近日，由存儲聯盟、BanTech智庫、百易傳媒DOIT、浪潮信息聯袂舉辦的“有數·對話”線上直播。本次對話，中國銀行數據資產運營中心處長李東亞、中國農業銀行研發中心專家趙存超和浪潮信息存儲產品線總經理李輝三位專家，共同圍繞金融科技發展的新潮流、新挑戰、新底座展開交流，對話由BanTech智庫焦盧玲主持。

在人民銀行發布的《金融科技發展規劃（2022-2025）》中，明確提出要“激活金融數據要素潛能”、“加強數據能力建設”、“夯實金融創新發展數字底座”，加速金融數據基礎設施建設勢在必行。與金融科技熱潮相呼應，浪潮存儲正迎來高速增長，一季度浪潮存儲裝機容量增長40%，七倍于市場平均增速，裝機容量約為1.5EB，占全球總裝機容量的12%，位列全球前三、中國第一。快速增長背后，像浪潮這樣的存儲公司如何助力金融轉型，金融新數據需求和存儲新技術發展能否雙向奔赴，未來如何再攀高峰呢？

01 道：

加速金融科技創新 為什么

主持人：銀行業作為數據密集型行業，數據是推動其轉型發展的關鍵抓手和核心引擎。在您看來，發揮數據的創新引擎作用，對于銀行業推進數字化轉型的意義集中在哪些方面？

趙存超（農行）：以數據為核心推進數字化轉型，在銀行業主要體現在四個方面。

第一是“全”。農業銀行有一個戰略是服務鄉村振興。比如茶葉種植、生豬養殖等等，不同三農領域的金融需求不一樣，我們通過遙感衛星、物聯網采集數據，通過牛臉識別、智慧耳釘等方式獲得數據，基于內外部數據分析推出了面向不同三農產業的金融產品。這背后有三千多種數據產品的支持，是數據賦能了銀行的產品研發。

第二是“準”?，F在銀行在推數字人民幣，數幣推廣過程中需要線上線下協同精準營銷。這背后是數據中臺和營銷中臺的合力，數據中臺可以準確提供客戶畫像、篩選出合適的客戶，營銷中臺在合適的時間推銷合適的產品、額度，以數據推動客戶精準服務。

第三體現在“深”。風控智能化非常重要，需要用數據的能力提升銀行業風險控制的能力。例如，一些集團客戶是隱形的，沒辦法直接識別，我們利用數據，基于知識圖譜建立可以“往下深鉆十層”的能力，通過分鐘級數據分析可以看到其中的關聯，識別隱性、潛在的集團客戶、控股關系。

最后是“快”。對于銀行業而言，用數據來支持管理決策已經大眾化了；但如何讓數據能力快速支持決策，這個要求是很高的。銀行需要準確地、實時地感知行內的生產經營變化，把提示、預警、監控信息發送給經營管理者。

總之，銀行需要從全、準、深、快四個維度出發，以數據賦能產品創新、精準營銷、風控和管理決策。

主持人：銀行在探索新技術、搶抓數字經濟紅利方面有哪些經驗？

李東亞（中行）：新技術的發展為銀行數據價值創造帶來了無限機遇，過去數據加工和存儲成本過高，銀行無法對海量數據進行處理，無法從數據中獲取價值?，F在IT技術快速發展，在數據加工、存儲、智能分析等方面都可以滿足銀行的需求，過去銀行匯總海量數據要花幾天時間，現在在大數據技術支持下，幾個小時就可以完成。

趙存超（農行）：新興技術的發展對銀行深度利用數據提出了很多挑戰。比如，隱私計算對底層安全硬件、上層算法提出了很高的要求，我們曾經在蘇州分行和當地人行、其他十幾家金融機構一起嘗試隱私計算，實現了信息要素的流動，做到了只有一家銀行無法做到的事。還有數據編織，銀行現在有很多數據，這些數據如何資產化，資產化之后如何進行數據管理是很大的挑戰；尤其現在是云時代，數據可能分布在遠端或其他公司，不同地方的數據需要進行分布式管理。為了能夠智能的查找到所需的數據，我們采用了一個比較超前的技術——數據編織，把分布式環境下的數據在不同區域分開算、分開存，但在邏輯上又能夠通過語義解析技術獲得元數據信息，從而組建數據地圖。這說明在大數據時代，銀行可以用創新技術來解決數據資產利用、價值挖掘中遇到的難題。

