首席科技官｜对话微众银行马智涛：金融科技出海“一带一路”正当时

21世纪经济报道记者 陈植 上海报道
“不久前，我们的境内技术合作伙伴，基于微众银行的分布式技术架构，为一家印尼数字银行搭建其核心银行系统，帮助他们打造了全新的技术底座，让他们的普惠金融业务在一年内实现约500万客户增长。”近日，微众银行副行长兼首席信息官马智涛接受本报记者专访时直言。
这背后，是随着中国与“一带一路”共建国家的科技合作日益紧密，中国银行业在数字化转型与创新方面所积累的技术优势与丰富实践经验，正赢得众多“一带一路”共建国家当地银行的青睐，甚至成为他们数字化转型与创新的“样板”。
值得注意的是，近期相关部门也在出台措施，鼓励有条件、有能力的金融机构“走出去”。
7月，深圳市人民政府办公厅印发《关于贯彻落实金融支持前海深港现代服务业合作区全面深化改革开放意见的实施方案》提出，支持前海合作区内符合条件的金融机构在境外特别是香港地区设立金融科技子公司。
与此同时，《中共中央 国务院关于促进民营经济发展壮大的意见》提出，鼓励民营企业提高国际竞争力，积极参与共建“一带一路”，有序参与境外项目。
马智涛告诉记者，由于“一带一路”共建国家经济发展水平不均衡，金融监管政策与宗教文化也存在差异，因此境内银行金融科技“出海”需因地制宜。中国银行业应把握当前需求旺盛的机会窗口，通过金融科技对外输出，进一步提升中国在金融科技领域的国际影响力与规则话语权。


马智涛
破解“不可能三角”
《21世纪》：作为一家数字原生银行，微众银行在科技能力建设方面如何制定发展路径？相比其他银行的数字化转型路径，有哪些差异化策略？
马智涛：从诞生第一天起，微众银行作为数字原生银行，没有“IOE”包袱，可以“从0到1”地建立自己的银行核心系统。但与此同时，由于微众银行主要业务围绕普惠金融开展，科技能力建设面临着两大挑战，一是如何满足海量用户的金融服务需求，二是如何在普惠金融“低客单价”的情况下，实现业务模式可持续性。
这需要微众银行在科技能力建设方面“精打细算”，尽可能用更低成本开展科技研发，一方面实现技术系统的可靠性与安全性，以及7*24小时的服务能力；另一方面又要解决“大容量、低成本、高可用”的金融科技“不可能三角”。
这些年，微众银行所做的，就是不断地自主建设与数字银行业务特性、满足多元化普惠金融服务需求的IT架构。基于自研的国内首个分布式银行核心系统——“开放蜂巢Openhive”分布式架构，目前微众银行打造了自主可控的分布式银行核心系统，率先打破了金融科技“不可能三角”。
与此同时，微众银行的核心系统自主可控水平也得到持续提升，在核心金融业务场景部署了鲲鹏芯片与泰山系列国产服务器，推进软硬件完全自主可控，摆脱了对“IOE”单一技术体系的依赖。
《21世纪》：相比银行的传统技术架构，“开放蜂巢Openhive”技术存在哪些差异化特点？
马智涛：相比传统架构，“开放蜂巢Openhive”的分布式银行核心系统具备六大特点：
一是高性能，可以在低成本、保障可用率的前提下，能够支撑亿量级客户和高并发交易，目前微众银行的日金融交易峰值超过10亿，这套分布式银行核心系统有效保障海量客户的金融服务需求；
二是高弹性，包括支持DCN快速且灵活扩容，降低金融机构在建设初期的IT投入成本，并能根据业务规模的快速变化快速调整。
三是高可用，能支持多活架构，利用灰度发布，版本更新对客户无感知，实现数字银行所需要的7*24*365无间断服务。
四是高标准，基于组件的高度标准化，能模块化地进行自动化运维和规模化管理。
五是高安全性，具体表现在数据高冗余，多副本存储，可保护数据不受单点故障影响。即便在极端故障下，也可以尽量缩小故障影响范围，此外微众银行根据分布式架构的特点，建立了层层纵深的安全防护体系。
六是高效用，全面采用开源软件、标准硬件等方式改变成本结构，令边际成本低，可以服务更多“下沉”客户，令他们享受随时随地的金融服务。
这些特点，都令分布式银行核心系统有效解决了金融科技的“不可能三角”，实现“大容量、低成本、高可用”的全面兼顾，令微众银行的户均IT运维成本降低至2元，几乎是国内外同行的1/10，且能保障核心技术系统的“大容量、高并发”。
