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《中国金融》|科技助力银行业数字化转型

  过去十年我国银行业发生了巨大的变化。一方面,由于宏观经济处于增速换挡的L型触底区,银行传统业务发展增速变缓;同时利率市场化之后存贷利差收窄,进一步提高了银行的负债成本,导致利润率下降。另一方面,互联网金融风起云涌,加快了传统金融行业脱媒进程,传统银行的客户被分流,业务场景被占领,在互联网金融数据驱动运营的竞争中传统银行面临现实的威胁。为了应对客户行为和期望的改变、传统接触客户渠道逐渐消亡融于场景的挑战,我国银行业正积极利用新技术重构银行业务体系,从建立以客户体验为中心的护城河、推进分布式架构与业务敏捷化以及提高数据治理与应用水平三个方面推动数字化转型。

  建立以客户体验为中心的护城河

  随着互联网的发展以及智能移动终端的普及,客户行为由线下逐渐转移到线上,从数字化渠道获取金融服务已成主流。2019年,我国互联网金融的市场渗透率已超过了75%,用户数量超过7亿人,第三方支付成为主要的消费支付通道,大量银行储蓄存款迁至互联网理财。客户对于银行在全渠道体验、定制化内容、智能数据、实时、便捷及移动等方面的服务,不断提出更高要求。客户体验已经成为全球银行高管最关注的主要领域之一。随着大数据、云技术、区块链、人工智能、物联网等新技术日渐成熟,银行提升数字化业务能力和客户体验有了新动能。银行也同样可以利用这些新技术提升客户体验,建立自身的行业护城河。

  银行应当转变思维重新树立“以客户为中心”的服务理念,重新定义金融服务的边界。客户体验优先,要求银行必须打破“以产品为中心”的限制,把产品转变为服务功能。通过打通客户接触金融服务的关键节点,全渠道、全维度地收集客户数据,从而基于客户身份、行为、需求、习惯、关系乃至社交网络的数据构建包括客户特征和需求在内的客户画像,最终形成一套完整的全渠道价值主张,提升金融服务可得性,达成全渠道的极致客户体验,实现客户高度认可并接受的全渠道触达运营体系。

  为了实现上述目标,银行首先需要利用人工智能技术对网点进行智能化改造,将网点改造为综合金融服务场景孵化器,以及客户流量和体验提升的重要入口。利用智能化终端建立端、边、云的一体化数字化运营平台,提升客户体验和服务能力。其次,通过应用移动技术,实现线上渠道升级和线上线下多渠道的协同。通过线上化的方式获客及线上带动线下能力提供服务,一定程度上降低经营成本,提升客户体验和客户满意度。最后,借助分布式转型和API技术等构建开放银行平台,牵引并融入企业和商业生态系统,在金融服务交付、风险定价、客户评估等方面进行系统性变革,为各行业生态提供模块化、系统化的金融服务组件。

  华为作为全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商,在通信技术和人工智能领域具有独特的优势,多年来一直致力于利用基于5G的多媒体融合通信技术、芯片级人工智能视频监控和VR/AR技术为金融行业提供全媒体融合解决方案和智慧网点解决方案。通过建设端边云混合云平台,华为与行业生态合作,打通网点终端、线上金融服务系统、后台交易系统和数据分析平台,建设智能化客户全触达渠道系统,实现金融服务过程中的虚拟现实、信息共享、语音交互、视频会话功能,打造全新的客户体验银行。

  

  推进分布式架构与业务敏捷化

  金融科技的广泛运用,为银行客户带来了极大的便利。但在便利的背后,银行机构的IT架构也面临新的挑战,而业务系统也苦于应对高频小额交易,新业务模式的发展带来了对银行IT架构能力转型的诉求。无论是支付机构直联银行,还是通过网联中转交易,在应对“双十一”“618”等电商购物节时,银行IT系统必须面对每秒少则数百,多则数万的高并发处理能力诉求。传统银行核心业务系统很难支撑这样的业务洪峰带来的系统高并发响应需求,所以近年来采用各种系统解耦方式进行优化,以期达到系统弹性伸缩和业务敏捷化目标。但是,若要从根本上解决问题,需要进行分布式架构转型。

