AI大模型驱动下城商行智能运维体系研究
文 / 山东省城市商业银行合作联盟有限公司 许健
随着金融数字化转型的纵深推进，山东省城市商业银行合作联盟有限公司（以下简称商行联盟）作为聚合区域城商行科技资源、赋能中小城商行科技发展的核心载体，其运维体系面临着集群化架构复杂、运维数据爆发式增长、故障处置时效严苛、监管合规要求提升等多重挑战。传统人工运维与自动化运维模式已难以适配商行联盟多机构、多系统、多场景的协同运维需求，亟需通过前沿技术实现运维模式的迭代升级。本文结合商行联盟的实践经验，分析当前城商行运维体系的痛点与短板，对智能运维体系构建进行了全新技术路径研究，阐述通过AI大模型技术构建适配城商行场景的“数据—模型—应用—运维”全链路智能运维体系。
城商行运维体系现状及痛点分析
当前，我国城商行群体正加速推进数字化转型，各类业务系统从传统单体架构向云原生、微服务、分布式架构演进，支付结算、客户服务、风险管理等核心业务对IT系统的稳定性、连续性、安全性提出了更高要求。城商行运维体系普遍面临“规模大、复杂度高、资源散、能力弱”的现状，具体痛点可归纳为以下四个方面，也是AI大模型赋能智能运维的核心切入点。
1.运维数据碎片化，价值挖掘能力不足。城商行的运维数据来源分散，涵盖服务器性能数据、网络流量数据、应用日志数据、告警数据、运维工单数据等多种类型，分别存储于不同的运维工具与系统中，形成“数据孤岛”。各类数据格式混杂，日志数据多为非结构化文本，性能数据为结构化指标，告警数据存在格式不统一、冗余重复等问题，日均产生的TB级数据难以实现统一清洗、整合与分析。传统运维模式下，运维人员仅能通过人工筛选、简单统计的方式使用少量结构化数据，无法挖掘非结构化数据中隐藏的故障隐患、性能瓶颈与安全风险，数据价值难以发挥。
2.故障处置被动滞后，根因定位效率低下。城商行的运维模式仍以“被动响应”为主，即故障发生后，运维人员通过用户投诉、系统告警等方式获知故障信息，再开展排查处置工作。由于银行运维范围广、系统复杂度高，单一故障可能引发连锁反应，产生大量冗余告警，运维人员难以快速区分核心告警与次要告警，无法快速定位故障根因。同时，故障排查依赖运维人员的经验积累，不同银行的运维人员技术能力不均衡，面对跨系统、跨区域的复杂故障，往往需要多部门、多人员协同排查，排查周期长、效率低，难以满足核心业务“零中断、低时延”的运维要求。
3.运维成本高企，智能化水平难以提升。城商行的科技投入有限，运维团队规模较小，面对日益复杂的IT架构与运维需求，只能通过增加运维人员、采购各类运维工具的方式提升运维能力，导致运维人力成本、工具采购成本逐年攀升。传统自动化运维工具存在场景化局限，不同运维场景需要采购不同的工具，工具之间无法实现协同联动，不仅增加了运维成本，还提升了运维复杂度。此外，运维人员的培训成本较高，AI、大数据等前沿技术的普及度不足，导致银行的智能运维水平难以快速提升，无法实现运维模式的根本性转型。
4.监管合规要求提升，运维追溯能力不足。金融监管部门对城商行的IT运维合规性要求日益严苛，明确要求运维工作实现“可监测、可追溯、可审计”，确保业务系统的稳定性与数据安全性。当前银行的运维体系中，运维日志、故障处置记录、工单流转记录等缺乏统一的归档与管理，无法实现全流程追溯，当出现监管检查时，难以快速提供完整的运维合规证明材料。同时，运维风险的预判能力不足，无法提前识别合规风险点，难以满足监管部门“主动防控、源头管控”的要求。
AI大模型赋能城商行智能运维的核心逻辑与优势
AI大模型（尤其是大语言模型LLM、多模态大模型）凭借其强大的自然语言理解（NLU）、自主推理决策、多模态数据融合、工具调用与迁移学习能力，能够有效解决城商行运维体系的上述痛点，实现运维数据的深度挖掘、故障的快速处置、运维资源的高效整合与运维成本的精准管控。其核心融合逻辑是“以数据为基础、以模型为核心、以应用为导向、以运维为保障”，构建“数据输入—模型处理—智能输出—应用落地—持续优化”的全链路智能运维闭环。
