反欺诈（羊毛盾）API有什么作用

工商银行通过实施“1031”工程、信息化银行建设等工作，打造了同业领先的第四代核心银行系统，确立了信息 科技 领先优势。随着银行进入4.0时代，金融 科技 推动银行从生产资料、生产力和生产关系三方面打破传统、变更生产经营模式，顺势数字化、智能化、开放化的时代特征，银行不断丰富服务渠道、完善产品供给、提升服务体验和效率，同时对企业级架构建设和信息系统转型提出了新要求。

为应对内外部形势变化、满足业务创新转型发展要求，工商银行于2015年启动IT架构转型工作。充分利用分布式、云计算等新技术，基于开放平台与主机有机结合的基础架构，构建面向未来业务发展，以开放性、高容量、易扩展、成本可控、安全稳定、便捷研发为特征的全新技术体系。在技术变革的外部驱动和转型发展的内生需求互相作用下，工商银行于2017年启动智慧银行生态系统（ECOS）工程，围绕“客户服务智慧普惠、金融生态开放互联、业务运营共享联动、创新研发高效灵活、业务 科技 融合共建”的智慧银行建设目标，通过整合构建企业级业务架构，强化产品创新顶层设计与跨产品线整合，将业务架构由内部企业级延展至跨界生态，在业务架构指导下，进一步深化IT架构转型，持续优化应用架构、数据架构、技术架构、安全架构，建立金融与 科技 高度融合的全新生态体系。

1.构建服务化、松耦合应用架构。 同步ECOS工程建设，工商银行引入了业界领先的持续价值提升方法论，通过分析全行发展战略、业务发展前瞻性规划和业务现状问题，体系化地开展业务领域顶层设计，从流程、产品、实体等三个维度开展业务建模，整合构建覆盖63个业务领域、100多个业务组件、近4000个任务组件的企业级业务架构，并指导推动IT系统建设。通过从业务领域、业务组件、业务对象到IT应用、IT服务、数据对象的对接落地，围绕业务对象，以数据为中心聚合服务，形成了覆盖业务产品服务、业务和数据基础服务、技术基础服务的企业级服务体系，打造了分层解耦的应用架构。建立组件化研发机制，实现业务模型的高效传导，促进统一架构语境下从业务到IT的一致性承接。在支付结算、信用卡等热点领域完成组件化落地， 提炼 了19000余个IT服务，日交易量逾40亿笔，提升了产品研发的市场响应速度。

2.打造主机+开放平台双核心系统。 依托自主可控、体系完备的开放平台技术，逐步从传统的以主机为核心的应用布局向主机+开放平台双核心布局转型，初步建成具备承接主机业务下移能力的开放平台核心银行系统。在国内大型银行中，率先实现银行核心业务的完整闭环处理，截至2020年上半年，已有超过90%的应用部署在开放平台。在中资银行中，率先使用自主研发的开放平台境外核心业务系统，已在欧洲、亚太区域新设机构实际投产运营。随着双核心建设不断深化，工商银行在业务量快速增长态势下，整体保持主机资源零增长，2015~2020年累计实现主机资源压降65000MIPS以上。

3.形成双轮驱动的开放金融生态。 工商银行建设以“嵌入场景、输出金融”为特征的API开放平台，与以“绿色部署、敏捷上线”为特征的金融生态云，组合形成全行互联网金融场景建设“双轮驱动”的体系化品牌。目前已对外开放9大类1800多项API服务，为8800多家合作方提供服务，成为银行同业中“合作伙伴最多、服务最全面”的开放平台。已推出教育云、物业云等17款金融生态云产品，累计推广G/B端客户超过3万个，C端客户929万。

1.打造多模式、高性能数据交换体系。 工商银行综合运用流数据处理、数据复制、文件共享等技术，打造了多模式、高性能的企业级数据交换平台，面向全行提供实时、准实时、分钟级、小时级等多种时效的企业级数据交换服务，并在余额变动实时提醒、实时交易反欺诈、准实时存贷款偏离度计算等应用场景取得良好成效。

