7月12日，由華為云與《清華金融評(píng)論》聯(lián)合主辦、清華五道口“數(shù)字中國(guó)”企業(yè)家課程項(xiàng)目學(xué)術(shù)支持的《中國(guó)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》專題研討會(huì)在線上隆重舉行，大會(huì)邀請(qǐng)產(chǎn)學(xué)研權(quán)威專家共同圍繞“中國(guó)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的方向與重點(diǎn)，展開了深入探討。

華為中國(guó)區(qū)金融云總經(jīng)理郭婷出席本次研討會(huì)，并分享了華為云在支持金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中遇到的問題和對(duì)應(yīng)的解決方案。郭婷認(rèn)為，金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，外因主要包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、生態(tài)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)，內(nèi)因主要包括業(yè)務(wù)壓力激增和用戶體驗(yàn)升級(jí)，這些因素共同推動(dòng)著金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

郭婷結(jié)合華為云長(zhǎng)期服務(wù)于金融機(jī)構(gòu)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)指出，支撐金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的基礎(chǔ)能力主要包括：核心系統(tǒng)的升級(jí)，以及由此帶來的基礎(chǔ)架構(gòu)和數(shù)據(jù)庫的升級(jí);數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的升級(jí)，以及由此帶來的大數(shù)據(jù)和AI分析能力的建設(shè)。針對(duì)這兩種能力的升級(jí)，郭婷提供了華為云的成熟解決方案及案例參考。

核心系統(tǒng)升級(jí)，加速金融核心業(yè)務(wù)創(chuàng)新

在郭婷看來，過去，很多金融機(jī)構(gòu)采用雙模架構(gòu)進(jìn)行核心系統(tǒng)的改造，穩(wěn)態(tài)架構(gòu)發(fā)揮了安全穩(wěn)定的價(jià)值;敏態(tài)架構(gòu)依托云原生和分布式技術(shù)，構(gòu)建彈性敏捷的能力，實(shí)現(xiàn)跨界融合價(jià)值創(chuàng)新。隨著業(yè)務(wù)量的激增，集中式核心無法支撐海量交易，需要進(jìn)行提質(zhì)增效和分布式的改造，越來越多的金融機(jī)構(gòu)開始從雙模架構(gòu)向完全敏態(tài)的單模架構(gòu)推進(jìn)。

華為云提供的應(yīng)用微服務(wù)化、分布式事務(wù)和非侵入式服務(wù)網(wǎng)格等云原生服務(wù)，支持金融機(jī)構(gòu)的敏態(tài)業(yè)務(wù)。具備“兩地三中心”容災(zāi)能力，并且能夠支持原有業(yè)務(wù)的平滑升級(jí)。

郭婷認(rèn)為，核心系統(tǒng)的升級(jí)是必由之路，云轉(zhuǎn)型是其依賴的重要支柱。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為云轉(zhuǎn)型分為三大階段：On-Premise、Cloud-Based和Cloud-Native。前80%的金融機(jī)構(gòu)仍聚焦在第二個(gè)階段，即業(yè)務(wù)平移上云。而部分頭部客戶已經(jīng)步入了第三個(gè)階段——全面云化。

全面云化能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)帶來六大升級(jí)好處，加速金融核心業(yè)務(wù)的創(chuàng)新：一是基礎(chǔ)設(shè)施，從傳統(tǒng)的集中式架構(gòu)，升級(jí)到云原生基礎(chǔ)架構(gòu)。二是應(yīng)用架構(gòu)，從單體的三層，升級(jí)為分布式微服務(wù)，秒級(jí)擴(kuò)容。三是交付模式，從瀑布式到DevOps，交付效率從月提升到天。四是部署模式，從單系統(tǒng)煙囪式到關(guān)聯(lián)系統(tǒng)組合，效率能夠提升50%。五是運(yùn)營(yíng)模式，從單中心到多地多中心，故障能夠做到秒級(jí)的遷移。六是自主創(chuàng)新，從芯片操作系統(tǒng)到云平臺(tái)、數(shù)據(jù)庫等全棧能力。特別是全面云化的智能運(yùn)維能力，華為云在大型國(guó)有銀行的實(shí)踐中，基于全新的拓?fù)浼?a href="http://worldfootballweekly.com/AI_1.html" target="_blank" class="keylink">AI算法，能夠做到故障一蹤到底，秒級(jí)定位。

數(shù)據(jù)庫是分布式核心升級(jí)的另外一個(gè)重要依賴。在核心數(shù)據(jù)安全上云方面，金融機(jī)構(gòu)主要有三個(gè)顧慮。第一是選型，數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)客戶的核心業(yè)務(wù)，并且類型比較復(fù)雜，是封閉生態(tài)還是開放生態(tài)非常關(guān)鍵。第二個(gè)是成本，上層的應(yīng)用改造范圍希望盡可能小，整體成本希望盡可能的可控。第三是運(yùn)維，即在上云以后是否會(huì)增加數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維管理復(fù)雜度。

在數(shù)據(jù)庫方面，華為云在服務(wù)金融客戶時(shí)做到了選型安心、遷移放心、管理省心，不僅助力金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)核心系統(tǒng)的升級(jí)，更能避免客戶的后顧之憂。2019年華為首次發(fā)布了GaussDB AI-Native技術(shù)。在過去三年，華為云持續(xù)將AI技術(shù)融入數(shù)據(jù)庫內(nèi)核，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫自動(dòng)優(yōu)化等功能，相比傳統(tǒng)的人工優(yōu)化的方式，性能能夠提升30%，同時(shí)耗時(shí)也能夠從天降到分鐘級(jí)。為了滿足金融客戶對(duì)于數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品生態(tài)開放的訴求，華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫面向70所高校，200家ISV發(fā)展了10萬開發(fā)者提供了數(shù)據(jù)庫培訓(xùn)和認(rèn)證，為金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫的人才發(fā)展和培養(yǎng)做出了貢獻(xiàn)。

