金融行业的数字化转型难吗？

其实说难也不难，只要能从海量金融数据中摸清业务逻辑，实现智能决策、智能管理，转型水到渠成。

ICT厂商华为志向就在于此。在华为全联接大会2022 “共建绿色数智金融”峰会上，华为携手生态伙伴先进数通、安硕、同盾、帆软、恩核联合发布金融数据智能解决方案，为行业带来了新希望。该方案由“1个数智一体化底座，2条数据产线、AI产线， 3类典型应用场景”组成，旨在帮助金融企业从海量数据中挖掘出价值，提炼出知识，实现智能决策与运营，加速数字化转型。

数智变革任务艰巨且紧迫

金融企业比以往任何时候都重视数据。

他们明白要以数据为基石，理顺不同类型数据内涵的业务逻辑，快速响应随时变化或产生的业务需求，还需要明白对各种用户数据的分析，精准定位用户需求点，实现营销转化。更明白，数据中隐藏着众多危险“提示信息”，包括业务运行安全、数据本身的安全以及用户隐私保护等方方面面......

但实际情况是，“知道”和“做到”是两回事，金融企业依然面对很多难啃的“骨头”。

比如，由于缺乏统一数据平台，银行数据孤岛林立，部门之间数据不流通，协作难。再比如，缺乏统一客户画像，导致数据处理能力欠佳，具体表现为，沉睡数据堆积，实时数据不足，营销转化率低。

更为头疼的是，绝大部分企业缺乏数据管理的完整体系，有的只是做到了数据采集，有的数据分析不够全面、智能，对数据管理远远达不到精细化要求。

在十分关键的风险管理方面，由于缺乏外部数据整合，实时舆情推送，无法形成统一风险视图，达不到风控的全面性、准确性与及时性。

对金融企业来说，一场数智化变革迫在眉睫。他们需要围绕数据全生命周期管理，构建出数据产生、采集、传输、存储、分析、决策的业务流程，以体系化思维攻克“取数难、用数难、分析难、管理难”四大难题。

拆解华为金融数据智能解决方案

华为金融数据智能解决方案，为金融企业数字化转型创造了基础，为他们应对具体的业务挑战提供了新思路。

在这里，我们来看看华为金融数据智能解决方案的逻辑。

1个底座筑基。底座，根基也，只有底座牢固长出的能力才更安全、可靠。华为构筑的底座以云-数-智-算全面融合架构为基础，在此之上，各个数据仓库、数据湖、AI平台、底层算力都能相互打通并协同。

在当前金融企业迫切期望实现业务、部门的协同统一性的背景下，华为提供的1个底座的能力，不仅为金融企业提供了坚实的基础支撑，更确保了业务运行、数据部门与人工智能元数据管理的一致性。通过鲲鹏的多核、CPU指令深度优化等技术，大幅提升湖仓数据处理的速度，同时也提供了从AI算力昇腾、AI计算框架、AI平台、OCR大模型的全栈自主可控的人工智能解决方案。

2条“腿”走路。金融机构的数据与AI产线要做到两点，一，要让数据像水一样流动起来，实现数据的采集、管理、分析各个环节的无缝衔接，支撑不同部门以数据为基础进行“无障碍沟通”。华为的数据产线具备数据一站式分析与处理能力，让数据可以在内部畅通无阻的流通。

二，数据要智能化生成服务，像人脑一样会“思考”，呈现出其中的业务价值，帮助企业洞察风险与机遇。华为AI产线则装上了“AI大脑”，通过预置的金融盘古大模型，为金融企业提供风险和欺诈识别、OCR 、智能客服提供强大的AI能力，而且由于共享和编排的建模能力强，开发周期从月缩短到了周。

综合来看，华为提供的2条生产线路让金融企业“双腿走路”，并且数据良好的流动性为智能创造了基础，数据智能则更有利于数据流通，二者相辅相成，相互赋能，共同推动业务的智能化应用。

