每經(jīng)記者｜潘婷    每經(jīng)編輯｜張益銘

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展換擋背景下，穩(wěn)息差、優(yōu)結(jié)構(gòu)、降成本實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展是眾多金融機(jī)構(gòu)不斷追求的目標(biāo)，數(shù)字金融作為金融高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，在提高金融服務(wù)觸及率、可達(dá)率等方面發(fā)揮重要作用。

如何為金融行業(yè)構(gòu)筑新一代數(shù)字金融底座，打造更“好用”的全棧自主創(chuàng)新產(chǎn)品體系是其中的關(guān)鍵。據(jù)了解，2018年至今，騰訊累計(jì)投入超過3000億元，打造全面適配國內(nèi)主流軟硬件生態(tài)系統(tǒng)。

隨著分布式數(shù)據(jù)庫、AI大模型等新架構(gòu)、新智能的不斷發(fā)展，金融行業(yè)的應(yīng)用程度如何？新一代數(shù)字金融底座的發(fā)展在國際上處于怎樣的水平？

“國內(nèi)的數(shù)據(jù)庫在性能、能力上與國際最高水平非常接近。”騰訊云副總裁胡利明在接受每經(jīng)記者專訪時(shí)表示，雖然我們在性能上完全不輸國外的數(shù)據(jù)庫廠家，但是確實(shí)也需要不斷優(yōu)化。

騰訊云副總裁胡利明 主辦方供圖

談分布式數(shù)據(jù)庫：不同金融行業(yè)需求點(diǎn)不同

當(dāng)前，金融行業(yè)數(shù)字化進(jìn)程加快，數(shù)據(jù)爆炸式增長，對(duì)數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性要求不斷提高，給傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)帶來巨大挑戰(zhàn)，分布式數(shù)據(jù)庫是金融行業(yè)的選擇之一。

據(jù)了解，目前騰訊云數(shù)據(jù)庫的客戶來自銀行、保險(xiǎn)、證券等不同的金融行業(yè)，對(duì)于不同行業(yè)對(duì)分布式數(shù)據(jù)庫的需求點(diǎn)，胡利明稱“確有不同”。

“銀行交易邏輯比較復(fù)雜，對(duì)賬戶存儲(chǔ)的可靠性、交易實(shí)時(shí)性、交易事務(wù)的控制、原子化等要求非常極致。所以，在銀行業(yè)，用MySQL數(shù)據(jù)庫的技術(shù)線路相對(duì)比較合適。”胡利明對(duì)每經(jīng)記者表示，在銀行的核心系統(tǒng)里選擇最多的是TDSQL數(shù)據(jù)庫，TDSQL是在MySQL基礎(chǔ)上開發(fā)相應(yīng)內(nèi)核，性能進(jìn)一步提升。

“銀行的分布式核心系統(tǒng)升級(jí)，在金融的幾個(gè)賽道里走的最快，大型商業(yè)銀行2019年開始，就已經(jīng)大規(guī)模投入。”胡利明進(jìn)一步介紹，目前70%~75%的大型商業(yè)銀行已經(jīng)完成核心系統(tǒng)上云的工作。

不同于銀行業(yè)，保險(xiǎn)業(yè)比較適合PG數(shù)據(jù)庫。據(jù)胡利明介紹，保險(xiǎn)合約邏輯非常復(fù)雜，比如十年、二十年的合同，規(guī)則疊加，當(dāng)保險(xiǎn)條約發(fā)生變更，相關(guān)交易落地時(shí)，會(huì)有很長的邏輯判斷和操作，涉及一定的分析工作量。

“券商則是兩類都有。”胡利明稱，一類用傳統(tǒng)的Oracle數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，系統(tǒng)類型比較多，對(duì)兼容性比較高，他們不太愿意改造；愿意改造的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，在交易場景更傾向于用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫去完成最終的交易撮合。

那么，國產(chǎn)分布式數(shù)據(jù)庫的發(fā)展在國際上處于一個(gè)怎樣的水平？對(duì)于性能的優(yōu)化目前集中在哪方面？

胡利明對(duì)每經(jīng)記者表示：“國內(nèi)的數(shù)據(jù)庫在性能、能力上與國際最高水平非常接近，但是國外的Oracle和AWS數(shù)據(jù)庫發(fā)展了很多年，在場景的兼容性方面，包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)生態(tài)方面的完善度比我們走得早一些，因此更完善一些。不過，單從性能上來看，我們的TDSQL數(shù)據(jù)庫去年就獲得了TPCC世界第一，做到8.14億筆每分鐘交易量。”

