面向金融行业数据中心的自智网络研究报告

面向金融行业数据中心的推进IPv6规模部署和应用专家委员会在当前以人工智能、大数据、云计算为代表的数字技术推动新一轮科技革命与产业变革的背景下，金融行业作为国民经济运行的中枢，正全面迈入以“数智化”为核心特征的发展新阶段。作为支撑金融业务运转与创新的关键基础设施，数据中心的运营效率、敏捷性和可靠性，已成为影响金融机构核心竞争力与风险防控能力的关键因素。然而，随着AI技术的广泛应用，以及云、物联网、智能终端等多类元素的广泛接入，金融数据中心的网络规模与复杂性急剧攀升。传统依赖人工的运维与管理模式，已难以应对日益复杂的网络环境，正凸显成为制约金融行业快速发展的瓶为系统应对上述挑战，深入探索数据中心自动化、智能化演进路径，自智网络作为一种先进的网络技术理念应运而生。其核心在于融合人工智能、大数据、数字孪生等关键技术，赋予网络“自主感知、分析、决策、执行与修复”的能力，推动运维模式从“被动响应问题”向“主动预防风险”的根本转变，从而满足金融行业对业务敏捷开通、运本报告旨在系统阐述金融行业数智化趋势下，金融数据中心自智网络的发展蓝图与实践路径。报告首先梳理了金融行业数据中心发展的三个阶段，深入剖析其面临的三大核心挑战，并在此基础上，明确自智网络的发展愿景与能力分级体系，前瞻性研判从当前水平向L4高阶自智阶段演进的发展路径。进一步，报告提出了由“智能网元层、数字孪 生层、网络服务层、客户服务层”组成的四层目标参考架构，并系统阐述了网络数字孪生、全栈可观测数字地图、网 络仿真、网络领域专业模型及网络智能体等五围绕“规、建、维、优、营”全生命周期运维管理，报告聚焦于应用升级/搬迁、网络变更、故障处置与应用保障等金融数据中心高价值场景，深入探讨自智网络的解决方案与实践成效。同时，通过对中国邮政储蓄银行、交通银行大维度发出行业行动倡议，旨在凝聚各方共识，共同推动自智网络从“单点试点”迈向“规模化落地”，助力中国金参编单位与参编人中国信息通信研究院：马军锋、赵书越、刘芷若中国邮政储蓄银行股份有限公司：·张志鹏、黄海、杜金鑫、戴佳恩、朱永恒交通银行股份有限公司：戴凯明、刘鹏、张正龙、汪燕、牛拓、赖信、陆延琦、郝婷婷、何张满宇、张乐、周智浩兴业银行股份有限公司：黄雯霆、周亮、江洋、谢荣增、马武、陈泽林、卢远华为技术有限公司：邓小军、负丽娜、陈太尚、董峰、杨同江、于浩、丁钰、程菲、刘通、王东 01金融行业数智能化发展趋势 02金融行业数据中心网络数智化挑战与愿景 2.1数据中心网络发展挑战 022.2数据中心自智网络愿景与分级 032.3数据中心向L4高阶自智演进的路线分析 05 03金融行业数据中心自智网络架构及关键技术 3.1数据中心自智网络目标架构 073.2数据中心自智网络关键技术 08 04金融行业数据中心自智网络典型应用场景 4.1应用升级/搬迁场景 134.2网络变更场景 144.3网络故障处置 154.4应用报障处置 17 05金融行业数据中心自智网络应用实践 5.1以AI大模型赋能创新，驱动中国邮政储蓄银行网络运维数智化转型 195.2交通银行打造金融网络智能体，重构网络运维新范式 5.3网络变更事前仿真，使能兴业银行业务上线零风险 06展望与产业行动建议 01金融行业数智能化发展趋势2025年中国政府工作报告提出“人工智能+”作为国家战略，鼓励金融与制造业、服务业数智化转型正迎来前所未有的发展机遇。中国人民银行等八部门联合印发的《推动数字金融高质量发展行动方案》（银发〔2024〕200号）指出，以数据要素和数字技术为关键驱动，加快推进金融机构数字化转型，夯实数字金融发展基础，完善数字金融治理体系，支持金融机构以数字技术赋能提升金融“五篇大文章”服务质效，推动我国数字经济高质量发展。这些国家政策导向为金融行业数智化转型注入强大在数字经济持续高速增长的背景下，金融行业数智化已成为核心驱动力之一，而人工智能则通过技术赋能与范式重构，深刻影响着数字经济的发展路径与产业格局。全球金融行业正在进行一场AI驱动的“静默革命”，金融巨头纷纷布局这一前沿技术。摩根大通利用生成式AI分析法律文件，实现客户服务决策的智能化，全流程耗时从周级缩短至级美元增量价值。摩根士丹利利用GPT-4大模型技术进行客户关系管理，AI聊天机器人的辅助采用率高达98%，极大提升了信息检索效率。