国产化替代对金融行业有哪些影响？如何应对？

在全球产业链重构与科技自主创新的时代背景下，国产化替代已从技术领域的局部探索，升级为金融行业应对复杂外部环境、夯实发展根基的战略选择。作为国家核心竞争力的重要组成部分，金融行业长期依赖国外技术设备的传统模式正面临安全性、可控性等多重挑战 —— 从核心业务系统的底层架构到智能文档处理中的 OCR 技术应用，从 IT 基础设施到数据安全体系，国产化替代浪潮正深刻重塑金融行业的技术生态与发展逻辑。​

这一进程既带来了技术转型阵痛、生态适配成本等现实考验，也为金融科技自主创新、产业协同升级创造了战略机遇。当金融业务数字化转型遇上国产化替代刚需，行业该如何平衡安全与效率？如何在技术迭代与生态构建中实现平稳过渡？免费下载《2025智能文档技术与应用白皮书2.0》https://www.textin.com/activity?tag=mkt-ty-2&btn=lqqy&code=mkt-ocr&from=jjfazh-xc

某全国性股份制银行在规划AI资源时，面临国产化和算力资源短缺的双重难题。在此背景下，该行基于海光DCU+先进算力池化技术+算力管理平台方案，实现合合信息20+AI应用的技术路线适配与性能发挥。

依托该方案，合合信息已成功实现多品类 AI 应用的适配部署：不仅涵盖身份证、银行卡、护照、结婚证、房产证、户口本、驾驶证、行驶证、社保卡、永居证等个人证件识别，以及营业执照、开户许可证、组织机构代码证、税务登记证等企业证照识别，更包括图像切边增强、篡改检测等智能图像处理产品。这些技术成果深度融入银行开户、信贷风控、智能投顾等核心业务场景，通过全流程文档智能化处理，有效提升金融机构数字化基础设施效能。​

在算力资源管理层面，该方案既支持本地 GPU 虚拟化部署，更实现 AI 应用无需代码改造即可透明调用远程 GPU 资源，从而实现数据中心级的 GPU 资源池化管理与弹性分配，并结合热迁移等技术特性，显著提升业务连续性保障能力与 IT 运维管理效率。

针对银行IT资源集约化管理的要求，方案实现了国产算力和NVIDIA算力统一调度和灵活分配，多种框架和AI算法统一管理，从而实现国产化的平稳、逐步替代。

1、共池部署：海光DCU与NVIDIA GPU基于GPGPU架构协同应用，模型相互迁移。

2、资源细化：通过软件定义的方法实现异构算力池化，细粒度对上层框架模型进行资源分配。

3、统一平台：采用容器云平台响应应用需求，统一配置、集中监控，降低AI业务的管理监控难度。

目前，国产化替代已是大势所趋。经实测验证，合合信息AI产品在国产GPU上的运行效率比肩国际品牌，助力银行等金融机构缓解算力的性能焦虑。未来，合合信息将继续为更多企业提供了安全、高效、智能的AI解决方案，携手海光等生态合作伙伴共同推动技术创新应用与国产化生态建设。

由合合信息与海光联合编制的《2025智能文档技术与应用白皮书》2.0版本正式发布！

⭐新增章节“智能文档技术的国产化适配实践”

点击下载 最新版智能文档白皮书（含项目落地方案）https://www.textin.com/activity?tag=mkt-ty-2&btn=lqqy&code=mkt-ocr&from=jjfazh-xc