释放数据要素潜力 共话行业创新发展——“金融科技创新，有数，有底！”线上访谈研讨会顺利召开

当前，随着AI、5G、IoT等新技术的快速发展及广泛应用，以及数据被正式纳入要素市场化配置，以数据为核心的数字化转型已是大势所趋。金融业作为数据密集型行业，在生产经营过程中积累了海量的数据金矿，因此，在银行业数字化转型步入深化期的当下，挖掘数据价值、释放数据潜能，发挥数据作为核心生产要素的创新引擎作用，对于银行业金融机构抢抓数字经济红利，推进数字化转型战略顺利实施至关重要。与此同时，监管层也高度重视银行业挖掘数据要素的生产力潜能。2022年，中国人民银行印发的《金融科技发展规划（2022-2025年）》明确提出“充分释放数据要素潜能”“全面加强数据能力建设”“夯实金融创新发展数字底座”等。

面向未来，前瞻做好行业数据战略规划、创新推动数据基础设施建设、加快推进金融数智融合，以充分释放数据生产力、激活数据资产潜能，更好驱动金融数字化转型成为行业重点探索的关键课题。在此背景下，由BanTech智库、百易传媒（DOIT）联合主办，浪潮信息、存储产业技术创新战略联盟特别支持的线上访谈研讨会于2022年9月5日顺利召开。本次访谈邀请到了来自中国农业银行、中国银行、浪潮信息等机构的三位资深专家，围绕“金融科技创新，有数，有底！”主题，针对当前金融行业大数据战略规划、创新应用现状、数据基础设施建设，以及行业关注的焦点话题等展开了深入探讨，以期从专家们的智慧碰撞中探寻促进我国金融行业数据基础设施健康发展，驱动金融业激活数据资产价值，助力金融数智化转型发展的有效路径。

当前，挖掘数据潜力已经成为银行业数字化转型的核心战略主线，对此，在访谈中，赵存超提到，数据赋能银行各个业务领域转型的意义主要体现在“全、准、深、快”四个方面：一是“全”，即全面驱动产品创新，比如，农业银行在推进数字化转型的过程中，其中一个重要战略即为服务乡村振兴，在此过程中，针对茶、生猪养殖等等不同的三农行业，其金融需求各有不同，这种情况下数据如何为其赋能，这就对数据就提出了较高要求，农业银行通过遥感卫星、物联网技术、牛脸识别技术等采集获得比较完整的数据，进而通过数据赋能产品研发，推出面向不同三农产业的较全面的金融产品；二是“准”，即驱动精准营销，农业银行在实践中形成了“筛选、布放、执行、回收、优化”的数据应用“五步闭环”法，通过数据中台和营销中台的合力，完成海量客户的偏好与行为分析，形成全行客户的精准画像，最终帮助一线业务人员完成目标客户的快速锁定，目前“五步闭环”在该行的数字人民币营销等场景实现了全流程贯通；三是“深”，即助力智能风控，农业银行通过内外部数据整合，结合智能模型及相关算法前期已经实现了自动化、智能化的风控能力，此外，为了满足越来越严格的监管要求，农业银行也通过引入最新的多方安全技术，在“数据不出本地”的前提下，联合内外部机构进行数据共享建模持续输出精准风控能力，目前已将这些能力成功输出至跨境信用总账统计以及信用卡贷前风控等场景；四是“快”，即支撑管理决策，近年来，数据在管理决策中的作用一直在增强，监管报送、统计报告无时无刻离不开数据的支持，农业银行根据业务需要，使用Kafka+Flink+Clickhouse技术组件加工了全行重点经营实时指标，每分钟更新，除可节省大量的人力外，也大幅提升了数据准确性，成为当前该行存款精细化管理必不可少的组成部分。 

抢抓机遇，战略先行。对于农业银行在提升数据能力建设、引导数据赋能经营，以及夯实数据基础设施、驱动数智化转型等方面的战略布局及实践路径方面，赵存超介绍道，一方面，农业银行的数据能力建设以“原生支持数据驱动”为理念，围绕“产、采、建、用、管”数据闭环，开展业务中台与数据中台协同建设，实现端到端的全旅程一体化数据链路，保障数字元素充分融入金融服务的各个环节。针对“用数”的核心目标，打造低门槛自助AI、BI用数工具，依托多策略用数、量化决策等策略，落实数字思维化业务运营，推动数据价值在系统内快速、灵活、高效、闭环流转，实现数据应用、价值沉淀螺旋上升。另一方面，为了提升数据的价值，实现数智化转型，建立强大的基础硬设施和完善的通用软制度至关重要，农业银行通过引入DataOps相关理念来完成相关能力的落地。具体来说，通过四个步骤——流程梳理、工具构建、规范制定、和度量完善：第一步也是最终需要的一步是梳理行内数据工作的流水线；第二步针对整个流水线以及各环节制定具体的规范，让相关工作的内容具象化和标准化；第三步把各个环节工作内容通过工具化的形式固定下来，形成线上化处理的工具链，同时让流程和规范能够融入到工具里；最后是度量，对流程的每一个环节进行后评价，通过可量化的数据来判定相关工作的完成度，然后识别出瓶颈或薄弱之处，再通过对流程、规范及工具的迭代及完善，最终实现对整体业务的高效赋能。