AI技术的崛起，在金融行业是一场关于效率、客户体验和商业模式重塑的战略性跃迁，为金融行业数智化发展变革提供强劲的技术支撑。在此背景下，利用AI降本增效、优化服务，已成为在市场竞争中保持领工智能技术的突破，高低空、数据、智能体与算力等万物互联成为可能。未来互技术，激发新质互联网高质量发展。金融行业数智化发展必将依托于IPv6+和人工智能技术构建的新质互联网基础设施，新质互联网规模落地亦必将结合人工智能+技术与金融行业数金融机构落地AI应用是一个系统性的工程，需经过多个阶段的战略规划与技术实施，结合行业实践和最新趋势，包括需求分析、数据治理、架构设计、场景落地、风险控制、持续迭代等主要过程，最终聚焦在三个关键词：“效率”、“韧性”和“安全”，即更高效的运维、更高韧性网络、更安全的运营。当技术投入转化为服务效能，当数据价值赋面向金融行业数据中心的自智网络研究报告金融行业数据中心网络数智化挑战与愿景2.1数据中心网络发展挑战第一个跨越式发展阶段。从上世纪90年代末至二十一世纪初，随着互联网技术兴起，PC端对网络、数据的要求不断增长，信息化需求促动数据基础设施向集中化、资源池化发展。数据中心网络为响应大规模、高效的数据交换以及计算虚拟化的要求，无带宽收敛、大缓存的ClosFabric架构应运而生。同时，为满足VM跨主机迁移诉求，Trill、VxLAN等大二层技术兴起。企业数据中心发展初具规模，成为与人力资源、自然第二个高速发展阶段。云计算技术兴起推动企业数据中心爆发式增长。云化数据中心为企业提供按需自助、泛在接入、资源池化、快速弹性以及可度量的标准服务能力。数据中心不再只是企业内的一种资源支撑系统，而是成为一种新的生产力，开始改变企业研发、生产和运营模式，并（Software-definedNetworking，SDN）技术兴起，企业数据中心云化改造快速落地，数据中心网络满足了计算与第三个人工智能发展阶段。随着以ChatGPT为代表的AI大模型的兴起，企业数据中心迎来了智算基座的重构。NET4AI基础设施层聚焦于大规模AI训练与推理场景，致力于构建超宽、无损的网络传输环境，为高效算力调度与运“技术赋能—应用反馈—模型演进”的正向循环，持续激通过与国内30家领先金融机构的深度交流分析，在其数据中心内，平均每千台设备需配置约30名运维工程师。数据中心网络仍然面临业务体验难以有效保障的巨大挑战：业务体验相关的问题占网络部门半数以上。随着人工智能发展，云、物联网、智能终端及AI应用的接入和部署，网络的复杂性与规模正以前所未有的速度增长。当前的网络运维运业务增收挑战：金融机构需要不断的创新以持续给客户带来更多的业务收入。网络需要快速适配创新诉求，而当前案。这一过程往往导致一个业务的部署周期长达半月到数月，间接拉长了业务上线时间（TTM）。为实现业务上面向金融行业数据中心的自智网络研究报告高稳运营挑战：随着云化以及智能化业务量大幅攀升，运维压力日趋加剧。金融行业客户调研统计，近40%网络事故源于人为失误。以某银行为例，其在2019年累计执行网络变更14500余次，海量的变更请求已远超人工处理变更保障受限于人力、知识经验等难以彻底保障网络高稳。安全威胁防护同样面临攻击传播快、攻击链条长、隔运维提效挑战：网络日趋庞大复杂，网络故障多变，靠人逐段定界定位，复杂故障往往耗费小时级。面对业务体验类问题，网络系统因缺少应用层数据，无法及时识别故障归属与根因，致使运维团队必须与应用部门协同排障，跨部门墙运维效率低。网络部门为自证清白，急需构建网络与应用多层数字地图，智能分析算法等帮助打断2.2数据中心自智网络愿景与分级在网络迈向自动化和智能化的大趋势下，2019年5月，TMForum发布了业界首个自智网络白皮书，提出“单域自治、跨域协同”的三层架构与“网络资源闭环、网络服务闭环、商业业智网络五级分级标准。随后，ETSI、3GPP、GSMA、CCSA等标准或产业组织相继开展专业领域网络自动化、智能3）高效运维，最大程度降低客户OPEX。