在“十四五”规划加速推进数字中国建设的浪潮中，数字经济创新活力被置于国家战略的重要位置，人工智能作为关键驱动力，正深刻影响着各行各业，尤其是金融业。兴业银行，作为我国系统重要性银行的一员，积极拥抱变革，将前沿科技如人工智能、数字孪生等深度融合于金融业务，致力于构建新一代智能运维体系，以科技引领金融创新。
随着AI技术逐渐成为产业升级的核心引擎，诸如GPT-4、DeepSeek等大模型在金融领域的应用日益广泛，不仅提升了银行的竞争力，更优化了客户服务体验，推动了金融生态系统的全面革新。在这一背景下，兴业银行敏锐洞察到，从数字化向数智化的转变，不仅是服务能力的升级，更是应用模式的重塑。AI技术的广泛应用，对网络基础设施提出了更高要求，尤其是在保障算力高效利用、实现无拥塞网络传输以及全行统一的AI能力覆盖方面。
面对数智化转型带来的网络运维新挑战，兴业银行首当其冲的是AI智算业务对网络性能的高要求。DeepSeek等AI大模型的引入，虽然极大地提升了智能客服、智能投研等应用的效能，但同时也对网络算力利用率和稳定性提出了前所未有的挑战。随着金融业务的不断拓展，网络架构愈发复杂，变更频繁，传统依赖人工经验的运维模式已难以应对。据统计，约40%的生产环境故障与变更相关，而变更管理不善更是系统故障的主要诱因之一。兴业银行深知，传统的运维方式已无法满足大规模、高频次网络变更的需求，必须寻求变革。
为了应对这些挑战，兴业银行加大了对前沿科技的探索与应用，特别是在数据中心网络的建设上。通过与华为等业界领先企业的联合创新，兴业银行打造了一个具有AI能力的大规模网络孪生系统，该系统能够实现对网络运力的精准规划、高效管理以及故障的快速定位，极大地提升了运维效率和服务水平。这一创新举措，不仅提升了算力利用率，更为金融业务的智能化转型提供了坚实的网络支撑。
在网络变更管理方面，兴业银行通过引入网络仿真技术，实现了变更配置的事前评估。通过与华为和厦门大学的深度合作，兴业银行开发了一套针对数据中心业务场景的网络仿真系统，该系统能够精准还原网络拓扑结构，模拟网络协议行为，从而提前预判变更对网络性能和业务运行的影响。这一创新方案，不仅大幅降低了仿真资源的消耗，更实现了仿真结果的可视化呈现，为变更审批提供了科学依据，极大地降低了变更带来的业务风险。
在故障定位方面，兴业银行实现了业务—会话—网络的端到端一体化分析。通过将华为iMaster NCE-FabricInsight和UPM系统深度对接，兴业银行实现了对关键节点流量的全面监测和分析。通过流量镜像技术，兴业银行能够精准还原网络转发路径和质量，快速发现并定位网络故障。这一创新方案，不仅提升了故障定位的效率，更缩短了业务恢复时间，有效保障了金融服务的连续性和稳定性。
针对AI场景业务流量大、流数少的特点，兴业银行与华为联合创新，引入了NSLB负载均衡方案。该方案有效解决了传统ECMP方案因HASH算法失效而导致的网络拥塞问题，将网络吞吐效率提升至95%左右，训练效率提升10%以上，显著缩短了AI模型的训练周期。
兴业银行在金融科技领域的持续创新和探索，不仅提升了自身的竞争力，更为金融行业的数智化转型树立了典范。未来，兴业银行将继续深化科技应用，拓展应用场景，以更加智能化、高效化的运维体系，为金融高质量发展贡献力量。
