“隨著金融業(yè)務(wù)越來越融入各類場景，每天都要處理不少在線支付失敗、在線轉(zhuǎn)賬失敗等業(yè)務(wù)故障。”一位城商行IT部門負責人向記者透露。盡管這類業(yè)務(wù)故障占比很低，但銀行高層認為這會影響客戶金融服務(wù)體驗與市場口碑，要求IT部門盡早將每日業(yè)務(wù)故障量再降低逾30%。

    在他看來，要完成這項任務(wù)，絕非易事。一是銀行內(nèi)部很多部門的業(yè)務(wù)操作IT系統(tǒng)仍相互割裂，導致IT部門無法知道很多業(yè)務(wù)故障到底出現(xiàn)在哪個業(yè)務(wù)操作節(jié)點；二是當業(yè)務(wù)故障出現(xiàn)時，銀行內(nèi)部的故障溯源分析能力偏弱，需要大量時間才能解決；三是當前銀行部門的監(jiān)控、運維系統(tǒng)仍然各自為政，往往只關(guān)注到某個層面的業(yè)務(wù)故障，缺乏前瞻性的業(yè)務(wù)規(guī)劃以降低新場景金融業(yè)務(wù)的故障發(fā)生率。

    他透露，去年底以來他們也邀請第三方智能運維技術(shù)提供商搭建智能運維系統(tǒng)以解決上述痛點。

    盡管這些智能運維技術(shù)提供商爭相介紹全新的AI智能技術(shù)將如何提升銀行業(yè)務(wù)故障提前洞察、歸因分析、迅速解決的效率，最大限度確保銀行運維的可靠性與業(yè)務(wù)故障極低發(fā)生率，但銀行方面更不愿意為了適配新智能運維系統(tǒng)開展大量的業(yè)務(wù)遷移。對銀行而言，運維的穩(wěn)定性與安全性相比新智能技術(shù)應(yīng)用更重要。

    一位股份制銀行IT部門人士則向記者透露，目前銀行要引入大量新智能運維系統(tǒng)以降低業(yè)務(wù)故障發(fā)生率與提升業(yè)務(wù)故障分析解決能力，還需解決這些新技術(shù)的水土不服問題。這些水土不服問題主要包括數(shù)據(jù)采集管理難、數(shù)據(jù)庫建設(shè)難、數(shù)據(jù)處理能力弱、無持續(xù)開發(fā)性等問題。

    “對銀行而言，智能運維系統(tǒng)的建設(shè)，不在于引入多少新智能技術(shù)，而是能否最大限度提升異常狀況檢測、異常狀況歸類、智能根因分析、落實解決方案、防止異常狀況再度發(fā)生的效率。”他強調(diào)說。

    引入智能運維技術(shù)面臨諸多挑戰(zhàn)

    在業(yè)內(nèi)人士看來，隨著金融服務(wù)融入越來越多場景，銀行內(nèi)部對各類場景化金融服務(wù)的可靠性與反應(yīng)速度考核要求日益提升，包括要求業(yè)務(wù)響應(yīng)率、響應(yīng)時間、成功率、耗時必須都在分鐘級完成，在線個人消費信貸審批等新型業(yè)務(wù)甚至要在秒級快速完成。

    “事實上，要完成這些考核要求，難度不小。”上述城商行IT部門負責人告訴記者。以在線個人消費信貸審批業(yè)務(wù)為例，整個業(yè)務(wù)流程涉及網(wǎng)銀交易系統(tǒng)、網(wǎng)貸鏈接平臺、信貸交易系統(tǒng)、“公檢法”交易查詢審查系統(tǒng)、身份核查系統(tǒng)、征信統(tǒng)一前置等多個系統(tǒng)，在實際操作環(huán)節(jié)，由于不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)存在IT割裂，且銀行無法做到全流程監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集管理分析，任何一個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)出現(xiàn)數(shù)據(jù)交互差錯，就可能導致整個業(yè)務(wù)流程效率低下甚至出錯，但銀行內(nèi)部若要對業(yè)務(wù)故障進行歸因調(diào)查分析，又要梳理追溯不同業(yè)務(wù)部門的原始數(shù)據(jù)，整個操作流程異常繁瑣且效率低下，甚至有時IT部門人員不知道業(yè)務(wù)障礙到底發(fā)生在哪個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。

    他透露，此前他們內(nèi)部也在嘗試打造全新的智能運維系統(tǒng)，進而梳理整合各部門IT系統(tǒng)與數(shù)據(jù)報送分享體系，最大限度實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標準化，但在實際操作環(huán)節(jié)，多個業(yè)務(wù)部門認為大規(guī)模數(shù)據(jù)遷移相當繁瑣且容易出錯，對引入智能運維系統(tǒng)的積極性并不高。

    “目前，我們也在嘗試引入第三方智能運維技術(shù)提供商，幫助我們搭建智能運維系統(tǒng)。”他指出。引入外部機構(gòu)的一大好處，是有更高幾率說服各個業(yè)務(wù)部門同意引入新的智能運維系統(tǒng)，此外第三方智能運維技術(shù)提供商可以通過AI智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)，解決數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)大規(guī)模遷移過程的差錯問題。更重要的是，部分第三方智能運維技術(shù)提供商的AI能力，有助于解決傳統(tǒng)監(jiān)控運維系統(tǒng)生態(tài)割裂、視角單一、被動查找等痛點同時，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析、機器學習、AI可解釋性和知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù)有效提升業(yè)務(wù)故障、歸因分析、解決方案快速落地、防止異常狀況復發(fā)等效率。