2.率先建成自主可控的大数据服务云。 同业率先完成传统封闭式架构（TD、Extradata）向开放分布式架构(Hadoop、MPPDB)转型，建成金融行业集群规模最大、技术生态最全、供给能力最强的大数据服务云体系，软硬件投入仅为原有产品投入的30%。全数据整合后容量超过9.3PB，为171个总行应用、22个业务部门和52家境内外分行及子公司提供了高效、便捷、丰富的高质量数据服务。

3.着力打造企业级数据中台。 按照ECOS工程总体布局，以共享、复用、创新为目标，通过数据资产沉淀、数据服务化、数据资产运营、数据产品输出等措施，打造高效、智慧、开放、共享的标准化数据服务。面向全行1万余名数据分析师提供一站式、全链路线上BI分析能力，支撑全面风险管理、信用卡风控、智慧大脑等重点场景建设，加快推进客服、运营、产品和风控等领域的智慧赋能，提升各专业数据应用创新能力。

1.打造一系列企业级新技术应用平台。 工商银行依托金融 科技 研究院体系化布局新技术，建成了云计算、分布式、API平台、大数据、流数据、人工智能、物联网、区块链、生物识别、移动互联网十大技术平台，是工商银行技术领先优势的集中体现。人工智能机器学习平台集成业界主流机器学习算法，提供便捷高效、全流程建模、自学习的AI全栈平台，赋能数据智能化应用，构建工行智慧大脑。物联网金融服务平台通过智能感知万物，获取海量物联数据，扩展银行金融服务边界，创新金融服务模式，提供安全可靠的智慧物联解决方案。区块链技术平台在资金管理、供应链金融等七大业务领域构建服务实体经济的区块链应用生态，机构用户超千家，个人用户超100万，拥有近百项专利，荣获多项业界大奖。生物识别平台提供人脸、指纹等生物特征管理、安全管控、服务调度等功能，具备多生物特征统一管控、统一服务的能力。

2.建成自主可控、体系完备的云计算、分布式技术体系。 云计算平台具有开放性、高容量、易扩展、智能运维等特点，从传统手工为主的虚拟化架构，转变为快速供给、稳定可靠、资源集约、运维智能的新型云计算体系架构。截至2020年8月，工商银行已实现60000+节点、34000+容器的入云规模，具备万级容器集群自动供给能力，同等业务量下服务器虚拟资源利用率平均提升2~3倍，业务高峰期系统扩容时间由几十分钟缩至秒级，2019年荣获人民银行 科技 发展奖一等奖。分布式技术平台涵盖9大类分布式技术组件，在快捷支付、纪念币预约等150余个应用广泛运用，为IT架构从单体集中式架构向分布式服务化架构转型提供了技术基础。截至2020年8月，日均交易量超过50亿笔，并发支撑能力超过10万笔/秒，重点交易平均响应时间小于10ms，有效应对“双十一”秒杀等高频、大并发交易对IT架构稳定性、业务连续性的冲击。

落实国家网络安全等级保护2.0要求，完善安全体系建设，加强新技术领域的安全防护，随云计算、大数据、人工智能、区块链、5G、物联网等金融 科技 发展同步规划、同步建设。研究完善以数据为中心的安全方法论和保护体系，加强个人信息和隐私的保护，“融e行”第一批完成在中国互联网金融协会的认证备案。围绕ECOS工程建设，建立多因子身份认证体系，发展手机盾、云证书、指纹、人脸、声纹、指静脉、虹膜等多种认证及生物识别技术。建设企业级反欺诈平台，通过终端、账户、行为等多维度展开智能风控，有效拦截欺诈交易，提升开放银行防御和风险处置能力。

在新一轮 科技 革命与我国转变发展方式的 历史 交汇期，工商银行将 科技 创新作为第一发展动力，积极创新和引入金融 科技 前沿技术，在全行战略、企业架构的指引下，强化IT与业务的融合。通过金融 科技 赋能经营转型，创新服务模式，拓展新生态，提高金融供给对实体经济的适配性和灵活性，为广大客户提供高价值服务，为建设具有全球竞争力的世界一流现代金融企业提供动能源泉。