新技术的快速发展在助力金融业抢抓数据发展机遇的同时，也带来了诸如数据安全问题、欺诈问题等数字化环境下的新挑战。因此，在融合新兴技术突破创新中面临的挑战，加快数智融合方面，赵存超从隐私计算和知识图谱两个领域分享了农业银行的相关经验：首先，在隐私计算方面，农业银行面向集团内大规模数据安全可信流通场景，构建了统一的隐私计算平台，集团内，实现各机构间的数据安全共享，赋能农银集团业务能力提升和业务模式创新；集团外，打破数据孤岛，实现政务、金融、医疗、通讯等不同生产领域之间数据的安全开发和利用，推进不同生产领域之间数据资产要素的高效配置和经济社会的高效协同，推进数字经济新产业、新业态和新模式的发展，目前该技术已广泛应用在农业银行电信诈骗场景中。其次，在知识图谱方面，农业银行构建了全行级知识图谱平台，整合农业银行内外数据资产，覆盖个人零售、对公业务、信贷、三农、反洗钱等相关业务条线，积累了个人金融关系、对公金融关系、公私联动关系、亲属关系、信用关系等近百余项图谱关系类型，在反欺诈、反洗钱、信用违约识别、供应链等多个场景建立知识图谱模型服务，支撑行内业务智能化识别风险客户与潜在营销客群，目前，知识图谱作为一类新型数据资产已广泛应用在农业银行对公客户链式营销场景中，助力业务人员通过核心客户的上下游交易链条挖掘营销目标。

海量数据的处理和分析离不开存储，因此，在数据存储方面，据赵存超介绍，为提升业务连续性，农业银行正在开展大范围的容灾建设，需要对原有系统的资源进行成倍的扩容。在这个过程中，由于数据领域对相关系统资源的巨大需求，其成本与性能的考量问题也显得更为突出，为解决这一问题，农业银行做出各种努力，如进行大范围存算分离技术架构落地。该行依托数据湖建设工程，将之前的Hadoop生态相关底层存储替换为对象存储，同时将各类计算引擎上云，实现数据拉到云上计算，解决了数据搬运、计算横向扩展、潮汐计算等难题，极大地提高了资源利用率。目前已在AI领域完成部分试点，将spark等计算层统一迁移到云上，利用分布式存储系统完成数据存储，最后通过SSD高速缓存进行计算加速，最终实现计算性能及空间利用率的提升。

在数字化转型步入深化期的当下，数据已逐渐成为推动行业创新发展的关键抓手和核心生产力，对此，李东亚在访谈中说道，数据这一关键生产力对银行的发展有着重要的促进作用。可以说，银行的发展和数字化是同步进行的，银行从过去的向自动化、信息化升级，到现在的智能化转型，一系列的数字化变革不断驱动银行的全面风险管理、业务管理流程、业务经营、客户营销等诸多方面能力的提升。银行需不断在业务和数字化上进行自我革命才能跟上当前业务快速创新发展趋势，更好满足客户需求以及适应市场竞争。可以说，数字化发展正在不断推动银行业务的创新发展，且观察当前业务经营较好的银行，其相匹配的数据运用水平均较高，因此，推动数字化及业务创新发展，充分发挥数据这一生产力的促进作用至关重要。

当前数据无处不在，而新ICT技术的快速发展给商业银行充分挖掘数据要素价值带来了前所未有的机遇，对此，李东亚说道，过去数据加工和存储的成本过高，造成无法对海量数据进行有效处理，银行无法从数据中获取价值。而现在ICT技术的快速发展，无论从加工能力、数据存储、智能分析等方面都可以更加全面、有效地支撑银行的业务数据处理。尤其是大数据的加持和智能分析能力的提升给银行赋予了创新发展的源源动能，且给银行的智能风控及价值客户挖掘等都带来了无限想象空间。可以预见，在大数据及新ICT技术的赋能下，商业银行将在大量节约运营成本、大幅降低经营风险的同时，更好地挖掘价值客户，为客户提供更加全面高效的金融服务。例如，过去对海量数据进行汇总，可能要花费几天的时间，而现在在大数据平台及新技术的助力下，几个小时即可完成。未来，随着ICT技术的快速发展，数据汇总的时间可能会继续缩短，从而可以更加快速地响应前线业务发展需求，提升客户体验。