1.核心融合逻辑。一是数据层：整合银行的各类运维数据，通过数据清洗、标准化、结构化处理，构建统一的运维数据湖，为AI大模型提供高质量的数据支撑；同时引入数据标签注入、向量化处理等技术，提升数据的可利用性。二是模型层：基于开源大模型（如DeepSeek、Qwen等）进行微调优化，结合城商行的运维场景与业务特点，训练适配银行运维需求的专属智能运维大模型，具备运维日志分析、故障根因定位、告警压缩、运维工单自动生成、自然语言交互等核心能力；同时集成LLMOps能力，实现模型的持续迭代与高效管理。三是应用层：基于AI大模型，构建故障智能处置、运维数据智能分析、协同运维管理、合规自动审计等核心应用模块，覆盖银行运维的全场景，实现运维工作的智能化、自动化与协同化；同时通过工作流编排，将模型能力与运维工具有机结合，实现运维流程的自动化落地。四是运维层：建立LLMOps运维体系，实现大模型的部署、监控、迭代与优化，确保模型的稳定性与可用性；同时构建运维人员与模型的协同机制，提升运维人员的工作效率，实现“人机协同”的智能运维模式。
2.AI大模型赋能智能运维的核心优势。一是打破数据孤岛，挖掘数据价值：AI大模型能够实现多模态运维数据的融合分析，无需人工干预即可完成非结构化日志、结构化性能数据、告警数据的统一处理与深度挖掘，发现数据中隐藏的故障隐患与性能瓶颈，让“数据说话”，充分发挥运维数据的价值。二是实现故障主动预防与快速处置：AI大模型通过对运维数据的实时监测与分析，能够提前识别故障隐患，发出预警信息，实现故障的主动预防；当故障发生时，能够快速压缩冗余告警、定位故障根因，并自动生成处置方案，甚至联动运维工具实现故障的自动处置，将故障处置时间从数小时压缩至分钟级别，大幅提升故障处置效率。三是提升运维协同效率，整合运维资源：AI大模型构建的统一协同运维平台，能够打破银行内部运维壁垒，实现运维数据、运维工具、运维知识库的共享，标准化运维流程，明确协同职责，降低沟通成本，提升运维协同效率；同时通过模型迁移学习，将优质运维经验快速复用，提升银行整体运维水平。四是降低运维成本，实现精准管控 ：AI大模型能够替代大量重复性的人工运维工作（如日志分析、告警排查、工单处理等），减少运维人员的工作量，降低人力成本；同时通过对运维资源的智能调度与优化，减少运维工具的冗余采购，实现运维成本的精准管控。五是适配监管合规要求，强化追溯能力：AI大模型能够自动记录运维全流程数据（日志分析记录、故障处置记录、工单流转记录等），实现运维工作的全流程追溯；同时能够自动识别合规风险点，生成合规审计报表，快速响应监管检查需求，提升运维合规水平。
AI大模型驱动下城商行智能运维体系构建研究
基于上述融合逻辑与优势，构建“1个底座、1个核心、4大应用、1套保障”的AI大模型驱动型智能运维体系，即“统一运维数据底座+专属智能运维大模型+四大核心应用模块+LLMOps保障体系”，实现银行运维全场景的智能化升级。1.构建统一运维数据底座，夯实智能运维基础。统一运维数据底座是AI大模型赋能智能运维的核心基础，主要实现运维数据的“汇、清、标、存、管”全流程处理，打破数据孤岛，为模型训练与应用落地提供高质量的数据支撑。
多源数据汇聚：通过采集器Agent灵活部署在服务器、Pod、虚拟化宿主机、中间件及数据库等多种运行环境中，全面采集银行各类运维数据，涵盖服务器性能数据（CPU、内存、磁盘、网络）、应用日志数据（Tomcat、Nginx、核心业务系统日志）、网络流量数据（带宽、时延、丢包率）、告警数据、运维工单数据、安全日志数据等，采集频率可根据数据类型灵活配置（10s-5min）；同时支持API接口调用，实现与现有运维工具（如Zabbix、Prometheus、ELK）的数据对接，确保数据汇聚的全面性与实时性。