面向金融行业数据中心的自智网络研究报告自服务：意图驱动的端到端自动化自维护：自主决策闭环的故障处置自智系统实时感知网络状态及动态变化，持续迭代学习并训练故障模型，主动识别网络潜在风险与故障异常；借助知识图谱根因溯源、模糊推理等技术完成故障根因的智能分析后，综合考量故障位置、发生时间及业务影响程自优化：预防导向的动态自主调优自智网络实时感知网络状态及变化，结合历史网络数据开展综合分析，主动识别网络运营中的潜在风险（如容量超限、流量拥塞等通过趋势研判自主制定并执行优化策略，形成动态优化闭环，为网络风险管理与变更提供参考TMFIG1252自智网络分级评估方法论，以及ETSIENI049和国内CCSA针对数据中心领域的分级标准《自智网络基础能力分级评估技术要求-数据中心网络》，金融数据中心自智网络围绕愿景迈向高阶自智同样可以划分为五级，即人工处置、工具协同、网络自动化、高度自智网络和全自L1人工处置L2工具协同L3网络自动化L4高度自智网络L5全自智网络图1金融数据中心自智网络能力分级L2工具协同：针对已知重复性任务，通过工具或脚本批量操作（如批处理工具辅助用户提高效率，通常是针L3网络自动化：核心理念是构建数字孪生体系实现网络数字化基础，摆脱网络运维高度依赖人工经验与认知的现面向金融行业数据中心的自智网络研究报告L4高度自智网络：范围上与TMF的高度自智L4定义一致，聚焦高价值场景的自智闭环。技术上随着AI大模型等技术引入，系统能够支持以自然语言与人进行交互，理解用户意图，进而提前生成决策方案、预测和分析潜在风险，并主动闭环执行，保证网络持续满足业务要求；针对更多的问题与业务场景，该系统具备较普遍的泛化性，通过融合知识平台、敏捷架构与思维链等技术实现高度自智网络，AIAgent作为L2025年9月，金融科技产业联盟联合工商银行等多家金融机构发起的金融数据中心网络数字化能力成熟度评估报.“业务零中断，TTMT+0”敏捷部署2.3数据中心向L4高阶自智演进的路线分析结合金融科技产业联盟发起的金融数据中心网络数字化成熟度现状问卷调研，并基于对L4级目标在技术可获取L4阶段2L4阶段1机器辅助的人工操作·跨网络/安全/应用体验多领域的融合处置·终端接入-广域传输-数据中心的跨域的业务E2L4阶段2L4阶段1机器辅助的人工操作·跨网络/安全/应用体验多领域的融合处置·终端接入-广域传输-数据中心的跨域的业务E2E运营·70%场景自动化配置·70%场景故障自处置L3自动化多Agent协同实现E2L3自动化单域Agent自闭环·泛化场景业务上线·泛化场景业务上线，故障自处置·通用场景安全自运营(合规，分析，保障)·70%场景上线、变更处理：<1个月·故障处理：<30分钟·单域泛化场景上线/变更等敏捷提升：<1天，排障<5分钟，准确率+场景覆盖率双95%·跨域场景上线/变更等敏捷提升:<1天，排障<5分钟，准确率+跨域场景覆盖率双95%·网络数字孪生·全栈可观测数字地图·网络仿真·网络领域专业模型·网络智能体(LLM，思维链，敏捷开放架构)·网络智能体(MCP，多Agent体系协同)图2金融数据中心L4自智网络演进节奏面向金融行业数据中心的自智网络研究报告第一阶段(2025~2027)：聚焦数据中心的高价值场景的智能体能力建设，实现从感知、分析到决策的端到端闭环处置，并完成网络智能体的部署。如聚焦网络故障的自处置部署网络故障Agent；聚焦应用升级、搬迁等变更，系统感第二个阶段(2027~2030)：跨域端到端的智能体协同处置，实现跨领域的端到端智能化感知、分析、协同处置闭环，如业务发放后的保障分析自建立、自运行、端到端处理。预估到2027年，单域的Agent相对普及相对广泛，同时跨域的Agents协同也初见端倪。2030年后多Agents逐步体系化与标准化，全面实现L4。面向金融行业数据中心的自智网络研究报告金融行业数据中心自智网络架构及关键技术3.1数据中心自智网络目标架构数据中心自智网络目标参考架构包括智能网元层、网络数字孪生层、网络服务层和客户服务层。智能网元层，网元结合硬件和AI算法实现网络各类感知和分析采集，流量识别及计算，内生安全分析检测等能力；网络数字孪生层，具备对各类网络数据建模及治理能力，同时高效处理智能网元的上报信息，形成完善的数据和知识基石；网络服务层，聚焦网络管理和控制决策，结合专业领域的小模型实现更多场景的智能化处置。在AI时代，引入大模型+AIAgent的技术打造智能体构筑AI新大脑，解决领域内更复杂、多样的泛化性问题。管理控制分析单元为大模型提供所需要的数据、工具、执行框架、交互流程，大模型强化意图理解，丰富专业领域的经验和知识，通过知识、记忆、推客户服务层大数据分析工单流程可视化运维运营集中监控...