  分布式架构在IT应用架构层面呈现出最显著的特点,就是应用服务化改造。而在基础架构层面则呈现出两大特点:一是通用服务器替代传统小机,服务器数量增加;二是业务应用不再直接依赖于传统虚拟化技术或裸金属部署。

  在分布式架构下,从基础架构层面应对上述两大特点,可以采取两类方法解决问题:一是通过创新、通用的多核并行计算架构,尽可能提升服务器处理效率;二是采用云平台和分布式数据库,将应用迁移至更具有可持续演进支撑能力的软件平台。

  多核并行计算架构集成于多路服务器中,提供强大算力。如基于鲲鹏处理器的TaiShan服务器,其单处理器集成更多的计算单元,使得单台TaiShan服务器能够承载更多的计算任务。结合容器等技术的应用,精细化控制资源的利用;业务应用依托于云平台的虚拟化技术、容器技术进行弹性伸缩,应对业务洪峰;依托于云平台统一监控能力,提升分布式架构下的运维效率;分布式数据库技术,则在确保全栈应用架构多活的情况下,同时提供更高的单位时间内系统事务处理能力。

  传统银行机构不同于互联网公司,在选择分布式架构转型中将面临技术路线的选型决策。华为立足于服务金融客户多年的经验,建议金融机构采取双轮驱动方式构建分布式架构体系。一方面,建立业务驱动体系。金融机构可以采取云原生分布式架构体系,构建互联网金融核心,大数据金融应用,直销银行等新业务场景。另一方面,建立技术驱动体系。传统业务应用改造逐步上云,部分业务系统改造为分布式模式和原有模式相结合,并逐步向云原生的生态过渡。

  分布式、微服务、敏捷化开发等,是分布式体系的重要组成部分,是满足银行在数字化时代,为普通用户提供灵活多变的金融服务能力的基石。通过抽取金融业务办理过程中的公共服务形成多个通用能力中心,每个中心包含多个微服务模块,模块和模块间进行业务解耦。在通用能力中心之上建设面向客户体验应用场景的业务系统,如信贷系统、微信银行和直销银行等。

  业务应用类系统的工作重点在于编排通用能力中心所提供的基础业务处理能力,并加入自己所处理业务的特性部分。通过这样的分层解耦,使得业务应用的编写如同进行“乐高”式积木拼装,所有需要用到的金融业原子化服务能力均已经存在于通用能力中心之中,从而实现业务应用的高度敏捷化,随时可以通过“拼装”,快速应对市场需求的变化。

  实现以数据为核心的数字化转型

  未来十年,5G条件下物联网和互联网的广泛应用必将使数据规模呈指数级上升,从而对银行数据应用的平台底座带来深刻影响。

  互联网比传统渠道交易产生出更多的用户行为记录和社交分享数据。从保存用户选购理财产品的浏览记录,到收集信用卡生活场景的用户消费评价,海量数据更适合采用分布式存储来管理。为保障数据存储符合金融业信息安全规范,相当一部分用户数据要像交易数据(按PCI-DSS规范)那样被加密保存。这些数据在分布式架构下经由处理器提供的加密指令,低时延、高吞吐地写入闪存介质,给用户带来既安全又流畅的业务体验。分布式存储与大数据集群相结合,能够让传统保存三副本所需的空间占用节省一半以上,并且把数据处理的存储空间和算力容量扩展能力作分层解耦,使得数据得以高效存储和弹性扩展。比如,某银行一个超4PB规模的大数据集群,过去限于计算存储耦合的架构,导致单独扩展计算或存储资源困难,不利于对计算存储资源分别独立维护,同时大数据系统无法云化也限制了其数据平台能力提升。当存储资源拆离到分布式存储后,业务部门申请大数据环境从云端自助完成,耗时缩短10倍以上。

  分布式架构转型不仅体现在数据的存储上,还体现在银行业对于在分布式架构下做交易数据增删查改处理的一致性管控需求。这种需求驱动了分布式数据库在银行业的应用。对此,银行机构在应用分布式数据库技术过程中,需要培养熟悉分布式数据库运维的队伍,及时总结适用的部署场景。因此商业数据库在推广前期往往聚焦少数使用单位开展联合创新,而金融机构在分布式数据库探索前期,往往也会选择不止一种技术来进行各种场景的比较和适配。

