近几年，在利率中枢下行、息差收窄、经济转型换挡的背景下，金融行业已经摒弃了对规模扩张的单一追求，转而谋求高质量发展。作为“五篇大文章”的压轴之作，数字金融不仅是金融发展的基础底座和重要基石，更是金融行业实现高质量的核心抓手，将为金融行业注入新的活力和动力。
作为一家科技互联网公司，腾讯多年来持续战略投入研发，2018年至今累计投入超过3000亿元，基于云、数据库、操作系统、安全、大数据、AI等能力，持续打造更“好用”的全栈自主创新产品体系，并全面适配国内主流软硬件生态系统。为金融行业构筑新一代数字金融底座的同时，积极探索AI大模型的落地应用，助力金融行业新质跃升。
借助云计算、大数据、人工智能、区块链等数字技术，金融行业可以打破数据孤岛，不断提高金融服务效率，降低金融服务成本，拓宽金融服务的边界，增强金融风险管理能力，全面提升金融服务实体经济的质效。
金融作为国民经济的血液，实现全面自主创新是金融安全和长远发展的重要保障。自2019年以来，金融行业的自主创新工作从分批试点到大范围应用，取得了重大进展。金融机构从外围系统逐步深入到核心业务系统，改造的数量逐年上升。同时，产业侧持续加大技术创新和产品的供给力度，形成了从基础软硬件到核心应用系统的完备生态体系，并在产品成熟度和技术自主可控度等方面不断突破。
可以说，国内自主创新产品正从“可用”向“好用”成熟。不过，自主创新产品要实现“好用”，意味着要不断挑战性能极限，提升软件的性价比和安全性，以及推动软硬件产业链的完善和上下游生态的繁荣，这对产业各界都提出了更高的要求。
金融自主创新迎来加速新周期，打造更“好用”的自主创新软件体系
科技的突围，不仅要硬件突破，也要软件“登顶”。20多年来腾讯持续战略投入研发，在软件战场的前沿持续突围，截至今年6月，腾讯在全球专利申请总数超8万件，支撑着腾讯融合创新产品持续突破，实现了产品核心代码全自研，把软件从“黑盒”变成“白盒”，并加速打造更“好用”的自主创新软件体系。
9月5日，在2024腾讯全球数字生态大会上，腾讯云全栈融合创新软件体系全面升级。腾讯云可以为金融机构提供包括数据库TDSQL、操作系统TencentOS、专有云TCE、大数据TBDS、腾讯云TI平台的基础软件5T。在应用软件方面，提供包括腾讯会议、企业微信、腾讯文档、腾讯乐享等产品。
截至目前，腾讯云有近百款产品进入工委会软硬件图谱，产业供给能力在融合创新厂商中位居最前列；对外开源超过160个项目，取得了近1400项互认证证书，是融合创新生态链中最重要厂商之一。
在技术底座方面，腾讯专有云TCE目前已成为金融行业首选的私有云软件。经过持续演进，腾讯专有云TCE已经满足一云多芯、云边一体、体验一致等要求，助力了百余家金融机构建设私有云平台，管理百万级节点。其中，打造了行业最大的“建行云”，支持六万多节点，实现多功能区、多地域、多芯片统一管理。同时，基于TCE的优势，腾讯与深证通合作打造了行业云“深证云”，并积极筹备金融团体云，以进一步助力金融行业创新、提质增效。
随着金融行业数据库自主创新的深入，场景、系统、设备越来越多，降本增效和运维需求的提升也成为行业常态。腾讯云数据库TDSQL通过轻松去O、混合负载满足多场景，通过高性能、低单价帮助机构降本增效，通过智能运维提升运维效率。
2023年，TDSQL以每分钟8.14亿笔交易的性能数据，打破了TPC-C世界纪录，且仅用行业三分之一的单位成本。经过多年发展，TDSQL市场份额已位列金融行业第一，从技术验证阶段迈向了高速增长。以中国农业银行为例，腾讯云TDSQL助力农业银行在国有大行中首次成功采用数据库原生分布式能力支撑的核心系统建设，实现了两地三中心、1800节点的超大规模部署，服务器数量节省超一半。
