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行業智能化的“火車頭效應”,由星河AI金融網絡啟動

腦極體 ? 來源:腦極體 ? 作者:腦極體 ? 2024-08-23 09:15 ? 次閱讀
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相信大多數人都認可,在行業智能化的列車中,金融是毋庸置疑的“火車頭”。

有數據顯示,目前AI整體滲透率只有4%,不同行業的AI滲透度有極大差異。其中,金融由于數字基礎好,擁抱新技術的意愿強烈,成為智能化較早、較快、投入較大的“第一梯隊”。

所謂“火車跑得快,全靠車頭帶”,智能化也有“火車頭效應”,即一個或某個行業對新技術和創新的積極采用,能夠推動整個數字經濟的進程。

所以金融智能化,問題不是該不該做,而是怎么做,能發揮出“火車頭效應”,成為其他行業學習和借鑒的先行者。

這就離不開一個必要條件——網絡基礎設施的升級。

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近期,在“星河AI,網行天下”為主題的2024華為金融網絡創新峰會上,華為發布了《華為星河AI金融目標網絡白皮書》,其中明確指出了,Bank 5.0智能化時代,金融行業需要新的通信底座。新一代金融網絡的核心,是在規、建、維、優生命周期內全面智能化,從而進一步激活金融業務的智能化。

這本《白皮書》的獨特之處,是通過五個維度的細致拆解,讓我們清晰地透視金融目標網絡的發展方向。這是金融智能化的升級之“道”,也將進一步推動金融行業的“火車頭效應”,為前進中的數字中國,探索出一條更高效的智能化路徑。

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首先有必要回答一個問題,為什么金融智能化的“火車頭”,必須行駛在新一代網絡的“鐵軌”上?

這是由行業基本規律所決定的。

《BANK4.0》《BANK3.0》的作者Brett King(布萊特·金)總結發現,銀行業真正踏上數字化的旅程,始于商業互聯網的誕生。BANK1.0專注于傳統銀行服務,BANK2.0有了初步以寬帶互聯網為依托的自助銀行服務,BANK3.0則依托于移動蜂窩網絡,以移動銀行服務或銀行APP服務為標志,然后是BANK4.0至今,嵌入式銀行業務興起,金融服務經由萬物智聯,滲透至生產和生活的方方面面。

可以看到,金融行業的每一次演化和深度變革,網絡升級都是前置條件。

那么,適配AI時代的金融網絡,該如何升級?

從最終目標來看,金融智能化要深入融合大算力、大數據、大模型,這些數智能力都要經由網絡基礎設施來傳輸。而在實際發展中,我們會發現傳統網絡形成了許多“關卡”,導致金融智能化的過程“一山放出一山攔”,阻礙重重:

首先,算力的關卡高聳。

AI算力增長500倍,現有網絡架構難以滿足金融業對AI算力的需求;整網吞吐不足50%,算力無法充分釋放,影響金融大模型的訓練效率;網絡部署效率低,千卡集群至少耗時一個月,導致金融AI應用上線晚,在激烈的市場競爭中,會直接影響到金融機構的用戶體驗度。

其次,安全的威脅增多。

對金融行業開展網絡攻擊的潛在利益大,因此發生頻率也極高。僅2023年,金融行業就因為勒索軟件造成超10億美金損失,并且勒索病毒還在持續進化中,魔高一尺道高一丈,網絡安全防護不能一勞永逸,必須持續加強。

此外,BANK5.0的特點是智能無處不在,很多頭部金融機構也在加快推進端側智能化改造,目前一個單網點就有十幾類的智能終端設備。物聯網終端易成為攻擊目標和安全短板,這些邊緣側、端側設備在提升金融業務效率的同時,帶來的潛在安全風險也不容忽視,需要更安全可靠的防護方案。

