云服务器培训深度网络
是的，云服务器可以用于训练深度网络。深度学习是一项要求资源密集型的任务，需要大量计算能力，云服务器提供了这种能力。通过使用云服务器，您可以访问强大的图形处理器 (GPU) 和分布式计算资源，从而使深度学习训练更加高效和快速。
合作伙伴
与云服务器相关的深度学习生态系统中有多个合作伙伴提供各种服务和支持。
- NVIDIA：提供用于深度学习的 GPU 和加速库。
- AWS：提供各种云服务，包括用于深度学习的 Amazon SageMaker。
- Azure：提供一系列云服务，包括用于机器学习和深度学习的 Azure Machine Learning。
- 谷歌云：提供云服务，包括用于深度学习的 Google Cloud AI Platform。
- IBM Watson：提供人工智能服务，包括用于深度学习的 IBM Watson Studio。
资源
还有许多资源可用于深入了解云服务器上的深度学习。
- TensorFlow：一个流行的开源深度学习库，提供在云服务器上进行训练和部署的教程和示例。
- Keras：一个高级神经网络 API，对于在云服务器上构建深度学习模型很有用。
- PyTorch：另一个流行的深度学习库，提供广泛的文档和教程。
- 亚马逊机器学习大学：提供有关深度学习和机器学习的免费课程。
- Azure 机器学习文档：提供有关使用 Azure 进行深度学习的全面指导。
构建深度学习模型
要使用云服务器构建深度学习模型，您需要执行以下步骤：
- 选择一个云服务提供商并创建一个帐户。
- 启动一个具有所需计算资源的虚拟机。
- 安装必要的软件库和工具，例如 TensorFlow 或 PyTorch。
- 收集和准备您的训练数据。
- 编写训练脚本并训练您的模型。
- 评估您的模型并对其进行微调以提高性能。
- 部署您的模型以进行预测或推理。
结论
云服务器提供了强大且可扩展的平台，用于训练和部署深度学习模型。通过利用合作伙伴和资源的生态系统，您可以快速高效地开发和部署您的深度学习解决方案。
如何理解云计算、大数据、物联网、人工智能之间的关系?
在科技领域，云计算、大数据、物联网、人工智能构成四大支柱，共同推动现代技术生态发展与智能时代到来。
本文将逐一解析这四者及其相互关系。
云计算是一种网络化提供计算资源与数据存储的模式。
它通过第三方云服务提供商，为个人与企业访问和使用服务器、存储与应用资源提供便利，以弹性、可扩展和成本效益为核心优势。
云计算平台为物联网设备提供强大的数据处理与存储能力，支持实时数据上传与指令接收。
同时，其也为大数据分析、机器学习等复杂任务提供所需计算力。
大数据是描述处理大量数据集的技术与方法，收集包括结构化与非结构化数据，旨在揭示信息中的隐藏模式、未知相关性与市场趋势。
大数据的价值在于利用历史数据预测未来事件，为决策提供依据。
物联网是一种将信息传感设备与网络连接，实现智能化识别、定位、跟踪与管理的概念。
通过各种设备与技术，实现物体间的智能互联，覆盖广泛，从家用电器到复杂工业工具。
物联网核心在于传感器与软件集成，收集与交换数据，提供智能化与自动化服务。
人工智能是一门多学科技术领域，旨在通过机器模拟、延伸与扩展人类智能行为。
包含机器学习、深度学习、自然语言处理、机器视觉等，让机器执行复杂任务，如语音识别、决策制定与翻译等。
AI通过数据学习与分析提高性能，自主改进与适应环境，成为科技革命与产业变革的关键驱动力。
云计算、大数据、物联网与人工智能之间紧密相连，共同构成现代技术生态的重要组成部分。
云计算提供数据处理与存储能力，大数据技术用于数据分析，物联网生成大量数据，人工智能则实现数据解读与智能决策。
这四个领域的相互作用加速技术创新，提升AI应用效率与准确性。
物联网与云计算的关系在于，云计算作为物联网设备的数据处理与存储平台，支持设备上传数据至云端，接收指令与信息。
云平台的弹性和可扩展性适应大量物联网设备的数据流。
大数据与物联网相辅相成，物联网生成数据，大数据用于分析与解读。
