當金融行業的科技創新沉向基礎設施，銀聯在布局什么？｜甲子光年

硬實力夯實底座，軟實力激活創新

作者｜麥子

編輯｜栗子

2025年12月，多家媒體報道迪士尼正在以科幻電影《鋼鐵俠》里的智能管家“賈維斯”為靈感，推進AI工具落地。而隨著近年來人工智能技術的不斷成熟，像“賈維斯”一樣的AI助手，正逐步走進普通人的日常生活。

早上讓AI幫你叫車去機場，中午讓它點一杯奶茶，晚上讓它訂酒店。不知不覺中，AI開始進入外賣、出行、本地生活等真實場景，成為一個真正能“辦事”的生活助理。

最先讓大眾強烈感受到這一點的，就是春節期間，大模型“千問”的“1分錢喝奶茶”活動。

很多人只是抱著試一試的心態，對著千問說一句“幫我點杯奶茶”，結果大量訂單瞬間涌進系統，門店排隊排到關門，外賣小哥跑到崩潰。

消費者感受到的奶茶盛宴，內行人看到的則是，AI正在從“內容工具”變成“生活入口”——一句話，就可能觸發一次真實交易。

當各類智能體開始爭奪交易入口，互聯網平臺紛紛把支付嵌入新的AI場景。在這場支付“爭奪戰”之中，一直深耕支付行業的中國銀聯似乎“隱身”了。然而，水面波濤洶涌，水下自然也不會沒有動靜。那些外界看不見的水下功夫，恰恰是銀聯真正發力布局的地方。

在剛剛結束的中國國際金融展上，中國銀聯將“水下功夫”放在了大眾眼前，銀聯生態展區第一次全方位展示了銀聯的基礎科技實力、AI開放生態、合作伙伴生態協同等領域的最新成果，包括新建的銀蝶園區、國家人工智能應用中試基地等。

邏輯簡單清晰：一條是以銀蝶園區為代表的“硬實力”，展現了金融科技最底層的基礎設施能力；一條是以國家人工智能應用中試基地為代表的“軟實力”，體現的是銀聯對于前沿技術的落地能力。硬實力夯實底座，軟實力激活創新，二者共同支撐銀聯在智能金融時代持續培育新質生產力。

水面之上是AI應用的浪潮奔涌，水面之下，是支付網絡、數據治理、安全風控和開放生態的長期沉淀。真正決定產業浪潮能走多遠的，往往不是前臺那朵最熱鬧的浪花，而是水下那套足夠穩定、足夠安全、足夠開放的水脈。作為我國重要的金融基礎設施，銀聯正在做的，正是把這些基礎建設做深、做穩、做開放。

1.當競爭沉向基礎設施，地基需要打得有多深？

回顧中國支付產業的發展歷程，每一次行業躍遷背后，本質上都是一次基礎設施升級。

銀行卡時代，行業解決的是聯網通用問題；移動支付時代，行業解決的是連接效率問題。今天，支付行業正在進入第三次基礎設施升級周期。這一輪競爭的重點，已經從產品體驗，變成了誰能夠提供更穩定的算力、更安全的數據、更可靠的系統。

在金融展上亮相的銀蝶園區，正是面向這一輪升級打造的關鍵底座。

隨著支付場景不斷拓展，金融系統需要處理的業務量、數據量和協同關系都在快速增加。高并發交易處理、海量數據計算、實時風險監測，都對底層算力、資源調度和系統穩定性提出了更高要求。

作為銀聯重要的科技戰略布局，銀蝶園區已納入《長三角一體化發展規劃“十四五”實施方案》。圍繞金融科技創新的現實需求，銀蝶園區正在持續完善數據中心、算力支撐、運營保障等數字基礎設施能力。

目前，銀蝶園區首期部署約5500個機柜，數十萬算力節點從資源申請、部署、運行、監控到回收，走的是全流程自動化管理，打造出一站式、標準化的算力資源管理體系。這套算力還具備分鐘級彈性擴縮能力，可以根據業務負載動態分配資源，同時支持百萬級任務并發調度。

再往外延伸，這是一張覆蓋全國的高帶寬、低時延骨干網絡，支撐上千家機構接入的專線和互聯網絡體系，通過分層分區分域的縱深安全隔離與全網流量智能調度，保障整套基礎設施的高速、安全連接。

