转载来源：搜狐网http://news.sohu.com/a/491959356_161795南都讯 记者卢亮深圳金融科技生态再添开放平台。6月24日日，总部在深圳前海的金融科技头部平台WeLab汇立集团在前海基金小镇举办首届技术开放日，正式发布“科技全景图”，联合了华为等多方机构共同分享技术创新成果，探讨未来金融科技服务全场景生态。现场，还公布了首份《隐私计算白皮书》，并宣布联邦学习平台开源。南都记者看到，这份“科技全景图”以信贷科技及数字银行科技为抓手，涉及智能风控、数据中台、人工智能、隐私计算四大技术核心，涵盖了智能金融全链路，未来将以助力金融科技创新生态合作伙伴。不过，随着大数据时代的到来，隐私即为数据。如何保护隐私数据和防止敏感信息泄露成为当前面临的重大挑战。此次开放日现场，汇立旗下天冕科技√零壹智库在深圳发表《隐私计算技术白皮书》。白皮书认为，伴随着中国数字经济的发展，数据安全和个人隐私安全受到政府、企业及个人的高度关注。而隐私计算作为一种在保护数据安全的同时兼顾行业应用与发展的新型技术，已迎来新的发展机遇。隐私计算在打破数据孤岛，助力金融机构挖掘数据价值、保护数据安全等方面将迎来迅猛发展。白皮书提醒，隐私计算正站在数字经济的十字路口。2021年上半年以来，隐私计算厂商正在进入大规模市场推广阶段，市场活跃度大大提升。目前，隐私计算技术呈现几大发展趋势——隐私计算性能将有百倍提升，将使得隐私计算逐渐进入更多场景。同时，开源正在成为潮流。本月初，人民银行等多方启动的跨境理财通同样成为本次开放日的一个焦点。WeLab汇立集团中国区总裁潘叡介绍，汇立银行是获香港金管局颁发银行牌照的虚拟银行，去年已经开始运营。作为当地首批八家虚拟银行的运营者之一，一直为跨境理财通的落地做好研究，目前此财富管理业务项目已经启动。她期待虚拟银行可以尽快引入前海并参与到跨境理财通的业务中，加强服务大湾区内的居民和企业。南都记者梳理公开资料显示注意到，作为金融科技“独角兽”上榜机构，今年汇立集团完成了C-1轮战略融资，目前融资规模已超42亿人民币，包括安联、建银国际、马来西亚国家主权基金、红杉资本等机构

9月16日，由中科软科技股份有限公司主办的中国寿险科技应用高峰论坛2021隆重举行。国内头部保险公司管理者、国内外各界信息化专家、保险科技公司齐聚北京，共议保险科技未来发展，探索保险科技发展新机遇。会上，华为云首席产品官方国伟带来“技术共生、商业共赢，全栈云原生技术助力金融突破创新瓶颈”主题演讲，他指出，保险线上化和用户年轻化是大势所趋。这种变化给保险行业供给侧带来新挑战，保险公司通过技术手段强化生态建设，更好地服务客户已成业内共识。未来，华为云将和保险业合作伙伴一起共创共享共赢，通过技术赋能，驱动保险业智能化升级，加速商业价值转化。“技术共生、商业共赢，全栈云原生技术，助力金融突破创新瓶颈”主题演讲演讲过程中，方国伟提到华为云通过技术赋能，助力保险企业优化业务流程、缩短业务耗时、降低理赔成本、防范理赔风险，全面提升场景创新能力，共同为用户带来优质的保险服务。华为云首席产品官方国伟技术赋能，华为云助力保险业务全面提速在底层基础设施层面，华为云通过云原生和分布式云，助力保险业务全面提速。大多数金融机构存在系统数据难以打通、交付方式部署安装的硬件标准不统一、运维成本高等问题，导致创新难，无法应对大数据量和日益碎片化、海量、高频化的新保险场景。方国伟表示，在用户投资理财诉求逐渐快速多变的背景下，金融行业的软件架构升级已经迫在眉睫，云原生架构成为最佳选择。华为云打造的云原生2.0解决方案，通过资源高效的基础设施和领先的容器、大数据等云原生技术，帮助保险企业实现全栈敏捷的应用构建能力。在业务流程层面，华为云打造全流程极简AI开发平台，帮助保险企业实现智能化升级。方国伟介绍，全流程极简AI开发平台可以缩短模型开发周期，极大提升开发调试效率与模型运行性能。在理赔上，可以提升智能理赔时效，减少运营人力投入，提升风控能力。在客服环节，智能客服可以大幅降低人力成本，提升客户满意度。同时，智能陪练可以提升业务员服务质量和效率。智能营销可以提高购买转化率，在AI+大数据的助力下实现精准定价。在运营层面，华为云云原生数据库，助力保险公司大幅提升业务运转效率。华为分布式数据库，具有高性能、高扩展、高安全等优势，具备支持高吞吐强一致性事务能力，可以实现 容量和性能按需水平扩展，同时，云原生数据库作为业界首个纯软全密态数据库技术，可以实现数据从传输、计算到存储的全程加密，很好地保障数据安全。永安保险、众惠相互等保险企业使用云原生数据库后，大大提高了高并发处理量，实测保险意健险场景以及保险销管系统场景均有多倍性能提升，大幅提升了运维效率。在保障数据信息安全方面，华为云提供全栈的信创能力，帮助保险企业实现技术的自主可控。华为云为中国人寿等保险企业提供一站式鲲鹏移植专业服务，通过鲲鹏+麒麟OS+CCE+DWS数仓帮助客户迁移开发测试、OA业务、云桌面，助力企业实现可持续高效发展。共建生态，加速保险企业创新发展今年，华为云推出云云协同等创新举措，并正式发布“云云协同创新计划”，加速全球企业创新发展。云云协同，即华为云和华为终端云服务在能力和生态方面深度协同，为用户提供统一的服务和体验，包括统一的账号、支付、音频、视频、地图和广告等开放能力。在金融行业从人走向物，从B端走向C端，各种业务创新场景层出不穷的背景下，云云协同打通B端和C端生态，并与与客户共享，帮助优秀应用快速触达终端用户，实现用户增长。方国伟认为，云云协同可以帮助保险移动端精准投放广告投放，狙击优质客户。云云协同基于用户的设备信息、app行为偏好、金融消费意向、关键词行为偏好、兴趣习惯、人口属性、地理信息来做出更全面画像，使保险公司能够更加了解用户需求、用户偏好，为用户提供更个性化、精准化地服务。云云协同让企业加速触达用户，缩短转化路径，提升转化效率。方国伟表示，未来，云云协同将加快生态协同创新，共创新体验，新应用，新产业战略。加快“保险+科技”的发展布局，激发保险业“新活力”，以更好地融入数字经济浪潮。本次大会中，华为云金融行业总经理朱兵向保险行业客户表示，我国保险业正处于一个快速发展期，未来增长空间广阔，保险科技的兴起恰逢其时。华为云这两年进步很大，已经有50多家保险企业选择了华为云，未来，华为云基于自身信创及云云协同的优势，会在营销端和服务端推出更多可落地的解决方案业务场景，包括最新基于保险数据安全保护的隐私计算TICS，智能客服中的知识图谱学习等，满足更多新的需求，打造更方便、更全面的服务模式。华为云期待与客户携手，共同驱动中国保险业的发展和创新，推动用户体验升级，构建保险科技新生态。

2010年，亚马逊在云计算领域的营业收入约为5亿美元，在其全年342亿美元的总收入中显得并不突出，有评论人士甚至质疑AWS拖累了亚马逊的市值表现。 贝索斯则显得格外乐观：“云计算服务是一粒种子，我们都知道它将来会成为大树。”十年间，国内云计算市场已度过早期探索阶段的“量的增长”时期，走向了注重升级、优化和细分的“提质”阶段，云计算的广阔天地仍待征服。01 国际巨头激烈角逐今年7月，世界首富、亚马逊创始人贝索斯宣布卸任，他将亚马逊首席执行官的大位交给了公司“网络服务（AWS）”部门多年掌门人安迪·贾西。 这是外界早已预料到的选择。 作为电商平台，亚马逊为了顶住销售高峰期间的网站流量压力需要采购IT设备，但高峰过去后，设备积攒的大量计算资源就处于闲置状态。2003年，安迪·贾西提出了AWS的构想——亚马逊将计算资源租给其他承担不起IT成本的小公司使用，这便是亚马逊云服务AWS的雏形。 根据亚马逊2020年财报，2020年亚马逊净利润为210亿美元，而AWS就实现了130亿美元的运营利润。 统计表明，亚马逊从2014年以来超过半数的运营利润都来自云计算业务。如果亚马逊没有拼尽全力发展AWS，贝索斯或许永远登不上世界首富的宝座。在掌门人交接的2021年第二季度，AWS的运营收入40亿美元，同比增长 25%。多年来，亚马逊并不舍得公开AWS营收的详细构成数据，有业内分析人士宣称AWS的利润率远超亚马逊整体31%的营业利润率，一些分支服务毛利率或超过80%。根据IDC《全球半年度公有云服务跟踪报告》，2020年全球云计算市场同比增长24.1%，收入总额达3120亿美元，亚马逊以24.1%的市场份额继续傲视群雄，微软和谷歌以16.6%和4.2%的市场份额分列二、三位，阿里巴巴3.7%的占比排名第四，IBM则以2.8%守住第五名。 作为先行者和领军者，亚马逊有着绝对的优势，不仅因为AWS市场份额的绝对优势，更因为AWS率先实现了稳定的盈利。但在微软、谷歌的奋起直追中，亚马逊近两年的市场份额在走低、增速在放缓。 作为传统的PC软件厂商，微软的业务发展方向一度摇摆，市值长期停滞不前。2014年，纳德拉上任微软CEO，随后带领微软进行“移动为先,云为先”的版图改造。2021年初以来，微软股价上涨了约29%。若以纳德拉上任为节点，微软的市值更是实现了4000亿美元到2.22万亿美元的爆发增长。根据微软公布的2021财年第四财季及全年财报，当季微软营收461.52亿美元，同比增长21%；净利润164.58亿美元，创下单季盈利最高记录。2021财年微软营收1680.88亿美元，同比增长18%。微软披露，云计算服务Azure销售额同比增长51%，包括Azure公有云、Windows Server和GitHub在内的微软智能云部门创造了173.8亿美元的收入，同比增长30%，成为公司最大的业务板块。微软和亚马逊的围绕云计算的“battle”让人才争夺战也分外焦灼。8月27日，在亚马逊任职23年的CharlieBell被曝辞职加入微软担任副总裁。要知道，Bell此前一度被视作是AWS部门的接班人，但贾西选择了创业回归的Adam Selipsky，这或许促成了Bell的离开。 相较亚马逊和微软，谷歌云服务起步晚，走过的弯路也更多。2019年，谷歌终于下定决心发展云端，从甲骨文挖来ThomaKurian担任谷歌云的首席执行官，并提出目标：2023年要成为云计算领域的第二大供应商。 起步晚意味着要加大投资，烧的钱更多。Kurian借鉴甲骨文的策略，制定了一系列不太像是谷歌作风的规划，包括从to C转向to B，面向金融、电信等特定行业销售；扩大谷歌的销售团队规模，邀请生态系统合作伙伴加入销售流程；大举进行与AWS和Azure有差异的业务并购。伴随谷歌云营收的增长，亏损也在连年扩大，2018年亏损43亿美元，2019年亏损46亿美元，2020年亏损总额超56亿美元。好在谷歌财大气粗，有充足的现金流为谷歌云撑腰。近期，谷歌在美国花费10亿美元购置土地，筹备新建数据中心；又计划在德国投入10亿欧元开发建设云服务基础设施等。