随着以5G、区块链、物联网、大数据、云计算、数字孪生、人工智能等数字 科技 为引领的第四次工业革命的兴起，产业互联网发展进入快车道，居民消费转向线上并呈现个性化、定制化、多元化的趋势。为了把握这个短暂的转型窗口期，大部分商业银行都纷纷进行数字化转型，对于数字化转型的本质、难点仍在 探索 阶段。因此，笔者以在商业银行的实际管理经验为基础，借鉴智能工业数字化的历程，探讨商业银行数字化转型的实际方法。

数字化转型的本质：数据流动的自动化

信息技术爆发式进步对商业银行的本质影响，是将商业银行置于不确定性的环境中。数字 科技 直接拉近了银行与客户之间的距离，在竞争激烈的互联网环境下，银行必须在金融交付方式上满足客户个性化需求，以此获取、激活并黏住宝贵的客户资源。在数字时代，银行必须以有限的人力、财务、研发等资源，以创新的金融服务快速响应客户不确定的金融需求。对于任何一家银行来说，资源都成了最为紧缺的要素，只有提高资源的配置效率，才可能缩短产品研发周期、提升服务体验、敏捷预测金融需求等。因此，在不确定性的环境中，银行竞争的核心就是资源配置效率的竞争。

资源配置的背后，是银行在研发、设计、交付、定价、客服、营销等每一个环节的决策。在数字时代，决策是否智能，决定了资源配置效率的高低。此处“智能”，是指一个主体对外部市场环境的变化作出响应的能力。以智能制造为参考，美国NSIT强调智能制造解决的三个基本问题是：差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链变更，其本质就是响应外部环境的不确定性变化。

银行的智能决策，不仅仅是物理世界中看得到的机器设备自动化，还表现为虚拟世界中看不到的数据流动的自动化。数据流动的自动化要求实现“五个正确”，即把正确的信息，在正确的时间，用正确的方式传递给正确的人，以此为依据作出正确的决策。例如，客户需求信息被采集之后，在银行的经营管理、产品设计、体验设计、产品研发、产品测试、产品维护等每一个环节流动，信息不断被加工、处理、执行，进而实现在正确的时间将正确的数据以正确的方式传递给正确的人和机器。正是信息技术、物联网、大数据等数字 科技 的进步，保障了数据流动的自动化，从而帮助银行构建更加高效、低成本、精准、科学的智能决策体系。

基于以上分析，商业银行数字化转型的根本动机，是以数据流动的自动化来化解复杂环境的不确定性。传统机器设备的自动化替代了体力劳动，数据流动的自动化则替代了脑力劳动。判断银行内部决策是否智能，就是看在数据流动的每个环节，是不是需要越来越少的人参与。基于智能决策的要求，数据流动的内涵也有了巨大的变化，过去的数据流动是基于文档的流动，今天的数据流动是基于模型、风控、反欺诈、交易要素的流动。因此，商业银行数字化转型的本质可以定义为：在“数据+算法”定义的世界中，以数据流动的自动化化解复杂系统的不确定性，对外部的环境变化作出高效响应，最终目的在于提高资源配置的效率。

数字化转型的最大难点：集成应用困境

数字化集成的本质，是不同业务系统之间的数据能够实现互联、互通、互操作。集成是智能制造的核心概念，德国工业4.0提出三个集成（横向集成、纵向集成、端到端集成），中国工业和信息化部提出两化融合的四个阶段（基础建设、单向应用、综合集成、创新引领），都在强调将单向应用系统打通。集成之所以对银行数字化转型同样重要，是因为银行信息化的投入和收益并不是线性相关的，收益只有在投入跨越了某一临界点之后才会呈现指数化增长。因此，银行数字化转型从单向应用、企业级集成、产业金融链集成到产业金融生态集成，只有在集成跨越了某一拐点之后，数字化转型的效益才能体现出来。如果说，工业互联网所要解决的核心问题是在产业链和产业生态层面上构建一个新的数字化转型的体系，那么当前银行核心系统下移与分布式系统上行所要解决的核心问题是在金融交易服务与金融生态服务上构建一个新的数字化转型体系。遗憾的是，当前所能提供的商业银行数字化转型的解决方案，更多针对的是单向应用。

