目前，我國金融科技應(yīng)用范圍已經(jīng)擴大到各個生活場景，鑒于金融、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的復(fù)雜性和專業(yè)性，金融科技的內(nèi)涵與外延尚在演進之中，并且與數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)深度跨界耦合。這將深刻改變?nèi)蚪鹑跇I(yè)的生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)組織形式和競爭格局，而在我國金融科技市場，科技將全面賦能傳統(tǒng)金融機構(gòu)轉(zhuǎn)型。

在其發(fā)展歷程中，金融科技歷經(jīng)了3個發(fā)展階段。金融科技1．0時代，即金融IT階段，金融行業(yè)通過傳統(tǒng)IT的軟硬件應(yīng)用來實現(xiàn)辦公和業(yè)務(wù)的電子化、自動化；金融科技2．0時代，即互聯(lián)網(wǎng)金融階段，金融業(yè)搭建在線業(yè)務(wù)平臺，利用互聯(lián)網(wǎng)匯集海量的用戶和信息，使得金融業(yè)務(wù)渠道互聯(lián)互通，實現(xiàn)信息共享和業(yè)務(wù)融合。

如今，迎來了金融科技3．0時代。以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能以及移動互聯(lián)引領(lǐng)的新工業(yè)革命與科技革命的開展，導(dǎo)致金融科技的邊界、研究范式不斷被打破和重構(gòu)。金融科技3．0時代，傳統(tǒng)金融機構(gòu)逐漸依托人工智能技術(shù)開展業(yè)務(wù)。在金融領(lǐng)域，無論是對傳統(tǒng)的金融平臺，還是創(chuàng)新的金融科技平臺來說，人工智能越來越廣泛地被運用。

而作為金融企業(yè)生產(chǎn)和管理系統(tǒng)的關(guān)鍵要素，數(shù)據(jù)中心也將對金融科技行業(yè)的創(chuàng)新與升級起著強有力的推動作用。基于此，在AI全面浸潤人類生活之際，我們又該如何抓住AI賦予的機遇，將數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施價值最大化，加速金融科技3．0時代的布局呢？

AI保障數(shù)據(jù)中心電力可靠性，加速金融科技3．0進程

眾所周知，電力是數(shù)據(jù)中心的生命之源，對數(shù)據(jù)中心的安全運營起著至關(guān)重要的作用。數(shù)據(jù)中心60％的災(zāi)難來源于供配電系統(tǒng)。

對金融系統(tǒng)而言，其數(shù)據(jù)中心往往強調(diào)極高的可靠性和安全性，因為供配電系統(tǒng)一旦中斷，損失將非常慘重。舉例而言，2018年11月，重慶某銀行機房因機房電池老化引發(fā)火災(zāi)，導(dǎo)致銀行中斷服務(wù)，停電失火給銀行帶來的損失無法估量，這已不是個例。去年，香港臺風(fēng)“山竹”席卷了整個香港，并且對于香港數(shù)據(jù)中心的供配電系統(tǒng)造成威脅，導(dǎo)致多個數(shù)據(jù)中心中斷。在降低風(fēng)險方面，華為iPower通過供電全鏈路監(jiān)測，可實現(xiàn)毫秒級的故障檢測，毫秒級的故障隔離，分鐘級的故障恢復(fù)，可消除火災(zāi)隱患，大大提高數(shù)據(jù)中心能源基礎(chǔ)設(shè)施可靠性和可用性。

在配電系統(tǒng)中，電池的重要程度不言而喻。為了預(yù)防供配電系統(tǒng)中電池失效的現(xiàn)象，華為iPower融入AI技術(shù)，可以精確預(yù)測電池的壽命和健康度，為用戶提前提供維護決策依據(jù)，及時排除有失效隱患的電池組，變事后補救為事前預(yù)防，變被動響應(yīng)為主動維護，大大提高數(shù)據(jù)中心供配電安全等級。華為的模塊化UPS結(jié)合iPower技術(shù)，可以在電池出現(xiàn)溫度快速升高等極端情況下，自動切斷該組電池，從而避免出現(xiàn)起火等惡性事件。這一技術(shù)的出現(xiàn)無疑給金融行業(yè)提供了安全保障。

AI助力數(shù)據(jù)中心運維智能高效，提升金融科技行業(yè)管理

金融科技3．0時代，金融行業(yè)數(shù)據(jù)中心資產(chǎn)的運維管理也尤為重要，尤其是銀行、互聯(lián)網(wǎng)平臺等等，給其數(shù)據(jù)中心運維帶來了巨大的挑戰(zhàn)。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，70％的數(shù)據(jù)中心宕機事故是人為原因造成的。

大家是否還記得，某購物APP一夜之間被薅上億羊毛事件，此事件的發(fā)生是由于運維人員的失誤以及平臺的風(fēng)控體系欠缺、運維管理、風(fēng)險控制、預(yù)警機制、技術(shù)和運營的防漏洞能力不足導(dǎo)致?lián)p失甚重。并且此事件一出，該平臺立馬在招聘平臺發(fā)布多個與風(fēng)控運維相關(guān)的職位招聘。