根据谷歌母公司2021年第二财季财报，该季度公司营收618.8亿美元，云业务收入为46.3亿美元，虽然和广告销售额504.4亿美元的体量相差甚远，但是云业务高达53.8%的同比涨幅让市场惊呼看到了“谷歌第二增长曲线”的到来。 亚马逊、微软、谷歌，三家争云的大格局基本已定，战况将日益焦灼02 一超多强国内市场阿里巴巴是目前唯一能和美国巨头一争高低的中国企业。 2011年，“云计算”在国内互联网圈仍是一个风声刚起的新概念。在这一年大佬云集的中国IT领袖峰会上，许多从业者在质疑云计算只是“新瓶装旧酒”的噱头，就连马化腾都表示云计算的理念太超前了，认为不可能在短期内实现，但一直关注亚马逊动向的阿里巴巴已经看清了未来的趋势。 马云在峰会上坚定地表达了对云计算的信心和希望，他说：“如果有一天阿里巴巴不做云计算，竞争对手就会把阿里巴巴赶出电子商务门口。如果我们不做云计算，将来会死掉。” 阿里云的成绩证明了马云的判断。 IDC发布的2021年第一季度中国公有云市场数据显示，季度内IaaS+PaaS市场规模达46.32亿美元，阿里云以40%的市场份额继续在国内云市场遥遥领先。Gartner发布的最新云厂商产品评估报告，阿里云在计算大类以92.3%的高得分率拿下全球第一。根据阿里巴巴2021年第一财季财报，当季阿里巴巴云业务收入160.5亿元人民币，已连续第三个季度实现盈利。7月，张勇把阿里云称作是“阿里巴巴面向未来的第二增长曲线”，表示阿里云2020年销售额已突破600亿元人民币，同比增长50%。阿里云的业界地位虽暂时不可撼动，但是频频出现的“黑天鹅”让其近期前景显得并不明朗。在财报会议上，阿里承认一个重要客户因非产品原因放弃了和阿里云海外业务的合作，外界普遍认为客户指的是字节跳动的TikTok。此外，蚂蚁集团上市受阻与“双减”政策后在线教育的回缩等不确定因素也影响了阿里云的表现。阿里云最新一季的增速仅为29%，远低于去年同期的59%，也低于国际竞争对手。中、美两国的云计算市场竞争目前都呈现出“一超多强”格局。阿里身后是虎视眈眈的国内云计算市场第二梯队，IDC中国公有云市场数据表示腾讯云、华为云市场份额同为11%，中国电信天翼云8%。根据腾讯2021年第二季度及半年度业绩报告，腾讯云所在的腾讯金融科技及企业服务业务收入419亿元,同比增长40%。腾讯虽然没有具体披露云业务营收状况，但在财报中提出：“根据IDC，腾讯视频云解决方案收入在中国排名第一”。腾讯透露，云数据库服务客户数已超过50万，腾讯云在服务大型金融机构数字化转型方面保持行业领先，助力中国银行、建设银行、中国银联等头部金融机构构建金融云平台。云计算是华为当下重点发力的新领域。任正非称：“华为的硬件业务受阻，在软件领域有更大的自主性，华为要敢于在软件领域引领世界，未来优先选择云方式为客户提供IT基础平台服务。” 以IDC数据为标杆，华为云在国内市场占比2018年的0.9%一路追到最新的11%，足见魄力。此外，华为获得了政府端的大力支持。IDC数据显示，2021年中国政务云基础设施市场的总规模达到270.6亿元，华为云在政务云市场占有率32.2%，连续4年蝉联市场份额第一。 百度云或许是多数个人用户最先了解的云服务，但是百度云的发展却没有利用好先发优势。 2019年，百度将云品牌升级为“百度智能云”，旨在突出百度对AI技术的布局和应用。 百度2021年第二季度营收314亿元，净利润54亿元。财报虽然没有公开智能云的具体营收数据，但披露同比增速为71%，连续三个季度营收增长超过55%，并表示其“引领百度核心营收稳步向前”。AI是百度的特色和重点，但百度智能云或许需要突破AI标签才可能实现更多元化的发展、拓宽产品的边界。 三大运营商的云业务报表也表现抢眼。2021年前六个月，电信天翼云营收达140亿元，超过2020年全年总收入；移动云收入达97.21亿元，同比增长118.1%，超2020年全年营收，且公有云收入份额进入业界前十行列；联通云收入同比提升54.1%，达到76.9亿元。03 新的战役在政务市场打响随着我国在“新基建”领域的布局加速，云计算已从规模取胜的阶段向着利润为王的方向上迈进，从IaaS（基础设施即服务）到PaaS（平台即服务）再到SaaS（软件即服务）进阶。 “云计算架构，标准化产品，订阅制收费”是 SaaS 的标准三要素，SaaS是基于云计算的具体应用场景，要依靠强大的产业布局与开放的流量端口，目的在于追求最大化的客户生命周期价值。 IDC数据显示，全球市场SaaS占全球公有云的63.6%，国内SaaS占比仅为28.2%，呈现出少见的IaaS大于SaaS格局。 2020年，我国公有云 SaaS市场规模达到278亿元，同比增长43.1%。 当前，国内SaaS层主要产品以广联达、易联云、用友、金蝶等垂直领域公司为主，随着国内云计算底层基础信息架构的搭建完善，IDC预测未来五年中国企业SaaS市场会以37%的年复合增长率增长，巨头们也都在加紧入场。2019年，阿里云发布“不做SaaS,倡导被集成”的生态策略，承诺把企业服务的空间交给对业务领域和企业有深度认知的伙伴。今年，阿里云宣传称已经培养出一批云上营收过亿的合作伙伴。 今年，华为启动“华为云SaaS星光计划”，投入2亿基金赋能1000家SaaS伙伴，共同拓展市场。 相较阿里与华为的合作方式，腾讯云相较更聚焦自身产品。腾讯云设立SaaS生态计划，利用腾讯会议、腾讯企点、腾讯电子签等通信与效率办公SaaS工具，助力社会生产效率的提升。 2020 年中国政务云市场规模达653.6 亿元，同比增长42.3%，政务云是厂商们另一个争夺焦点。 今年以来，阿里、华为、腾讯高层均密集拜访各地政府领导，内部进行组织架构的升级，对政企、金融、医疗等行业提供更聚集的服务。 此外，三大运营商也利用国资优势，推进政务云相关业务。目前，中国电信天翼云在全国范围内承建了16个省级政务云平台，覆盖130个地市，打造了1000余个智慧城市项目。 IDC指出，政务云服务的运营是未来政务云发展的主要模式，不仅为政府提供降本增效的云服务方案，还要提供支撑业务创新的融合方案，并可以实现对多元基础架构的兼容性运营。 此外，以容器、微服务、DevOps为代表的云原生技术受到了业内的广泛关注；，混沌工程正在兴起，为复杂系统稳定性保驾护航；云计算增量安全需求的复杂性让加快安全生态协同共建成为大势所趋……十年间，国内云计算市场已度过早期探索阶段的“量的增长”时期，走向了注重升级、优化和细分的“提质”阶段，云计算的广阔天地仍待征服。

   （1）机器学习　　机器学习对于人工智能来说至关重要，正是因为有机器学习，计算机才能够拥有一定的智能，目前被普遍应用于与人工智能相关的各个领域，包括智能金融的领域。　　机器学习的原理是在拥有大量过去由专家决策的数据基础之上选取每类事件的特征值，计算机通过算法程序对特征值进行分析之后，对再次发生的事件的特征值进行提取、分析、比对和最终分类，从而达到智能识别的目的。金融行业在过去积累下来的大量数据就能够应用于机器学习，实现了人工的由数据到模型的过程。（2）自然语言处理　　自然语言处理研究的内容包括实现人与计算机用自然语言沟通的各种理论和方法。它是人工智能领域中一个新兴的重要方向，这项技术处于计算机科学与语言科学的交叉领域，它使人类不再是使用编译器和编程语言和计算机进行沟通。　　自然语言处理技术的应用主要涉及两个方面：自动报告生成和文本结构化处理。　　自动报告生成涉及到自然语言处理，因为一般的金融行业涉及到的报告具有固定的格式，因此可以利用自然语言处理的技术将报告需要的信息进行抓取，生成有固定格式的报告。　　除此之外，在机器学习当中，如果单从数字推测模型则具有一定的局限性，而且有些信息是不以数据的形式出现的，因此有时需要引入文本形式的信息，能够通过自然语言处理技术进行分析，将非结构化数据结构化处理，从中得到有价值的信息。（3）知识图谱　　知识图谱又称为科学知识图谱，是利用可视化的图形方式来显示各个事物实体发展的进程和实体之间的关系。　　利用知识图谱的方式来挖掘、分析、构建、绘制和显示知识，并**这项进程与实体间的相互联系。　　机器学习与自然语言处理的技术在遇到意外事件时，预测难以保证准确性，俗称“黑天鹅”事件。　　911、熔断机制和卖空禁令等等事件的发生让计算器无法处理，因为系统从未有相关事件的历史数据，也就无法从中学习到相关模式。　　此时计算机系统管理资产便存在巨大的风险，会出现模型失灵的情况。　　在这种情况下，知识图谱技术被引入到人工智能当中，它本质上还是一种与语义相关的网络，不过是一种基于图的数据结构，也是根据前期专家设计的规则，与不同种类的实体相连接，从而提供了从知识实体之间关系的角度去分析问题的方法和能力。（4）语义搜索　　语义搜索目前已经在搜索引擎中被广泛地应用，在金融业务当中也起到十分重要的作用。　　语义搜索指的是搜索引擎的工作不再局限于用户当前具体输入的内容，而是计算机能够根据该内容进行合理地联系与扩散，来进一步准确地捕捉到用户实际期望搜索的内容，更准确地反馈给用户期望的搜索结果，语义搜索是基于自然语言处理和知识图谱衍生出来的新技术。

2013年，一位来自著名PaaS云服务公司Pivotal的程序员Matt Stine提出“CloudNative”概念，云原生这个小众且深刻的名字从此流传开来。经过两年的积累，2015年云原生计算基金会(CNCF)成立。这个由Google等大公司牵头成立的厂商中立基金会，在云原生应用推广普及方面起到不可或缺的作用。随着云原生概念不断演进，整个云计算市场对它关注度逐渐提升。业内普遍认为2020年应被看作云原生的元年，大量云服务厂商对外声称可以对企业进行云原生应用的迭代更新，从而实现云平台设施弹性伸缩、动态调度、优化资源利用率等优势，然而事实真的如此吗?感性来看，云原生是基于“未来的软件一定生长于云上”这一理念，对未来云平台发展路径提出的美好畅想。但是作为产业观察者，我们需要进行一系列问题的思考：首先，云原生到底应该被定义为一项技术，还是一种方法论抑或是多项技术总和的体系?其次，云原生改革更新背后的动力和原因具体是什么?而我们应该如何去对现有的云平台进行云原生化布局?最后，是否涉及具体赛道布局云原生的优先级顺序?在思考这些问题之前，我们可以回溯历史长河中技术革新事件，用来和当下云原生的火热市场情况进行类比。一回到1866年的德国，西门子制成发电机。实际可用的发电机在19世纪70年代问世，这标志着电能转为机械能已成为现实，电力可以被用来带动机器，成为补充或取代蒸汽动力的“新能源”。有趣的是直到1900年，全美仍然只有不到5%的工厂使用电力作为主要能源，坚持使用蒸汽能源和配套设备成为业内常态。对于工厂来说，电气时代的开始依旧属于蒸汽时代。与当下现代化工厂截然不同，当时以蒸汽机为主的工厂，所有的动力传输都依靠一根长度超过厂房的巨大传动轴实现。