破解“不可能三角”

《21世紀》：作為一家數字原生銀行，微眾銀行在科技能力建設方面如何制定發展路徑？相比其他銀行的數字化轉型路徑，有哪些差異化策略？

馬智濤：從誕生第一天起，微眾銀行作為數字原生銀行，沒有“IOE”包袱，可以“從0到1”地建立自己的銀行核心系統。但與此同時，由于微眾銀行主要業務圍繞普惠金融開展，科技能力建設面臨著兩大挑戰，一是如何滿足海量用戶的金融服務需求，二是如何在普惠金融“低客單價”的情況下，實現業務模式可持續性。

這需要微眾銀行在科技能力建設方面“精打細算”，盡可能用更低成本開展科技研發，一方面實現技術系統的可靠性與安全性，以及7×24小時的服務能力；另一方面又要解決“大容量、低成本、高可用”的金融科技“不可能三角”。

這些年，微眾銀行所做的，就是不斷地自主建設與數字銀行業務特性相適應、滿足多元化普惠金融服務需求的IT架構。基于自研的國內首個分布式銀行核心系統——“開放蜂巢Openhive”分布式架構，目前微眾銀行打造了自主可控的分布式銀行核心系統，率先打破了金融科技“不可能三角”。

與此同時，微眾銀行的核心系統自主可控水平也得到持續提升，在核心金融業務場景部署了鯤鵬芯片與泰山系列國產服務器，推進軟硬件完全自主可控，擺脫了對“IOE”單一技術體系的依賴。

《21世紀》：相比銀行的傳統技術架構，“開放蜂巢Openhive”技術存在哪些差異化特點？

馬智濤：相比傳統架構，“開放蜂巢Openhive”的分布式銀行核心系統具備六大特點：

一是高性能，可以在低成本、保障可用率的前提下，能夠支撐億量級客戶和高并發交易，目前微眾銀行的日金融交易峰值超過10億，這套分布式銀行核心系統有效保障海量客戶的金融服務需求。

二是高彈性，包括支持DCN快速且靈活擴容，降低金融機構在建設初期的IT投入成本，并能根據業務規模的快速變化快速調整。

三是高可用，能支持多活架構，利用灰度發布，版本更新對客戶無感知，實現數字銀行所需要的7×24×365無間斷服務。

四是高標準，基于組件的高度標準化，能模塊化地進行自動化運維和規模化管理。

五是高安全性，具體表現在數據高冗余，多副本存儲，可保護數據不受單點故障影響。即便在極端故障下，也可以盡量縮小故障影響范圍，此外微眾銀行根據分布式架構的特點，建立了層層縱深的安全防護體系。

六是高效用，全面采用開源軟件、標準硬件等方式改變成本結構，令邊際成本低，可以服務更多“下沉”客戶，令他們享受隨時隨地的金融服務。

這些特點，都令分布式銀行核心系統有效解決了金融科技的“不可能三角”，實現“大容量、低成本、高可用”的全面兼顧，令微眾銀行的戶均IT運維成本降低至2元，幾乎是國內外同行的1/10，且能保障核心技術系統的“大容量、高并發”。

目前，我們的分布式技術架構已支持海外，多家“一帶一路”共建國家的銀行通過我們的境內技術合作伙伴的支持，開始嘗試使用我們的分布式技術架構等科技服務。

出海“一帶一路”

《21世紀》：目前，“一帶一路”共建國家銀行等金融機構的數字化轉型與創新如何？中國銀行業的科技能力可以給他們帶來多大的賦能？

馬智濤：我們注意到東南亞地區的數字銀行發展呈現一些新趨勢，比如當地大型銀行在收購中小銀行后，使用這張銀行牌照全面推進數字銀行建設，后者的核心系統也在嘗試使用分布式技術架構，構建聚焦普惠金融的新型銀行。

與此同時，“一帶一路”共建國家在經濟發展狀況、數字化發展能力、當地法規宗教文化等方面有著較大差異，因此中國銀行業的技術輸出，需要因地制宜。

比如中東部分地區的數字基礎設施發展較快，中東地區某些國家車房買賣全部使用電子合同、有些國家民眾若信貸逾期就無法出境（因為數據實現多部門共享），所以當地金融監管部門更關注銀行的底層技術創新能力，能否驅動數字銀行更好地使用各類大數據工具提升風險管控、精準營銷、場景金融合規性操作等能力。

