12月22日,第十二届中国IDCC产业年度大典·金融科技高峰论坛暨《管理体系在银行业数据中心的创新与实践》首发仪式在国家会议中心举行。

2017年被誉为金融科技元年,区块链、人工智能、大数据云计算对银行业的影响正在不断深入,这其中面临更严峻的网络安全、监管、容灾等问题。针对这一现状,中国银行总行、IBM、中国信息通信研究院、平安科技、中国银行数据中心(上海)、腾讯、中国信息安全认证中心、中国电信、中国银行江苏省分行等数位企业高层就金融科技当下趋势及问题进行演讲。

有孚网络CTO臧云峰出席了本次会议,并发表《ABCD战略助力金融行业转型》主题演讲。

3 臧云峰

演讲实录如下:

臧云峰:各位嘉宾大家早上好,刚才杨总给我们指出了金融行业的发展目标和规划。邢总给我们指出了战略和路线图。我们怎么落地呢?我今天给大家带来了我们叫做ABCD战略助力金融行业转型这个题目,我是有孚CTO,叫臧云峰。首先介绍一下有孚网络,我们是一家民营企业,完全100%的内资,所以我们具有自主可控的最好的优势。首先说一下我们的名字,大有孚,来自八卦,我们把这两个字合在一起,表示我们通过诚信的方式赚取利润,获取财富。我们是企业级运营商,用9个字描述我们的公司的核心业务,企业级表示我们从中小中型企业一直到世界五百强都是我们服务的目标,云计算,我们通过从数据中心到人工智能整个产业链的服务,我们通过运营的方式为用户提供方式,并不是一次性的为用户提供集成,买卖的服务。

我们把企业信息化分成5个部分,分别是IT咨询规划,软件、硬件、数据中心和运维。除了最上面IT咨询规划,我们需要我们的合作伙伴,像IBM这样的合作伙伴,来跟我们共同为用户提供价值。剩下四部分,其实都是有孚网络希望为用户提供的。

我们确确实实是践行着以客户为中心这样的理念,我们希望能够成为IT服务团队的一个部分,让用户能够更加关注于自己的业务发展。刚才说了题目ABCD,呼应我们从1到N,我们是从A到D。看一下ABCD是含了哪四个部分,A就是AI,B就是Big Data ,C是Cloud,D是Data Center,当中是二次平台,包括计算存储网络,虚拟化,包括安全。再上层是大数据平台,我们分了两部分。左边的Massleerning主要做传统数据的获取。

这个是我们一些有关的行业资质,我们从最底下的安全三级等保,到业务连续性,到满足ISO要求的27001、22301、9001,这是所有业务推进的前提。这个是我们的客户。包含了,上面基本上列了大金融,包括银行、券商,还有一些像人寿、保险等等。除此之外还有其他的制造业,教育、传统行业,接下来用倒叙的方法,从D,D、C、B、A介绍一下我们的业务如何能够助力金融转型。首先我们是根据国家的有关标准,最上面人行,包括我们需要的银监会、保监会等等,符合他们的要求,当中是我们的行业标准,包括了国家安全的一些需要。现在我们的互联网安全实际上提到非常高的一个业务要求。所以这个都是我们目前符合要求。

最底下,我们能够通过行业的一些互联互通,跟其他的云打通,如果用户需要有云的互联互通要求,都可以通过这个来实现。

这个是20988,一个国标,也是主要的金融管理机构设立的,必须要满足的一个等级,基本上从金融角度来说我们就是5和6等级,以下1、2、3、4都是比较弱的,我们至少作为数据级的容灾或者数据备份,或者直接上应用级的。

这个是银监会颁发的,叫做《商业银行数据中心监管指引》的要求,有6个部分,这6部分我们数据中心都客观达到,包括可以按照用户的需求设定一些屏蔽机房和机柜。除了机房以外我们还有网络,所以我们是点线结合,点就是数据中心,线就是所有的专线,我们在主要的一线城市,北上广深都有我们核心自主的中心,直接通过高速的环网进行构建,像北京、上海、深圳有直联的,包括跟三大运营商打通,包括一些BAT的线路带宽。

这个是我们在北京刚刚先建的叫做永丰的E-Data数据中心,是西北片区最大的金融级的数据中心,有三万五千平米,8千多个机柜,它也是我们这一次最近刚刚获得国内首张绿色数据中心的一个LEED金奖,它是第三方的,另外是银行自建的,仅对内提供服务,不对外。我们为了助力银行业转型,自己建非常费周期,又很长,用了我们的数据中心就会比较快的帮助我们进行一个转型。

第二个,我们来讲一下云,金融云,我们把它分成四个主要的要求,分别是独享、灵活、合规、安全。金融在两地三中心的要求也是非常严格的,也是我们目前碰到所有云需求当中最严格的应用。看一下我们怎么办法它的要求?我们用Openstack,把私有服务区和专有服务区划分开来,对于所有等保四的应用必须要有独立物理隔离的服务器池,这也是我们满足这个要求特意构建的模型。

