《神州信息打造金融软件 "黑灯工厂"：AI 重构研发全链生态》

　　神州信息打造金融软件 "黑灯工厂"：AI 重构研发全链生态

　　当数字化转型成为企业竞争力重塑的核心引擎，AI 技术正加速重构金融软件行业的发展图景。若软件研发全流程实现制造业般的自动化生产，将催生怎样的行业变革?带着这一追问，《证券日报》记者探访神州数码信息服务集团股份有限公司(简称 "神州信息")发现，其正在打造的 "金融软件领域黑灯工厂"，已构建起 AI Agent 驱动需求设计、开发、测试、运维的全链条智能化生态。

　　一、十年前瞻布局：从分布式技术到 AI 编码的跨越

　　神州信息对金融数字化需求的响应，始于十年前对分布式技术的战略预判。"当行业仅有少数银行尝试核心系统分布式改造时，我们提前三年启动预研。" 常务副总裁于宏志回忆，这一布局在 2019 年后迎来爆发 —— 基于分布式架构的核心系统解决方案迅速占领市场，成为银行数字化转型的标配。

　　2020 年，神州信息推进 "技术中台 + 业务中台" 建设，使系统迭代效率提升 40%;2022 年规模化应用 AI 编码技术，关键产品平均开发周期缩短 35%，代码准确率达 98.7%。这种效率跃升源于双重突破：

　　垂直模型训练：用金融行业知识库驯化大模型，使其深度融入信贷、支付等 20 + 业务场景;

　　规则内置技术：将不同银行的开发规范、架构约束设为大模型 "上下文"，生成代码 100% 符合银行技术标准。

　　新动力数字金融研究院副院长薛春雨比喻："这相当于给 AI 配备了金融开发的 ' 行业手册 '，既能写代码又懂业务逻辑。"

　　二、双模型驱动：金融软件黑灯工厂的核心密码

　　在制造业，"黑灯工厂" 意味着全流程自动化生产;而神州信息的 "金融软件黑灯工厂"，则是通过 "双模型驱动" 实现需求到代码的智能转化：

　　前端 NLP 解析：业务人员用自然语言描述需求，AI 自动生成形式化业务模型;

　　后端行业大模型：将业务模型映射为可执行代码，同步触发自动化测试平台验证。

　　传统银行数字化转型的核心障碍是 "业务模型碎片化"，神州信息通过 IM(集成建模)体系，将信贷、风控、清算等流程转化为标准化数据模型，完成从 "代码开发" 到 "模型驱动" 的关键跃迁。其愿景聚焦三大突破：

　　全流程自动化：以 "双模型" 填平需求与代码的鸿沟，某股份制银行核心系统升级项目中，需求到代码的转化效率提升 5 倍;

　　智能体生态：让每个系统具备 "业务思考" 能力，某城商行智能风控系统可在 10 分钟内生成个性化风控方案;

　　人机协同重构：开发人员转型为 "AI 训练师" 与 "业务架构师"，释放创造性价值。

　　副总裁徐启昌以开户场景为例：传统模式下客户经理需手动配置账户属性，而神州信息的智能系统可自动解析需求，调用风控、计息等 8 个模块生成定制方案，处理效率提升 5 倍，错误率降为 0.3%。

　　三、生态壁垒：垂直数据 + 安全架构 + 全球化输出

　　与通用大模型不同，神州信息的行业大模型训练数据源自服务超 400 家银行的真实场景。"这些金融行业的 ' 原生数据 '，是通用模型无法替代的核心资产。" 徐启昌指出，其采用 "通用模型 + 行业插件" 模式，结合 DeepSeek 等开源大模型，形成 "金融行业特性注入" 的解决方案。

　　在安全架构上，神州信息采用 "联邦学习 + 隐私计算" 技术，某智能风控项目实现跨机构数据联合建模，同时确保客户信息 "可用不可见"。这种技术底气支撑其全球化布局：

　　东南亚战略：新加坡设立海外总部，中标某数字银行科技整体解决方案，从零建设核心业务系统;

　　本地化输出：为马来西亚等国银行提供信贷、数字支付等 "开箱即用" 方案，打造跨平台的 "解决方案全家桶"。

　　四、行业启示：从技术供给到生态效率的终极竞争

　　神州信息的探索揭示了金融科技的演进逻辑：以十年技术积累构建壁垒，以场景化 AI 重塑研发范式，以全球化生态重构竞争格局。于宏志强调："金融科技的终极竞争是生态效率竞争，谁能率先建立 ' 需求 - 设计 - 开发 - 运营 ' 的智能闭环，谁就能定义下一代金融基础设施标准。"

　　当前，当多数企业还在客服、营销等边缘场景试水 AI 时，神州信息已将智能体植入核心业务系统。随着 "金融软件黑灯工厂" 的逐步成型，其不仅推动自身从 IT 服务商向 "金融科技生态构建者" 转型，更有望引领中国金融软件行业进入智能化生产的全新时代。