哈嘍，大家好，今天小墨這篇評論，主要來分析區(qū)域銀行沒錢沒人怎么追上大行，華為找到了什么破局辦法。

翻開上市銀行的年報，能看到一個很明顯的趨勢，大行在金融科技上的投入一年比一年多。從智能風(fēng)控到精準營銷，從客戶服務(wù)到交易系統(tǒng)，都在用AI升級。但問題是，這些動輒百億的投入，對區(qū)域銀行來說根本玩不起。

人才也是個大問題。大行可以高薪挖算法科學(xué)家，可以組建幾百人的AI團隊。區(qū)域銀行呢，別說頂尖人才了，就連有經(jīng)驗的技術(shù)骨干都很難留住。錢不夠，人不夠，技術(shù)積累也不夠，這個仗怎么打？

12月初在貴陽開了個會，華為數(shù)字金融軍團給出了個思路。他們說區(qū)域銀行不用跟大行硬碰硬，應(yīng)該通過架構(gòu)升級和模式創(chuàng)新，找到適合自己的路子。這個思路聽起來挺務(wù)實，具體怎么做的，咱們往下看。

銀行的核心系統(tǒng)就像人的心臟，這個東西要是不穩(wěn)，其他什么智能化都是空談。貴州農(nóng)信就干了件挺有魄力的事。

他們從2021年開始跟華為合作，先是把網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)升級了。當時建的是SRv6智簡廣域網(wǎng)絡(luò)，說白了就是讓網(wǎng)絡(luò)更快更穩(wěn)，業(yè)務(wù)上線周期也縮短了不少。這次合作建立了信任，為后面的大動作做了鋪墊。

到了今年10月19日，貴州農(nóng)信新一代核心系統(tǒng)正式上線。這個項目從啟動到投產(chǎn)用了520天，涉及64套關(guān)聯(lián)系統(tǒng)，切換過程只用了22小時。這個速度在省級農(nóng)信系統(tǒng)里是頭一回。

具體改了什么呢？首先是把原來的集中式架構(gòu)換成了分布式微服務(wù)架構(gòu)，還搭建了"同城雙活+異地容災(zāi)"的三中心格局。這樣一來，就算某個中心出問題，其他中心也能立刻接管，不會影響業(yè)務(wù)。

其次是底層全換成了國產(chǎn)的。華為云、鯤鵬服務(wù)器、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫、中間件這些全套上了。系統(tǒng)處理能力從原來的2000TPS提升到12000TPS，整整提升了6倍。日常批處理時間從70分鐘壓縮到25分鐘。

經(jīng)濟日報12月初報道過一個細節(jié)，說的是貴州農(nóng)信在系統(tǒng)切換當天，技術(shù)團隊從早上8點開始，一直工作到第二天凌晨6點。22小時里完成了所有系統(tǒng)的切換和驗證，第二天早上正常營業(yè)，客戶辦業(yè)務(wù)完全感覺不到變化。這種無縫切換在銀行業(yè)里難度相當大。

上線之后的效果也很明顯。系統(tǒng)交易處理成功率達到100%，支撐著貴州農(nóng)信萬億級的資產(chǎn)規(guī)模穩(wěn)定運行。更重要的是，原來散落在各個系統(tǒng)里的數(shù)據(jù)現(xiàn)在都打通了，這為后面上AI應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。

系統(tǒng)升級完了，接下來怎么用AI？華為副總裁曹沖說得很明白，區(qū)域銀行不要盲目學(xué)大行那一套。

大行有錢有人，可以搞大而全的AI平臺。區(qū)域銀行的優(yōu)勢在于對本地產(chǎn)業(yè)和客群的理解，應(yīng)該把AI用在這些地方。說白了就是用AI放大自己的長板，而不是補短板。