在東南亞某些國家地區，由于當地長尾客群龐大，但筆均收益較低，導致當地銀行發現傳統技術方案成本偏高，急需新技術方案以降低IT成本。此外他們相當重視普惠金融數字化技術的安全性與可靠性，需要引入可驗證的數字金融級解決方案。微眾銀行基于Openhive打造的分布式架構銀行核心系統已經為這些需求提供了一條商業可持續、成本可負擔的有效路徑參考。

《21世紀》：在“一帶一路”共建國家，中國銀行業的金融科技輸出將聚焦哪些領域？

馬智濤：有三個領域值得關注，一是云計算、大數據、人工智能和區塊鏈等底層技術；二是移動支付、消費信貸、投資理財等產品數字化解決方案；三是金融安全相關技術方案（反欺詐、身份識別、數據風控等）。在這些領域，中國銀行業已積累豐富的數字化運營經驗，眾多“一帶一路”共建國家也存在旺盛需求。

此外，“一帶一路”共建國家銀行等金融機構對中國工程師紅利的需求相對大，受經濟發展狀況等因素影響，不少“一帶一路”共建國家缺乏金融科技領域的工程師，需要中國金融科技研發人才“推進”他們的數字化轉型。

我們也注意到，有些“一帶一路”共建國家企業正在聘請中國工程師，提升直接數字化運營能力，甚至將部分研發中心設在中國境內。

《21世紀》：“一帶一路”共建國家的金融監管環境不同，中國銀行業的科技輸出如何更好地與國際“接軌”？

馬智濤：國內銀行等金融機構應積極參與國際標準的制定，從而擴大中國金融科技的國際影響力。

近年，微眾銀行一直致力于參與區塊鏈國際標準制定和人工智能領域國際標準的制定。這不但有助于中國金融科技被更多國際金融機構了解，還能提升中國金融科技在國際市場的可靠性與安全性。

此外，微眾銀行正嘗試通過技術開源，推動中國金融科技能力成為全球事實標準，比如開源項目ApacheLinkis、ApacheEventMesh均成為Apache頂級項目，被行業廣泛使用。

多年實踐，讓我們明顯感受到，通過技術開源或提供實踐案例，可以最大范圍開展技術共享，是中國金融科技在國際市場建立影響力的可行路徑。目前微眾銀行參與了國際開源軟件基金會，從而開展更深度的業務生態合作，進而在國際市場建立更大影響力，助力“一帶一路”共建國家銀行等金融機構進一步認可中國銀行業的金融科技實力。

打通灣區互聯互通“隔閡”

《21世紀》：粵港澳大灣區是“一帶一路”的橋頭堡，微眾銀行圍繞大灣區金融跨境合作互聯互通，提供了哪些科技賦能，成效幾何？

馬智濤：近年，隨著粵港澳三地融合發展進程加快，令人、物、資金、技術、數據等生產要素流動需求旺盛。但與此同時，在“一國、兩制、三法域”的背景下，三地監管存在著顯著差異，也缺乏數字基礎設施，用戶體驗不一致，且重度依賴線下渠道，難以實現穿透式監管和透明化治理。

具體而言，在傳統模式下，港澳居民在內地辦理信貸業務等金融服務時，因兩地的金融監管法規要求，存在港澳居民攜帶紙質文件跨境辦理、且文件真實度較難驗證的痛點。

此外，若將粵港澳三地的金融數據都集中在一個數據中心處理，可能存在金融數據出境監管等相關挑戰。

要解決這些挑戰，粵港澳地區金融機構需要通過前沿科技，與跨境機構形成廣泛合作，熨平跨境金融服務中的體驗差異，實現金融服務的無感切換。

目前，微眾銀行打造了粵澳數據跨境驗證平臺，主要通過區塊鏈技術支持，令這個平臺能基于FISCOBCOS搭建，向粵澳兩地機構提供高效的跨境數據驗證基礎設施，為兩地居民及企業提供便捷的跨境服務體驗。通過這個平臺，合作區居民跨境資信證明的辦理時長可以縮短至5分鐘。