  高时效处理金融数据离不开强大的算力和高效的算法。应对如潮水一般产生的交易记录、用户行为和社交分享,银行需要把分析加工这些信息的计算任务派发到分布式系统的可用节点上面去,并调度计算集群里的算力资源 “集中力量办大事”,为响应瞬息万变的金融市场赢得宝贵时间。云计算的魅力正在于此,它通过软件化定义的网络、存储和计算资源管理,可以帮助银行应用AI和大数据实现提高实时风控能力。

  长期以来,银行的风险主要来自线下,虽然犯罪团伙的作案手段不断变化,但总体来说还是有迹可循,案件的特征没有脱离银行熟悉的线下交易元素,只需要在防控手段上稍作改动就能应对。移动通信和互联网技术的发展大大提高了金融风险防控的难度,线上风险的比例逐年上升。由于线上交易引入了大量全新的业务元素,不管从风险防控能力还是从系统处理能力来看,以交易为中心的传统风控系统已经无法有效地防堵新形势下所产生的金融风险。对此,需要对线上以及线下渠道同时进行风险布控,对包括登录、转账、支付等重要交易节点进行了全方位的风险拦截。我们在项目回顾中发现,某银行的线上/线下统一风控系统在上线一年内,风险案件量下降了50%以上,在当年的银联排名中占据领先地位;据估算,因为新风控系统的上线而挽回的经济损失超过1亿元;得益于分布式的内存计算技术,系统在生产环境的真实业务处理过程中吞吐率达到了10000TPS,而且响应时间稳定在50毫秒左右,性能比传统的风控系统提升了近10倍。

  我们在调研中发现,多地金融机构曾经由于报送数据不准确,被监管派出机构采取了责令改正的监管措施。其主要原因在于,这些机构为了满足监管机构的不同数据报送要求,分别开发出独立的数据加工逻辑,由此产生出一个个只能满足于特定报表需求的数据孤岛,而且很容易形成统计口径上的差异。从技术上看,是因为这些金融机构缺乏标准化的数据模型以及把基础数据模型化稳定保存下来的数据仓库。虽然也有单位建成了数据仓库,但受制于扩容成本,再平行建设大数据平台,另存了一套没有融合到数据仓库的信息源副本,两个不融合的信息源和独立加工流程极易产生不一致的加工结果,影响数据质量。

  为了解决这个矛盾,金融机构应该把一个融合的数据湖作为分析类数据的唯一主体源头加以治理,保障采集数据的完整性、存放数据的准确性、计算数据的一致性、管控数据的安全性、应用数据的及时性,为数字化转型提供高质量的核心要素。例如,某机构为了摆脱数据仓库一体机在扩容上的局限,选择迁移到基于鲲鹏开放架构的数据库软件平台,以后者为中心构筑的融合数据湖,在实践中把批处理时间缩短一半以上,确保用户能够及时获取经营分析数据。

  综上,我们认为,银行为了持续强化服务能力,打赢客户体验升级、分布式架构与业务敏捷化以及数据治理与应用创新三场数字化转型战役,既要坚持统一规划,又要鼓励独立演进。所谓统一规划,是指金融机构自身或联合业务应用的专业咨询机构来规划三场战役的业务关联与协同;所谓独立演进,是指解耦用户在三个战场上能够分别选择最适合自身现状的技术平台和改造的路径节奏,适时启动,因地制宜,在应用开发生态中各取所长,为三大战役的业务目标服务。

  目前,我国金融行业正面临数字化转型和信息技术创新的攻坚时期,华为把自身数字化转型的实践与金融业高质量发展的需求相结合,致力于为金融数字化转型提供切实可行的解决方案。我们将利用数十年积累的科技研发能力和丰富实践经验,坚持以“平台+AI+生态”为基础,持续与全球顶尖金融机构和其他单位开展合作,与“金融+科技”生态伙伴共赢,助力金融机构的全面转型。

  本文转自《中国金融》2020年第1期

  阅读原文:https://e-campaign.huawei.com/campaign/hw-financial-summit-wechat/app_wap/views/index.html?weChatId=6030&tc=K6yqrh8Jst&code=061YrcpE0pspwi2trrpE0aRdpE0Yrcpm&state=&appid=wxe594f06e9dd870da

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