每經記者 陳植    每經編輯 張益銘

隨著移動金融、場景金融、金融服務智能化時代的到來，不只是境內銀行，越來越多境外銀行等金融機構也面臨日益迫切的數字化升級需求。

近日，騰訊云副總裁胡利明接受《每日經濟新聞》記者專訪時表示，在服務了國內全業(yè)務場景的金融客戶后，近幾年騰訊云也加速國際化，幫助香港、東南亞等地區(qū)的金融機構進行數字化升級，提升他們的業(yè)務敏捷性與金融服務創(chuàng)新效率。

在他看來，當前香港、東南亞地區(qū)銀行迭代自身業(yè)務系統(tǒng)的迫切性日益強烈，主要基于兩點考慮，一是原先的業(yè)務系統(tǒng)運維多年，難免出現一些問題，因此迫切需要升級、提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性與高可用性，二是香港、東南亞地區(qū)在數字銀行創(chuàng)新方面的動力非常高，希望通過基于數字化、智能化的金融創(chuàng)新獲取更大的市場份額與業(yè)務規(guī)模。

“這恰恰給金融科技出海創(chuàng)造了廣闊的業(yè)務機遇。”胡利明向記者強調說，但國內金融科技平臺要抓住這個前景廣闊的藍海市場，一方面要讓境外銀行、保險等金融客戶意識到，中國金融科技平臺有信心做好數字化升級；另一方面要向他們證明，中國金融科技平臺有能力、有正確的實施方案與豐富的風險快速處置經驗，讓他們技術底座的升級迭代順利落地。

騰訊云副總裁胡利明 受訪者供圖

移動金融、場景金融與金融智能化驅動銀行引入分布式核心系統(tǒng)

NBD：隨著移動金融、場景金融、金融服務智能化的興起，內地銀行的技術體系需如何做到“與時俱進”？

胡利明：隨著金融行業(yè)服務場景的不斷擴容，我們注意到，內地銀行的IT架構變革正呈現三大發(fā)展趨勢：

一是技術自主創(chuàng)新。例如國產的數據庫，隨著國產數據庫的性能不斷突破，已經能夠平穩(wěn)支撐銀行的核心系統(tǒng)運行。依托自主創(chuàng)新的軟硬件，銀行也能提供更卓越的金融服務。

二是云原生。早期的銀行私有云平臺，是以虛擬化+云管理的主流技術棧為主。隨著云原生技術的興起，銀行可以通過微服務、容器、中間件的結合，將金融服務的應用拆分成更敏捷的小單元，此舉的好處是應用的開發(fā)迭代相當敏捷、高效，上線周期更短，能幫助銀行等金融機構快速抓住業(yè)務發(fā)展機會、推動金融服務創(chuàng)新，且云原生架構的擴展性也相當好，可以通過模塊化架構將新的金融服務隨時疊加上去，令銀行的金融服務品質持續(xù)迭代升級。

此外，云原生架構的運維成本相對更低，以往虛擬化操作之下，銀行整體CPU的利用率大概是20%至30%，云原生架構可以做到約50%，幫銀行節(jié)省了不少系統(tǒng)運維成本，現在不少銀行、保險機構都已開始應用云原生架構。

三是搭建面向未來金融服務的智能化技術底座。尤其是隨著AI大模型在金融場景的應用日益廣泛，銀行需要在規(guī)劃技術系統(tǒng)架構時，開始考慮對智算集群、數據訓練推理等一些創(chuàng)新性場景的支持與長期迭代。

NBD：近年來，越來越多銀行開始引入分布式核心系統(tǒng)架構，替代原先的集中式核心系統(tǒng)架構，兩者之間存在哪些區(qū)別？當前境內銀行引入分布式核心系統(tǒng)架構的進展如何？

胡利明：在傳統(tǒng)的銀行核心系統(tǒng)集中式架構里，單機運營相當穩(wěn)定，但挑戰(zhàn)也不少，一是技術相對封閉，大量關鍵技術掌控在少數企業(yè)手里，導致采購成本相對較高；二是銀行所有的業(yè)務系統(tǒng)都耦合在一起，銀行要修改某項業(yè)務邏輯并對相關業(yè)務流程做優(yōu)化，需要做的工作量非常大，對整體業(yè)務的影響也不小，因為集中式架構的靈活性與擴展性比較差，未必能適應銀行的業(yè)務創(chuàng)新迭代速度。