传动轴系统除分配动力的主轴外，副轴、皮带和齿轮的协同作用不可或缺，此外锤子、冲床、压床等设备相互配合才能完成动力系统的整体组成。这样一种高度耦合化的系统，造成了只要有一台设备需要运行、作为动力源头的蒸汽机就不能停下的窘境。同时复杂系统带来的是使用成本提高和危险性增加，由于遇险时蒸汽机无法及时停下，19世纪后叶丧生于工厂制造流程的工人不计其数。在这样的内因外压下，小部分工厂注意到市场上存在更加清洁和现代化的电气机器。他们付出高额置换成本后，将蒸汽机换成电动机，然而令人遗憾的是，这并没有带来相对应的收益。因此绝大多数工厂依然坚持使用蒸汽机，这也造就了之前提到1900年“电气时代中的蒸汽时代”这一情况。究其原因，想要发挥电动机的全部优势，单单把原来的蒸汽机替换为电动机是远远不够的，更要求工厂转换运营的思维模式。在蒸汽时代中人服务于机器，只要机器运行状态良好，工人的资质技术以及数量都对产出效率影响有限;电气时代恰恰相反，电气化设备允许工厂将视线从围绕传动轴的动力系统，逐渐转向工人工作效率和合作能力的提升。蒸汽时代中，动力源泉蒸汽机和巨大传动轴是核心;而在新式的电气工厂中，优秀工人才是核心。我们时常会将生产效率或幸福程度的巨大提升归功于新技术的生产应用，但历史结论反复验证——真正的进步常常晚于新技术的诞生，我们需要更长的时间去思考这样的新技术对既有规则的冲击与影响。如何在信息乱流中找到改革的真正价值所在，是达到并超过预期的基础条件。回到云原生的讨论上，早期“云”这个概念吸引了大量来自学术界、企业的视线。为了降低企业上云的难度，使上云流程标准化，云服务厂商通常会采用直接迁移(Lift and Shift)的方式。这种方式实施成本低、风险小、流程短，为早期上云策略提供了发展的基础环境。将本地数据的精准副本搬运上云的底层逻辑，就如同100多年前电动机替代蒸汽机的复刻。在这种相对简单的上云方式下，云计算的收益并不能最大化体现，公有云的使用成本相比本地部署的服务器并没有显著下降。这样的迭代问题和云服务商当前所谓的解决方案，在呼吁企业向云原生进发的路程中，以似曾相识的方式显现出来。二云原生时代，产业、企业在云原生体系搭建过程中是否应该遵循某些先后顺序呢?一拥而上的更新部署是否真的可以达到企业降本增效的目的呢?想去回答这个问题，不得不回到云原生的核心优势上。云原生CloudNative是组合词，Cloud指是以云计算为基础，Native指为云而设计，Cloud Native指充分利用、发挥云平台的弹性与分布式优势。亿欧智库认为，云原生是一种构建和运行应用程序的技术体系和方法论，云原生特质可以被简单概括为容器化+微服务+DevOps+持续交付。由此我们会发现，单单把它看作一项技术是不准确的。既然不是单纯的技术更新，简单粗暴地用电气机代替蒸汽机的方式是不可行的。云原生在合理利用云计算作为底层技术后，应该从重点技术出发，挖掘平台云原生化的步骤逻辑。平台云原生化的布局不能成为无根之水，在着手更新之前企业应当了解云原生化的平台到底和原先的平台有什么的区别与改进。从产业效用方面来看，云原生极大释放云的红利、充分继承云的设计思想，未来应用将更多基于云上进行本土应用开发，即云原生应用更加适合云的架构。而云计算也为云原生应用提供较好的基础支撑，如资源隔离、分布式、高可用等，云计算的拐点已至，云原生成为驱动业务增长的重要引擎。同时云原生作为支撑数字化转型的重要技术，逐渐在人工智能、大数据、边缘计算、5G 等新兴领域崭露头角，成为驱动数字基础设施的强大引擎。伴随全行业上云的逐步深化，企业云原生化转型进程将进一步加速。从技术特征方面来看，云原生技术架构具备以下典型特征：极致的弹性能力，不同于虚拟机分钟级的弹性响应，以容器云技术为基础的云原生技术架构可实现秒级甚至毫秒级的弹性响应;服务自治故障自愈能力，基于云原生技术栈构建的平台具有高度自动化的分发调度调谐机制，可实现应用故障的自动摘除与重构，具有极强的自愈能力及随意处置性;大规模可复制能力，可实现跨区域、跨平台甚至跨服务商的规模化复制部署能力。从应用价值方面来看，异构资源标准化，容器技术有效解决了异构环境的部署一致性问题，为服务化、自动化提供了基础;加速数字基础设施升级并解放生产力，降低用户数字化技术的使用门槛，提高资源的复合利用率，变革研发运营的生产方式，打破组织壁垒，实现研发与运维的跨域协同，提升交付效率;提升业务应用的迭代速度，赋能业务创新。云原生技术实现了应用的敏捷开发，大幅提升交付速度，降低业务试错成本，高效响应用户需求，增强用户体验加速业务创新。以上几点，使得云原生这一技术体系正受到市场的广泛欢迎。至于如何对云平台进行云原生化的部署更新，亿欧智库认为可以从这几项技术和理念入手。容器云技术催生云原生应用，它便于调试、开发、部署、运维、迁移、扩容的优势，可以很好地与云弹性能力相结合，最大化发挥云的效能和价值。作为SaaS模式呈现，且可被客户获取的微服务，它的特点是可以独立修改、更新、迭代，多个微服务之间不会相互干扰，总体来说是种松耦合的架构。由此看出微服务的特性和容器技术优势相辅相成，容器化成为微服务成长发展的温床。企业想要进行云原生改革，单从技术角度出发是不够全面的，企业开发及运维团队也必须同时进行多项变革，以便更加快速高效地构建和部署应用。通过切实遵循DevOps的原则和文化价值，周全考虑各种活动、技术、团队和流程，企业最终可以实现从瀑布式发布向持续发布的积极转变。三最后一个问题，在企业布局云原生改革期间，哪些具体赛道有更强的优先级?亿欧智库发现，优先级最高的应该是硬件架构异质化严重、对于平台更新与弹性扩容需求高的金融赛道，原因有方面。其一，过去二十多年间，金融机构经历多次硬件架构升级改造，异类硬件设备串联使用导致系统内部资源异质化严重，资源利用效率有限。而容器云可以实现跨网络、设备的节点管理，强大的兼容能力使得金融机构更好的统筹兼顾开发、测试、生产以及信息管理环境。其二，云原生可以很好地解决金融行业出现的集中成交金融产品导致并发场景失衡情况。不难看出金融机构会经历集中抢购、集中交易的高频率高并发场景，扩容问题难以避免。云原生弹性扩容一方面满足峰谷效应带来的波动性影响，同时最大程度上减少金融企业在扩容成本上的消耗。总体来看，云原生体系的优势毋庸置疑。从底层技术来看，云原生天身继承云的设计理念，且更加适合云的架构。在云计算已经相对成熟的今天，云原生配合5G、人工智能、云边端协同等新兴领域技术，也将成为支撑数字化转型的重要技术体系基石之一。从应用价值来看，峰谷效应的有效缓解、微服务的体验升级、开发运维一体化的文化形成都将成为云原生体系在金融行业进一步发光发热的体现。【责任编辑：赵宁宁 TEL：（010）68476606】来源：https://cloud.51cto.com/art/202108/678322.htm

　　从2018年开始，在金融强监管下，互联网企业掀起了“去金融化”的浪潮，并向科技公司转型。　　京东金融、度小满、小米支付、蚂蚁金服等知名互联网金融平台，开始了去“金融”转型“科技”的行动。实际上不仅是互联网金融平台，网易、滴滴、美团等新兴的中国互联网巨头，弱金融、强技术趋势也越发明显。　　“金融和科技是一体两面，应该看到的是，金融和科技双向融合正在形成世界性潮流。”中央财经大学金融法研究所所长黄震向《证券日报》记者表示，不管是否拥有牌照，互联网企业都不会放弃金融业务，而是会进行业务整合，寻找合适的发展方向切入金融领域。　　“去金融化”的被动与主动　　互联网企业做金融最典型的案例就是各类网贷平台的出现，但P2P业务管理混乱的平台陆续倒闭，跑路的消息陆续发生，互联网金融行业强监管政策随即出台，互联网金融发展的新方向也被提上台前，此后普惠金融、金融科技、共享金融、数字金融等金融新概念出现。　　清华大学互联网产业研究院副院长刘大成告诉《证券日报》记者，现在互联网金融和P2P已经被严格区分，从政策上限制加杠杆的行为，使P2P平台失去了生存的土壤。“由于互联网企业在做金融的过程中存在加杠杆和数据安全问题，使得这类企业在监管趋严下不得不转型” 。　　如京东金融宣布向数字科技战略转型，不再持有金融产品，将其转给专业的金融机构去做，自己则提供科技方面的输出，在数据和技术上加大投入；百度金融进行了分拆，不再注重控股权与金融牌照，转向金融科技；蚂蚁金服则更名为蚂蚁科技集团(下称蚂蚁集团)；网易理财下线了所有产品；滴滴金融昙花一现……　　华为云MVP马超对《证券日报》表示：“互联网和金融本身是‘好搭档’，但近年来出现了互联网金融资本化以及无序扩张的现象。由于资本的天生逐利性与短视性，往往急功近利，并将不合规的做法美其名曰为不断试错。重拳制止、大幅提升互联网金融企业的违规成本在一定程度上会遏制资本无序扩张的脚步。”　　“去金融化”的影响一直在持续推进中。黄震表示，互联网平台不会完全放弃金融业务，而是在运作上提升精细化服务水平，以科技赋能金融。刘大成也表示，随着数字化业务在金融领域展开，拥有更强数据分析能力的互联网企业，可以在供应链金融、消费金融等领域，提供给金融机构更加有价值的数据分析和运营管理策略。　　物联网、区块链、5G等新技术与金融产品不断碰撞，金融领域的科技应用产品陆续涌现，使“金融+科技”作用于更多企业，互联网企业也开始纷纷从“去金融化”向强综合化、科技化转型。　　在互联网金融大规模兴起和发展之时，除了原有传统、专业的互联网金融企业，众多互联网巨头也在短时间内迅速扩张到金融板块，小米、美团、京东等虽然构建了自己的金融版图和生态，但在去金融化过程中，也抽离得最为迅速、转型更为彻底。　　中国本土企业软权力研究中心研究员周锡冰接受《证券日报》记者采访时表示：“互联网巨头的‘去金融化’，已经成其业务转型的重点战略，甚至到今天，很多板块的转型还在持续中。原本企业将这些板块分拆单独上市的目标，需要在更为严格的市场环境中，以更多元的业务进行支撑。”　　从互抢生意到合作共赢　　“加强科技元素是金融行业大势所趋，也是世界性潮流，而凸显科技才是互联网企业的生存之道。”黄震表示，金融监管部门已经明确提出，所有的金融业务都要纳入监管，所有的金融机构都要实施牌照管理，互联网企业为了达到合规要求，一方面努力获得金融牌照；另一方面以科技创新金融服务。　　传统金融机构虽然也在积极进行科技创新，但总体效果要落后于互联网企业，不仅是因为两者的用户群基础不同，更源于在科技的运用上，双方存在理念与技术沉淀差异。长江商学院会计与金融学教授、副院长刘劲对《证券日报》记者表示，正是这样的差异化，使互联网企业有了与传统金融机构合作的可能。　　刘劲说：“去金融化要求互联网平台自己不要碰钱，因为其一旦发生系统性风险，将会给整个金融体系和实体经济带来巨大冲击。互联网平台通过大数据分析用户需求与消费习惯，为金融机构提供数据服务和策略，赚取技术服务费和产品中介费，虽然比亲自做金融产品收入低，但更能体现其价值与意义，也更符合互联网平台的科技定位。”　　