人工智能与大数据互为补充，大数据提供知识库，人工智能模拟人类决策过程。
物联网与人工智能结合，实现更高级数据处理与设备自主决策，提升物联网应用价值。
总结，云计算、大数据、物联网与人工智能之间形成紧密联系，共同构建高度互联的技术生态系统，推动效率与生活质量提升。
随着技术发展，未来世界将更加智能化、自动化与互联。
至强最新CPU型号大全——为您带来顶尖性能与卓越体验（探索英特尔最新一代至强处理器）
作为世界领先的处理器制造商，英特尔不断推出创新的至强系列中央处理器（CPU），以满足各行各业对高性能计算的需求。
本文将为您介绍英特尔最新一代至强CPU型号，深入了解其卓越的性能和创新的功能，带您进入高性能计算的新时代。
段落
一：英特尔至强鲲鹏处理器——突破性能边界的巨无霸
英特尔至强鲲鹏处理器是最新发布的旗舰型号，以创新的架构和先进的技术成为高性能计算领域的巨无霸。
它采用了先进的22纳米制程工艺和多核心设计，在高负载环境下表现出色，为用户提供卓越的计算性能和响应速度。
二：英特尔至强金牌处理器——为数据中心提供出色的处理能力
英特尔至强金牌处理器是专为数据中心设计的型号，具备出色的处理能力和可靠性。
它采用了先进的14纳米制程工艺和增强型多核心架构，能够处理大规模数据集和复杂的计算任务，为企业提供高性能的数据处理和分析能力。
三：英特尔至强铂金处理器——实现企业级应用的卓越性能
英特尔至强铂金处理器是专为企业级应用而设计的型号，具备卓越的性能和可靠性。
它采用了先进的10纳米制程工艺和优化的核心架构，支持高速计算和多线程处理，能够满足企业对于大规模计算、虚拟化和云计算的需求。
四：英特尔至强银牌处理器——平衡性能与成本的理想选择
英特尔至强银牌处理器是平衡性能与成本的理想选择，旨在满足各行各业对中等计算负载的需求。
它采用了先进的14纳米制程工艺和多核心架构，在合理的价格范围内提供出色的计算能力，适用于企业、教育和小型数据中心等多个领域。
五：英特尔至强Bronze处理器——高性价比的强大处理能力
英特尔至强Bronze处理器是高性价比的选择，适用于中小型企业和个人用户。
它采用了先进的14纳米制程工艺和高效的多核心架构，能够处理日常计算任务和轻度多线程工作负载，为用户提供平稳的计算体验。
六：英特尔至强处理器的高级安全性功能
除了卓越的性能，英特尔至强处理器还具备高级的安全性功能。
它们支持硬件级别的加密和认证，提供更高层次的数据安全保护；同时，支持虚拟化和容错技术，确保系统的可靠性和稳定性。
七：英特尔至强处理器的节能设计与绿色环保
英特尔至强处理器在追求卓越性能的同时，也注重节能和环保。
它们采用了先进的动态电源管理技术，根据负载情况自动调整功耗，实现更高的能效比；同时，采用无铅焊接工艺和低功耗设计，减少对环境的影响。
八：英特尔至强处理器在人工智能领域的应用
随着人工智能的发展，英特尔至强处理器在该领域展现出强大的计算和推理能力。
它们支持深度学习框架和神经网络推理加速，为人工智能应用提供快速的计算和高效的性能。
九：英特尔至强处理器在科学研究领域的应用
英特尔至强处理器在科学研究领域也扮演着重要角色，为复杂的科学计算提供支持。
无论是天文学、气象学还是生物学，至强处理器都能够高效地处理大规模数据和复杂的模拟计算，加速科学研究的进程。
十：英特尔至强处理器在云计算和虚拟化领域的优势
云计算和虚拟化技术正在改变我们的计算方式，而英特尔至强处理器正是云计算和虚拟化的关键推动者之一。
它们提供高速的数据传输和处理能力，支持虚拟机管理和资源调度，为云计算和虚拟化环境带来卓越的性能和可靠性。
十一：英特尔至强处理器的生产工艺与制造技术
英特尔至强处理器采用先进的制造工艺和技术，不断推动半导体行业的发展。
从22纳米到10纳米，再到7纳米制程工艺，英特尔始终致力于提高处理器的性能、功耗和集成度，为用户带来更出色的体验。
十二：英特尔至强处理器的生态系统与合作伙伴
英特尔至强处理器拥有庞大而活跃的生态系统与合作伙伴。