数据清洗与标准化：搭建数据清洗引擎，针对不同类型的数据采用差异化的清洗策略。如：对非结构化日志数据，通过自然语言处理（NLP）技术进行分词、去停用词、实体识别，将其转化为结构化数据；对结构化性能数据，进行缺失值填充、异常值剔除、数据归一化处理；对告警数据，进行冗余告警合并、告警级别标准化、告警信息规范化处理，确保数据的准确性与一致性。同时建立数据标准化规范，统一数据格式、编码规则与指标定义，实现银行运维数据的标准化统一。
数据标签与向量化：引入数据标签体系，为清洗后的运维数据添加多维度标签（如系统标签、业务标签、故障标签、时间标签），便于数据的快速检索与分类利用；同时采用Embedding模型对非结构化数据（如日志、工单）进行向量化处理，将文本数据转化为可用于模型训练的向量数据，提升数据的可利用性。
数据存储与管理：采用“分布式文件存储+时序数据库+图数据库”的混合存储架构，分布式文件存储（如HDFS）用于存储海量非结构化日志数据与历史数据，时序数据库（如InfluxDB）用于存储结构化性能数据与告警数据，图数据库（如Neo4j）用于存储运维拓扑关系数据与故障关联数据；同时建立数据生命周期管理机制，根据数据重要性与使用频率，实现数据的分级存储、自动归档与清理，降低存储成本。
2.训练银行专属智能运维大模型，打造核心驱动能力。基于统一运维数据底座，结合银行的运维场景与业务特点，采用“开源大模型微调+场景化训练”的方式，训练银行专属智能运维大模型，避免“大模型过拟合”“场景适配性差”等问题，确保模型能够精准适配运维需求，核心实现步骤如下。
模型选型与适配：结合运维场景（日志分析、故障定位、告警压缩、自然语言交互）与科技投入预算，选型适配金融场景的开源大模型（如DeepSeek-R1、Qwen3、Llama3）作为基础模型，此类模型具备较强的自然语言理解与推理决策能力，且支持工具调用，能够快速适配运维场景。同时对基础模型进行轻量化改造，删减与运维场景无关的模型参数，提升模型的部署效率与响应速度。
场景化数据标注与训练：基于统一运维数据底座中的标准化数据，筛选银行运维场景中的典型数据（如各类故障日志、告警数据、运维工单、故障处置案例），组织运维专家与数据标注人员进行场景化数据标注，标注内容包括故障类型、根因标签、处置方案、告警级别等，构建银行专属的智能运维训练数据集；采用LoRA（低秩适配）微调技术，将标注数据输入基础模型进行微调训练，重点优化模型在日志分析、故障根因定位、告警压缩等核心场景的能力，确保模型能够精准识别银行运维场景中的各类问题。
模型能力集成与优化：为模型集成工具调用（ToolCall）能力，实现模型与现有运维工具（如Zabbix、Prometheus、Ansible、ELK）的联动，让模型能够自动调用运维工具完成数据采集、故障处置、参数调整等操作；集成RAG（检索增强生成）技术，构建银行专属的运维知识库（涵盖运维手册、故障处置案例、优质运维经验、监管合规要求），将知识库与模型联动，提升模型的推理决策能力与答案准确性，实现“模型推理+知识检索”的双重支撑；建立模型评估体系，通过准确率、召回率、响应时间、故障处置成功率等核心指标，对模型进行持续评估与优化，定期将新的运维数据与故障案例输入模型进行增量训练，确保模型能力的持续提升。
模型部署与交付：采用“容器化部署+集群化管理”的方式，将微调优化后的专属大模型部署在私有云平台，通过Kubernetes实现模型集群的统一管理、弹性伸缩与负载均衡，确保模型的稳定性与高可用性；同时提供标准化的模型调用API接口，方便各研发部门快速接入模型能力，实现智能运维应用的快速落地。
3.搭建四大核心应用模块，覆盖运维全场景。基于银行专属智能运维大模型与统一运维数据底座，搭建故障智能处置、运维数据智能分析、协同运维管理、合规自动审计四大核心应用模块，覆盖银行运维的全场景，实现运维工作的智能化、自动化与协同化，各模块相互联动、协同发力，构建完整的智能运维应用体系。
