行业智能化的“火车头效应”，由星河AI金融网络启动

今天小编分享的科学经验：行业智能化的“火车头效应”，由星河AI金融网络启动，欢迎阅读。

相信大多数人都认可，在行业智能化的列车中，金融是毋庸置疑的 " 火车头 "。

有数据显示，目前 AI 整体渗透率只有 4%，不同行业的 AI 渗透度有极大差异。其中，金融由于数字基础好，拥抱新技术的意愿强烈，成为智能化较早、较快、投入较大的 " 第一梯队 "。

所谓 " 火车跑得快，全靠车头带 "，智能化也有 " 火车头效应 "，即一个或某个行业对新技术和创新的积极采用，能够推动整个数字经济的进程。

所以金融智能化，问题不是该不该做，而是怎么做，能发挥出 " 火车头效应 "，成为其他行业学习和借鉴的先行者。

这就离不开一个必要条件——网络基础设施的更新。

近期，在 " 星河 AI，网行天下 " 为主题的 2024 华为金融网络创新峰会上，华为发布了《华为星河 AI 金融目标网络白皮书》，其中明确指出了，Bank 5.0 智能化时代，金融行业需要新的通信底座。新一代金融网络的核心，是在规、建、维、优生命周期内全面智能化，从而进一步激活金融业务的智能化。

这本《白皮书》的独特之处，是通过五个维度的细致拆解，让我们清晰地透视金融目标网络的发展方向。这是金融智能化的更新之 " 道 "，也将进一步推动金融行业的 " 火车头效应 "，为前进中的数字中国，探索出一条更高效的智能化路径。

首先有必要回答一个问题，为什么金融智能化的 " 火车头 "，必须行驶在新一代网络的 " 铁轨 " 上？

这是由行业基本规律所决定的。

《BANK4.0》《BANK3.0》的作者 Brett King（布莱特 · 金）总结发现，银行业真正踏上数字化的旅程，始于商业互联网的诞生。BANK1.0 专注于传统银行服务，BANK2.0 有了初步以宽带互联网为依托的自助银行服务，BANK3.0 则依托于移动蜂窝网络，以移动银行服务或银行 APP 服务为标志，然后是 BANK4.0 至今，嵌入式银行业务兴起，金融服务经由万物智联，渗透至生产和生活的方方面面。

可以看到，金融行业的每一次演化和深度变革，网络更新都是前置条件。

那么，适配 AI 时代的金融网络，该如何更新？

从最终目标来看，金融智能化要深入融合大算力、大数据、大模型，这些数智能力都要经由网络基础设施来传输。而在实际发展中，我们会发现传统网络形成了许多 " 关卡 "，导致金融智能化的过程 " 一山放出一山拦 "，阻碍重重：

首先，算力的关卡高耸。

AI 算力增长 500 倍，现有网络架构难以满足金融业对 AI 算力的需求；整网吞吐不足 50%，算力无法充分释放，影响金融大模型的训练效率；网络部署效率低，千卡集群至少耗时一个月，导致金融 AI 应用上线晚，在激烈的市场竞争中，会直接影响到金融机构的用户体验度。

其次，安全的威胁增多。

对金融行业开展网络攻击的潜在利益大，因此发生频率也极高。仅 2023 年，金融行业就因为勒索軟體造成超 10 亿美金损失，并且勒索病毒还在持续进化中，魔高一尺道高一丈，网络安全防护不能一劳永逸，必须持续加强。

此外，BANK5.0 的特点是智能无处不在，很多头部金融机构也在加快推进端侧智能化改造，目前一个单网点就有十几类的智能终端设备。而物联网终端易成为攻击目标和安全短板，这些边缘侧、端侧设备在提升金融业务效率的同时，带来的潜在安全风险也不容忽视，需要更安全可靠的防护方案。

最后，运维的成本增大。

金融机构的分支多、业务体系庞杂、流量复杂，依赖人工经验的传统运维在日趋复杂的网络任务面前，越来越不堪重负。

比如金融机构为了实现五个九以上的高可靠性，保障业务不中断，大多采用多地多活部署，一个中心发生故障，业务可以快速切换到其他中心。但数据中心间的网络开通，都需要人工部署，费时费力，并且传统网络的韧性不足、容灾能力弱，都可能给业务带来风险。

转型期间，金融业务的快速迭代，也会造成更加频繁的网络变更，一旦网络运维判不准、看不全、看不清、耗时长，就会直接延缓数字化、智能化金融应用的落地进程。

总结一下，就像专为绿皮火车设计的轨道，无法承载高铁的通行需求，传统金融网络也难以承载金融机构走向 BANK 5.0 的联接需求。

那么，接下来的问题就是，金融目标网络该向何处更新了？

布莱特 · 金认为，未来金融更有可能发生在中国。因为 " 中国有了务必成熟的经验，今天银行的规章制度仍是 100 年或 200 年前制定的，并不是因为数字化发展而建立的 "。