服务器操作系统是计算机中最重要的核心系统，是确保业务系统安全稳定和可靠运行的关键。腾讯从2010年启动研发的TencentOS Server，支持全栈国密，平稳支撑了包括微信、游戏、支付等千万节点的自有业务超过10年。今年8月重磅发布的TencentOS Server V3 支持CentOS原地替换，并针对云和AI场景做了众多升级，能使GPU利用率提升 2 倍。目前，TencentOS Server已凭借近 1000 万套的部署规模成为国内部署量最大的 Linux 操作系统，已经在几十家银行、券商、消金公司大规模稳定运行。并且，TDSQL和TencentOS Server都通过了国家的安全可靠测评。
云智融合，助力金融创新发展的技术路径和业务实践
1.腾讯云TCS云原生套件：全面助力金融机构云原生转型
云原生是分布式升级的必然趋势，它能够极大程度提升资源利用率。通过微服务化实现业务系统的分布式升级改造，可大幅提高研发和上线效率，扩展性和可观测性俱佳。
但云原生技术的推行和实施的门槛也相对较高，存在以下四大难题：
（1）缺乏路线规划、资金投入、配套改革等成熟的方法论；
（2）自建、开源难以满足金融级云原生要求，缺乏平台、工具；
（3）微服务/单元化需规范指引，缺乏经验；改造、迁移需ISV支持&适配；
（4）需要明确评估点，持续优化、改进，缺乏方法论与实战经验。
腾讯云TCS云原生套件，脱胎于腾讯自研业务支撑的积累，包含微服务框架、分布式消息、分布式缓存及DevSecOps等丰富的组件，支持在自主创新基础设施上提供设计、开发、测试、交付到运维的一站式云原生服务能力。目前已经支持腾讯在三年时间实现集团业务全面云原生，体量超过5000万核，是国内最大规模云原生实践，一年节省十几亿成本。
腾讯云结合多年自身实践，为金融机构提供云原生转型的腾讯方案。在战略规划环节、工具平台建设、技术规范和应用改造迁移等环节提供全流程服务，并基于腾讯《云原生成熟度模型》，帮助机构持续改进和优化。
目前，腾讯云已经帮助多家国有大行、股份制银行、区域银行、头部保险、券商的核心业务投产上线。在西南某头部银行的实践中，其采用腾讯全栈金融级云原生解决方案，通过单元化架构，实现了包括核心、渠道、支付等在内100多套关键系统的全面云原生化；通过云原生的资源调度和管理，资源节省超过60%。
2.腾讯云新一代大数据平台：更轻、更快、更易用、更安全
随着智能时代到来，数据要素已然成为数字金融的“生产资料”，如何充分激活数据要素潜能、释放数据要素价值，成为了金融行业关注的重点。目前，大量金融机构都在积极投入自主创新的大数据基础架构建设。
今年6月18日，腾讯云大数据TBDS全新升级，通过深度融合多架构技术，实现了在单一平台上的湖仓统一。腾讯云新一代TBDS面向数据全生命周期提供全场景的数据服务能力，更轻、更快、更易用、更安全，具备金融级的高性能和高可靠性，升级后TBDS综合性能提升20%，存算可按需伸缩和智能调优。
在保险行业，腾讯云大数据TBDS联合太平人寿落地了保险行业首个国内数据湖仓一体的实践，有效提升太平人寿中离线计算、实时计算和即席数据分析场景的效率，数据产出时效从原来的1小时以上加速到5分钟左右，聚合查询场景提速5倍。目前，腾讯云大数据TBDS已经落地2000多客户。
3.AI大模型应用：拓宽金融行业服务边界
近两年，中国AI大模型产业蓬勃发展，金融行业有着结构化数据充沛、应用场景丰富、数字化基础设施良好等一系列优势，被认为是AI大模型产业化落地的良港。2023年，腾讯迈出大模型第一步之时，就坚持做“离产业最近的AI”，把AI融入到产业场景，目前混元通用大模型已经落地到腾讯700多个业务场景中。
