在上云的道路上,金融行业一直是引领者。近几年在金融科技(Fintech)潮流的推动下,金融行业加快上云的步伐。根据中国信息通信研究院发布的《金融行业云计算技术调查报告(2018)》,四成金融机构已经开始使用云计算技术,大部分机构有上云计划。其中有些重点场景是云落地的热点。
中国信息通信研究院云大所云计算部主任栗蔚认为,金融行业上云有如下四个重点场景:互联网金融类和辅助类系统上云;智能分析类业务上云;软件开发类上云;多云的统一管理。
她认为,经过多年的发展,云计算已经关注某个环节的具体实现,转变为更关注场景化能力的提升和方案。这就对服务商提出了更高要求,它们要能够帮助客户化繁为简,帮助客户把场景化的需求落实到具体的云架构、落实到中间的开发平台、智能化的平台等。
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尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。