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相信大多数人都认可,行业星河在行业智能化的化的火车列车中,金融是头效毋庸置疑的“火车头”。

有数据显示,应由目前AI整体渗透率只有4%,金融不同行业的网络AI渗透度有极大差异。其中,启动金融由于数字基础好,行业星河拥抱新技术的化的火车意愿强烈,成为智能化较早、头效较快、应由投入较大的金融“第一梯队”。

所谓“火车跑得快,网络全靠车头带”,启动智能化也有“火车头效应”,行业星河即一个或某个行业对新技术和创新的积极采用,能够推动整个数字经济的进程。

所以金融智能化,问题不是该不该做,而是怎么做,能发挥出“火车头效应”,成为其他行业学习和借鉴的先行者。

这就离不开一个必要条件——网络基础设施的升级。

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近期,在“星河AI,网行天下”为主题的2024华为金融网络创新峰会上,华为发布了《华为星河AI金融目标网络白皮书》,其中明确指出了,Bank 5.0智能化时代,金融行业需要新的通信底座。新一代金融网络的核心,是在规、建、维、优生命周期内全面智能化,从而进一步激活金融业务的智能化。

这本《白皮书》的独特之处,是通过五个维度的细致拆解,让我们清晰地透视金融目标网络的发展方向。这是金融智能化的升级之“道”,也将进一步推动金融行业的“火车头效应”,为前进中的数字中国,探索出一条更高效的智能化路径。

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首先有必要回答一个问题,为什么金融智能化的“火车头”,必须行驶在新一代网络的“铁轨”上?

这是由行业基本规律所决定的。

《BANK4.0》《BANK3.0》的作者Brett King(布莱特·金)总结发现,银行业真正踏上数字化的旅程,始于商业互联网的诞生。BANK1.0专注于传统银行服务,BANK2.0有了初步以宽带互联网为依托的自助银行服务,BANK3.0则依托于移动蜂窝网络,以移动银行服务或银行APP服务为标志,然后是BANK4.0至今,嵌入式银行业务兴起,金融服务经由万物智联,渗透至生产和生活的方方面面。

可以看到,金融行业的每一次演化和深度变革,网络升级都是前置条件。

那么,适配AI时代的金融网络,该如何升级?

从最终目标来看,金融智能化要深入融合大算力、大数据、大模型,这些数智能力都要经由网络基础设施来传输。而在实际发展中,我们会发现传统网络形成了许多“关卡”,导致金融智能化的过程“一山放出一山拦”,阻碍重重:

首先,算力的关卡高耸。

AI算力增长500倍,现有网络架构难以满足金融业对AI算力的需求;整网吞吐不足50%,算力无法充分释放,影响金融大模型的训练效率;网络部署效率低,千卡集群至少耗时一个月,导致金融AI应用上线晚,在激烈的市场竞争中,会直接影响到金融机构的用户体验度。

其次,安全的威胁增多。

对金融行业开展网络攻击的潜在利益大,因此发生频率也极高。仅2023年,金融行业就因为勒索软件造成超10亿美金损失,并且勒索病毒还在持续进化中,魔高一尺道高一丈,网络安全防护不能一劳永逸,必须持续加强。

此外,BANK5.0的特点是智能无处不在,很多头部金融机构也在加快推进端侧智能化改造,目前一个单网点就有十几类的智能终端设备。物联网终端易成为攻击目标和安全短板,这些边缘侧、端侧设备在提升金融业务效率的同时,带来的潜在安全风险也不容忽视,需要更安全可靠的防护方案。

最后,运维的成本增大。

金融机构的分支多、业务体系庞杂、流量复杂,依赖人工经验的传统运维在日趋复杂的网络任务面前,越来越不堪重负。

比如金融机构为了实现五个九以上的高可靠性,保障业务不中断,大多采用多地多活部署,一个中心发生故障,业务可以快速切换到其他中心。但数据中心间的网络开通,都需要人工部署,费时费力,并且传统网络的韧性不足、容灾能力弱,都可能给业务带来风险。

转型期间,金融业务的快速迭代,也会造成更加频繁的网络变更,一旦网络运维判不准、看不全、看不清、耗时长,就会直接延缓数字化、智能化金融应用的落地进程。

总结一下,就像专为绿皮火车设计的轨道,无法承载高铁的通行需求,传统金融网络也难以承载金融机构走向BANK 5.0的联接需求。

那么,接下来的问题就是,金融目标网络该向何处升级了?

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布莱特·金认为,未来金融更有可能发生在中国。因为“中国有了务必成熟的经验,今天银行的规章制度仍是100年或200年前制定的,并不是因为数字化发展而建立的”。

移动金融科技带来的数字化革命在中国大放异彩,也让中国金融业有机会、有能力先一步迎接智慧金融的未来,探索金融目标网络的升级之道。

面向BANK 5.0时代的金融目标网络,率先由华为提出,也就不奇怪了。

在《华为星河AI金融目标网络白皮书》中,华为对新一代金融目标网络,进行了详细的分析和拆解,并给出了实现路径。

具体来说,金融机构需要稳健韧性的数字基础设施,来迅速迭代金融产品,提供持续服务。而端到端的韧性体系,离不开云网存算的跨域协同,而金融网络作为连接韧性技术设施的核心枢纽,需要向五个方向演进:

