工商银行金融云资源管理及成本优化实践

数字化转型背景下,为进一步提升金融云资源管理水平,工商银行通过引入弹性伸缩、资源混部、函数计算等多项技术开展云成本优化探索和实践,在云上资源使用效能、敏捷应用架构等方面取得了良好成效。本文结合FinOps基金会提出的优化策略,从成本洞察、成本优化、成本运营等三个维度,详细介绍了工商银行实现金融云降本增效的实践路径。

工商银行区块链存储扩容技术研究及规模化应用探索

随着区块链应用场景及节点规模的持续扩展,其原生链上的存储机制受限于数据结构、架构设计等原因,已愈发难以满足大文件爆发式增长的存储需求。为此,工商银行在深入研究区块链存储扩容技术的基础上,针对工银玺链原生链架构开展优化设计,创新打造链上链下协同的存储体系,实现工银玺链技术平台存储能力的代际升级,更好地支撑了区块链技术的规模化应用落地。

工商银行智能投产验证平台建设实践与应用探索

数字化转型背景下,工商银行借鉴互联网金融行业先进经验,打造并发布了智能投产验证平台,实现应用系统投产验证的全流程自动化和智能化管控,保障投产变更顺利进行。本文结合自动化、智能化、常态化等目标要求,详细阐述了工商银行智能投产验证平台的建设规划与功能设计,希望能为金融同业开展类似实践提供有益参考与研究思路。

工商银行运维日志大数据分析新技术研究与应用

为进一步提升信息系统运维可视化和快速排障能力,工商银行围绕运维日志大数据分析等智能运维(AIOps)技术,积极开展应用创新,研发基于大数据框架的运维日志分析引擎,同时融合自然语言处理(NLP)技术和异常检测等机器学习算法,实现了对日志文本信息的实时模式解析、异常感知及辅助故障定位等功能,并在多个运维场景中取得了良好的应用成效。

新一代银行移动开发平台建设研究

近年来,工商银行围绕“数字工行”发展战略,全力推进数字金融服务体系建设,重点聚焦“服务客户、赋能员工”两个方向,秉持“以客户为中心”的运营理念,强化科技赋能,围绕个人手机银行、工银e生活等移动端应用,持续夯实业务服务和数据技术两大支撑体系。

工商银行高性能网络建设实践

近年来,伴随人工智能、大数据、云计算等新技术被广泛应用于金融科技创新,各类新业态、新场景不断涌现,使得银行数据中心的网络传输性能面临着前所未有的巨大挑战。针对这一领域的难点问题,本文总结梳理了工商银行开展数据中心高性能网络建设的相关实践,以期为银行同业构建类似高性能网络提供有价值的经验借鉴。

工商银行云医平台建设探索实践

近年来,云计算、分布式等新技术体系的融入为金融业务的高速发展提供了可靠支撑,同时也给业务系统智能化运维带来了巨大挑战。对此,工商银行借鉴行业先进经验,整合优势开发资源开展研究攻关,完成了云医平台的构建落地。该平台面向云上应用系统,提供了故障情况下全流程的诊断、分析、管理能力,并结合运维领域的专家经验和AIOps能力,针对故障识别、排查定位和应急修复三个阶段提供了丰富的可定制服务。

工商银行基于Operator的GPaaS服务生态探索与实践

随着云平台技术的发展,分布式体系下的客户端应用均采用常见的容器化部署方法实现无状态应用入云,从而让应用拥有快速上线、弹性扩缩等多项能力。但是,对于分布式体系下具备中间件支撑能力的有状态应用而言,由于其编排关系复杂,往往需依赖存储、网络、拓扑状态等特性,要实现容器化部署面临着诸多难题。对此,本文详细介绍了工商银行以开源Operator技术为基础,从打造有状态应用通用入云框架、共建交付运维标准化体系、建设多角色云服务门户等三方面入手,自主建成提供分布式中间件能力的GPaaS(GeneralPaaS)服务生态的实践路径。

工商银行备份架构优化探索与实践

数字时代,伴随数据成为关键生产要素,数据备份的重要性也愈发凸显。通过提供历史数据服务,数据备份可有效抵御各类计划外故障与恶意攻击,是保障数据安全性的有效手段。本文针对当前银行业数据管理面临的技术创新与服务效率等问题,提出了多介质融合方案以优化数据备份架构,并总结统一备份管理平台建设经验,希望为银行业数据管理提供可行的参考。

金融机构在区块链标准建设中的探索研究

区块链作为一项颠覆性技术,正深刻改变着人们的生产和生活方式。当前,各行业积极开展区块链技术研究与应用场景创新,相关产品不断更新迭代。我国十分重视区块链技术的创新与发展,“十四五”规划提出培育壮大区块链等新兴数字产业,“进一步明确发展云计算、大数据、物联网、工业互联网、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实等七大数字经济重点产业”。在此基础上,相关部门和监管机构高度重视区块链标准建设工作,出台了一系列政策性文件,加强标准建设的引领性作用,规范行业发展。例如,中央网络安全和信息化委员会印发《“十四五”国家信息化规划》。

