数据存力,助力金融行业加速拥抱AI ——2025华为金融创新数据基础设施峰会成功举办

[中国,厦门,2025年3月27日] 2025华为金融创新数据基础设施峰会成功举办,活动汇集近400位金融科技领域专家,共同围绕AI在金融行业落地面临的挑战与解决之道展开深入交流。

积极探索AI落地,数据攻坚成关键

AI的行业化落地已经迫在眉睫,金融、医疗等数据量大、数据质量高的行业是AI行业化落地的首选。据艾瑞咨询统计,超过80%的银行机构率先在智能风控、精准营销等领域实现AI技术落地,头部机构更进一步推出金融行业大模型,同时证券与保险行业也积极引入AI技术,量化交易、智能核保等场景成为技术落地焦点。然而,在AI深度应用过程中仍面临一些新的挑战。首先,AI海量数据接入难,数据和模型工程复杂,制约了模型开发效率;其次,AI基础设施投入大,存算资源弹性调配能力滞后;此外,AI数据资产价值激增,传统安全防护体系已难以应对AI时代衍生出的勒索病毒攻击、训练数据泄露等风险。

提出四大存储创新,助力金融行业解难题

华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰在会中提出“AI时代是数据的黄金时代,存储创新在 AI 时代更加重要”。数据存储可以从四个方面帮助金融行业应对难题。

1、AI数据湖:华为AI数据湖解决方案实现企业内部多源异构数据的统一存储,通过Omni-Dataverse全局文件系统打破传统数据中心的限制,实现数据的全局可视和高效流动,同时通过AI工具链ModelEngine,解决数据工程耗时长、应用对接难度大、AI集群可用度低等问题。

2、存算分离架构:将数据存储与计算能力解耦,金融企业可根据业务需求独立扩展存储或计算资源,提升IT投资效率。此外,还可以实现数据资产集中化管理,促进跨云跨系统的数据共享。

3、存储内生安全:通过建设高效的数据备份系统,以及数据防勒索能力,实现从被动防御向主动防护演进,为AI时代数据资产筑牢坚实防线。

4、存储介质全闪化:全闪存介质的高IOPS、低时延可满足AI大模型对海量数据随时访问的要求,同时还能提升数据存储密度、节省物理空间、降低能耗,从而降低总拥有成本,助力绿色低碳。

达成共识,金融行业在行动

会上,来自国有大型银行、股份制商业银行、互联网银行等金融科技专家围绕存算分离、数据安全、全闪存化等热点话题进行了分享与交流。同时,华为与信雅达还联合发布了DCS AI金融一体化解决方案,旨在为金融行业智能审单、智能文档处理、智能外呼等AI应用提质增效,加速AI在金融行业落地。