1、基于AIGC的金融信息系统运维应用研究报告北京金融科技产业联盟2025 年 8 月I版权声明本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。II编制委员会编委会成员：聂丽琴吴声王旭东编写组成员：陈鹏吴天雄茅逸斐王逸明赖宇浩闫丰蔡学识李培周杰陈健黄海杜金鑫王文志丁树晶王东葛金磊梁克会高敏潘铭忠谢恒达胡映强方浩刘志繁江杰陆碧波杨志涌时文涛杜昆鹏马姚张鹏南贺嘉杰杨景瑞编审：黄本涛周豫齐III参编单位北京金融科技产业联盟秘书处中国工商银行股份有限公司新华三技术有限公司中国人民银行清算总中心中国邮政储蓄银

2、行股份有限公司北京农村商业银行股份有限公司北京国家金融科技认证中心有限公司中国银联股份有限公司珠海华润银行股份有限公司东莞证券股份有限公司广发期货有限公司蚂蚁科技集团股份有限公司浪潮电子信息产业股份有限公司深信服科技股份有限公司北京同创永益科技发展有限公司北京信安世纪科技股份有限公司万国数据服务有限公司飞腾信息技术有限公司IV前言随着信息技术的飞速发展，传统运维模式面临诸多挑战，在处理大规模、复杂多变的金融业务时往往显得力不从心。金融业务的不断创新和拓展，也使信息系统运维工作面临着前所未有的挑战。人工智能生成内容（Artificial Intelligence GeneratedContent

3、，AIGC）技术的快速发展及广泛应用为信息系统运维工作带来了革命性的变化，凭借其强大的数据处理和智能分析能力，能够实现对运维数据的实时监测和分析，及时发现并预警潜在故障，提高信息系统运维工作的前瞻性和主动性。近年来，国家及金融管理部门高度重视金融数字化智能化转型，出台了一系列政策，鼓励金融机构积极探索和实践新技术、新模式，为金融机构提供了良好的政策支持。本报告深入分析了金融信息系统运维的应用现状和面临的挑战，提出了基于AIGC的信息系统运维平台架构，阐述了如何通过数据域、模型域、产品域和用户域搭建AIGC运维平台，并通过大语言模型（Large Language Model，LLM）加持智能化和

4、自动化能力，以应对日益复杂的业务挑战。此外，针对安装部署、运行监控、操作控制和综合分析四大典型应用场景，进行了AIGC技术的落地探索，帮助金融机构更好地理解AIGC技术的潜力和价值，为构建敏捷、智慧、安全的信息系统运维体系提供了重要参考。报告选取了四个典型案例进行剖析。第一个案例展示了AIGCV技术与现有分布式信息系统的全面融合，提升分布式信息系统的拓扑构建、状态感知、定位分析能力，打破传统运维模式的局限，有效提升运维人员的分布式信息系统异常管理能力。第二个案例展示了基于AIGC技术构建的网络运维大模型和运维领域应用开发范式，实现运维任务的智能化分配、执行、监控全生命周期管理，显著提高运维效率

5、和质量。第三个案例展示了故障预测和预警方面的应用，通过实时监测和分析运维数据，及时发现并预警潜在故障，有效降低故障发生的风险，提升运维工作的前瞻性和主动性。第四个案例展示了将运维自动化系统接入大模型，借助大模型的学习推理能力，赋能运维自动化向运维智能化演进。展望未来，随着AIGC技术的不断发展和完善，其在金融信息系统运维领域的应用将更加广泛和深入。金融机构应积极探索和实践AIGC技术在信息系统运维领域的应用，不断提升信息系统运维体系的自动化和智能化水平，为数字化转型提供有力支撑。同时，也需关注AIGC技术可能带来的潜在风险和挑战，加强技术研发和风险管理，确保信息系统运维工作的稳定性和安全性。V

6、I目录一、研究背景.1（一）传统金融信息系统运维面临众多挑战.1（二）AIGC 技术演进与政策驱动.2二、金融信息系统运维建设.6（一）传统架构的局限性分析.6（二）自动化到智能化的演进.7三、AIGC 在金融信息系统运维中的应用.9（一）AIGC 运维平台框架.9（二）AIGC 运维应用场景.10四、AIGC 在金融信息系统运维中的实施探索.24（一）中国工商银行智能运维应用.24（二）中国邮储银行运维智能化应用.31（三）北京农商银行一体化智能运维管理平台应用.33（四）新华三灵犀 AIGC 金融运维应用.39五、未来趋势与展望.43（一）完善体系.43（二）应用领航.43（三）安全保障.