各种硬件设备、软件解决方案和服务都能够充分发挥至强处理器的优势，为用户提供全方位的技术支持和解决方案。
十三：英特尔至强处理器的未来发展与趋势展望
英特尔至强处理器作为世界领先的CPU品牌，未来将继续推出创新的产品，并适应新兴技术和应用的需求。
人工智能、物联网、边缘计算等领域的发展将为至强处理器带来新的机遇和挑战。
十四：如何选择适合的英特尔至强处理器
在众多的英特尔至强处理器型号中，如何选择适合自己需求的产品？本段将为您介绍如何根据应用场景、性能需求和预算选择最合适的至强处理器，为您提供有针对性的建议和参考。
十五：
英特尔最新一代至强处理器在性能、可靠性、安全性和节能性等方面都展现出卓越的表现，为用户提供了无限的可能性。
无论是企业、科研机构还是个人用户，选择一款适合自己需求的至强处理器，将能够带来更顶尖的计算体验和卓越的性能表现。
最新至强系列CPU型号全面解析
自从英特尔发布了第一款至强处理器以来，其不断更新的系列产品一直在引领着高性能处理器的发展潮流。
本文将为读者全面介绍最新的至强系列CPU型号，深入探讨其在性能、功能和适用场景等方面的特点和优势。
一：至强骁龙M1-5656：引领移动端高性能计算的新时代
介绍最新一代至强系列处理器的型号，讲述其在移动计算领域带来的性变化和突破性的性能提升。
二：大功率、高效能入门级至强E3-1230V6为你带来怎样的体验？
探讨最新入门级至强处理器E3-1230V6的性能表现，重点介绍其在高效能和功耗控制方面的独特优势。
三：游戏主机首选！强大性能至强i7-7700K独具魅力
详细描述最新游戏主机首选处理器至强i7-7700K的特点和性能优势，介绍其在游戏领域的表现和适用性。
四：追求极致性能至强XeonW-3175X：服务器领域的霸主
全面解析最新至强XeonW-3175X处理器在服务器领域的应用和性能突破，介绍其高核心数和强大运算能力。
五：专为数据中心设计至强Platinum8180M：大规模计算的最佳选择
探讨最新至强Platinum8180M处理器在数据中心领域的应用，详细介绍其在大规模计算和虚拟化环境中的优势和特点。
六：高效能搭档至强Silver4210R助力企业业务升级
详细描述最新至强Silver4210R处理器在企业领域的应用，重点介绍其在数据分析、虚拟化和云计算等方面的优势。
七：专为工作站打造至强Gold6242：极致性能与可靠性的完美结合
深入介绍最新至强Gold6242处理器在工作站领域的应用，讲述其在图形处理、建模和渲染等方面的出色表现。
八：新一代移动端至强D-2177NT：为轻薄设备带来无限可能
解析最新移动端至强D-2177NT处理器在轻薄设备领域的应用，详细介绍其高性能和低功耗的特点。
九：至强Bronze3104：中小型企业理想选择
详细介绍最新至强Bronze3104处理器在中小型企业领域的应用，重点讲述其在办公和轻度计算场景下的表现和适用性。
十：提升数据处理效率至强CascadeLake-SP：新一代服务器处理器亮点
探讨最新至强CascadeLake-SP处理器在服务器领域的突破和亮点，详细介绍其在数据处理和存储方面的优势。
十一：专为超级计算设计至强Platinum9282：打造超级计算机巅峰之作
详细解析最新至强Platinum9282处理器在超级计算领域的应用，重点介绍其高性能和可扩展性带来的巨大优势。
十二：智能网联时代至强NervanaNNP-T：AI计算的新引擎
深入探讨最新至强NervanaNNP-T处理器在人工智能计算领域的应用，详细介绍其在深度学习和推理加速方面的优势。
十三：应对云计算挑战至强Skylake-SP：云端计算新利器
详细介绍最新至强Skylake-SP处理器在云计算领域的应用，讲述其在虚拟化和多租户环境中的性能和稳定性。
十四：高性能无风扇至强处理器：给嵌入式系统注入动力
探索最新无风扇至强处理器的应用领域和特点，详细介绍其在嵌入式系统中的高性能和可靠性。
十五：最新至强系列CPU型号引领性能巅峰