02 法：

數據要素 如何支撐數字轉型

主持人：結合人行發布的《金融科技發展規劃（2022-2025）》，談談農行在金融科技創新發展方面的總體規劃和獨特見解？

趙存超（農行）：農行也在積極探索，行里提到建設數據友好型系統，基于數據中臺、業務中臺形成閉環。數據中臺類似“生鮮超市”，能夠把所有領域的數據匯聚、融合在一起，形成數據動產；業務中臺則是“米其林廚師”，基于數據中臺提供的數據能力，為前臺提供敏捷的服務，支撐數字化轉型。

圍繞數據閉環，我們總結出“產、采、建、用、管”五個步驟，覆蓋從數據形成到使用再到價值創造的各個環節。首先，產就是數據從哪里來，不管行內還是行外的數據，產生過程中都要有標準、有規范、保證質量。同時互聯網數據非常重要，之前銀行的數據相對來說比較單薄，以后需要獲得更多的客戶行為數據。第二是采。有了數據之后需要按照標準化的方式、接口把數據采集起來，放到數據湖里。第三是建。把數據建設成為資產，通過數據模型化把數據資產沉淀下來，給后續應用提供基礎。第四是用。銀行需要提升數據使用能力，包括使用AI、BI、知識圖譜、隱私計算等技術，讓這些技術成為數據資料深度應用的加速器。最后是管，從數據流轉過程來講，管能夠支持整個數據流轉過程，保證數據質量不斷迭代優化和流轉過程有序進行。

主持人：深挖數據資產價值離不開數據基礎設施建設，請您分享對于金融科技創新中“有數、有底”的解讀。

李輝（浪潮信息）：剛聽了兩位專家對金融行業數字化轉型的分享深有感觸。金融行業越來越依賴數字化手段，這些數字化手段其實要回到一個本質就是數據，而數據需要物理載體，就是數據存儲基礎設施。浪潮作為IT基礎設施提供者，需要為數據的閉環處理提供一個數據底座，有效支撐端邊云新興技術架構下數據采集、傳輸、處理、使用和管理的整個業務流程，這稱之為“有底”，即我們會提供數據存儲基礎設施。

同時，從數據底座的能力維度看，金融需要的是安全、可靠、經濟、高效的底座。這樣的底座能夠保證金融業務（包括剛才提到的金融創新產品）服務永遠在線、數據永不丟失、性能永遠滿足、容量永遠夠用，這也是有底的第二個含義，就是數據存儲底座要能夠更好地支撐前臺的創新應用，支撐數字化轉型過程中的數據全業務操作流程。

李東亞（中行）：李總講的非常好，“有底”從基礎設施來講，就是要保證數據有底氣?，F在監管一直在強調數據的加工能力和數據價值的創造，這些都是建立在良好的數據架構以及強大的數據基礎設施之上的。沒有一個好的數據基礎設施，不可能保證數據加工的時效性、完整性和可用性。數據價值是經過大數據匯總、分析而產生的，數據價值挖掘要依賴于數據底座，包括像浪潮存儲提供的數據能力。

03 術：

以新存儲應對金融新數據挑戰

主持人：銀行數字轉型過程中，遇到了哪些數據存儲方面的挑戰？

李東亞（中行）：數據存儲是一個永恒的話題，隨著IT技術的發展，數據存儲訪問能力越來越高。同時銀行業務服務范圍越來越廣，產品創新不斷增加，銀行數據量不斷增長，如何保存銀行業務歷史數據，將對未來智能化分析產生重要影響，所以可以說銀行業務對于數據存儲和訪問的需求是無限的。

在銀行成本管控之下，數據存儲既要滿足當前業務需求，也要滿足未來長遠數據戰略。銀行需要制定合理的數據架構和存儲模式，按照數據應用優先級進行合理管控，但這也帶來數據管理和架構設計的復雜性。如何在確保數據完全性的前提下，滿足數據高效訪問的需求，是未來存儲面臨的一個挑戰。

趙存超（農行）：銀行業對數據的需求越來越旺盛，我們想要的、需要的、獲得的數據越來越多，我們要去強化數據底座。轉型過程中，數據容量、性能要求越來越大，這里面有一些矛盾的，怎么解決呢？我們正在推進數據湖建設，引入了存算分離的架構，把AI計算這種耗內存、耗CPU的計算能力分出去，把大量歷史數據沉到對象存儲里去，輕者為上升為天，濁者下降為地。存算分離模式能夠很好地發揮底層大容量存儲的能力，同時上層又能發揮高速運算的能力，再加上中間網絡能力的提升，能夠在一定程度上解決數據爆炸式增長帶來的挑戰。