　　數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)升級(jí)，提升金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)和AI分析能力

在數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)方面，郭婷認(rèn)為，盡管大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)非常成熟，但仍然存在諸多痛點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)協(xié)同分析難，業(yè)務(wù)越來越復(fù)雜，單個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)已經(jīng)無法滿足業(yè)務(wù)變化的需求，傳統(tǒng)的煙囪式建設(shè)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分散在多個(gè)湖、多個(gè)倉、多個(gè)系統(tǒng)，難以實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。二是數(shù)據(jù)可用時(shí)間晚，由于技術(shù)條件的限制，數(shù)據(jù)無法實(shí)時(shí)增量入湖和更新，直接影響了數(shù)據(jù)價(jià)值的發(fā)揮。三是存儲(chǔ)空間浪費(fèi)多，數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)過程中，存在多套底層平臺(tái)的問題，數(shù)據(jù)割裂造成了浪費(fèi)。四是業(yè)務(wù)的連續(xù)性難以保障，在集群達(dá)到一定規(guī)模數(shù)量后，各種突發(fā)事件頻出，進(jìn)而影響正常的業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)。

華為云的數(shù)據(jù)湖服務(wù)通過持續(xù)的創(chuàng)新來協(xié)助金融機(jī)構(gòu)解決以上問題。包括邏輯數(shù)據(jù)湖、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖、離線數(shù)據(jù)湖和滾動(dòng)升級(jí)。其中，邏輯數(shù)據(jù)湖支持跨湖、跨倉、跨云秒級(jí)分析協(xié)同，提供Hetu數(shù)據(jù)虛擬引擎，能夠?qū)崿F(xiàn)湖和倉的數(shù)據(jù)協(xié)同分析，減少數(shù)據(jù)的搬遷。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖提供實(shí)時(shí)的組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)增量入湖，以及毫秒級(jí)的OLAP的分析，流批一體等功能。離線數(shù)據(jù)湖和滾動(dòng)升級(jí)同樣不可或缺，前者支持多種引擎，支持BI和AI的綜合分析，后者支持分批升級(jí)和故障節(jié)點(diǎn)的隔離，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)升級(jí)過程中的業(yè)務(wù)無感知。

郭婷還結(jié)合某銀行客戶通過華為云的數(shù)據(jù)湖方案實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷場(chǎng)景、風(fēng)控場(chǎng)景、運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景創(chuàng)新的案例，指出在金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)中，技術(shù)的改變帶來的不僅是思維的重構(gòu)，更能有力地支撐業(yè)務(wù)數(shù)字化、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化的轉(zhuǎn)變，覆蓋零售、風(fēng)險(xiǎn)、監(jiān)管等更多的服務(wù)場(chǎng)景。同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)治理流程規(guī)范化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)全景化提供更好的支持。

此外，郭婷認(rèn)為，在金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路上，AI的應(yīng)用將愈發(fā)頻繁。為此，華為云為金融行業(yè)提供了AI解決方案ModelArts和盤古大模型。ModelArts的使命是讓AI的開發(fā)更簡(jiǎn)單，成為通用的生產(chǎn)力，并解決AI人才和專家匱乏的問題，同時(shí)也面向開發(fā)者提供一站式的服務(wù)。由于金融機(jī)構(gòu)的行業(yè)特殊性，它們更需要泛化能力更強(qiáng)的模型，華為云的盤古大模型就具備了領(lǐng)先的語言理解和模型生成的能力，可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)AI大模型在眾多場(chǎng)景的通用、泛化和規(guī)?；膹?fù)制。

郭婷結(jié)合客戶案例，解讀了華為云為金融行業(yè)提供的AI解決方案的實(shí)力。比如在某金融機(jī)構(gòu)的金融倉項(xiàng)目中，應(yīng)用了AI的視覺技術(shù)對(duì)抵押物進(jìn)行實(shí)時(shí)的追蹤，包含了上千種類型的箱體。使用傳統(tǒng)的方式可能需要對(duì)百萬張圖片進(jìn)行標(biāo)注，而且不同的場(chǎng)景也需要不同的模型。借助盤古大模型的場(chǎng)景泛化能力，客戶只需要一個(gè)模型就可以完成多個(gè)環(huán)節(jié)的檢測(cè)，同時(shí)識(shí)別的準(zhǔn)確率得到進(jìn)一步的提升。在保險(xiǎn)理賠場(chǎng)景中，AI技術(shù)可以支持車主自助報(bào)損，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)賠付，核保人員不用去到現(xiàn)場(chǎng)，從而大幅節(jié)省成本。在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)，可以使用AI理解視頻內(nèi)容來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化推薦，幫助金融機(jī)構(gòu)找到更精準(zhǔn)地找到客戶。“AI的技術(shù)與金融場(chǎng)景的泛在結(jié)合，將會(huì)極大地提升金融數(shù)字化與智能化的進(jìn)程”，郭婷說道。

金融有底，賦實(shí)有數(shù)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮下，金融作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的引擎和血脈，數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫。圍繞銀行、保險(xiǎn)、證券等金融客戶的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)需求，華為云通過源源不斷的創(chuàng)新產(chǎn)品和解決方案的升級(jí)，助力金融機(jī)構(gòu)加快轉(zhuǎn)型進(jìn)程，守正創(chuàng)新，為推動(dòng)國(guó)家數(shù)字化經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供助力。

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