摘要：在金融科技日新月异的今天，鄞州银行紧跟时代步伐，积极探索AI技术在网络运维领域的应用，旨在打造网络新质生产力。鄞州银行通过构建智能监控预警系统、实施自动化运维流程、运用深度学习与优化技术等多维度策略，成功实现了网络运维的智能化转型，显著提升了运维效率，强化了网
文/宁波鄞州农村商业银行科技信息部 任静辉
在金融科技日新月异的今天，鄞州银行紧跟时代步伐，积极探索AI技术在网络运维领域的应用，旨在打造网络新质生产力。鄞州银行通过构建智能监控预警系统、实施自动化运维流程、运用深度学习与优化技术等多维度策略，成功实现了网络运维的智能化转型，显著提升了运维效率，强化了网络安全防护能力，并优化了客户体验。
随着金融科技的飞速发展，银行业正加速推进数字化转型，网络作为银行业务的重要支撑，其重要性日益凸显。然而，网络规模的急剧扩张、业务复杂度的不断提升以及网络安全威胁的日益严峻，使得传统的人工运维模式难以为继。在此背景下，鄞州银行深刻认识到，必须借助AI等先进技术，实现网络运维的智能化转型，以应对新的挑战和机遇。
1.网络规模与复杂度的双重挑战
随着银行业务的不断拓展和深化，网络规模持续扩大，网络设备数量激增，网络拓扑结构日益复杂。这要求网络运维人员具备更高的专业技能和更全面的知识储备，以应对日益复杂的网络环境。然而，传统的人工运维模式往往难以全面覆盖所有网络设备，容易导致运维盲区和安全隐患。
2.业务连续性与高可用性的高要求
银行业务的连续性和高可用性对于保障客户体验和提升银行竞争力至关重要。然而，网络故障的发生往往具有突发性和不确定性，传统的人工运维模式难以做到实时响应和快速恢复。这可能导致业务中断、数据丢失等严重后果，影响银行的声誉和客户信任度。
3.网络安全威胁的日益严峻
随着网络技术的不断发展，网络安全威胁也日益严峻。黑客攻击、病毒传播、数据泄露等事件频发，给银行业带来了巨大的安全风险。传统的人工运维模式往往难以有效识别和防范这些威胁，容易导致安全漏洞和隐患。
面对网络运维的新挑战，鄞州银行积极探索AI技术在网络运维领域的应用，构建了一套智能化、自动化的网络运维体系。该体系主要包括智能监控预警系统、自动化运维流程、深度学习与优化技术等多个方面。
图1 网络智能化管理平台
1.智能监控预警系统：构建网络运维的“智慧之眼”
智能监控预警系统是鄞州银行AI赋能网络运维的核心组成部分。该系统利用AI大模型技术对网络运行数据进行实时采集、分析与处理，能够自动识别网络异常行为、预测潜在故障点，并及时发出预警。
（1）实时数据采集与分析
智能监控预警系统通过部署在网络设备上的传感器和代理程序，实时采集网络流量、设备状态、日志信息等数据。这些数据经过清洗、整合后，被送入AI大模型进行分析处理。AI大模型能够运用机器学习算法和深度学习技术，对网络数据进行深度挖掘和分析，识别出异常行为和潜在故障点。
（2）精准预警与定位
一旦智能监控预警系统识别出异常行为或潜在故障点，系统会立即发出预警信息，并自动定位到具体的网络设备或业务应用。运维人员可以根据预警信息迅速响应，采取相应的措施进行排查和处理。这种精准预警与定位的能力大大提高了运维的及时性和准确性。
（3）持续学习与优化
智能监控预警系统还具备持续学习与优化的能力。系统能够不断积累和分析网络运维数据，优化算法模型和预警规则，提高预警的准确性和时效性。同时，系统还能够根据运维人员的反馈和建议进行改进和完善，不断提升自身的智能化水平。
2.自动化运维流程：释放运维人员的“双手”
自动化运维流程是鄞州银行AI赋能网络运维的另一重要组成部分。通过集成自动化运维工具，鄞州银行实现了网络设备的自动化配置、升级、故障排查和恢复等功能，大大减轻了运维人员的工作负担。
（1）自动化配置与升级
自动化运维流程能够根据预设的策略和规则，自动对网络设备进行配置和升级。运维人员只需设定好相应的参数和条件，系统即可自动执行配置和升级任务。这不仅可以减少人工干预的错误和遗漏，还可以提高配置和升级的效率和准确性。
