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互联网金融|新基建下拥抱新金融，金融行业如何升级“数字底座”？

文/黄海峰
“十年前银行账单可能一个账户只有一张纸 ， 今天一个账户的账单可能有厚厚一沓 ， 一个红包就能带来银行数据频繁的读和写 。”华为数据存储与机器视觉产品线副总裁顾雪军 ， 在9月4日举行的“华为金融创新数据基础设施战略暨2020金融行业解决方案媒体发布会上”这样讲到 。
互联网金融|新基建下拥抱新金融，金融行业如何升级“数字底座”？
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这句话也让笔者感触良多 。当世界开始全面进入数字化时代 ， 作为与数字、货币联系密切的金融行业 ， 在手机银行、移动支付等技术的快速发展下 ， 也进入了全新的数字化升级变革阶段 。
试想十年前 ， 银行、证券公司等金融行业所有的数据只产生在柜台上 。但十年后 ， 即使你在菜市场买一把青菜 ， 也会产生交易数据 ， 需要被存储下来、被快速正确处理 。可见 ， 金融行业发展趋势是向数字化、智能化转型 ， 提供全渠道服务 。而渠道交易模式的小变化 ， 掀起业务系统需求的大变革 。
IDC中国金融行业分析师朱佳怡也曾表示 ， 当金融行业客群关注点向小微转移 ， 将更加关注信息科技建设 ， 在云、大数据、人工智能等技术应用研发和产品采购方面投入更多 。
在发布会上笔者一直在思考 ， 在新基建和双循环大背景下 ， 金融行业在数字化进程中 ， 到底面对着怎样的挑战？面对数据爆发浪潮 ， 华为又能为金融行业赋予怎样的能力？
新趋势伴随新挑战
回顾金融行业发展 ， 可以清晰的感受到金融行业正在向数字化、智慧化转型 ， 包括核心交易系统、互联网金融以及智慧网点 。
比如 ， 在传统存贷、核保业务时期 ， 业务往往以存款、汇款为主 。但到了今天的移动金融、互联网金融的兴起 ， 业务拓展到数字保险、数字抵押等无时无刻不在发生的全新业务形式 。具体来看 ， 金融数字化发展面临以下挑战 。
首先 ， 数据体量不断增长 。金融行业每天新增数据量由此前的50G ， 增长到10TB 。此外 ， 随着小额支付的兴起 ， 日常金融交易量增长近10倍 。这就要求金融行业数据基础 ， 能够对每时每刻产生的海量数据“存得下” 。
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其次 ， 数据时延更低 。面对高密度数据运算、互联网用户高并发访问、实时数据分析、机器学习等多种应用场景 ， 数据存储系统必须要满足更高并发的数据访问 ， 同时需要保证较低的响应时效 。
再次 ， 更高可靠性 。在数字时代 ， 数据对任何行业都意味着财富 ， 对金融行业而言更是重中之重 。因为金融行业一切的业务都建立在数据的基础之上 。
金融行业随着存储数据总量的增长 ， 设备数量越来越多 ， 同时设备故障、电器老化、自然损耗等问题也成为无法绕过的难题 。一旦设备发生故障 ， 往往可能带来数据的丢失或者需要长时间的数据恢复 。这对金融行业而言是无法承受的损失 。这需要存储设备能够提供5个9甚至6个9的（99.9999%）可靠性保障 。
最后 ， 金融行业正处在高速发展阶段 ， 竞争更为激烈 。金融行业就需要在挖掘数据价值的基础上 ， 为营销服务提供新能力 。以AI辅助营销为例 ， 当用户跨进银行大门的那一刻 ， 就需要对用户的需求和偏好做到心中有数 ， 帮助工作人员提供差异化的推荐和服务 ， 个性化营销 ， 提升客户体验 。
“五大绝招”应对挑战
既然金融行业面临着不小挑战 ， 如何才能助力行业应对挑战？
在发布会上 ， 华为数据存储与机器视觉产品线副总裁庞鑫表示 ， 银行的数据处理能力面临着海量交易、数据处理效率和数据全生命周期管理等方面的挑战 。围绕数据的“采、存、算、管、用” ， 华为致力于帮助银行构建智能时代的创新数据基础设施 ， 帮助银行挖掘和释放数据的更大价值 ， 为金融业务创新赋能 。


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