本文來自微信公眾號(hào)“鈦媒體國際智庫”，作者/張申宇。
近年來，隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入了新的周期。這其中，金融行業(yè)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程最快、程度最深的行業(yè)之一，在安全合規(guī)要求進(jìn)一步提高，信息技術(shù)飛速發(fā)展等背景下，金融科技也步入了發(fā)展的新時(shí)代。
與此同時(shí)，在大模型火爆的近一年時(shí)間內(nèi)，金融行業(yè)作為擁抱數(shù)字技術(shù)最積極的行業(yè)之一，也深受大模型的影響，金融科技產(chǎn)業(yè)面臨著諸多機(jī)遇與挑戰(zhàn)。
核心下移已是大趨勢(shì)
如果總結(jié)現(xiàn)階段金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所面臨的痛點(diǎn)，“核心下移”無疑榜上有名。核心下移，是指脫離傳統(tǒng)集中式主機(jī)，使用基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用創(chuàng)新的服務(wù)器，技術(shù)架構(gòu)也從傳統(tǒng)的集中式，轉(zhuǎn)變?yōu)榉植际郊軜?gòu)。以銀行為例，因?yàn)槠湫袠I(yè)特殊性的原因，業(yè)務(wù)邏輯和IT架構(gòu)都比較復(fù)雜，所以在核心業(yè)務(wù)下移的過程中，以及傳統(tǒng)架構(gòu)向新架構(gòu)遷移的過程中，面臨著安全合規(guī)、數(shù)據(jù)遷移等諸多難點(diǎn)。
與此同時(shí)，近年來，在相關(guān)政策的驅(qū)動(dòng)下，各個(gè)金融機(jī)構(gòu)都在嘗試著向國產(chǎn)化平臺(tái)上，進(jìn)行業(yè)務(wù)場(chǎng)景遷移。對(duì)此，神州信息金融技術(shù)部總經(jīng)理張勁對(duì)鈦媒體表示，在信息技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)持續(xù)加速。運(yùn)用一些新的技術(shù)，例如云計(jì)算、分布式、大數(shù)據(jù)、微服務(wù)等，用新的互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)去支撐我們的業(yè)務(wù)，會(huì)使金融機(jī)構(gòu)整體的科技能力有所提升，更加有力地推動(dòng)金融助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)向縱深發(fā)展。
鈦媒體注意到，為了更好的推動(dòng)金融行業(yè)核心下移，近日，在由中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）主辦的2023（第六屆）金融科技產(chǎn)業(yè)大會(huì)上，中國信通院聯(lián)合包括阿里云、騰訊云、華為、神州信息等在內(nèi)的多家數(shù)字技術(shù)服務(wù)商共同發(fā)布了《2023年金融業(yè)信息技術(shù)轉(zhuǎn)型升級(jí)白皮書之核心下移篇》（以下簡稱“白皮書”）。白皮書對(duì)金融行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)趨勢(shì)進(jìn)行了研判，從工程視角，金融業(yè)系統(tǒng)建設(shè)模式逐步向全面云化改造轉(zhuǎn)變；從架構(gòu)視角，金融業(yè)架構(gòu)體系逐步向云原生架構(gòu)系統(tǒng)過度；從運(yùn)維視角，金融業(yè)運(yùn)維體系逐步向雙線運(yùn)維體系過渡。
“隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型及信息技術(shù)轉(zhuǎn)型升級(jí)成為行業(yè)共識(shí)，產(chǎn)業(yè)側(cè)進(jìn)行著以市場(chǎng)為導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變和機(jī)構(gòu)與廠商雙向選擇的變化，技術(shù)側(cè)也呈現(xiàn)出云原生、一云多芯、持續(xù)演進(jìn)、開放生態(tài)、安全合規(guī)多個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。”張勁進(jìn)一步指出。
金融數(shù)字化步入新階段
顯然，核心下移只是未來金融行業(yè)數(shù)字化進(jìn)程中的一步，在技術(shù)與政策的雙重驅(qū)動(dòng)下，中國金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型將步入下一個(gè)嶄新的階段。
同樣以銀行為例，在阿里云新金融事業(yè)部副總經(jīng)理宋勇看來，銀行的IT系統(tǒng)架構(gòu)“進(jìn)化”過程可以分為四個(gè)階段，分別是：單機(jī)時(shí)代、聯(lián)機(jī)聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、大數(shù)據(jù)集中式時(shí)代，以及分布式、云原生時(shí)代，“當(dāng)下，銀行業(yè)數(shù)字化已經(jīng)進(jìn)入了分布式、云原生時(shí)代，”宋勇指出，“在時(shí)代的背景下，全局金融級(jí)的云原生架構(gòu)已經(jīng)逐漸成為了銀行數(shù)字化的主流架構(gòu)。”在這個(gè)分布式、云原生的時(shí)代里，銀行開始把先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)與銀行的高可用、高性能，以及業(yè)務(wù)延續(xù)性的要求結(jié)合起來，支撐金融IT業(yè)務(wù)的發(fā)展。
在上述背景下，張勁也對(duì)鈦媒體表示，對(duì)于金融行業(yè)而言，其數(shù)字化歷程，已經(jīng)從簡單的零散業(yè)務(wù)系統(tǒng)升級(jí)改造，逐步向核心系統(tǒng)上云、核心下移等步驟發(fā)展。“如此快速的發(fā)展下，基于金融行業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的復(fù)雜性，以及監(jiān)管對(duì)安全合規(guī)的要求，金融機(jī)構(gòu)的下一步數(shù)字化進(jìn)程可能將長達(dá)5~8年之久。”張勁如是說。