移动金融科技带来的数字化革命在中国大放异彩，也让中国金融业有机会、有能力先一步迎接智慧金融的未来，探索金融目标网络的更新之道。

面向 BANK 5.0 时代的金融目标网络，率先由华为提出，也就不奇怪了。

在《华为星河 AI 金融目标网络白皮书》中，华为对新一代金融目标网络，进行了详细的分析和拆解，并给出了实现路径。

具体来说，金融机构需要稳健韧性的数字基础设施，来迅速迭代金融产品，提供持续服务。而端到端的韧性体系，离不开云网存算的跨網域协同，而金融网络作为连接韧性技术设施的核心枢纽，需要向五个方向演进：

1. 高阶智能。适配大模型万亿参数、万卡集群、万里部署的技术趋势，金融智算网络必须独立建网，满足大规模、零丢包、高吞吐、全自智的要求。

2. 超高韧性。随着金融数据中心向多地多活演进，传统金融网络难以满足业务 0 中断、故障秒级恢复等韧性要求，目标网络要向容灾无忧、业务永续的方向发展。

3. 敏捷高效。数字化、智能化与金融相结合的应用创新风起云涌，在追求业务上线效率的同时，运维效率也必须同步提升。网络走向自动驾驶，实现全面、敏捷、智能的管理运维，是大势所趋。

4. 安全可信。构建无短板的安全防护能力，需要广－云网端边全覆盖，强－智能算法有效检测并告警，灵－实时自动阻止非法接入。

5. 极致体验。BANK 5.0 的特点是 " 嵌入式 "，将金融服务广泛嵌入到日常生活当中，因此各个传统网点必须加速数字化、智能化转型，让终端用户感受到智慧金融的服务与体验。智慧网点需要大带宽（避免业务延迟或中断）、高安全（预防黑客通过 WiFi 无线空口进行窃听和攻击）、强接入（支持用户终端和网点 IoT 设备的高密接入需求）。

不难想见，在这样一张更先进的网络上，金融机构的海量算力需求和智能业务应用，都可以畅通无阻地飞驰，抵达每一个用户身边，实现无处不在的智慧服务。

新的问题又来了，谁能将这张理想中的网络变为现实呢？

我们知道，达到一定水平之后，想要再进一步提升，难度会指数级增加。

作为数字化 " 优等生 "，金融网络的整体水平比较高，有的先进银行网络可靠性能够达到五个九。继续向前演进，意味着对网络服务商的要求，骤然拔高。

以金融数据中心为例，从千卡迈向万卡、五万卡、十万卡，集群规模越大，网络部署的工作量就越大，产生的故障也会指数级增多，对网络可靠性、运维排障效率的要求，达到了前所未有的苛刻程度。

放眼全球，华为是为数不多的，能够满足金融目标网络建设需求的厂商，或许没有之一。

为什么这么说？因为华为的特点，就是既有预判趋势的眼光，也有手到擒来的 " 强术 "。

通过密集的技术创新和探索，华为推出了新一代金融网络——华为星河 AI 金融网络解决方案。

助力金融智能化的 " 火车头效应 "，星河 AI 金融网络就成为一部 " 动力引擎 "，牵动着金融网络向前演进，其中三股动力分别是：

动力一，全面的 AI 之力。华为推出星河 AI 网络解决方案，打造智能时代算力网络底座，助力金融行业跃升新质生产力。华为将 AI 技术综合、全面地应用于金融目标网络，切实体现降本增效，满足 AI 时代从基础层到应用层的需求。

动力二，锐利的创新之力。华为数据通信产品线在全球研发中心布局科学家和顶级专家，长期从事前沿技术和产品的研究工作。

星河 AI 金融网络解决方案中，就包含了大量华为独家首创技术，如 Wi-Fi 密盾技术，确保无线用户信息不被抓包窃取，全链路 MACsec 加密构建园区有线、无线端到端安全体系。华为独家数据消冗技术，将消冗能力从 1.8:1 提升到 3:1，降低数千万租用成本。华为首创基于 AI 的智能未知威胁检测技术，可精确防护亿级海量病毒等。

技术先进性上领先行业，意味着金融机构可以借助星河 AI，建立其更强的联接力和竞争力。

动力三，坚实的产品之力。金融用户和运维人员要通过软硬體产品，访问网络并完成互動，这时候，华为长期深耕 CT 领網域的优势就凸显出来了，能够打造出成熟、易用、好用的产品。比如星河 AI 智算网络，采用华为提供的业界最高密 640*400GE 框式交换机，支撑大模型参数从千亿向万亿演进。网络数字地图，带来全新智能运维体验，显著提升运维效率。

总结一下，金融智能化的进程中，华为星河 AI 网络不仅是一条清晰宽阔的 " 轨道 "，也可以是一部动力强劲的 " 引擎 "。