作者 | 蘇越
金融業的數字化轉型已進入深水區，但金融機構核心系統的改造整體上還處於起步階段。華爲在相關研究中統計，僅有23%的金融機構選擇以新的核心系統替代原有核心系統，50%以上的金融機構仍選擇維持原有核心系統或者小範圍升級改造。金融機構早已意識到，原有核心系統的架構難以滿足數字化時代金融業務快速響應、敏捷彈性的需求，所以並不缺少改造的動力。問題在於，核心系統建設難度大、成本高。
隨着雲原生理念的成熟與推廣，問題有了新解法。雲計算技術推動雲原生的覆蓋範圍擴大，以適應金融行業的高可用、高性能、業務連續性等特徵要求。《2023年金融業信息技術轉型升級白皮書之核心下移篇》指出，金融業正逐步向雲原生架構體系轉型（即核心下移）。合理的方法、路徑和步驟至關重要。當數據和組織成爲新的桎梏，金融數字化成爲一項系統性工程，首先要有組織架構和頂層規劃。
實力薄弱的中小金融機構需要在科技廠商的賦能下，基於資產規模和和科技預算合理規劃實施計劃，適配不同的技術、產品、方案、機制。金融業已正式進入大模型時代。目前國內參數在10億規模以上的金融大模型已超過20個，阿裏、騰訊、百度、華爲等大廠以及馬上消費、招聯金融等持牌金融機構已公开發布相關成果，工農中交等9家銀行在2023中報中明確了大模型進展，更多科技公司和金融機構也在探索相關應用。
但是，金融大模型的落地應用尚不成熟，還面臨着監管、數據、場景等多方面的問題。從智能客服、協同辦公等單一的“點”，到“线和面”的融合，可能還有很長的路要走，需要科技廠商和金融行業共同努力。日前，在中國信通院金融科技產業大會的主題論壇現場，作者作爲參與人員，與神州信息金融技術部總經理張勁、阿裏雲新金融事業部副總經理宋勇和華爲數字金融軍團分布式新核心業務總經理韓滿進行了對話，探討了金融業向雲原生分布式架構體系轉型以及金融大模型落地應用過程中的一系列問題。以下爲內容要點。
01
金融數字化轉型進入新時代
1、雲原生技術全面湧現
宋勇：過去40年，銀行IT系統經過多輪演進迭代，從單機時代、聯網聯機時代到數據大集中時代、分布式雲原生時代。在數據大集中時代，誕生了銀行最重要的業務系統——核心業務系統，使得中國金融服務的能力和效率大幅提升。與此同時，數據、業務交易量及復雜性也大幅提升，彼時的IT系統不得已採用集中式處理架構。
近幾年，隨着國內互聯網公司、頭部科技廠商技術能力的提升，分布式雲原生時代已然來臨。這個時代也經歷了三個階段：● 局部的分布式和雲原生，用分布式數據庫、分布式中間件，疊加傳統的X86結構；● 雲延伸階段，嘗試用雲+DevOps+分布式技術架構解決應用系統創新和上雲問題；● 金融級雲原生，其核心思想是，把最先進的技術架構理念和最嚴苛的金融級SLA高度結合，旨在刻畫出一套全棧雲原生能力升級的技術體系，完整替換傳統架構。
所謂“一鯨落，萬物生”，隨着傳統集中式架構的衰落和退潮，雲原生技術正在全面成長和湧現。面對金融行業更加嚴苛的要求，需要解決架構先進性，將金融對安全合規、交易強一致性、單元化擴展、容災多活、全鏈路業務風險管理、運維管理等各方面行業要求與雲原生技術進行深度融合，實現對傳統集中架構的整體架構升級，發展爲一套既符合金融行業標准和要求、同時兼具原生技術架構優勢。
2、 核心下移的三大痛點
張勁：核心下移是一個任重而道遠的工作，在和華爲與阿裏雲等生態夥伴反復溝通過程中，我們發現痛點主要有三個層面。第一，系統使用周期長。核心業務系統一般使用至少7年，有些修修補補能用13-15年，很多信息因此變得模糊甚至無法溯源。所以在下移的過程中，首先要把過去的信息捋清楚，這是一個很麻煩的工作。
第二，架構轉型挑战大。以前絕大部分銀行使用的是OS-390、AS-400或者RS-600，也就是大型機到中型機到小型機。對於現在的分布式雲原生這種微服務的架構，很多銀行並不了解，架構轉型從規劃設計到實施到運行都有很大的挑战。第三，數據改造牽涉廣。數據庫切換升級是一個體系化的工程，涉及到數據的結構、數據的移植，並且在數據改造的過程中，對原有的應用要做切割和改造。
02
數據及組織成了新的桎梏
金融機構數字化轉型進入深水區，有觀點認爲“技術本身已不是瓶頸，數據及組織問題成了新的創新和發展的桎梏，包括數據打通，業務協同、开放生態等問題”。
3、“組織實際上是最難的”
張勁：目前不用過分強調技術作爲數字化轉型的關鍵要素，因爲它是一個重要的點，但不是唯一。組織實際上是最難的，因爲所有企業的運轉都靠組織，一些數據打不通，是因爲組織之間沒有打通。
這就是爲什么很多數字化轉型領導小組，不是選擇技術部門而是全行級的部門來主導。但是現實仍然很難，比如很多銀行對公部門和對私部門的數據不能有效打通，這裏有很多組織的原因，也有交易邏輯的原因。因此，組織上需要更多地开放融合，但需要時間去實現。現在越來越多的數據其實是非結構性數據，社交媒體、互聯網上的數據，要能夠有效地被金融機構識別和分析，才能實現真正意義上的“千人千面”服務。此外，還有很多其他因素，包括監管機構既管又放的政策調整，包括金融目前的整個生態。