集成/反馈Agents/Copilot管理/控制/分析Agents/Copilot管理/控制/分析客户其他系统（资源管理...）变更智能体故障智能体......自动化应用故障分析安全策略配置仿真变更智能体故障智能体......集成/反馈路径导航孪生建模资源管理数据安全访问网络拓扑可视数据可集成路径导航孪生建模资源管理数据安全访问网络拓扑可视数据可集成网络数字孪生层...数据知识数据关联数据知识策略下发数据上报策略下发入侵防御恶意文件检测入侵防御恶意文件检测光模块AI故障毫秒级切换网络感知高性能采集遥测实时上报静默故障发现设备级故障自愈算力集群算力集群算力集群骨干数据中心A数据中心B图3金融数据中心自智网络L4目标参考架构面向金融行业数据中心的自智网络研究报告事件处置上报，如支持Telemetry主动上报等各类遥测技术。从设备层面引入AI能力，发挥设备硬件优势能力，实现设备级故障自愈，静默故障发现处置等。设备内嵌AI芯片，具备智能边缘推理能力，能够实现对流量的识别分析、异常行为检测，并支持硬件故障预防预测（如光模块预测）。在安全方面，内生安全深度融合AI能力，聚网络数字孪生层：数字孪生的核心理念在于为网络网络服务层：依托数字孪生构建高清数字地图，结合各类业务应用，面向数据中心网络“规-建-维-优-营”全生命周期提供网络管理、仿真校验、业务发放、健康分析、故障分析、风险预测预防等各类管理/控制/分析撑专业领域的网络任务执行，当前阶段主要依托小模型实现相关功能。随着AI大模型、知识平台等新技术引入，AI大脑逐步构建，Copilot和Agent网络智能体可实现更通用的网络场景自处置：变更Agent提升客户通用业务增收，实现网络TTMT+0；故障Agent助力数据中心网络通用故障自处置，实现分钟级平均故障恢复时间（MT-TR提升运维效率和体验。客户服务层：面向客户提供各种业务和网络服务统一入口，与智能网元层、网络数字孪生层和网络服务层协同调3.2数据中心自智网络关键技术向L4高阶自智演进的关键使能技术包括网络数字孪生、全栈可观测数字地图、网络仿真、网络领域专业模型、网络智能体等，其中孪生构建网络数据底座，让网络数字化，支撑上层应用的分析和预测应用；全栈可观测数字地图实现了网络的直观呈现，让客户清晰掌握全局状态，有效辅助客户运维运营；网络仿真保障网络变更任务安全可靠执行，避免人为问题导致网络事故；网络领域专业模型利用算法实现特定场景的快速处置，降低运维成本；网络智能体3.2.1网络数字孪生成本显著增加，制约着数据中心网络发展。数字孪生思路即是构建虚拟的镜像网络，将现实网络1:1映射成一个虚拟网Gartner将数字孪生(DigitalTwin)定义为物理对象的数字化表示，相对应地，网络数字孪生就是综合运用感知、面向金融行业数据中心的自智网络研究报告等方面提供基石。网络数字孪生从空间维度1:1复刻网络，覆盖物理网元、网络、协议、流量、业务、状态等各种维度信数据湖：提供统一的数据建模、管理、查询服务，降低数映射成唯一标识的ID，挖掘出显式及隐式关系，形成网络数据资产，提供快速查询、数据开放等服务。此外，大模3.2.2全栈可观测数字地图全栈可观测完成网络的数字化呈现，通过时空维度对网络抽象，形成一张高清网络网络拓扑还原可视：内置拓扑还原算法，通过对LLDP、ARP、MAC、流量等多维信息进行融合计算，实现不同网络场景下的拓扑100%还原，还原准确率超过95%，从而构建出统一的“一张图”能力。该图呈现全网物理拓扑、应用拓扑以及拓扑间的关联关系，具备多层、多维的可视化洞察力。同事需具备路径导航：基于多因子路径分析算法和业务流分析技术，达成任面向金融行业数据中心的自智网络研究报告3.2.3网络仿真金融数据中心日常网络变更频次极高，大型银行年均变更量超万次，而人为变更操作失误引发的网络故障时有发生，已成为威胁网络稳定的关键风险。网络仿真技术以网络数字孪生为基础，整合网络拓扑、设备配置、外部路由等多种信息，通过算法模拟业务在网络上的转发行为，系统分析并预判变更操作是否符合客户预期，包括变更目标是否达成，变更是否对现有的业务造成未考虑到的中断等问题。AI时代网络智能体处置中，网络仿真技术对A适配不同规模金融网络场景，实现最优资源下分钟级大规模仿真。核心能力需包括：资源影响分析、配置一致性校率较低。