相比而言，分布式架構在性能、穩(wěn)定性方面已取得很好的進步，比如微眾銀行的分布式核心系統(tǒng)支持單日交易峰值突破14億筆。

此外，分布式架構還能提供相對靈活的“痩核心+微服務”，支持單個業(yè)務的快速迭代的同時，降低運維成本與系統(tǒng)可用性風險，提升業(yè)務敏捷性與業(yè)務創(chuàng)新能力。

就境內銀行業(yè)核心系統(tǒng)分布式架構發(fā)展歷程而言，騰訊云首個分布式核心系統(tǒng)項目是與微眾銀行合作的，成為當時國內銀行分布式核心系統(tǒng)架構的典型范例。這些年分布式架構仍在持續(xù)迭代與演進，過去兩年越來越多境內銀行都紛紛落地分布式核心系統(tǒng)架構，包括國有大型銀行、股份制銀行、城商行與農商行等。

我們結合過往服務國內各大銀行系統(tǒng)分布式轉型的實踐，推出了《商業(yè)銀行核心系統(tǒng)分布式轉型白皮書》，總結了一套符合目前商業(yè)銀行IT發(fā)展現狀的解決思路。至于銀行適合采取哪種類型的技術架構路線，與他們的業(yè)務特點有著密切關系，比如有些境內銀行的C端用戶量比較大，有些銀行對公業(yè)務占比較高，所以架構路線需根據他們的不同業(yè)務特點進行定制化部署，才能助力銀行更好地提升業(yè)務創(chuàng)新效率與市場反應速度。

金融“數字化”競爭+系統(tǒng)高可用性需求迫切 東南亞地區(qū)銀行技術底座升級需求迫切

NBD：在金融服務線上化與智能化的驅動下，東南亞地區(qū)銀行都在著力搭建適合金融數字化服務的技術底座，目前這些地區(qū)銀行對金融數字化服務技術底座的要求有哪些差異？中國金融科技出海過程如何把握這項機遇？

胡利明：近年來，越來越多東南亞地區(qū)銀行都在升級技術架構，主要是基于兩方面的考慮，一是系統(tǒng)高可用性，原先的大型服務器、小型服務器性能都比較成熟，也運行了很多年，但時間久了服務器難免會出現問題。所以銀行也逐漸意識到在數字化時代，保證銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定性與高可用性就顯得尤其關鍵；二是越來越多東南亞地區(qū)銀行在數字銀行創(chuàng)新方面的動力非常強，希望通過數智化的金融創(chuàng)新獲取更大的市場份額與業(yè)務規(guī)模，但以往的技術系統(tǒng)在敏捷性方面比較弱，系統(tǒng)耦合度比較高，反而對業(yè)務創(chuàng)新構成了阻礙，所以要替換原先的技術架構。

近幾年，我們與東南亞地區(qū)很多頭部銀行都開展了數字化升級的合作。通過此前金融科技出海的探索實踐，我們也注意到，不少東南亞銀行機構未必具有境內銀行如此大的賬戶數量與高并發(fā)交易量，但他們的對公業(yè)務、國際金融市場業(yè)務、跨境業(yè)務、供應鏈金融等業(yè)務場景非常多，還有不少數字銀行創(chuàng)新項目，所以他們的技術系統(tǒng)復雜度相當高。目前，我們正對境內金融科技創(chuàng)新實踐進行更好的提煉，結合東南亞銀行的監(jiān)管要求與業(yè)務發(fā)展需要，向他們輸出更成熟的金融科技解決方案。

NBD：我們也注意到，盡管東南亞地區(qū)不少銀行對核心系統(tǒng)的升級迭代需求相當迫切，但他們的推進步伐又相當審慎，為何會這樣？

胡利明：“銀行核心系統(tǒng)”是銀行信息系統(tǒng)的核心與基礎，被稱為一家銀行的“心臟”，所以銀行對核心系統(tǒng)升級及數據遷移的態(tài)度相當審慎。這可能與他們在較長時間沒有開展核心系統(tǒng)切換工作有一定關系——東南亞地區(qū)部分銀行在過去30至40年都沒有更換核心系統(tǒng)，所以他們對于核心系統(tǒng)數據遷移等操作缺乏經驗與人才儲備。

在境內，我們已經積累了豐富的銀行核心系統(tǒng)數據遷移操作經驗，因為境內銀行每隔數年都會升級一次核心系統(tǒng)，做一次核心系統(tǒng)數據遷移。圍繞不同類型與不同規(guī)模銀行的數據遷移，我們積累了大量操作經驗，也儲備了大量相關人才。

