华为与银行业迎来一场数智新革命

“深度用云”时代，银行业如何用好云原生+AI必杀技？‍

来源：轻金融 作者：尚志科

从2015年的“云原生元年”，到2020年的“分布式存储元年”，再到2023年的“生成式AI元年”，无不令从业者感叹，当下的新技术革命实现了前所未有的跨越速度。

作为新技术应用最为集中的领域之一，金融行业的经营模式、行业生态与竞争格局正在发生翻天覆地的改变。英伟达一份2023年金融业调研显示，近一半的受访者表示，AI将增加至少10%的年收入，超过1/3的人表示，AI每年还将帮助其减少至少10%的成本。

剧变来袭，金融机构该何去何从？从业务上云、业务重构到业务融入AIGC，可以看作是行业在深度用云方面的持续演进。“我们希望通过深度用云，让‘全联接、全智能、全场景’无处不智的金融服务加速到来。”华为公司副总裁、数字金融军团CEO曹冲在“金融创新，智领未来”金融分论坛上指出。

为此，华为深耕金融行业，持续聚焦“筑牢基础设施韧性、加速应用现代化、跃升决策数智化、助力业务场景创新”四大方向，加速金融向数字化与智能化迈进。在这条路上，华为不是独行，而是正在与大量客户和伙伴一起共建数智金融未来。

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“深度用云”新时代：云原生+AI必杀技

云原生的理念，最早由Pivotal在2013年提出。在经历了资源上云、应用上云后，金融行业迎来了“业务上云”迈向“深度用云”的转型窗口。

“当我们走向深度用云，一定是基于云原生和AI重塑金融的智能产品、体验及商业模式。 ”曹冲一针见血指出。 云原生、AI原生深度融合，已经成为金融机构的必备技能。

图为华为公司副总裁、数字金融军团CEO曹冲

这与权威机构的判断不谋而合。对此，中国信通院就指出，云原生分布式架构已经成为部分金融机构核心系统转型大趋势和方向；AI原生从赋予场景智能，到在产品和解决方案全面嵌入智能，再到组织智能迭代，助力全面智能时代。

一方面，金融应用云原生技术已从云原生1.0、2.0进入生成式人工智能阶段。华为认为，伴随AIGC的快速发展，金融全流程服务都值得结合大模型重新设计，在应用灵活创新、个性化用户交互、高效信贷流程等，通过AIGC重塑业务流程，让金融服务更加个性与智能。

另一方面，大模型成为金融数字化的关键胜负手。“大模型对金融机构可能是一个新的分水岭。数字化时代的差距，在智能时代将进一步拉大，要抓住这一波的机会，需要构建智能的产品与体验，开展商业模式创新，结合深度用云，抢占先机。”曹冲表示。

对于金融机构而言，云原生技术与大模型缺一不可。但金融机构如何找到适合自身的“深度用云”最优落地实施路径，仍然面临着不少考验。迈向“深度用云”，华为基于AI大模型，从智简韧性基础设施、智慧业务引擎、智能交互、无处不智的金融服务全面升级数字金融四层架构。

在曹冲看来，这些维度中有两点尤其重要。

第一个是以云原生重构现代化应用。 这正是华为一直以来瞄准的落地重心，在敏捷开发方面，华为结合自身20多年研发沉淀的软开平台体系，与盘古智能编程助手结合，使能软开效能提升；在分布式新核心领域，以单元化架构及分布式数据库，构建多活韧性的核心系统。

当然这依赖顶尖人才的持续投入。在数据库领域，华为在全球布局2000+数据库专项人才；在金融级PaaS领域，华为汇聚了1000+ PaaS专项人才，持续布局技术创新。

另一个重要的维度，是以大模型重塑业务流程，赋能交互体验的优化与决策智能跃升。 基于千亿参数的盘古大模型，华为与伙伴共同沉淀金融领域知识与技能，注入千亿级的金融Tokens；沉淀500+细分场景模板，构建金融Know How的基础大模型。

同时，华为围绕大模型重塑金融业务与用户旅程，展开场景探索。在AI for IT方面, 盘古代码大模型在工行成功实践，编码助手的代码生成占比提升至40%；AI for Data，构建智能的数据分析能力，使能人人用数；AI for Business, 全方位提升银行服务的工作效率和水平。