目前，我们的分布式技术架构已支持海外，多家“一带一路”共建国家的银行通过我们的境内技术合作伙伴的支持，开始尝试使用我们的分布式技术架构等科技服务。
出海“一带一路”
《21世纪》：目前，“一带一路”共建国家银行等金融机构的数字化转型与创新如何？中国银行业的科技能力可以给他们带来多大的赋能？
马智涛：我们注意到东南亚地区的数字银行发展呈现一些新趋势，比如当地大型银行在收购中小银行后，使用这张银行牌照全面推进数字银行建设，后者的核心系统也在尝试使用分布式技术架构，构建聚焦普惠金融的新型银行。
与此同时，“一带一路”共建国家在经济发展状况、数字化发展能力、当地法规宗教文化等方面有着较大差异，因此中国银行业的技术输出，需要因地制宜。
比如中东部分地区的数字基础设施发展较快，中东地区某些国家车房买卖全部使用电子合同、有些国家民众若信贷逾期就无法出境（因为数据实现多部门共享），所以当地金融监管部门更关注银行的底层技术创新能力，能否驱动数字银行更好地使用各类大数据工具提升风险管控、精准营销、场景金融合规性操作等能力。
在东南亚某些国家地区，由于当地长尾客群庞大，但笔均收益较低，导致当地银行发现传统技术方案成本偏高，急需新技术方案以降低IT成本。此外他们相当重视普惠金融数字化技术的安全性与可靠性，需要引入可验证的数字金融级解决方案。微众银行基于Openhive打造的分布式架构银行核心系统已经为这些需求提供了一条商业可持续、成本可负担的有效路径参考。
《21世纪》：在“一带一路”共建国家，中国银行业的金融科技输出将聚焦哪些领域？
马智涛：有三个领域值得关注，一是云计算、大数据、人工智能和区块链等底层技术；二是移动支付、消费信贷、投资理财等产品数字化解决方案；三是金融安全相关技术方案（反欺诈、身份识别、数据风控等）。在这些领域，中国银行业已积累丰富的数字化运营经验，众多“一带一路”共建国家也存在旺盛需求。
此外，“一带一路”共建国家银行等金融机构对中国工程师红利的需求相对大，受经济发展状况等因素影响，不少“一带一路”共建国家缺乏金融科技领域的工程师，需要中国金融科技研发人才“推进”他们的数字化转型。
我们也注意到，有些“一带一路”共建国家企业正在聘请中国工程师，提升直接数字化运营能力，甚至将部分研发中心设在中国境内。
《21世纪》：“一带一路”共建国家的金融监管环境不同，中国银行业的科技输出如何更好地与国际“接轨”？
马智涛：国内银行等金融机构应积极参与国际标准的制定，从而扩大中国金融科技的国际影响力。
近年，微众银行一直致力于参与区块链国际标准制定和人工智能领域国际标准的制定。这不但有助于中国金融科技被更多国际金融机构了解，还能提升中国金融科技在国际市场的可靠性与安全性。
此外，微众银行正尝试通过技术开源，推动中国金融科技能力成为全球事实标准，比如开源项目Apache Linkis、Apache EventMesh均成为Apache顶级项目，被行业广泛使用。
多年实践，让我们明显感受到，通过技术开源或提供实践案例，可以最大范围开展技术共享，是中国金融科技在国际市场建立影响力的可行路径。目前微众银行参与了国际开源软件基金会，从而开展更深度的业务生态合作，进而在国际市场建立更大影响力，助力“一带一路”共建国家银行等金融机构进一步认可中国银行业的金融科技实力。
打通湾区互联互通“隔阂”
《21世纪》：粤港澳大湾区是“一带一路”的桥头堡，微众银行围绕大湾区金融跨境合作互联互通，提供了哪些科技赋能，成效几何？
马智涛：近年，随着粤港澳三地融合发展进程加快，令人、物、资金、技术、数据等生产要素流动需求旺盛。但与此同时，在“一国、两制、三法域”的背景下，三地监管存在着显著差异，也缺乏数字基础设施，用户体验不一致，且重度依赖线下渠道，难以实现穿透式监管和透明化治理。
具体而言，在传统模式下，港澳居民在内地办理信贷业务等金融服务时，因两地的金融监管法规要求，存在港澳居民携带纸质文件跨境办理、且文件真实度较难验证的痛点。
此外，若将粤港澳三地的金融数据都集中在一个数据中心处理，可能存在金融数据出境监管等相关挑战。