中国国际经济交流中心经济研究部副部长刘向东进一步对记者表示，互联网企业逐渐理解政策的边界，因此尽可能减少进入银行、保险等传统金融行业领域，特别是提供集资信贷服务，这些都可能踩红线，容易陷入非法集资、高利贷等活动中。因此互联网平台去金融化呈现出去中介化、专业化和场景化的特点，进而向金融数据公司靠拢。　　深链财经CEO王鹏表示：“要想更好地让数字科技赋能金融，提升金融服务的能力，除了金融机构积极拥抱数字化之外，还需要将互联网、云计算等数字化平台与金融机构进行有机的结合，形成业态互补的局面。”　　不舍金融利益的隐忧　　蚂蚁集团上市的消息一度不绝于耳，却被紧急叫停；去年递交科创板IPO招股书冲刺上市的京东数科也面临相同的命运。现如今，美团金融逐渐收缩，滴滴金融也陷入困局。知名互联网企业旗下的金融板块，大多走入了“雷声大、雨点小”的怪圈。　　刘劲表示，互联网企业的金融业务从风生水起到日渐沉寂，说明很多互联网企业本身缺乏将金融与科技融合的实力，尤其是缺乏科技加持，一旦金融监管收紧，他们失去了套利的空间后，自身便陷入了转型的困局。　　千门资产投研总监宣继游接受《证券日报》记者采访时表示，目前众多互联网企业做支付、贷款、理财、保险等产品代理业务，需要牌照并且受相关监管部门管辖，存在很大的不稳定性。　　从以往互联网企业的金融业务运营模式看，对金融平台盈利依赖程度高、技术创新实力一般的公司是去金融化过程中受到影响最大的。　　光大银行金融市场部分析师周茂华对《证券日报》记者表示，即便互联网平台与金融机构合作确实从风控、获客、服务效率上提升金融服务实体经济效率，但同时也带来了诸如金融产品不规范、消费者保护不到位、部分中小银行过度依赖互联网存款、存在流动性风险等问题，因此互联网企业的金融科技之路依然艰难。　　科技公司或会获得高估值　　从资本视角来看，金融行业自身负债表比别的行业更能反映经营情况，所以市场对金融企业的估值，普遍采用以净资产作为出发基准的市净率估值法，其估值普遍较低，而科技企业的估值要高很多，因此互联网企业彰显“科技”属性也会获得高估值。　　黄震分析指出，估值高低对于互联网企业来说十分重要，会影响其融资和发展，如果作为金融企业估值就会偏低，如果是科技企业估值就会高很多。因此即便没有政策的“去金融化”，互联网企业面向资本市场，也会选择估值高的科技属性。　　北京师范大学金融研究中心主任钟伟向《证券日报》记者介绍，美国也有较为发达的互联网金融产业，但美国的互联网金融企业很少会直接涉及金融业务，因为美国资本认为科技和金融之间科技的价值更高，如果科技企业去做金融业务则被视为跨界，所以这类企业即便有能力，也不愿意深度涉足金融业务。　　“中国的互联网金融在过去和传统的金融机构之间存在着监管的落差，才导致很多互联网企业热衷拓展金融业务。”钟伟表示，随着金融强监管使套利空间消失，一些互联网平台缺乏技术含量的问题也就显露出来，接下来他们的转型只有两个路径，一个是持牌经营，成为真正的金融机构；另一个是重塑新技术，创新服务和提升服务效率。　　互联网企业寻求上市过程中，自身定位是金融还是科技企业，最为关键的问题就是“数据资产”监管要求问题。中国人民大学重阳金融研究院宏观研究部主任刘玉书对《证券日报》记者表示：“金融数据涉及国家核心利益，如果是寻求海外上市，要面临诸多风险评估，如果是国内上市，定位金融公司和科技公司其数据资产的估值也有较大差异，其中定位为科技公司会更有灵活性，企业的自主性会更强。”（责任编辑：孙丹）

导语：鸿蒙构建起的产业生态，亟需来一场去伪存真的沉淀。图片来源“雷锋网”作者 | 肖漫编辑 | 王金旺自上个月华为发布了 Harmony 2.0 之后，鸿蒙热度一直未减。由于自带流量属性，鸿蒙成为部分厂商营销宣传收获热度的快捷方式。另外，在“鸿蒙光环”之下，资本市场还涌现出一批“鸿蒙概念股”，成为 A 股市场最火热的投资标的，在短短一个月的时间里，多支个股出现多次涨停。与此同时，这种异常表现也引来了监管的注意。鸿蒙构建起的产业生态，亟需来一场去伪存真的沉淀。以鸿蒙之名在 Harmony 2.0 发布会正式召开之前，魅族在其“智能生活发布会”的宣传上就曾提到“鸿蒙”——当时，魅族科技在微博上表示“你好，鸿蒙。一起拥抱全场景智能生活。”当这种颇具“暧昧性”的文字发出之后，外界纷纷以此判断，“魅族将成为第一个接入鸿蒙生态的手机厂商”。然而，正当网友们期待魅族与鸿蒙“牵手”、打破手机厂商不入鸿蒙的“魔咒”时，发布会上，万志强（魅族营销负责人）却鲜少提及鸿蒙，一切似乎成了虚妄。图片来源“雷锋网”在魅族的这场发布会上，官方仅宣布了 Lipro 智能照明设备开始接入华为 HiLink 生态，对于发布会的主角——MEIZU Watch，则是搭载基于安卓独立开发的 Flyme for Watch，并非鸿蒙 OS，仅是停留在适配层面，手机适配更是无从提起。之后，华为发布了 Harmony 2.0，但截至发稿，仍未有手机厂商公开表态接入鸿蒙生态，多是处于观望状态，期间有手机厂商传出与鸿蒙相关的消息，也只是处在传闻层面而已。6 月中旬，国内手机厂商酷派在宣传海报上使用了“致敬鸿蒙”字样，同时表示“有人说想看鸿蒙，今天，它来了”，但在 6 月 18 日直播结束之后因未提及鸿蒙相关信息而引起了争议。雷锋网从知情人士获知，酷派之所以进行此番宣传，在于 Cool20 搭载使用的 EROFS （可扩展只读文件系统，Extendable Read-Only File System）——这一系统是由华为研发，最初在 P30 Pro 中搭载推出。“COOL 20 在推出时就采用了华为开源的 EROFS 并进行了优化，后来将优化后的代码放进社区，进行了二次开源”，一位知情人士表示。据雷锋网了解，酷派二次开源的 EROFS 代码存放的社区为 Linux Kernel 开源社区，是鸿蒙开源社区之上更为基础的开源社区。尽管争议性事件在前，但据雷锋网求证，酷派方面并无完全否定加入鸿蒙生态体系的可能性，同时酷派仍在持续关注鸿蒙开源社区其它开源技术成果。如果说前两桩事件仅是在引起来舆论争议，那么传智教育在被归入“鸿蒙概念股”后收获多个涨停，直接引起了监管的注意。雷锋网(公众号：雷锋网)了解到，自 6 月 7 日以来，传智教育已收获了 8 个涨停板，股价一度暴涨 97.78%，这一异常的股市表现给传智教育带来股价上涨红利的同时，也收到了深交所关注函，要求其说明截止目前公司鸿蒙系统相关课程的经营情况，以及是否存在同鸿蒙系统相关的其他业务等。对此，传智教育的回复是：截止目前公司鸿蒙系统相关课程主要包含鸿蒙设备开发课程及鸿蒙系统应用开发课程，且上述课程不会对公司近期业绩产生影响。此外，传智教育还表示：鸿蒙系统为开源系统，公司提供鸿蒙系统相关课程无需与华为或其他主体签订相关协议或取得相关授权。不难看出，传智教育与华为鸿蒙之间并不是生态链条上的合作关系，而传智教育之所以赢得投资者关注，却是来自“鸿蒙概念股”光环的加持。暴涨的“鸿蒙概念股”尽管股价涨势夸张，但传智教育仅是“鸿蒙概念股”其中一支，且并非涨势最夸张的一支，真正被行业冠以妖股的，其实是另一家相关企业。2021 年 5 月中旬，一家有着15年历史的软件公司被冠以“最强鸿蒙概念股”称号后，股价一路飙升，这家公司正是润和软件。据雷锋网了解，从 5 月 10 日至 6 月 17 日，润和软件股价从 9.55元/股暴涨至 49.56 元/股，涨超 450%，刷新了公司股价的最高纪录。在这之中，中小投资者买入金额为 320.17 亿元，占比 53.03%，机构投资者同期买入金额仅为 43.82 亿元；不难看出，润和软件深受游资和散户的热捧。不过，异常暴涨的润和软件随后同样引起了相关部门的关注，深交所 6 月 11 日发布监管动态称，将对近期涨幅异常的“润和软件”、“思特奇”、“美格智能”、“传智教育”持续进行重点监控。6 月 17 日，深交所披露了润和软件的交易信息提示风险，次日，润和软件自 6 月 18 日开市起停牌。但即便如此，复牌之后润和软件的股价依然呈现高涨的态势。图片来源“雷锋网”6 月 22 日，深交所对润和软件下发关注函，要求公司说明资金占用、供应商为“空壳公司”是否属实等 5 大情况。相比传智教育，润和软件其实更称得上名正言顺的“鸿蒙概念股”，其既是 OpenHarmony 发起单位之一，也是华为 HarmonyOS 生态共建者之一，从业务层面来看，润和软件与鸿蒙其实具备一定联系性。但从润和软件关于鸿蒙业务在手订单来看，鸿蒙业务量占公司业务总量比重较小，仅占公司 2020 年总营收比重不到 1%。不仅如此，揭开“鸿蒙光环”之下的面纱，有报道指出润和软件其实存在业绩不稳、资金占用、内幕交易等问题。不过，相比搭上“鸿蒙”这趟快车，业务轻重、业绩表现似乎完全被“鸿蒙光环”覆盖。据不完全统计，A 股中约有 30+ 鸿蒙概念股，其中已有 27 支股价上涨，并且涨幅超 50% 的个股就有 7 支。在一阵“疯涨”以及监管出手之时，包括先进数通、思特奇、新晨科技等多家公司先后发布提示公告，并澄清鸿蒙对公司业绩影响较小。然而，人们对“鸿蒙概念股”的热情，尚未完全回归平静。“光环”下的流量战事实上，A 股市场“鸿蒙概念股”的横空出世，是在 Harmony 2.0 发布会召开的前后，目前对于这一定义尚未有明确界限区分。正是基于这种模糊性，使得部分公司仅是业务上与鸿蒙搭上边，便被认为是“鸿蒙概念股”之一。前有传智教育因沾上鸿蒙收获 7 个涨停板，后有福日电子因传闻其控股子公司发布的 NZONES7 系列手机预装了 Harmony 2.0 而被认为鸿蒙概念股，收获了三个涨停板。后来，福日电子发布公告澄清市场传闻，称其控股子公司中诺通讯未为上述型号手机提供ODM/OEM 服务，且公司目前生产的机型均未搭载鸿蒙系统。在资本狂欢盛宴之下，类似的戏剧性场面不再少数。雷锋网从多位投资人士获悉，人们对于鸿蒙概念股的“狂热”的原因不外乎包括三个方面：一是对鸿蒙热点的短期投机行为；二是对国产操作系统的期望；三是对物联网时代加速到来的预判。在巨丰投资首席投资顾问张翠霞看来，“鸿蒙概念股”的核心应该是参与开发阵列实现创新突破，而不仅仅是使用了鸿蒙系统。据证券日报不完全统计，目前已累计超过 73 家第三方企业宣布加入华为鸿蒙开发阵列，包括华为官方公布的 36 家、自身披露是鸿蒙生态合作伙伴的上市公司 22 家，以及 15 家华为现有自主生态阵营的关联合作伙伴。图片来源“雷锋网”也就是说，只有参与开发阵列实现创新突破的公司，才是“根正苗红”的鸿蒙概念股，而并不是“沾鸿蒙即涨”的个股。相比之下，早已出现的苹果概念股则显得更像“正规军”，包括蓝思科技、莱宝高科、长信科技、欣旺达、歌尔声学、立讯精密在内的苹果概念股均是与苹果产品具有强联系的公司股票。