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      破解區域銀行的“轉型焦慮”:業務特色化,科技模板化

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      金融行業的數智化轉型,早已過了“要不要做”的觀望期,進入了“怎么跑得快、跑得穩”的競速階段。

      翻開各大上市銀行的財報,可以看到一個鮮明的信號:金融科技的投入占比連年攀升,從精準營銷、智能風控到交易集約化的流程重構,試圖用AI筑起一道更寬、更深的護城河。

      聚光燈外的壓力,留給了分布在全國各地的區域銀行。

      當經濟進入到新周期,區域銀行正從過去的“強資本”模式,向“強負債、輕資本”轉型。擺在面前的問題卻是:論科技投入,掏不出大行動輒百億的預算;論人才密度,難以吸引海量的頂尖算法科學家。

      在智能化浪潮中,區域銀行的出路在哪?

      12月初在貴陽舉辦的“云上貴州 智繪黔行”中小銀行核心系統升級轉型主題交流活動上,華為數字金融軍團給出了一個新的解法:區域銀行應通過架構迭代與模式創新,找到適合自己的生存之道。

      01 520天“急行軍”,貴州農信夯實智能化底座

      在智能化時代,沒有一個穩固、敏捷的底座,就像是在沙灘上建高樓。

      特別是銀行代表金融機構,核心系統和底層架構的升級,絕不是數智化的配套工程,而是智能化的起點:智能化“地基”不穩,所有的創新只能停留在試點;架構不敏捷,就無法走向規模化、常態化運行。

      “深耕本土,支農支小”的貴州農信,就是在深水中摸到石頭的“探路者”。

      2021年,貴州農信和華為開始在承載網領域合作。根據貴州農信的網絡現狀和業務發展需求,基于高可靠、易擴展、前瞻性的原則,設計并建設了貴州農信SRv6智簡廣域網絡,極大地縮短了業務上線周期、提高了資源利用率和整網運維效率,為金融行業的“IPv6+”實踐樹立了典范。

      前期合作沉淀的信任,為接下來的一場“硬仗”埋下了伏筆。

      時間來到2025年10月19日,華為助力貴州農信新一代核心系統正式投產上線。項目歷時520天集中攻堅,實現64套關聯系統整體投產,22小時高效實施完成系統切換,創下了省級農信系統升級的新紀錄。

      首先是技術架構的躍遷,摒棄傳統的“IOE”架構,采用了分布式微服務架構,構建了“同城雙活+異地容災”的三中心運行格局。

      其次是底座的全棧自主,基于華為云、高性能鯤鵬、NoF存儲和網絡在內的全棧國產SDN網絡、負載均衡、服務器、云平臺、操作系統、虛擬化平臺、數據庫、中間件等基礎軟硬件,穩定性進一步增強。

      最后交出了一組組被驗證的“實戰數據”。

      新一代核心系統的處理能力由2000TPS提升至12000TPS,處理能力提升至原系統6倍,日常批處理時間由70分鐘縮短至25分鐘;

      相較于集中式架構50:50的流量分配,新一代核心系統的應用智能流量調度實現了9:1的精準流量分配,大幅降低了系統性風險;

      自10月19日正式對外營業后,各類業務處理正常,系統交易處理成功率達到100%,支撐了貴州農信萬億級資產規模的平穩運行。

      如果說核心系統是銀行的心臟,貴州農信的“改造”就像是將老舊的動力系統換成了“航空發動機”,不僅消除了交易范圍越來越多、系統規模越發龐大帶來的處理壓力,還進一步打破了“數據孤島”,讓海量散落在各處的數據變成了實時可調用的資產,為AI落地提供了肥沃土壤。

      02 不要“盲追大行”,用AI放大自身的差異化優勢

      解決了智能化轉型的“糧草先行”,區域銀行該怎么排兵布陣呢?

      華為副總裁、數字金融軍團CEO曹沖在演講中給出了一個清晰而克制的判斷:區域銀行應結合自身差異化定位,走出一條適合自己的特色化路徑。

      AI可以看做是區域銀行的“戰略杠桿”,核心系統是杠桿“支點”,怎么撬動更大的勢能,區域銀行的著力點應該是對本地產業與客群的理解、靈活的機制和細分場景的實踐經驗,讓AI不只是通用能力的疊加,進一步放大差異化優勢,轉化為區域銀行的可持續競爭力。

