行業智能化的“火車頭效應”，由星河AI金融網絡啓動

今天小編分享的科學經驗：行業智能化的“火車頭效應”，由星河AI金融網絡啓動，歡迎閲讀。

相信大多數人都認可，在行業智能化的列車中，金融是毋庸置疑的 " 火車頭 "。

有數據顯示，目前 AI 整體滲透率只有 4%，不同行業的 AI 滲透度有極大差異。其中，金融由于數字基礎好，擁抱新技術的意願強烈，成為智能化較早、較快、投入較大的 " 第一梯隊 "。

所謂 " 火車跑得快，全靠車頭帶 "，智能化也有 " 火車頭效應 "，即一個或某個行業對新技術和創新的積極采用，能夠推動整個數字經濟的進程。

所以金融智能化，問題不是該不該做，而是怎麼做，能發揮出 " 火車頭效應 "，成為其他行業學習和借鑑的先行者。

這就離不開一個必要條件——網絡基礎設施的更新。

近期，在 " 星河 AI，網行天下 " 為主題的 2024 華為金融網絡創新峰會上，華為發布了《華為星河 AI 金融目标網絡白皮書》，其中明确指出了，Bank 5.0 智能化時代，金融行業需要新的通信底座。新一代金融網絡的核心，是在規、建、維、優生命周期内全面智能化，從而進一步激活金融業務的智能化。

這本《白皮書》的獨特之處，是通過五個維度的細致拆解，讓我們清晰地透視金融目标網絡的發展方向。這是金融智能化的更新之 " 道 "，也将進一步推動金融行業的 " 火車頭效應 "，為前進中的數字中國，探索出一條更高效的智能化路徑。

首先有必要回答一個問題，為什麼金融智能化的 " 火車頭 "，必須行駛在新一代網絡的 " 鐵軌 " 上？

這是由行業基本規律所決定的。

《BANK4.0》《BANK3.0》的作者 Brett King（布萊特 · 金）總結發現，銀行業真正踏上數字化的旅程，始于商業互聯網的誕生。BANK1.0 專注于傳統銀行服務，BANK2.0 有了初步以寬帶互聯網為依托的自助銀行服務，BANK3.0 則依托于移動蜂窩網絡，以移動銀行服務或銀行 APP 服務為标志，然後是 BANK4.0 至今，嵌入式銀行業務興起，金融服務經由萬物智聯，滲透至生產和生活的方方面面。

可以看到，金融行業的每一次演化和深度變革，網絡更新都是前置條件。

那麼，适配 AI 時代的金融網絡，該如何更新？

從最終目标來看，金融智能化要深入融合大算力、大數據、大模型，這些數智能力都要經由網絡基礎設施來傳輸。而在實際發展中，我們會發現傳統網絡形成了許多 " 關卡 "，導致金融智能化的過程 " 一山放出一山攔 "，阻礙重重：

首先，算力的關卡高聳。

AI 算力增長 500 倍，現有網絡架構難以滿足金融業對 AI 算力的需求；整網吞吐不足 50%，算力無法充分釋放，影響金融大模型的訓練效率；網絡部署效率低，千卡集群至少耗時一個月，導致金融 AI 應用上線晚，在激烈的市場競争中，會直接影響到金融機構的用户體驗度。

其次，安全的威脅增多。

對金融行業開展網絡攻擊的潛在利益大，因此發生頻率也極高。僅 2023 年，金融行業就因為勒索軟體造成超 10 億美金損失，并且勒索病毒還在持續進化中，魔高一尺道高一丈，網絡安全防護不能一勞永逸，必須持續加強。

此外，BANK5.0 的特點是智能無處不在，很多頭部金融機構也在加快推進端側智能化改造，目前一個單網點就有十幾類的智能終端設備。而物聯網終端易成為攻擊目标和安全短板，這些邊緣側、端側設備在提升金融業務效率的同時，帶來的潛在安全風險也不容忽視，需要更安全可靠的防護方案。

最後，運維的成本增大。

金融機構的分支多、業務體系龐雜、流量復雜，依賴人工經驗的傳統運維在日趨復雜的網絡任務面前，越來越不堪重負。

比如金融機構為了實現五個九以上的高可靠性，保障業務不中斷，大多采用多地多活部署，一個中心發生故障，業務可以快速切換到其他中心。但數據中心間的網絡開通，都需要人工部署，費時費力，并且傳統網絡的韌性不足、容災能力弱，都可能給業務帶來風險。

轉型期間，金融業務的快速迭代，也會造成更加頻繁的網絡變更，一旦網絡運維判不準、看不全、看不清、耗時長，就會直接延緩數字化、智能化金融應用的落地進程。

總結一下，就像專為綠皮火車設計的軌道，無法承載高鐵的通行需求，傳統金融網絡也難以承載金融機構走向 BANK 5.0 的聯接需求。

那麼，接下來的問題就是，金融目标網絡該向何處更新了？

布萊特 · 金認為，未來金融更有可能發生在中國。因為 " 中國有了務必成熟的經驗，今天銀行的規章制度仍是 100 年或 200 年前制定的，并不是因為數字化發展而建立的 "。