以立讯精密为例，作为苹果供应链上的一环，来自消费性电子行业的业务收入占比达到 88.45%，由此股价也容易被苹果的发展节奏牵动出现高低起伏。但对于其自身，立讯精密实力也不俗——处在国内电子器件头部位置，生产经营连接线、连接器、声学射频器件、无线充电、FPC、电子模块等产品，产品覆盖电脑及周边、消费电子、通讯、汽车及医疗等行业，而不是虚有其表，毫无内里。相较之下，被狂热追捧的鸿蒙概念股，则是流量大于业务本身。谁在“蹭”鸿蒙的流量？当下，鸿蒙生态仍处在初期建设阶段，也是备受市场关注的阶段。一方面，面向全场景的操作系统让人们进一步看见物联网时代到来的希望；另一方面，鸿蒙系统的推出也意味着我国在操作系统层面已经初步实现了国产替代。不过，鸿蒙要想真正走向强大，还需历经漫长的生态建设。对当下的鸿蒙而言，在被寄予厚望的同时，其实同样需要理性地看待。在这场因“鸿蒙”而起的舆论倾向和资本热潮下，其中不乏投机取巧者，以及见鸿蒙便向风倒的投资者，无不是想蹭着鸿蒙的流量收割一波红利。当进入“流量至死”的阶段，则容易迷失其中，最终也只得失望收场。同时，在某种程度上，这其实也对鸿蒙的发展造成了阻力——一旦噪音多了，一些有意义的声音也将会被淹没。无论是资本投机，还是基于鸿蒙的生态建设，都需要回归理性状态，而不该盲目追逐“鸿蒙”这一当红流量。否则，狂风过后，唯有一片狼藉。参考资料：【1】https://www.esmchina.com/news/7933.html【2】http://finance.ce.cn/stock/gsgdbd/202106/18/t20210618_36650406.shtml?ivk_sa=1023197a来源“雷锋网”作者 | 肖漫编辑 | 王金旺原文链接：谁在“蹭”鸿蒙的流量？ | 雷锋网  https://www.leiphone.com/category/5G/nc9F2D80klOKxS1m.html

6月4日，华为智慧金融峰会2021“华为云数据使能，加速金融数据资产化”分论坛在上海举办。华为云携手中国工商银行、北明软件、神州信息、长亮科技、德勤管理咨询等合作伙伴分享面向金融领域的数据解决方案和创新实践，共创金融行业新价值。华为云云原生数据库GaussDB聚焦金融政企，打造一站式上云解决方案云原生数据库GaussDB，依托领先的存算分离架构，实现软硬协同，确保稳定可靠与卓越性能。目前已经规模应用在金融、电信、泛政府、能源、交通、互联网等各行业。华为云数据库产品部总经理苏光牛表示：“华为云GaussDB，立足云原生能力，聚焦全场景，为金融客户打造核心交易系统一站式上云解决方案，让客户真正做到选型安心、迁移放心、管理省心，做企业数字化转型最坚定的数据底座。”结合云原生与AI的技术，华为云在今年4月发布了面向金融行业的金融级分布式数据库GaussDB。在交易事务处理方面，它大幅度降低内存访问时延，性能提升了5倍。在复杂查询性能方面，它通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。在金融客户最关注的高可用方面，它提供了多种两地三中心容灾方案，满足金融级监管要求。此外，金融级分布式数据库GaussDB将AI技术融入分布式数据库的全生命周期，实现自治管理与调优等功能，大幅提升管理效率。华为云数据库产品部总经理苏光牛发表主题演讲 工行分享大数据创新实践工商银行大数据平台产品经理袁一表示，工商银行携手华为云FusionInsight持续创新探索，滚动升级让业务无中断；存算分离使数据统一存储，上层架构更灵活；HetuEngine提升全行13000名分析师即时BI体验，形成集技术、数据、服务于一体的大数据服务体系，不断提升工行金融服务实体经济能力，倾力打造服务于经济高质量发展的数字工行。工商银行大数据平台产品经理袁一发表主题演讲 华为云FusionInsight创新金融行业智能数据湖方案，提升用户体验华为云FusionInsight总经理杨志勇分享到，华为云FusionInsight智能数据湖提供湖仓一体化的现代数仓平台，客户可因地适宜设计自己的湖仓一体化数据架构，从单一离线跑批走向实时，T+0供数加速业务创新，让开发者轻松驾驭数据。目前已在工行、招行等大型金融企业成功实践，极大提升了用户体验。在2020年IDC MarketScape和2021年Frost &Sullivan评估中，FusionInsight多项指标领先国内大数据厂商。华为云FusionInsight总经理杨志勇发表主题演讲 北明软件联合华为云FusionInsight助力保险集团统一数据平台建设北明软件副总裁张翼表示，北明软件依托华为云FusionInsight智能数据湖，通过“湖仓一体化、流批一体化、数据服务化”的平台架构思想，构建保险集团统一数据平台，实现数据价值发现和提升，助力保险集团数字化转型。北明软件副总裁张翼发表主题演讲 华为云GaussDB(DWS)一站式分析技术，提速金融全场景分析华为云数据仓库资深专家表示，金融智能数据时代，数据规模呈指数级增长、多样性数据需要多样性的计算引擎，实时数据需要更快分析以释放数据价值。华为云GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库，支持x86和Kunpeng硬件架构，支持行存储与列存储，提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力，用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景，广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统。华为云GaussDB(DWS)新一代数仓，企业级内核满足金融业严苛的技术标准，提供批量分析，交互式分析，实时分析，一站式解决数据的供需矛盾。实时分析技术，在标准数仓的基础上加持CEP引擎和时序引擎，真正做到实时入仓持续计算，该项技术斩获数博会领先科技成果奖“新技术”。满足金融全场景业务分析需要，推进普惠分析，让人人都能成为分析师。华为云数据仓库资深专家发表主题演讲神州信息成功落地金融业敏捷高效的数据管理最佳实践神州信息首席数据官CDO黄万忠表示，数字经济时代，金融机构需要挖掘数据潜在价值，驱动业务决策和优化，提升银行效能，推动银行高质量发展。神州信息通过数据服务的5大关键要素，即治理标准化、数据资产化、资产服务化、数据业务化和运营平台化，帮助银行构建基于数据服务的6大核心能力，包括数据治理、数据操作、分析赋能、服务应用、用户体验和监管合规，在金融行业成功落地了敏捷高效的数据管理最佳实践。神州信息首席数据官CDO黄万忠发表主题演讲 长亮基于华为云技术平台打造数据管理应用体系，赋能商业银行数字化转型长亮科技大数据业务部总经理李青表示，随着经济形势和金融环境的不断发展和变化，金融行业和互联网已经深度融合。在新的内外部环境要求下，银行需要提高金融服务的深度与广度，快速应对环境变化。长亮依托华为的软硬件技术平台，结合多年金融行业解决方案经验，积极落地金融行业数字化转型方案，内容包括打造数据管理应用体系-全面覆盖数据资产管理、实现智慧营销-全生命周期营销管理、实现智能风控-全流程覆盖信贷风险，助力银行数字化转型。长亮科技大数据业务部总经理李青发表主题演讲 德勤携手华为联合打造金融行业数字化转型方案德勤管理咨询银行业主管合伙人尤忠彬表示：“金融机构数字化转型从发展维度上需要客户跨越电子化、自动化、移动化、智能化4个阶段，从价值维度上需要实现卓越体验、员工减负提能、管理高效精细、业务创新扩张4大目标。”德勤将数字化转型的内涵定义为“4+4”，即帮助金融机构跨越4个阶段、实现4大目标。德勤与华为将充分融合双方优势实现能力互补，协同助力金融机构数字化转型的每一步；同时与华为将合力为金融机构打造“1+1+4+N”的数字化转型整体解决方案，探索金融机构数字化转型之道。德勤管理咨询银行业主管合伙人尤忠彬发表主题演讲 不同数字化阶段的金融机构面临不同的未知挑战，如何利用数据湖、数据仓库、数据库等技术，加速数据资产化，发挥数据新价值，成为当前数据领域的重要话题。华为云致力于深入理解客户的业务需求，将创新领先的技术与应用场景深度融合，创造行业数字化转型的无限可能。

以大数据、人工智能、云计算、区块链等为代表的新一轮信息技术引领着新一轮的技术变革。新技术融入原模式，形成一连串新业态新产品，全面加速推动各行业数字化转型，使之有效应对日益增多的风险挑战。突如其然的新冠疫情导致了金融行业的前台营销停滞，并引发部分中后台的运营中断，传统运营模式的缺点在疫情期间被明显放大。而RPA技术在该疫情背景下得到格外重视，尤其是其稳定提效易用的优点吸引了金融行业的关注度。广泛运用RPA技术必然是金融行业开展数字化转型的关键一步。RPA（Robotic Process Automation），即机器人流程自动化，被定义为一种基于固定规则，模拟人类去完成重复性工作的技术。未来已来，RPA技术将助力金融行业进入运营智能化转型的快车道，银行数字先行者应运而生，将共建智慧金融生态科技圈。一、RPA技术发展概述从2001年开始，类似RPA的软件初露端倪。比如出现在按键精灵中的“拖拉拽”等简便功能就体现了RPA的基本设计思路。RPA的概念在2012年被Blue Prism公司首次提出来，该技术被当作新兴技术，人们对其的了解和重视程度不高。2017年是RPA技术发展的瓶颈迸发期，2018年，我国的RPA技术进入高速发展阶段。随着技术的不断更迭，RPA技术从桌面按键精灵时代，逐渐发展为自动化能力强大的机器人运行管理技术工具，即从基于桌面部署的RPA1.0版本，进化到基于服务器部署的RPA2.0版本，再过渡到基于云端/虚拟机部署的RPA3.0版本，这三个阶段统一归纳为工具RPA世代。从RPA3.0版本到智能化RPA4.0版本的转变升级，其实就可以概述为进入了RPA+AI世代。但RPA目前依然处于发展初期，在全行业整体渗透率不高，特别的是再金融行业，因为其劳动力数量多，重复工作量大，渗透率最高预计在5%-10%左右，成长空间很大。在未来几年，金融行业必将成为RPA发展的沃土。二、RPA+AI技术拓宽金融业应用场景RPA的价值在未来几年将逐渐显现，金融机构投入力度也将逐年增加。金融行业整体信息化水平高，业务流程化中重复操作多，人力成本消耗大，RPA技术的应用可以降低业务执行过程中的重复操作，减少手工错误率及非法操作，有助于业务流程自动化水平和效率的提升。RPA的价值表现在解放人力、获取实时数据、提升员工工作体验、运营灵活性、降低风险与成本和实现业务连续性的要求等。RPA技术正从工具世代进化到RPA+AI世代。将AI应用到RPA场景才能发挥出RPA+AI的实力。简单的说，RPA的本质是一种低代码编程平台。