华为中国政企金融业务部总经理崔伟
金融行业是数据密集型服务行业，数据是金融企业的核心资产。金融“数据之道”事关用户的隐私、体验，也关系到金融企业的营销和生存。面对数据汪洋，金融企业如何驾驶科技之舟，驶达与客户心意相通的金融服务，成为摆在每一个金融从业者和金融科技专业人士面前的实际问题。
数据“存储”+底座
“新经济”时代，金融科技需要海量价值数据支撑。与此同时数据量的指数增长对技术底座提出了新的发展要求。以支付业务为例，金融交易数据在加热，数据分析、管理的水平亟待发展。金融机构的数据中心建设也进入到加速扩张期，由于数据中心基础设施的高耗能及全天候在线的特性，耗能过高已经成为数据中心建设面临的巨大挑战。
在此背景下，金融业对于数据的安全可靠性提出了更高要求：保障业务7x24小时在线，业务具有容灾能力、绿色节能和碳中和。正因此，金融企业纷纷构建了适合自身发展特色的数据基础设施。目前，华为全闪存产品已在工商银行、中国银行、建设银行、邮储银行、招商银行、湖北农信等金融企业应用，承载数据库、信用卡、在线联机交易等核心业务，构筑起又稳又快、零碳节能的数据“存储”底座。
数据“联接”+智能
在底层设备、上层应用互联互通的情况下，设备数量众多，联接数量众多。传统的运维方式，网管平台主要依赖人为分析，耗时耗力，对分析人员挑战要求高。因此，需要在网络领域引入人工智能技术，通过对网络产生的大量数据进行自动分析、智能化处理，已经成为业界应对网络运维挑战的最佳思路。
在此基础上，大数据的可视是网络运维的基础，通过引入人工智能手段，借助机器学习等工具，进行根因分析，可以持续提升故障识别的覆盖面和准确性。华为与招行、人保等客户通过联合创新，将人工智能技术应用在数据中心网络智能运维。面向未来，华为智简金融网络基于自动驾驶网络架构，可实现基于预测性维护网络的自治自愈。
数据“管理”+融合
华为《全球产业展望GIV2025》预测，到2025年，全球存储数据量将高达180ZB。面对逐渐庞大的数据，仅仅基于传统关系型数据库技术的数据仓库已经无法满足数据的组织、存储、分析需求。在金融行业，随着精准营销、客户画像、互联网平台等业务的上线，需要引入非结构化数据，并提升对数据的实时处理能力。融合架构的湖仓一体技术则可以充分挖掘数据价值，在宏观研判、量化交易、智能决策和智能风控等方面支撑业务价值变现。
Gartner曾作出研判：大数据技术冲击下，数据仓库新机会已经开启。华为携手招商银行、光大银行、广发银行等金融企业在数据领域进行了积极探索。2020年，招商银行与华为共同发起设立新一代数据仓库联合创新实验室，开启了新一代数据仓库联合创新建设，将共同打造面向未来十年技术领先的企业数据仓库平台。
“数智金融，升级有道”，华为愿做金融行业可信赖的科技创新伙伴，为金融+科技，恪守边界，关注数据处理，不关注数据内容；坚持开放创新，支持传统技术架构，展望未来新技术，与金融企业、监管机构、产业机构一起共同加速预见智慧新金融。