1.高阶智能。适配大模型万亿参数、万卡集群、万里部署的技术趋势,金融智算网络必须独立建网,满足大规模、零丢包、高吞吐、全自智的要求。

2.超高韧性。随着金融数据中心向多地多活演进,传统金融网络难以满足业务0中断、故障秒级恢复等韧性要求,目标网络要向容灾无忧、业务永续的方向发展。

3.敏捷高效。数字化、智能化与金融相结合的应用创新风起云涌,在追求业务上线效率的同时,运维效率也必须同步提升。网络走向自动驾驶,实现全面、敏捷、智能的管理运维,是大势所趋。

4.安全可信。构建无短板的安全防护能力,需要广-云网端边全覆盖,强-智能算法有效检测并告警,灵-实时自动阻止非法接入。

5.极致体验。BANK 5.0的特点是“嵌入式”,将金融服务广泛嵌入到日常生活当中,因此各个传统网点必须加速数字化、智能化转型,让终端用户感受到智慧金融的服务与体验。智慧网点需要大带宽(避免业务延迟或中断)、高安全(预防黑客通过WiFi无线空口进行窃听和攻击)、强接入(支持用户终端和网点IoT设备的高密接入需求)。

不难想见,在这样一张更先进的网络上,金融机构的海量算力需求和智能业务应用,都可以畅通无阻地飞驰,抵达每一个用户身边,实现无处不在的智慧服务。

新的问题又来了,谁能将这张理想中的网络变为现实呢?

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我们知道,达到一定水平之后,想要再进一步提升,难度会指数级增加。

作为数字化“优等生”,金融网络的整体水平比较高,有的先进银行网络可靠性能够达到五个九。继续向前演进,意味着对网络服务商的要求,骤然拔高。

以金融数据中心为例,从千卡迈向万卡、五万卡、十万卡,集群规模越大,网络部署的工作量就越大,产生的故障也会指数级增多,对网络可靠性、运维排障效率的要求,达到了前所未有的苛刻程度。

放眼全球,华为是为数不多的,能够满足金融目标网络建设需求的厂商,或许没有之一。

为什么这么说?因为华为的特点,就是既有预判趋势的眼光,也有手到擒来的“强术”。

通过密集的技术创新和探索,华为推出了新一代金融网络——华为星河AI金融网络解决方案。

助力金融智能化的“火车头效应”,星河AI金融网络就成为一部“动力引擎”,牵动着金融网络向前演进,其中三股动力分别是:

动力一,全面的AI之力。华为推出星河AI网络解决方案,打造智能时代算力网络底座,助力金融行业跃升新质生产力。华为将AI技术综合、全面地应用于金融目标网络,切实体现降本增效,满足AI时代从基础层到应用层的需求。

动力二,锐利的创新之力。华为数据通信产品线在全球研发中心布局科学家和顶级专家,长期从事前沿技术和产品的研究工作。

星河AI金融网络解决方案中,就包含了大量华为独家首创技术,如Wi-Fi密盾技术,确保无线用户信息不被抓包窃取,全链路MACsec加密构建园区有线、无线端到端安全体系。华为独家数据消冗技术,将消冗能力从1.8:1提升到3:1,降低数千万租用成本。华为首创基于AI的智能未知威胁检测技术,可精确防护亿级海量病毒等。

技术先进性上领先行业,意味着金融机构可以借助星河AI,建立其更强的联接力和竞争力。

动力三,坚实的产品之力。金融用户和运维人员要通过软硬件产品,访问网络并完成交互,这时候,华为长期深耕CT领域的优势就凸显出来了,能够打造出成熟、易用、好用的产品。比如星河AI智算网络,采用华为提供的业界最高密640*400GE框式交换机,支撑大模型参数从千亿向万亿演进。网络数字地图,带来全新智能运维体验,显著提升运维效率。

总结一下,金融智能化的进程中,华为星河AI网络不仅是一条清晰宽阔的“轨道”,也可以是一部动力强劲的“引擎”。

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目前,星河AI金融网络已经正式“通车”,让我们听见了来自金融行业的“火车头”轰鸣。

比如建网方面,某客户在大模型研究和建设领域处于领先地位,使用华为星河AI智算网络解决方案,实现100%线速转发,智算网络的组网规模是之前网络的16倍,有力地支撑了AI大模型的研发与训练,在智能化浪潮中保持优势。

运维方面,北京银行与华为展开合作,通过华为iMaster NCE数据中心网络数字地图和自智使能服务,实现了多云网络一图可视、网络路径一键导航、应用故障一键诊断的能力,显著提升了网络精细化管理能力,推动网络运维工作向数字化、智能化转型。

智慧网点,X银行是全国12家股份制商业银行之一,基于华为 iMaster NCE 网络数字地图打造的数据中心智能导航运维系统,能够全局感知2000+ 设备、2.5 万个虚拟机的网络运行情况,满足业务敏捷迭代开发对网络变更的诉求,又能在业务异常时快速定界网络故障。

越来越多的金融机构,笃定智能化方向,并将智能服务与应用建立在华为星河AI网络的联接力底座上。

回顾历次工业革命,会发现金融业的巨大发展,都伴随着基础设施的升级,面貌焕然一新。

18世纪,海洋航路让商品流通全球,促进了贸易融资和商业票据的发展;

19世纪,铁路网络促进了人才、资本和货物的流动,扩大了金融市场的地理范围;

20世纪,宽带信息公路的建设,让全球信息和数据交换成为可能,彻底改变了金融交易的方式,促进了在线银行和电子交易的发展。

而今,站在第四次工业革命的门前,金融行业正发挥出“火车头效应”,疾驰在星河AI网络的崭新轨道上。数字中国的列车,将加速驶向下一站,驶向智能时代的星辰大海。

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