      直接的例子就是貴州農信。

      在新一代核心系統的“改造”中,除了架構升級和自主創新,貴州農信還特別提升了兩個方面的能力。

      一個是黔農云手機銀行功能的架構優化,剝離了非金融核心業務,將信貸業務下沉至大零售信貸系統,有效提升了客戶體驗。

      另一個是大零售信貸系統抽取公共能力中心,實現了線上線下業務的統一授信,進一步規范了信貸業務管理。

      業務選擇上的聚焦+系統能力上的重構,讓貴州農信和大行形成了錯位競爭的態勢,并通過核心系統的“因地制宜”,為AI落地、構建智能化體系,提供了穩固的落腳點。

      至于區域銀行的智能化進程,華為數字金融軍團首席專家柳元鑫提出了循序推進的三階段路線圖:

      短期定義特色場景,不搞“大而全”的AI落地,應從與自身業務關聯度最高、價值最直接的場景切入,例如財富助手、小微信貸 Agent、對公 KYC 智能體等,避免讓智能化淪為展示工程。

      中期構建人機協作體系,將多年積累的服務經驗、業務規則和優秀實踐,系統性地輸入到大模型中進行訓練,讓模型逐步承擔標準化、重復性的基礎工作,形成效率提升的正向飛輪。

      長期打造AI原生銀行,知識體系、業務流程和組織結構都將圍繞人機協作進行重構,AI不再是外掛工具,從經驗驅動向智能驅動的躍遷,形成更加敏捷、高效、可持續的運營模式。

      03 避免重復造輪子,華為給出了“模板化”的最優解

      厘清了區域銀行的智能化路線,“缺人、缺錢、缺技術”的痛點怎么解?

      問題并不難回答。

      區域銀行的特殊性在于,不同銀行間幾乎沒有業務競爭,“劃地而治”的格局為技術經驗的共享創造了先天條件:不需要重復造輪子,可以借鑒同行的經驗,降低數智化轉型的試錯成本。

      而且從業務構成上看,區域銀行的客群主要集中在中小企業和城鎮居民,對金融的需求有著極高的相似度,無論是信貸審批還是風控模型,在底層邏輯上是同構的。

      按照華為副總裁、數字金融軍團CEO曹沖的說法:區域銀行應該在業務上走特色化之路,在科技建設上走模板化之路。

      以貴州農信新一代核心系統為例,不單單創造了省級農信領域首家實現全棧核心信創替代、全量數據一次性切換的里程碑紀錄,推進“自主創新”核心系統建設過程中的經驗和能力,為全國農信系統深化金融信創,提供了可復制、可驗證、可推廣的行業樣板。

      華為的使命正是把大行、領先機構的經驗沉淀為“模板”,形成可復用、可復制的工程能力。

      同樣是核心系統的“改造”,貴州農信520天的“急行軍”經驗被轉化為一套標準化的實施流程,其他銀行不需要從零開始,可基于標準化的接口和組件搭配,縮短項目建設周期、提供落地效率。

      不只是“核心系統”的實踐模板,早在2021年的時候,華為就針對金融行業的典型場景,加大技術研發和創新投入,并通過與大行、股份制、區域銀行的廣泛合作,沉淀了很多工程能力和模板。

      “模板化”的意義在于,在大行進入AI強投入期的時候,為中小銀行提供了通往數智化的捷徑:即使是一家偏遠地區的農商行,也可以復制“模板”,快速對標行業的最佳實踐。

      把視角再放大一些的話:銀行的數智化轉型,本就是一場“道”與“術”的結合。

      “道”是戰略選擇。智能化轉型不是選擇題,而是必選題。能否立足自身稟賦、放大差異化優勢,決定了走向長期競爭力,還是陷入同質化內卷。

      “術”是落地方法。不在于技術堆疊和概念追逐,而是以清晰的架構、可復制的模板和循序推進的路徑,把智能化真正嵌入業務流程與組織能力。

      區域銀行的智能化轉型,不是一場拼資源、拼投入的“競賽”,而是一場拼認知、拼路徑、拼執行力的系統工程。當戰略方向清晰、落地方法可復制,“缺人、缺錢、缺技術”就不再是無法逾越的天花板。

      04 寫在最后

      AI時代的競爭,本質上是進化速度的競爭。

      對于區域銀行而言,過去的束縛是技術和人才短板;華為的“模板化”解法,為區域銀行按下了行業演進的“加速鍵”。

      智能化不只是技術的升級,更是對“本地化優勢”的一次重組。當區域銀行把對產業、客群、區域經濟的深度理解,通過新一代核心系統、數據體系和AI能力進行重構,所構建的護城河,將是難以撼動的壁壘。

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