主机上云，金融行业现代化核心系统更优选择
Q1：您能跟我们分享一下，在全面智能化的趋势下，金融行业的核心系统主要面临哪些挑战吗？
A：随着数字化转型不断深入，金融行业的经营竞争及互联网企业的跨界渗透其实对很多金融机构提出了更高的要求。即需要不断的在产品侧推出一些高效率、提升客户体验、精准营销等业务场景方面的创新的应用需求。
同时，在金融机构业务线上化及多样化的新型趋势下，也要求其信息系统具备更高的性能要求及容量要求。需要在特定的一些场景，例如秒杀、抢购等典型的互联网营销场景中去更好的支持。而金融服务场景化、生态化则要求各个机构采用开放、合作、共享的理念和态度来参与生态建设。
过去四十年，金融行业的核心系统主要依托主机采用集中式架构进行建设，横向扩展能力有限、纵向扩展成本高昂，且技术生态相对封闭，已无法适应新时期金融业务创新发展所需的“海量、高效、弹性、扩展、敏捷”等新要求。
从长远发展看，金融行业作为社会经济的核心领域，肩负着“金融强国”的战略使命，如何促进根技术的突破，实现高质量的科技自强自立，保障国家金融安全发展，也成为了当前亟待解决的问题。
Q2：面对这些挑战，您认为金融机构应该如何应对？
A：金融机构需要更加自主、开放、高效、高扩展性的系统来支撑智能时代核心业务创新的诉求，主机系统的改造已经成为了各大金融机构的“必答题”。
从技术侧看，分布式架构和云原生技术，是完成主机系统改造实现主机上云的最好选择。
云计算作为新兴的先进技术，已广泛应用于各行各业，加速行业数字化与智能化转型。其分布式架构具有体系开放、高效灵活、扩展性强等优势，高度契合金融核心业务系统的发展要求，云原生技术的加持也为核心系统提供了更好的技术“供给力”和“连接力”。
近年来，金融行业上云用云已经颇具成效。大部分金融机构通过构建云基础设施，已实现将部分业务改造上云，其中更有不少头部大行作为先行者，率先将核心系统业务迁移上云，实现主机上云。主机上云，已成为当前金融机构主机系统改造升级的最优选。
Q3：针对主机改造实施您有什么建议？
A：主机改造是一项系统性的工程，涉及硬件平台、数据库、中间件和核心业务系统端到端的全栈迁移，同时要满足5个9高可用的要求，对技术、实施的工程能力都提出了极高的要求，是一项世界级的难题。
要做好主机改造，首先，需要金融机构对自身的业务诉求和科技能力做出全面的评估，以业务稳定可靠为前提，覆盖从规划设计到运维运营的全流程，以实现长远规划、高效构建、平稳过渡、安全发展。
再者，从产品方案选择上，要立足自主创新，依托底层技术，充分将软硬件优势协同起来，全面构建高可靠、高安全、高性能的基础设施底座。
最后，还要充分构建开放的应用生态，让更多的ISV参与到改造过程中，充分发挥各自所长，基于场景构建组合型解决方案，满足不同金融机构对主机改造的诉求。
因此，选择一个技术实力强、产品架构开放且专业服务能力强的综合型厂商将成为金融机构实施主机上云的更优选择。
大模型混合云，政企拥抱大模型的主流选择
Q：智能化是大势所趋，大模型为代表的AI技术当前正是成熟阶段，政企拥抱大模型主要考虑哪些关键因素？
A：对于大型政企来说，拥抱智能化是一个必然选择，以大模型为代表的智能技术是智能化的必备。建设大模型需要高昂的投资，基础大模型的训练需要消耗大量的算力资源，单次的训练成本基本上都要达到千万级，还需要耗费大量时间准备高质量的算料，此外还有人才培养成本等诸多因素。因此，站在巨人肩上也许是最好的选择，选择有强大公有云算力与模型技术研发的厂家更有可能事半功倍。
政企作为各个行业的龙头和领军者，需要主动发挥带头作用，考虑大模型集约化建设赋能全集团，并考虑能力外溢，收回投资。作为国民经济的顶梁柱，政企面临数据不出企的政策监管要求，但政企的私有数据参与训练过程又是必不可少的。因此，基于混合云构建大模型成为政企当下的主流选择。