而基于仿真技术的网络演练采用“假设分析（what-if）”思路，实现任意3.2.4网络领域专业模型在金融业务的日常变更中，约70%涉及与外部机构及数据中心内部应用间的访问开通处置，涉及安全策略管理。日常处置运维人员需要基于业务特征，如根据业务IP地址确定策略控制涉及到的各防火墙设备，再按照业务诉求生成对应配置，人工检查审核后变更执行，耗时费力。通过引入小模型算法，能自动寻找设备，并生成配置，完成端到端抓包分析来定界定位，同时依赖专家经验，整个过程耗时长达数小时，效率低。通过对应用的流量进行小模型分析，智能策略管理略合规分析、智能策略推荐技术实现策略开通的合规和高效性。智能策略合规分析基于孪生数据和面向金融行业数据中心的自智网络研究报告应用流量分析中心MTTR<5分钟目标达成：3.2.5网络智能体网络智能体从感知、分析到决策，执行E2E闭环，从面向场景上来看可以分为两类，一类是对话交互式闭环，理解人的语言意图，并执行分析、决策闭环，例如在运维场景中，客户可直接使用自然语言触发指令，如查看网络中的某些时段数据报表，或者查看某个时间段的故障分析结果，自然语言触发，系统理解意图并调用工具和管控分析模块E2E决策执行。在此过程中，AI助手作为企业的一种数字助手。另一类为系统自主闭环，基于经验和知识库，系统自基于网络大模型的Copilot助手金融网络运维需依托大量专业知识与技术，日常工作中需查询多厂商设备状态、配置、告警等信息，同时参考机构内部运维案例、应急预案，因此高效获取信息至关重要。但运维环境存在显著复杂性：设备厂商多、型号杂、11面向金融行业数据中心的自智网络研究报告随着大模型技术的突破，其强大的学习与推理能力为解决上述挑战提供可能。网络运维大模型是在通用大模型的基础上，注入数通通信领域和金融行业运维流程等经验进行训练，可作为运维人员的智能知识中枢。其深度融合多厂商产品手册、维护指南、应急预案等专业文档，及金融机构内部积累的运维经验，构建私域运维知识库；结合LLM与金融数据中心专属的提示词工程优化，能提供精准高效的Copilot对话式知识服务，覆盖网络协议解基于LLMAIAgent的智能体当前，全球Top1000企业多受“告警风暴”困扰运维人力，低效运维背后存在三重系统性矛盾——“告警疲劳工处置效率提升的剪刀差、知识库更新滞后引发的方案失效。传统“人工查文档-逐条执行”模式使MTTR长期萃取-逻辑推理决策-安全验证”架构，衍生多领域Agent实现端到端处置，再通过多Agent协同达成跨领域环。各Agent均覆盖“感知-分析-决策-闭环编译为含条件分支、循环控制、异常捕获的伪代码。例如某防火墙策略异常处置中，自动生成含多级故障树与通过知识学习生成联动网络模型数据与意图决策生成思维链，再借助插件或MCP(ModelContext构建运维仿真环境，通过数据模拟机制自动生成运维工具输多Agent技术，如MCP，A2A(Agent2Agent)用来构建Agent的智能体生态体系，完成多智能体协同实现跨面向金融行业数据中心的自智网络研究报告金融行业数据中心自智网络典型应用场景4.1应用升级/搬迁场景4.1.1场景描述业务应用搬迁或上线阶段，需提交策略开通工单以配置对应安全策略实现新的应用之间的访问开通。典型金融行业网络分区通常划分为业务区、核心区、互联区、外联区等，区域间部署安全隔离设备以保障访问安全。业务多涉及跨区域访问（如第三方机构访问金融支付服务需在外联区、业务区等多区域开通安全策略，具体需在互联网边界、内网边界、分支防火墙等多台安全设备上依传统配置模式存在显著短板：需人工维护安全矩阵，定位各区域对应业务防火墙，再生成安全策略配置要求并完成部署，整体效率低下且易出现操作失误；同时，金融网络中第三方异构防火墙为常态，不同厂商设备的策略逻辑存此外，访问合规性验证依赖人工查询梳理的规则进行比对，受限于人工维护的时效性，4.1.2解决方案基于网络领域专业模型技术中的智能策略管理结合网络仿真提供分钟级意图部署方案，助力变更TTMT+0。