要解决这些挑战，粤港澳地区金融机构需要通过前沿科技，与跨境机构形成广泛合作，熨平跨境金融服务中的体验差异，实现金融服务的无感切换。
目前，微众银行打造了粤澳数据跨境验证平台，主要通过区块链技术支持，令这个平台能基于FISCO BCOS搭建，向粤澳两地机构提供高效的跨境数据验证基础设施，为两地居民及企业提供便捷的跨境服务体验。通过这个平台，合作区居民跨境资信证明的办理时长可以缩短至5分钟。
此外，我们还基于国产的区块链开源底层平台FISCOBCOS，支持打造了大湾区境外人士收入数字化核验产品，依托深圳前海税务局、前海管理局等政务机构的数据支持，实现用户合法收入高效验证，并保障个人隐私及数据安全。
“拥抱”大模型
《21世纪》：今年以来，大模型热起，微众银行如何看待大模型技术对金融生态的变革效应？
马智涛：过去数年，微众银行积累了大量业务数据与AI技术最佳实践，更好地顺应由数字原生银行向AI原生银行的演变趋势。
我们认为大模型技术对金融业态的变革，绝不是简单的针对一些业务或中后台场景接入大模型技术，而是要从产品设计、产品研发、应用架构、基础设施、到组织与人才、风险治理等方面都做好全面储备。
尽管大型模型被普遍视为一种能够为行业带来变革的技术，但要在企业中有效地应用它们，还需要大量的配套工作。包括如何将通用模型与专用模型结合在一起，以发挥它们的协同效应；如何将开源、闭源和自研的模型结合起来进行有效调用。这些都需要对大模型的使用进行工程化改造。
为此，微众银行已经组建了一个专门团队，专注于研究这些基础设施，将大模型视为一个通用的支持平台，以支持各种业务需求。
同时，我们也在探索大模型的可替换性，因为在当前模型领域的发展中，多样性和创新层出不穷。我们的目标是避免技术绑定，构建一个灵活的框架，类似于我们的分布式架构，能够随时替换关键组件一样，实现AI模型的可插拔、可替换。
《21世纪》：目前微众银行将大模型技术应用在哪些业务场景，如何解决过程中的挑战？
马智涛：我们在大模型的应用层面进行了广泛的探索，目前各个业务部门都在尝试使用大模型提升工作效率，比如结合大模型能力做风控，利用大模型辅助代码开发和评审工作，辅助生成海报、文案等营销素材，辅助PPT撰写、报告撰写等文书工作。
为了将大模型技术更高效地应用在更多业务场景，我认为银行应做好两件事，一是储备AI专业人才，二是设立人机协同工作机制。
此外，银行还需高度关注大模型风险、包括数据治理与科技伦理等。举个例子，大模型生成的有些内容可能与事实、用户查询需求不符，且这种现象将随着大模型规模增大而加剧，因此银行不能让模型生成的内容“直接”面向客户，仍需先增加人工辅助判断。此外，在数据治理层面，银行需高度重视使用大模型期间的数据敏感性和合规性问题，为了缓解这些风险，银行需增加人工辅助判断，或考虑使用本地化部署的大模型。
《21世纪》：现在银行越来越重视降本增效，对新技术研发应用强调“投入产出比”。微众银行如何评估新技术研发应用的投入产出比？如何构建考核机制？
马智涛：去年，我们科技投入占营收的比例约在9%，高于国内绝大多数银行，几乎与一些国际大型银行持平。作为一家数字原生银行，我们希望未来微众银行科技投入占营收的比重，能长期维持在10%左右。
至于如何评估新技术研发的收入产出比，我们设定了一个重要指标，就是每位研发人员的产能，比如我们会按金融产品营收进行统计，评估参与这项产品研发的每位技术人员到底创造了多少产品收入。
事实上，我们也通过这个指标去对标国际领先的科技公司等，比如国内有些大型互联网机构的人均产能约在700万元，全球有些大型科技公司的人均产能大概在2000万元，我们也对此做了参考，制定了一个目标，差不多与国际大型互联网公司人均产能保持在同等水准，并能够持续稳定。
很多人也会好奇，我们为何要制定这个参考指标。因为我们认为如果一款创新产品没能带来理想的收入，在市场没有竞争力，那就没必要在这方面继续浪费资源。我们也会根据这个参考指标，淘汰一些市场表现不佳的创新产品，不断地“汰弱留强”。
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