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2024.01.31北京
在中国金融业数字化转型的历史长卷中，过去十年无疑是一部磅礴的史诗。
2017年，南京银行第一次将传统线下金融业务搬到了线上。那一年，它的互联网金融信贷业务实现了过去10年的业务总额。
2021年，富滇银行通过数字化转型，将整体业务全面线上化，再造了一个“线上富滇”。那一年，它的整体业务实现了过去7年首次超过两位数的增长。
一个个鲜活的案例，见证了中国金融业从互联网化迈向全面数字化的进程，而云计算技术的引入成为了这一进程中的关键驱动力。
近些年来，金融机构通过“上云”，使得IaaS层基础设施逐步完善，中国金融业数字化转型进入深水期。
但“上云”并非终点，反而是金融机构加速数字化转型、实现高效创新的开始。如何用好云，构建全新的“云上”应用体系，成为金融业数字化转型的新课题。
这也使得越来越多的金融机构将目光投向了更高一层的PaaS，尤其是基于云原生构建的PaaS技术，正展现出令人瞩目的发展势头。
据浙大AIF（AcademyofInternetFinance）最新发布的《金融行业云平台（PaaS）市场发展趋势白皮书》显示，云原生PaaS是一种创新的服务模式，旨在提高应用的开发、部署和管理效率，帮助金融机构优化成本支出和提高资源利用效率。
随着云原生PaaS技术在金融领域的深入应用和成熟，其在推动金融行业数字化转型的关键作用愈发显现。
那么，在IT基础设施变得越来越复杂、技术迭代越来越快的今天，云原生PaaS技术是如何在金融业数字化转型中发挥重要作用，又能否为金融数字化带来一场新的“繁花”？
据IDC《中国金融云市场（2022下半年）跟踪》报告显示，2022下半年，中国金融云IaaS市场规模美金同比增长13.2%；金融云平台（PaaS）解决方案市场美金同比增速为42.7%，增速在所有子市场中排名第一。
金融机构对PaaS的重视不足为奇。作为云计算架构的中间层，PaaS扮演着“承上启下”的中台角色，一方面能够降低底层基础设施的建设与管理成本，另一方面也能提高应用程序的灵活性和可伸缩性，加速新产品的上线周期。
而云原生技术的引入，更是让PaaS焕发生机，在可扩展性、可用性、可移植性等方面有了更优秀的表现。
近年来，越来越多的金融机构展开对业务系统的云原生改造，利用容器、微服务、动态编排、DevOps等云原生PaaS技术，初步形成以“应用”为中心的云计算新模式也是这个原因。
正如AIF执行副院长张瑞东所说，云原生对PaaS进行重新定义，让金融机构用云方式从“上云”向“云上”转变。
但值得注意的是，云原生PaaS并非字面意义上的“在PaaS层采用云原生技术”那么简单。
在早期云原生建设中，不少金融机构是在IaaS虚拟化资源池之上，再建一个容器资源池，两层架构叠加并未充分发挥云原生PaaS的优势。
随着深度用云进程的加速，金融机构在PaaS层进一步遭遇“卡点”：
一是，多云多芯多端，对异构资源和应用的统一管控提出了更高要求。
在多云、混合云成为趋势的今天，金融机构大多采用多云战略，把鸡蛋分散在不同的篮子里以降低风险。但多云也带来了运维复杂、运维管理成本高、操作体验差等问题。
同时，国产化的推进，使得金融机构信息系统建设已经从以小型机和x86架构为主，进入到了“一云多芯、一机多芯”的新阶段。
碎片化的芯片，不仅会造成管理复杂性增加、成本增加，也很难被云原生应用进行统一资源调度和使用。
从业务的视角看，金融服务从线下转向了线上全渠道，APP/H5/小程序、Android/iOS/鸿蒙等多种终端生态，需要被统一打通和投放，对应用开发和运维效能提出了很高的要求。
