金铺子配资宝兰德深度对话国际金融展：以信创筑基、AI赋能，共绘金融科技新图景

（转自：宝兰德）金铺子配资

由中国人民银行和上海市人民政府联合主办的2025中国国际金融展圆满举办。本次大会以“开放创新科技赋能共创金融新未来”为主题，汇聚全球监管机构及金融机构代表，打造国家级、国际化的金融交流合作平台。

作为基础软件与人工智能领域坚定的参与者、开拓者，宝兰德携多款金融解决方案重磅参展，并深度参与“金融信息技术创新应用”与“大模型金融应用及创新”两大分论坛。公司技术专家发表主题演讲，从信创底座构建到AI场景落地，系统性阐述金融科技自主可控与智能化升级的实践路径，为金融行业数字化转型提供前瞻性洞察与可复制路径。

信创筑基

从政策驱动到自主可控的金融IT重构

在“金融信息技术创新应用”分论坛上，宝兰德副总经理张树祥以《“信创筑基、智联未来”持续夯实金融行业基础软件底座》为题，深度剖析金融信创的底层逻辑与演进方向。

随着《金融科技发展规划（2025-2027年）》等政策落地，金融行业信创改造已从“单点替代”迈向“全栈升级”。政策与行业需求共振，推动金融信创改造进入深水区。张树祥提到，科技自立自强已被上升为国家战略，金融信创已然成为国家在信息技术规划中坚定的方向，其本质是为了推动金融行业在信息技术应用创新方面的探索和实践，实现自主可控，保障金融行业的信息安全。

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通过发展建立中国的金融IT产业标准与生态，自建供应链，自主掌控IT产品与技术、自主运维、实现不受外力影响，从而在复杂多变的国际形势下，减少对外部的技术依赖、安全、断供等风险。

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他指出，金融核心系统对高并发、低延迟、强一致性的严苛要求金铺子配资，决定了信创需兼顾“自主可控”与“性能安全”。宝兰德通过信创全栈解决方案，为金融机构提供从芯片到应用的端到端适配方案，助力其规避“卡脖子”风险，实现技术自主权与业务连续性的双重保障。

该方案覆盖web中间件、负载均衡中间件、消息中间件、分布式缓存中间件等多品类中间件，以及底层天工JDK。

他同时还介绍了宝兰德在信创改造过程中沉淀的重量级产品——中间件统一管理平台，对中间件信创改造推进提供一揽子解决方案，覆盖信创前、中、后全生命周期中间件统一管理，降低中间件使用门槛，帮助企业用户以最低成本完成信创改造的同时，实现中间件集中化、标准化、自动化、智能化的管理，赋能数字经济、数字基础设施体系建设，助力企业数字化转型。

在大模型时代宝兰德将坚定不移贯彻"All In AI"产品战略，持续拓展中间件和大模型的融合场景，通过深度融合人工智能技术，对产品进行全链路智能化升级，从功能设计到服务响应实现全方位智能革新，以技术驱动产品竞争力跃迁，为用户带来更智能、更高效的使用体验。

在演讲中，张树祥还重点展示了宝兰德在助推金融信创改造中的丰硕成果。作为金融行业基础软件核心供应商，宝兰德已服务于全国500+金融单位；在金融行业信创中间件领域做到了单客户最大规模使用量，核心系统最大并发支撑；在金融行业一二三期试点单位中间件入围率达80%，实现国有大行、股份制银行、头部保险、证券、交易所等全覆盖。

他表示，“完整的全栈产品生态和成熟的迁移方案，让宝兰德有信心为金融行业的信创改造带来更多价值。”

AI赋能

从技术突破到金融场景的智能跃迁

在“大模型金融应用及创新”分论坛中，宝兰德产品总监敬少飞以《宝兰德AI汇智方案：引领金融场景智能升级新范式》为题，揭示AI在金融行业的落地逻辑与价值创造。

此前，被视为“金融科技发展风向标”的中国人民银行年度科技工作会议，就明确了未来金融科技发展的核心方向：以安全为底线，以创新为驱动，全面推进金融数字化与智能化转型，深化人工智能大模型在金融领域的应用。但在金融机构在AI落地实践中却频频遭遇算力获取难、模型管理难、Agent开发难、安全管控难等诸多痛点。

敬少飞指出，宝兰德正是基于此推出了AI汇智平台。该平台创新性地融合了模型训练推理一体化架构、异构算力智能调度、Agentic AI自主决策系统等核心技术，并构建了完善的多层次安全防护体系。通过采用前沿的RAG（检索增强生成）框架和模块化扩展协议，平台实现了知识检索与生成的深度融合，大幅提升了AI系统的准确性和实用性。

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AI汇智平台特别强调安全可控与灵活扩展，支持快速对接各类业务场景，为企业提供从数据治理、模型开发到智能应用落地的全流程AI赋能能力，助力金融客户高效构建自主可控的智能化业务体系。

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在会上，敬少飞详细拆解了宝兰德AI汇智平台在金融行业落地的场景应用——一岗一助手，赋能数字化员工转型。针对金融行业深化数字化转型、提升智能化运营水平的需求，宝兰德通过构建统⼀的智能体平台，形成AI与人类专家紧密协同的新型组织文化，建立“一岗一助手”机制，赋能数字化员工转型。通过关键业务场景落地，精准定位业务痛点构建场景化，多维价值创造与业务提升。

当前，AGI（通用人工智能）产业生态已形成清晰的四层架构：以算力芯片和云计算为核心的基础设施层、以大模型研发为核心的算法层、以工具链和平台服务为核心的中间件层，以及面向垂直场景的应用层。