（1）故障智能处置模块。该模块是智能运维体系的核心应用，基于AI大模型的故障根因定位、告警压缩与工具调用能力，实现故障“预警—发现—定位—处置—复盘”的全流程自动化闭环，具体功能如下。一是故障主动预警：模型实时监测统一运维数据底座中的各类运维数据（性能指标、日志数据、网络数据），通过对比历史基线、分析数据趋势，提前识别故障隐患（如服务器CPU利用率异常升高、网络时延增大、应用日志出现错误信息），自动发出预警信息，并标注预警级别、潜在故障类型与影响范围，推送至相关运维人员，实现故障的主动预防。二是告警智能压缩与分级：模型接收各类运维工具的告警信息，通过语义分析与关联分析，合并冗余告警、剔除无效告警，将大量分散的告警压缩为核心告警，并根据告警的影响范围、紧急程度、业务重要性，自动对告警进行分级（P1-P4），优先推送P1、P2级核心告警（如核心交易系统故障、大面积网络中断），减少运维人员的告警干扰，提升告警处理效率。三是故障根因快速定位：当故障发生时，模型自动采集故障相关的各类数据（日志、性能、网络、告警），通过多模态数据融合分析与推理决策，快速定位故障根因（如“核心交易系统响应缓慢的根因是数据库索引失效”“网络中断的根因是某区域链路故障”），并生成可视化的故障根因分析报告，标注故障传播路径与影响范围，无需运维人员人工逐层排查。同时支持自然语言交互，运维人员可通过提问（如“某IP访问异常的原因是什么”），模型自动关联相关数据，快速给出根因分析结果，实现从“现象描述”到“根因定位”的直接映射。四是故障自动处置与协同：对于常见的、标准化的故障（如服务器重启、服务重启、配置参数调整），模型自动调用Ansible、Jenkins等运维工具，执行预设的处置脚本，实现故障的自动处置，处置完成后自动验证故障是否解决；对于复杂的、非标准化的故障，模型自动生成详细的处置方案，推送至相关运维人员，明确处置步骤、责任分工与协同流程，实现故障协同处置，同时记录处置全过程，便于后续复盘优化。
（2）运维数据智能分析模块。该模块基于AI大模型与统一运维数据底座，实现运维数据的深度挖掘与智能分析，为运维决策提供数据支撑，具体功能如下。一是运维数据全景分析：自动分析银行的运维数据，生成可视化的运维数据报表（如服务器性能报表、网络流量报表、故障统计报表、告警统计报表），直观展示运维现状与存在的问题，支持按时间、系统类型、故障类型等多维度筛选与查询。二是性能瓶颈智能诊断：模型通过分析服务器、网络、应用、数据库的性能数据，自动识别性能瓶颈（如CPU利用率过高、内存泄漏、磁盘I/O繁忙、网络带宽不足），并给出针对性的优化建议（如“优化数据库查询语句”“增加服务器内存”“调整网络带宽分配”），助力运维人员提前优化系统性能，提升系统稳定性。三是运维趋势预测：基于历史运维数据，通过AI大模型的时序预测能力，预测未来一段时间内的运维趋势（如故障发生趋势、性能变化趋势、告警数量趋势），为运维资源调度、运维计划制定提供数据支撑，实现运维工作的精细化管理。四是运维经验沉淀与复用：自动分析运维工单、故障处置案例等数据，挖掘优质运维经验与处置方法，将其沉淀至运维知识库，同时通过模型推荐给运维人员，实现运维经验的快速复用，提升银行整体运维水平。
（3）协同运维管理模块。该模块基于AI大模型，构建银行科技部门之间的协同运维平台，打破运维壁垒，实现运维资源的高效共享与协同处置，具体功能如下。一是统一运维门户：为银行提供统一的协同运维门户，实现运维数据、运维工具、运维工单、运维知识库的集中展示与统一访问，运维人员无需切换多个系统，即可完成各类运维操作。二是协同工单管理：实现运维工单的统一创建、分配、流转、处置与归档，当出现跨部门、跨区域的故障时，运维人员可创建协同工单，自动分配至相关责任人，实时跟踪工单流转进度，确保信息传递及时、职责划分清晰，提升协同处置效率。三是运维资源共享：搭建银行运维资源共享平台，实现运维工具、技术人员、运维知识库、训练数据集的共享，城商行可根据自身需求，调用共享运维工具、咨询技术专家、检索运维知识库，减少重复投入，提升运维资源利用率。四是运维标准化管理：基于银行的运维场景与业务特点，结合各银行的优质运维经验，通过AI大模型梳理并生成标准化的运维流程、运维规范与处置手册，统一运维标准，确保各条线的运维工作规范、高效，提升整体运维质量。
