该银行屡获国际银行业大奖，把 Dify 企业版部署在 Red Hat OpenShift 上，横跨六个业务单元。
其中，规模最大的单一部署来自国际银行业务：约 3,000 名客户经理通过 80 多个 Dify 工作流，处理客户档案、客户经营计划、授信审批、竞争分析，以及实时业务数据访问等任务。
平台运行在五套环境（Dev、SIT、UAT、Test、Production）上，发布与治理标准与其核心运营系统保持一致，并通过数据库调优和微服务架构优化，将并发承载能力从最初的 5 提升至 50 以上。
6
个业务部门，共用一个 Dify 平台
80+
个生产工作流（仅国际银行业务，服务 3,000 名客户经理）
3,000
名客户经理，用上 Dify 工作流
5
套发布环境覆盖 Dev→Prod，全流程标准与核心系统同级
来源：某全球领先银行的 Dify 企业版部署案例
银行受三件事约束。其一，全链路受监管，客户数据、交易、审计留痕均在范围内，AI 无法当作桌边小工具上线。其二，变更管理严格：生产发布要走完整 DevOps 流程，而非一键切换。其三，最需要 AI 的人散布在企业、财富、市场、零售、风险等迥异的业务线，各有各的流程。给每个团队买个聊天助手解决不了这些问题，关键在底层那套平台。
所以在银行业，AI 不是再加一个助手，而是一道平台选择。在 Dify 上它做三件事：跑一个全行统一环境，中台工程管运行、治理与基础设施，各业务部门搭建并自主运营自己的工作流；把银行文档里重复的那一半——客户档案、客户经营计划、授信材料——做成工作流，判断仍归银行家；并贴合银行现有的 DevOps，在自托管 Kubernetes 上运行完整的多环境发布流水线。