总的来说，“多云多芯多端”的架构，带来了大量复杂的异构系统，包括云形态、资源、应用架构、芯片、终端的异构，都会造成管理复杂性增加、成本增加，成为平滑统一上云、用云的障碍。
因此，底层异构资源的复杂性、新老系统架构出现交集、应用体系的开发运维效率，是金融机构上云后在PaaS层需要持续解决的新问题。
二是，AI快速发展，加速智能化服务和应用的诞生。
如今金融行业越来越依赖于AI技术来提高业务能力、客户服务和风险管理等方面的效率。
例如，利用PaaS技术中的AI功能，金融机构可以开发智能顾投、智能核保、风控营销等服务，提供强大的数据分析和智能决策支持。
通过整合多媒体技术，智能客服、数字人等服务，可以为客户提供更加生动的、个性化的解决方案，提高用户理解和接受新金融产品的意愿。
随着AI技术的不断发展，PaaS平台正在进一步提供自动扩展、智能监控、自动故障处理等方面的能力，以提高金融服务应用的效率和稳定性。
而现在，大模型技术快速发展，使得“所有的业务都值得被重做一遍”。理论上，金融业的应用灵活创新、个性化用户交互、高效信贷流程、产品敏捷开发与交付等环节，都可以通过大模型重构。
但新技术出现到落地产业还需要适配的产品化工具的助力。大模型的应用也意味着对算力的需求。有调研数据显示，AI的应用对于GPU算力的需求每三个半月翻番，但GPU的利用率通常不足30%。
而目前我国正面临出口禁令导致的芯片短缺，充分发掘GPU资源潜力、提高资源利用率迫在眉睫。
如何用AI的方式进一步提高企业在运营、运维、生产等各个业务环节的效能，尤其是用大模型结合上云提高智能化的能力，是金融机构需要利用AI和PaaS等技术亟待解决的重要问题。
三是，“下云潮”争议背后AI算力紧缺等现状，进一步显现“降本增效”的强烈需求。
尽管大多数企业将“上云”作为数字化建设的重要指标，但也有少量企业开始“下云”以节约成本、提高效率。
这也从侧面反应出现阶段用云的投入产出比还不够高，如何提升云的资源利用率，降低云的技术风险，更好地支撑业务，对PaaS技术提出了更高的要求。
四是，政策监管加码，对安全合规能力要求更高。
数字化转型的深入推进，使得金融机构的IT系统越来越复杂，数据的关联性、交叉性持续增强，客观上增加了金融数据泄露的风险。
同时，对于部分新技术产品的安全性考虑不足，也可能存在未知安全隐患。
随着网络安全法、个保法、数据安全法等法律法规的落地实施，金融市场监管逐步趋严。在安全合规前提下开展云平台建设成为金融机构的必答题。
不难发现，无论是技术迭代、市场变化，还是政策导向，都在推动PaaS技术向更加多云、智能、绿色、可信的方向发展，使得金融机构能够在竞争激烈的市场中保持领先地位。
但无论是全栈云还是独立PaaS平台，金融机构要的是更灵活、更高效的数字化基础设施，因此PaaS的服务形式不重要，重要的是PaaS的成熟度。
从这个层面来看，蚂蚁数科已经悄然成为PaaS赛道中的佼佼者。据2022年IDC《中国云原生市场分析》报告显示，蚂蚁云原生PaaS平台SOFAStack是国内云原生技术覆盖最全面的厂商之一。
在产业应用层面，被国内超60%的TOP50金融机构持续使用，包含6家国有大型商业银行、11家股份制银行，是市场主流选择。
之所以蚂蚁PaaS平台能够被金融业广泛应用，很重要的原因在于它是依托于支付宝、蚂蚁集团孵化成长出来的，从支撑移动支付、金融业务中来，经过了蚂蚁集团十多年的架构充分迭代和验证。
而2018年蚂蚁集团全面转向云原生，也使其PaaS技术走在了业界最前沿。