（2）自动化故障排查与恢复
自动化运维流程还具备自动化故障排查与恢复的能力。系统能够根据网络设备的状态信息和日志信息，自动诊断出故障原因，并采取相应的措施进行恢复。例如，当系统检测到某个网络设备出现故障时，可以自动重启该设备或切换至备用设备，以恢复网络的正常运行。这种自动化故障排查与恢复的能力大大提高了运维的效率和可靠性。
（3）标准化与流程化
自动化运维流程还实现了运维工作的标准化和流程化。通过制定统一的运维标准和流程规范，鄞州银行确保了运维工作的一致性和可追溯性。运维人员只需按照预设的流程和步骤进行操作，即可完成相应的运维任务。这不仅可以降低运维工作的复杂性和难度，还可以提高运维工作的质量和效率。
3.深度学习与优化：挖掘网络运维的“数据宝藏”
深度学习与优化技术是鄞州银行AI赋能网络运维的又一重要手段。通过运用深度学习算法和模型优化技术，鄞州银行对网络运维数据进行深度挖掘和分析，不断优化运维算法和模型，提高运维的智能化水平。
（1）深度挖掘网络运维数据
深度学习与优化技术能够深入挖掘网络运维数据中的隐藏信息和规律。通过对历史运维数据的分析和学习，系统能够识别出网络故障的发生规律和特点，预测潜在故障点的发展趋势。这有助于运维人员提前采取措施进行防范和应对，降低网络故障的发生概率和影响程度。
（2）优化运维算法和模型
深度学习与优化技术还能够不断优化运维算法和模型。通过对运维数据的持续学习和分析，系统能够发现算法和模型中的不足和缺陷，并进行相应的改进和优化。这可以提高算法和模型的准确性和效率性，使运维工作更加精准和高效。
（3）提供决策支持
深度学习与优化技术还能够为运维人员提供决策支持。通过对网络运维数据的深度挖掘和分析，系统能够为运维人员提供丰富的决策信息和建议。这有助于运维人员更好地制定运维计划和应对策略，提高运维工作的针对性和有效性。
通过实施AI赋能网络运维方案，鄞州银行取得了显著的成效。这些成效不仅体现在运维效率的提升和网络安全防护能力的增强上，还体现在客户体验的优化和业务竞争力的提升上。
图2 基于AI大模型的网络运维工具调度
1.运维效率显著提升
AI赋能网络运维方案使得鄞州银行的运维效率得到了显著提升。智能监控预警系统和自动化运维流程的应用，使得运维人员能够更快速地定位和解决网络故障，故障恢复时间大幅缩短。同时，深度学习与优化技术的应用，使得运维算法和模型更加精准和高效，进一步提高了运维效率。
图3 网络容量智能预测
（1）故障恢复时间缩短
通过智能监控预警系统和自动化运维流程的应用，鄞州银行能够迅速响应网络故障并采取相应的措施进行恢复。这使得故障恢复时间大幅缩短，从原来的数小时甚至数天缩短至几分钟或几小时。这不仅提高了网络的可用性和稳定性，还降低了故障对银行业务的影响程度。
（2）运维工作量减少
自动化运维流程的应用使得运维人员的工作负担大大减轻。许多重复性和繁琐的运维任务被自动化工具所取代，运维人员只需关注关键任务和复杂问题。这使得运维人员能够更专注于核心业务的发展和创新工作，提高了运维工作的质量和效率。
（3）运维成本降低
通过实施AI赋能网络运维方案，鄞州银行还成功降低了运维成本。自动化运维流程和智能监控预警系统的应用减少了人工干预的需求和运维资源的消耗。同时，深度学习与优化技术的应用提高了运维算法和模型的准确性和效率性，进一步降低了运维成本。
2.网络安全防护能力显著增强
AI赋能网络运维方案还显著增强了鄞州银行的网络安全防护能力。智能监控预警系统能够实时监测网络异常行为并及时发出预警，有效防范了黑客攻击、病毒传播等安全威胁。同时，深度学习与优化技术的应用使得运维算法和模型更加精准和高效，进一步提高了网络安全防护的水平和能力。
（1）实时监测与预警