移動金融科技帶來的數字化革命在中國大放異彩，也讓中國金融業有機會、有能力先一步迎接智慧金融的未來，探索金融目标網絡的更新之道。

面向 BANK 5.0 時代的金融目标網絡，率先由華為提出，也就不奇怪了。

在《華為星河 AI 金融目标網絡白皮書》中，華為對新一代金融目标網絡，進行了詳細的分析和拆解，并給出了實現路徑。

具體來説，金融機構需要穩健韌性的數字基礎設施，來迅速迭代金融產品，提供持續服務。而端到端的韌性體系，離不開雲網存算的跨網域協同，而金融網絡作為連接韌性技術設施的核心樞紐，需要向五個方向演進：

1. 高階智能。适配大模型萬億參數、萬卡集群、萬裏部署的技術趨勢，金融智算網絡必須獨立建網，滿足大規模、零丢包、高吞吐、全自智的要求。

2. 超高韌性。随着金融數據中心向多地多活演進，傳統金融網絡難以滿足業務 0 中斷、故障秒級恢復等韌性要求，目标網絡要向容災無憂、業務永續的方向發展。

3. 敏捷高效。數字化、智能化與金融相結合的應用創新風起雲湧，在追求業務上線效率的同時，運維效率也必須同步提升。網絡走向自動駕駛，實現全面、敏捷、智能的管理運維，是大勢所趨。

4. 安全可信。構建無短板的安全防護能力，需要廣－雲網端邊全覆蓋，強－智能算法有效檢測并告警，靈－實時自動阻止非法接入。

5. 極致體驗。BANK 5.0 的特點是 " 嵌入式 "，将金融服務廣泛嵌入到日常生活當中，因此各個傳統網點必須加速數字化、智能化轉型，讓終端用户感受到智慧金融的服務與體驗。智慧網點需要大帶寬（避免業務延遲或中斷）、高安全（預防黑客通過 WiFi 無線空口進行竊聽和攻擊）、強接入（支持用户終端和網點 IoT 設備的高密接入需求）。

不難想見，在這樣一張更先進的網絡上，金融機構的海量算力需求和智能業務應用，都可以暢通無阻地飛馳，抵達每一個用户身邊，實現無處不在的智慧服務。

新的問題又來了，誰能将這張理想中的網絡變為現實呢？

我們知道，達到一定水平之後，想要再進一步提升，難度會指數級增加。

作為數字化 " 優等生 "，金融網絡的整體水平比較高，有的先進銀行網絡可靠性能夠達到五個九。繼續向前演進，意味着對網絡服務商的要求，驟然拔高。

以金融數據中心為例，從千卡邁向萬卡、五萬卡、十萬卡，集群規模越大，網絡部署的工作量就越大，產生的故障也會指數級增多，對網絡可靠性、運維排障效率的要求，達到了前所未有的苛刻程度。

放眼全球，華為是為數不多的，能夠滿足金融目标網絡建設需求的廠商，或許沒有之一。

為什麼這麼説？因為華為的特點，就是既有預判趨勢的眼光，也有手到擒來的 " 強術 "。

通過密集的技術創新和探索，華為推出了新一代金融網絡——華為星河 AI 金融網絡解決方案。

助力金融智能化的 " 火車頭效應 "，星河 AI 金融網絡就成為一部 " 動力引擎 "，牽動着金融網絡向前演進，其中三股動力分别是：

動力一，全面的 AI 之力。華為推出星河 AI 網絡解決方案，打造智能時代算力網絡底座，助力金融行業躍升新質生產力。華為将 AI 技術綜合、全面地應用于金融目标網絡，切實體現降本增效，滿足 AI 時代從基礎層到應用層的需求。

動力二，鋭利的創新之力。華為數據通信產品線在全球研發中心布局科學家和頂級專家，長期從事前沿技術和產品的研究工作。

星河 AI 金融網絡解決方案中，就包含了大量華為獨家首創技術，如 Wi-Fi 密盾技術，确保無線用户信息不被抓包竊取，全鏈路 MACsec 加密構建園區有線、無線端到端安全體系。華為獨家數據消冗技術，将消冗能力從 1.8:1 提升到 3:1，降低數千萬租用成本。華為首創基于 AI 的智能未知威脅檢測技術，可精确防護億級海量病毒等。

技術先進性上領先行業，意味着金融機構可以借助星河 AI，建立其更強的聯接力和競争力。

動力三，堅實的產品之力。金融用户和運維人員要通過軟硬體產品，訪問網絡并完成互動，這時候，華為長期深耕 CT 領網域的優勢就凸顯出來了，能夠打造出成熟、易用、好用的產品。比如星河 AI 智算網絡，采用華為提供的業界最高密 640*400GE 框式交換機，支撐大模型參數從千億向萬億演進。網絡數字地圖，帶來全新智能運維體驗，顯著提升運維效率。

總結一下，金融智能化的進程中，華為星河 AI 網絡不僅是一條清晰寬闊的 " 軌道 "，也可以是一部動力強勁的 " 引擎 "。