2023年9月24日，阿里云新金融和互聯網行業總裁劉偉光在第五屆外灘金融峰會圓桌會議上發言

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劉偉光/文

前沿科技在金融行業分為兩大類型：一是更偏向信息技術的基礎架構升級，二是偏向于金融科技創新。為什么有金融科技這個詞，在金融這個特定的行業與領域，有一些特定的技術和業務會高度融合、強相關，它不僅是對基礎技術能力的提升，更多是對業務形態的改變。從基礎架構的角度來看，其實這些年的發展已經到了一個突飛猛進的水平。

第一，基礎架構層面，最底層、最基礎的就是在芯片領域。今天芯片的發展非常快，無論是X86架構、ARM指令集還是新型的支撐大模型的GPU算力，都有非常大的發展。其實這些技術的發展，對今天的很多業務，已經產生了非常顯性的影響。

我舉一個例子，今天GPU的并行計算，在金融的某些領域當中，即便沒有大模型的影響，也可以在高頻交易、極速交易，在量化私募當中發揮非常重要的作用。另外我們看到基于ARM指令集的新的芯片誕生，在大規模實時計算當中提供了非常好的性價比。這些技術在底層架構升級、算力擴展、交易效率提升上，對金融業務行為產生了正向的激勵影響。

第二，信息化技術的發展從原有的信息化架構走向今天有幾個非常明顯的特征。一是更多向云的形態轉型，二是更強調云和分布式架構的結合，三是從開發部署上強調全面的云原生容器化部署，這已經被證明代表未來的信息化建設的主流方式。

今天我們看到這些前沿科技與金融業務到底有什么影響？我舉幾個例子。其實分布式架構、云架構最顯性的表現就是對于大規模并行的交易能夠有一個非常直接的能力提升。比如在普惠金融服務中，包括信用卡、支付、促銷活動當中可以非常強有力的支撐2C端各類高并發“洪流”，為金融行業帶來了更多的想象空間。

隨著這些能力的具備，會讓未來金融行業既具有原有的金融級的高可用、數據一致性、安全、穩定的特征，同時具備互聯網行業特有的包括系統的高并發能力、高吞吐能力、高擴展能力，成為未來金融技術架構的新標準“金融級的云原生”。

首先，從原有的架構轉向多地多中心單元式架構。有一個很大的改變是從第一代的冷熱容災變成第二代的兩地三中心，今天新的基礎架構已經能夠實現三地五中心、四地八中心甚至更大規模的部署，同時讓每一個業務單元都可以同時在線提供服務。

這里我講一個非常有價值的例子，半個月前，有一家南方的地方銀行，他的核心業務數據中心被暴雨導致的洪水所淹，斷電導致系統不可用。在我們部署的多地多中心單元架構下，只用了10分鐘時間，把核心系統遷到了距離他所在城市1500公里之外的另一個城市，保證了金融業務連續性。這在過去是無法想象、幾乎無法實現的。這種多活架構打破了過去單一的數據容災、應用容災，實現了全棧的切換。這就是我們看到的新興的云、分布式、單元化的技術，以及多地多活架構，帶來了金融的真正敢用敢切的高可用、業務連續性的價值。

談到大家比較關心的智能化技術，金融科技有幾個非常典型的特征，剛剛講到的區塊鏈、隱私計算，包括人工智能。我們更愿意把它叫成金融智能。無論是NLP還是大模型，一旦和金融業務的高度結合，其帶來的業務價值將更顯性。

今天很多業務需要銀銀協同、銀保協同甚至是銀政協同。在這個協同的背后，如果說數據可以打通，創造的價值不僅是商業價值，還有社會價值。今天，隱私計算技術出現，就可以在隱私保護下數據得到安全、穩定、高效的交互，實現更多商業價值的碰撞，在很多應用領域當中實現業務突破。

講講大家比較關心的人工智能，其實在大模型之前，已經有非常多的AI算法已經深入到很多場景中有了深度應用。隨著最近走訪了很多金融機構，我們看到了越來越多關于AI大模型的旺盛需求，可以確定的說在金融行業，大模型有兩個方向落地非常確定。一是在加速提升客戶體驗方面，無論是理財、財富，包括保險理賠，另一個是大模型能夠對復雜內容的語義理解，包括對文字語義的理解，對語音語義的理解。在很多證券業務當中，對投研投顧是有一個非常強的效率提升作用，在保險當中，可以大大降低勞動力的密集型，實現復雜保險產品的知識管理的數字化。在銀行當中，我覺得利用空間更加廣泛，比如在普惠金融業務的風險控制，再加上原有的圖智能技術的加持，可以使風險管理無論從個人普惠、還是小微服務，都會得到巨大的風控能力提升。另外，因為金融行業是一個科技高度投入的行業，大模型在基礎編碼層面，無論是在代碼生成還是代碼校驗方面，我相信大模型會對提高勞動力質量和效率有非常大的幫助。

*本文據嘉賓發言內容整理。

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