智慧金融的“數”與“道”

華為中國政企金融業務部總經理 崔偉

金融行業是數據密集型服務行業，數據是金融企業的核心資產。金融“數據之道”事關用戶的隱私、體驗，也關系到金融企業的營銷和生存。面對數據汪洋，金融企業如何駕駛科技之舟，駛達與客戶心意相通的金融服務，成為擺在每一個金融從業者和金融科技專業人士面前的實際問題。

數據“存儲”+底座

“新經濟”時代，金融科技需要海量價值數據支撐。與此同時數據量的指數增長對科技基礎底座提出了新的發展要求。以支付業務為例，金融交易數據在加熱，數據分析、管理的水平亟待發展。金融機構的數據中心建設也進入到加速擴張期，由于數據中心基礎設施的高耗能及全天候在線的特性，耗能過高已經成為數據中心建設面臨的巨大挑戰。

在此背景下，金融業對于數據的安全可靠性提出了更高要求：保障業務7×24小時在線，業務具有容災能力、綠色節能和碳中和。正因此，金融企業紛紛構建了適合自身發展特色的數據基礎設施。目前，華為全閃存產品已在工商銀行、中國銀行、建設銀行、郵儲銀行、招商銀行、湖北農信等金融企業應用，承載數據庫、信用卡、在線聯機交易等核心業務，構筑起又穩又快、零碳節能的數據“存儲”底座

數據“聯接”+智能

在底層設備、上層應用互聯互通的情況下，設備數量眾多，連接數量眾多。傳統的運維方式，網管平臺主要依賴人為分析，耗時耗力，對分析人員挑戰要求高。因此，需要在網絡領域引入人工智能技術，通過對網絡產生的大量數據進行自動分析、智能化處理，已經成為業界應對網絡運維挑戰的最佳思路。

在此基礎上，大數據的可視是網絡運維的基礎，通過引入人工智能手段，借助機器學習等工具，進行根因分析，可以持續提升故障識別的覆蓋面和準確性。華為與招行、人保等客戶通過聯合創新，將人工智能技術應用在數據中心網絡智能運維。面向未來，華為智簡金融網絡基于自動駕駛網絡架構，可實現基于預測性維護網絡的自治自愈。

數據“管理”+融合

華為《全球產業展望GIV2025》預測，到2025年，全球存儲數據量將高達180ZB。面對逐漸龐大的數據，僅僅基于傳統關系型數據庫技術的數據倉庫已經無法滿足數據的組織、存儲、分析需求。在金融行業，隨著精準營銷、客戶畫像、互聯網平臺等業務的上線，需要引入非結構化數據，并提升對數據的實時處理能力。融合架構的湖倉一體技術則可以充分挖掘數據價值，在宏觀研判、量化交易、智能決策和智能風控等方面支撐業務價值變現。

Gartner曾作出研判：大數據技術沖擊下，數據倉庫新機會已經開啟。華為攜手招商銀行、光大銀行、廣發銀行等金融企業在數據領域進行了積極探索。2020年，招商銀行與華為共同發起設立新一代數據倉庫聯合創新實驗室，開啟了新一代數據倉庫聯合創新建設，將共同打造面向未來十年技術領先的企業數據倉庫平臺。

“數智金融，升級有道”，華為愿做金融行業可信賴的科技創新伙伴，為金融+科技，恪守邊界，關注數據處理，不關注數據內容;堅持開放創新，支持傳統技術架構，展望未來新技術，與金融企業、監管機構、產業機構一起共同加速預見智慧新金融。