人工智能AI技术支持的业务场景涵盖图像识别类、智能安全类、自然语言处理类、视屏识别类、语音识别类和知识图谱类。融合于RPA技术的AI技术主要有OCR、NLP和ML技术等典型技术。RPA+OCR技术的融合可以用于票证识别、文档识别和身份证/银行卡识别等流程；RPA+NLP技术的融合可以用于文字信息检索和文本分类；RPA+ML技术的融合可以用于流程中的智能分析与决策。RPA+AI的结合助推了智能化RPA的升级，有助于拓展在金融行业复杂场景的应用，可以帮助金融从业人员快速地改善业务流程，大幅缩短开发周期。除此之外，RPA还可以简化流程降低风险。人为操作业务流程时会存在大量风险，如盗取数据、篡改数据、输入错误数据等，但是RPA作为数字员工可以基于一定规则自动执行大量重复、枯燥的业务，可以保证处理的准确度。得益于人工智能的快速发展， RPA+AI技术可以应对那些繁琐、复杂的非结构化数据，来完成复杂应用场景的流程替代。三、RPA技术应用案例分析金融行业具有行业属性的明确业务职能，所以RPA在该行业应用比例较大。金融公司需要探索流程自动化的可行性与投资报酬率，选择最优的RPA软件厂商。RPA市场格局较分散，我国RPA厂商中只有阿里云、来也、金智维等几个头部企业表现比较突出。下面将重点以工商银行和建设银行的RPA应用情况做相关分析。1.工商银行首次应用抗疫机器人提高效率在疫情期间，政策要求金融机构在信贷上对“四类人群”予以适当倾斜，灵活调整个人信贷还款安排、合理延后还款期限。但银行内部息费冲减标准不统一、人工操作耗时较长，业务人员因疫情防控或存在不足等问题无法满足工单高效处理的需求。工商银行的相关部门经过多次审慎权衡与内部商讨，仅用三天时间迅速制定疫情方案，引入某厂商的RPA，通过机器人智能化处理方式，实现每日息费调整工单的批量化、标准化处理。RPA实施效果提升效率显著。RPA上线后提供7*24小时服务，格式规范的单笔或多笔工单投诉冲销成功率100%，所有工单均可保证T+1日完成，大幅缩短投诉工单处理时间。息费工单处理机器人的上线也成为业务线上化、业务不中断的典型案例之一。2.建设银行普惠条线RPA应用案例建设银行从供应商资质、服务方案、自主可供、技术指标、商务价格等方面综合评比，也选取了某企业进行RPA技术引入。银行运营管理业务包括资源管理、业务监控、人机交互、运营分析、任务管理和风险管理。基于这些业务又匹配了相应的RPA运营管理岗位，比如机器人使用岗、机器人审批岗、机器人技术运维申请岗及审批岗、机器人业务运维申请岗及审批岗、机器人监控调度岗等，赋予RPA机器人虚拟员工身份，可以解释为以机器人作为虚拟劳动力来自动处理大量重复性、具备规则性的工作流程任务。RPA应用情况主要分布在贷前业务、贷中贷后业务和普惠管理业务，应用层级是一级/二级分行普惠部。2020年度累计执行次数上百次，大大节约工时，折算产出效益上万元。其中，以普惠管理应用情况为例，“二级行小微快贷实时查询”和“存贷款通报表自动加工”应用都已上线，可以利用RPA机器人实现自动下载和加工数据。“二级行小微快贷实时查询”在广东分行试点上线后，报表制作时间效率提升5倍，助力精细化管理。四、RPA技术助力运营智能化初期建议各大国有银行正逐步将RPA技术纳入运营管理当中，通过RPA实现银行自动化，以节省人力和运营成本。通过以RPA厂商向工行和建行进行RPA项目建设案例来看，工商银行和建行都不同程度提高了工作效率，但目前还处于初期阶段，故针对金融行业提出如下几点初期做法建议。第一，实现RPA应用的敏捷上线需突破组织壁垒。基于RPA项目周期，即包括 RPA应用规划、RPA技术引入、RPA部署涉及、RPA运营平台建设、RPA组织建设和RPA应用实施及推广，可以看出关键锁钥是如何建立RPA运营组织，和企业级RPA运营管理办法以及应用规范达成共识，这是破旧立新的非技术关键因素，即实现RPA应用的敏捷上线需突破组织壁垒。因此，有必要全维开展理念宣传和动员，面向高层和全员系统性培训智能化运营理念、方法和工具，试点示范实践和管理制度等，让员工认识RPA，掌握使用方法，形成数字化工作习惯和意识，探索挖掘日常工作。第二，金融企业要做好RPA机会识别和评估。金融企业首先对业务流程进行筛选，比如最影响成本收入的流程、高频和高量流程、容易出错流程等，选择这些最适合流程上线RPA。事实上，企业的流程优化不仅包括使用RPA技术，还包括通过人员操作流程，改进业务系统等方式改进流程。所以金融企业要做好机会识别和评估，不要一味追求不合实际的技术。金融行业还应加强对RPA的运营管理，才能保障RPA平稳有序运行。第三，金融行业要总结提炼各行业最佳实践，加强对标学习。金融行业要全面梳理智能运营能力，提炼可支撑全行线上线下业务融合发展的数字化运营能力，多向优秀数字先行者学习其中可复制、可推广的样板和方法工具，加强样板打造、试点总结和示范推广，聚焦数字化转型，深入探寻运营智能化的基本规律和方法论，不断研发符合自己行业的RPA方法库和工具集，才能提升RPA技术创新应用的内生动力。参考文献：甲子光年智库《2021年中国RPA服务行业发展报告——RPA进化论：从工具到AI》（文中内容不代表所在单位观点和立场）文章来源：腾讯企鹅号电子银行网原文链接：https://new.qq.com/omn/20210702/20210702A065XR00.html

高考志愿正在填报中，如何选择专业？结合重庆市《“十四五”规划和2035远景目标纲要》，本报摘取部分摘要，推荐对应的相关专业，以期对正在填报志愿的你有所帮助。作者：上游新闻   来源：搜狐重庆商报-上游新闻记者 谈书高考志愿正在填报中，如何选择专业？结合重庆市《“十四五”规划和2035远景目标纲要》，本报摘取部分摘要，推荐对应的相关专业，以期对正在填报志愿的你有所帮助。A、建设内陆国际金融中心金融人才未来大有可为【规划摘要】立足西部、辐射东盟、服务“一带一路”，加快打造内陆国际金融中心，构建具有经济带动力、区域辐射力、国际竞争力的现代金融体系。加快打造内陆国际金融中心，人才是关键。经济转型与技术迭代正改变现有人才需求结构，原有岗位正被改革，而新兴岗位层出不穷，高精尖专业人才、复合型人才、数字化人才受到追捧。结合金融领域的人才供需状况和企业招聘要求看，对专业选择有何启发？金融学高端人才备受青睐分析2018-2020年不同专业背景的毕业生就业情况发现，专业对口仍是市场供需匹配的主旋律，职业与专业的匹配度整体较高。以从事职业证券/期货/投资管理的专业背景看，排在前5位的分别是金融学、会计学、经济学、工商管理和金融工程；以在银行工作的专业背景看，排在前5位的分别是金融学、会计学、财务管理、工商管理以及国际经济与贸易。此外，专业为会计学、财务管理、金融学、审计学和工商管理的从事财务/审计/税务相关职业的比例同样很高。信托/担保/典当/拍卖行业以资金需求方追求的回报率为导向，从事综合金融服务并实现混业经营，以提供具有相对较高的投资收益率，使得信托资金满足大部分社会资金需求。就从业者的专业背景看，金融学居多。对人才素质要求高的职业基本都与投资融资相关。投行业务招聘需求83.3%为学历在本科及以上人才，84.3%要求有3年以上经验，入行门槛最高。教育部高校招生阳光工程指定平台阳光高考给出的数据显示，目前，我国开设金融学专业的院校共390余所。一类是专门的财经院校，如中央财经大学、西南财经大学、上海财经大学等；另一类是综合性大学里经济学院或金融学院下设的金融学专业，如北京大学经济学院、中国人民大学财政金融学院等。银行业数字化转型势头猛浏览招聘网站发现，多家银行为数据工程师与人工智能提供了丰富的应聘岗位。“银行业需要更多产品技术人才使金融科技商业化落地，软件研发与产品经理招聘需求环比增速均过8成。”智联招聘重庆售前总监游岚鑫表示，今年初在对金融从业者调研发现，数据工程师与人工智能的招聘职位分别环比增长163.9%和128.1%，远高出金融业整体需求（84.2%、33.2%）。就岗位缺口看，互联网+推动金融产品经理岗位人才缺口凸显。业内人士认为，随着新基建上升为国家战略高度，人工智能、区块链、云计算及大数据的深度融合，正推动金融科技发展进入新阶段。其中，银行业更是科技应用场景最广泛的领域，金融科技已深入银行业各业务线与产品，如消费信贷、供应链金融等金融服务，都依托现代信息体系而大幅提高业务质量、效率及风控能力。因此，数据作为核心生产资料，也势必推动相关数字化人才需求水涨船高。值得注意的是，银行业招聘要求中，金融数据分析岗位中71.4%要求本科及以上学历。财经院校多开设保险专业现代经济金融体系中，根据不同的资金融通功能，银行、证券、保险与信托被并称为“四大支柱”。目前，保险专业学生的就业去向主要集中在保险公司、保险监管机构、银行与证券部门，或其他大中型企业风险管理部门和相关咨询服务部门等。教育部高校招生阳光工程指定平台阳光高考给出的数据显示，目前，开设保险学专业的本科院校有120余所，其中包括部分独立学院。另外还有200余所专科院校开设保险专业。开设保险学专业的院校中，大部分为财经类院校，另外还有一些综合性大学。其中中央财经大学、对外经济贸易大学、西南财经大学等设置了专门的保险学院。其他财经类院校的保险学专业一般在金融学院，综合性大学一般将保险专业设置在经济学院或经济管理学院下面。部分高校的保险学专业有特定的培养方向，如保险精算、健康保险、风险管理等。其中，保险精算师一直处于热招岗位上游。就就业市场看，保险业对于人才素质要求呈现明显分化，其中，合规稽查是保险业中对人才学历和经验都高的职业，87%招聘需求面向本科及以上学历人才，31.3%要求人才有3年以上经验，而保险项目策划、投资经理、风控、保险产品开发等岗位经验与学历要求兼具。B、打造“智慧名城”正当时人工智能领域广发英雄帖【规划摘要】加快建设国家数字经济创新发展试验区和国家新一代人工智能创新发展试验区，高水平打造“智造重镇”、建设“智慧名城”。目前，重庆市正积极实施以“大数据智能化”为引领的创新驱动发展行动计划，培育大数据、人工智能、物联网、区块链等核心智能产业，推动经济实现质量变革、效率变革、动力变革。而相关专业的人才是第一资源、第一资本、第一推动力。此外，国家在新基建方向的强势投入，势必将带动就业市场一批高质量的岗位需求增长。新增专业人工智能占比高此前，教育部发布的《列入普通高等学校本科专业目录的新专业名单（2021年）》显示，2021年共新增37个本科专业，43所高校通过了新增专业审批。新增专业中，电子信息类和人工智能类占比较高，包括智能采矿、智慧交通、能源互联网等。大数据和人工智能经过多年的发展，已有一定应用基础。如，大数据和人工智能在防疫抗疫工作方面展现出来不可替代的重要作用。人脸识别、体温监测、行为轨迹监控、健康数据采集、疫情分析以及基因测序、药物研发等等方面，无不体现大数据与人工智能的重要性。