此外，我們還基于國產的區塊鏈開源底層平臺FISCOBCOS，支持打造了大灣區境外人士收入數字化核驗產品，依托深圳前海稅務局、前海管理局等政務機構的數據支持，實現用戶合法收入高效驗證，并保障個人隱私及數據安全。

“擁抱”大模型

《21世紀》：今年以來，大模型熱起，微眾銀行如何看待大模型技術對金融生態的變革效應？

馬智濤：過去數年，微眾銀行積累了大量業務數據與AI技術最佳實踐，更好地順應由數字原生銀行向AI原生銀行的演變趨勢。

我們認為大模型技術對金融業態的變革，絕不是簡單地針對一些業務或中后臺場景接入大模型技術，而是要從產品設計、產品研發、應用架構、基礎設施、到組織與人才、風險治理等方面都做好全面儲備。

盡管大型模型被普遍視為一種能夠為行業帶來變革的技術，但要在企業中有效地應用它們，還需要大量的配套工作。包括如何將通用模型與專用模型結合在一起，以發揮它們的協同效應；如何將開源、閉源和自研的模型結合起來進行有效調用。這些都需要對大模型的使用進行工程化改造。

為此，微眾銀行已經組建了一個專門團隊，專注于研究這些基礎設施，將大模型視為一個通用的支持平臺，以支持各種業務需求。

同時，我們也在探索大模型的可替換性，因為在當前模型領域的發展中，多樣性和創新層出不窮。我們的目標是避免技術綁定，構建一個靈活的框架，類似于我們的分布式架構，能夠隨時替換關鍵組件一樣，實現AI模型的可插拔、可替換。

《21世紀》：目前微眾銀行將大模型技術應用在哪些業務場景，如何解決過程中的挑戰？

馬智濤：我們在大模型的應用層面進行了廣泛的探索，目前各個業務部門都在嘗試使用大模型提升工作效率，比如結合大模型能力做風控，利用大模型輔助代碼開發和評審工作，輔助生成海報、文案等營銷素材，輔助PPT撰寫、報告撰寫等文書工作。

為了將大模型技術更高效地應用在更多業務場景，我認為銀行應做好兩件事，一是儲備AI專業人才，二是設立人機協同工作機制。

此外，銀行還需高度關注大模型風險、包括數據治理與科技倫理等。舉個例子，大模型生成的有些內容可能與事實、用戶查詢需求不符，且這種現象將隨著大模型規模增大而加劇，因此銀行不能讓模型生成的內容“直接”面向客戶，仍需先增加人工輔助判斷。此外，在數據治理層面，銀行需高度重視使用大模型期間的數據敏感性和合規性問題，為了緩解這些風險，銀行需增加人工輔助判斷，或考慮使用本地化部署的大模型。

《21世紀》：現在銀行越來越重視降本增效，對新技術研發應用強調“投入產出比”。微眾銀行如何評估新技術研發應用的投入產出比？如何構建考核機制？

馬智濤：去年，我們科技投入占營收的比例約在9%，高于國內絕大多數銀行，幾乎與一些國際大型銀行持平。作為一家數字原生銀行，我們希望未來微眾銀行科技投入占營收的比重，能長期維持在10%左右。

至于如何評估新技術研發的收入產出比，我們設定了一個重要指標，就是每位研發人員的產能，比如我們會按金融產品營收進行統計，評估參與這項產品研發的每位技術人員到底創造了多少產品收入。

事實上，我們也通過這個指標去對標國際領先的科技公司等，比如國內有些大型互聯網機構的人均產能約在700萬元，全球有些大型科技公司的人均產能大概在2000萬元，我們也對此做了參考，制定了一個目標，差不多與國際大型互聯網公司人均產能保持在同等水準，并能夠持續穩定。

很多人也會好奇，我們為何要制定這個參考指標。因為我們認為如果一款創新產品沒能帶來理想的收入，在市場沒有競爭力，那就沒必要在這方面繼續浪費資源。我們也會根據這個參考指標，淘汰一些市場表現不佳的創新產品，不斷地“汰弱留強”。

（作者：陳植編輯：周鵬峰）