以銀行為例，原有的架構(gòu)是垂直的、煙囪式的，數(shù)據(jù)很難流通起來，而且，煙囪式的架構(gòu)“彈性”也十分差，并不符合當(dāng)下隨著業(yè)務(wù)快速增長，銀行對(duì)于數(shù)字架構(gòu)彈性的需求。
與此同時(shí)，隨著架構(gòu)越來越復(fù)雜，就像那句“沒有一朵云能滿足客戶所有的需求”一樣，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，現(xiàn)階段也沒有一家技術(shù)供應(yīng)商可以滿足金融機(jī)構(gòu)所有的需求，所以銀行在需要橫縱擴(kuò)展能力的新架構(gòu)的同時(shí)，也需要供應(yīng)商提供的技術(shù)是開源、開放的。
接下來，金融行業(yè)的數(shù)字化架構(gòu)將向著敏捷開放的方向發(fā)展，“敏捷的架構(gòu)、開放的生態(tài)是未來金融行業(yè)，乃至各個(gè)行業(yè)，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的最大訴求之一。”華為數(shù)字金融軍團(tuán)分布式新核心業(yè)務(wù)總經(jīng)理韓滿強(qiáng)調(diào)。
而一個(gè)共識(shí)是，金融行業(yè)的數(shù)字化需要更多、更龐大的生態(tài)支撐，并不是一家科技企業(yè)可以獨(dú)自滿足的。
大模型時(shí)代的金融科技
大模型可以說是今年科技領(lǐng)域最火熱的一個(gè)詞，大模型在用戶側(cè)的應(yīng)用逐漸深入的同時(shí)，在行業(yè)側(cè)也初見端倪。而金融行業(yè)對(duì)于數(shù)字技術(shù)一直持開放包容的態(tài)度，也讓大模型在金融行業(yè)的發(fā)展飛快。
今年3月，彭博首度針對(duì)金融業(yè)推出大型語言模型BloombergGPT，引發(fā)市場(chǎng)對(duì)金融垂直領(lǐng)域大模型的關(guān)注；6月，哥倫比亞大學(xué)聯(lián)合上海紐約大學(xué)推出FinGPT。
在國內(nèi)，7月，華為全新發(fā)布盤古大模型，金融行業(yè)大模型正是其中數(shù)個(gè)行業(yè)通用大模型之一；9月，螞蟻集團(tuán)正式發(fā)布自研“螞蟻基礎(chǔ)大模型”，以及在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定制的“螞蟻金融大模型”。
不過，在張勁看來，大模型在金融行業(yè)具備完全成熟落地的能力還尚需時(shí)日，“金融行業(yè)不同于其他行業(yè)，其監(jiān)管要求極高，從技術(shù)上看，像貸款審核等業(yè)務(wù)其實(shí)已具備初步落地的技術(shù)能力，但因?yàn)榘踩弦?guī)的要求，大模型只能在其中起到解放生產(chǎn)力的輔助作用。”張勁指出。
大模型可以幫助金融機(jī)構(gòu)更好地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理。通過分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)信息，大模型可以預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)等，為金融機(jī)構(gòu)提供更加準(zhǔn)確和及時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)管理決策支持。這將有助于金融機(jī)構(gòu)降低風(fēng)險(xiǎn)和提高盈利能力。
以小微企業(yè)貸款為例，現(xiàn)階段，小微企業(yè)貸款主要面臨發(fā)現(xiàn)難、轉(zhuǎn)化難、識(shí)別難等問題。信息不真實(shí)是數(shù)字信貸需要解決的首要問題，銀行主要面臨申請(qǐng)者身份不真實(shí)（使用同名申請(qǐng)、使用高清視頻代替人臉識(shí)別）、數(shù)據(jù)不真實(shí)（修改稅控盤數(shù)據(jù)庫、修改納稅申報(bào)表、企業(yè)無痕過戶）、業(yè)務(wù)作假（商戶流水作假、虛假交易，放大銷售額）等問題。
針對(duì)上述痛點(diǎn)，銀行可以通過SaaS平臺(tái)以及核心應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)現(xiàn)小微企業(yè)貸款需求，通過大模型等技術(shù)進(jìn)行智能匹配，實(shí)現(xiàn)貸款轉(zhuǎn)化，并基于金融數(shù)據(jù)底座識(shí)別企業(yè)業(yè)務(wù)真實(shí)情況及貸款審核，最終滿足小微企業(yè)貸款需求。
無獨(dú)有偶，韓滿也對(duì)鈦媒體表示，以某城市級(jí)商業(yè)銀行為例，該銀行采用了智慧運(yùn)營系統(tǒng)，把大模型的能力整合到系統(tǒng)中，將70%左右的工作流程交給人工智能進(jìn)行，只保留了近50名員工進(jìn)行復(fù)核工作，提高了整體的審核效率。
除了更靠近用戶的“前端”以外，在張勁看來，大模型在金融行業(yè)的“落腳點(diǎn)”主要還是集中在后臺(tái)軟件開發(fā)、代碼編寫等層面，幫助金融機(jī)構(gòu)加速研發(fā)進(jìn)程。
從行業(yè)發(fā)展上看，大模型對(duì)金融行業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，既帶來了挑戰(zhàn)也帶來了機(jī)遇。在此背景下，為了更好地應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)和抓住機(jī)遇，金融機(jī)構(gòu)需要加強(qiáng)技術(shù)更新和人才培養(yǎng)；保障數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)；積極應(yīng)對(duì)監(jiān)管和合規(guī)問題；優(yōu)化客戶服務(wù)與個(gè)性化推薦；創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式與拓展市場(chǎng)。而大模型的出現(xiàn)，也將進(jìn)一步推進(jìn)金融行業(yè)數(shù)字化的變革。
（本文首發(fā)鈦媒體，作者丨張申宇）