未来，大数据和人工智能会进一步推动这两个领域与国民经济的深度融合发展，这两个领域的人才将长期处于紧缺状态。5G相关应用不断投入商业运用，用户规模呈指数级增长，应用场景不断丰富和深入。根据中国信息通信研究院的测算，2020年到2025年期间，5G商用直接和间接拉动的经济产出超过35万亿元。预计到2025年，5G将直接创造超过300万个就业岗位，并很有可能继续催生出一批新兴职业，间接岗位更是无以估算。人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局联合发布的新职业中，很多都涉及人工智能、物联网等领域。如，智能制造工程技术人员、工业互联网工程技术人员、虚拟现实工程技术人员、人工智能训练师等。与产业蓬勃发展相对应的是，许多新兴产业所面临的人才稀缺问题日益凸显。以人工智能工程技术人员为例，根据人社部发布的相关报告测算，我国人工智能人才目前存在较大缺口，国内供求比例为1∶10，供需比例严重失衡。不断加强人才培养、补齐人才短板成为当务之急。复合型人才更加受欢迎巨大的市场需求，让相关专业受到关注。目前，全国有很多高校都开设有数据科学与大数据技术本科专业，以及人工智能专业。就当前的介绍看，大数据相关专业会重点掌握大数据采集、存储、管理、分析与应用等核心专业知识和技能。从就业方向看，主要有大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如：大数据分析师、大数据工程师等。人工智能专业则涉及了包括自然科学、工程技术、信息技术、人文科学与社会科学的大量理论知识与技术方法，是融合了软件工程、计算机科学与技术、数学、统计学等多门学科的典型交叉学科。“上海就有高校开设数据科学与商业分析专业，结合了商业、计算机、统计学三大学科知识。”立信（重庆）数据科技股份有限公司董事、副总经理周羽表示，在这个数据产生价值的时代，计算机学科和商科的融合互通是必然趋势，具备商业分析专业素质的人才也是各大企业当下迫切需要的。从实际就业情况看，企业就更重视人才“底子”。智联招聘执行副总裁李强在解读时就提到，从长期对企业招聘情况的研究发现，企业在招聘应届毕业生新员工时，在考查门槛的基础上，更注重提升方向及发展潜力。比如，知识方面会考查基础的岗位专业技能，也会关注对行业综合知识的了解。因此，基于自己的就业方向和企业关注要点，可以有针对性地发挥特长、提升短板。

在华为云城市峰会深圳站上，华为云安全总经理杨松发表演讲，分享了华为云的3个体系化的防护理念和实践，以启发和帮助金融行业完整、系统地构建符合业务需要的安全体系，在云上构建一朵安全的“金融云”。这些理念和实践不仅对金融业，对一般上云的行业同样有启发意义，演讲内容整理如下。华为云安全总经理杨松在华为云城市峰会现场发表演讲演讲正文我们知道，数据是金融之本；数据安全，对金融行业的重要性不言而喻，如何保障？“千里之堤，溃于蚁穴”。业务系统的任何一个防护环节出现短板，都可能对业务带来致命伤害。基于这样一个简单的原理，数据保护，也应该是体系化的，而不是单点的。下面，我就分享华为云的3个体系化的防护理念和实践，希望对各位金融业的同仁有所启发。围绕攻击者可能的攻击路径，为用户提供防攻击体系华为云为用户提供可信的云平台和云服务，当用户把业务系统部署到云上后，云上的安全环境就起了变化，比如用户在华为云提供的安全的云服务器上搭建了一个网站并向外提供服务，这时网站的安全情况，就得重新考察并采取相应措施进行防护。这就是国际通用的安全责任共担模型：云平台负责基础设施的安全，用户负责基础上的业务系统和配置的安全。为帮助用户防止外部恶意攻击，华为云围绕攻击者可能的攻击路径，发布了基于AI的安全解决方案，包括安全AI平台米兰达、DDoS高防、数据库安全等共20多款服务产品，让用户像搭积木一样，选择其中一款或数款安全服务组建符合业务需要的安全体系，堵住攻击。（延伸阅读：云安全中的美人鱼：华为云发布米兰达安全AI平台）比如，网站遭到大流量攻击，性能下降、访问卡顿，则可选择DDoS高防对恶意流量进行拦截，保障来到网站的流量都是正常的。去年，华为云DDoS高防识别并拦截了来自198个国家的39.2亿次DDoS攻击，最大一次防御了1.16Tbps。为了明了云主机的安全情况，可以在主机上安装企业主机安全服务，实时发现弱口令、恶意程序、网页防篡改等，管理主机资产和漏洞，降低主机安全风险。企业主机安全服务目前守护着华为云、手机消费者云等数亿用户，成功阻断6亿次账户暴力破解攻击，检测并修复漏洞数量达百万，隔离查杀恶意程序达2万多个。信息安全攻击的75%都发生在Web应用层上，为帮助客户防御应用层攻击,华为云web应用防火墙服务提供精准的防御，平均每天拦截4000万次攻击，累计为客户保障了数十次重大活动，包括MATE 20等手机的数次抢购活动。（延伸阅读：8秒破亿，是什么缔造了华为商城Mate20的销量奇迹？）此外，还有帮助用户快速过等保的一站式等保服务、帮助用户感知全网安全态势的态势感知服务、帮助用户提升运维审计效率的堡垒机服务等等。通过这一系列可组合的防攻击服务，用户便可快速搭建符合自身业务需要的防御体系，哪是短板补哪里。围绕云上数据的全生命周期，为用户提供防泄露体系为帮助用户防止内部数据泄露，围绕云上数据的全生命周期，华为云提供了从访问认证、敏感数据识别、防攻击、防泄漏到审计组成的环环相扣的基于AI的数据保护解决方案。为解决数据越权访问的问题，华为云设计了数据库防火墙，对数据库的所有操作进行细粒度控制，实现权限最小化；通过反向代理技术，过滤进出数据库的所有流量，发现异常并自动阻断。企业的重要数据大多存放在结构化的数据库中，在面对海量数据时，如何快速找出哪些数据为敏感数据？今年3月，华为云发布了全球首个敏感数据检测服务（结构数据），提供了敏感数据识别和分类技术，能根据合规的要求或者用户定义配置生成检测规则，自动识别数据库中身份证号码、信用卡号码等敏感数据，并对敏感数据进行分类，最后生成检测报告。用户可根据报告，自定义保护策略，以满足合规要求。在敏感数据发现和检测过程中，服务本身不会更改数据库或应用程序中的任何内容，也不会造成数据库的性能问题或信息泄露。该服务构建了大数据流式计算平台，较传统敏感数据发现手段性能提高5倍以上，将发现任务缩短至分钟级甚至秒级。针对恶意拖库和无意泄露的问题，华为云提供了数据脱敏功能，根据PCI-DSS等法规要求，自动识别和发现敏感数据，一键生成脱敏规则，对非授权读取的敏感数据实时隐藏；密级较高的数据，可通过加密服务进行加解密，用户可以自带密钥，使密钥和数据对云服务商完全不可见，真正实现数据中立。为解决审计数据多、审计效率低的问题，华为云提供了数据库审计服务，实时检测到谁、在什么时间、对数据库进行了什么操作。此外，还能对数据库操作进行细粒度审计的合规性管理，以及对数据库遭受到的风险行为进行告警等。有了它，就相当于给数据库的安装了一台高清摄像头，有效降低审计成本。按全球最严格标准不断整改，为用户提供可信云平台和云服务体系为让用户享受安全可信的云平台和云服务，华为云按照全球各区域最权威的安全标准，对技术到流程到人员管理到安全制度等各方面进行不断完善，确保数据的所有权和控制权完全属于用户。比如，用权限控制系统和严格的安全制度，确保自己的员工无法访问、无法查看用户数据，员工看不到、拿不走；并配有事后审计系统，确保员工不敢看、不敢拿。仅去年，华为云就获得了各类权威安全合规认证超过十个，平均一个月拿下一个。截止目前，华为云已获得42个权威合规认证，其中就包括国内唯一的全平台全节点全服务通过金融行业最高的安全标准PCI-DSS。（延伸阅读：华为云安全 | 2018，合规可信   2019，智能进化）每年全球申请PCI-DSS认证的企业多如牛毛，但真正通过的却凤毛麟角。华为云的通过，意味着华为云整个IT系统全部通过了严格的安全测评，而不是云系统的一部分通过；意味着华为云所有大小节点，包括北京廊坊、香港节点等全部通过认证，而不是选择性地拿某个节点通过；意味着华为云研发上线的全部云服务的安全性得到了严苛的验证，而不是其中一两个，让所有用户则享受到“金融级”的安全性。（延伸阅读：华为云中国唯一全平台全节点全服务通过PCI-DSS安全认证）华为云打造安全可信云平台和云服务的脚步从来不会停歇。就在刚刚，华为云海外最大的资源大区之一的新加坡大区获得了新加坡多层云安全标准最高评级，意味着华为云在海外有技术强大的安全团队和规范的管理流程，能为用户提供安全、可靠、稳定的云平台和云服务。总之，通过这3大体系的配合，组成纵深的防御，避免单点短板，保护云上数据安全。以上就是华为云的一些理念和实践，希望对各位有所帮助。

科技与金融的碰撞大家对开源、AI这两个概念已经越来越熟悉了，但它们后续将如何发展会跟我们的生活有什么联系？开发者社区的趋势将是怎样？有关商业化方面的内容你了解多少呢？以上疑问将在本期WIT为你解答！ 换个角度体验初创企业相信你对初创公司的感觉很难用语言去描述，无论你是否有初创企业的工作经验，还是盘算着自己创业，想了解初创公司是否会给你提供更多锻炼和知识，能否帮助你在创业的时候更下得心应手？先来简单回顾下之前WIT的活动现场，了解与初创有关的分享~本期WIT活动有大家熟悉的老朋友Charlotte，还有一些新朋友，同时也是MindSpore社区为大家邀请的大咖嘉宾：cocafe咖菲科技创始人 石岚，ARK创新咨询策略副总裁及合伙人 陈羽洲，香港大学工商管理硕士同时也是2020年福布斯中国30岁以下精英 刘硕，格物钛Head of Global Markting 李晓雪。本周六跟着WIT走进初创企业，与女性大咖面对面，听听她们的与初创企业有关的经历、故事，刷新你对初创企业的感受！报名参与本期企业行WIT的小伙伴不光能收获满满的干货知识，还可领取精美伴手礼哦~活动时间：2021年6月19日(周六) 线下地点：上海市静安区万航渡路889号889商场2楼 重影书局报名方式：完成报名需要两步：1. 微信扫描下方二维码，认真填写报名表；2. 微信扫描下方二维码，添加小助手（mindspore0328）为好友。*注意：因场地有限，仅有50名额限量放出，目前主会场剩余名额不多，还没报名的可要抓紧啦！！报名截止时间6月18日 晚18:00，小助手将仔细审核大家填写的报名表并于1天内告知审核结果，审核通过的报名者才可参与活动哦，请大家务必认真对待每一个问题哦，非常感谢！WIT （Women in Tech）项目是由MindSpore开源社区发起，旨在鼓励和促进每一位女性在职场中实现自己的价值，通过每一次的活动分享都能有收获和提升，结识志同道合的朋友，认识更好的自己！大家都好奇的Q&A女性主题的主题活动WIT，男性开发者是否能参与？我们非常欢迎男性开发者参与进来！报名WIT，共同领略不同行业女性的力量！WIT往期回顾MSG | 选择初创 or 大厂 ? 来看Women In Tech第2期！2021做自己就好！『MSG: Women In Tech』 报名开启！MindSpore官方资料 GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee:https : //gitee.com/mindspore/mindspore 官方QQ群 : 871543426

