對話騰訊雲副總裁胡利明：銀行核心系統的改造就像爲行駛中的汽車更換輪胎

21世紀經濟報道記者 黃子瀟 深圳報道

金融行業的數字化改造持續加速，近年來逐步從外圍系統深入到核心業務系統的升級替換，產業側也在持續加大技術和產品的供給力度。

“銀行的分佈式系統升級在各類金融機構中走得最快。目前多家大型銀行的升級改造已經基本完成。”在日前舉辦的騰訊全球數字生態大會期間，騰訊雲副總裁、金融業務線負責人胡利明在接受21世紀經濟報道等媒體的採訪時表示。

然而，核心系統替換過程中也面臨着諸多難題。 例如，由於系統服務無法中斷，數據庫的替換升級工作需要與日常業務服務同步進行，胡利明形象地將其稱爲“爲行駛中的汽車更換輪胎”。

據悉，智能化、國際化、融合創新是騰訊雲的三大業務板塊。在業務比重方面，胡利明表示，融合創新是騰訊雲最主要的業務，約佔80%，而智能化和國際化板塊各佔10%左右。

他表示，今年金融機構的預算有所下滑，上半年新招標項目與預期有一些差距，不過客戶對於此前已採購的自主技術架構平臺、數據庫來說，增購擴容的量較預期更多，因爲一期採購了技術架構平臺後，其擴容和上線速度會加快。整體來看，騰訊金融雲的業務增速和預期基本一致。

“目前銀行核心系統的攻堅期已經基本結束，大部分技術卡點已經得到了突破和磨合，接下來主要是工程性的投入。”胡利明表示。

多家大型銀行完成核心繫統升級改造

21世紀經濟報道：銀行業的核心繫統替換整體進度如何，有哪些顧慮點？

胡利明：銀行的分佈式系統升級在各類金融機構是最快的。大型銀行方面，自2019年起就已進行大規模投入，目前建行、農行、工行的升級改造已經基本完成，核心系統上雲也已基本完成，整體完成度達到70%～75%。

工作量方面，主要集中於業務系統的改造。當原來的核心繫統，信用卡、零售、總賬、對公等各類系統全部轉向分佈式時，意味着新的規範，芯片、軟件、架構的重新設計，然後是微服務和分佈式的切分和實施的工藝，這是一個龐大的工程。

由於數據庫需要持續提供服務，替換升級工作需要與日常業務同步進行，這無異於爲行駛中的汽車更換輪胎，其難度可想而知。

對於國內的銀行業，大規模的標杆項目建設已經完成，技術卡點已經得到了突破和磨合，我們認爲攻堅期已經結束，接下來主要是穩紮穩打的工程性投入。

21世紀經濟報道：核心系統的自主可控有何評價標準，自研和採購哪一種爲業內主流方式？

胡利明：核心系統的組成部分比較多，有底層的硬件、網絡、存儲，再到操作系統和技術平臺，比如雲平臺、中間件、數據庫，再到應用系統本身，是一整個鏈條，每一層都需要做國產自主創新。

對於信創認定，如金融行業的基礎軟件，工信部有相關的金融產品名錄，金融有一些政策的要求，通過下發認證，才能認定屬於信創。而在應用軟件層面的定製化比較多，認定的難度大一些，目前尚缺少明確的標準。

不過，無論是銀行自研，或是在國內的系統軟件開發上自研，都是國內積累多年下來的代碼，本質上都是中國人開發的。

“去IOE”階段需關注數據庫兼容性

21世紀經濟報道：騰訊雲與銀行、證券、保險、公募基金均有合作，各類機構對於分佈式數據庫的需求有哪些側重點？

胡利明：需求確有不同。例如，銀行賬戶交易對實時性的要求比較高，而交易邏輯比較複雜，對賬戶存儲的可靠性、交易實時性、交易事務的控制、原子化的要求是極致的。因此在這個領域，MySQL的技術路徑更爲適宜。TDSQL在基於MySQL進行開發優化，成爲銀行核心系統的首選。

保險合約的邏輯也較複雜，涉及十年期等長期合同和複雜的規則疊加，以及保險變更等交易的落地，需要進行更長的邏輯判斷，分析工作量較大，因此更傾向於使用PostgreSQL數據庫。

至於證券行業則是兩類都有。一類受限於供應商數據選型使用Oracle，對Oralce語法、存儲過程等兼容性要求比較高，當前趨向使用PostgreSOL數據解決兼容性。另一類券商傾向於使用內存數據庫去做最終交易撮合，用基於硬盤的第三方數據庫做最終撮合之後的落盤。

21世紀經濟報道：銀行的“去IOE”已經提了許多年，目前TDSQL對Oracle兼容性如何？如果數據庫出現問題能否快速切換回Oracle？

胡利明：核心系統非常關鍵。在推進升級改造的過程中，許多銀行會採取保底措施，即在替換數據庫的同時，先將原有Oracle數據庫退下來作爲備份通道。

我們是國內首家從Oracle切換到國產數據庫的公司，當時也做了Oracle的備份，從穩妥的角度來看，我們非常能理解金融機構的這個選擇。

然而，如果要實現真正的自主化，最終仍要逐步淘汰這些備份通道，目前已有機構邁出了這一步。在本月，有一家國有大行成功將原有核心繫統的Oracle備份通道去掉，使用TDSQL作爲核心數據庫，全面實現了自主創新替換，相信未來會有更多客戶跟上。

在Oracle兼容性的遷移和替換方面，我們做了很多提升。過去兩年，有專門團隊從工具和內核的層面對Oracle的兼容性進行優化，在保險場景、券商場景都有案例落地。

21世紀經濟報道：騰訊金融大模型所使用的訓練語料來源情況如何？

胡利明：混元大模型使用從市面上採購的公開數據，包括財經資訊、經濟數據以及金融領域的專業知識庫。當涉及保險、券商、銀行等金融機構的客戶服務數據時，通常會在客戶的本地環境進行部署，這些數據不會離開客戶的機房服務器，在此情況下可以利用這些數據對模型進行精調。