在金融行业，腾讯云在混元通用大模型之上，使用大量金融垂类信息训练出了金融行业大模型，具备专业的金融场景任务能力，目前覆盖了前中后台和综合运营等多个关键领域的应用。
（1）腾讯云AI代码助手
腾讯云AI代码助手基于混元大模型，结合自有海量代码库及开源代码，通过精调 ，打造出代码补全、技术对话、自动化测试、代码诊断等四大应用场景，能够极大提升研发效能。目前腾讯公司有70%程序员在日常工作中使用代码助手。
在金融行业，代码助手是AI大模型落地应用最广泛的场景之一，在合作规模最大的金融机构中，有超过6000名程序员使用。腾讯云AI代码助手支持企业精调训练，也支持通过RAG（检索增强生成）方式快速接入企业代码库。在合作的客户中，普遍可达到35%的字符生成率，30%以上的代码采纳率；同时，可通过知识问答和代码诊断、测试等能力提升效率，将整体编码效率提升43%以上。
（2）知识引擎与客服
在知识引擎与客服场景，腾讯云依托金融机构的知识原料，构建客户的知识引擎底座，再将金融大模型的对话问答能力与数字人结合，形成新一代智能客服产品，精通客服、外呼、品宣、问答、营销等模式。同时通过RAG（检索增强生成）极大提高了响应的准确性和相关性，有效降低了幻觉。
大模型加持的智能客服，能够7x24小时服务，解决90%以上的复杂问题。对话构建成本下降三分之二，大幅节约人力成本和运营难度。目前在头部保险和银行等金融机构应用较广。
（3）金融风控大模型
此外，风控领域也是大模型落地的重要场景，提质增效明显。腾讯云将大模型融入与模型构建的过程中，基于海量风控知识，通过大量预训练与知识蒸馏方式，帮助金融机构根据自身信贷场景特点与产品客群特征，快速构建定制化的反欺诈风控模型。将传统2周的风控建模周期缩短至2天，上线周期从7天缩短至小时级。
在落地实践中，腾讯云帮助某银行客户在信用卡贷款场景构建了风控大模型，其日查询量高达500万次，日查得5万被诈骗受害者，其中有近七成为冒充购物电商物流贷款客服类诈骗。预警数据准确率更是高达98%，腾讯云帮助该银行避免了金额过亿的诈骗交易。
（4）证券行业的AI应用场景
最后，在证券行业，腾讯云也探索了一些AI应用场景。借助大模型、RAG（检索增强生成）、金融舆情等能力，腾讯在内部的金融科技体系以及客户侧进行了深入场景的探索。
在投研方面，可以实现极速解读个股异动等，较人工编辑覆盖面提升50倍，触达速度提升5倍；在研报方面，能够分钟级提炼财报重点、提供洞察；在舆情方面，支持实时舆情问答、自动化形成观点整合舆情报告；在投顾方面，提升投顾专业基线，扩宽专家投顾服务半径等等。
结 语
基础软件是数字经济的关键基础设施，发展水平关乎国家安全、产业安全，但每一步的突破背后都需要无数的付出和艰难的攻关。过去几年间，腾讯打造了一个以计算产业为核心的IT基础设施融合创新生态链，从服务器操作系统、数据库到大数据平台等，逐渐覆盖生态链上的关键节点。
自主创新产品能力的加速演进，产业场景的落地是关键一环。腾讯云希望与生态伙伴一起深耕融合创新领域，一方面将全面升级经销渠道体系，发展一批具备私有化产品销售和服务经验的专业伙伴；另一方面，腾讯云也将组建“融合创新开放联盟”，与更多伙伴一起开展联合适配、联合拓展和联合创新，推进联合方案和产品一体化，打造融合创新标杆案例，为各行各业的融合创新创造价值。
如今，以大模型为代表的AI技术成为驱动金融行业高质量发展的新质生产力。腾讯云也在积极探索更多AI大模型在金融行业的落地场景，与联合客户和生态伙伴一起，拥抱中国金融业的“大模型时刻”。
未来，腾讯将持续加强自主研发投入、精进产品和解决方案能力，助力中国产业的转型升级，为中国数字经济发展贡献科技力量。