全文所涉及的最新至强系列CPU型号，强调其在不同领域的突出特点和带来的性能飞跃，展望其未来发展的潜力和前景。
区块链联邦学习是什么？
为什么说区块链融合隐私计算是必然趋势？
从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。
在数字化社会中，大家对于数据生产要素有着更为强烈的需求，无论是用户服务、业务营销都需要使用大量的数据，尤其是在分布式协作的业务模式中，各方都希望数据能顺畅地流通，并合理地体现数据价值。
但与之相悖的是，数据孤岛仍然存在，数据的粗放式使用仍待解决。
与此同时，合法合规成为大势所趋。
不论是在国内还是国际上，与个人信息保护、数据安全相关的法律法规一一出台，都对个人信息保护和数据安全等方面提出了更为严格的要求。
这意味着，要确保数据的安全，也要尊重个人的隐私权益；在数据全生命周期上，要求实现全面规范，达成合规地流通。
以用户为中心，在安全隐私前提下交换数据，并提供优质合规的服务，是数字化社会建设的趋势，需要在技术、业务模式、治理体系上做出更多的创新。
在分布式系统里引入隐私计算、发展合规的数据交易所等举措，都体现出这种创新精神。
在隐私计算领域，区块链、联邦学习和安全多方计算已然成为三大关键核心技术，而且这三大技术之间互有侧重，也有许多重合和联系。
其中，从区块链的角度出发，我们可以看到，一方面，区块链上的数据需要采用隐私算法来保护；另一方面，区块链也可以成为隐私计算协作里的底座和枢纽：采用区块链技术去记录、追溯多方协作中的数据集、算法模型、计算过程，并对最终结果进行评估和共识，持续优化协作效率。
此前几年，我们在区块链领域里探索应用落地时，常常是用区块链为业务场景构建“分布式账本”。
合规的应用都会对用户和商户进行KYC（KnowYourClient），其中也存在不少待通过隐私计算等创新解法来解答的问题。
例如，身份信息是否可以向全联盟链公布？在交易时，交易里的金额、相关方是否明文公开？每个人拥有的资产，是否可以被随意查询？人们的业务行为，是否会在未授权的情况下被滥用？
例如，在消费场景的积分卡券业务中，商家和商家之间通常不希望过多地暴露自己的经营状况，比如有多少用户开卡、充值，以及每天的流水等；个人用户也不希望自己的消费行为被公开审视。
于是，在隐私问题尚未能彻底解决之前，我们通常采用的办法是，引入核心权威机构参与共识和维护全账本，而其他参与者则分层分片，以不同权限的角色参与。
但这样，在一定程度上增加了系统的复杂性，影响了用户体验，同时，给区块链应用的规模化和普及化带来了挑战。
目前，区块链也普遍用于政务领域，比如在智慧城市管理以及各种民生应用中，为大家提供“一网通办”的良好体验，这就需要多领域、多地域、多部门的通力协作。
我们可以看到，政务应用覆盖面广，角色众多，数据存在多级别的敏感性和重要性。
区块链可以作为分布式协作的底座，通过数据目录、数据湖等方式，构建数据流转的枢纽，同时引入隐私计算和全面的治理规则，界定数据的边界，使数据在“不出库”的同时，依旧可以实现身份认证、隐匿查询、模型构建等能力。
从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。
区块链隐私保护的场景丰富、角色众多，流程多样、数据立体，我们可以用“双循环”机制做进一步分析。
首先，我们从用户端出发，尊重用户对数据的知情权和控制权，把重要的数据交给用户管理。
比如，验证身份的“四要素”中，用户的身份凭据和联系方式通常来自政府和运营商这些权威机构，当用户和某一个业务场景产生联系时，他们并不需要提供全部的明文信息，只需要选择性披露一些可验证的凭据，用以代替明文。
基于分布式验证机制即可实现多场景的验身，证明自己的合法身份，此时业务提供方即使未获得更多明文数据，但也不能拒绝服务。
这就从根源上降低乃至杜绝了用户关键隐私的泄露风险。
其次，在业务方，依旧可以采用诸如联邦学习、安全多方计算等技术，对用户已经授权的、合规采集的业务数据进行处理。
