工商银行实现大数据云平台与华为云Stack云基础设施的融合

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1984年,中国工商银行(以下简称工行)正式成立。如今,以建设“数字工行”为目标,工行全面布局大数据、人工智能等创新领域,在探索新业务、采用新技术等方面持续探索践行。目前,工行已实现行内外海量金融数据资产要素的融合,全面支持客户营销、产品创新、风险控制等多领域智能化创新,服务实体经济的金融供给能力大幅提升。而在这背后,华为云大数据有着浓墨重彩的一笔。

始于数据的业务创新

在8月31日举行的华为云TechWave大数据专题日上,中国工商银行软件开发中心总经理助理刘承岩表示,“工行在大数据创新应用方面的探索,就是一段不断使用新技术、提升自身数据驾驭能力的历程。”

从数据角度来看,工行经历了自动化、数据化、智能化和生态化四个阶段。在每个阶段里,工行都采用了当时最领先的技术来支撑业务需求与发展,始终走在业界前列。智能化阶段,工行正式开启与华为的合作,引入了华为云FusionInsight智能数据湖解决方案中的大数据产品,搭建了自主可控的大数据云平台,真正将数据智能服务由事后快速演进到事前、事中的阶段。

生态化阶段,工行进一步深化与华为的合作,实现大数据云平台与华为云Stack云基础设施的融合,进一步提升大数据云平台的高可用和弹性灵活扩展等能力,全面支撑起数字平台的生态化建设,更好地服务于数字工行的转型。

刘承岩介绍,通过综合运用大数据和人工智能技术,工行实现了风险数据整合,在金融同业中首家推出了大数据风险信息服务产品融安e信,服务了260家金融机构和4.6万家企业。大数据的应用还改变了传统意义上“客户找服务”的金融服务模式,实现了“金融服务找用户”,通过渠道交易行为数据,工行建立精准客户画像,通过数据算法判断客户偏好,进而提供针对性的金融产品与服务。

轻松驾驭数据业务

工行与华为的合作始于大数据,双方进行了一系列的联合创新。目前,工行已经有大量的数据放到了基于华为云FusionInsight构建的金融数据湖中,FusionInsight MRS大数据、GaussDB(DWS)数据仓库等产品承载了关键的金融数据业务,实现不同场景下的运营、管理,以及风控。

风控系统是金融领域的“生命线”。然而随着金融科技的飞速发展,传统的风控已经无法满足当前的需求,势必需要新的技术手段介入。大数据风控系统就是在这种背景下诞生的新技术,在华为全力支持下,工行的风控管理一直保持着业界一流水准。

大数据平台提供的超高频实时计算能力,帮助工行率先在行业内实现了实时反欺诈防控,在不影响客户体验的情况下,实现了对每笔交易的实时欺诈防控,为客户避免损失约90亿元。此外,通过全行风险信息的整合共享,以及前中后模型服务的沉淀与开放,工行实现了金融业务端到端的风险防控,真正实现了一点出险、全面防控的目标。

刘承岩介绍,工行引入华为云的另一个目的,是希望将原来在IaaS上的一些业务系统迁入到华为云Stack,并结合华为云FusionInsight智能数据湖方案,使之成为数据的底座和业务平台的底座。这将是一次规模空前的云迁移,整体迁移规模将达到75%以上。

目前,双方正在加快推进工行大数据技术平台与华为云的融合,构建混布式容器化和存算分离架构,进一步提升大数据平台的高可用、稳定性、资源弹性灵活扩展能力,更好地支撑工行全数据存储、全数据挖掘、全算法应用、全场景布署的需要。这个过程预计需要一两年的时间,而在所有工作完成之后,一朵华为云支撑起工行整个业务和数据体系的运行与管理。

数据智能的技术底座

刘承岩认为,大数据技术平台融合了云计算、大数据和人工智能等技术,为工行数据中台生态的创新应用,提供了强大存储、算力、算法的保障,是工行数据智能体系的技术底座。

存贷是银行业的核心业务之一。过去的贷款发放,需要做很多的核验工作,而现在借助大数据、人工智能等技术,工行基本可以做到秒批秒贷,以便捷、高效的金融服务,助力实体经济的稳健发展。

在高复杂性的人工智能领域,工行与华为的合作正在不断加深。目前,工行的数据分析师和业务专家们正在极大受惠于华为云FusionInsight智能数据湖解决方案的系列产品,以及“普惠AI”的理念,而未来在数据隐私等更深入的领域,双方还会进一步进行探索与合作。

面向未来,工行将不断加强与华为云的合作,通过云计算、人工智能、区块链、IoT等创新技术,更好地利用数据这一新的生产要素,从社会的痛点、难点入手,做好金融数据中台的建设工作,不断提升自身服务实体经济的能力。

2020年9月23-26日,华为将于上海举办第五届HUAWEI CONNECT,携手来自全球的业界思想领袖、商业精英、技术大咖、先锋企业、生态合作伙伴、应用服务商以及开发者等,共同探讨行业数字化的发展方向,展示ICT领域的领先技术、产品和解决方案,分享成功实践,构筑开放、共赢的健康产业生态,共创行业新价值。  

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