2005年,云南省农信社正式成立,开启了云南省农村信用社改革发展的新纪元。10多年以来,云南省农信社秉承立足“三农”,服务城乡,支持中小企业,促进地方经济发展的宗旨和“诚信服务、合作共赢”的理念,倾心竭力服务云南经济社会发展。截止目前,云南省农信社已在全省16个地州、129个县、1370个乡镇建立了2400多个营业网点。
然而,伴随着信息化的浪潮席卷而来,银行业正在经历着一场深刻的变革,金融国际化使国内各大国有和股份制银行在面对国内各类型银行激烈竞争的同时,还要面对发达国家跨国银行巨头的竞争。面对如此激烈的竞争环境,云南省农信社审时度势确立了扩大业务覆盖能力的战略决策,通过大广度大深度的覆盖能力建立差异化的竞争优势。要实现这一目标,就必须有强大的分支网点覆盖网络保障,因此云南省农信社决定进行全省16个地州的营业网点网络改造。
业务的迅速发展对云南省农信社网点网络覆盖提出了新的需求
云南省农信社现网架构中县级联社与市级联社相连、市级联社与省联社相连,随着农信社网络承载的业务应用系统的种类和数量的大幅提升,对网络支撑平台(设备性能和链路带宽)提出了更高的要求。现有网络中以下几方面问题急需改造:
一是网络结构错综复杂,无法满足所有营业网点、ATM网点网络全覆盖;
二是由于缺乏网络规划,业务接入点仅由网点物理选址决定,物理链路和带宽均衡性不足;
三是部分营业网点位置偏僻、基础条件恶劣,只有性能稳定可靠、环境适应性强的设备才能保证网络的可靠性;
四是现有网络架构可扩展能力有限,且标准不统一,建设不规范。无法应对新一代IT系统上线后大量新增或新生业务应用系统的接入需求。
以上需求要求在网络改造过程中,对县级联社的网络设备选型、传输链路选择、组网模式选择、可靠性设计、安全防控措施等方面,进行科学规划、规范实施。
敏捷广域网打造高可靠的农信社三级网
根据云南农信社网络改造的要求,华为凭借在通讯领域的二十多年来的技术积累,提出了敏捷网点互联解决方案。稳定的网络架构、敏捷的业务承载、全面的网络安全和统一的运维管理是华为敏捷网点互联解决方案架构的核心。
Ø 高可用性的网络架构。采用三级组网模式,网点到县区汇聚,汇聚再到核心;其中,汇聚网点采用AR3260,作为出口路由器用于业务处理,并与互联网连接并支持穿越。通过这样的三级组网模式,使网络结构清晰;
Ø 高性能的AR G3路由器:最新多核、无阻塞交换、多业务并发处理的第三代企业路由器架构,具备电信级的可靠性,有效增加了网点网络的健壮性;
Ø 可伸缩的网络架构,高效的运维管理。全省网络改造完成后,在功能、容量、覆盖能力等各方面具有易扩展能力,适应快速的业务发展对基础架构的要求。在运维方面,通过敏捷运维理念,简化设备运维,提高故障定位的精度和速度,具有对网络设备及网络链路故障的快速检测机制和自愈合能力,网络质量的可视化让网络运维人员高枕无忧。
改造完成后,云南省农信社地州节点广泛采用华为NE系列路由器。该路由器市场份额居于国内路由器市场第一位(数据来源:IDC),已经广泛应用于全球企业及运营商市场。在金融行业,NE路由器已服务于中国人民银行、中国农业银行等银行数据网络。
信息化助力云南农信业务高速发展
通过本次全省地州的网络改造,依托华为最稳定的产品,云南省农村信用社打造了一张坚实可靠、持续领先、平滑演进的新一代网点接入网络。实现了全省2000多个网点高效、泛在接入,为农信社业务发展提供了良好保障;并且,网络健壮可靠,基本免维护,为农信社聚焦主营业务提供了坚实保障!
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。