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过程可能包括以下步骤：
1获取外挂软件?：通过添加客服微信或访问特定网站下载软件。
2启用手机权限?：在手机设置中开启辅助功能权限，允许软件监控游戏操作 。
3配置消息提醒?：在软件设置中开启新消息提醒和连接软件选项 ，确保后台持续运行 。
4调整微信群设置?：关闭相关群聊的“消息免打扰 ”功能 ，以触发底层接口。
5保持运行环境?：确保手机屏幕常亮且软件后台持续连接。
操作非常简单，对于新手玩家也可以完美运行该软件 ，它兼容的棋牌游戏内容非常多 ，喜欢的朋友加QQ群师傅教你操作，而且能完美绕过平台检测 ，不会导致封号
作者 |陈长亮 中信百信银行信息技术部总经理
文章 |《中国金融》2026年第2期
《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出 ，“推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合” 。在AI发展从模型时代迈向智能体应用爆发的关键阶段，作为中国银行业创新与数字化发展的试验田 ，中信百信银行提出AI原生银行的战略目标 ，全面拥抱AI，创造新产能 。
智能化正成为银行的新基建
在全球数字经济演进过程中 ，智能化不再只是技术升级 ，而是跨产业的“新基建 ”。制造业正以工业互联网为基础，构建智能工厂；能源行业以智能电网为底座，实现能源调度优化；互联网平台则以AI算法为驱动 ，构建智慧推荐和智能运营体系 。无论产业类型如何不同 ，智能化都正在取代传统IT系统，成为生产与服务的底层运行条件——如同电网 、通信网络一样 ，不可或缺 。
银行业的智能化基础设施建设同样面临必然性与特殊性。与制造业的“物理生产 ”不同 ，数据与资金流是银行业主要的生产要素，其对这类资源的敏感性 、安全性与实时性要求更高 。与其他产业相比 ，金融业的智能化基建不仅是算力、算法、数据接口的简单叠加 ，更是一个技术 、制度 、安全高度耦合的系统性工程 。
在银行数字化转型的宏大进程中，IT系统正经历着数字化、智能化 、AI原生的持续演进。IT系统从信息化迈向数字化 ，实现了数据驱动的业务洞察；从数字化迈向智能化 ，借助大语言模型让自然语言成为统一的人机交互方式，显著降低协同与维护成本；从智能化走向AI原生 ，在系统设计之初深度融入AI ，以AI为核心驱动业务 、数据与服务的全域协作，全面释放科技生产力 。
智能化在银行中的角色已经从“单点技术改造”转变为“全行基础能力底座 ”，它支撑了前台的智能服务（如语言交互客服、个性化理财推荐） 、中台的风险控制与产品定制 、后台的运营自动化与资源调度 。更重要的是 ，它为银行组织结构带来了“生产关系 ”的重构 ，即传统基于员工的生产单元将演化成“人+AI”的超级个体团队。相较于在现有业务中“零散+AI ”的模式，AI原生是在已具备大模型能力的基础上 ，以如何发挥AI生产力为出发点 ，重新审视和制定IT战略 。它并非局限于寻找AI适用的场景，而是以AI为核心 ，对现有产品研发、渠道应用 、系统架构 、业务流程乃至工作模式进行“AI+ ”的整体重构 ，从源头嵌入AI技术，使AI成为金融业务与技术发展的底层驱动力 。
AI原生银行的三大特征
在AI浪潮的大航海时代 ，中信百信银行以技术底座为基础 ，以场景重构为目标，以治理安全为保障 ，共同构成AI原生银行的完整蓝图。
AI原生技术底座：算力、数据 、模型的一体化协同架构。技术底座是AI原生银行的“数字龙骨” ，并非传统IT架构的“AI补丁 ”，其从底层设计开始围绕AI全生命周期构建协同体系 。在算力层面，中信百信银行将打造弹性分布式智能算力池 ，融合GPU（图形处理器）/CPU（中央处理器）异构计算资源 ，通过云原生弹性调度能力，实现算力按需分配 、成本动态优化 。在数据层面 ，构建AI原生数据中台 ，打破传统的数据分层架构，以数据湖为基础 ，以关键指标定义为锚点 ，以AI理解为目标，实现离散数据的统一理解。在模型层面 ，搭建全栈式模型工程化平台 ，覆盖“模型部署—微调迭代—场景应用—退役 ”全流程，支持从传统机器学习到大语言模型、多模态模型的统一管理 ，让模型像插件一样灵活地嵌入各类业务场景 ，实现技术与业务的无界协同 。