在用户知情同意的前提下，在B端实现与合作伙伴之间的协同计算，数据不出库，隐私不泄露，但实现诸如风控、营销、广告等对业务运营有重要价值的事务。
最终实现业务效果的提升，在给业务方带来效益的同时，也为用户提供更优质的服务，或者权益上的回报。
其整个价值体系是闭环的，合规的，可持续的。
例如物联网和区块链，在采集端，就需要给设备分配身份和标识，同时算法上要做到去标识，防泄露；在用户端，不但要提供个性化的服务，还要做到防止不必要的画像，在做到可验证用户身份和资质的同时，又不能无端地追踪用户行为轨迹；最终，在提供优质服务、安全存储用户数据的时候，又要尊重用户的意愿，包括注销退出的要求。
如此的“双循环体系”，可能不止是在技术上要求设备、APP、后台服务进行迭代的重构，同时其商业模式、运营治理观念等层面可能也会产生许多革新。
整个链条会非常的长，需要做的工作也非常多，覆盖芯片、硬件、网络、软件、云平台等广袤的产业链。
目前来看，并没有哪一个“包打天下”的单一技术，可以满足“全链路”、“双循环”的要求。
那么我们不妨把场景拆细一点，列举得全面一些，组合一些技术和方案，先解决某个场景里的痛点问题。
事实上，我们在和众多产业应用开发者交流时，他们更期望聚焦于具体的、迫在眉睫的问题，得到有针对性、可着手实施的解决方案，比如转账时隐匿金额、排名时不透露分数、投票时不泄露身份、KYC流程时不泄露视频等等。
特定场景下的问题常常可以基于隐私计算的某一个算法或一些算法的组合，针对性的去应对。
我们可以日拱一卒，解决一个又一个的场景化问题，对之前可能有纰漏的事情亡羊补牢，对可预见的刚性需求引入新技术新思路，创新性地去实现。
这样就逐步把数据安全的篱笆一点点扎起来，最终筑就数据安全的长城。
分布式协作中，许多场景是跨机构的、跨网络的，无论是区块链还是隐私计算，都会遇到要和其他合作方、其他平台互通的要求。
我们看到信通院的相关工作组正在讨论多项互联互通规范，核心框架是要做到“节点互通”、“资源互通”、“算法互通”。
节点互通要求网络和协议等基础要素能互通。
资源互通强调的是对资源的发布存储、寻址使用、治理审计（含删除数据、下线服务等），在这个层面上，大家都实现相对一致的视图，提供通用的接口。
算法的互通则是非常细致和场景化的，每一种算法都有自己的特点，其密码学基础、运算规则、协作流程都会不一样，反过来对资源的管理资质和节点网络的拓扑，都会提出更多的要求。
在互通基础上还有“自洽性”、“安全性”、“正确性”等要求，而且随着领域的发展，不断增加更多功能的“扩展性”也非常重要。
之前，可能大家是在埋头苦干，积累技术和经验，以后在落地时，则需要更注重接口和规范，开放心态，大家一起沟通共建，通过开源开放的方式寻求共识和共赢。
总结一下，关于隐私计算发展的几个思考：
第三，实现标准化和普及化，以推动新技术和新理念的规模化落地。
比如相关的行业标准、评测体系，这对帮助从业者理清发展道路、达成行业要求大有裨益。
区块链发展这么多年，除了技术本身，其实最难的是“怎么解释清楚啥是区块链”。
希望在科普推广方面，方兴未艾的隐私计算能有更多的新思路，实现更好的效果。
回顾区块链和隐私计算的热潮，我们看到产业和社会在呼唤数据安全和隐私保护，行业也已经有了不少可用的研究成果，得到了一定的认可。
展望可见的未来，我们将更加开放、务实，聚焦用户和场景，探索规范的、规模化的、可持续的应用之路。
同盾的知识联邦和其他厂提的联邦学习有哪些显著不同？
同盾的知识联邦是一个统一的安全多方应用框架，它支持安全多方查询、安全多方计算、安全多方学习、安全多方推理等多种联邦应用。
知识联邦在借鉴一些相关技术的同时，也具备一定的独创性，尤其是在认知层和知识层联邦都是自主创新的。
知识联邦与其它技术领域，如联邦学习、区块链、隐私计算、安全多方计算等，都有着紧密的关系。
五大赛道、八位专家，银行局中人眼里的AI江湖
谁说大象不能跳舞？
2020于全体银行而言，是一场无预告的终极考验，一轮最直观的金融科技对决。