数据已成为新型基础设施的基础，结合本次访谈的主题“金融科技创新，有数，有底”，李东亚认为，有数有底，其中，“有底”从技术上讲，指的是数据的基础设施，或数据的基础架构，包括数据的存储和加工运算的能力；从业务上来讲，当前监管层面不断强调加强数据能力建设、强化数据价值创造，而数据能力建设和数据价值的创造建立在数据架构以及强大的数据基础设施之上。数据加工的时效性、完整性和可用性的实现离不开牢固的数据基础设施，而这一数据不是简单的基础数据或者业务底层数据，而是经过大数据汇总、分析而产生的，业务可应用的有价值的数据。所以有数有底是相辅相成的，这样才能真正挖掘数据的价值。

对于海量数据的存储及相关性能、成本问题，李东亚提到，数据存储是一个永恒的话题。伴随新ICT技术的发展，数据存储访问能力也在不断提升。但银行业务服务范围越来越广泛，产品创新频率也逐步加快，数据量亦不断增长。尤其是如何多维度地保存银行业务的历史数据，将对未来智能化分析产生重要的影响。可以说，银行的业务对数据存储和访问的要求是无限的。在银行成本的管控下，数据的存储一方面要满足当前必要的业务数据需求，另一方面也要满足未来长远的数据战略，因此，需要制定合理的数据架构和数据存储模式，以及按照数据的应用优先级别进行合理管控，但这也将增加数据管理和架构设计的复杂性。此外，如何在确保数据完整性的前提下，满足数据访问的有效性，也是银行业未来面临的一个重要问题。

此外，关于商业银行数据创新应用，李东亚补充道，银行的数据创新应用要体现在数据价值的创造上，如何从海量数据中挖掘有效的价值数据，实现数据与技术的深度融合，以及数据与业务的深度融合，从而强化数据分析应用，助力业务经营高效发展成为评判数据运用能力的度量指标之一，与此同时，数据能力的提升离不开业务流程及业务系统的逐步完善。可以说，银行从自动化、信息化到智能化并不是一个简单的线性发展过程，而是技术迭代创新的成果呈现。因此，有效的数据治理、完善业务流程、可拓展的核心业务系统，是银行未来创造数据价值的基础，也是未来银行发展的核心竞争力。

夯实数据这一底座已成为当前商业银行推进新型基础设施建设，以及驱动数字化转型的关键一环，对此，李辉提到，科技的发展推动着金融行业在科技赋能之下走向“新金融”时代，在这条“上线”的背后，其实还有一条“底线”，那就是数字经济的蓬勃发展不仅促进了数字产业化的进程，也推动了产业数字化的纵深发展。金融行业的数字化转型离不开IT基础设施，尤其是数据基础设施的支撑与完善。因此，“有底”可以从三个方面来理解：一是产品层面，需要一个能同时满足安全与弹性需求的数据基础设施，需要从底层构建高性能、高可靠的数据存储设备以支撑整个IT基础设施；二是应用层面，在数据存储方面，业务对于及时响应交易请求，保障控制水平的要求越来越高；三是在存储基础设施运维层面，运维的自动化水平是数字化转型的核心，特别是面向银行的新业务，运维将逐步扮演生产系统的角色，与业务结合也越发紧密，在银行中当前7×24×4甚至是7×24×2的快速响应和处理恢复机制是我们保障的基础能力，浪潮作为基础设施的建造者，正持续打造智能预测、管理、隔离和自愈等能力，以确保金融业务的时刻在线，以及数据永不丢失。

对于浪潮存储在推动金融业数据基础设施建设方面的理念，李辉表示，浪潮存储坚持专业化、平台化、场景化，以及存储即平台和场景共同体的理念，存储要成为一个平台型产品，“一横一纵”提升数据存储场景的适应能力，即通过平台化的存储基础设施提供通用的产品能力，浪潮基于存储平台战略，推出集中式、分布式存储两大平台型产品，分别面向结构化传统应用和非结构化新兴应用提供稳定的产品支撑。同时，通过场景共同体这一理念和机制，对业务场景进行定制适配，满足各类场景的个性化存储需求，帮助各行业存好、管好、用好数据资产，驱动经济社会数字化快速发展。