數(shù)據(jù)中心安全運維在金融領(lǐng)域尤為重要，數(shù)據(jù)中心的宕機事件往往是由人為失誤造成的，為了減少人為失誤狀況頻發(fā)，華為在數(shù)據(jù)中心的運維管理系統(tǒng)中融入了AI技術(shù)，推出華為iManager，其具有全網(wǎng)管理功能，實現(xiàn)對多網(wǎng)點數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施進行集中監(jiān)控，統(tǒng)一管理，實現(xiàn)預(yù)防性維護，通過GIS定位技術(shù)提高故障定位響應(yīng)速度，提升數(shù)據(jù)中心運維效率；移動APP遠程運維，從內(nèi)到外簡化管理，輕松知曉海量網(wǎng)點數(shù)據(jù)中心運行情況，擺脫傳統(tǒng)人工的運維檢修方式，降低維護下站次數(shù)和節(jié)省開支，讓數(shù)據(jù)中心管理變得更加簡單、高效。

除此之外，在運營方面，能滿足金融行業(yè)數(shù)據(jù)中心資產(chǎn)管理的需求。華為iManager能對資產(chǎn)進行盤查，保證設(shè)備的完整性，保護重要數(shù)據(jù)。另外，還可以對資產(chǎn)匹配最適宜的供電、制冷、空間、帶寬等資源，實現(xiàn)資源的最佳利用，利用AI技術(shù)，可協(xié)助對資產(chǎn)上下架和運營進行智能化的管理，提升運營效率和效益。

綠色節(jié)能數(shù)據(jù)中心順應(yīng)時代發(fā)展之需

伴隨著數(shù)據(jù)中心建設(shè)熱潮的開啟，綠色節(jié)能成為了行業(yè)內(nèi)的熱點話題，更多的數(shù)據(jù)中企業(yè)把綠色節(jié)能作為重點。加之今年三部委聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于加強綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)的指導(dǎo)意見》，這就促使更多的設(shè)備廠商紛紛投入到綠色節(jié)能產(chǎn)品的開發(fā)行列中來，加大技術(shù)研發(fā)力度，精益求精，研發(fā)出更好的綠色節(jié)能產(chǎn)品。

相對于金融科技領(lǐng)域而言，以“提高效率、數(shù)據(jù)深入運用、解構(gòu)金融環(huán)節(jié)”為特征的金融科技3．0時代已經(jīng)到來。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新一代信息技術(shù)的發(fā)展打破了金融科技原有的范式和邊界，開始向智能化，智慧型方向發(fā)展，而傳統(tǒng)的技術(shù)工具已不能滿足當前發(fā)展的速度和要求。

以對數(shù)據(jù)中心要求最高的金融行業(yè)來說，金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)中心往往需要具有高配置和超高的安全可靠性。而現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心在建設(shè)過程中，存在機房能耗高，制冷效率低，運營成本高的弊端。據(jù)調(diào)查顯示，金融領(lǐng)域的典型企業(yè)銀行業(yè)通常設(shè)置單獨的房間作為機房，機房內(nèi)加裝空調(diào)作為溫控方式。而溫控制冷需要首先冷卻環(huán)境。這就造成機房冷熱氣流混合，送風(fēng)距離遠，制冷效率低。據(jù)測，這類傳統(tǒng)的銀行網(wǎng)點數(shù)據(jù)中心機房PUE均值達到了2．5左右。在效率成本的驅(qū)動以及國家政策的要求下，這類現(xiàn)象已不符合當前數(shù)據(jù)中心的建設(shè)標準，也不能順應(yīng)當前社會的發(fā)展要求。綠色節(jié)能必然成為了未來的發(fā)展趨勢。

PUE值是綠色節(jié)能數(shù)據(jù)中心的衡量標準，那么在金融科技3．0時代的到來，如何通過AI技術(shù)打造真正意義上的綠色節(jié)能數(shù)據(jù)中心呢？

談到數(shù)據(jù)中心的綠色節(jié)能，華為在這一方面則展現(xiàn)出了自己獨特的優(yōu)勢，將基于AI的iCooling智冷技術(shù)融入數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，針對數(shù)據(jù)中心制冷效率提升瓶頸，通過深度學(xué)習(xí)，打通精密空調(diào)末端、冷水機組、冷卻塔、水泵等制冷系統(tǒng)以及IT負載、環(huán)境變量等大數(shù)據(jù)之間的聯(lián)動，對大量的歷史數(shù)據(jù)進行分析，探索影響能耗的關(guān)鍵因素，獲取PUE的預(yù)測模型。利用尋優(yōu)算法，獲取調(diào)優(yōu)參數(shù)組，下發(fā)到控制系統(tǒng)，實現(xiàn)制冷系統(tǒng)的最優(yōu)控制。最終通過規(guī)范化的實踐引導(dǎo)和目標導(dǎo)向評測，不斷調(diào)整優(yōu)化，獲取最佳PUE。

實際上，華為的iCooling技術(shù)也得到了更好的實踐應(yīng)用，在華為云廊坊數(shù)據(jù)中心成功部署，全年P(guān)UE可降低超過0．1，年平均值達到1．3以下，年節(jié)約電費數(shù)百萬元。

金融科技3．0時代的到來，伴隨著以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能以及移動互聯(lián)為引領(lǐng)的新的工業(yè)革命與科技革命的開展，會導(dǎo)致金融學(xué)科的邊界、研究范式不斷被打破和重構(gòu)。而AI作為新技術(shù)的代表，將更加全面加持數(shù)據(jù)中心從而加速金融科技3．0時代的快速發(fā)展。