浙大金融科技研究院经过调研后，副院长张瑞东在白皮书发布现场评价道，现阶段金融机构在数字化转型中遇到的“卡点”是可以解决的，蚂蚁PaaS平台为金融机构提供了二次开发和工具高度集成的良好开发环境，可以很好地解决金融数字化转型、实现高效创新中的痛点。
针对“多云多芯多端”带来的异构资源和应用，蚂蚁在自身实践经验的基础上，定义了下一代的统一资源调度架构——打通虚拟化和容器层的资源池，将原有上下叠加的关系改变为共池关系，用统一的引擎去调度，通过屏蔽复杂异构的资源管理，同时让应用能够在统一的操作系统之上纳管。
换句话说，不管是物理机、虚拟机、OpenStack还是阿里云、华为云等公有云、专属云，不管是国外还是国产的芯片、操作系统，不管是单体式的应用还是微服务的应用，不管是C语言、Java还是Python，蚂蚁SOFAStack都可以全面兼容。
同样，蚂蚁自主研发的端云一体一站式移动开发平台mPaaS，也能够全面兼容海光CPU、麒麟软件NeoCertify、鸿蒙等数十家国内主流操作系统、CPU等软硬件。
这种全新的统一架构，使得系统性能得到更大提升，同时降低碎片化，提高资源利用率。
为了支持应用在上云之后能够更平滑、稳定的运行，蚂蚁正在借助AI技术推进云原生的应用实现“自动驾驶”。
通过引入AI技术识别、对比基线，去禁入和限流，引导流量的压力水位快速、自动下降到健康的区间。
一旦流量异常情况危险警报得到解除，限流智能模块将自动退出。整个过程对于运维人员和终端用户是无感的。
同时，基于大模型将为研发效能带来颠覆性机遇的判断，蚂蚁已将自研的代码大模型CodeFuse与SOFA产品线全面融合，涵盖设计、研发、测试、运维等领域。
具体而言，企业客户在使用SOFAStack时，相当于为企业开发者配备专属智能副驾驶，和机器人“辅助设计”、“结对编程”、“运维助手”，通过人机交互助手提升日常代码研发、测试、运维过程中的效率和质量。
对企业而言，引入智能副驾驶可以显著提升人效质量，降低总体成本。
随着CodeFuse在产品线中不断深度融合，SOFAStack将为金融机构打造新一代AI云原生PaaS平台，使其在开发运维、数据分析、应用治理、绿色计算方面取得更智能的能力，加速响应业务创新和价值交付。
该技术通过无侵入的方式对老旧的应用植入sidecar，就能够让企业无需对传统应用做任何改造，不再需要高成本迁移，多云及云下系统即可实现互联互通。
Forrester首席分析师戴鲲对蚂蚁SOFAMesh产品进行深度调研后表示，通过研究三年数据测算，使用蚂蚁服务网格产品后，其客户投资回报率达到99%。
目前，该产品已服务超30家金融机构在IT生产运维环境中落地，包含中国工商银行、中信银行、民生银行、南京银行等，平均帮助客户内部研发运维效率提升20%+，线上大型故障减少20%+，并大幅降低研发成本。
不仅如此，蚂蚁还在进一步探索降本增效的可能性。
比如资源混合调度，进一步地把GPU资源进行池化，最大化利用GPU资源，同时针对在线应用、3D渲染类的应用进行CPU和GPU的混合调度，深度支持更复杂、更异构的业务的负载类型，缓解GPU短缺的现状。
再比如，离线混部技术、云原生分时调度、AI弹性容量三大技术，使得资源能够错峰配置、智能弹性扩缩，白天主要面向在线类计算应用，晚上侧重离线类大数据的应用，从而大幅度提高资源利用率。
在金融机构全面转向分布式和云原生技术的过程中，传统运维体系和平台能力已经不足以支撑正在变革的应用架构。
对此，蚂蚁创新性地提出了TRaaS技术风险防控体系，以满足金融业对于安全合规的严苛要求。