所以，銀聯建設的算力基礎設施，絕不是“多一些機柜”，而是讓算力、網絡和安全能力協同起來，形成一套可以支撐大規模金融業務持續運行的底層能力。

但金融數據的特殊性在于，它不僅要算得動，還必須存得安全、流轉得可靠。這就展現出銀蝶園區數據中心的重要性。

銀蝶園區數據中心按照國標A級機房、央行I級機房標準建設，與上海、北京形成三地多活、五層容災架構，任一城市出現故障，其他兩地可以共同承載日常業務，關鍵系統能做到秒級切換。這套體系構建起金融級的數據安全保障，并為數據的安全流轉和業務的連續運行筑牢了基石。

算力夠強和數據夠安全還不夠，真正支撐金融基礎設施長期穩定運行的，還需要一套成熟的運營管理能力。

銀聯將20余年的生產實踐，與ITIL、DevOps等先進理念相融合，以流程機制、工具平臺、運營人員為堅實基石，構建起一套多中心一體化的運營管理體系。在黃山數據中心，“安全、穩定、高效”三位一體，已經演變成支撐核心系統每秒18萬筆交易穩定運轉的日常能力。

可以看到，算力提供動力，數據創造價值，運營保障穩定，共同構成了銀聯支撐金融高質量發展的科技硬實力。

今天，金融科技的競爭正在從應用層下沉到底座層。誰能把算力、數據、運營這些基礎能力打得更深，誰才有資格承接更復雜的數字金融和AI支付場景。而這正是銀聯長期投入、也最擅長的地方。

2.如何讓AI真正在金融系統里跑起來？

銀蝶園區的基礎設施提供了硬實力支撐后，AI建設要如何在金融系統中創造真正的價值？

金融科技的AI建設，只有真正穿越數據、業務和安全的門檻，才能進入金融系統深處，鍛造出可以被信任、被復用、被規模化推廣的能力。

金融機構使用大模型時最現實的顧慮就是，想用AI能力提升效率，又擔心核心數據暴露。所以，“數據可用不可見”，是金融AI必須解決的工程問題。

銀聯聯合頭部互聯網企業和高校研發的隱私保護大模型，采用了數據與模型協變混淆技術解決了這個難題。通俗來說，就是讓原始模型和數據在進入云端計算前，先經過一層安全混淆處理，讓混淆模型“認識”混淆數據，可以正常開展推理。

用戶先在本地用自己的密鑰，對模型參數進行離線混淆處理。混淆模型部署到云端后，在線推理過程即可在混淆狀態下運行。云端可以完成計算，但接觸不到原始明文數據，敏感信息始終留在本地，不出安全邊界。

同時，這種保護不會明顯犧牲模型能力，語義精度和準確率損失不超過5 %，在線推理時本地編解碼帶來的延遲幾乎無感，系統開銷也很小。可以看到，銀聯的隱私保護大模型，讓金融機構可以在保護數據安全的前提下，調用云端AI能力，這為大模型真正進入嚴肅業務系統提供了可行路徑。

在安全這道關，銀聯還基于大模型打造了風控策略專家系統，把風控策略研發周期從過去的數天壓縮到了6小時以內。銀聯還打造“一鍵診圖”風控服務產品，建設人臉欺詐防護聯盟，幫助金融機構從“單點防御”向“協同防御”轉變，共同對抗黑產攻擊。

安全的問題有了解法，金融智能化才真正有了落地的前提。

在金融行業，AI如果不懂銀聯的業務系統，不懂金融監管邏輯，不懂反詐場景的細節，在真實場景里跑不通。

所以，金融AI真正要理解業務，離不開長期沉淀、覆蓋廣泛、質量足夠高的數據基礎。銀聯從源數據、數據集到標簽數據，已經形成了較為完備的數據資源體系，覆蓋用戶、商戶、產品、區域、行業等多個維度。

更關鍵的是，銀聯已經把數據資源轉化為可調用、可服務、可變現的全域數據能力。目前，銀聯的數據能力已經應用于獲客活客、風險防控、消費分析、商業洞察、策略評估等場景，并持續服務商業銀行、支付機構、特約商戶和行業機構，成為支撐業務增長和行業賦能的重要基礎。

在此基礎上，中國銀聯進一步搭建了“L0基座+L1金融支付垂域+L2場景專用”的“1+1+N”大模型體系。

其中，L0是通用基座模型，提供基礎智能能力；L1是金融支付垂域大模型，讓模型進一步理解支付、風控、反欺詐、合規等金融業務規則；L2則面向具體場景，服務反詐識別、信用卡申卡、商戶入網審核等一線業務。支撐這套體系運行的，是銀聯的千卡規模算力資源池和2TB高質量行業數據集。