（4）合规自动审计模块。该模块基于AI大模型与运维数据底座，实现运维合规工作的自动化、智能化，满足金融监管要求，具体功能如下。一是合规风险自动识别：模型结合金融监管法规（如《商业银行信息科技风险管理指引》《金融数据安全 数据安全分级指南》）与银行的运维合规要求，自动监测运维全流程数据，识别合规风险点（如运维日志未归档、故障处置记录不完整、权限分配不合理），发出合规预警，并给出整改建议。二是合规自动审计：自动采集运维全流程数据（日志分析记录、故障处置记录、工单流转记录、权限变更记录等），按照监管要求与审计标准，自动生成合规审计报表（如月度合规报表、季度合规报表、年度合规报表），涵盖合规检查要点、风险处置情况、整改落实情况等内容，无需人工手动编制，提升合规审计效率。三是运维全流程追溯：实现运维工作的全流程追溯，所有运维操作、故障处置、数据变更均有详细记录，可根据监管要求快速查询、导出相关记录，确保合规审计的可追溯性；同时建立合规档案管理机制，对合规审计报表、整改记录等资料进行统一归档，便于后续监管检查与复盘。
4.建立LLMOps保障体系，确保体系稳定运行。为确保AI大模型驱动型智能运维体系的稳定运行、持续优化与高效落地，建立完善的LLMOps保障体系，涵盖模型运维、系统运维、安全运维、人员培训四个方面，实现“模型—系统—人员—安全”的全方位保障。
模型运维：搭建模型运维平台，实现大模型的部署、监控、迭代、优化与版本管理，实时监测模型的运行状态、响应时间、调用频率、准确率等指标，及时发现并解决模型运行过程中的问题；建立模型迭代机制，定期将新的运维数据、故障案例输入模型进行增量训练，优化模型参数，提升模型能力；建立模型版本管理机制，对不同版本的模型进行统一管理，支持版本回滚，确保模型的稳定性与可用性。
系统运维：对统一运维数据底座、四大核心应用模块、模型部署集群等进行全面运维，建立系统监控机制，实时监测系统的运行状态、资源占用情况、数据传输情况，及时发现并解决系统故障；采用分布式架构与弹性伸缩技术，确保系统能够应对运维数据的爆发式增长与运维需求的快速变化；建立系统备份与恢复机制，定期对系统数据、模型参数、应用程序进行备份，确保系统故障时能够快速恢复，避免数据丢失与业务中断。
安全运维：构建全方位的安全运维体系，实现数据安全、模型安全、系统安全的全面防护；对运维数据进行加密存储与传输，建立访问控制与权限管理机制，确保数据的安全性与保密性；对大模型进行安全防护，防范模型投毒、模型窃取、模型对抗等安全风险，确保模型的安全性与可靠性；对系统进行安全加固，定期开展安全扫描与渗透测试，及时发现并修复安全漏洞，防范网络攻击、病毒入侵等安全风险，确保智能运维体系的安全稳定运行。
人员培训：建立完善的人员培训体系，针对运维人员、技术人员，开展AI大模型、智能运维体系、运维工具的专项培训，提升相关人员的技术能力与操作水平；定期组织技术交流与经验分享会，邀请行业专家、模型研发人员、优秀运维人员分享经验，促进银行内部技术能力的提升；建立人员考核机制，对运维人员的智能运维操作能力、故障处置能力进行考核，激励运维人员主动学习前沿技术，提升工作效率。
总结
AI大模型驱动的智能运维体系，是城商行应对运维困境、实现数字化转型的有效路径，其核心价值在于“以数据为基础、以模型为核心、以应用为导向”，打破了传统运维的技术瓶颈，实现了运维数据的深度挖掘、故障的快速处置、运维资源的高效整合与运维成本的精准管控，推动了城商行运维模式从“智能运维”向“自主运维”转型，为中小城商行的高质量发展提供更加强有力的IT支撑。
（此文刊发于《金融电子化》2026年8月下半月刊）
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