首先，建设多语种智能客服平台，支持语音机器人前置服务，可直接以纳税人母语进行咨询解答，覆盖中文、英文、德语、法语、葡萄牙语、西班牙语、阿拉伯语、俄语、日语、韩语等10种语言，并实现与人工坐席的无缝衔接。同时，建设多语种自然语言引擎与大模型翻译系统，基于中电金信自研语言模型，实现多语种语义理解、实时翻译与对话生成能力的全面升级，大幅提升语言识别准确率与多语种处理能力。其次，打造多语种坐席辅助机器人，

与此同时，知识资产沉淀（浦发银行6.1亿字知识库）、模型调用量（浦发银行超5亿次）、新质生产力释放（浦发银行300人年）、人工工时节约（华夏银行约147万小时）等价值量化指标的密集披露，本质上体现了股份制银行 “以技术换效益” 的鲜明导向——技术投入的指挥棒始终指向业务价值的快速验证与规模化变现。光大银行（5.00%）、中信银行（4.54%）、华夏银行（4.29%）、招商银行（4.31%）、浦发银

在计算平台领域，构建覆盖AI PC、边缘工作站、智算超节点的端边云协同体系，搭载麒麟操作系统原生智能体框架，实现数据本地化推理与全流程权限可控，为央企“AI+”专项行动落地提供全栈安全的解决方案。“智能软件工厂驱动软件生产技改场景”入选央企人工智能战略性高价值场景，以中电金信打造的中电源启·AI原生软件工厂一体化工具链为核心载体，针对单一企业分散建设模式下、AI研发缺少标准化工程载体的行业共性难题

在计算平台领域，构建覆盖AI PC、边缘工作站、智算超节点的端边云协同体系，搭载麒麟操作系统原生智能体框架，实现数据本地化推理与全流程权限可控，为央企“AI+”专项行动落地提供全栈安全的解决方案。“智能软件工厂驱动软件生产技改场景”入选央企人工智能战略性高价值场景，以中电金信打造的中电源启·AI原生软件工厂一体化工具链为核心载体，针对单一企业分散建设模式下、AI研发缺少标准化工程载体的行业共性难题

它基于“本体论”建模思想，可以智能地构建出一套准确、真实反映业务运营结构的“数字孪生”结构体，并应用于软件工程的需求分析、业务建模、应用架构设计、测试设计等多个工艺阶段，使得软件工程中的各种架构设计工作从高度依赖个体经验的手工作坊模式，向基于智能体协同的工业化、自动化新范式迈出了关键一步。某国有大行引入AI建模智能体绘制业务流程全貌、业务影响分析及测试范围分析，有效完善需求统筹机制，提高测试完整性

电话接通后，系统自动识别纳税人语种，无论是英语、德语、阿拉伯语还是日语，AI客服都能用对应语言流畅问答。它支持网站、App、微信、电话等多渠道接待客户，通过“大模型+小模型”融合技术，既保证回答稳定可靠，又能辅助人工灵活处理复杂问题，实现上下文理解与多轮对话。智能质检与洞察：自动分析客服沟通记录，从服务态度、流程合规、情绪表现等多维度打分，提取关键信息，助力企业发现服务短板、了解客户需求。设备故障

传统软件工厂解决“怎么做”的流程自动化问题，智能软件工厂解决“AI怎么正确地做”的问题，通过规格先行、上下文先行、验证先行、自进化，这正是AI时代金融科技的必修课。但在2026年的金融业，行业真正的焦虑早已不是“AI能不能写代码”，而是另一个更尖锐的问题：当AI Agent以百倍速度复制错误模式，谁来阻止失控？6月27日，2026金融行业科技交流大会期间，由《中国金融电脑》杂志社联合中电金信主办的

对于绝大多数业务人员、财务分析师、运营专员，甚至金融从业者来说，Excel是每天离不开的“第一现场”。然而，一旦涉及深度统计分析、机器学习建模、自动化报告生成，就不得不求助程序员、学习复杂的公式和脚本，或者在高昂的专业工具（SAS/SPSS）面前望而却步。对比市面上的主流Excel AI助手以及仍在广泛使用的传统数据分析方式，会发现一个共同的特征：它们要么依赖云端服务且无法适配信创环境，要么在统计

从“花数小时做SQL+分析+写报告”到“几轮对话完成策略优化”，这不仅是效率的提升，更是工作范式从的重构：分析人员从取数、制表的重复劳动中解放，聚焦于策略判断、业务创新和决策审核，人的价值从“执行层”跃升为“决策层”，这正是 AI 赋能金融企业的核心意义。未来，中电金信将持续深耕金融、能源、制造等关键行业，基于源启·智能决策操作系统沉淀更多行业专属本体模型与决策场景，推动企业AI从“试点探索”走向

在金融核心系统升级与数智化转型领域，中电金信同样积累了丰富的落地经验：华润银行“国内首个央企金融基础设施信创平台”基于“源启”构建全栈信创金融交易云，同步重构核心业务系统、供应链金融平台、手机银行，自上线以来系统运行稳定可靠；6月17日下午，在本届金融展“金融数据流通发展：构建金融数据要素价值释放”分论坛上，中电金信副总经理、研究院副院长、金融第二板块总经理杜啸争将发表题为《数智新范式——构建以“