基于AI大模型的金融数据中心智能网络运维应用研究报告

基于 AI 大模型的金融数据中心智能网络运维应用研究报告2025 年 9 月III参编单位北京金融科技产业联盟秘书处中国邮政储蓄银行股份有限公司中国工商银行股份有限公司中国农业银行股份有限公司中国银联股份有限公司中国联合网络通信集团有限公司华为技术有限公司IV摘要金融业是国家探索人工智能创新应用的重点行业，自《金融科技发展规划（2022—2025年）》发布以来，各大金融机构认真贯彻落实中国人民银行关于深化运用人工智能技术的总体部署，已取得了一些重要成果。网络是金融数字化转型的通信“高速公路”，亟须加速数字化、智能化能力建设，适应新时代金融业务的要求。为及时总结人工智能大模型在网络运维中的经验和创新思路，探索下一步演进方向，特编制本报告，旨在为金融机构持续深入推进人工智能在网络领域的应用提供参考。本报告探讨了AI大模型在金融网络运维智能化中的关键作用，构建了网络运维大模型的总体架构，重点分析了全网数据智能问答、日志分析、告警自动研判、应急排障自动处置、配置智能仿真等典型应用场景及核心技术，展望了未来发展趋势，并通过典型案例实践验证了大模型在提升运维自动化与智能化水平方面的显著成效，为行业落地提供了重要参考。关键词：运维大模型、知识库、智能问答、告警研判、智能仿真、日志分析V目录一、研究背景.............................................................................................1（一）战略意义 ........................................ 1（二）政策推动 ........................................ 2（三）标准引导 ........................................ 4二、网络运维大模型总体架构................................................................ 4（一）设计原则 ........................................ 5（二）应用架构 ........................................ 6三、网络运维大模型典型应用场景........................................................ 8（一）建设网络运维知识库，降低网络运维经验门槛 ........ 9（二）构建运维数据一体问答，促进全网运维高效查询 ..... 12（三）理解设备命令回显，提升非结构化数据处理能力 ..... 13（四）实施日志智能压缩与溯源，解决日志风暴难题 ....... 16（五）使能网络告警工单自处置，达成告警自动研判 ....... 18（六）探索复杂故障智能推理，推进应急排障自动化 ....... 20（七）构建全网智能仿真，降低网络变更风险 ............. 23四、问题与展望.......................................................................................26（一）网络运维大模型现存问题 ......................... 26（二）网络运维大模型未来展望 ......................... 28五、案例实践...........................................................................................30（一）中国邮政储蓄银行网络智能体应用 ................. 30（二）中国工商银行网络智能体应用 ..................... 36（三）中国农业银行日志智能体应用 ..................... 38（四）中国银联告警智能体应用 ......................... 39（五）中国联合网络通信集团智能运维应用 ............... 41参考文献...................................................................................................441一、研究背景（一）战略意义人工智能（下文简称AI）大模型正在重塑国家的核心竞争力，其意义不亚于工业革命时期的蒸汽机与信息时代的互联网。金融业作为国家关键行业，是数据密集型和科技驱动型行业。数据中心网络是金融业数字基础设施的重要支撑，开展基于AI大模型的智能网络运维研究，通过提升运维效率、保障系统稳定性、加速数智化转型及深化AI技术落地，正成为金融科技发展的创新方向。金融业务的实时性（如高频交易、移动支付）和全球化扩张，要求数据中心网络具备毫秒级的响应能力和7×24小时的高可用性。传统人工运维难以应对海量设备、复杂拓扑和瞬时故障带来的挑战。金融数据中心每日产生PB级的日志、流量和交易数据，性能指标远超人力分析极限，瞬时故障（如网络抖动、服务雪崩）需秒级定位，而人工往往需数小时，定位效率和分析能力与预期存在很大差距。通过AI大模型可以实现多模态数据的融合分析，使运维模式从“被动响应”转变为“主动预测”。金融行业作为国家经济命脉的关键支撑，正积极探寻前沿技术与行业深度融合的新路径。当前，金融行业正大力探索大模型与知识图谱、数字孪生等技术的有机结合，致力于构建“感知－决策－执行”的完整闭环。这一闭环的构建，旨在为金融行业打造一套可复用的智能运维方法论，提升金融系统的整体效能与稳定性。在金融领域，运维工作需要满足极为严苛的验证要求，模型的可解释性、鲁棒2性等都是必须严格考量的因素。通过一系列严谨的验证措施，金融运维体系成功使系统可用性达到了“5个9”（99.999%）的金融级容错标准。这一高标准意味着系统在一年中的不可用时间极短，极大地保障了金融业务的连续性和稳定性。当大模型驱动的智能运维逐渐成为金融基础设施的“数字神经系统”时，其在严苛验证过程中所沉淀下来的技术标准显得尤为重要。这些技术标准不仅是对智能运维成果的总结与提炼，更是推动AI技术向更高可靠性发展的强大动力。他们将为金融行业乃至整个科技领域提供重要的参考和借鉴，有助于形成统一的行业技术标准。在当今竞争激烈的金融市场中，提升核心竞争力已成为金融机构生存与发展的关键。借助AI大模型的力量，为金融行业开辟了一条极具潜力的关键路径。AI大模型在故障预测和根因分析方面展现出了卓越的能力。通过深度学习和海量数据分析，能够提前精准识别潜在风险。在金融领域，硬件老化、链路拥塞等问题都可能成为引发严重后果的隐患。一旦网络中断，交易失败、资金损失乃至声誉受损的风险都可能接踵而至。借助AI大模型可提前洞察这些潜在风险，让金融机构能够及时采取措施进行防范和修复，将损失遏制在萌芽阶段。在业务高峰时期，如“双十一”期间的支付高峰，AI驱动的智能调度可动态调整网络带宽和算力资源分配，满足