。 操作风险 随着银行线上化能力的增强，操 作风险识别从预防人员不合规操 作转为线上流程漏洞和异常行为 识别等。 流动性风险 从线下的，面向审批的逐步转 向实时的智能决策。 银行数字化风控新挑战 授信 银行传统风控的痛点 数据流通受限 精准度不够 智能化 专家规则 + 机器学 习 平台化 实时化 全新的风控支撑体系建设思路 平台开放、架构融 合 高时效、高并发 建设 Flink 实时计算平台 ，首个应用上线； 商业决策系统已支撑 150+ 规则模型； 2020 Q2 应用 • 基于 Flink 的反欺诈应用上线； • 自主研发企业级智能决策平台 ( 智策平台 )

数智化审计调研报告 本报告为中国内部审计协会与北京谷安天下科技有限公司联合撰写，报告中所有文字、 图片、表格均受有关商标和著作权的法律保护，部分文字和数据采集于公开信息，所有权 为原著者所有。任何组织和个人需要经原著者许可，方可以复制或传递本报告的全部或部 分内容，或将本报告内容作为诉讼、仲裁、传媒所引用之证明或依据，以及用于营利或用 于未经允许的其它用途。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反《中华人民共 华人民共 和国著作权法》和其他法律法规以及有关国际公约的规定。未经授权或违法使用本报告内 容者应承担其行为引起的一切后果及法律责任，原著者将保留追究其法律责任的权利。 版权声明 版权声明 数智化审计调研报告 本报告中的行业数据是原著者通过市场调研、行业访谈及其他研究方法统计分析得来， 仅供参考。因调研方法及样本、调查资料收集范围等的限制，本报告中的数据仅服务于当 前报告。原著者以勤勉 负责。原著者不对因本报告资料全部或部分内容产生的，或因依赖本报告而引致的任何损 失承担任何责任，不对任何因本报告提供的资料不充分、不完整或未能提供特定资料产生 的任何损失承担任何责任。 免责声明 免责声明 数智化审计调研报告 第一章 调研背景简介 ....................................... 5 第二章 调研结果综述 ..........................

全球数智化指数（GDII）2025 智能跃迁：GDII与数智经济未来 07 执行概要 65 行业洞察：趋势与案例 10 GDII 概览 120 宏观洞察： 迈向可持续数智经济之路 目录 序言 01 执行概要 07 GDII 概览 10 国家数智化发展表现 20 国家洞察：关键发现、挑战与机遇 29 行业洞察：趋势与案例 65 宏观洞察：迈向可持续数智经济之路 宏观洞察：迈向可持续数智经济之路 120 行动建议 128 附录 131 序言 量化数智化发展进程 当今世界，正经历一场以人工智能为核心驱动力的 深刻变革。新一轮科技革命正在重塑全球经济格 局，并持续为数字经济的发展注入强劲动能。据预 测，到 2030 年，人工智能对全球经济的贡献将突 破 22.3 万亿美元，约占全球 GDP 的 3.7%。随着 全球超过 70 个国家和地区陆续推出人工智能相关 指数（GDI）”升级为“全球数智化指数（GDII）”。 旨在度量全球各国数智化发展进程，为政策制定者 提供量化参考。 GDII 的理论根基源于古典经济学家让 - 巴蒂斯特 • 萨伊提出的“生产三要素”理论，即商品价值是由 土地，劳动、资本这三个要素共同创造的，每个要 素在生产过程中都提供“生产性服务”，协同创造 价值。从这一经济学理论出发，我们将物理世界中 的“土地、劳动、资本”映射至数智世界，进一步

赋能央企数智化转型研究报告 ——迈向世界一流企业的智能引擎 2025 年 12 月 AI 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 2 目录 第一章：AI 赋能央企数智化转型发展概况 ................................................. 4 一、AI 赋能央企数智化转型政策导向 ........ 4 二、AI 赋能央企数智化转型市场规模 ................................................... 6 三、AI 赋能央企数智化转型发展趋势 ................................................... 8 第二章：AI 赋能央企数智化转型应用现状 ................ ....... 22 第三章：AI 赋能央企数智化转型路径与挑战 ............................................ 27 一、AI 赋能央企数智化转型路径 ........................................................ 27 二、AI 赋能央企数智化转型挑战 ...................

