基于微前端架构的数字运营一点通平台

随着近年来资管行业快速发展和全民理财时代的到来，鹏华基金客户数由百万级发展为亿级、客户体验和理财业务差异化发展，需要对客户体验和理财服务进行改善升级，这对后台运营效率和风险管控能力提出了很大挑战。

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信息系统行锁等待的成因分析及应对策略

当前，在大型金融机构的信息化建设与管理中，各种金融业务系统频繁遭遇业务数据库的锁等待事件，其直接后果是造成金融机构业务失效或业务缓慢，在我们的研究中，按照问题的具体技术原因分析，这类业务源端（数据库端）产生的锁等待事件所造成的业务受损事件已可排在前一、二的位置。

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RPA在信托行业的应用与价值

2020年5月，为规范信托公司资金信托业务发展，中国银行保险监督管理委员会（以下简称“银保监会”）发布《信托公司资金信托管理暂行办法（征求意见稿）》（以下简称“资金信托新规”），这是第三部统领规范传统信托产品的监管文件。总体来看，资金信托新规对于信托公司的监管有张有弛，一方面对信托公司开展资金信托的全流程及操作细节提出了更高的规范要求，另一方面对部分业务放宽了监管限制、进一步满足了信托公司目前业务的实操需求。

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边缘智能技术赋能银行场景创新

5G万物互联时代，设备量和数据量爆发性增长，云游戏、全民直播、移动办公等创新场景不断涌现，以云计算为代表的数据集中处理的计算模式，已无法满足带宽密集型和时延敏感型业务的智能计算需求。边缘计算模式应运而生。边缘计算是一种分散式计算的新型计算模式，将计算任务部署到用户附近，实现数据快速处理和结果实时反馈，解决云计算模式中用户数据集中上传云中心处理存在的传输时延大、带宽成本高的问题。

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基于OASIS的生态化运维体系建设方法研究

IT运维是数字化世界持续良性运转的基石，在企业数字化转型越来越迫切的背景下。传统的IT运维模式已经不能适应在新形势下业务快速迭代发展的需求。有鉴于此，本文提出了一套能对运维进行统一描述的 OASIS模型，以及基于该模型的生态化运维（OASEopS）方法，形成了一种与数字化转型相适配的运维理念。

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智能运营机器人赋能银行运营管理

随着银行业人力成本的不断攀升，银行在运营管理中对降本增效的诉求日益强烈。特别是在业务量大、操作一致、重复度高、数据格式固定、规则标准明确、耗时长、处理过程枯燥的领域，更需要将有限的人力资源投入到需要高度的判断力、想象力、交涉力、验证力、协调力和附加值更高的工作中去。流程自动化机器人（RPA，Robotic Process Automation）的出现，为解决银行业该类问题提供了新的技术解决方案。RPA具有效率高、成本低、速度快、质量好、态度优的特性，同时可结合人工智能技术，打造智能运营机器人，实现业务流程自动化、智能化的处理，有效提高运营效率、提升精细化管理水平，进一步促进银行业数字化转型。

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EPC模式在数据中心工程建设中的应用

数据中心是融合了建筑学、信息技术和现代管理等学科的综合工程，与普通民用或商业建筑相比具有安装工程复杂、专业设备多等特点，同时作为IT系统的承载基础，还具有系统的高可用性及不可中断性，并面临技术快速更新等挑战。这些特点对数据中心建设提出了更高要求，在我国“新基建”全面提速，数据中心发展进入新阶段的背景下，如何以科学的管理方法，快速建成高质量的数据中心便成为项目业主普遍关心的问题。

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WEB系统多中心建设的探索与实践

近年来，面对日趋激烈的国内外市场竞争，中国银联持续加快向科技型、创新型企业转型发展的步伐，一方面不断加大在“大、智、移、云”等方向的研发投入力度；另一方面不断完善核心系统基础能力建设，全面提升银联受理网络的服务水平。在这个背景下，一系列重点系统先后完成了两地三中心的建设。本文介绍了中国银联在推动WEB系统多中心建设过程中的探索和实践经验，希望能够对大家推动WEB系统多中心建设有一定的参考和借鉴作用。

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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。