要讓境外銀行打消這種顧慮，我覺得中國金融科技平臺需要做好兩件事，一是向他們證明我們有信心做好這項工作，二是讓他們知道我們有能力、也知道采取哪些正確方法做好這項工作。比如針對核心系統(tǒng)數據遷移過程的關鍵點與潛在風險，我們如何做好充足預案；如何開展事先演練，提升銀行員工的操作熟練度；如何做好數據遷移的回退方案、數據一致性驗證工作等，當境外銀行意識到我們有能力有信心做好這項工作，就會將核心系統(tǒng)切換升級工作交給中國金融科技平臺。

目前，我們也注意到，境外銀行對跨境業(yè)務、互聯網零售金融、跨境電商場景相關的金融服務的系統(tǒng)切換迭代迫切性更高，因為這些金融服務對線上化操作、實時性處理的要求更高，更需要銀行機構具備較強的數字化技術底座。

NBD：隨著國內金融科技紛紛出海，騰訊云如何謀劃自己的金融科技出海進程？東南亞是否成為他們的主戰(zhàn)場？

胡利明：多年前，騰訊云已開始在海外開展業(yè)務布局，陸續(xù)在北美、歐洲、中東、東南亞、東北亞等地區(qū)都有布局，尤其是在金融領域作為新的突破口。

目前，我們金融科技出海的主要服務對象主要是三類，一是正在推進業(yè)務全球化布局的國內金融客戶，二是數字化創(chuàng)新需求相當高、決策鏈條相對較快的境外數字銀行與互聯網保險、券商機構；三是海外國家地區(qū)的頭部金融機構，他們在IT等方面的投入比較大，也有著清晰的數字化技術底座構建規(guī)劃，我們正與他們保持密切溝通，希望將更多中國金融科技成果給到他們，推動他們的數字化轉型走得更好。

DeepSeek與AI智能體興起有望改變銀行與用戶的交互方式

NBD：今年年初以來，DeepSeek席卷科技圈，許多銀行宣布接入。AI大模型在金融場景的應用日益廣泛，對銀行的業(yè)務系統(tǒng)架構與技術底座帶來哪些全新的影響？

胡利明：目前，金融機構主要在尋找AI大模型的應用場景，先從提高內部辦公效率切入，再到客服場景。短期內，AI大模型未必會廣泛應用在對精確性、準確性要求特別高的金融交易場景。因為AI大模型所生成內容的嚴肅性與精確性還需要提升，包括一些幻覺問題需要解決，相應的法律法規(guī)也需要完善。

整體而言，DeepSeek是一項了不起的技術創(chuàng)新，它大幅降低了銀行等金融機構使用大模型的門檻。春節(jié)后，我們也收到眾多客戶的咨詢，無論是采取私有化部署方式，還是云上API調用，或者是云上構建專屬的DeepSeek應用環(huán)境，不同行業(yè)企業(yè)都在嘗試將DeepSeek更快應用到自己的業(yè)務場景。

在金融場景，AI大模型將廣泛應用在代碼助手、知識引擎、智能客服助手、信貸風控、保險營銷、金融產品咨詢、證券領域投研分析、用戶輿情風險分析，信貸領域信審報告撰寫、遠程盡調等場景。隨著金融企業(yè)對AI大模型的應用日益廣泛，AI大模型在這些業(yè)務場景的成熟高效應用模式很快會出現。

NBD：隨著DeepSeek等AI大模型的性能日益提升，越來越多金融機構開始探索在部分業(yè)務場景引入高度智能化的智能體——AI Agent，處理大量用戶交互工作，這會不會成為“AI+金融”的全新發(fā)展趨勢？

胡利明：無論在客服問答場景，還是部分相對獨立的金融服務場景，不少金融機構都在嘗試用智能體替代原先的用戶交互方式。目前，部分銀行的嘗試主要偏向服務升級類型，比如替代現有的App，通過智能化的交互界面與用戶打交道，形成一個更懂用戶的智能化服務體系，而不是以往的純粹圖文式的交互界面。

但是，這種基于智能體的交互界面能提供哪些具體的金融服務，還需金融機構的持續(xù)探索實踐。我個人認為，基于智能體的用戶交互界面將是金融服務迭代升級的一個方向。