破解區(qū)域銀行的“轉(zhuǎn)型焦慮”：業(yè)務(wù)特色化，科技模板化

金融行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，早已過了“要不要做”的觀望期，進入了“怎么跑得快、跑得穩(wěn)”的競速階段。

翻開各大上市銀行的財報，可以看到一個鮮明的信號：金融科技的投入占比連年攀升，從精準(zhǔn)營銷、智能風(fēng)控到交易集約化的流程重構(gòu)，試圖用AI筑起一道更寬、更深的護城河。

聚光燈外的壓力，留給了分布在全國各地的區(qū)域銀行。

當(dāng)經(jīng)濟進入到新周期，區(qū)域銀行正從過去的“強資本”模式，向“強負(fù)債、輕資本”轉(zhuǎn)型。擺在面前的問題卻是：論科技投入，掏不出大行動輒百億的預(yù)算；論人才密度，難以吸引海量的頂尖算法科學(xué)家。

在智能化浪潮中，區(qū)域銀行的出路在哪？

12月初在貴陽舉辦的“云上貴州 智繪黔行”中小銀行核心系統(tǒng)升級轉(zhuǎn)型主題交流活動上，華為數(shù)字金融軍團給出了一個新的解法：區(qū)域銀行應(yīng)通過架構(gòu)迭代與模式創(chuàng)新，找到適合自己的生存之道。

01 520天“急行軍”，貴州農(nóng)信夯實智能化底座

在智能化時代，沒有一個穩(wěn)固、敏捷的底座，就像是在沙灘上建高樓。

特別是銀行代表金融機構(gòu)，核心系統(tǒng)和底層架構(gòu)的升級，絕不是數(shù)智化的配套工程，而是智能化的起點：智能化“地基”不穩(wěn)，所有的創(chuàng)新只能停留在試點；架構(gòu)不敏捷，就無法走向規(guī)?；⒊B(tài)化運行。

“深耕本土，支農(nóng)支小”的貴州農(nóng)信，就是在深水中摸到石頭的“探路者”。

2021年，貴州農(nóng)信和華為開始在承載網(wǎng)領(lǐng)域合作。根據(jù)貴州農(nóng)信的網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀和業(yè)務(wù)發(fā)展需求，基于高可靠、易擴展、前瞻性的原則，設(shè)計并建設(shè)了貴州農(nóng)信SRv6智簡廣域網(wǎng)絡(luò)，極大地縮短了業(yè)務(wù)上線周期、提高了資源利用率和整網(wǎng)運維效率，為金融行業(yè)的“IPv6+”實踐樹立了典范。

前期合作沉淀的信任，為接下來的一場“硬仗”埋下了伏筆。

時間來到2025年10月19日，華為助力貴州農(nóng)信新一代核心系統(tǒng)正式投產(chǎn)上線。項目歷時520天集中攻堅，實現(xiàn)64套關(guān)聯(lián)系統(tǒng)整體投產(chǎn)，22小時高效實施完成系統(tǒng)切換，創(chuàng)下了省級農(nóng)信系統(tǒng)升級的新紀(jì)錄。

首先是技術(shù)架構(gòu)的躍遷，摒棄傳統(tǒng)的“IOE”架構(gòu)，采用了分布式微服務(wù)架構(gòu)，構(gòu)建了“同城雙活+異地容災(zāi)”的三中心運行格局。

其次是底座的全棧自主，基于華為云、高性能鯤鵬、NoF存儲和網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的全棧國產(chǎn)SDN網(wǎng)絡(luò)、負(fù)載均衡、服務(wù)器、云平臺、操作系統(tǒng)、虛擬化平臺、數(shù)據(jù)庫、中間件等基礎(chǔ)軟硬件，穩(wěn)定性進一步增強。

最后交出了一組組被驗證的“實戰(zhàn)數(shù)據(jù)”。

新一代核心系統(tǒng)的處理能力由2000TPS提升至12000TPS，處理能力提升至原系統(tǒng)6倍，日常批處理時間由70分鐘縮短至25分鐘；

相較于集中式架構(gòu)50:50的流量分配，新一代核心系統(tǒng)的應(yīng)用智能流量調(diào)度實現(xiàn)了9:1的精準(zhǔn)流量分配，大幅降低了系統(tǒng)性風(fēng)險；

