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《2026深圳金融AI解决方案集》发布,杉岩AIDP方案入选

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10月20日,2026深圳金融与人工智能场景对接大会在深圳举办。会上,《2026深圳金融AI解决方案集》正式发布。杉岩AIDP金融智能数据平台解决方案成功入选,位列AI算力与数据基础设施方向。

该方案集共收录42家服务商的53项优质解决方案,覆盖风控、运营、客户服务、投研分析等真实金融业务场景,均经过业务实战检验、具备落地条件。方案集旨在搭建金融机构与AI服务商高效对接的公共平台,助力行业降低技术试错成本,加速AI方案在金融领域规模化落地。


当前,金融AI正从单点试点走向核心业务系统,数据供给效率已成为比算力更突出的瓶颈。金融行业非结构化数据占比达80%,票据、影像、双录视频、文档等分散于不同业务系统,形成数据孤岛;同时,数据不出域、合规审计和存算成本构成刚性约束。传统存储需先将数据搬运至计算层处理,海量小文件存取性能不足、跨系统调用链路长,导致GPU集群空转与数据等待并存,制约AI模型训练和推理的规模化落地。

杉岩AIDP正对应解决上述瓶颈。不同于“应用层做AI”,AIDP定位为AI原生数据基础设施,以融合对象存储为底座,将数据供给下沉至存储层。其支持S3、POSIX、HDFS、NFS、FTP等多协议无损互通并共享元数据,AI训练、推理与数据分析可在同一套存储上完成,避免协议转换损耗;同时通过向量检索内置、预处理算子下沉和近GPU数据预热,减少无效数据搬运与训练等待。

在金融行业适配性方面,杉岩数据已服务广发银行信用卡中心、北京银行信用卡中心、江苏银行、国信证券、国泰海通证券、广发证券、中国人保财险等银行、证券、保险机构,相关方案用于票据、影像、双录视频等数据的统一存储、智能归档与合规审查。杉岩AIDP在该存储底座之上叠加AI数据供给能力,使金融客户无需改变既有数据管理架构,即可将非结构化数据直接导入模型训练、推理及RAG知识库等AI链路。


本次大会中,杉岩数据董事长陈坚在接受南方日报采访时表示,随着大模型和智能体技术的发展,金融AI应用已从早期试点向核心业务系统推广。目前,杉岩数据为众多金融机构提供从数据存储、管理到算力调度的一揽子解决方案,未来期望进一步加大金融场景开放力度,并探索发放“算力券”补贴,助力行业更高效地盘活数据与算力资源。

杉岩AIDP此次入选,为金融行业在合规约束下打通非结构化数据与AI算力之间的供给链路提供了可参照的基础设施选项,也为金融机构在控制试错成本的前提下推进AI规模化落地提供了实践样本。

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