在金融业数字化转型的浪潮中，数字金融已成为推动经济高质量发展的关键力量，深刻重塑着金融行业的各个层面。遵循中央工作会议关于五篇大文章的战略部署，尤其是数字金融大文章的发展要求，鲲鹏、昇腾算力与DeepSeek大模型的深度融合，为金融数智化变革提供了强大助力。
扎根核心技术，筑牢数字金融坚实底座
在金融业数字化转型的关键阶段，算力已成为核心生产要素。鲲鹏与昇腾作为算力底座，通过硬件开放、软件开源、使能应用伙伴、发展人才，与伙伴共建计算产业技术生态，共同为金融机构提供从底层硬件到上层应用的完整解决方案。例如，某国有大行通过部署鲲鹏服务器集群，结合昇腾AI算力构建金融行业大模型，在信贷材料审核场景中实现单日处理50万份，人力成本降低35%。
1.异构算力融合实践
鲲鹏处理器与昇腾AI芯片的协同使金融行业算力利用率提升82%。某国有大行通过“鲲鹏+昇腾”混合架构，支撑智能投顾、反洗钱等5大AI业务线，资源调度效率较传统架构提升40%。某金融科技公司的数据中台以“鲲鹏+昇腾”为算力底座，整合多源数据，将智能投研场景的数据处理效率提升30%。
2.开源生态赋能
操作系统是通用计算最重要的基础软件。2024年在中国服务器新增市场占比突破50%，并服务全球150+国家和地区的用户。某地方性金融机构基于openEuler的南向异构融合能力，实现供应链金融平台交易数据实时处理，单日信贷审核量提升40%。该系统还通过北向AI训练优化功能，将信贷风控模型准确率提升至98.7%。
使能极简开发，加速金融应用创新进程
1.开发范式升级
鲲鹏极简开发框架通过集成场景化SDK、毕昇编译器等工具，实现“一次编码，多路线适配”，版本迭代效率提升30%。某股份制银行依托该技术实现98%非现金业务线上办理，月活用户突破2亿。某金融科技公司“低代码开发平台”进一步降低技术门槛，业务人员参与开发占比超50%。
2.性能与成本优化
鲲鹏开发套件（DevKit）与鲲鹏应用使能套件（BoostKit）通过全流程软硬协同优化，充分发挥鲲鹏澎湃算力，显著提升金融应用性能与开发效率。例如，某国有大行软开中心使用DevKit的代码迁移扫描工具和BoostKit的场景化加速算法，在实现极简迁移的同时，同步实现远程银行服务响应时延从400ms降至80ms，通过技术领先支撑业务效率提升40%。某国有大行采用鲲鹏工具链支撑2000+业务系统解耦，节省技术债清理成本超千亿元。
DeepSeek重构金融价值链，金融智能化步入实际应用
1.大模型赋能场景
DeepSeek系列大模型在金融领域加速落地。某国有大行基于金融AI平台引入DeepSeek开源模型，构建财报分析助手、AI财富管家等10余个场景，实现复杂推理任务处理效率提升200%。某国有大行金融大模型集成DeepSeek-V3，新增逻辑推理功能，远程银行服务复杂任务处理效率提升50%。
2.风险防控智能化
某股份制银行通过DeepSeek模型外挂知识库，实现风险事件预测时效提前72小时，2024年规避潜在损失超20亿元。某省银保监局部署的穿透式监测系统基于DeepSeek，高风险交易识别准确率达95%，较传统规则引擎提升40%。
构建开放生态，共促数智协同
在数字金融蓬勃发展的当下，开放生态建设对金融机构与金融监管意义重大。鲲鹏、昇腾秉持开放共赢战略，携手金融合作伙伴及广大开发者打造繁荣生态。openEuler社区通过低时延调度器和异构资源池化能力，动态匹配金融业务负载，推动计算系统迈向全局实时最优。
金融机构在这一开放生态中可联合开发创新产品，如某股份制银行与某科技企业共建“金融AI联合实验室”，孵化智能投顾、反欺诈等12项解决方案。监管机构则可以将创新技术应用于业务监管，如某金融科技研究院基于大模型试点AI监管沙盒，异常交易智能识别准确率高达95%，大幅提升监管效率。
重视人才培养，构建数智化人才矩阵
1.产教融合体系
华为每年投入10亿元专项资金，联合教育部“智能基座”项目培养超10万名开发者，推动鲲鹏、昇腾技术向金融业转化价值。某全国TOP高校金融科技实验室基于DeepSeek开发“智能投顾沙盒系统”，实现产学研无缝衔接。
2.实战能力提升
金融机构愈发重视科技投入与金融科技人才培养，某股份制银行研发人员占比达9.14%，通过将大模型、低代码等技能纳入行内“金融科技学院”必修课以提升开发人员AI应用能力，并通过部署DeepSeek智能代码助手使能快速开发代码，大幅提升全员开发效率约50%。
从银行弹性架构到金融行业大模型，从金融数据中台到供应链金融平台，数字金融的每一步创新都离不开技术、场景与生态的深度融合。鲲鹏、昇腾技术生态将持续以根技术为锚点，与金融机构、金融科技伙伴及监管部门协同共进，共同迈向数智金融的星辰大海。