自10月19日正式對外營業(yè)后，各類業(yè)務(wù)處理正常，系統(tǒng)交易處理成功率達到100%，支撐了貴州農(nóng)信萬億級資產(chǎn)規(guī)模的平穩(wěn)運行。

如果說核心系統(tǒng)是銀行的心臟，貴州農(nóng)信的“改造”就像是將老舊的動力系統(tǒng)換成了“航空發(fā)動機”，不僅消除了交易范圍越來越多、系統(tǒng)規(guī)模越發(fā)龐大帶來的處理壓力，還進一步打破了“數(shù)據(jù)孤島”，讓海量散落在各處的數(shù)據(jù)變成了實時可調(diào)用的資產(chǎn)，為AI落地提供了肥沃土壤。

02 不要“盲追大行”，用AI放大自身的差異化優(yōu)勢

解決了智能化轉(zhuǎn)型的“糧草先行”，區(qū)域銀行該怎么排兵布陣呢？

華為副總裁、數(shù)字金融軍團CEO曹沖在演講中給出了一個清晰而克制的判斷：區(qū)域銀行應(yīng)結(jié)合自身差異化定位，走出一條適合自己的特色化路徑。

AI可以看做是區(qū)域銀行的“戰(zhàn)略杠桿”，核心系統(tǒng)是杠桿“支點”，怎么撬動更大的勢能，區(qū)域銀行的著力點應(yīng)該是對本地產(chǎn)業(yè)與客群的理解、靈活的機制和細(xì)分場景的實踐經(jīng)驗，讓AI不只是通用能力的疊加，進一步放大差異化優(yōu)勢，轉(zhuǎn)化為區(qū)域銀行的可持續(xù)競爭力。

直接的例子就是貴州農(nóng)信。

在新一代核心系統(tǒng)的“改造”中，除了架構(gòu)升級和自主創(chuàng)新，貴州農(nóng)信還特別提升了兩個方面的能力。

一個是黔農(nóng)云手機銀行功能的架構(gòu)優(yōu)化，剝離了非金融核心業(yè)務(wù)，將信貸業(yè)務(wù)下沉至大零售信貸系統(tǒng)，有效提升了客戶體驗。

另一個是大零售信貸系統(tǒng)抽取公共能力中心，實現(xiàn)了線上線下業(yè)務(wù)的統(tǒng)一授信，進一步規(guī)范了信貸業(yè)務(wù)管理。

業(yè)務(wù)選擇上的聚焦+系統(tǒng)能力上的重構(gòu)，讓貴州農(nóng)信和大行形成了錯位競爭的態(tài)勢，并通過核心系統(tǒng)的“因地制宜”，為AI落地、構(gòu)建智能化體系，提供了穩(wěn)固的落腳點。

至于區(qū)域銀行的智能化進程，華為數(shù)字金融軍團首席專家柳元鑫提出了循序推進的三階段路線圖：

短期定義特色場景，不搞“大而全”的AI落地，應(yīng)從與自身業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度最高、價值最直接的場景切入，例如財富助手、小微信貸 Agent、對公 KYC 智能體等，避免讓智能化淪為展示工程。

中期構(gòu)建人機協(xié)作體系，將多年積累的服務(wù)經(jīng)驗、業(yè)務(wù)規(guī)則和優(yōu)秀實踐，系統(tǒng)性地輸入到大模型中進行訓(xùn)練，讓模型逐步承擔(dān)標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性的基礎(chǔ)工作，形成效率提升的正向飛輪。

長期打造AI原生銀行，知識體系、業(yè)務(wù)流程和組織結(jié)構(gòu)都將圍繞人機協(xié)作進行重構(gòu)，AI不再是外掛工具，從經(jīng)驗驅(qū)動向智能驅(qū)動的躍遷，形成更加敏捷、高效、可持續(xù)的運營模式。

