对话腾讯云副总裁胡利明:银行核心系统的改造就像为行驶中的汽车更换轮胎

2024-09-08 本站作者 【 字体:

  金融行业的数字化改造持续加速,近年来逐步从外围系统深入到核心业务系统的升级替换,产业侧也在持续加大技术和产品的供给力度。

  “银行的分布式系统升级在各类金融机构中走得最快。目前多家大型的升级改造已经基本完成。”在日前举办的腾讯全球数字生态大会期间,腾讯云副总裁胡利明在接受21世纪经济报道等媒体的采访时表示。

  然而,核心系统替换过程中也面临着诸多难题。 例如,由于系统服务无法中断,数据库的替换升级工作需要与日常业务服务同步进行,胡利明形象地将其称为“为行驶中的汽车更换轮胎”。

  据悉,智能化、国际化、融合创新是腾讯云的三大业务板块。在业务比重方面,胡利明表示,融合创新是腾讯云最主要的业务,约占80%,而智能化和国际化板块各占10%左右。

  他表示,今年金融机构的预算有所下滑,上半年新招标项目与预期有一些差距,不过客户对于此前已采购的自主技术架构平台、数据库来说,增购扩容的量较预期更多,因为一期采购了技术架构平台后,其扩容和上线速度会加快。整体来看,腾讯金融云的业务增速和预期基本一致。

  “目前核心系统的攻坚期已经基本结束,大部分技术卡点已经得到了突破和磨合,接下来主要是工程性的投入。”胡利明表示。

  胡利明:银行的分布式系统升级在各类金融机构是最快的。大型银行方面,自2019年起就已进行大规模投入,目前建行、农行、工行的升级改造已经基本完成,核心系统上云也已基本完成,整体完成度达到70%~75%。

  工作量方面,主要集中于业务系统的改造。当原来的核心系统,信用卡、零售、总账、对公等各类系统全部转向分布式时,意味着新的规范,芯片、软件、架构的重新设计,然后是微服务和分布式的切分和实施的工艺,这是一个庞大的工程。

  由于数据库需要持续提供服务,替换升级工作需要与日常业务同步进行,这无异于为行驶中的汽车更换轮胎,其难度可想而知。

  对于国内的银行业,大规模的标杆项目建设已经完成,技术卡点已经得到了突破和磨合,我们认为攻坚期已经结束,接下来主要是稳扎稳打的工程性投入。

  21世纪经济报道:核心系统的自主可控有何评价标准,自研和采购哪一种为业内主流方式?

  胡利明:核心系统的组成部分比较多,有底层的硬件、网络、存储,再到操作系统和技术平台,比如云平台、中间件、数据库,再到应用系统本身,是一整个链条,每一层都需要做国产自主创新。

  对于信创认定,如金融行业的基础软件,工信部有相关的金融产品名录,金融有一些政策的要求,通过下发认证,才能认定属于。而在应用软件层面的定制化比较多,认定的难度大一些,目前尚缺少明确的标准。

  不过,无论是银行自研,或是在国内的系统软件开发上自研,都是国内积累多年下来的代码,本质上都是中国人开发的。

  21世纪经济报道:腾讯云与银行、证券、保险、公募基金均有合作,各类机构对于分布式数据库的需求有哪些侧重点?

  胡利明:需求确有不同。例如,银行账户交易对实时性的要求比较高,而交易逻辑比较复杂,对账户存储的可靠性、交易实时性、交易事务的控制、原子化的要求是极致的。因此在这个领域,MySQL的技术路径更为适宜。TDSQL在基于MySQL进行开发优化,成为银行核心系统的首选。

  合约的逻辑也较复杂,涉及十年期等长期合同和复杂的规则叠加,以及变更等交易的落地,需要进行更长的逻辑判断,分析工作量较大,因此更倾向于使用PostgreSQL数据库。

  至于行业则是两类都有。一类受限于供应商数据选型使用Oracle,对Oralce语法、存储过程等兼容性要求比较高,当前趋向使用PostgreSOL数据解决兼容性。另一类券商倾向于使用内存数据库去做最终交易撮合,用基于硬盘的第三方数据库做最终撮合之后的落盘。

  21世纪经济报道:银行的“去IOE”已经提了许多年,目前TDSQL对Oracle兼容性如何?如果数据库出现问题能否快速切换回Oracle?

  胡利明:核心系统非常关键。在推进升级改造的过程中,许多银行会采取保底措施,即在替换数据库的同时,先将原有Oracle数据库退下来作为备份通道。

  我们是国内首家从Oracle切换到国产数据库的公司,当时也做了Oracle的备份,从稳妥的角度来看,我们非常能理解金融机构的这个选择。

  然而,如果要实现真正的自主化,最终仍要逐步淘汰这些备份通道,目前已有机构迈出了这一步。在本月,有一家国有大行成功将原有核心系统的Oracle备份通道去掉,使用TDSQL作为核心数据库,全面实现了自主创新替换,相信未来会有更多客户跟上。

  在Oracle兼容性的迁移和替换方面,我们做了很多提升。过去两年,有专门团队从工具和内核的层面对Oracle的兼容性进行优化,在保险场景、券商场景都有案例落地。

  胡利明:混元大模型使用从市面上采购的公开数据,包括财经资讯、经济数据以及金融领域的专业知识库。当涉及保险、券商、银行等金融机构的客户服务数据时,通常会在客户的本地环境进行部署,这些数据不会离开客户的机房服务器,在此情况下可以利用这些数据对模型进行精调。

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