現代金融企業數字化轉型升級中存在的問題與解決對策

張倩

(上海國際信托有限公司，上海 200002)

1 現代金融企業數字化轉型升級中存在的問題

隨著現代金融企業數字化轉型的不斷升級，線上平臺的用戶數進一步增長，對企業現有的很多基礎系統架構，如中后臺綜合管理平臺、前臺營銷管理平臺、信息發布平臺等都提出了挑戰。這在存儲系統方面以及數據傳輸處理等方面尤為突出[1]。

首先，企業線上平臺所接收的、需要存儲的數據是直接由用戶生成的，而不再是由中后臺人員手工提供。隨著客戶的增長，用戶產生的數據量也在增加，這就對系統支持的數據量提出了更高的要求，進而對底層存儲系統的可擴展性提出了越來越高的要求[2]。

其次，隨著移動互聯網用戶的增多，客戶在線時間大大增加，這對企業線上服務的可用性、持續性、穩定性等都提出了更高的要求，任何時刻服務一旦“宕機”，對客戶所造成的影響無論是廣度還是深度都非比尋常。

最后，客戶對服務體驗的要求也越來越高，用戶體驗的一個非常重要的影響因素便是響應時間。在現實的實踐中，由于數據傳輸和更新的不及時、信息的不對稱、 甚至是由各種原因造成的數據脫漏、白屏、無響應等事故頻發，因而底層存儲系統響應時間的及時性、響應數據的準確性、響應信息的防御性和抗干擾性在提升顧客的服務體驗中都非常關鍵，是重中之重。

2 現代金融企業數字化轉型升級的創新對策

以下就現代金融企業數字化轉型的現狀，如何能更快、 更好地解決以上種種問題提出幾種解決辦法，以供不同階段下的不同情況采取單項或多項方法，針對實際問題，制定切實可行的解決方案[3]。

2.1 將現有數據分庫分表，引入分布式關系型數據庫

很多企業現有的系統也好、 平臺也好、 應用也好，在開發初期，出于開發效率的考慮，往往不太考慮系統的可擴展性，尤其是底層存儲系統，比如數據存儲，大多采用類似MySQL 的關系型數據庫。這在中國開始發展的階段是能夠滿足需求的，但隨著數據量的級數增長，擴展性的問題則變得越來越突出。由于傳統的關系數據庫是直線式的設計思路，而現有的數據模型通常是復雜的，這使得其很難遷移到許多NoSQL 產品（如鍵/值系統）上。

而阿里的OceanBase 分布式生產關系型數據庫在設計的時候便考慮了以上的問題，它兼顧了NoSQL 存儲管理系統的可擴展性和傳統社會關系型數據庫在數據進行結構表達上的便利性，為解決以上問題提供了一種新的思路。

OceanBase 系統主要由5 個部分組成：用于維護系統元數據的rootserver(數據元素中心)、用于服務更新操作的更新服務器(Data Upgrading Center)、用于存儲靜態數據的chunkserver (數據模塊中心)、用于服務查詢請求的合并服務器(Data Fusion Center)和為應用提供服務接口的客戶端。與之前的數據庫相比，OceanBase 最顯著的特點是，在OceanBase 中，我們通常可以存儲和管理多個系統備份，這些信息備份會分布在不同的Chunkserver 上，因此單個Chunkserver“宕機”不會對其自身和整個系統的可用性造成影響。

2014年“雙11”，OceanBase 承接了10%的流量；2015年“雙11”，承接了支付寶100%、支付50%的流量；2016年，承擔了支付寶100%、支付100%、花唄賬務30%的流量；2017年，承擔了支付寶100%、支付100%、賬務100%的流量，正式取代原有的Oracle 所提供的數據庫服務[4]。

目前除了螞蟻集團之外，OceanBase 已在多家機構進行落地應用，包括中國工商銀行、山東移動、福建移動、數字江西、人民保險、人保健康、天津商業銀行、西安交通銀行、常熟農商行、蘇州農業銀行、東莞銀行等。

當然，當今市場上分布式關系型數據庫遠不止OceanBase 一家，例如，交通銀行采用聯合大學研發方式，采用華東師范大學和西北工業大學聯合開發的分布式數據庫CBase；例如，中國中信商業銀行與中興通訊技術聯合研發了GoldenDB，并將其作為核心企業業務管理系統，并在2020年5月正式開始上線切換到GoldenDB。核心企業業務管理系統是銀行進行業務的心臟，其穩定發展運行無疑為其他商業銀行樹立了標桿，客觀上加速了分布式數據庫的普及；而光大則采用雙向發展策略，即可以同時使用NewSQL 和子數據庫子表方案：在網上支付系統中，光大銀行采用自主研發的子庫+子表方案；同時在新一代財富管理系統平臺則選擇了NewSQL 數據庫，也就是TiDB。

當前除了自主研發數據庫這條路，另外的選擇可以是租賃云數據庫。云數據庫的好處是即買即用，拿阿里云為例,它提供非常完善全面的不同類型、運用于不同場景的數據庫、不同的數據庫工具，甚至是為金融企業合身定制的金融解決方案[5]。租金和租賃期限、甚或是租賃方案可以與阿里的專家咨詢、協商和溝通（見圖1）。

圖1 阿里云數據庫服務界面

當然，隨著業務量和數據量的增長，數據庫的費用也會水漲船高，這也就是某些企業選擇自主開發的原因之一。總之，在數據庫選擇上，沒有最好的數據庫，只有最適合業務的數據庫。

