从科技在金融行业应用的深度和变革来看,中国金融行业逐渐从Bank 3.0—随时随地获得银行服务、移动银行与移动支付普及阶段发展到Bank 4.0—嵌入生活、融于场景的智能隐形银行的服务转型。Bank4.0的宗旨是提供无处不在的现代科技金融服务,这更加依托科技创新和技术升级,侧重业务前中后台的全流程科技应用变革,即利用前沿技术对业务流程进行优化,并驱动业务创新。
与此同时,新一代ICT技术持续为金融行业赋能——云计算、大数据、人工智能、区块链等新技术赋能金融行业,持续推动金融科技应用、创新、变革。面对新时代对金融行业的技术架构提出新的要求,我国已经或计划应用云的金融机构近90%,上云成为金融行业的必经之路。
数据中心作为承载金融业务重要的基础设施,承载包括核心生产系统、网上银行系统、重要支撑系统、重要交易系统、重要管理系统等重要业务系统。在互联网金融持续向传统金融科技领域渗透的趋势下,如何保障不间断的服务、保证信息的安全、提供实时的风险控制预案、解决各类重要信息系统数据孤岛的问题,这一切都对数据中心提出了更高的挑战。
数据中心的ICT基础设施中包含服务器、网络和存储,其中存储承载企业所有的数据,可以说是最重要的一环。从金融行业承载业务来看,存储应用有两个明显的趋势——闪存化和分布式化。
第一,金融数据中心核心生产业务转向闪存化。随着闪存成本的降低,闪存在企业的应用得到迅猛发展,并且呈现出从核心应用扩散到一般生产业务的趋势,为虚拟化和云计算环境带来了关键效益,如低延迟、快速响应、持续且高扩展的性能、低成本和低TCO等,华为近期在北京发布了高性能低时延新一代全闪存OceaStor Dorado V6,业界性能最高,树立业界闪存性能新标杆。
第二,数据中心海量结构化和非结构化数据类型业务转向融合,分布式架构成为新兴应用的主流选择。随着分布式技术长足的发展,一套设备,可同时提供块、文件、对象、大数据等多种存储服务,资源可弹性部署、按需获取,支撑新兴业务快速上线;面对数据中心结构化、非结构化等复杂的数据类型,能按需提供丰富的访问接入支持;可进行快速海量扩展,扩展方式要像堆积木一样便捷;提供极致性能,满足并行数据处理需求;通过重删压缩和EC技术,降低TCO。基于分布式架构的存储支持根据业务需要灵活部署一种或同时部署多种存储服务,帮助企业轻松应对业务快速变化时的数据灵活、高效存取需求。华为近期发布了针对分布式趋势的FusionStorage 8.0,提出海量多样性数据底座的理念,收获了众多行业客户的认可。
展望未来,金融行业取胜之道,关键在于利用金融科技打造差异化的竞争力。华为在助力金融行业科技转型中,提供安全可靠的全闪存及分布式存储产品,致力于做中国金融行业数字化转型的助力者和推进者。
好文章,需要你的鼓励
英特尔携手戴尔以及零克云,通过打造“工作站-AI PC-云端”的协同生态,大幅缩短AI部署流程,助力企业快速实现从想法验证到规模化落地。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。