貴州農(nóng)信就是這么干的。他們在新系統(tǒng)里專門優(yōu)化了兩個業(yè)務(wù)，一個是手機銀行，把非金融核心業(yè)務(wù)剝離出去，信貸業(yè)務(wù)下沉到大零售信貸系統(tǒng)，客戶體驗提升了不少。另一個是把線上線下的授信統(tǒng)一了，管理更規(guī)范。

這兩個改動看起來不大，但很實用。因為貴州農(nóng)信的客戶主要是本地農(nóng)戶和小微企業(yè)，他們對手機銀行的要求就是簡單好用，對貸款的需求就是快速審批。系統(tǒng)改造就圍繞著這些具體需求來做，不搞花里胡哨的功能。

華為的首席專家柳元鑫還給出了個三階段的路線圖。短期內(nèi)先做特色場景，比如小微信貸審批、財富管理助手這些跟業(yè)務(wù)直接相關(guān)的。中期把多年積累的業(yè)務(wù)經(jīng)驗輸入到大模型里訓(xùn)練，讓AI逐步接手標準化的工作。長期目標是打造AI原生銀行，整個業(yè)務(wù)流程都圍繞人機協(xié)作來設(shè)計。

人民網(wǎng)11月底報道過一個案例。江西某農(nóng)商行用AI做小微企業(yè)貸款審批，把企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)、經(jīng)營流水、上下游關(guān)系這些信息輸入模型，幾分鐘就能給出授信建議。

以前人工審批要兩三天，現(xiàn)在當天就能放款。這家農(nóng)商行的客戶經(jīng)理說，AI不是替代他們，而是把重復(fù)性的工作接過去，讓他們有更多時間去拜訪客戶，了解企業(yè)真實經(jīng)營情況。

這就是差異化的打法。大行用AI做全國性的風(fēng)控模型，區(qū)域銀行用AI服務(wù)本地企業(yè)，各有各的活法。

說到這兒可能有人要問了，貴州農(nóng)信有華為幫忙，其他區(qū)域銀行怎么辦？這就是華為"模板化"思路的價值所在。

區(qū)域銀行之間基本不存在競爭關(guān)系，因為都是在自己的地盤上做生意。這就為技術(shù)經(jīng)驗共享創(chuàng)造了條件。而且從業(yè)務(wù)構(gòu)成看，區(qū)域銀行的客戶都是中小企業(yè)和城鎮(zhèn)居民，金融需求高度相似，信貸審批和風(fēng)控的底層邏輯都差不多。

曹沖說得很直接，區(qū)域銀行應(yīng)該在業(yè)務(wù)上走特色化路線，在科技建設(shè)上走模板化路線。貴州農(nóng)信520天的實施經(jīng)驗，華為已經(jīng)轉(zhuǎn)化成了一套標準化流程。其他銀行不用從零開始摸索，直接用這套模板，根據(jù)自己的情況調(diào)整就行。

貴州農(nóng)信這個項目創(chuàng)造了好幾個"首家"紀錄。省級農(nóng)信領(lǐng)域首家實現(xiàn)全棧國產(chǎn)化替代，首家全量數(shù)據(jù)一次性切換成功。這些經(jīng)驗對全國農(nóng)信系統(tǒng)都有參考價值。

新華社12月中旬報道過，目前全國有3000多家中小銀行，其中不少還在用十幾年前的老系統(tǒng)。這些系統(tǒng)不僅處理能力跟不上，安全風(fēng)險也越來越大。

如果每家銀行都自己摸索升級方案，時間成本和試錯成本都太高。華為的做法是把大行和先進機構(gòu)的經(jīng)驗提煉成模板，讓中小銀行可以快速復(fù)制。

財新網(wǎng)12月報道了一個數(shù)據(jù)，說全球跨境支付市場規(guī)模超過150萬億美元，但數(shù)字化程度還很低。這個數(shù)據(jù)放到銀行核心系統(tǒng)上也適用，國內(nèi)銀行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型還有很大空間。