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——本文作者：科技商業 於洪濤
已經想不起上一次去銀行櫃台是什麼時候了。
曾經，我們辦業務都離不開櫃台，如今卻都是在通過手機里的銀行APP辦業務。
企業也是如此，越來越多的金融業務，是通過網路和移動端完成的。
IT系統原本就是金融行業的核心要素，業務模式的改變對金融企業的IT系統提出了更高、更新的挑戰，需要為客戶提供永不掉線的持續服務。
好消息是，以人工智能、大數據、區塊鏈等為代表的新技術，正在深度影響著全球金融行業的變革，推動其邁向智能科技時代。
AI不只是應用，更是一種能力 某城商行成立時間只有十多年，IT系統已經歷了從封閉到開放、從小機到x86、從傳統架構到雲架構的演變。在靈活性和性價比提升的同時，該城商行的IT系統更加複雜了，多種架構共存使得運維服務面臨著更大的挑戰。傳統以人工為主的運維模式，難以適應新時代的需要，自動化的智能運維成為大勢所趨。 一提到AI，很多人想到的是智能客服、客戶畫像、風險預判，這些是金融行業典型的AI應用場景。 然而，對於金融行業來說，AI不僅僅是各種新的應用，更是滲透到各項業務中的一種能力。在金融行業的IT運維中，AI已經成為不可或缺的能力，通過機器學習來預測和識別故障，為企業提供智能化運維。 智能運維的提法由來已久，並且在發展演進過程中不斷被注入新的內涵，目前已經進入智能運維3.0時代。 智能運維1.0的特徵是：工具輔助、多人協同。到了智能運維2.0時代，自動定位和輔助決策成為主要特徵，比如主動感知系統故障，自動定位到根因，然後輔助決策，快速恢復。 在智能運維3.0時代，主要特性則是自動評估、自主決策，比如主動評估網路容量、主動感知應用質量、主動優化網路性能等。
以AI為核心的智能化運維 金融行業一直對IT有很強的依賴性，需要高質量的運維服務作為保障。近年來，金融企業的服務器規模、虛擬化節點、計算存儲性能都在成百倍的增長。在這種情況下，但靠傳統的人工運維，根本無法滿足需求。 與此同時，金融企業已經不滿足於提供金融服務本身，而越來越多地進入到金融科技領域。這些銀行和保險公司將其金融資源與IT技術相結合，形成一種新的能力，開放給其他領域的企業。平安科技、招商雲創、民生科技等應運而生，這進一步提升了金融企業對運維服務的要求。 針對金融行業日益增長的需求，華為企業服務重新定義金融「品質服務」——「卓悅服務」，致力於打造智慧、可靠、安全的金融網路，幫助金融企業提升運維效率和網路安全，做到業務「永不掉線」。 華為認為，目前的金融運維系統需要重構，在從穩態運維轉變為敏態運維，進一步提升到智態運維。 在9月的華為全聯接大會上，華為分享神農統一運維平台（I·MOC）的最新實踐。華為神農統一運維平台（I·MOC），匯聚了華為三十年來在大規模多雲、多數據中心運維下的經驗積累，依托監、管、控、營、服的核心能力，幫助客戶更快的完成數字化、自動化、智能化的轉型過程。
「運維+AI」，使能網路自動駕駛 某國有銀行確定了「全面推進數字化轉型，打造數字化競爭新優勢」的發展戰略。為了落實這一戰略，建設「架構領先、管理便捷、智能高效」的骨幹網路就成為必然要求。 伴隨著金融行業網路規模的越來越大，其管理複雜度也在不斷加大，讓網路更智能，管理更有序，一直是金融企業網路運維團隊追求的目標。 在9月的華為全聯接大會上，華為面向企業市場發布了業界首款「管理-控制-分析」融合的iMaster NCE自動駕駛網路管理與控制系統，幫助金融企業的數據中心網路做到L3自動駕駛。 通過為網路「注入智能」，未來的企業網路不僅將具備高度的自動化能力，還可以具備業務意圖自理解、最佳網路自推薦、變更風險自評估和故障處理自閉環的智能化能力，從而邁向網路的自動駕駛時代，為金融企業的數字化轉型和高效經營奠定基礎。 業務意圖自理解：基於華為800+客戶積累的經驗庫，來抽象意圖模型，提煉極簡要素識別意圖。 最佳網路自推薦：基於AI平台的智能決策，針對不同業務意圖推薦優選網路。 變更風險自評估：基於Formal Verification方法的配置面仿真校驗，以現網數據建模仿真，事前評估網路風險和影響。 故障處理自閉環：基於AI平台的智能決策，做到智能化推薦網路故障處理方案，支撐故障感知、定位到處理的E2E閉環。
通過在全棧全場景AI、智能數據湖、無縫混合雲、全生命周期服務能力和安全可信等領域進行持續創新，華為正聚焦打造數字中國的底座，服務於金融企業的數字化戰略，迎接智慧金融時代的到來。