一、解决方案简介

以金融业务运行过程中产生的真实网络通信数据为分析基础，通过AI辅助理解网络行为、业务交互过程和异常特征，结合科来协议分析与网络性能分析能力，为技术人员提供自然语言交互、智能数据分析、异常解释、问题定位建议和分析结论总结等能力。

“科来智析——金融业务AI智能分析解决方案”是科来面向金融行业关键业务运行保障场景推出的智能分析解决方案。方案融合全流量数据采集与分析、网络性能分析、协议识别、业务交互分析和大模型智能推理能力，将传统依赖专业人员逐层排查的数据分析过程，转化为更加智能、便捷和高效的人机协同分析过程。

金融机构业务系统架构复杂，应用、网络、中间件、数据库及外部服务之间存在大量关联。当交易缓慢、访问异常、连接中断等问题发生时，传统监控工具通常只能提供指标或告警，技术人员仍需在多个系统之间反复查询，并依赖专家经验完成数据筛选、协议分析和问题定位。

科来智析以金融业务运行过程中产生的真实网络通信数据为分析基础，通过AI辅助理解网络行为、业务交互过程和异常特征，结合科来长期积累的协议分析与网络性能分析能力，为技术人员提供自然语言交互、智能数据分析、异常解释、问题定位建议和分析结论总结等能力。

方案旨在降低复杂数据分析和网络故障诊断的专业门槛，提升金融机构在关键业务性能保障、疑难故障排查和运行分析方面的效率，推动传统以专家经验为核心的运维分析模式向“专业分析能力+AI智能辅助”的新型模式演进。

二、应用场景痛点简介

金融机构业务系统具有交易链路长、系统关联复杂、运行连续性要求高等特点。随着分布式架构、微服务、云平台和多数据中心架构的广泛应用，一次业务访问可能跨越多个网络区域、应用组件和服务节点。当业务出现访问缓慢、交易失败、连接异常或间歇性性能下降时，传统运维分析通常面临以下问题：

一是数据分散，问题分析缺乏统一视角。

网络、应用、服务器、日志和监控指标分别由不同系统管理，出现问题后需要多个团队分别查询和人工关联，跨系统分析效率较低。

二是复杂问题高度依赖专家经验。

网络通信和数据包分析具有较高专业门槛，面对TCP异常、协议交互异常、服务响应缓慢等复杂问题，普通运维人员往往难以快速判断，需要依赖少数资深专家。

三是海量数据增加人工分析难度。

金融关键业务每天产生大量网络通信数据，传统分析需要人工筛选会话、过滤数据、查看指标并逐步深入数据包，分析过程复杂且耗时。

四是传统监控能够发现异常，但难以直接解释异常。

告警和性能指标可以告诉运维人员“哪里出现了问题”，但对于“为什么出现问题”“下一步应该分析什么”，仍然需要大量人工判断。

五是专家能力难以规模化复制。

金融机构和技术服务团队长期积累了大量故障分析经验，但这些经验通常存在于个人知识和实际操作过程中，难以标准化、沉淀和复用。

科来智析针对上述问题，将全流量数据分析能力与AI智能分析能力相结合，使技术人员能够通过更加自然的方式进行数据查询和问题分析，并由AI辅助完成复杂数据解读、异常解释和分析路径推荐，从而提升金融关键业务问题分析与运行保障效率。

三、解决方案亮点介绍

1.AI与全流量数据深度结合，提升分析结果的专业性

方案并非简单地将通用大模型接入传统运维系统，而是将AI能力与科来长期积累的全流量采集、协议识别、网络性能分析和数据包分析能力相结合。

AI可以基于网络通信行为、会话性能指标、协议交互过程及相关数据进行综合分析，为金融业务运行问题提供更加专业的解释和分析建议，使大模型能力真正进入网络与业务运行分析场景。

2.将专业数据分析能力转化为自然语言交互能力

传统网络与数据包分析需要技术人员掌握复杂的过滤条件、协议知识和分析方法。科来智析通过AI交互方式降低使用门槛，技术人员可以围绕业务异常和分析目标进行自然语言交互，由系统辅助完成数据查询、分析思路推荐和结果解释。

这一能力有助于将原本主要由少数专家掌握的专业分析能力扩展至更广泛的运维和技术人员。

3.从“展示数据”向“解释数据”升级

传统监控和分析系统主要提供指标、图表、会话和数据包等信息，最终结论仍需依赖人工判断。

科来智析进一步利用AI对异常现象、性能指标和通信行为进行解释，帮助用户理解异常可能产生的原因、影响范围以及后续分析方向，使系统从单纯的数据展示工具逐步演进为智能分析助手。

4.人机协同，沉淀金融业务运行分析经验

方案采用AI辅助而非完全替代专家的设计思路。AI负责数据归纳、异常解释、知识调用和分析建议，专业人员负责业务背景判断和最终决策。

通过持续积累典型分析场景、专业知识和问题处理经验，逐步形成可复用的金融业务智能分析能力，降低对个别专家经验的高度依赖，提升技术团队整体问题分析效率。

四、金融行业客户名单

兴业银行-联合创新；广发银行-场景验证；顺德农商行-场景验证；光大银行-试点验证……

五、客户评价

目前我们正在围绕典型疑难故障场景开展验证。从现有测试效果看，AI与专业网络分析数据结合后，能够帮助技术人员更快理解数据特征和分析方向，在降低专业工具使用门槛方面具有较大的应用潜力。