华为云金融行业数字化转型解决方案_金融应用敏捷开发解决方案

华为云金融行业数字化转型解决方案

华为云金融行业数字化转型解决方案，利用云计算、大数据、AI等技术，为金融机构提供全面的云服务和解决方案。该方案支持从传统架构迁移到云架构，实现业务创新、风险管理、客户服务优化，同时确保数据安全和合规性，助力金融行业实现智能化、自动化的业务升级。利用云计算、大数据、AI等技术，为金融机构提供全面的云服务和解决方案。该方案支持从传统架构迁移到云架构，实现业务创新、风险管理、客户服务优化，同时确保数据安全和合规性，助力金融行业实现智能化、自动化的业务升级。

立即咨询

首页 > 产品中心 > 企业服务 > 华为云金融行业数字化转型解决方案

未来金融，科技致胜，金融行业全面数字化转型应对挑战 icon

华为云一切皆服务，做好金融数字化云底座和使能器 icon

业务智能
个性化的营销服务

精准的风险预判和控制

数字内容生产引擎

数据使能
全栈大数据基础设施

数据入湖、同源、共享

数据治理咨询、产品、实施

商业敏捷
应用快速上线

业务的高性能、高可用

应用的全流程安全、可信

韧性基础设施
弹性的基础设施资源

稳定、可靠、安全、合规平台

全云化、分布式基础架构

现代化应用，是实现金融业务敏捷的最佳实践 icon

灵活弹性

• 跨云跨地域分布式部署，以应用为中心灵活调度。
• 在线离线作业混部，资源灵活匹配，利用率提升100%。

多部署形态

• 统一架构，一致体验，公有云服务同步到私有云和金融专区。

• 基于数据隐私保护进行进行业务灵活部署保证业务安全合规。

稳定可靠

• 29个地区部，78个可用区；金融专区上海、北京2地均3AZ部署。

• 99.99%+SLA，通过使用确定性SRE预防、控制和修复故障。

人行对金融行业安全合规、自主可控提出更高要求 icon

敏捷开发成为金融应用开发趋势，走向低码化无码化 icon

金融行业数据库国产化加速，GaussDB给世界一个更优选择 icon

案例:GaussDB数据库，加速工行核心交易系统国产化转型 icon

中国工商银行：金融业务线上化，面临处理海量数据、超高并发、超高峰值等一系列挑战，传统集中式数据库越来越难应对。同时，复杂的国际环境对全球信息技术产品供应链产生较大冲击。工商银行结合金融科技发展与业务创新需求，形成了以分布式数据库为基础的金融级数据库转型解决方案。

区块链在促进数据共享、建设可信方面发挥重要作用 icon

案例:XX智链打造高效、可信、可追溯的供应链金融服务平台 icon

客户介绍：XX智链是中国XX集团公司智慧供应链平台及其建设主要载体，针对传统金融服务体系下电力行业供应链各环节面临的融资难、融资贵等行业痛点，基于区块链技术去中心化、不可篡改、可追溯、可拆分的主要特点，建立以区块链技术为底层支撑的电力行业供应链金融服务平台(XX“能信”平台)，可将核心企业的信用向供应锅末端传递，帮助供应链上中小企业获得高效率、低成本的供应链金融服务。

金融行业科技应用趋势-数据成为关键 icon

数据成为十四五数字政府建设核心

国办在“放管服”改革要求:数据共享是驱动数字政府建设的核心基础
“建立权威高效的数据共享机制，推动数据信息标准化，加快政务数据共享并保障数据安全”

央国企数字化转型加速，数据是关键抓手

国资委加强《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》

加强对标，着力夯实数字化转型基础:(一)建设基础数字技术平台(二)建立系统化管理体系(三)构建数据治理体系(四)提升安全防护水平

华为数据之道:1套数据体系+3项工作建设+3个能力打造 icon

通过数据治理规划解决好三个层面问题 icon

战略层面(为什么要建设大数据中心?)

• 战略定位、愿景和目标
• 同行优秀实践、业务价值
• 现状与差距分析

业务层面(建设什么样的大数据中心?)

• 数据体系总体蓝图
• 数据资产、数据标准、数据入湖规划等

• 流程规范、组织和管控机制

技术层面(怎么建设运营大数据中心?)

• 数据IT平台建设方案(云与分布式存储、大数据与数仓组件选型、治理工具)
• 实施路径，项目分解

数据底座:构建完整数据全生命周期管理平台 icon

G行:以大数据平台为赋能核心，构建数据智能生态新模式 icon

客户痛点

• G行大数据平台批量集群日均处理作业10万+，存储30+PB数据。在升级时，传统方案需断电、重启，影响现网反欺诈、精准营销等重要业务正常运行
• 传统大数据存储利用率超过70%，但CPU利用率不足50%，一体化方案扩容时需要计算、存储资源一起扩容，存在资源浪费现象
• 传统大数据平台湖仓数据割裂，关联分析需要通过繁杂的ETL任务，将数据加工后加载到OLAP集市，数据链路长，分析效率低

解决方案

• 通过MRS滚动升级能力，分批次升级，循环滚动，故障节点自隔离，升级完成后再处理故障节点，直至集群所有节点升级到新版本
• 通过大数据存算分离方案，计算与存储资源按需扩容，计算不足扩计算，存储不足扩存储，用企业级EC1.2副本替换传统3副本
• 通过HetuEngine引擎实现跨源协同，实现湖仓协同分析，避免不必要的ETL过程减少数据搬迁

客户价值

• 滚动升级，业务“0”中断，实现工行一个架构持续演进
• 存算分离，架构灵活，计算资源利用率提升30%+，存储资源利用率提升100%+同时TCO降低60%
• 实现跨数据湖和数仓协同分析，从分钟级提升至秒级，避免80%ETL过程，分析提效10倍+

Z行:“人人用数”，让Z行没有难用的数据 icon