因爲金融行業的科技預算和市場規模很大，怎樣建立一個更加繁榮的生態，能夠把這些好的廠商、產品、技術和理念更好的融合，這是金融行業數字化的重點。
4、“未來的架構一定是分布式的”
宋勇：過去是縱向垂直擴展，也就是說以前銀行做核心系統採用集中式架構，就把核心系統和每個業務部門的系統從底下到上面做得又粗又壯，而且每個都是縱向的。未來金融數字化的新架構要承擔更多的業務創新，帶來更大的高性能、高可用、業務一致性的要求，當下是要變成新的分布式架構，就是橫向的水平擴展。所以在這裏面會有雲、分布式的數據庫、分布式中間件，以及新的基於雲原生分布式的核心系統。
時至今日，技術不再是一個的產品的名字，它可能是針對不同客群的系列解決方案。這些解決方案會把越來越多的業務部門、業務團隊拉進來進行協作，是一個比較大的工程。在這種情況下，未來金融數字化要先有組織架構和頂層規劃，然後基於這個框架，把不同的技術、產品、方案、機制，以及不同的要求裝進去，做水平擴展。韓滿：以銀行爲例，傳統架構是一個個垂直的煙囪式架構，數據流通起來存在很多困難，也不具備彈性敏捷的能力，從資源利用率、故障隔離等方面難以滿足業務需求。
未來的銀行技應當構建在基於分布式架構的平台基礎上，會走向一個敏捷、开放、智慧的形態，並且會連接更多的生態。華爲的理念也是，未來的架構一定是分布式的。但走向分布式架構之後也存在很多挑战，例如，怎樣保證在一起協作的更好，怎樣保證金融機構下面分布式的一致性。在橫向擴展過程中，架構的可靠性、高性能以及穩定性也至關重要。
所以，未來可以構建一些如兩地三中心、多地多中心的多活架構，更好滿足敏捷面對創新以及監管的要求。數字化轉型不是一蹴而就，需要一個周期。同時，銀行對應的科技人員、業務人員也要去學習更新迭代的知識結構框架，這樣才能夠讓分布式架構轉型的成果更好地支撐業務的敏捷和創新。
03
金融大模型落地難，AI Bank一定會出現
5、金融大模型落地難在監管、數據和場景
張勁：大模型的落地應用遵循“點线面”的原則。一件事在开始時是達不到顛覆性、挑战性成果的。舉例來說，我們去銀行辦業務，完全不需要人，全部用AI的方式做行不行？可能在技術上未必不行，但實際上是肯定不行的。
在AI大模型上，我們選取了兩個點。第一點，在軟件开發領域。這個方向不直接接觸用戶，還是在科技體系裏面，讓金融機構的代碼工作能夠變得多快好省，降低成本。
第二點，圍繞智能機器人。爲什么大家不愿意去聽AI語音呢？因爲它不通人性，還不能很好地理解客戶的語言，尤其是情緒。所以可以先不做智能投顧這類復雜的方案，先讓AI做好日常處理，更好地解答客戶的問題，感受客戶的體驗，提升客戶的滿意度。現在對於大模型來說，讓行業做出顛覆性的創新很難，而且還有一些監管的實際要求。選取兩個點，選取一些线，通過科技廠商和金融行業共同的努力形成一個面，具體在金融行業裏怎么落地，還需要大家一起去探索。
宋勇：阿裏雲在大模型的這件事情上扮演了兩個角色，一是基礎大模型，二是場景大模型，更多的是提供一層平台和二層平台。阿裏雲的策略也是讓大模型在一些可用的場景上逐步成長，逐步被機構用戶以及最終的消費者接受。例如在內控、財報編寫、辦公協同、投資理財建議等方面，找一些不大的場景，既滿足合規，銀行中又有足夠的數據進行訓練。不過，大模型在核心系統、智能營銷、在2B2C鏈條上全面使用應該比分布式核心要快，但是需要大家共同努力，以及監管合規政策的一定轉變。
韓滿：最近我去參觀了一個城市商業銀行的智慧運營，其中有一項用到AI的審核工作，大概70%的工作已經可以通過人工智能來做，但是還是保留了大概50人做人工審核。從准確性上來說，有20%的工作當前還需要人工來進行，另外有10%是出於嚴謹性考慮需要打回重新來做。這就代表了AI至少有20%提升空間。所以對於這個問題，一方面要考慮監管的需要，是不是能夠讓AI大模型有一個很大的發揮空間。另一方面，AI大模型本身的質量和准確性也需要提升。另外，從數據角度來看，很多中小機構的數據質量還存在着各種各樣的問題，比如數據治理不足，數據維度簡單，數據量不夠等，很難訓練出一個很好的大模型。
6、AI Bank：僞命題OR跨時代意義？
宋勇：首先在AI這件事情上，我們認爲在整個經濟社會體系裏面，它目前看是一個不可逆的過程，它一定會落地，但不確定是否以大模型的方式落地，或者AI怎樣去重塑我們的社會經濟、科技。這應該是一個越來越快的、非线性的，指數增長的過程，而且是一個堅定的過程。所以什么時候出現AI Bank，我們目前不能預測，但這是一個確定的不可逆的過程。其次，阿裏在4月份的時候提出，支撐阿裏6大集團業務那套科技會用AIGC重塑一遍。也就是說在阿裏自身的商業版圖裏，已經开始使用AIGC去推動業務發展，這是我們在做的一些實踐。
原文標題 : 金融數字化走到哪一步了？來自神州、阿裏和華爲的回答
標題：金融數字化走到哪一步了？來自神州、阿裏和華爲的回答
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