展望未来十四五规划期间，笔者坚信金融科技的发展将逐渐由双稳阶段向集聚阶段过渡；农村数字普惠金融服务更加精准；底层技术乘数效应显现，加速带动上层业务深度融合；新基建推进金融科技B端服务，加速智慧社会建设；数字人民币应用场景逐步扩展；金融机构全流程数字化转型力度加强；区块链与实体经济融合更加深入；金融科技监管更加全面、系统；金融科技与科技金融相互赋能效应凸显；数据隐私保护逐渐规范。

　　互联网金融与普惠金融风起云涌，加快了传统金融行业脱媒进程，传统商业银行面临较大的客户被分流风险，场景金融服务被占领，在互联网金融数据驱动运营的竞争中受到制约。为应对客户行为和期望的改变、传统接触客户渠道逐渐消亡融于场景金融服务的挑战中，我国银行业正积极利用金融科技新技术重新建设银行业务体系，推进分布式架构与业务敏捷化，以及实现以数据为核心的企业数字化转型战略目标。

　　华为中国政企副总裁   何达炳

　　主机系统一直是国内各大型银行的首选核心平台，其高可用、高吞吐能力伴随了国内金融行业二十余年的数字化发展。但随着云计算技术的发展，业务应用架构从“胖核心”到“廋核心”，再到“微服务架构”。应用架构的创新与发展驱动了应用从主机下移到基于云计算平台的分布式架构解决方案，成为行业主流动态——通过整体技术架构主动演进，将部分主机应用向分布式架构迁移，形成多技术融合的多模架构，进而减少对主机的依赖。其好处不言而喻——强化自身能力、优化成本支出、降低业务连续性技术供应风险。同时，提升了面向广大线上线下客户的金融服务能力，成为数字化转型的胜者。

　　分布式架构在IT应用架构层面呈现出最显着的特点，就是应用微服务化改造；建设共享服务中心；业务应用乐高式搭建。而在其基础架构层面则呈现出两大特点：一是采用通用服务器建设云计算平台，横向扩展服务器提升算力；二是业务应用采用云原生架构部署，不再直接依赖于传统虚拟化技术或裸金属部署。

　　在分布式架构下，从基础架构层面应对上述两大特点，可以采取两类方法解决问题：一是通过创新、通用的多核并行计算架构，尽可能提升服务器处理效率；二是采用云平台和分布式数据库，将应用迁移至更具有可持续演进支撑能力的软件平台。

　　多核并行计算架构集成于多路服务器中，提供强大算力。如基于鲲鹏处理器的TaiShan服务器，其单处理器集成更多的计算单元，使得单台TaiShan服务器能够承载更多的计算任务。结合容器等技术的应用，精细化控制资源的利用；业务应用依托于云平台的虚拟化技术、容器技术进行弹性伸缩，应对业务洪峰；依托于云平台统一监控能力，提升分布式架构下的运维效率；分布式数据库技术，则在确保全栈应用架构多活的情况下，同时提供更高的单位时间内系统事务处理能力。

　　传统银行机构不同于互联网公司，由于存在大量的历史IT投资，在选择分布式架构转型中将面临技术路线的选型决策，既要寻求新技术创新，同时也要兼顾传统应用平滑演进。华为公司立足于服务金融客户多年的经验，建议金融机构采取双轮驱动方式构建分布式架构体系。一方面建立业务驱动体系：可以采取云原生分布式架构体系，构建分布式新核心、互联网金融核心、大数据金融应用，开放银行等新业务场景。另一方面，建立技术驱动体系：传统业务应用改造逐步上云，部分业务系统改造为分布式模式和原有模式相结合，并逐步向云原生的生态过渡。

　　分布式、微服务、敏捷化开发等，是分布式架构体系的重要组成部分，是满足银行在数字化时代，为普通用户提供灵活多变的金融服务能力的基石。通过抽取金融业务办理过程中的公共服务形成多个共享能力中心，每个中心包含多个微服务模块，模块和模块间进行业务解耦。在通用能力中心之上建设面向客户体验应用场景的业务系统，如信贷系统、微信银行和开放银行等。

　　业务应用类系统的工作重点在于编排共享能力中心所提供的基础业务处理能力，并加入自己所处理业务的特性部分。通过这样的分层解耦，使得业务应用的编写如同进行“乐高”式积木拼装，所有需要用到的金融业原子服务化能力均已经存在于共享能力中心之中，从而实现业务应用的高度敏捷化，随时可以通过“拼装”，快速应对市场需求的变化。

　　华为公司联合北京科蓝软件系统股份有限公司等合作伙伴联合打造解决方案，由华为提供基础云平台软件，微服务开发框架，通用分布式中间件等。合作伙伴基于此平台开发部署针对金融行业的共享能力中心和金融业务应用。其整体架构如图1所示。

　　图片 图1 华为&北京科蓝分布式新核心联合解决方案

　　伴随着互联网金融及场景化金融服务的发展，对比传统银行渠道交易产生出更多的用户交易和行为数据。从海量的线下扫码支付交易，到保存用户选购理财产品的浏览记录，再到收集信用卡生活场景的用户消费评价，海量数据更适合采用分布式存储技术进行管理。为保障数据存储符合金融业信息安全规范，相当一部分用户数据要像交易数据（按PCI-DSS规范）那样被加密保存。这些数据在分布式架构下经由处理器提供的加密指令，低时延、高吞吐地写入闪存介质，既安全又保障流畅业务体验。分布式存储再与大数据集群相结合：能够让传统保存三副本带来的空间占用节省一半以上，并且把数据处理的存储空间和算力容量扩展能力作分层解耦，使得数据得以高效存储和弹性扩展。某银行一个超4PB规模的大数据集群过去限于计算存储耦合的架构，导致单独扩展计算或存储资源困难，不利于对计算存储资源分别独立维护，同时大数据系统无法云化也限制了其数据平台能力提升。当存储资源拆离到分布式存储后，业务部门申请大数据环境从云端自助完成，耗时缩短10倍以上。

　　分布式架构转型不仅体现在数据的存储上，还体现在银行业对于在分布式架构下做交易数据增删查改处理的一致性管控需求。这种需求驱动了分布式数据库在银行业的应用。对此，银行机构在应用分布式数据库技术过程中，需要培养熟悉分布式数据库运维的队伍，及时总结适用的部署场景。因此商业数据库在推广前期往往聚焦少数使用单位开展联合创新，而金融机构在分布式数据库探索前期，往往也会选择不止一种技术来进行各种场景的比较和适配。

　　高时效处理金融数据离不开强大的算力和高效的算法。应对如潮水一般产生的交易记录、用户行为和社交分享，银行需要把分析加工这些信息的计算任务派发到分布式系统的可用节点上面去，并调度计算集群里的算力资源 “集中力量办大事”，为响应瞬息万变的金融市场赢得宝贵时间。云计算的魅力正在于此，它通过软件化定义的网络、存储和计算资源管理，可以帮助银行应用AI和大数据实现提高实时风控能力。

　　目前，我国金融行业正面临数字化转型和信息技术创新的攻坚时期，华为公司把自身数字化转型的实践与金融业高质量发展的需求相结合，致力于为金融数字化转型提供切实可行的解决方案。我们将利用数十年积累的科技研发能力和丰富实践经验，坚持以“平台+AI+生态”为基础，持续与全球顶尖金融机构、研究机构及独立软件开发商开展合作，与“金融+科技”生态伙伴共赢，助力金融机构的全面转型。