3类场景聚焦覆盖企业关键需求。场景，即用户的需求所在。金融企业需求大致聚焦在三方面，一是数字化营销，即如何更高效获客、活客与留客；二是数字化风控，确保风险管控的全面、及时和准确，这在金融行业十分重要。三是数字化运营，聚焦日常员工运营效率如何提升以及客户体验优化。

• 营销上，华为与生态伙伴共同打造数字化营销，以实时供数和智能模型，形成统一的交易交互客户画像，大幅提升营销转化率，助力客户快速获客，高效增长。

• 风控上，基于外部数据与实时舆情，华为助力金融企业快速生成统一风险视图，做到风险管理的“快、准、狠”。

• 运营上，业界首次应用金融OCR大模型，通过高精度文字检测与多模态表格还原等技术，帮助金融企业实现智能化运营。

在三类场景覆盖能力方面，华为将自身技术、生态能力与金融场景精准匹配，无缝地构建了场景端与技术端的桥梁，帮助企业形成覆盖营销、运营、风控全场景的能力，确保在转型中不会出现“短板”。

加速金融企业“长出”数智能力

华为金融数据智能解决方案，以统一、完善的一站式能力，帮助金融机构长出数智化能力。再具体一点，就是让他们基于数据，实现智能决策，智慧运营。

举几个典型。

01

华为“1”个可信数智一体化底座助力工商银行获得强大的国产化超级数据计算能力。包括智能湖仓一体架构，实现了超大规模的跨湖仓分析，支持工商银行分析师即席查询从原来的800秒减少到30秒，效果显著。

02

华为“2”条数据与AI产线帮助广东农信构建高效数智产线，为其AI工业化流水线工厂提供AI原子能力的编排，模型上线时间预期缩短50%。

03

在深度赋能场景方面，华为“3”类典型场景化应用帮助威海市商业银行通过一站式数据治理与应用，构建了面向营销、风控和运营的三个统一数据服务，实现关键运营指标从T+N到T+0。尤其是风险防控方面，支持实时数据采集，达到风险秒级响应，风险案件大幅下降。

这三个案例详实的展现了华为金融数据智能解决方案赋能金融企业的方式与思路，以及为企业带来的价值。据悉，华为已经为全球60多个国家和地区的2000多个金融客户提供了服务，包括全球Top100银行中的49家。这背后是华为领先的技术与行业积淀的深度融合，也是华为深耕金融领域的底气。

扎根金融行业 深入业务场景 赋能金融无止境

在今年5月份，华为成立了多个专门针对行业的军团，其中就包括数字金融军团。显然，华为是将金融当作一个“大阵地”来攻，旨在以更强的团队力量，更聚焦的资源，切入金融行业。

而且，华为在金融行业已广拓深耕多年，十分了解数据，再加上华为金融数据智能解决方案这一“利器”，能直击企业数据管理、数据应用方方面面的痛点与需求，将赋能金融的效果达到最大化。

接下来，华为将继续从基础设施到架构到业务，层层深入金融行业，并以“持续创新，深入场景，携手伙伴，升级服务”四个具体举措，助力金融实现以数据为基础的业务升级、业务创新。正如数字金融军团智慧数据业务总经理朱并队所说，“在金融数字化转型过程中，核心竞争力是从数据中信息萃取、知识转换、决策到行动的速度，而这往往取决于数据分析、挖掘和应用的水平，其中，一个安全可靠的新型数字基础设施至关重要。”

我们都知道，华为向来是实力派与行动派，在金融行业也不例外。通过精准的战略，清晰的布局，敏捷的行动，以及切实可行的华为金融数据智能解决方案，华为正在以更强的能力扎根金融、赋能金融，携手行业伙伴，帮助客户可以做到“用好数据、用对数据”。

我们有理由相信，基于这种“大包大揽”的能力，华为必能助力金融行稳致远！