去年五月底,華為成立數字金融軍團,并與ICT、云等業務協同作戰,試圖將觸角延伸至金融行業的各個細分場景中。而在那之前,華為在金融行業的耕耘超過了12年。
在6月8日舉行的華為全球金融峰會上,華為數字金融軍團CEO曹沖談到金融數字領域進展時表示,目前華為數據智能方案已覆蓋全球上百家金融機構,而在中國,排名前二十的銀行中有三分之二選擇華為建設數據或AI平臺。
“軍團模式希望在原來的基礎上往前做深一步,把行業需求翻譯成技術語言,同時跟我們各種產品進行連接組合與集成,如果需求很復雜,還會涉及到咨詢、架構規劃和全面調優。”曹沖說。
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AI引發金融行業變革
隨著移動互聯網的快速發展,金融業務的線上化、移動化和場景化比例越來越高,相應也帶來了數據量的爆炸式增長以及復雜的數據問題。
在華為看來,數字化已經進入了“Zflops”的AI算力時代,數據以ZB級爆發式增長,聯接很快將突破千億,這些都在加速人工智能跨越拐點。
“以ChatGPT為代表的下一個最有潛力的用戶界面可能會到來。其反向plug-in(插件)的方式可能會顛覆現有的API模式。在生產端,已經有IT公司僅用部分開發人員就完成了原來的開發量。”曹沖在上述峰會演講中表示,就像十多年前移動互聯網對行業帶來的深刻影響,金融行業需要為智能時代做好準備,重新思考聯接能力、數據能力、應用能力和基礎設施。
根據調研機構Gartner最新數據,中國用戶對生成式AI技術的部署已經取得了一定進展。截至目前,約有26%的中國用戶已經開始部署生成式AI技術。中國在生成式AI領域領先于東南亞和中東地區,后者的用戶比例僅為3%。該機構認為,40%的企業計劃在2年內使用大模型。
上述變化對于華為等科技公司來說,既是挑戰也是機會。
在峰會現場,曹沖公布了華為在金融領域的四大戰略方向,包括了“筑牢基礎設施韌性、加速應用現代化、躍升決策數智化、助力業務場景創新”。其中,應用現代化和AI智能決策如何落地頗受外界關注。
以動產融資場景為例,中國有超過百萬億的動產,90%以上因為沒有技術賦能等原因而無法實現有效的融資,華為希望通過技術和生態合作去助力解決這個問題,讓動產價值“動”起來。
“我們圍繞冷鏈、大宗、干散、標品等場景,整合公司各產品線和2012實驗室的能力,比如邊緣智能感知、盤古CV大模型、激光雷達+三維重建算法等,攻克了多個產融資產實時管控難題。”曹沖對記者表示,華為與浦發銀行的合作中已開始使用盤古CV大模型、邊緣智能數字孿生等技術。比如,在浦慧云倉監測中心,操作人員可通過盤古大模型進行貨堆計數,并且與前端入庫的掃碼和重量數據及貿易背景數據進行校驗,確保貨物入庫的真實性。
“而在信貸領域,曾有家區域銀行說,一個用本行發薪卡的人想貸款幾萬塊卻貸不出來,因為貸款和發薪數據的能力沒打通,銀行信貸部門無法做決策。在把數據打通,解決數據的高效流轉后,判斷能不能貸款需要更多的能力,在光靠人判斷不出來時,用AI的能力不僅及時性好,體驗和效果也提升了。”曹沖對記者說。
軍團作戰加速場景覆蓋
根據華為公布的最新數據,目前華為在金融行業的客戶覆蓋全球60多個國家和地區,總數超過3300多家,包括全球前100家銀行中的50家。但金融行業的復雜以及多變性也帶來了另一項挑戰,即如何以有限的資源對接多個細分場景,尤其是在對專業知識要求極高的領域。
此外,對于華為這樣的科技公司而言,技術方案很多,產品線也很長,溝通成本也高。
受到谷歌軍團的啟發后,華為決定成立軍團。按照華為創始人任正非對軍團組織的重新定義:通過軍團作戰,打破現有組織邊界,快速集結資源,穿插作戰,提升效率,做深做透一個領域,對商業成功負責。
這是一種集成性組織,把基礎研究的科學家、技術專家、產品專家、工程專家、交付與服務專家全都匯聚在一個部門。一個團隊只針對一個行業,把行業理解透,吃透,在這個基礎上縮短內部流程,形成針對性的解決方案。
在曹沖看來,這種方式可以在過去的模式上,形成一種更有效的溝通機制。“我們一方面看到了行業數字化帶來的機遇,另一方面技術的發展也提供了可能,但中間缺一道橋梁,如何聚焦不同行業不同場景的需求,軍團就是為了解決這個問題。”
他表示,基于華為企業核心商業系統應用現代化實踐,內部積累了一套完整的工程方法和工藝工具,對于非數字原生企業的應用現代化轉型是很有價值的,也會把這些經驗運用在金融客戶的應用現代化過程中。
“多打糧食肯定是要做到的,關鍵是要持續深入行業,把各種場景中的需求和問題吃透。”曹沖對記者表示,因為要靈活作戰,華為軍團規模不會太大,另外各個行業在各個區域已建立了本地的組織和團隊在服務客戶。
從進展來看,數字金融軍團在行業滲透上已初見成效,生態體系在不斷擴大,正在按照既定目標有序發展。曹沖表示,希望未來在華為的平臺上能夠匯聚更多的SaaS服務,共同把生態做強,并和金融機構一起共筑全場景的新金融服務。華為將開放自己的各種生態和能力,包括鯤鵬、昇騰、GaussDB數據庫、歐拉操作系統等。
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