智能监控预警系统能够实时监测网络流量、设备状态、日志信息等数据，识别出异常行为和潜在威胁。一旦发现可疑情况，系统会立即发出预警信息并采取相应的措施进行防范和应对。这使得鄞州银行能够及时发现并阻止安全威胁的入侵和传播，保障网络的安全稳定运行。
（2）精准识别与防御
深度学习与优化技术的应用使得运维算法和模型能够更精准地识别网络威胁的类型和特点。通过对历史数据的分析和学习，系统能够建立起针对不同类型威胁的防御模型和策略。这使得鄞州银行能够更准确地应对各种网络威胁的挑战和攻击行为的发生概率，使影响程度得到有效降低。
（3）强化安全意识与培训
除了技术手段的应用外，鄞州银行还注重加强员工的安全意识和培训工作。通过定期举办安全培训活动和演练活动等方式提高员工对网络安全的重视程度和防范能力。这使得员工能够更好地遵守安全规定和操作流程，降低人为因素导致的安全风险的发生概率，使影响程度得到有效控制。
3.客户体验优化与业务竞争力提升
AI赋能网络运维方案还带来了客户体验的优化和业务竞争力的提升。高效稳定的网络运维体系为银行业务的顺利开展提供了有力保障，使得客户能够享受到更加流畅便捷的服务体验。同时，这也提高了银行的声誉和客户信任度，增强了银行的业务竞争力。
（1）服务体验提升
高效稳定的网络运维体系使得银行业务能够持续稳定运行，为客户提供更加流畅便捷的服务体验。例如，在线银行、移动支付等业务的稳定性和响应速度得到了显著提升，客户在使用这些服务时能够感受到更加流畅和便捷的体验。这提高了客户的满意度和忠诚度，为银行赢得了良好的口碑和品牌形象。
（2）业务创新与发展
AI赋能网络运维方案还为银行的业务创新与发展提供了有力支持。通过深入挖掘和分析网络运维数据，银行能够发现新的业务机会和创新点，推动业务的创新与发展。
（3）竞争优势凸显
通过实施AI赋能网络运维方案，鄞州银行在金融科技领域树立了良好的形象和品牌知名度。这使得银行在与其他金融机构的竞争中占据更加有利的地位，凸显出自身的竞争优势。同时，这也为银行赢得了更多的客户和市场份额，推动了银行的持续健康发展。
展望未来，AI技术在网络运维领域的应用前景广阔。随着技术的不断进步和应用的不断深化，AI将在网络运维的更多方面发挥重要作用。鄞州银行将继续加大AI技术在网络运维领域的研究和应用力度，不断探索新的应用场景和技术方案，为银行业的数字化转型提供更加坚实的技术支撑。
1.持续深化AI技术应用
鄞州银行将继续深化AI技术在网络运维领域的应用。通过不断优化算法模型和提升技术水平，使得AI在网络运维中发挥更加重要的作用。例如，可以进一步探索AI在故障预测、智能调度等方面的应用，提高运维的智能化水平和效率性。同时，还可以加强AI与其他技术的融合与创新，如物联网、区块链等，推动网络运维技术的创新与发展。
2.拓展新的应用场景
随着银行业务的不断拓展和深化，网络运维的应用场景也将不断丰富和多样化。鄞州银行将积极探索AI在网络运维领域的新应用场景，如云计算、大数据等领域的运维管理等。通过拓展新的应用场景，可以进一步发挥AI在网络运维中的作用，提高运维的针对性和有效性。同时，还可以为银行带来更多的业务机会和创新点，推动银行的持续创新与发展。
3.加强人才培养与团队建设
AI技术在网络运维领域的应用需要专业的人才和团队支持。鄞州银行将加强AI人才的培养和引进工作，建立完善的人才培养体系和激励机制，吸引更多优秀的人才加入网络运维团队。同时，还将加强团队建设和协作能力，提高团队的凝聚力和战斗力，为AI在网络运维领域的应用提供更加坚实的人才保障和支持。
4.关注技术发展趋势与动态
随着技术的不断进步和应用的不断深化，AI技术在网络运维领域的应用也将不断发展变化。鄞州银行将密切关注技术发展趋势和动态，及时了解和掌握最新的技术成果和应用案例。通过关注技术发展趋势和动态，可以保持对AI技术在网络运维领域应用的敏锐洞察力和前瞻性，为银行的技术创新和发展提供更加有力的支持和保障。
来源：金融电子化