胡利明稱，TDSQL數(shù)據(jù)庫在性能上完全不輸國外的數(shù)據(jù)庫廠家，但是確實(shí)也需要不斷優(yōu)化，主要集中在內(nèi)核層面優(yōu)化復(fù)雜查詢，包括多表關(guān)聯(lián)等復(fù)雜的查詢和庫表操作。

談AI大模型：對(duì)大模型的投入本質(zhì)上是科技的大規(guī)模投入

近兩年，中國AI大模型產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，數(shù)字化基礎(chǔ)良好的金融業(yè)被認(rèn)為是AI大模型產(chǎn)業(yè)化落地最佳行業(yè)，隨著AI大模型的發(fā)展，金融機(jī)構(gòu)IT基礎(chǔ)設(shè)施也在不斷演進(jìn)。

胡利明對(duì)記者表示，金融機(jī)構(gòu)對(duì)于大模型也在進(jìn)行選擇，大家的使用、投入、管理都還比較粗放，對(duì)大模型的投入本質(zhì)上是科技的大規(guī)模投入。

“比如頭部金融機(jī)構(gòu)為了抓住趨勢，近兩年自購GPU集群和卡去建算力集群，自己訓(xùn)練大模型，成為一種風(fēng)潮。經(jīng)過大半年的時(shí)間，金融機(jī)構(gòu)也意識(shí)到，大模型的創(chuàng)新才剛剛開始，它應(yīng)該是長跑。”胡利明進(jìn)一步解釋，對(duì)于做金融業(yè)來說，選擇自建底層大模型不是經(jīng)濟(jì)選擇，也不是合理的選擇。

從行業(yè)趨勢來看，不論是大機(jī)構(gòu)還是小機(jī)構(gòu)，都已經(jīng)回歸做金融應(yīng)用、做效果本身。“對(duì)于金融大模型，他們會(huì)選擇開源，或者和提供商合作，對(duì)接到不同的應(yīng)用場景，通過賽馬方式選擇合適的合作伙伴。”據(jù)胡利明介紹，在算力集群方面，還在持續(xù)投入的金融機(jī)構(gòu)數(shù)量很少。

談數(shù)字金融發(fā)展趨勢：技術(shù)趨勢是自主創(chuàng)新

在胡利明看來，數(shù)字金融發(fā)展趨勢可以從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩方面的趨勢來看，技術(shù)趨勢總脈絡(luò)非常清晰，就是自主創(chuàng)新。

“2019年以來，從起初的三批試點(diǎn)到大范圍的應(yīng)用，從邊緣業(yè)務(wù)到核心系統(tǒng)，整體已經(jīng)到了深水區(qū)的階段。我們判斷攻堅(jiān)的工作基本上已經(jīng)完成，可用的問題已經(jīng)解決。”在9月5日舉辦的騰訊云數(shù)字金融分論壇上，胡利明表示，做到好用需要解決提升四個(gè)方面的工作。

第一，軟件供應(yīng)鏈的完善，國產(chǎn)化軟件有的是自研的，有的是開源的，怎樣保證整體的軟件供應(yīng)鏈的安全，是一個(gè)很重要的問題；

第二，性價(jià)比，自主創(chuàng)新的軟硬件性能表現(xiàn)，相對(duì)于以往的X86服務(wù)，還有互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)配合起來的性能，還存在一定的差距，還有很多提升的空間；

第三，現(xiàn)在安全邊界逐步模糊，在攻擊多樣化的情況下，對(duì)安全性的提升也有很多工作需要做；

第四，自主創(chuàng)新生態(tài)的繁榮，從整個(gè)硬件到操作系統(tǒng)，再到平臺(tái)軟件、應(yīng)用中間件，再到應(yīng)用業(yè)務(wù)的系統(tǒng)，整體的配合銜接、磨合適配、改造部署上線，在此過程中需要攻克很多難題。

在銀行業(yè)的利率下行、息差收窄、資本市場整體低迷的背景下，業(yè)務(wù)趨勢從追求規(guī)模轉(zhuǎn)變?yōu)樽非筚|(zhì)量。

“大家都在調(diào)整對(duì)資產(chǎn)的部署，更重視業(yè)務(wù)的質(zhì)量，穩(wěn)中求進(jìn)，以及如何提高金融業(yè)務(wù)服務(wù)的質(zhì)量，助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)。”胡利明表示，這幾個(gè)大的趨勢是現(xiàn)在金融業(yè)務(wù)的關(guān)鍵詞。