最后,運維的成本增大。

金融機構的分支多、業務體系龐雜、流量復雜,依賴人工經驗的傳統運維在日趨復雜的網絡任務面前,越來越不堪重負。

比如金融機構為了實現五個九以上的高可靠性,保障業務不中斷,大多采用多地多活部署,一個中心發生故障,業務可以快速切換到其他中心。但數據中心間的網絡開通,都需要人工部署,費時費力,并且傳統網絡的韌性不足、容災能力弱,都可能給業務帶來風險。

轉型期間,金融業務的快速迭代,也會造成更加頻繁的網絡變更,一旦網絡運維判不準、看不全、看不清、耗時長,就會直接延緩數字化、智能化金融應用的落地進程。

總結一下,就像專為綠皮火車設計的軌道,無法承載高鐵的通行需求,傳統金融網絡也難以承載金融機構走向BANK 5.0的聯接需求。

那么,接下來的問題就是,金融目標網絡該向何處升級了?

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布萊特·金認為,未來金融更有可能發生在中國。因為“中國有了務必成熟的經驗,今天銀行的規章制度仍是100年或200年前制定的,并不是因為數字化發展而建立的”。

移動金融科技帶來的數字化革命在中國大放異彩,也讓中國金融業有機會、有能力先一步迎接智慧金融的未來,探索金融目標網絡的升級之道。

面向BANK 5.0時代的金融目標網絡,率先由華為提出,也就不奇怪了。

在《華為星河AI金融目標網絡白皮書》中,華為對新一代金融目標網絡,進行了詳細的分析和拆解,并給出了實現路徑。

具體來說,金融機構需要穩健韌性的數字基礎設施,來迅速迭代金融產品,提供持續服務。而端到端的韌性體系,離不開云網存算的跨域協同,而金融網絡作為連接韌性技術設施的核心樞紐,需要向五個方向演進:

1.高階智能。適配大模型萬億參數、萬卡集群、萬里部署的技術趨勢,金融智算網絡必須獨立建網,滿足大規模、零丟包、高吞吐、全自智的要求。

2.超高韌性。隨著金融數據中心向多地多活演進,傳統金融網絡難以滿足業務0中斷、故障秒級恢復等韌性要求,目標網絡要向容災無憂、業務永續的方向發展。

3.敏捷高效。數字化、智能化與金融相結合的應用創新風起云涌,在追求業務上線效率的同時,運維效率也必須同步提升。網絡走向自動駕駛,實現全面、敏捷、智能的管理運維,是大勢所趨。

4.安全可信。構建無短板的安全防護能力,需要廣-云網端邊全覆蓋,強-智能算法有效檢測并告警,靈-實時自動阻止非法接入。

5.極致體驗。BANK 5.0的特點是“嵌入式”,將金融服務廣泛嵌入到日常生活當中,因此各個傳統網點必須加速數字化、智能化轉型,讓終端用戶感受到智慧金融的服務與體驗。智慧網點需要大帶寬(避免業務延遲或中斷)、高安全(預防黑客通過WiFi無線空口進行竊聽和攻擊)、強接入(支持用戶終端和網點IoT設備的高密接入需求)。

不難想見,在這樣一張更先進的網絡上,金融機構的海量算力需求和智能業務應用,都可以暢通無阻地飛馳,抵達每一個用戶身邊,實現無處不在的智慧服務。

新的問題又來了,誰能將這張理想中的網絡變為現實呢?

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我們知道,達到一定水平之后,想要再進一步提升,難度會指數級增加。

作為數字化“優等生”,金融網絡的整體水平比較高,有的先進銀行網絡可靠性能夠達到五個九。繼續向前演進,意味著對網絡服務商的要求,驟然拔高。

以金融數據中心為例,從千卡邁向萬卡、五萬卡、十萬卡,集群規模越大,網絡部署的工作量就越大,產生的故障也會指數級增多,對網絡可靠性、運維排障效率的要求,達到了前所未有的苛刻程度。