疫情让网点流量骤降到接近于0，全方位挑战银行线上服务水平，检验那些连年增加的科技投入，有多少真正变作数字化、智能化的一点一滴。
踏进2021，银行们迎来周密复盘、整装待发的最好时间节点。
在过去这一年，银行更努力地摆脱大象转身的刻板印象，告别以往被各路创新推着走的窘况，试图在金融科技和数字新基建的浪潮里承担更主动、开放的角色，以轻快敏捷的步伐持续向前。
没有一家银行不想拥抱AI，没有人愿意错过数智化转型的未来。
在梳理数十家银行AI全布局，以及「银行业AI生态云峰会」多位嘉宾的分享过程中，我们逐渐发现银行业AI的那些挑战和困境，那些艰险之处同样是机遇所在。
数据安全与隐私保护
银行业AI，首先被AI本身正面临的数据困境，和日渐收紧的数据监管尺度拦住。
在技术维度不断向前奋进的同时，银行必然要思考的一个议题是：业务创新与隐私保护如何兼顾？
雷锋网AI金融评论主办的《联邦学习系列公开课》曾对这一问题展开过系统深入的探讨。
第一节课上，微众银行首席人工智能官杨强就直接点明：“人工智能的力量来自于大数据，但在实际运用过程中碰到更多的都是小数据。
”
平安科技副总工程师王健宗也在课上指出，“传统的AI技术必须从海量的数据中学习或者挖掘一些相关的特征，利用数学理论，去拟合一个数学模型，找到输入和输出的对应关系，比如深度学习中训练网络的权重和偏置，模型效果与数据量级、质量、以及数据的真实性等有着密切的关系。”
一个典型例子就是银行信贷风控：现在大部分AI应用都由数据驱动，信贷风控更需要大量数据训练，但大额贷款风控的案例又非常少。
“要是来做深度学习模型，只用少量这种大额贷款的样本远远不够。
”杨强解释。
小数据需要“聚沙成塔”，同时又面临侵犯隐私的可能。
为此，网络安全与数据合规领域的立法进入了快车道，滥用数据和爬虫也受到过严厉整治。
虽然目前《数据安全法》还只是处于草案的状态，但是草案明确提出要关注数据本身的使用，需要在保护公民组织、相关权益的前提下，促进数据为关键要素的经济发展。
数据被称作是新时代的油田，但银行该怎样通过AI摸索出更高效、更合规的开采工具？
在「银行业AI生态云峰会」第一场演讲中，微众银行区块链安全科学家严强博士就对银行必备的数据安全与隐私保护思维，进行了深入讨论。他指出：
在数字经济时代下，银行业AI发展必须要尊重“数据孤岛”作为数据产业的原生态，隐私保护技术则是打破数据价值融合“零和博弈”的关键，需要打通隐私数据协同生产的“双循环”。
而区块链是承载数据信任和价值的最佳技术，对于隐私计算和AI应用中常见的数据品质等难题，都可以通过区块链进行互补或提升效果。
联邦学习、TEE可信计算、安全多方计算等多个AI技术路线也正尝试落地于银行的核心业务场景。
AI金融评论了解到，除了微众银行，江苏银行2020年也已开展联邦学习方向的探索，他们与腾讯安全团队合作，基于联邦学习技术对智能化信用卡经营进行联合开发和方案部署，在联邦学习技术支持下进行金融风控模型训练。
银行数据库
以“数据”为线，银行前中后台的升级轨迹清晰可见。
如果说前些年的银行科技，讨论度更集中在前台智能化应用，那么如今中后台建设开始更多地来到聚光灯下，讨论它们为银行数字化转型呈现的价值和意义。
这当中的一个重要模块，就是银行数据库的改造升级。
我们曾经报道，Oracle自进入中国市场以来，在银行数据库市场，一直具有压倒性优势，也是许多银行的采购首选。
由于长期使用Oracle，不少银行形成较严重的路径依赖。
平安银行分布式数据库技术负责人李中原也曾向AI金融评论表示，系统迁移和重新建设需要大量成本，从单机变为多机群体，故障发生的故障发生的概率和维护成本都会加大，对整体系统运维将是巨大挑战。
（详见《银行业“求变”之日，国产数据库“破局”之时》）
而云计算的出现，让Oracle在数据库市场接近垄断的地位有所动摇，各大互联网云厂商杀入战场。
腾讯云副总裁李纲就表示，云化数据库胜在成本低、易扩容两大特点，任意一台X86的PC服务器就可以运行，理论上也有着无限的横向扩展能力，这都是Oracle等传统数据库难以企及的优点。