仔细解释一下这个是怎么来实现的?上面是两个可用区,这是华东区和华北区,这个在上海,这个在北京。我们可以根据银行的要求定制专有服务区,通过高速专网打通,这个中间可以构建一个容灾的机构。我们银行内场有托管私有云,这个当中分为两部分,下面这部分可以跟我们的左专有服务区打通,构成两地三中心的容灾备份,这是银行内部的私有网,可以跟我们对外服务的这部分完全隔离。通过隔离我们把整个业务分成三部分,一个是完全独立的,还有叫做专有云区域,这个是符合两地三中心,还有其他的合作伙伴可以放在公有云。可以通过某种形式的互联,有一些数据沟通,第一给我们提供了灵活的体系价值,可以按需拓展。在这个边上,我们有统一的监控,上面有所有的云管的平台,所以,从这个角度来说,只要部署好了相关的基础设施,通过上面的管理调度,计费,非常容易把我们公有云的很多优势直接应用到我们的专有云和私有云当中来。

这个就是一个案例,我们可以通过两地三中心,我们把核心的东西放在本地,放在私有云去,另外在外面的专有云可以做我们的容灾中心,这是我们给外资银行做的一个案例,他在国内只有生产中心没有容灾的机房,需要达到,他在外面找的机房必须达到国家A类机房的要求,这是我们帮他们作的,还要有高速通道。

第二部分主要讲大数据和人工智能,讲B和A的应用。这是我们大数据的平台构建,一个能力构建,大家可以看,这边的部分,我们按照从小往上离线到准在线,到在线这个过程提供服务。最底下提供简单的数据的存储、清洗,联机查询最基础的要求,在这个上面提供的统计分析,这一层基本上是简单的数据的汇总。在这个上面我们可以构建单维的模型,我们可以知道这个数据单维位是以什么样的规律生成的,我们可以基于这个做预测,这上面我们可以做多维的数据分析,这是单维的,有了多维实时分析以后我们可以做一些应用,像信用风险,反欺诈的预警,最上面我们通过自适应的盐酸或者监督式学习或者无监督学习,提供基于自主学习和人工智能的应用。

这是我们整个AI的框架,大数据和AI的框架,最底层是数据层,我们可以从格式数据元当中抽取我们的数据,包括传统的流式数据,都可以。当中这块是我们的中间层或者中间件层。从那边过来,这个是R语言的动态库,我们自己定义的分析的算法。这边是基于Tensorflow,基于这些算法我们还可以根据这个做一些行业定制的一些算法应用。

最最上面是我们的使用层,通过通行接口或者多语言API的接口,上面可以提供风险、反欺诈,或者抵御舆情相关的应用。

这个是我们在整个银行大数据、人工智能行业,觉得可以进一步推广的一个远景的图。这两边一个是微观的,一个是宏观的,微观就是对个体,对个人,对一些实际使用的,底下是对宏观的,比如对行业的分析,都可以通过这四个方面进行展示,包括了决策的成功率,包括内部流程再造,包括了提高客户体验等等一些。

后面是两个具体的应用方案,一个是大数据的风控方案,大家都知道我们现在目前整个消费信贷,实际上是发展非常迅速的,每年以20%几的速度在增长。我们现在遇到的一个问题,整个贷款的流程非常长,评估过程,以至于我们觉得很多事情的评估都不值得做,因为他是小额贷款,这是时间的类比。大家可以看到我们按照传统的方式需要14天,在放款当中平均耗费两小时,如果整个过程中引进人工智能的风控,可以把这个时间缩短到分钟级,半分钟之内把整个流程作完。

下面看怎么做的,这是我们的案例,也是跟银行有一个合作,我们可以拿到银行内部的数据和外部购买的数据相整合,分别通过这4个方面,包括身份、历史、习惯和行为对任人物进行描述。这个就是银行外部的数据,第三方的数据,这是我们银行内部的数据,包括一些失信,这外部的数据,包括身份证信息等等。把这两方的信息,我们经过一部分的学习和迭代之后可以用在反欺诈,营销性评估等等。就可以提供各种方面,从查询一直到个人画像,很名单过滤这方面的应用。

这个是通过超过一万个类型的各种各样的数据,400个特征向量进行的鉴别,哪些是优质客户,哪些是有问题的,可能是一些高风险的客户,这是我们做出来的结构样本,这个是比较令人满意的。一个是真实用户,真正没有问题的优质客户,我们是准确性的验证大概97%,还有一个是高危客户,有问题的违约客户,我们通过人工智能反馈过来的大概是90%,二者的吻合度非常高。

再看一下用户行为分析,这个就是我们通常的一个流程,从网站、APP各种各样的数据元抽取数据,下来之后经过业务的分解,经过流式计算以后做分解计算,对用户进行标签、指标的定义,对上面进行应用的支持。

这个在网站上面我们如何来做,包括APP,包括网站,我们都可以通过它的频道和内容,构建一些相关的规则库,通过聚类分析给到真正的用户结果输出。这个就是我们当中加的一些毛点,如果需要的话可以把各种各样的信息按需放进来。这是最后的用户画像,根据所有的这些用户的信息的抽取,把它聚类以后知道哪些行为的用户大约会有什么样子的行为,来指导我们对他进行放贷和反欺诈的管理。

在外面我们有展台,B27,如果大家有进一步的问题或者需要咨询的,有些合作可以来找我们。谢谢大家。

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