业务场景AI原生重构：从“流程驱动”到“智能驱动 ”的价值跃迁 。AI原生的核心不是“用AI优化流程 ”，而是“以AI重构业务逻辑”，让智能决策贯穿于金融服务的每一个环节。在零售金融领域 ，从客户触达开始就使用AI重塑交互 。大模型通过客户画像精准识别潜在需求 ，自动匹配信贷产品、理财组合，甚至基于客户行为实时调整服务话术；开户 、风控等核心流程不再是固定步骤的线性执行 ，而是由AI实时分析身份核验数据 、交易行为数据、外部征信数据 ，动态生成个性化审核流程，实现“懂你的服务” 。在产业金融领域 ，基于供应链数据 、产业图谱大模型 ，自动识别核心企业上下游的融资需求，智能评估交易真实性与风险等级 ，实现普惠金融服务精准触达。在运营管理领域 ，智能客服智能体承接了90%以上的咨询需求，AI数字员工处理票据审核 、账务核对等重复性工作 ，异常交易监测模型实时识别风险点 ，让银行从被动响应需求转变成主动预判、智能服务的生态型机构 。
AI治理与安全原生内嵌：可信智能筑牢金融底线 。风险管理是金融机构的核心竞争力，AI原生银行必须将可信 、合规 、安全作为AI能力的前提。中信百信银行将构建AI原生治理体系，把合规要求、风险阈值等嵌入智能体设计之初 。在研发层面 ，实现对提示词注入 、知识权限滥用和模型窃取等问题的事中监测 。在数据安全层面 ，采用可信空间技术，实现数据价值合规利用。在风险控制层面 ，搭建AI行为监测模型 ，对模型思维链决策依据进行审计，以满足监管要求 ，并保障客户知情权。同时 ，实时监控AI决策的偏差与漂移，一旦出现如模型歧视 、风险漏判等异常行为 ，系统将自动触发预警并启动人工介入机制 。
中信百信银行的AI战略布局与实践
2023年初 ，中信百信银行围绕AI大模型应用开展跟踪研究和落地论证，已建立可为AI应用提供全生命周期管理的平台和服务体系 ，并且结合自身禀赋 ，面向AI原生发展规划，明确了AI发展路径 。
AI技术底座：智能算力平台与AI创作平台。中信百信银行已建设智能算力平台，在GPU资源使用方面突出集约高效、弹性敏捷 、成本可控三大特点 ，依托云原生架构 ，创新实现内外部GPU资源池化的统一调度 。对外按需对接公有云弹性算力，对内整合有限的本地GPU资源 ，形成轻资产 、高复用的混合算力供给模式 ，既避免重投入，又可保障关键场景的低延迟响应需求 。
超级助理：企业员工的能力“倍增器 ”。大模型驱动的超级助理本质上是企业员工的认知“倍增器 ”与执行“增强器” ，其通过“能力服务化—知识智能化—行动自动化 ”的路径落地 。首先 ，通过MCP（模型上下文协议）化改造将传统IT系统核心功能解耦为标准化能力单元，并上架至企业MCP市场 ，构建大模型可调用的“IT技能库 ” 。其次 ，融合MCP能力与大模型语义理解能力，打造智能搜索 ，实现自然语言驱动的跨源知识与服务精准获取。最后 ，可依托智能文档平台，支持文档理解、生成与流程嵌入（如报告自撰、条款比对），推动知识高效转化为可执行 、可追溯的业务生产力 ，实现人机协同的质效跃升 。
智能体：智能升级的新路径 。2025年 ，中信百信银行在官方微信小程序投产轻量级智能客服“灵犀”智能体，旨在解决传统客服响应慢 、自助率低、路径烦琐等痛点。其利用大模型增强小模型的方式 ，实现更高的意图识别和问答匹配度 。同时 ，集成问答 、质检和业务办理，实现客户感知 、分析和执行服务的智能闭环 ，用户只需“一句话 ” ，即可跳过GUI（图形用户界面）时代的多级跳转或语音等待，重塑高效直觉式交互体验 。
智能中枢：生产工具到生产力。智能体正加速从单点任务执行向多角色协同、跨系统联动的流程级自治演进。唯有深度嵌入并重构银行风控 、运营 、研发等核心业务流程 ，才能真正推动AI从辅助工具跃升为驱动价值创造、风险可控与敏捷响应的金融智能中枢 。以风控业务为例 ，针对传统模型依赖人工经验 、效率低 、复现难等瓶颈，中信百信银行于2025年推出了风控模型训练智能体 ，打造具备目标理解、方案设计 、代码生成与自主优化能力的“AI算法工程师 ” 。实测表明 ，其建模效率较初级人员提升了83%，模型KS值普遍更优，目前已规模化应用 ，实现了风控建模从“人力密集”向“智能驱动 ”的转型。
模型安全：构筑智能行为防线 。中信百信银行搭建了AI行为监测平台 ，监控AI智能体组装的全周期，实时审核并统计AI员工的输入与产出 。同时 ，基于大参数语言模型 ，以金融法律 、监管规定、行业标准、安全伦理为知识库，监控AI行为 ，对异常行为嵌入终止旁路接口 ，交由人工介入处理。
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