1984，中國工商銀行(以下簡稱工行)正式成立。如今，工行以建設“數字工行”為目標，全面布局大數據、人工智能等創新領域，在探索新業務、采用新技術方面持續探索實踐。目前，工行已實現行內外海量金融數據資產的整合，全面支持客戶營銷、產品創新、風險控制等多個領域的智能創新，大幅提升服務實體經濟的金融供給能力。這背後，華為雲大數據色彩濃厚。
業務創新從數據開始
中國工商銀行中國軟件開發中心總經理助理劉在8月31日舉行的華為雲TechWave大數據專場日上表示，“工商銀行在大數據創新應用方面的探索，是壹個不斷運用新技術，提升數據管控能力的過程。”
從數據上看，工行經歷了自動化、數據化、智能化、生態化四個階段。在每個階段，工行都采用當時最先進的技術來支撐業務需求和發展，始終走在行業的前列。在智能化階段，工行正式啟動與華為的合作，引入華為雲FusionInsight智能數據湖解決方案中的大數據產品，搭建自主可控的大數據雲平臺，真正實現了從事後到事前、事中的數據智能化服務快速演進。
在生態階段，工行進壹步深化與華為的合作，實現大數據雲平臺與華為雲棧雲基礎設施的融合，進壹步提升大數據雲平臺的高可用性和靈活擴展性，全面支撐數字化平臺生態建設，更好地服務數字化工行轉型。
劉介紹，通過大數據和人工智能技術的綜合應用，工行實現了風險數據的整合，在金融行業率先推出大數據風險信息服務產品融安e信，服務260家金融機構和4.6萬家企業。大數據的應用也改變了“客戶找服務”的傳統金融服務模式，實現了“金融服務找用戶”。工行通過渠道交易行為數據，建立精準的客戶畫像，通過數據算法判斷客戶偏好，從而提供有針對性的金融產品和服務。
工行與華為的合作始於大數據，雙方進行了壹系列的聯合創新。目前，工行已經將大量數據放入基於華為雲FusionInsight的金融數據湖中。FusionInsight MRS大數據、GaussDB(DWS)數據倉庫等產品承載了關鍵的金融數據服務，實現了不同場景下的運營、管理和風險控制。
風控系統是金融領域的“生命線”。然而，隨著金融科技的快速發展，傳統的風險控制已經不能滿足當前的需求，新的技術手段勢必會介入。大數據風控系統就是在這種背景下誕生的新技術。在華為的全力支持下，工行的風控管理始終保持著業內壹流水平。
大數據平臺提供的超高頻實時計算能力，幫助工行在業內率先實現反欺詐實時防控，在不影響客戶體驗的情況下，實現每筆交易的實時欺詐防控，為客戶避免損失約90億元。此外，通過全行風險信息的整合共享，以及前中後模式服務的沈澱和開放，工行實現了金融業務端到端的風險防控，真正實現了壹點風險防控的目標。
劉介紹，工行引入華為雲的另壹個目的是將壹些原本在IaaS上的業務系統遷移到華為雲棧上，與華為雲FusionInsight智能數據湖方案結合，使其成為數據和業務平臺的基礎。這將是壹次史無前例的雲遷移，整體遷移規模將達到75%以上。
目前，雙方正在加快推進工行大數據技術平臺與華為雲的融合，構建混合容器化和存儲計算分離架構，進壹步提升大數據平臺的高可用性、穩定性、資源靈活性和靈活性，更好地支撐工行全數據存儲、全數據挖掘、全算法應用和全場景部署的需求。這個過程預計需要壹兩年時間，所有工作完成後，壹個華為雲支撐工行整個業務和數據系統的運營管理。
劉認為，大數據技術平臺融合了雲計算、大數據、人工智能等技術，為工行數據平臺生態的創新應用提供了強大的存儲、計算能力和算法保障，是工行數據智能體系的技術基礎。
存貸款是銀行業的核心業務之壹。過去，貸款的發放需要大量的核實工作。現在，借助大數據、人工智能等技術，工商銀行基本可以秒級放款，以便捷高效的金融服務助力實體經濟穩健發展。
在高度復雜的人工智能領域，工行與華為的合作正在深化。目前，工商銀行的數據分析師和業務專家正在極大地受益於華為的cloud FusionInsight智能數據湖解決方案和“普惠AI”的概念，未來雙方將在數據隱私等更深層次的領域進壹步探索和合作。
面向未來，工行將繼續加強與華為雲的合作，通過雲計算、人工智能、區塊鏈、物聯網等創新技術，更好地利用數據這壹新的生產要素，從社會的痛點和難點出發做好金融數據中心建設，不斷提升服務實體經濟的能力。
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