交通银行张柱宏：AI算力重构助力金融业智能化转型

2023年6月4日，第十三届华为智慧金融峰会在东莞松山湖成功召开。紧接着6月5日，论坛主题为“迈向智能化，智启金融新引擎”的讨论中，交通银行数据中心副总经理张柱宏发表了题为《智算时代下金融算力底座的重构》的演讲。他从交通银行在AI算力基建方面的战略思考和实践经验出发，深入探讨了金融行业面临的挑战及应对措施，展示了该行在智能化转型过程中所做的努力。

张柱宏强调，交通银行始终围绕“新质生产力”和“人工智能+”的国家战略，聚焦于三大核心要素，以构建金融智算底座，推动“1+1+N”的人工智能框架体系，以支撑金融业务的智能化升级。其主要目标是夯实数字基础设施，助力服务实体经济、防控金融风险，并积极推进数字金融、科技金融、养老金融、绿色金融和普惠金融五大领域的深度发展，推动金融行业的高质量成长。

一、整体布局：从基础设施到应用场景的全链条建设

在演讲中，张柱宏提到交通银行在AI算力建设上的志向，是一个全链条的系统性布局：

异构算力云底座的搭建：交通银行打造了以AI服务器为主的高性能算力集群，实现了算力、网络和存储等资源的高效协同，确保算力资源的动态分配和按需调度，从而满足以大模型为代表的AI训练和推理需求。

构建立体数据集：交通银行依托已有的数据湖和数据中台，借助多样化的数据种类和严格的数据治理流程，建立了高质量TB级的数据集。同时，完善全行的知识运营机制，构建一个统一的企业知识库，以实现模型训练和场景应用所需的多源数据的高效供给。

多模态金融大模型算法矩阵的构建：通过开源和闭源的结合，交通银行形成了既开放创新又安全可控的智能引擎，成功研发并发布了“交心金融大模型”。同时，通过“大小模型的协同”，实现业务全流程落地，已应用超过100个场景，节省了1000余个人力工作量。

二、应对行业挑战：四大核心决策路径

张柱宏针对金融行业算力底座建设中的共同难题，提出了其核心的决策框架：

自建与租赁模式的选择：对比各大银行的算力方案，交通银行选择在全行人工智能战略部署的框架下，全部采用自建方式，进行了近700P昇腾算力的部署，以支撑全行的人工智能训练和推理任务。

区域数据中心布局的优化：张柱宏指出，中心城市与能源城市在数据中心方面各有优势，交通银行通过落实“东数西算”战略，建设了“上海加中西部”的算力网络。2023年，交通银行将在上海建成一个顶级金融数据中心，内蒙古和贵州则各自建设了规模可观的服务器中心，未来将实现高耗能的数据智算业务西迁，真正实现资源的最优配置。

绿色低碳的算力中心建设：响应国家对数据中心绿色低碳发展的要求，交通银行积极利用昇腾智算解决方案进行液冷技术的探索，大幅提升了能源的效率，并致力于构建一个绿色智算中心，以达成可持续发展目的。

灵活的算力部署：交通银行设计了一种灵活的算力底座，以满足不同业务场景和规模的需求，小模型可以通过分散实现独立部署，大模型则集中部署，保障业务的高效运转。

三、展望未来：AI将引领金融业深度转型

张柱宏展望未来，指出AI技术，如计算机视觉（CV）、光学字符识别（OCR）、自然语言处理（NLP）等已深刻融入金融业务中，算力的深化革新将继续推动金融核心场景的重构。他特别提到未来十年新技术（如AI Agent、量子计算、脑机接口等）将可能引发一场全新的变革，金融行业面临的将是智能化的再造。

“与其坐而论道，不如起而行之。”张柱宏重申，交通银行将继续深化和华为等生态合作伙伴的协作，推动智算底座向“高效、绿色、安全”方向进化，为金融行业的智能化转型提供可供借鉴的范本。

此次演讲不仅展示了国有银行在智算基建领域的前瞻性成果，还为整个行业提供了从战略规划到技术执行的系统性参考。在“人工智能+”被上升为国家战略的背景下，交通银行的做法或将成为金融行业算力革命的重要模范。