知识图谱技术在金融网络日志告警压降溯源领域的应用研究

数字化转型背景下,随着网络规模的不断扩大、监控指标数量的不断增加,商业银行对监控故障处理效率、运维人员经验等均提出了更高要求。为更好应对全新挑战,笔者团队结合工商银行金融科技研究院开展的前瞻性探索,分析梳理了将知识图谱技术应用于网络日志告警压降溯源等场景的方案流程,希望能够为金融同业开展类似研究提供创新思路。

金融绿色数据中心建设关键要素研究

面向绿色节能、“双碳”等政策要求,本文结合数据中心机房基础设施建设的技术架构演进趋势,细化分析了金融业构建绿色高可用数据中心的关键要素及最佳实践,并建设性提议金融机构着力打造高效安全、绿色节能、弹性扩缩、智能便捷的多层级数据中心。

浅析银行移动客户端智能运营体系建设

近年来,随着移动端用户数量快速增长、用户体验不断丰富、操作愈发便捷,移动客户端实现高速发展。但在流量红利日渐消失、新客增速逐步放缓的当前,银行针对移动客户端的运营重心逐渐从拉新转移到存量用户的精细化运营,对面向App、小程序等移动客户端运营能力提出了更高的要求。充分释放数据价值,以“数据+技术”为驱动,形成全局资源可控、流程可视、客户精准洞察、决策实时下达、高效应急避险等能力,是银行智能化运营建设的重中之重。本文结合银行移动客户端的智能运营发展背景,提出银行移动客户端智能运营体系建设方法,并通过工商银行实践分析,探讨其未来发展趋势。

人工智能大模型综述及金融应用展望

随着人工智能技术的持续发展,深度学习呈现出“大算力、大数据、大模型”的特点,而这些依赖算力和大量数据集训练的大模型也广泛应用到了人类的生产生活中。相比于大模型,更广泛使用的传统深度学习存在标注预料缺失、通用性泛化性不足、系统复杂度过大等问题,在金融行业这些问题尤为明显。为解决以上问题,学术界和产业界推出“大模型技术”以进一步推进人工智能规模化应用,随着一系列生成式大模型的爆发,大模型如今已经演变为了人工智能重大发展趋势。该技术具有标注数据需求少、建模速度快、能力通用、研发流程标准化等特点。本文将从深度学习的发展历程出发,详细介绍大模型技术的发展历史和当前现状,分析大模型技术的应用场景、应用价值以及深刻影响,并探讨大模型未来的演进趋势,并介绍其在金融行业的具体应用前景。

银行业RPA应用生态发展现状及趋势

“十四五”规划明确提出加快数字化发展,建设数字中国。银行紧跟新阶段新要求,以数字化转型驱动生产模式、生活方式和治理方式变革。数字化转型的本质是“数据+技术”双生产要素驱动,以“鼎新”带“革故”,加速提升用户体验、业务效率和企业经营价值,实现银行自身转型发展与社会数字化发展同频共振。以机器人流程自动化(RPA)为代表的数字技术,通过加深技术融合、加快数据流动、加强系统连接,形成数字生产力,成为银行数字化转型的新引擎。

浅析银行业RPA生态服务模式建设

当前,随着机器人流程自动化(RPA)技术在金融业应用逐步规模化,越来越多的企业开始关注RPA在金融生态圈建设中的价值。笔者对银行业RPA生态服务模式进行简要分析,并提出一些观点和建议,供业界参考。一、银行业RPA应用现状分析美国市场研究机构Transparency Market Research预测,至2024年,全球RPA市场规模将达到50亿美元。

区块链监管技术研究和应用探索

区块链技术自诞生以来,核心技术不断迭代升级,应用规模持续扩大。但是,近年来不良信息上链、智能合约漏洞等问题时有发生,相关部门和机构对区块链风险防控十分重视,陆续发布了一系列区块链监管要求,如2017年人民银行等七部门发布了《关于防范代币发行融资风险的公告》,2019年国家网信办发布了《区块链信息服务管理规定》等。为了更好地满足监管要求。

关于流程挖掘在银行业应用的思考

近年来,商业银行持续推进数字化转型战略,综合应用机器人流程自动化(RPA)等人工智能技术进行端到端数字化流程重构,打通业务流程断点,打造环节无缝衔接、信息实时交互、资源协同高效的业务处理模式,提升客户体验,降低运营成本,重塑银行品牌价值。然而,从商业银行流程执行的全生命周期来看,单纯地根据业务需求进行流程改造是不够的,商业银行应主动从流程运行过程中提取数据、发现关键因素。

标识解析体系及其在商业银行的应用分析

工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式,而标识解析体系作为工业互联网的重要组成部分,是支撑工业互联网互联互通的神经枢纽,通过赋予物理对象或虚拟资源唯一的“身份证”,实现跨地区、跨行业、跨企业的信息共享与互通。

RPA 在大中型企业中规模化应用的建设思路

近年来,在国内数字化转型的大背景下,机器人流程自动化(RPA)作为提高企业运营效率、降低运营成本的数字化技术得到了蓬勃发展。小型企业应用少数RPA机器人改善业务流程相对容易,但大中型企业要在成百上千个不同业务流程中规模化应用RPA、助力整个企业实现业务流程优化,则困难得多,需要从顶层战略层出发,考虑构建可持续的RPA技术能力,实现RPA的规模化应用。本文将分享笔者对于大中型企业规模化应用RPA的一些思路。