銀聯這么做的目的只有一個，就是讓AI真正理解金融業務、適應金融場景，并能在高安全、高合規、高穩定要求下運行。

對金融行業而言，真正有價值的技術，必須經得起監管要求、業務壓力和風險考驗，最終服務真實機構和真實用戶。銀聯在AI領域的這些探索，把算力、數據、模型、安全、風控和場景組織起來，讓人工智能從單點工具走向行業級軟實力。

3.開放生態如何重塑金融科技創新？

金融科技創新走到今天，單靠一家機構單打獨斗的時代已經過去了。

一家機構能力再強，如果創新成果只在自己體系內流轉，能夠撬動的空間終究有限。真正能推動行業往前走的，是開放共享、協同創新，讓更多機構以更低成本獲得可用的技術能力。

一直以來，金融行業的現實痛點就是各方的能力長期分散在不同機構、不同系統和不同接口里。金融機構想接入一項服務，往往要經歷溝通、開發、測試、部署等多個環節，周期長、成本高。要讓金融科技真正轉化為行業新質生產力，就需要一套公共平臺，把分散能力集中起來、標準化封裝，再變成可以便捷調用的服務。

例如，銀聯推出的MCP集市，是一個基于銀聯云構建的金融特色生態平臺，支持用戶在AI智能體中便捷使用金融支付、金融科技、通用服務等多項智能服務。

不過，能力開放還不夠，金融行業開放合作還需要解決一個更底層的問題，那就是規則由誰來定。

每一次行業升級背后，本質上都是一次規則體系升級。智能體時代需要解決的，是智能體之間如何建立信任的問題。

當AI智能體代替人類發起支付時，身份怎么認證、授權范圍怎么界定、出了問題怎么處置、跨機構之間如何建立信任……這些問題，現有的支付體系還沒有標準答案。

銀聯的智能體支付開放協議框架APOP，直接瞄準的就是這個問題。

目前，APOP已經匯聚19家境內外首批合作伙伴參與試點，涵蓋商業銀行、智能體廠商、科技公司、商戶和收單機構等關鍵角色。圍繞這套框架，銀聯已與合作伙伴開展出行助手、出境酒店預訂、車載消費、生活繳費等多場景的試點驗證，推動智能體支付從協議設計走向真實場景。

從這個角度看，銀聯正在做的事情，是把“互信互聯、共創價值”的理念延伸到AI時代。

從智能體身份管理、用戶意圖的結構化轉譯，到支付授權的全流程管理，APOP框架遵循開放互聯標準，建立了實現跨機構、跨平臺、跨場景、境內外互聯互通的普適性框架。

未來，隨著數字經濟和智能服務的發展，支付場景將連接越來越多參與主體。APOP更加深遠的意義體現在，為這些新主體、新場景、新交易關系，建立一個產業共建開放、可控、安全、信任的支付生態。

能力開放了、規則共建了，單點的科技創新如何成為改變整個行業的新質生產力？

這也是國家人工智能應用中試基地最想填補的空缺。

銀聯承建國家人工智能應用中試基地（金融領域普惠金融支付方向）。它的定位就是，面向行業提供共性支撐能力和公共基礎服務的開放平臺。

過去一年時間里，中國銀聯與華為、海光等國產GPU芯片企業共同發布基地智能算力合作創新計劃，推動金融行業人工智能應用場景與國產芯片的適配和快速落地。此外，中國銀聯還聯合上海人工智能實驗室、交通銀行、庫帕思等合作伙伴正式啟動金融支付垂域大模型建設工作，為金融支付行業智能化升級輸出標準化、可復制的技術范式。

這種合作機制的意義在于，它為AI轉化為實質生產力提供了研發與投產之間的“孵化箱”，還通過開放生態向更廣泛的行業主體擴散。銀聯在其中扮演的角色，正是把分散的技術、場景、規則和伙伴能力組織起來，形成一套可共享、可驗證、可落地的行業公共底座，讓更多機構能夠搭上這一輪技術變革的快車。

回頭看銀聯這幾年做的事情，會發現它關注的始終不是某一個產品，也不是某一次技術浪潮。

如果說過去的銀聯連接的是銀行、商戶和消費者，那么今天的銀聯正在連接技術、產業與生態。于是，中國銀聯正在從金融科技能力建設者，逐步成長為行業創新組織者和生態協同推動者。

這條路， 中國銀聯 走得沒有那么張揚，但每一步都踩在實處。正如展臺中流動的 “水脈”所寓意的那樣：真正重要的，不是成為最高的浪花，而是成為匯聚百川的洋流。

（封面圖來源：中國銀聯）