2024/09/DTPT —————————— 收稿日期：2024-07-11 0 前言 人 工 智 能 聊 天 机 器 人 ChatGPT、AI 编 程 工 具 GitHub CoPilot、图像生成系统 Stable Diffusion、视频生 成系统 Sora 等生成式人工智能（Generative AI，Gen- AI）应用和工具产品的出现，为文本创建、图像视频生 成、代码生成以及研发流程等工作带来了全新的智能 是算力需求的剧增，芯片算力的增长速度与模型参数 规模的增长存在剪刀差，推动了超大规模智算集群的 建设。 作为基础设施建设者和新质生产力的推动者，电 信运营商正积极推进智算布局。本文基于大模型的 发展趋势和需求，结合运营商的特定优势，提出了智 算集群布局以及算力、存储、网络和维护管理方面的 关键词： 人工智能；智算中心；基础设施；建设思路 doi：10.12045/j.issn.1007-3043 人工智能训练的计算复杂度逐年猛增，所需的智能算力从每秒千万次运算增加 到数百亿次，甚至进入千亿级别，促进了大规模智算中心的建设。智算中心主 要满足智算算力的需求，其布局、建设及维护方案与传统的云资源池存在较大 差异，当前运营商对智算中心的布局以及详细方案并没有统一的建议和参考。 分析了大模型发展带来的算力、存储、组网的需求挑战，对运营商智算布局以及 算力、存储、网络、维护管理等提出了相应的策略和方案建议。 Abstract：

智算服务案例集 全球计算联盟 智能计算产业发展委员会 1 编写单位（排名不分先后） 中讯邮电咨询设计院有限公司、华为技术有限公司、科大讯飞股份有限公司、 中国信息通信研究院、中国电 中国信息通信研究院、中国电信集团有限公司、中国移动通信集团广东有限公司、 上海天数智芯半导体股份有限公司、河南昆仑技术有限公司、四川华鲲振宇智能 科技有限责任公司、中国质量认证中心有限公司 编写组成员（排名不分先后） 马季春 王曼 施晶峰 王月 张建峥 赵以爽 杨军刚 杨伊鸣 郭光鑫 吴茜 梁宇 栋 马凤鸣 党朝志 赵金辉 陈常水 颜万瑞 吴涛 顾剑波 谈儒猛 夏冬 胡铭珊 孙东旺、熊家振、许轶 ： 全球计算联盟”。 1 序 智算服务推动智算产业纵深发展 数据爆发式增长、算力不断跃迁、AI 算法和大模型持续演进带领我们进 入一个万物重构和万物智联的新时代。算力和 AI 是引领这一时代发展的最核心 的双引擎，是支撑数字建设和数字经济运行的关键要素。 智算建设如火如荼，但唯有建好、管好、用好算力，提供极致的智算服 务，构建稳健高效的算力平台，才能将算力转化为驱动创新的价值源泉，持续

卷首语 2025年是《金融科技发展规划（2022-2025年）》的收官之年，标志着我国金融业数智化转型进入全面深化、 系统推进的关键阶段。2024 年 11 月，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》， 明确提出以数字化转型为战略引擎，通过“技术驱动 + 数据赋能”双轮联动，全方位推进金融机构在战略布局、 技术应用、数据治理等核心领域的系统性变革，进一步明确了到 2027 为促进金融创新的科技驱动与数据赋能，激发数字化转型新动能，探寻金融机构数智化发展的新路径、 新方法，金科创新社连续 6 年举办“金融机构数字化转型优秀案例评选”活动，在 2025 年的评选中，共计 收到 132 家金融机构 386 个参选案例。 《数字金融专刊暨鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例集》依托“金融机构数字化转型优秀案例 评选”活动，深度聚焦金融业数智化转型的创新理念与实践成果，通过系统梳理行业领先的数字化转型路径， 提供可借鉴的实践范式，助力金融企业探索数字金融的创新应用场景，构建以技术创新为引擎、数据要素为 核心的双轮驱动新格局，推动金融科技赋能业务高质量发展。 专题 目录 评选概况 “鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例评选”榜单 “鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例评选”Top10 获奖案例 量子技术加固金融信息安全防线——量子通信在金融领域的应用研究 拥抱智能体，赢得好未来 中小城商行数字化转型实践中的若干思考

北 斗 时 空 （ 上 海 ） 智 算 中 心 项 目 方 案 04 主要系统介绍 Main System Introduction 05 交付与运维 Delivery and Operations 智算中心整体介绍 Overall Introduction To The Intelligent Computing 3450 号 书崖路 PROPERTY 项目概况—— 自持物 业 工业用地 30 亩 容积率 2.0 申 港 路 智算中心整体介绍 Overall Introduction To The Intelligent Computing Center 智算中心整体概况 机柜总数： 2800+ 机柜功率： 8KW~30KW 机房标准： UP-Time T3 、 CQCA 级机房 智算中心——空间布局 综合配套设施办公大楼 15384.92 平方米 二期智算中心 18438.2 平方 米 两大一小共 个蓄冷罐 满足错峰蓄冷 90 分钟要 求 20+1 台 单台油机功率 1800kw 蓄冷罐 110kV 用户站 1683.29 平方 米 一期智算中心 7350.1 平方 米 园区 10 号