主持人：隨著金融業務不斷創新，數據發生了怎樣的變化？

李輝（浪潮信息）：其實剛開始對話之前我認為金融行業不需要過多的依賴于機器采集，但剛才趙處講了農行的一些業務場景，比如農行需要借助遙感衛星、物聯網等機器采集手段來采集數據，這是顛覆了我的認知。另外，銀行需要在整個服務過程當中采集數據，這些數據相當于次生數據，對下一步提升線上線下服務的時效性和質量有重要作用。

趙存超（農行）：金融行業的數據呈現了幾個不同的特點。一是實時化程度提升，數據采集、利用的實時性要求提升了。第二是多樣化，不只是數據的結構多樣，結構化、半結構化、流式等等，還包括數據的來源不同，可能源自行內，也可能是外部物聯網設備的信息。而且越往前走，隨著元宇宙時代的到來，虛擬世界里拿到的數據會越來越多，數據變得越來越豐富。第三是數據價值方面，銀行所需要的數據深度越來越高，需要做深度分析和挖掘。所以要“有底”，銀行需要用新的算法和技術，對數據進行多次的加工、匯總、整合，形成數據資產，把價值充分發掘出來。

李東亞（中行）：隨著金融管理程度越來越高，銀行本身的基礎數據是遠遠不夠的，需要深入挖掘客戶信息。這些信息一方面是通過銀行核心業務系統進行數據的采集，另一方面也要和外部機構進行合作，引進工商、稅務、海關等外部機構的數據，把這些數據跟銀行自己的數據整合在一起，形成客戶的全面風險數據。另外，非結構化數據也很重要。怎樣將非結構化數據引進來、使用好并產生數據價值，需要在數據整合和應用上有比較好的應對方式，這一方面需要銀行自身的創造，另一方面需要像浪潮這樣的存儲公司提供支持。

主持人：浪潮存儲在推進金融數據基礎設施建設方面有哪些先進方案？

李輝（浪潮信息）：剛才兩位專家提到了一個金融行業對存儲的關鍵需求，就是數據饑渴，即需要用更多的數據來滿足智能轉型、場景服務、產品創新的需要，也就是圍繞數據全方位創新的需要。

從數據存儲上來講，金融行業從過去關鍵應用到未來智能化應用發展過程中，整個架構在發生著變化，要用新的理念來看待存儲公司提供的存儲基礎設施建設方案。

首先要堅持一些原則：安全、可靠、經濟、高效。在安全方面，金融行業對安全的要求越來越高，不光數據底座需要具備安全能力，里面的組成模塊也要具備。在可靠方面，金融系統要求業務和數據7×24小時在線。當然還有經濟性和高效性的要求，金融行業的數據量，現在是PB級，未來會有更大的發展，浪潮存儲會為金融行業提供更高效、更經濟的存儲平臺。

在基礎要求之外，結合金融業務場景的復雜化以及整個基礎設施的變化，我們提供三個方面的解決思路：場景化、平臺化、專業化，這三化是縱橫結合的解決思路和方案。

其一，縱指的是金融行業的應用場景，像剛才農業貸款產品、金融監管產品等等，我們要堅持場景化，圍繞場景化來構筑對于銀行來講最好、最合適的系統。

其二，在PaaS或DaaS層面，我們還應堅持平臺化，剛才講到的數據湖、數據倉庫、數據編制、分布式數據處理和計算，以及圍繞“產、采、建、用、管”的數據處理和匯聚過程，都需要平臺化方案，讓數據打通和流動。

其三，IaaS層的基礎設施需要專業化。剛才趙處也在提存算分離，不同場景和平臺對于計算和存儲的要求各有各的特點。金融核心應用要求高可靠、高安全、高性能、低時延，金融渠道和服務業務需要敏捷、彈性，不同場景下需要有專業化的產品。面向核心業務浪潮提供全閃產品；面向渠道業務、微服務業務，我們提供云化基礎設施，存儲產品要具備極致的云化對接能力，提供更具彈性、橫向擴展的架構，符合未來兩地三中心甚至三地四中心的需求。

主持人：如何看待未來應用的變化，數據基礎設施如何滿足上層應用的變化？

李輝（浪潮信息）：未來應用最大的變化是需要越來越多的借助于數據。金融應用正在從自動化到智能化、從線上到線下、從無人化到人性化，其核心是更加有效率、有質量、更安全可靠，比如線上的人性化，會在留客方面變得更加重要，將是銀行非常重要的競爭力。再往下到技術層次，數字化、數字孿生和元宇宙這三個技術會促進金融產品、服務、商業模式的創新，這些都需要數據的支撐，需要數據基礎設施來存儲、保管數據。

浪潮希望通過全方位的數據存儲產品，更好地支撐金融數字化轉型，支撐像中行和農行這樣的數字化先鋒用戶，釋放數據要素價值推動數字經濟發展。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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