智能策略管理主要包含智能策略合规分析技术和智能策略推荐技术，支撑合规自动检查和策略配置自动生成和下发，结合发放意图结果反馈自然语言意图/ITSM工单"xx证券公司要开通到yy贷款业务链接"智能策略合规分析系统决策方案实施智能策略推荐智能策略仿真验证人工审视业务验证面向金融行业数据中心的自智网络研究报告智能策略合规分析：实时感知存量网络拓扑，配置和表项变化，结合运算还原算法，生成应用间访问关系实时视图，作为业务访问合规基础，支撑应用升级/迁移的开通意图合规性实时检查和拦截非合规意图，通知客户重新评智能策略推荐：系统理解意图诉求，自动分析生成安全访问路径和各FW上的策略配置推荐，支持客户界面可视路略采集和配置适配和策略推荐决策能力，支撑包含三方墙的E2E应用升级/迁移意图达成。智能策略仿真验证：基于策略推荐路径和各防火墙上推荐配置，执行仿真验证预测预防该次应用升级/迁移目标是同时要具备三方防火墙设备仿真能力，支撑包含三方墙的E2E应用升级/迁移意图变更安全可靠达成意图目标。4.2网络变更场景4.2.1场景描述请、外部应用访问所需的边界设备路由开通、服务器负载均衡策略配置、SSL证书申请及服务器网络接入开通等操作。其次以某金融单位为例，其网络年均变更超一是业务部门需在ITSM系统分别提交各类操作工单，需具备基础网络认知以保二是非固定流程工单（尤其跨组网、跨厂家场景需网络部投入专家经验分析设计、调整流程或修改处理脚本适配，设计耗时费力、效率低下。此外，不仅效率低，准确率亦难保障，常因访问策略变更错误引发业务异常、影响线上交易；据Gartner统计，数据中心网络约40%故障源于人因差错。4.2.2解决方案定流程可以固化和实时校验反馈。进一步引入AI智能化决策和推理能力，使能业务设计和策略推荐，结合网络仿真技术完成配置的风险评估，保障错误配置不入网，E2E降低人工业务设计复杂、效率低的问题。E2E使能整体效率提面向金融行业数据中心的自智网络研究报告发放意图结果反馈自然语言意图/ITSM工单"开通到xx的服务器均衡策略"系统决策人工审视系统决策人工审视工作流处置执行业务验证均衡策略推荐边界路由配置推荐仿真验证降低网络运维人员能力要求。完成编排的工作量支持界面一键执行，也能提供API支持上层工单系统直接对接调用完成变更实施。同时要支持三方设备的变更工作流编排，以支撑E2E的网络变更工作流自动执行。工作流平台要配置变更Agent：基于大模型自然语言变更意图输入，结合AI能力自主分析，决策生成对应工作流及配置，实现业务的设计、发放E2E自处置，提升配置变更的效率和准确率4.3网络故障处置4.3.1场景描述随着业务应用快速增长，网络规模及运维复杂度也在持续增长。而当前运维手段有限，仍然依靠传统网管和命令行方式进行查看、监控，分钟级的网络监控已经无法满足业务秒级体验保障的要求，往往被动感知故障。故障发生后，定位仍主要依赖专家经验，利用多种辅助工具，逐段定界、逐流分析、抓包定位，效率十分低下。以金融客户为例，数据中心网络平均故障定位时间>76分钟，远远无法满足金融行业普遍15分钟考核要求。网络部门面临着加班加4.3.2解决方案针对数据中心网络运维窘境，高阶自智网络方案从根本上对采集和监控系统进行重构，构筑故障处理Copilot和面向金融行业数据中心的自智网络研究报告发放意图结果反馈自然语言意图/ITSM工单"XX设备XX端口发生闪断X次"数据采集分析系统决策工作流处置执行故障影响范围分析故障隔离分析人工审视闭环推荐生成基于Telemetry、AI等技术，网络健康状态实时感知传统SNMP主要采用“拉模式”采集网络数据，为避免影响设备性能，通常采集周期超过5分钟，针对微突发等场景无法满足精细化监控。基于Telemetry技术实时采集数据，实现对设备、网络、协议、Overlay、业务进行5层网络健康的全面评估并生成报告，帮助运维人员“看网识网”，直观地呈现全网整体体验质量，实现对80%的日常网络检查基于单设备单指标检测，无法主动识别网络潜在隐患和风险。通过将网络风险图谱化建模，针对不同的组网场景、设备角色、风险类型形成统一的风险项表示框架，结合图谱导航矩阵算法及多模态特征预测模型，基于可靠性、稳定性、负载性能、容量、配置一致性等维度，精准识别典型网络潜在风险，实现网络主动运网络故障具有传播性，例如，一方物理端口故障导致对端端口下线，同时还可能导致协议、Overlay等多层面异常。结合知识图谱技术并进行优化，从时间相关性、空间相关性两方面，对多维数据进行建模和关键分析，从而基于大模型思维链与Agent，故障处置知识库自学习/自处理传统“人工查阅文档—逐条执行步骤”的处置模式，面临经验难继承，人工处置效率低等问题，使MTTR超过30分钟。