面对金融数字化转型的关键应用和新兴应用两大场景，据李辉介绍，针对数字化转型和数据存储底座建设，浪潮存储推出全协议、全介质、全周期的融合存储平台，基于此，推出关键业务数据存储、票据影像数据存储解决方案，助力金融行业的业务创新和转型：第一，面向数据库为主的关键业务场景，浪潮存储提供基于集中式架构的高端全闪存储及两地三中心灾备解决方案，为银行核心生产交易提供极致性能、极致稳定、极致可靠的服务。近几年，商业银行坚持“数据驱动发展”战略，通过全量采集、智能处理，将业务数据转化为可被记录、存储和使用的数据资产，同时推动数据业务化，用数字化思维创新产品设计、重构业务流程。随着数据实时存储、处理需求提升，金融行业需要构建“安全可靠、高效经济”的金融数据存储平台，而浪潮集中式存储在可靠性、性能等方面均处于业界领先水平。其中，在可靠性方面，通过不断升级的多控缓存共享、控制器扩展能力提升带来了更高的可靠性；同时在性能方面，浪潮存储全新开发了闪存原生的“iTurbo 2.0智能加速引擎”，在SPC-1国际测试中以超2300万IOPS夺得总榜性能全球第一。目前，浪潮存储实现了在大型银行集采的全面突破，在六大行、大型保险公司、证券公司也实现了批量部署，具备承载金融关键业务的能力。第二，面向海量金融影像数据处理场景，在Bank4.0趋势下银行影像数据实时存储和处理的需求呈井喷式增长态势。金融影像大数据的特点是个头小、数量多，海量金融影像并发处理是典型的性能密集型场景。据了解，票据影像经过压缩后，每个影像大小约在几十K至几百K之间，多见的是100K左右的影像，但影像规模极为庞大，依据银行规模与业务上线时间不同，单套存储系统需要处理的影像规模达到数千万至数亿份。同时随着金融监管要求日趋严格，大量录音、录像、图片也需要实时保存并高效访问。浪潮基于分布式AS13000推出非结构化数据融合存储解决方案，通过对这些影像、交易、音视频等数据的汇集分析，更好地服务如大数据金融风控、企业智能征信、智能反欺诈等业务。

对于助力金融创新的数据基础，李辉介绍道，步入Bank4.0时代，线上金融冲击成为银行面临的一大问题，其中网点业务离柜率高达90%以上，客源流失，营收减少，而运营成本却持续上升，银行网点需要转型，因此，商业银行纷纷加快金融业务线上化迁移步伐。作为支撑银行业务的后台基础设施，也正面临一些压力：一是联机业务要求低响应时延、7×24小时不间断；二是监管部门对于银行的风险管控要求日趋严格，投资理财类、信贷类等业务必须进行双录，产生的大量票据影像数据需要进行全生命周期管理。对此，浪潮存储提出了高端全闪存的两地三中心灾备解决方案，基于分布式存储的海量数据融合存储方案。

对于传统金融数据基础设施如何更好地契合当前技术发展趋势及转型发展需求，李辉建议道，相较于新型互联网企业，传统基础设施虽面临更大的转型压力，但金融行业应充分利旧，从底层基础设施、中间数据平台、上层应用层面来应对并构建延续性的数据基础设施架构，确保历史数据和业务的有效继承，实现平滑升级。在此方面，浪潮存储可提供强大的异构虚拟化，以及在线数据迁移能力，以助力金融机构实现传统金融基础设施的业务治理和数据管理，并推出围绕数据生命周期的解决方案：一是浪潮存储基于异构虚拟化功能，可以兼容超90%的“老旧”存储基础设施，盘活金融企业的IT投资；二是从数据生命周期维度看，传统金融数据基础设施从生产系统下线之后，可以用在备份或归档存储，仍能继续发挥余热，浪潮存储基于统一管理平台，可以对热、温、冷、冰的数据进行统一运维管理。

对于未来数据基础设施发展趋势及如何更好驱动金融业务创新发展，李辉说道，未来应用的变化一定是业务驱动型的，金融领域创新将更加活跃，大数据、区块链、元宇宙等技术在金融领域的应用将更加深入，金融科技的加速发展将带动底层数据存储基础设施的变革，全闪存储、分布式存储等新存储形态将得到进一步发展。例如，以金融元宇宙未来新应用为例，自我沉浸式体验需要稳定的低时延来保障交互体验。金融元宇宙跟现实生活交融，需要做到随时随地、多样化终端同步和实时地体验和交流。在技术应用方面，元宇宙金融可以通过全闪存储实现低延时、高性能，提升金融元宇宙体验，并分层到分布式存储，实现全生命周期融合。

未来，随着以5G、人工智能、大数据、云计算等为代表的新ICT技术的加速演进，金融业数字化、智慧化转型的深化推进，行业生态的加快构筑，以及“元宇宙”等新概念及新风口的出现……金融业数据量将持续爆发增长，数据将成为驱动未来金融业发展的关键生产要素。因此，强化底层数据基础设施建设、提升上层数据创新应用能力将成为有待金融业持续探索的重要课题。在此趋势下，数据在新技术的融合下将迸发出怎样的创新生产力，未来可期！ 

-END-

这是科技创新最好的时代，这是属于我们每个人最好的时代，关注“BanTech智库”，专注银行科技发展，探索无界金融生态！