浦发银行打造大模型时代智能识别“双核引擎”新模式

在现代金融业务中，识别技术已深度嵌入核心业务流程，成为支撑其高效运营、合规运行的基石。但是传统OCR技术耗时长、识别僵化、复杂文档理解力不足、泛化能力差，成为制约业务快速拓展的瓶颈。

近日，浦发银行与阿里云深化合作，依托平头哥“真武”芯片与“千问”多模态大模型，构筑软硬一体的技术底座，突破传统OCR技术局限，打造出业内领先的智能识别新模式，有效提升业务处理时效，如流程效率提升超80%，为金融服务注入“智慧”动力。

升级多模态大模型

夯实数智融合基座

文档、表单等处理效率大幅提升的背后，是大模型的系统性升级。针对传统OCR无法处理复杂逻辑的痛点，浦发银行深度融合了阿里云Qwen-VL等多模态大模型能力。相较于传统OCR仅停留在“形状匹配”层面，Qwen-VL推动技术范式跃迁——从像素识别升级为语义理解，实现视觉特征提取与语言逻辑推理的深度融合。

同时，浦发银行确立了“开源与自研并重、通用与专用结合”的策略，构建了多元化的大模型服务，形成大数据+人工智能的数智融合架构，实现覆盖大小模型引入、评测、研发、应用的AIOps全流程体系，借鉴阿里云在多领域的落地经验，确保大模型迭代与金融数字场景需求实时匹配。

部署高性能算力

支撑规模化智能应用

要支撑高并发、低延迟的复杂图文识别与大模型推理，离不开强大且自主可控的底层算力。在此次合作中，浦发银行将算力建设提升至“独立战略支撑层”，与阿里云共同建成了全栈高性能算力集群。

该集群引入了平头哥专为金融大模型训练和推理设计的“真武”PPU高性能芯片，打造了芯云一体的专属“智能识别”底座。其全栈自研的并行计算架构，搭载高带宽内存与超高速互联技术，有效应对了多模态场景下的海量图像、文本运算。

此外，该算力底座无缝兼容主流深度学习框架，在与“千问”大模型深度协同后，实现了高吞吐推理与最优能效比。在保障金融级数据绝对安全的前提下，用国产算力的硬实力，稳稳托起了大模型应用矩阵在全行的规模化落地。

未来，浦发银行将持续构建人工智能核心支柱，夯实人工智能企业级数智基座，强化人工智能与金融业务的深度融合，为新质生产力的持续迸发注入强劲动能。