1984年，中國工商銀行（以下簡稱工行）正式成立。如今，以建設“數字工行”為目標，工行全面布局大數據、人工智能等創新領域，在探索新業務、采用新技術等方面持續探索踐行。目前，工行已實現行內外海量金融數據資產要素的融合，全面支持客戶營銷、產品創新、風險控制等多領域智能化創新，服務實體經濟的金融供給能力大幅提升。而在這背后，華為云大數據有著濃墨重彩的一筆。

始于數據的業務創新

在8月31日舉行的華為云TechWave大數據專題日上，中國工商銀行軟件開發中心總經理助理劉承巖表示，“工行在大數據創新應用方面的探索，就是一段不斷使用新技術、提升自身數據駕馭能力的歷程。”

從數據角度來看，工行經歷了自動化、數據化、智能化和生態化四個階段。在每個階段里，工行都采用了當時最領先的技術來支撐業務需求與發展，始終走在業界前列。智能化階段，工行正式開啟與華為的合作，引入了華為云FusionInsight智能數據湖解決方案中的大數據產品，搭建了自主可控的大數據云平臺，真正將數據智能服務由事后快速演進到事前、事中的階段。

生態化階段，工行進一步深化與華為的合作，實現大數據云平臺與華為云Stack云基礎設施的融合，進一步提升大數據云平臺的高可用和彈性靈活擴展等能力，全面支撐起數字平臺的生態化建設，更好地服務于數字工行的轉型。

劉承巖介紹，通過綜合運用大數據和人工智能技術，工行實現了風險數據整合，在金融同業中首家推出了大數據風險信息服務產品融安e信，服務了260家金融機構和4.6萬家企業。大數據的應用還改變了傳統意義上“客戶找服務”的金融服務模式，實現了“金融服務找用戶”，通過渠道交易行為數據，工行建立精準客戶畫像，通過數據算法判斷客戶偏好，進而提供針對性的金融產品與服務。

輕松駕馭數據業務

工行與華為的合作始于大數據，雙方進行了一系列的聯合創新。目前，工行已經有大量的數據放到了基于華為云FusionInsight構建的金融數據湖中，FusionInsight MRS大數據、GaussDB(DWS)數據倉庫等產品承載了關鍵的金融數據業務，實現不同場景下的運營、管理，以及風控。

風控系統是金融領域的“生命線”。然而隨著金融科技的飛速發展，傳統的風控已經無法滿足當前的需求，勢必需要新的技術手段介入。大數據風控系統就是在這種背景下誕生的新技術，在華為全力支持下，工行的風控管理一直保持著業界一流水準。

大數據平臺提供的超高頻實時計算能力，幫助工行率先在行業內實現了實時反欺詐防控，在不影響客戶體驗的情況下，實現了對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，以及前中后模型服務的沉淀與開放，工行實現了金融業務端到端的風險防控，真正實現了一點出險、全面防控的目標。

劉承巖介紹，工行引入華為云的另一個目的，是希望將原來在IaaS上的一些業務系統遷入到華為云Stack，并結合華為云FusionInsight智能數據湖方案，使之成為數據的底座和業務平臺的底座。這將是一次規模空前的云遷移，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云的融合，構建混布式容器化和存算分離架構，進一步提升大數據平臺的高可用、穩定性、資源彈性靈活擴展能力，更好地支撐工行全數據存儲、全數據挖掘、全算法應用、全場景布署的需要。這個過程預計需要一兩年的時間，而在所有工作完成之后，一朵華為云支撐起工行整個業務和數據體系的運行與管理。

數據智能的技術底座

劉承巖認為，大數據技術平臺融合了云計算、大數據和人工智能等技術，為工行數據中臺生態的創新應用，提供了強大存儲、算力、算法的保障，是工行數據智能體系的技術底座。

存貸是銀行業的核心業務之一。過去的貸款發放，需要做很多的核驗工作，而現在借助大數據、人工智能等技術，工行基本可以做到秒批秒貸，以便捷、高效的金融服務，助力實體經濟的穩健發展。

在高復雜性的人工智能領域，工行與華為的合作正在不斷加深。目前，工行的數據分析師和業務專家們正在極大受惠于華為云FusionInsight智能數據湖解決方案的系列產品，以及“普惠AI”的理念，而未來在數據隱私等更深入的領域，雙方還會進一步進行探索與合作。

面向未來，工行將不斷加強與華為云的合作，通過云計算、人工智能、區塊鏈、IoT等創新技術，更好地利用數據這一新的生產要素，從社會的痛點、難點入手，做好金融數據中臺的建設工作，不斷提升自身服務實體經濟的能力。

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