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基于AIGC的金融信息系统运维应用研究报告

2025年8月

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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 44

（四）优化资源 45

参考文献 46

1

一、研究背景

（一）传统金融信息系统运维面临众多挑战

随着金融业信息化建设和数字化转型的发展，信息系统越来越庞大，新技术运用也越来越多，计算机软硬件系统的运行维护已成为金融业信息部门普遍关注和不堪重负的问题。据统计，信息系统运维服务占到科技部门工作量的80%左右。金融业受行业监管，对信息系统的安全性及运维操作的合规性要求较高。银行、证券、保险等机构因业务范围、服务群体、信息系统资源规模不同，在信息系统运维方面的资金投入和人力配置上有所不同，导致信息系统运维成熟度和服务质量存在差异，普遍面临如下挑战。

1.高稳定性与安全性要求。金融业对信息系统的高稳定性与可靠性要求，以及严格的数据安全和隐私保护需求，共同构成了

运维的首要挑战。金融业承载着国家货币和经济政策的执行任务，其业务对信息系统的稳定性和可靠性要求极高，任何系统故障都可能导致重大的经济损失和社会影响。同时，金融业涉及大量敏感数据，随着互联网和移动支付的发展，数据安全和隐私保护也成为信息系统运维的重要考虑因素。

2.系统复杂性与技术创新。随着金融业务的发展和新技术的应用，信息系统变得越来越复杂，包括传统的集中式系统、分布

式系统和云计算平台等。金融机构对新技术的探索和应用也较多，如人工智能、大数据、区块链、云计算等，这要求信息系统运维人员必须了解和掌握多种新技术，紧跟创新步伐。金融机构需要

2

培养更多的专业人才，并保障团队的稳定，以更好地保障业务系统的持续稳定运行。

3.成本与监管的双重压力。金融业受到严格的监管，需要通过运维确保信息系统符合相关法律法规要求。同时，金融业还要

面对市场竞争和成本控制的压力，这要求信息系统运维在保证服务质量的同时，也要降低运维成本。因此，金融信息系统运维面临着成本和监管的双重压力。

综上所述，金融信息系统的运维工作处于一个复杂多变且要求极高的环境。面对的挑战不仅涉及技术层面，还涉及合规性、安全性、服务连续性等多个维度。金融机构需要不断优化运维策略，提升运维能力，以应对这些挑战，确保业务系统持续稳定运行，为金融业的稳健发展提供有力保障。

（二）AIGC技术演进与政策驱动

1.技术演进

AIGC即人工智能生成内容，是当代人工智能技术发展的前沿领域，其核心在于运用生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）与大型预训练模型等尖端技术，通过深度学习与数据识别机制，实现内容的自主生成。这一技术标志着人工智能从计算智能与感知智能向更高层次的认知智能迈进，不仅增强了数据处理与分析的能力，还模拟了人类的创造性思维过程，能够跨领域生成多样化的内容形式，包括但不限于文本、图像、音频及视频等，展现出广泛的应用前景与深远的社会

3

影响。

随着人工智能的发展，一些大型企业和高校积极探索人工智能在IT运维领域的应用和落地。在AIGC未正式面世之前，大家采用基于数据和算法的技术路线，但国内企业在应用系统的规划建设方面存在整体性考虑不足、系统间数据割裂、数据标准不统一的问题。如果为了降低基于数据和算法的智能运维落地难度而对原有应用系统进行改造，又将面临改造投入大、风险高的问题，导致基于数据和算法的智能运维落地效果不佳，难以推广。

2022年底，ChatGPT3.5正式面市后，国内一些大型企业和高校又积极探索AIGC在信息系统运维领域的应用和落地。经过近两年的探索和验证，大家看到了信息系统智能化运维的新方向。由于AIGC在智能化运维的实现难度上远低于基于数据和算法的智能运维，这使得大家对AIGC在运维场景的