针对商业银行会计案件日益复杂且频发的问题，将会计案防领域的行业知识与金融知识图谱技术结合，以更精准地识别与防范商业银行会计风险。采用图分析、图挖掘等技术，提取深层关联风险特征，并与行业经验知识相结合，构建了249条单点规则及425条组合规则，形成了丰富、可灵活配置的反欺诈策略体系。将该智能化反欺诈方法应用于银行活期账户的风险排查，与传统规则策略相比，识别精准度大幅提升，且对于筛选出的高度可疑账户，识别精准度达到85%左右，极大提升了会计案件核查的效率。http://www.infocomm-journal.com/bdr/CN/10.11959/j.issn.2096-0271.20210291 引言商业银行会计风险案件形式多样，涵盖反洗钱、资金诈骗、非法集资、虚假交易、恶意刷单、套现挪用等多种作案手段。随着商业银行业务范围不断拓展，经济形势复杂性加剧，会计风险案件日趋高发，给商业银行及社会经济带来严重的损失，也给金融系统的稳定性造成不良影响。除了明确对反洗钱等金融犯罪行为的打击防范，监管对银行资金的使用规范也日益严格，如《商业银行互联网贷款管理暂行办法》明确表示，贷款资金不得用于购买房产、股票、金融衍生品等。加强对会计风险案件的防控是新形势下银行风险管理的重要内容，具有较大的经济效益和社会效益，一是能更好地保障客户资金的安全，切实做好维护客户利益的本职工作；二是有利于监测并规范信贷资金的用途，使其切实用于企业的经营发展，支持与服务实体经济；三是能增强反洗钱能力，防范金融犯罪，助力金融系统的稳定与社会经济健康发展。而现实中各类风险事件的作案手法越发复杂，内外部勾结、团伙合作等形式较难被及时察觉，传统事后核查方式的防范效率较低。这些都对银行传统的风险管理模式提出更严峻的挑战，需要借助新技术、新方法来更有效地应对。近年来，金融科技蓬勃发展，驱动金融业务经营与管理模式的创新变革。中国人民银行印发的《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021年）》明确指出，金融科技已成为防范化解金融风险的新利器，是新形势下金融风险管理的内在需求和重要选择。金融科技在会计非现场监控工作中的应用能实现对会计异常数据的自动监控、自动预警、自动通知，有效提升会计监控的效率[1]；基于大数据、人工智能技术的反欺诈智能平台能对海量金融交易进行监测，在降低异常交易预警的同时，极大地提高了识别欺诈交易的命中率[2]。为此，商业银行积极探索大数据、人工智能、知识图谱等核心技术在会计案防领域的高效应用就显得格外必要。将传统的风险业务知识与大数据、人工智能技术结合，充分发挥数据模型在风险特征挖掘上的能力，构建更完善、更精准的智能化会计案件风险防控体系，能有效地提升银行的风险管理水平，推动银行的高质量发展。本文引入知识图谱相关技术，提出了结合关联风险特征的会计案防智能化反欺诈策略体系构建方案。首先，构建了银行账户金融知识图谱，并采用多种图分析技术挖掘提炼账户之间的关联风险特征；其次，将关联风险特征与传统会计案防规则结合，形成完整的会计案防智能化反欺诈策略体系；最后，基于银行真实交易账户对反欺诈策略进行检验，检验结果表明，该智能化反欺诈策略体系能有效识别出高风险账户。http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-3-00116.shtml

       【2021年6月4日，中国，上海】6月3日至4日，以“数智金融，升级有道”为主题的华为智慧金融峰会2021在上海举行。在6月4日进行的“开启云原生新时代，数据智能赋能金融”主题论坛上，华为云EI服务产品部总经理贾永利表示：“面对金融业务多样化全面升级挑战, 通过AI与数据双轮驱动，华为云打造融合统一，敏捷灵活，持续演进的金融数据底座；利用AI的通用泛化，智能自动化，知识计算等全新能力加速激发金融全场景业务智能创新。”      随着数字化转型进程的逐渐深化，爆发增长的数据逐渐成为企业发展的重要生产要素，借助数据分析技术深挖数据资产价值，成为金融科技时代金融行业数字化转型的重要课题。华为云GaussDB(DWS)是推动金融数据仓库技术创新的积极贡献者，截止2021年5月底，为半数以上全国性股份制银行提供超大规模多层并行计算的数据仓库服务。工商银行与华为云深度合作，建设全球最大金融数仓      自2015年，工商银行启动新一代数据仓库的建设，解决日益增长的数据和业务需求，截止目前已建成8套集群、1000多个节点。基于华为云GaussDB(DWS)的分析师平台，单集群480节点四路全闪存服务器是全球最大金融数仓。承载13000位分析师在线数据探索，其作业平均等待时间从原来300分钟将至1.5分钟，灵活查询平均执行时间从30分钟将至50秒，大幅提升分析师体验，真正实现了人人都能成为分析师。 招商银行联合华为云，打造首个大规模金融云数仓      2020年经过严格的选型测试，招商银行与华为云共同发起设立新一代数据仓库联合实验室，同年6月“新一代数据仓库联合创新实验室”揭牌。双方秉承优势互补、资源共享的原则，开启新一代数据仓库联合创新，共同打造面向未来10年技术领先的企业数据仓库平台。截止目前，建成首个大规模金融云数仓，单集群240节点，装机容量达到10PB，为应用提供强大存储和算力支撑。      继今年1月首批应用投产，目前已承载20多个业务应用，预计到2022年上半年，该数据仓库将每天处理15万个ETL作业任务，完成50TB的数据交换，接入超过150个业务应用。以充足的算力匹配招行银行“人人用数，人人都是数据分析师”的数据发展战略，支撑数据分析师们更快更深更广地挖掘数据价值。中国人寿携手华为云，打造分钟级业务分析系统      华为云与中国人寿携手搭建的准实时+批量分析数据仓库，使用1套华为云GaussDB(DWS)替换30多套SQL Server，接入10多个源系统，每天2.7万张表的实时增量数据，使用小批量方案实现每3分钟或每5000条入库业务数据，提供T+0报表，以分钟级获取业务分析结果，极大提升保险客户业务满意度。      贾永利提到，在今年5月斩获贵州数博会 “领先科技成果奖”新技术的华为云GaussDB(DWS)实时数仓，是实时数据分析技术的进一步探索，也将在金融行业的实时业务中发挥价值。      基于标准数仓的架构内置时序引擎和CEP引擎，以处理时序数据和流数据，增加实时接入及混合负载能力。首创性的把多引擎融合在一起协同工作，支持持续计算、规则计算、预测分析，以及实时数据与历史数据关联分析。      华为云GaussDB(DWS)实时数仓已在华为云终端实时智能监控平台投产使用。该平台承载运维部门的业务监控，云平台10万多台服务器和数亿台智能终端持续上传时序数据和流数据，经过复杂分析处理后展示在前端监控台。时序数据单机入库每秒10万条、流数据每秒60万条持续入库，时序、流数据实时入仓持续计算，解决了时序数据和流数据在传统数仓的“装不进”问题。      从T+1到T+0，从小时级分钟级，到秒级毫秒级，华为云持续深入数据仓库技术的研究和实践，发挥自身优势，以丰富的跨域业务场景和实践经验，助力金融行业数字化转型，使能金融行业人人用数，人人都能成为分析师。本文转载自：GaussDB DWS微信公众号      想了解GuassDB(DWS)更多信息，欢迎微信搜索“GaussDB DWS”关注微信公众号，和您分享最新最全的PB级数仓黑科技~

近日，国际数据公司（IDC）发布《PRC SDC Market Overview and Analysis, 2020H2/2020》报告。报告显示，华为云以24.3%的市场份额，斩获中国容器软件市场第一。当前，以容器为代表的云原生技术，正在加速推动企业的数字化转型进程，作为企业云原生化的关键，到2022年，将有超75%的全球化企业在生产中使用云原生的容器化应用。斩获中国容器软件市场第一，不仅再次证明华为云容器技术创新领先，也体现了华为云在业界首次提出的云原生2.0理念，及基于该理念打造的云原生产品和技术赢得市场认可，持续引领云原生产业。华为云认为，云原生2.0是智能升级的新阶段，企业云化从“ON CLOUD”走向“IN CLOUD”，新生能力和既有能力有机协同、立而不破，帮助企业实现资源高效、应用敏捷、业务智能和安全可信，让每一个企业都能成为“新云原生企业”。资源高效：以容器为核心、以应用为中心构建极致性能、极优体验的云原生基础设施，为企业应用提供高效、智能的底座，继2020年推出独家双零损耗裸金属容器后，在今年的华为开发者大会2021上，华为云又发布了革命性的容器集群CCE Turbo，通过三大加速再次升级云原生基础设施，帮助企业打造应用创新的强劲引擎；应用敏捷：为企业提供最新的DevSecOps应用开发模式，并满足企业复杂的应用开发需求，并提供侵入和非侵入两种模式实现企业应用架构全面升级、新老应用高效协同； 业务智能：通过充分释放数据价值、AI与行业知识，实现业务智能、数据全生命周期高质量管理，帮助企业沉淀数据资产，释放数据价值； 安全可信：为企业提供端到端的全方位企业级安全服务能力，保障新云原生企业的业务安全运行。 为了帮助更多企业深入了解和落地云原生2.0，华为云还与中国信通院联合发布了《云原生2.0白皮书》。如今，云原生2.0已凭借出众产品能力和优质的客户服务，吸引来自互联网、金融、能源、制造、生物医疗等十多个行业数万客户，并与各行业伙伴共同构建起丰富的云原生生态，在刚结束的华为智慧金融峰会上，华为云又联合招联金融、宽拓科技、Temenos、晟合坤等8家金融伙伴发布了“云原生2.0金融联创解决方案”， 发展共创、共享、共赢的云原生金融生态。此外，华为云一直都是云原生技术与产业发展的积极推动者，也是云原生计算基金会CNCF唯一的中国创始成员。在技术方面，华为云为CNCF项目贡献首个智能边缘项目KubeEdge、首个批量计算项目 Volcano，还开源了首个云原生多云容器编排项目Karmada，代码贡献稳居亚洲第一，加速了云原生技术的成熟；产业方面，华为云与CNCF、中国信通院联合成立了全球云原生交流平台——创原会，吸引了300+来自各行业的云原生技术专家参与，共同探讨云原生产业发展与实践经验。