    “目前，不同銀行對引入智能運維技術(shù)的訴求截然不同。”上述股份制銀行IT部門人士向記者透露。目前大型銀行比較看重智能運維系統(tǒng)的開放性與可迭代性，即智能運維系統(tǒng)的底層數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)共享、知識匯聚等領(lǐng)域可以彼此打通與重復使用，進而有效支撐銀行快速開發(fā)全新的業(yè)務(wù)場景智能運維能力，促進銀行內(nèi)部的業(yè)務(wù)迭代升級與新場景拓展。相比而言，中小銀行主要側(cè)重使用智能運維技術(shù)，完成場景化金融服務(wù)的數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)增長預測，以及快速解決各類業(yè)務(wù)故障等。

    這背后，與中小銀行運維部門的技術(shù)水準與IT資源投入有著密切關(guān)系。記者多方了解到，中小銀行因IT投入有限，往往會將數(shù)據(jù)輸出放在小型機器設(shè)備，導致他們對智能運維技術(shù)引入與部署數(shù)據(jù)采集節(jié)點有更高的要求，以解決相對復雜的數(shù)據(jù)串聯(lián)打通等問題，但這導致第三方智能運維技術(shù)提供商更難實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集鏈條的穩(wěn)定性與安全性。

    數(shù)據(jù)報送還需落實“標準化”與“規(guī)范化”

    值得注意的是，如何借助智能運維技術(shù)向監(jiān)管部門精準全面地報送經(jīng)營數(shù)據(jù)，儼然成為銀行面臨的新挑戰(zhàn)。

    一位銀行合規(guī)部人士向記者透露，目前金融監(jiān)管部門希望借助大數(shù)據(jù)監(jiān)控與分析技術(shù)，將監(jiān)管要求報送的銀行運營數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成數(shù)字化、標準化的“機器可讀”程序語言，對銀行等金融機構(gòu)也有明確的技術(shù)規(guī)格設(shè)定要求。但對銀行而言，信息科技風險監(jiān)測需應(yīng)對的是海量抽象的機器數(shù)據(jù)，它不像隱私信息、用戶信息、交易數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)那般容易理解。所以銀行等金融機構(gòu)采集這些機器數(shù)據(jù)后，還需經(jīng)過專業(yè)化分析，不僅將機器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可視化的業(yè)務(wù)指標與符合監(jiān)管部門的監(jiān)管指標，報送給金融監(jiān)管部門。

    “以往，我們遇到的最大挑戰(zhàn)，是通過一個腳本語言或重語言撰寫的查詢語言，很難令監(jiān)管部門相對容易快速地了解到各類經(jīng)營數(shù)據(jù)背后的底層數(shù)據(jù)指標是否存在異常，反而造成監(jiān)管部門與銀行之間圍繞某些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需要反復溝通確認，才能掌握銀行的業(yè)務(wù)狀況。”他告訴記者。因此他們正嘗試構(gòu)建全新的智能運維系統(tǒng)，能讓金融監(jiān)管部門無需花費太多溝通成本，就能快速了解銀行各類交易數(shù)據(jù)與風險狀況。但這需要銀行內(nèi)部先實現(xiàn)報送數(shù)據(jù)的標準化與規(guī)范化操作，并通過數(shù)據(jù)降維等技術(shù)確保監(jiān)管部門能快速了解到底層原始數(shù)據(jù)，從而更全面精準地了解銀行實際運營狀況。

    “我們正與一些第三方智能運維技術(shù)提供商合作，借助后者提供的動態(tài)數(shù)據(jù)采集+數(shù)據(jù)分析模塊實現(xiàn)各項業(yè)務(wù)全鏈路監(jiān)測分析、異常行為分析、異常交易歸因分析，再實現(xiàn)指標變量數(shù)據(jù)匯聚與匯總計算，以可視化方式向金融監(jiān)管部門提供報表展示同時，便于后者更精準地開展指標分析。”他指出。目前通過初步測試，這套智能運維技術(shù)已初步解決各項業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)范化與標準化問題，但在以可視化方式向金融監(jiān)管部門報送經(jīng)營數(shù)據(jù)方面，還需開展大量可操作性探索。

    記者多方了解到，不少第三方智能運維技術(shù)提供商正積極探索通過“區(qū)塊鏈+”融合技術(shù)，提升金融機構(gòu)報送經(jīng)營數(shù)據(jù)的操作效率與精準度。

    在一位第三方智能運維技術(shù)提供商看來，區(qū)塊鏈正從單一技術(shù)走向融合技術(shù)——可以與AIoT（人工智能+物聯(lián)網(wǎng)）、隱私計算等技術(shù)不斷融合，一面提升金融機構(gòu)報送經(jīng)營數(shù)據(jù)的可視化程度，一面憑借區(qū)塊鏈的不可篡改性，令監(jiān)管部門可以精準了解底層原始數(shù)據(jù)，杜絕銀行在數(shù)據(jù)報送過程的弄虛作假行為。