结合大模型技术与运维知识工程的深度融合，基于“知识萃取－逻辑编排－安全验证”的流程架构，通过自然语言编排自动生成故障处置思维链，同时结合专业小模型算法，大小模型协同，实现跨多系统分钟级排查处面向金融行业数据中心的自智网络研究报告4.4应用报障处置4.4.1场景描述应用与网络联合定位分析时，需要网络提供相关的数据服务，如通过查询应用IP在网络侧的路径和节点的质量数例，涉及网络拓扑、节点路径、SLA质差等数据信息，需要开发20+API，通过不同接口查询后拼接成统一场景化数4.4.2解决方案基于应用流分析技术方案，构筑覆盖DC内跨厂商跨Fabric跨异构组网的全路径、全流全包的应用流分析能力。方案聚焦应用网络性能监控、应用故障应急处置、业务重保等日常主要运维场景，应用网络数字孪生进行技术创新，构建应用交互质量画像、应用故障定界定位、关键业务体验重保等3+项关键技术。同时可将全量网络原子化能力模型开结果反馈发放意图结果反馈业务故障工单"XX支付应用访问异常"业务流量采集流路径还原路况检测历史数据关联应用关联流路径拼接根因分析控，实现时空维度的双重监控能力，基于历史/实时维度的监控和基于关键应用节点，应用服务以及承载应用的网17面向金融行业数据中心的自智网络研究报告基于全流、ERSPAN逐跳特征流镜像报文，基于全路径还原算法，真实还原TCP业务流所经过的网络逐跳路径，并分析出业务流的连通性、质差类问题，同基于Telemetry技术实时采集100+数据，通过数据虚拟化技术，从业务角度组织数据之间的关联关系，建立统一基于数据目录可按需编排业务场景数据。以路况服务为例，基于会话、Overlay、协议、网络、设备这五层数据目录，将原子数据编排组织以生成场景化的服务APP发布，从而实现路况数据的快速开放。可与第三方管理系统对面向金融行业数据中心的自智网络研究报告05金融行业数据中心自智网络应用实践5.1以AI大模型赋能创新，驱动中国邮政储蓄银行网络运维数智化转型中国邮政储蓄银行（简称“邮储银行”）践行国家人工智能战略，率先在行业内开展DeepSeek、GPT-4、Qwen等为代表的大模型技术在数据中心网络运维领域的研究与应用，重点结合DeepSeek大模型先进的语义理解与对话即服务，一站式AI智能问答为提升多系统数据查询效率，降低运维人员知识门槛，邮储银行打造网络智能体，协同行内多套系统，实现数据和知识的一站式AI智能问答。一方面，邮储银行结合大模型的推理能力和行内私域知识库，通过LLM+RAG大模型应用范式，提供运维基础知识、异常处置方法等各类知识的快速问答；另一方面，通过大模型低代码对接行内融合邮储知识+网络知识的问答系统&知识沉淀workflow图8邮储银行自智网络技术应用实践-智能问答面向金融行业数据中心的自智网络研究报告告警研判智能体，实现告警自闭环在告警排查场景，邮储银行基于行内运维知识库进行知识萃取，结合大模型推理能力，自动生成告警排查思维链，同时使用自然语言能轻松更新已有思维链，降低了开发和维护成本；在告警处置过程中，大模型主导语义解析和意图理解，小模型专精告警模式识别和处置闭环，通过大小模型协同推理/仲裁技术，增强意图识别泛化性，实现行内常见告警自动排查分析，并生成处置建议，经人工确认后，进行典型故障自处置NetMasterNetMaster......图9邮储银行自智网络技术应用实践-告警研判智能配置变更智能体，实现变更脚本自助核查在网络日常变更场景中，硬件品牌繁多，命令行语法、配置逻辑差异显著，人工检查方式难以覆盖全量校验维度。邮储银行基于LLM结合RAG能力，构建配置变更智能体，用户以自然语言提问，智能体自动根据设备类型、品牌，辅助生成可下发的参考命令行，并实现了语法合规性、配置冲突检测、业务逻辑验证等多层校验机制，保日志分析智能体，实现日志分析及建议生成在日志智能分析场景，针对重点日志分析与日志分类两大核心需求，邮储银行构建了基于LLM的自动化闭环分析能力。在日常排障时，调用日志分析智能体，通过LLM结合私域知识库的RAG技术实现多厂商日志关键字解析，输出结构化语义解析结果及增强的处置建议，助力一线运维人员快速定位问题。