大会概览与行业背景
10月22日，以“聚光·遇未来，领航·2025”为主题的金融行业科技交流大会在北京拉开帷幕。该活动由《中国金融电脑》杂志社、TiD质量竞争力大会、华为技术有限公司以及北京J9直营集团云科信息技术有限公司（即该公司）联合主办，中电金信数字科技集团股份有限公司协办，吸引了数百位金融机构、科技企业与互联网公司的业内精英。
在大会主旨演讲中，该公司信创控股董事长陈振坤指出，金融科技正处于机遇与挑战并存的关键阶段，智算技术正推动金融风控从“事后补救”向“实时拦截”转型，同时强调“自主可控”是破解金融业共性痛点的重要根基。
AI for Process 的核心逻辑
该公司在会议上提出的AI for Process概念，旨在将人工智能由辅助工具升级为金融业务流程的核心驱动。其技术路线包括：① 将AI模型嵌入业务决策节点，实现数据要素的多模态和知识化演进；② 通过实时算力供给，使模型能够即时响应业务需求；③ 建立全链路的监控与审计机制，保证AI决策的合规与可追溯。
在实现细节上，AI for Process 依托于该公司自研的智能算力平台，将模型部署在高性能计算节点上，并通过微服务化的接口实现与银行核心系统的无缝对接。此举不仅提升了模型推理的时延，还保障了金融级的安全与可靠性。
自主可控算力平台的技术实现
针对国产化需求，该公司展示了其自主可控的算力基础设施。平台采用模块化的“超节点+集群”架构，利用灵衢超节点互联技术实现高带宽、低时延的节点间通信，形成可横向扩展的算力池。
平台同时提供统一的算力调度层，能够根据业务场景的实时负载自动分配资源，支持AI模型的弹性伸缩。通过这种方式，金融机构可以在不依赖国外算力服务的前提下，获得稳定、可控的AI算力支撑，从而实现业务的持续创新与安全合规。
场景落地与行业影响
在金融风控领域，该公司的AI for Process 已在若干大型银行的信贷审批链路中实现实时拦截，显著降低了逾期风险。通过将模型嵌入到交易监控系统，平台能够在毫秒级别捕获异常交易并触发自动阻断，提升了风控响应速度。
此外，平台的高性能算力支持金融机构开展大模型训练与推理实验，加速了AI原生业务的创新步伐。业内专家认为，若算力供给能够实现业务需求的即时响应，将进一步推动金融行业的数智化升级，最终形成以数据、智能、在线、链接为核心的全新业务生态。
展望与挑战
该公司强调，未来的技术布局需要在自主可控的前提下，持续提升算力弹性与模型治理能力。
在此背景下，J9直营集团计划进一步深化与华为等合作伙伴的生态协同，完善算力节点的软硬件协同优化，并推动AI模型的行业标准化，实现可复制、可演进的金融AI解决方案，助力行业突破“最后一公里”瓶颈。