2.2 建立數據分析管理中心

在假設企業數據庫已基本完善的情況下，隨著網絡建設的不斷發展，對于任何一個企業來說，建立一個數據分析管理協調中心（以下簡稱“數據中心”）也越來越重要。企業數據庫越來越龐大，企業發展對于數據信息中心的依賴性也會越來越強，對于數據分析、管理、協調的要求也會越來越高。

2.2.1 數據中心的作用

與以往人們所理解的擁有機房、 多臺服務器等存儲設備、交換設備的銀行數據中心不同，該文所需建設的“數據分析管理協調中心”僅是針對前述中的數據庫而言的，是前述數據庫的上層架構。該數據中心的作用包括：對數據庫中的基礎數據進行監控、運行保障、故障防范、預警與排除，同時也可根據不同需求對各類數據進行科學整合，或是更進一步地分析和研究、綜合整理成研究報告，從而建立一個虛擬的資源環境，為市場開拓與定位、營銷管理等打下基礎[6]。另外，數據中心還可以從性能和流量的角度進行業務的監控和優化，從而實現企業數字化的進一步提升與深化。

2.2.2 數據中心的建設與發展

虛擬資源的監控、 部署和遷移將推動數據中心管理平臺的新變革。但是就目前來說，很多企業的數字化轉型還不夠完善，還有很大的發展空間。未來數據信息中心需要我們提供更為虛擬化、 自動化的云管理系統方案。所謂的云管理其實也是數據中心的管理形式，是對資源一個虛擬化、自動化、整合的過程，隨著未來新的下層架構平臺不斷地產生以及源源不絕的數據洪流，該文所設想的數據中心采用面向服務架構的設計思路，將對管理資源、業務以及運維進行科學的融合，提高工作效率，為企業各種關鍵業務提供支撐。

尤其值得一提的是，數據中心在運維方面的作用需進一步加強，甚至成為其重要職能的一部分，引入運維管理，結合企業內部工作人員、技術、流程等條件，通過網絡用戶信息服務發展平臺、資源庫、數據庫等工具，對常見故障處理流程和配置變更流程進行梳理和固化，加強服務響應能力，及時總結相關知識經驗，并能提供可控、可審計、可度量的運維管理方案。

綜上所述，數據信息中心的管理需要從整合企業資源入手。

2.2.3 數據中心人員要求

數據中心的工作人員包括技術人員、管理人員、維護和運營人員等多個部門和工種。工作人員作為一個企業信息管理和技術的主體對于數據中心的正常運行具有非常重要的意義，他能夠直接保障和促進數據中心的穩定運行。因此，作為一項技術性很強的工作，數據中心要求員工具備更高的素質和專業技能。只有工作管理人員的素質得到保證，才能避免影響數據操作的運行效率和安全性[7]。另外，由于信息、數據、資料等的保密性，所以對于數據中心的工作人員的責任心及風險防范意識也提出更高要求。而且由于數據中心管理工作量大，數據中心人員必須有足夠的休息時間，避免疲勞導致的錯誤，也避免由于操作風險造成數據的丟失或者事故、故障。

2.3 區塊鏈技術的運用和發展

最后，筆者嘗試在現有基礎上順著形勢更深入地暢想，淺析一下關于區塊鏈技術在金融企業甚或是整個金融行業的運用及發展前景。

人民銀行在2020年2月發布了《金融經濟發展分布式賬本信息網絡技術可以進行安全風險管理工作規范》，該規范也被稱為“國內生產企業金融產品服務行業首個區塊鏈標準”。從國家政策來看，金融領域是區塊鏈技術的關鍵領域。

隨著大數據技術時代來臨，互聯網企業金融的興起，傳統中國金融業中信息不對稱、數據可以采集渠道受限、數據私德保護不力的問題變得愈加嚴峻。近期以來金融行業的風險問題、事故、事件、案件屢屢出現，造成了嚴重的經濟和社會影響，可以說是亂象橫生。而區塊鏈技術由于是通過重構信用形成機制，從而可以讓金融產品更透明、更低成本、更高效率、更安全，甚至是更自由地為用戶提供服務，將對當前的金融體系產生“質”的影響。

區塊鏈是數據共享的新模式，它具有去中心化、開源、透明化等特點。區塊鏈技術還節省了金融服務場景中，多方面的信息不對稱問題導致的如數據傳輸、結算對賬、人工核實等額外工作開銷，從而能夠有效降低公司資金使用成本和系統性風險。在區塊鏈框架下，監管部門可以直接共享交易賬簿，在不影響原有交易流程的情況下，實現對目標數據的實時或準實時采集，從而省去了監管材料重新報送的環節。對于某些關鍵信息領域，監管部門能夠通過直接旁觀整個業務流程的具體實現過程，實現事中監管。

此外，傳統的金融模式以交易所或銀行等金融機構為中心。區塊鏈在點對點網絡信息技術上由許多分布式節點和計算機應用服務器來支撐，任何一部分出現一些問題都不會影響整體區塊鏈的管理運作，而且對于每個節點都保存有區塊鏈數據副本。因此，區塊鏈具有內置的業務連續性和高可靠性及容錯性。

3 結語

為了創新而創新的嘗試，往往會導致無人買單的局面。對于轉型中的企業也好，整個行業也好，技術儲備和高昂的IT 研發成本代價都很大，因此，我們需要用更敏銳的眼光審視現代科學技術的創新，更應時刻謹記“科技以人為本”，才能盡可能地避免走彎路、走錯路。