03 避免重復(fù)造輪子，華為給出了“模板化”的最優(yōu)解

厘清了區(qū)域銀行的智能化路線，“缺人、缺錢、缺技術(shù)”的痛點怎么解？

問題并不難回答。

區(qū)域銀行的特殊性在于，不同銀行間幾乎沒有業(yè)務(wù)競爭，“劃地而治”的格局為技術(shù)經(jīng)驗的共享創(chuàng)造了先天條件：不需要重復(fù)造輪子，可以借鑒同行的經(jīng)驗，降低數(shù)智化轉(zhuǎn)型的試錯成本。

而且從業(yè)務(wù)構(gòu)成上看，區(qū)域銀行的客群主要集中在中小企業(yè)和城鎮(zhèn)居民，對金融的需求有著極高的相似度，無論是信貸審批還是風(fēng)控模型，在底層邏輯上是同構(gòu)的。

按照華為副總裁、數(shù)字金融軍團CEO曹沖的說法：區(qū)域銀行應(yīng)該在業(yè)務(wù)上走特色化之路，在科技建設(shè)上走模板化之路。

以貴州農(nóng)信新一代核心系統(tǒng)為例，不單單創(chuàng)造了省級農(nóng)信領(lǐng)域首家實現(xiàn)全棧核心信創(chuàng)替代、全量數(shù)據(jù)一次性切換的里程碑紀(jì)錄，推進“自主創(chuàng)新”核心系統(tǒng)建設(shè)過程中的經(jīng)驗和能力，為全國農(nóng)信系統(tǒng)深化金融信創(chuàng)，提供了可復(fù)制、可驗證、可推廣的行業(yè)樣板。

華為的使命正是把大行、領(lǐng)先機構(gòu)的經(jīng)驗沉淀為“模板”，形成可復(fù)用、可復(fù)制的工程能力。

同樣是核心系統(tǒng)的“改造”，貴州農(nóng)信520天的“急行軍”經(jīng)驗被轉(zhuǎn)化為一套標(biāo)準(zhǔn)化的實施流程，其他銀行不需要從零開始，可基于標(biāo)準(zhǔn)化的接口和組件搭配，縮短項目建設(shè)周期、提供落地效率。

不只是“核心系統(tǒng)”的實踐模板，早在2021年的時候，華為就針對金融行業(yè)的典型場景，加大技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新投入，并通過與大行、股份制、區(qū)域銀行的廣泛合作，沉淀了很多工程能力和模板。

“模板化”的意義在于，在大行進入AI強投入期的時候，為中小銀行提供了通往數(shù)智化的捷徑：即使是一家偏遠地區(qū)的農(nóng)商行，也可以復(fù)制“模板”，快速對標(biāo)行業(yè)的最佳實踐。

把視角再放大一些的話：銀行的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，本就是一場“道”與“術(shù)”的結(jié)合。

“道”是戰(zhàn)略選擇。智能化轉(zhuǎn)型不是選擇題，而是必選題。能否立足自身稟賦、放大差異化優(yōu)勢，決定了走向長期競爭力，還是陷入同質(zhì)化內(nèi)卷。

“術(shù)”是落地方法。不在于技術(shù)堆疊和概念追逐，而是以清晰的架構(gòu)、可復(fù)制的模板和循序推進的路徑，把智能化真正嵌入業(yè)務(wù)流程與組織能力。

區(qū)域銀行的智能化轉(zhuǎn)型，不是一場拼資源、拼投入的“競賽”，而是一場拼認(rèn)知、拼路徑、拼執(zhí)行力的系統(tǒng)工程。當(dāng)戰(zhàn)略方向清晰、落地方法可復(fù)制，“缺人、缺錢、缺技術(shù)”就不再是無法逾越的天花板。

04 寫在最后

AI時代的競爭，本質(zhì)上是進化速度的競爭。

對于區(qū)域銀行而言，過去的束縛是技術(shù)和人才短板；華為的“模板化”解法，為區(qū)域銀行按下了行業(yè)演進的“加速鍵”。

智能化不只是技術(shù)的升級，更是對“本地化優(yōu)勢”的一次重組。當(dāng)區(qū)域銀行把對產(chǎn)業(yè)、客群、區(qū)域經(jīng)濟的深度理解，通過新一代核心系統(tǒng)、數(shù)據(jù)體系和AI能力進行重構(gòu)，所構(gòu)建的護城河，將是難以撼動的壁壘。