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金融数字化变革关键时刻:一边站上大模型风口,一边架构改造

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近年来,随着数字技术的快速发展,各行业的数字化转型进入了新的周期。这其中,金融行业作为数字化转型进程最快、程度最深的行业之一,在安全合规要求进一步提高,信息技术飞速发展等背景下,金融科技也步入了发展的新时代。

与此同时,在大模型火爆的近一年时间内,金融行业作为拥抱数字技术最积极的行业之一,也深受大模型的影响,金融科技产业面临着诸多机遇与挑战。

核心下移已是大趋势

如果总结现阶段金融行业数字化转型所面临的痛点,“核心下移”无疑榜上有名。核心下移,是指脱离传统集中式主机,使用基于数字化转型应用创新的服务器,技术架构也从传统的集中式,转变为分布式架构。以银行为例,因为其行业特殊性的原因,业务逻辑和IT架构都比较复杂,所以在核心业务下移的过程中,以及传统架构向新架构迁移的过程中,面临着安全合规、数据迁移等诸多难点。

与此同时,近年来,在相关政策的驱动下,各个金融机构都在尝试着向国产化平台上,进行业务场景迁移。对此,神州信息金融技术部总经理张劲对钛媒体表示,在信息技术飞速发展的当下,金融数字化转型升级持续加速。运用一些新的技术,例如云计算、分布式、大数据、微服务等,用新的互联网架构去支撑我们的业务,会使金融机构整体的科技能力有所提升,更加有力地推动金融助力实体经济向纵深发展。

钛媒体注意到,为了更好的推动金融行业核心下移,近日,在由中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)主办的2023(第六届)金融科技产业大会上,中国信通院联合包括阿里云、腾讯云、华为、神州信息等在内的多家数字技术服务商共同发布了《2023年金融业信息技术转型升级白皮书之核心下移篇》(以下简称“白皮书”)。白皮书对金融行业转型升级趋势进行了研判,从工程视角,金融业系统建设模式逐步向全面云化改造转变;从架构视角,金融业架构体系逐步向云原生架构系统过度;从运维视角,金融业运维体系逐步向双线运维体系过渡。

“随着数字化转型及信息技术转型升级成为行业共识,产业侧进行着以市场为导向的转变和机构与厂商双向选择的变化,技术侧也呈现出云原生、一云多芯、持续演进、开放生态、安全合规多个发展趋势。”张劲进一步指出。

金融数字化步入新阶段

显然,核心下移只是未来金融行业数字化进程中的一步,在技术与政策的双重驱动下,中国金融数字化转型将步入下一个崭新的阶段。

同样以银行为例,在阿里云新金融事业部副总经理宋勇看来,银行的IT系统架构“进化”过程可以分为四个阶段,分别是:单机时代、联机联网时代、大数据集中式时代,以及分布式、云原生时代,“当下,银行业数字化已经进入了分布式、云原生时代,”宋勇指出,“在时代的背景下,全局金融级的云原生架构已经逐渐成为了银行数字化的主流架构。”在这个分布式、云原生的时代里,银行开始把先进的数字技术与银行的高可用、高性能,以及业务延续性的要求结合起来,支撑金融IT业务的发展。

在上述背景下,张劲也对钛媒体表示,对于金融行业而言,其数字化历程,已经从简单的零散业务系统升级改造,逐步向核心系统上云、核心下移等步骤发展。“如此快速的发展下,基于金融行业业务系统的复杂性,以及监管对安全合规的要求,金融机构的下一步数字化进程可能将长达5~8年之久。”张劲如是说。

以银行为例,原有的架构是垂直的、烟囱式的,数据很难流通起来,而且,烟囱式的架构“弹性”也十分差,并不符合当下随着业务快速增长,银行对于数字架构弹性的需求。

与此同时,随着架构越来越复杂,就像那句“没有一朵云能满足客户所有的需求”一样,对于金融机构而言,现阶段也没有一家技术供应商可以满足金融机构所有的需求,所以银行在需要横纵扩展能力的新架构的同时,也需要供应商提供的技术是开源、开放的。

接下来,金融行业的数字化架构将向着敏捷开放的方向发展,“敏捷的架构、开放的生态是未来金融行业,乃至各个行业,在数字化转型过程中的最大诉求之一。”华为数字金融军团分布式新核心业务总经理韩满强调。

而一个共识是,金融行业的数字化需要更多、更庞大的生态支撑,并不是一家科技企业可以独自满足的。

大模型时代的金融科技

大模型可以说是今年科技领域最火热的一个词,大模型在用户侧的应用逐渐深入的同时,在行业侧也初见端倪。而金融行业对于数字技术一直持开放包容的态度,也让大模型在金融行业的发展飞快。

今年3月,彭博首度针对金融业推出大型语言模型BloombergGPT,引发市场对金融垂直领域大模型的关注;6月,哥伦比亚大学联合上海纽约大学推出FinGPT 。

在国内,7月,华为全新发布盘古大模型,金融行业大模型正是其中数个行业通用大模型之一;9月,蚂蚁集团正式发布自研“蚂蚁基础大模型”,以及在此基础上进行定制的“蚂蚁金融大模型”。

不过,在张劲看来,大模型在金融行业具备完全成熟落地的能力还尚需时日,“金融行业不同于其他行业,其监管要求极高,从技术上看,像贷款审核等业务其实已具备初步落地的技术能力,但因为安全合规的要求,大模型只能在其中起到解放生产力的辅助作用。”张劲指出。

大模型可以帮助金融机构更好地进行风险评估和管理。通过分析大量的历史数据和实时信息,大模型可以预测市场风险、评估信用风险等,为金融机构提供更加准确和及时的风险管理决策支持。这将有助于金融机构降低风险和提高盈利能力。

以小微企业贷款为例,现阶段,小微企业贷款主要面临发现难、转化难、识别难等问题。信息不真实是数字信贷需要解决的首要问题,银行主要面临申请者身份不真实(使用同名申请、使用高清视频代替人脸识别)、数据不真实(修改税控盘数据库、修改纳税申报表、企业无痕过户)、业务作假(商户流水作假、虚假交易,放大销售额)等问题。

针对上述痛点,银行可以通过SaaS平台以及核心应用场景发现小微企业贷款需求,通过大模型等技术进行智能匹配,实现贷款转化,并基于金融数据底座识别企业业务真实情况及贷款审核,最终满足小微企业贷款需求。

无独有偶,韩满也对钛媒体表示,以某城市级商业银行为例,该银行采用了智慧运营系统,把大模型的能力整合到系统中,将70%左右的工作流程交给人工智能进行,只保留了近50名员工进行复核工作,提高了整体的审核效率。

除了更靠近用户的“前端”以外,在张劲看来,大模型在金融行业的“落脚点”主要还是集中在后台软件开发、代码编写等层面,帮助金融机构加速研发进程。

从行业发展上看,大模型对金融行业产生了深远的影响,既带来了挑战也带来了机遇。在此背景下,为了更好地应对挑战和抓住机遇,金融机构需要加强技术更新和人才培养;保障数据安全和隐私保护;积极应对监管和合规问题;优化客户服务与个性化推荐;创新业务模式与拓展市场。而大模型的出现,也将进一步推进金融行业数字化的变革。

(本文首发钛媒体,作者|张申宇)

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