大模型帮助金融实现更好联接客户的同时，离不开新的创新业务探索。为此，华为构建了丰富的全球AI人才储备，在全球15个研发中心，布局5000+研发人员，天才少年30+人，博士2000+人，帮助金融机构全面做好数智化能力构建。

02

分布式核心升级，一场云敏捷革命

在支撑银行信息化的底层设施中，核心系统被认为是银行的“大脑和心脏”、也被比喻为“飞机发动机”。随着客户需求转变、业务线上化加速、银行服务模式变革等，银行新一代核心系统构建迫在眉睫。

从各类银行的动作来看，大型银行早在2010年左右开始规划布局新一代核心系统的建设，中小银行从2020年开始掀起了新一代核心系统的构建浪潮。不过，核心系统改造还面临重重挑战，不仅是新技术的创新攻坚，还面临业务转型、IT转型等考验。

着眼于金融行业的痛点，在今年6月的全球金融峰会上，华为提出“平台+服务+AI”模式是金融走向商业敏捷的关键。基于华为云Stack、金融PaaS、GaussDB、盘古大模型、湖仓一体等核心能力，华为构筑分布式新核心、智慧数据、产业金融等行业解决方案，实现应用现代化。

图为华为数字金融军团新核心业务总经理韩满

对此，华为数字金融军团新核心业务总经理韩满指出，从传统应用到现代化应用，有三大关键。

首先，为更好实现应用现代化，金融机构可以使用微服务架构 ，通过企业建模，结合DevOps等敏捷开发技术，打造支持业务永远在线的金融级分布式云原生平台，快速满足客户千人千面的需求。

其次，金融机构可以采用分布式云原生数据库，基于其大容量、强一致、高性能等诸多优势，实现对数据库高效改造。 目前，GaussDB已助力国有大行、股份行和区域银行等各类银行的业务系统稳定运行。

最后，要实现金融应用现代化，离不开一个韧性坚实的底座。 在加速应用现代化实现金融商业敏捷的过程中，华为云在全球范围内服务金融客户超过500家。

众所周知，各类银行体量、需求差异巨大，对合作伙伴有着极严苛要求。目前，华为的解决方案已经在各类银行中实现了成功落地。大、中、小各类银行都能通过华为找到匹配自身的解决方案，更快实现数智化增长。

03

云智能走向何方？决策智能与人人用数

在商业银行数字化转型与金融机构应用大模型之路上，数据要素都是关键的驱动力。

“我们的目标是希望金融没有难用的数据，所有的数据都可创造价值。”曹冲曾指出，华为把数据智能作为重要的战略方向之一，通过从作业到数据、数据到信息、信息到知识、知识到行动的四阶跃升，实现数据价值的落地。

同时，数据管理也正在从传统模式走向云原生架构，这将会金融行业带来深刻的影响。具体来看，在应用层，需要实现云上数据的开放共享；在能力层，实现了云上数据服务的按需赋能；在底座层，实现数据库和湖仓数据的高效流动。

针对这三层， 华为搭建了云原生数智融合三层架构。在数智应用方面，构建营销、风控、运营能力，充分释放数据价值；在数据与AI方面，提高数据开发效率，支持按需使用，同时推进大模型快速调优和敏捷用数；在云基础设施方面，数据平台从离线走向实时，达到秒级响应。

当前，华为数据智能方案已服务全球超100+金融机构，落地人人用数、处处智能，确保客户上好云、用好云。这方面，某大行与华为合作建立数据平台和人工智能实验室，推动技术创新和数据要素双轮驱动，提升了数据驱动的价值，并且打造了金融行业大模型，赋能多个场景的应用。

与更多合作伙伴携手，积极开展关键核心技术的研发攻关，从而为业务转型发展提供更有力的支撑，这是众多银行的共识。华为在全球已经服务了3300多家金融客户，这其中包括全球最领先的TOP 100银行中的53家，这一数字还在持续增长中。

百花齐放才是春。从这些解决方案和案例中，我们可以看到华为的速度之快，以及对行业布局之深。在搭建了面向数智金融未来的最强竞争力后，将会推动华为与金融机构在共建数智金融未来之路上走得更远，也帮助更多金融机构跑出“加速度”。

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