对于海量存盘日志，利用LLM的语义理解能力自动分析日志含义，通过RAG技术提取日志特征并生成基于标签（tag）的智能分类策略，实现日面向金融行业数据中心的自智网络研究报告邮储日志数据库邮储一线运维人员LLM解析邮储日志数据库邮储一线运维人员LLM解析2.主动触发3.关键字解析&处置建议返回1.获取重点日志·基于LLM的多厂商1.获取重点日志......邮储一线运维人员LLM意图理解邮邮储一线运维人员LLM意图理解邮储1.指定时间段和设备2.描述需求获取待分析日志获取待分析日志...·基于日志RAG的语...应用指标等运维数据的统一查询，支持图/表/文本/拓扑等多模态展示，支持多轮对话，问答准确率超87.9%，数据查询效率大幅提升；在告警处置场景，邮储银行已通过大模型实现行内大部分常见告警的排查自动执行、典型故障的自动化处置，通过大模型的意图理解能力，智能体跨多个系统执行告警排查步骤，告警排查自动化率达到87.5%，耗时由5-10分钟缩短至1分钟内，效率提升90%；在网络配置场景，已支持华为系列、华三系列交换机配置命令行理解，实现配置合规性检查，周均核查变更命令超万行，已解决拼写错误导致变更出错的问题；在日志分析场景，已完成华为系列交换机和华三系列交换机日志解析与处置建议生成，日志分级分类功能通过对接行内日志平台，实现按时间段/面向金融行业数据中心的自智网络研究报告实践证明基于大模型的网络智能体不仅提升了运维效率，还为运维人员提供了更加直观、便捷的数据查询体验，5.2交通银行打造金融网络智能体，重构网络运维新范式随着银行数智化转型的加速，网络面临规模快速增长、业务灵活扩展、安全稳定可靠等多重挑战。如何借助大模型技术突破海量数据分析、专家经验沉淀、智能决策闭环等共性运维瓶颈，成为业界关注的热点问题。站在转型的十字路口，交通银行利用业界优秀大模型底座，全力革新网络运维体系，定义了全新的“网络运维大模型”架构，并携在人工智能与大模型技术成熟之前，交通银行数据中心融合多平台能力，构建了基于规则引擎的网络可视化系统，实现了基于预制策略的网络设备评估、应用健康度自检、故障事件辅助定位等功能。但受技术限制，值班、变更自ChatGPT引发全球大模型技术浪潮以来，交通银行便启动了大模型在运维领域的分析和探索，持续跟踪技术演进趋势，深度挖掘大模型在网络运维领域的应用价值。当前，交通银行基于DeepSeek、盘古、千问等大模型，结合小模型协同与多工具联动，联合华为星河AI自动驾驶网络方案打造了针对值班处置、生产变更等场景的智能化运维新值班处置-全天候自动化诊断与决策值班处置是保障网络稳定运行的关键防线，但往往面临着工具协同不足、健康评估滞后、处置效率参差的痛点。交通银行网络运维大模型创新性构建了一套完整的值班处置流程，以网络智能体和业界优秀大模型为底座，融合小模型、工作流及特色提示词工程能力，使大模型发挥最佳效果。在流程设计环节，通过学习行内告警预案流程，自动生成告警处置工作流，支持自然语言灵活更新，降低了开发和维护成本。在告警处置过程中，值班智能体实时接收来自全行网络监控系统的告警信息，并对其进行根因分析和等级排序，由故障智能体匹配处置工作面向金融行业数据中心的自智网络研究报告①告警接收①告警接收健康度评估告警分析④告警处置调用⑤告警处置结果工作流编排数据问答NetMaster②按交行运维经验分析告警③分析结果②按交行运维经验分析告警③分析结果生产变更-风险预判与变更智控引擎化配置生成与优化服务。同时，创新性构建了语法置校验维度的完整性。从而既帮助运维人员从繁琐和转发表，检查变更前后应用访问路径，提前发现并规避IP地址冲突、黑洞路由、路由环路等潜在问题，全方位语法合规性、配置冲突检测、业务逻辑验证业务路径连通性、环路、黑洞路由，路由冲突等风险识别整合技术方案、配置最佳实践、历史配置等核心语料基于数字地图仿真算法构筑实时态及仿真态模型面向金融行业数据中心的自智网络研究报告5.3网络变更事前仿真，使能兴业银行业务上线零风险兴业银行股份有限公司是中国首批股份制商业银行之一。近年来，兴业银行布局科创、普惠、能源、汽车、园区随着金融业务不断拓展与创新，金融行业网络规模日益庞大，网络架构也愈发复杂。新业务的持续推出，需要频繁地对网络进行配置和调整。网络变更的频繁性不仅增加了运维管理的难度，还容易引发网络配置错误等问题，给网传统网络运维模式在面对大规模、频繁变更的网络时，已难以有效保障网络的正常运行。由于缺乏科学的评估方法，在进行网