正如“中等收入陷阱”一样，从单向应用迁移到集成应用将面临诸多挑战，我们称之为“集成应用陷阱”或“集成应用困境”。无论是在智能制造领域还是金融 科技 领域，真正实现内部集成是非常困难的。基于对国内十多万家企业集成水平的评估，能够在产品设计、工艺设计、生产制造、生产过程控制、产品测试、产品维护等环节打通的领先企业数量非常有限。基于对国内外一万多家商业银行集成水平的评估，能在金融产品需求、研发、测试、上线、营销、风控、反欺诈、API对接、ISV等环节打通的领先银行数量同样非常有限。但是国内一些互联网银行，如网商银行、微众银行，已经成为商业银行数字化转型的标杆企业。互联网银行能够跨越集成应用困境，主要因为天生具备互联网生态基因，在建设产品体系时有集成的意识，且多以C-Bank模式从零开始建设，集成难度相对较小。

集成应用困境的核心矛盾是企业全局优化的需求和碎片化的IT供给之间的矛盾。当前商业银行竞争的核心是资源优化配置效率的竞争，需要在更大的范围、更广的领域、全流程、全生命周期、全场景推动数字化转型，只有实现全局集成、全局优化，才能创造更多的价值。但是当前商业银行的IT供给依然是碎片化的，这源于过去60年里碎片化的IT供给史，无论是核心系统研发，还是金融产品研发，解决问题的基本思路都是先解决局部问题，再把一个点的问题拓展为一个线的问题。碎片化供给的思路延续至今，导致当前商业银行往往出现几百套相互孤立的“烟囱式”产品系统，能够实现开放式的银行体系只是凤毛麟角。商业银行数字化转型，不仅需要点、面的解决方案，更需要一个生态级别的解决方案。

“数字化转型2.0”商业模式解决方案

当前商业银行的核心系统、产品系统已经变得越来越复杂，而传统IT技术架构解决方案与支撑复杂产品系统的要求差距越来越大。为解决企业全局优化的需求和碎片化IT供给的基本矛盾，商业银行必须在边缘计算、云计算、移动端架构体系之上构建一套新的商业模式解决方案，即“数字化转型2.0”。如果说“数字化转型1.0”是基于传统IT架构和桌面端，那么“数字化转型2.0”是基于边缘计算、云计算、移动端为代表的IoT的新技术渠道。

“数字化转型2.0”可以划分为需求端、供给端、供需端、数据价值四个层面。在需求端，银行不再基于相对确定的需求来实现低成本、高效率，而是基于更加个性化定制、碎片化的不确定性需求，进行商业模式创新（包括业务创新、产品创新、商业模式创新、组织创新）。在供给端，面向流程、面向局部的封闭技术体系已不够，需要构建一个面向角色、面向场景、面向需求、全局优化的开放技术体系。在供需端，交付软硬件不再是全部任务的结束、而是运营工作的开始，和客户一起运营为客户的客户提供更有价值的解决方案。在数据端，围绕数据价值实现层面，包括业务数据化和数据业务化两个层次，即在数据底座之上，基于客户实时需求，利用基于云的技术中台、业务中台、数据中台快速构建与迭代解决方案。

商业银行原有技术体系复杂，在实现“数字化转型2.0”时，必须解决原有架构体系向新架构体系迁移的问题。以工业互联网为参照，工业互联网把工业的技术、经验、知识、最佳实践等封装为各种各样的组件，通过提高共性技术知识的沉淀与复用水平，重构工业知识创造、传播和应用的新体系，降低了创新的成本和风险，提高了研发生产服务的效率。商业银行将传统架构体系向“数字化转型2.0”迁移，可以按照以下四个步骤执行：一是解构数据，不断地用软件去解构和分解当前产品系统的数据；二是构建微服务池，基于数据组件，构建新的微服务池；三是链接平台，针对金融产品解决方案，调用和链接相关微服务；四是重新构建一个面向角色、面向场景的APP。“解构—微服务池—调用—面向场景APP”体系也将员工从重复性工作解放出来，使其可以投入精力和时间从事创造性的工作。

“数字化转型2.0”的未来，是构建一个虚拟的数字“孪生世界”。在虚拟世界里，商业银行可以更加高效、低成本、精准地模拟现实世界，智能地作出决策，并将决策结果反馈到现实世界，最终迈向零成本试错之路，最优化地响应不确定性环境。

作者 罗勇「中国民生银行」

文章 《中国金融》2022年第1期

本文源自中国金融