该体系以Risk（风险）为核心视角，对风险进行事前、事中、事后的预防和干预，如：事前的业务监控、故障演练，事中的快速止血、自愈以及故障自动定位跟踪；事后的风险溯源、回收定额等，保障基础设施的安全稳定运行。
总的来说，如今金融机构的基础设施呈现出多样化、多场景等特征，底层基础设施架构迥异，业务场景非常复杂。
金融云PaaS需要解决不止是开发敏捷的问题，还需要解决架构先进性，将金融对安全合规、交易强一致性、单元化扩展、容灾多活、全链路业务风险管理、运维管理等各方面行业要求，与云原生技术进行深度融合。
蚂蚁PaaS平台正是这样一套既符合金融行业标准和要求，同时又兼具云原生技术架构优势的产品，为金融机构深度用云提供了理想工具。
富滇银行与蚂蚁合作先后引进了旗下机构数字化升级“三件套”，即原生分布式数据库OceanBase、移动开发平台mPaaS和金融级云原生分布式平台SOFAStack，以满足金融业务对于高稳定和高性能的双重要求。
在分布式架构转型方面，通过蚂蚁SOFAStack解决方案能力加持，部署于“滇峰云”上的敏态应用均具备高并发弹性伸缩能力。
上线后的“滇峰云”提供122项平台层服务，支撑快速开发实现131个云原生应用，运行1100+个容器，可满足每分钟交易量峰值50万笔，每分钟交易量提升80倍。
与此同时，蚂蚁SOFAStack为富滇银行提供全体系的TRaaS服务，助力富滇银行面向技术风险的体系能力达到业内领先水平。
在风控与反欺诈创新方面，蚂蚁数科以中台化的建设思路，助力富滇银行建设了一套更加业务化、高效便捷的覆盖信贷全生命周期的风控运营平台，实现全渠道、全体系的数字化风控能力提升。
在手机App建设方面，蚂蚁mPaaS助力富滇银行优化用户体验、在非金高频场景和数字化运营方面发挥作用，使得手机银行用户活跃度大幅提升，MAU较年初增幅66%。
类似的成功案例还有很多，如中华保险、新华人寿保险以及某些国有大行、股份制银行，在云原生分布式体系建设方面都取得了突出的成绩，其背后都有蚂蚁的身影。
《金融行业云平台（PaaS）市场发展趋势白皮书》认为，金融行业PaaS发展呈现四大趋势：
一是，加强数据安全和隐私保护，强化合规和风险管理。金融行业需要PaaS提供先进的安全措施，帮助金融机构构建更加安全、可靠的信息系统，满足国家在法规和监管方面的要求。
二是，提高运营效率和灵活性，增强服务的可及性和可用性。
PaaS技术应当具备低延迟的特性，确保数据传输和处理的效率，以满足金融交易的实时性需求。未来金融行业还将结合AI应用，在数字化转型中将不断创新。
三是，整合多元系统，支持生态系统建设。金融业务的复杂性和多样性要求PaaS技术能够满足各种不同的业务需求，减少数据孤岛的存在，成为一个能够与多样化技术生态系统协同工作的平台。
四是，更加特殊的移动端设备管理和防数据泄漏的要求。
移动端包含大量不同型号和操作系统的设备，这要求PaaS平台能够有效应对各种设备和操作系统的差异。同时，移动端PaaS技术需强化本地数据的加密和安全存储机制。
对此，蚂蚁数科数据智能与科技事业群产品解决方案总监曹诗洋表示，蚂蚁数科会在保持架构先进性、融合AI大模型、降本增效、安全合规等方面持续发力，其目标是保证客户在云上云下能够自由切换，更好地支撑业务，在保持业务一致性和连续性的同时，降低成本和风险。
“我们正加速融合蚂蚁自研的可信AI、区块链、隐私计算等新技术，通过PaaS化科技服务帮助企业自建体系化数据应用能力，助力金融业迈入数据智能阶段”，曹诗洋表示。
同时，曹诗洋也认为，金融数字化转型不仅是技术问题，更是企业系统化工程，需要技术、组织、流程规范的整体配套，而云原生既是技术也是一种理念，蚂蚁提供全面的产品和服务与金融机构、产业伙伴一起实现高效转型。