“中国金融风向标”正刮起一股强劲的AI旋风。

6月18日，由上海市人民政府携手中国人民银行、国家金融监督管理总局以及中国证券监督管理委员会共同主办的2025陆家嘴论坛在上海盛大启幕。此次论坛聚焦诸多前沿议题，其中“人工智能赋能金融改革创新的机遇和挑战”成为重点探讨方向。论坛深入剖析了人工智能技术如何推动金融产品创新、优化金融服务模式、提升风险管理效能，以及其快速迭代对金融行业实践产生的深远变革。

作为国内基础软件领域的佼佼者，宝兰德始终走在金融行业数字化转型的创新前沿。在陆家嘴论坛同期举办的2025中国国际金融展上，宝兰德携信创全栈中间件解决方案、中间件统一管理平台解决方案以及AI汇智平台解决方案等重磅亮相，瞬间吸引了众多金融机构与科技企业代表的目光，大家纷纷驻足交流探讨。

展会期间，宝兰德积极参与行业高端对话。公司技术专家受邀出席“金融信息技术创新应用”分论坛以及“大模型金融应用及创新”分论坛，并发表主题演讲。他们系统分享了宝兰德在金融信创落地、AI与中间件融合创新等领域的最新探索成果，引发了与会者的广泛关注和热烈讨论。

AI变革：机遇与挑战并存

在科技飞速发展的当下，“不智能，无未来”已成为行业共识。人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正以前所未有的态势改变着人类的生产生活方式，金融领域便是其中的典型代表。政府高层明确强调：“为提供高质量金融服务，金融系统需着力做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融这五篇大文章。”

从整体格局来看，我国人工智能发展已跻身全球第一梯队，在金融领域的应用场景极为广泛。从前端营销到中后台运营，再到分析决策环节，人工智能几乎贯穿了金融服务的全链条。智能客服、软件开发、授信审批等标杆场景，正借助大模型技术快速提升金融业务效率。

然而，随着金融机构对金融大模型的应用逐步深入，模型与业务流程的深度绑定对模型的可靠性和稳定性提出了更高要求。但现实情况是，在绝大多数金融机构中，由于模型技术门槛较高以及专业人才匮乏，大模型在组织落地和运维管理方面面临诸多难题。模型的更新与维护不仅需要专业技术人员，还需投入大量时间成本，这无疑增加了运维管理的难度。

在模型算力方面，传统金融机构的数据中心管理模式难以满足模型算力的部署和管理需求，基础设施能力与模型算力管理不匹配，不仅无法有效管理模型算力，还可能对现有基础架构平台造成负载冲击。

此外，在许多金融机构中，模型运维尚未纳入传统运维团队的职责范围，导致责任主体不明确；同时，模型运维流程缺乏统一标准和规范，使得运维工作陷入混乱。要充分释放大模型的潜力，就必须针对性地解决这些挑战，推动人工智能技术在金融领域的广泛应用和深度价值实现。

宝兰德携“全系利器”注智赋能

面对汹涌澎湃的人工智能浪潮，金融科技的创新与自主可控成为推动行业发展的核心驱动力。作为领先的基础软件供应商，宝兰德始终专注于自主研发，致力于打造安全可靠的信创解决方案，助力金融行业实现数字化转型和高质量发展。

在此次展会上，宝兰德展示了信创全栈中间件解决方案，该方案涵盖web中间件、负载均衡中间件、消息中间件、分布式缓存中间件及天工JDK等核心产品。此方案可全面替代国外主流商用及开源产品，满足金融行业对安全可控和高性能的需求，有效降低对国外技术的依赖，保障业务系统的安全稳定运行。目前，宝兰德已成功助力包括国有大行在内的众多金融机构完成规模化替代，积累了行业内最大规模的中间件信创改造经验。

针对金融行业对系统效能和运维效率的严苛要求，宝兰德推出了中间件统一管理平台解决方案。该方案旨在构建完善的中间件服务及运营能力体系，解决中间件管理中版本复杂不统一、自动化程度低、运维监控不完善、管理分散等问题，从而降低中间件管理成本，提升运维效率。

备受瞩目的当属AI汇智平台。该平台是一个综合性解决方案，集成了算力资源池、算力中间件、模型工场、智慧助手等核心组件，旨在帮助用户突破算力瓶颈，加速大模型及其应用场景的普及与推广。同时，该方案可深度融合大模型训练与推理能力，支持跨网算力调度与自动化流程，实现智能调度决策和弹性算力资源管理。

目前，宝兰德AI汇智平台已在多家银行成功落地，助力金融客户实现从数字化到智能化的高效升级。展会期间，为充分展示金融科技探索成果，与业界深入交流经验，宝兰德还设置了专业的咨询区和展示区。观众不仅可以深入了解宝兰德的产品和技术优势，还能直观感受公司在金融科技领域的创新实力和服务水平。