把金融航母开进智能峡湾，总共分几步？

试想一下，有这么一家街头小店。夫妻两个勤奋经营，诚信待客，广受街里街坊的欢迎。他们流水稳定，蒸蒸日上，商业信誉很好，甚至是非物质文化遗产的传承者。这样一家店，在扩大经营，拓展业务时，应该获得金融服务的支持吗？

大家的答案想必都是肯定的。但现实情况是，由于没有传统的“三张表”与不动产抵押，这样一家店其实很难向信贷机构证明自身的商业价值，继而难以获得有效的金融服务。这就是金融业常说的“能授予贷款的不需要贷款，需要贷款的得不到贷款”。

怎么破解这个难题？答案是靠大数据和AI。如果金融机构可以通过大量可靠、多元的商业数据，准确识别一家夫妻店的商业模型与发展轨迹，那么金融服务就有迹可循，有数据可依靠，从而就能够解决千千万万家小微企业、小门店、小作坊的金融需求，做到真正的普惠金融，以数促实。

事实上，这仅仅是数据和AI技术能够在金融业中发挥价值的冰山一角。大语言模型可能成为用户的智能理财顾问；AI风控技术可以担任金融机构的风险评估师；智能体可以参与到金融业的顶层决策中来，担任“数字人高管”。

金融业这艘庞大的航母，在过去经历了几次航道转向，第一次是从签章单据的传统金融业态，驶向信息化、数字化的瀚海；第二次是从以网点为中心，驶向智能手机和移动互联网的多中心三角洲；第三次，就是驶向数据与AI驱动的智能峡湾。

今天，近乎所有金融机构都在关注AI、讨论AI，坚决抓住智能化金融的新机遇。而当Where已经确定了，新的问题就是——How？

6月7日，华为全球智慧金融峰会2023在上海召开，华为携手先进数通、神州信息、安硕、科大讯飞、同盾、帆软、永洪、索信达和恩核等生态伙伴，联合发布了华为金融数据智能解决方案3.0。推进金融机构数智能力五维升级，通过构建云、数、智、算全面融合架构，助力金融机构的智能化创新。

华为金融数据智能解决方案3.0的价值，就是提供了金融业驶向智能时代的方法与路径。

那我们就以此为基础，来看看把金融航母开进智能峡湾，总共分几步？

第一步

眺望智能峡湾的迷雾与风暴

想要实现金融业的智能化目标，提高金融机构的整体智能化水平。首先需要明确的是金融机构面临的智能化难题有哪些。就像一艘大船想要驶进海湾，首先需要让水手登高眺望，预判接下来航行的难点是什么。

AI的三要素是数据、算法与算力。对于金融业而言，进入智能时代的挑战也蕴藏在这些端口当中。整体而言，这次航程会遇到这样几项代表性挑战：

1.数据迷雾

智能来源于数据。金融业庞大的数据规模与数据增速，就是金融智能化的最大助力。但海量数据中既蕴藏着无数的保障，也会给数据的使用者、分析者带来巨大的数据迷雾效应。如何更有效管理数据、分析数据、应用数据，成为数据驱动型企业，就是金融业面向未来的核心竞争力。

以金融业本身的数据能力来看，IT系统重复建设过多，数据平台分散，缺乏统一的数据管理工具等问题，都降低了数据的可利用效率。驶出数据迷雾，需要从金融机构本身的数据能力开始入手。

2.算法风暴

大模型的成功，让各行业都看到了新的智能化契机。但通用模型如何与行业需求、行业知识适配是一个至关重要的问题。对于金融业来说也是如此，AI算法与金融场景的融合适配难度很高，并且AI开发周期长、开发效率低、相关业务上线应用流程繁琐等问题，构成了困扰金融业进行智能化升级的算法风暴。

3.安全礁石

金融毫无疑问是最重视安全的行业，而AI技术带来了大量数据的反复调用、非结构化数据的频繁存取，以及新的软件系统与核心业务相结合。这些新变化都将带来新的安全隐患。如何避免安全问题成为智能化航道上的礁石，也是需要考虑的问题。

2、水手难题

智能化的核心是人才，但在目前阶段，既懂AI懂数据，同时又懂金融，懂券商的人才非常难得。适当的人才培养与培训机构，是满足金融业智能化升级的关键。

想要克服这些挑战，金融航母需要在数据智能方面，完成一场多维度的全面升级。

第二步

让金融航母做好准备

面向确定的智能化未来，金融行业需要深度、立体地释放数据智能价值，全面提升数据、算法、算力、人才、安全等维度的能力与水平。想要冲破风浪，驶入智能海域，最关键的还是金融业本身的智能化、数字化水平。

（华为数字金融军团CEO 曹冲）

华为数字金融军团CEO曹冲表示，数智价值释放经历四阶跃升：从作业到数据，构建数据全链路实时能力，数据实现高效流转；从数据到信息，通过数据一站式与智能化治理，让人人敢用数、用好数、爱用数；从信息到知识，建立知识图谱与统一视图，实现对金融用户全量全要素洞察与决策；从知识到行动，让生产力AI化，帮助业务高效决策。

想要实现数据价值的四阶跃升，不能仅仅依靠单一技术、单一能力的升级，而是需要从顶层设计出发，完成包括数据架构、数据治理、数据消费、数据安全、数据人才在内的五维升级。为此，华为打造了数据智能解决方案3.0，其包括三大业务场景方案与四大数据平台方案，能够以实时湖仓为基础，对业务用数需求实现秒级响应。通过打造分布式集群计算能力，支持千亿级参数大模型和TB级数据的高速训练，打通数据和AI产线进行一站式开发与建模，并且还深耕数据智能化场景，通过融合架构，化繁为简，助力金融业提升场景化智能水平。一次性解决金融业在算力、算法、数据、安全等领域的多重挑战，帮助金融航母实现一次全方位、立体化的舰船革新，具体来看，其中包括：

1.立起数据消费的风帆。

在数据消费升级方面，金融机构需要树立标杆性的数据应用场景，以此作为整个智能航行的风帆。为了满足这一需求，华为携手伙伴，通过实时湖仓、图数据库、大模型、实时决策、AI产线等技术引擎，打造了一系列创新性的业务场景方案。比如说，实时智能营销方案，可以推动金融营销从批量走向事件和模型双轮驱动；实时智能风控方案，可以使能风控从单点和事后走向全面和前置；智能数字员工方案，可以助力运营从数字化走向智能化。

2.转动数据治理的船舵。

数据治理方面，金融机构需要统一的数据治理工具，像船舵一样为数据智能进行整体把关。为此，华为提供了数智研运一体化的产线方案，实现一站式敏捷化、智能化、精益化的数据治理与AI建模。通过引入DevOps敏捷思维，无缝衔接DataOps、MLOps，使能数据快速供给与消费，将模型开发时间从月缩短到周，以此全面重塑金融数据的开发与治理效率。