国有大行的AI基建，稳健有余，开放不足
在金融行业加速智能化的浪潮中，工银科技有限公司（工商银行全资子公司）于2019年成立后，迅速推出自研"人工智能平台"，旨在为集团内外提供AI模型开发、训练、部署与治理的一体化能力。作为国有大行体系内少有的科技子公司，其AI平台承载着"安全可控、服务金融、赋能生态"的三重使命。
作为前外包员工，我认为：工银科技AI平台在合规性、稳定性与金融场景适配性上表现扎实，但在开放性、易用性与生态扩展性上仍显保守------这既是其优势，也是其局限。
以下从四个维度进行深度点评：
一、定位清晰：聚焦"金融级AI"，而非通用大模型
与互联网公司追逐通用大模型不同，工银科技AI平台明确锚定金融垂直领域，重点支持：
- 智能风控（反欺诈、信用评估）
- 智能营销（客户画像、产品推荐）
- 智能运营（OCR识别、语音客服、文档理解）
- 合规审计（交易监控、敏感信息检测）
平台内置大量金融专用模型，如基于Transformer的票据识别模型、融合图神经网络的关联交易挖掘算法等，高度贴合银行真实业务痛点。
更关键的是，所有模型训练与推理均运行在工商银行私有云或金融行业云 上，数据不出域，符合《金融数据安全分级指南》《生成式AI服务管理暂行办法》等监管要求。
对金融机构而言，这种"安全优先"的设计不是缺陷，而是刚需。
二、架构稳健：全生命周期管理，强调可治理性
工银科技AI平台采用典型的"平台+中台"架构，核心能力包括：
| 模块 | 能力亮点 | 评价 |
|---|---|---|
| 数据管理 | 支持结构化/非结构化数据标注，内置脱敏引擎 | 符合金融数据隐私要求 |
| 模型开发 | 提供Notebook环境 + 可视化建模（拖拽式） | 降低业务人员使用门槛 |
| 训练调度 | 基于Kubernetes的GPU资源池，支持分布式训练 | 资源利用率高 |
| 模型部署 | 支持API、批处理、边缘设备（如ATM端侧推理） | 场景覆盖全面 |
| 监控治理 | 模型性能监控、漂移检测、版本回滚、审计日志 | 强项：满足金融强监管 |
尤其值得称道的是其模型治理能力：
- 所有模型上线需通过"模型风险评估"流程；
- 推理结果可追溯至原始输入与特征权重；
- 支持人工复核介入机制。
这体现了国有大行对"可解释AI"（XAI）和"负责任AI"的高度重视------在金融领域，一个无法解释的预测，哪怕准确率再高，也可能被拒用。
三、局限明显：封闭生态，开发者体验待提升
尽管平台在内部运行良好，但若以"开放平台"标准衡量，存在三大短板：
1. 对外封闭，生态薄弱
目前平台主要服务于工商银行集团及少数合作机构，未向外部开发者或ISV开放注册。缺乏类似阿里PAI、百度BML的公有云入口，也无丰富的预训练模型市场或插件生态。
2. 技术栈偏保守
- 底层框架以TensorFlow为主，对PyTorch支持有限；
- 缺乏对LangChain、LlamaIndex等新兴AI工程工具链的集成；
- 大模型能力多基于微调开源模型（如ChatGLM），未见自研基座模型披露。
3. 开发者体验（DX）不足
- API文档偏内部化，缺少Postman示例或SDK；
- 调试工具简陋，错误提示不友好；
- 无沙箱环境供外部测试。
结果：平台"能用"，但"不好用"；"安全"，但"不敏捷"。
四、对比与启示：国有 vs 互联网 AI 平台
| 维度 | 工银科技AI平台 | 阿里云PAI / 百度BML |
|---|---|---|
| 核心目标 | 安全、合规、稳定 | 效率、创新、规模 |
| 数据策略 | 数据不出域，强隔离 | 支持公有云/混合云 |
| 模型类型 | 金融专用小模型为主 | 通用大模型 + 行业微调 |
| 开放程度 | 封闭，限内部使用 | 公开注册，丰富生态 |
| 创新速度 | 稳健迭代，季度更新 | 快速试错，周级发布 |
没有优劣，只有适配。
工银科技的选择，是国有金融体系在"安全与发展"之间权衡后的理性结果。
结语：稳健是优势，但开放才是未来
工银科技人工智能平台，是中国金融行业自主可控AI基础设施 的重要实践。它或许没有炫目的大模型Demo，也没有全球开源社区的追捧，但它在风控、合规、可审计等金融核心诉求上，交出了合格答卷。
然而，随着金融AI进入深水区，仅靠内部闭环难以为继。未来若能在以下方向突破，将更具影响力：
- 有限开放：向中小银行提供SaaS化AI服务；
- 拥抱开源：兼容主流AI框架与工具链；
- 构建插件生态：允许合规第三方开发模型组件。
毕竟，真正的"金融级AI平台"，不仅要守住安全底线，更要成为赋能整个行业的智能底座。
而那一天，或许才是国有大行科技子公司真正"破圈"之时。
作者：旷野说 tikrok.cc 网站开源工具作者
很多人说"做平台"，但真正理解平台思维的人不多。