放眼全球,華為是為數不多的,能夠滿足金融目標網絡建設需求的廠商,或許沒有之一。

為什么這么說?因為華為的特點,就是既有預判趨勢的眼光,也有手到擒來的“強術”。

通過密集的技術創新和探索,華為推出了新一代金融網絡——華為星河AI金融網絡解決方案。

助力金融智能化的“火車頭效應”,星河AI金融網絡就成為一部“動力引擎”,牽動著金融網絡向前演進,其中三股動力分別是:

動力一,全面的AI之力。華為推出星河AI網絡解決方案,打造智能時代算力網絡底座,助力金融行業躍升新質生產力。華為將AI技術綜合、全面地應用于金融目標網絡,切實體現降本增效,滿足AI時代從基礎層到應用層的需求。

動力二,銳利的創新之力。華為數據通信產品線在全球研發中心布局科學家和頂級專家,長期從事前沿技術和產品的研究工作。

星河AI金融網絡解決方案中,就包含了大量華為獨家首創技術,如Wi-Fi密盾技術,確保無線用戶信息不被抓包竊取,全鏈路MACsec加密構建園區有線、無線端到端安全體系。華為獨家數據消冗技術,將消冗能力從1.8:1提升到3:1,降低數千萬租用成本。華為首創基于AI的智能未知威脅檢測技術,可精確防護億級海量病毒等。

技術先進性上領先行業,意味著金融機構可以借助星河AI,建立其更強的聯接力和競爭力。

動力三,堅實的產品之力。金融用戶和運維人員要通過軟硬件產品,訪問網絡并完成交互,這時候,華為長期深耕CT領域的優勢就凸顯出來了,能夠打造出成熟、易用、好用的產品。比如星河AI智算網絡,采用華為提供的業界最高密640*400GE框式交換機,支撐大模型參數從千億向萬億演進。網絡數字地圖,帶來全新智能運維體驗,顯著提升運維效率。

總結一下,金融智能化的進程中,華為星河AI網絡不僅是一條清晰寬闊的“軌道”,也可以是一部動力強勁的“引擎”。

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目前,星河AI金融網絡已經正式“通車”,讓我們聽見了來自金融行業的“火車頭”轟鳴。

比如建網方面,某客戶在大模型研究和建設領域處于領先地位,使用華為星河AI智算網絡解決方案,實現100%線速轉發,智算網絡的組網規模是之前網絡的16倍,有力地支撐了AI大模型的研發與訓練,在智能化浪潮中保持優勢。

運維方面,北京銀行與華為展開合作,通過華為iMaster NCE數據中心網絡數字地圖和自智使能服務,實現了多云網絡一圖可視、網絡路徑一鍵導航、應用故障一鍵診斷的能力,顯著提升了網絡精細化管理能力,推動網絡運維工作向數字化、智能化轉型。

智慧網點,X銀行是全國12家股份制商業銀行之一,基于華為 iMaster NCE 網絡數字地圖打造的數據中心智能導航運維系統,能夠全局感知2000+ 設備、2.5 萬個虛擬機的網絡運行情況,滿足業務敏捷迭代開發對網絡變更的訴求,又能在業務異常時快速定界網絡故障。

越來越多的金融機構,篤定智能化方向,并將智能服務與應用建立在華為星河AI網絡的聯接力底座上。

回顧歷次工業革命,會發現金融業的巨大發展,都伴隨著基礎設施的升級,面貌煥然一新。

18世紀,海洋航路讓商品流通全球,促進了貿易融資和商業票據的發展;

19世紀,鐵路網絡促進了人才、資本和貨物的流動,擴大了金融市場的地理范圍;

20世紀,寬帶信息公路的建設,讓全球信息和數據交換成為可能,徹底改變了金融交易的方式,促進了在線銀行和電子交易的發展。

而今,站在第四次工業革命的門前,金融行業正發揮出“火車頭效應”,疾馳在星河AI網絡的嶄新軌道上。數字中國的列車,將加速駛向下一站,駛向智能時代的星辰大海。

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