与此同时，城商行和省级农信社正积极推进数据安全能力的提升，显示出稳步发展的良好态势，小规模的农信社和农商行也在全力夯实基础安全建设，打下坚实的基础。金融行业作为数据密集型行业，对数据的依赖日益加深，但数据价值的提升也带来了严峻的数据安全挑战。面对频繁的网络攻击、数据泄露事件以及日益严格的监管法规，金融机构在追求数据价值创造的同时，愈加重视数据安全问题，并积极加大在此领域的投入。通过中电金信的实践经

针对当前金融数据领域存在的重复建设、评估标准不统一、复合型人才短缺等痛点，中电金信倡议设立“数据质量联盟”，构建沙盒创新机制，推行“业务专家×数据工程师×合规官”的π型人才培养模式，希望与产业链各方携手构建协同、高效、安全的金融数据新生态，加速推动大模型从“通用”走向“专用”，实现生成式AI在金融行业的深度融合与规模化落地。并需要融合已有数字化成果，建设数智融合的基础设施。此外，实现过程需体系化，

MCP通过标准化、安全且灵活的方式，实现大语言模型与外部工具、API及数据源的高效交互，让不同智能体、工具、服务器之间能基于统一规则传递指令、数据和上下文，无需为每个工具单独开发适配逻辑，犹如AI大模型的“通用接口”，自推出以来迅速风靡。此外，MCP的tool、prompt和resource所有组件元数据都由MCP网关控制面统一管理，支持新增、删除、修改和查询，从而具备完整的组件元数据快速注册和热

MCP通过标准化、安全且灵活的方式，实现大语言模型与外部工具、API及数据源的高效交互，让不同智能体、工具、服务器之间能基于统一规则传递指令、数据和上下文，无需为每个工具单独开发适配逻辑，犹如AI大模型的“通用接口”，自推出以来迅速风靡。此外，MCP的tool、prompt和resource所有组件元数据都由MCP网关控制面统一管理，支持新增、删除、修改和查询，从而具备完整的组件元数据快速注册和热

针对上述挑战，中电金信依托深厚的数字科技实力底蕴，持续加大能源低碳领域解决方案研发投入，重点布局“AI+能碳治理”“AI+虚拟电厂”等前沿技术研究，推出“能碳虚拟电厂数智化平台”，以数据驱动实现能碳管理的全面升级，为园区提供覆盖监测、分析、优化与运营的全链条服务。尽管政策红利持续释放，当前园区在推进“双碳”的过程中仍普遍面临诸多痛点：能碳数据孤岛严重、管理手段粗放、分布式资源缺乏协同、碳排放核算不

其中，与中电金信联合打造的四川农担大数据智能风控平台，通过运用大数据、人工智能等信息科技手段，增强涉农业务风险防控能力，实现信贷投放和风险防控两手抓，同时为“三农”大数据线上化、智能化提供高效平台服务，提高金融服务乡村振兴的可持续性。针对农村居民信息来源匮乏，导致金融可得性差，风险分析识别难的问题，研究数理统计和机器学习中的预测、聚类和风险计量等关键技术，建立村集体、农企、农户、农民的风险评级、额

四川农信分布式核心设计及验证项目中，中电金信充分发挥了自身在金融业全栈信息技术适配、核心应用主机下移、银行分布式核心系统、技术/业务组件和低代码开发平台以及落地实施的深厚经验与实践，为四川农信提供先进的分布式核心系统的技术架构自主安全的能力体系设计、概要设计、专题设计，制定开发标准及实施工艺，完成关键场景的原型验证。为构建稳定高效的核心业务系统，满足分布式核心在高可靠、高并发、账务强一致性等方面的

会议期间，中电金信AI测试专家刘沛分享了当前AI测试在金融行业应用的关键难题与创新实践。面向AI测试领域，中电金信依托源启·数字构建平台打造了“源启AI Agent测试机器人”，该产品基于金融测试专家知识库与测试智能体技术，深度融合Qwen3大模型，实现从需求解析、案例生成到缺陷复测的全流程智能化。随着大模型技术的持续迭代，软件测试行业将迎来更深刻的“AI革命”，中电金信愿与行业各方携手合作，共同

会议期间，中电金信AI测试专家刘沛分享了当前AI测试在金融行业应用的关键难题与创新实践。面向AI测试领域，中电金信依托源启·数字构建平台打造了“源启AI Agent测试机器人”，该产品基于金融测试专家知识库与测试智能体技术，深度融合Qwen3大模型，实现从需求解析、案例生成到缺陷复测的全流程智能化。随着大模型技术的持续迭代，软件测试行业将迎来更深刻的“AI革命”，中电金信愿与行业各方携手合作，共同

会议期间，中电金信AI测试专家刘沛分享了当前AI测试在金融行业应用的关键难题与创新实践。面向AI测试领域，中电金信依托源启·数字构建平台打造了“源启AI Agent测试机器人”，该产品基于金融测试专家知识库与测试智能体技术，深度融合Qwen3大模型，实现从需求解析、案例生成到缺陷复测的全流程智能化。随着大模型技术的持续迭代，软件测试行业将迎来更深刻的“AI革命”，中电金信愿与行业各方携手合作，共同