人工智能与大数据的应用正以迅猛之势席卷全球金融行业。 在这股革新浪潮下，金融机构纷纷加码 AI 布局，以期在激烈的竞争中保持领先地位。
然而，机遇与挑战并存，在海量数据和算力资源的背后，金融机构也面临着诸多亟待解决的难题。
资源浪费
尽管资源丰富，但由于缺乏有效的调度与管理机制，金融机构无法高效并发使用 GPU，导致整体利用率极低，尤其当许多初期项目仅需较小计算量时， GPU 整机资源的浪费尤为明显。
效率低下
面对较多数量的活跃 AI/ML 项目对 GPU 资源的竞争，传统的资源分配方式无法与业务优先级有效对接，高价值项目可能因为资源被长期占用而进展缓慢。
管理混乱
分布在各地区和部门的业务团队依赖多种工具和技术栈，如何在保证灵活选择的前提下，实现工具间的协调一致与统一管理，成为另一个亟待解决的问题。
合规风险
同时，数据安全和隐私保护问题难以保障，存在合规风险。
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精准调度
能够按照金融机构的实际业务需求、项目优先级甚至是季节性波动，精细分配 GPU 资源，实现资源的公平调度和高效利用。
统一管理
提供统一的平台管理界面，支持多种工具和技术栈，实现高效协作和管理。
AI 应用加速
镜像仓库和模型管理帮助金融机构加速 AI 训练，支持多种金融 AI 应用，如风险管理、智能客服、反欺诈等，快速实现 AI 业务应用。
安全合规
严格遵守金融行业监管和合规要求，保障数据安全和隐私保护。
某大型银行采用青云 AI 智算平台，将 GPU 资源利用率提升了 300%，节省了数千万元成本。
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