中国数千家银行由此获得更多选择余地，开始从集中式数据库迁移到分布式数据库，一场事关“大机下移”的漫长征途就此展开。
这场变革已有先行者，例如张家港行在2019年就将其核心业务系统放在了腾讯云TDSQL数据库上，传统银行首次为核心系统选用国产分布式数据库；2020年，平安银行信用卡的核心系统也完成切换投产，新核心系统同样采用了国产数据库。
以平安银行为例，其体量之大，意味着应用改造更具挑战性。
张文解释道，为了配合此次改造，应用引入了微服务架构对应用进行了拆分和解耦。
对账号的分布进行了单元化划分，以DSU为一个逻辑单元，单个DSU包含200万个客户信息，单个DSU同时处理联机和账务两种业务。
但国产分布式数据库也同样还在成长当中，张文也指出了目前金融级分布式数据库面临一系列挑战点，除了有可伸缩、可扩展的能力，更要解决高可用性、数据强一致性，同时探索更具性价比的性能成本，以及为金融机构打造更易上手的、更产品化的成熟解决方案。
中台建设
“中台建设”这个热门关键词，不再是互联网公司的专属。
银行也不例外，甚至更需要中台。
银行这样的大型机构，架构极其复杂，还有跨部门多团队的协作，海量数据日积月累之下如同年久失修的危楼，更需要及时、持续的治理。
在看来，银行拥有大量的数据、技术和人才，资源却往往“各行其是”，部门之间没有配合意识、独立造烟囱；技术流于表面，无法链接、深入，这造成了银行资源的大量浪费。
中台的体系化建设和顺利运转，才能将这庞大体系中的“死结”一一梳开。
建设银行监事长王永庆就曾指出：中台建设是商业银行数字化经营转型的关键环节，认为商业银行数字化转型的必然归宿是生态化、场景化。
尽管商业银行在多年经营过程中沉淀了一定的竞争优势，形成了各具特色的内部生态系统，但目前仍是封闭的、高冷的，还无法满足数字经济对开放式生态化经营可交互、高黏性、有体感、无边界的要求。
因此，建行也已在数据中台先行一步，其落地上概括为5U（U是统一的意思），包括统一的模型管理、统一的数据服务、统一的数据视图，统一的数据规范以及统一的数据管理。
为求轻松支撑亿级用户，实现高时效、高并发场景化经营，招商银行近两年也在中台和技术生态体系的建设上持续发力。
去年年底发布的招商银行App9.0，迭代需求点超过1800项，“10+N”数字化中台建设就占据了相当的比重。
如何构建金融机构需要的数据中台？
在「银行业AI生态云峰会」上，360数科首席科学家张家兴就用“三通三快”概括了数据中台的标准：
金融机构面对着海量用户、复杂业务，一个优秀的数据中台，必须是达到多业务打通，内外数据互通和用户关系连通，同时还要做到数据的实时处理快、使用快、需求响应快。
他进一步强调，数据与AI融合得非常紧密，如果数据中台和AI中台各自建设，两者之间将不可避免地存在割裂的现象。
基于此，360数科也推出了自己的数据AI融合中台，将最上层数据平台，到中间数据服务支撑的平台服务，再到整个数据资产的管理，到最下面整个数据技术架构的设计都进行调整，并且将自身沉淀的AI能力嵌入其中。
张家兴也在云峰会的演讲上透露，360数科研发了一项联邦学习技术——分割式神经网络，通过神经网络在高维空间，Embedding不可逆的特性，使得不同参与的数据合作方只需要传递Embedding向量，见不到原始数据，但最终可以使模型产生目标效果。
银行信贷智能风控
而在过去一年里，银行信贷风险管理，仍然是最引人关注的方向之一。
关注度一方面来自于，受疫情影响而剧增的贷款逾期和坏账风险，如何借助技术手段“端稳这碗水”，把握好信贷支持尺度，成为银行、消金公司和风控技术服务商们的开年大考。（详见《信贷战“疫”：一场给风控的开年大考》）
而另一方面，2020年下半年起，针对金融科技或是互联网金融的监管“红线”逐渐清晰。
例如《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，其中就明确提出了对商业银行的风险管控要求，和对合作机构的管理规范。
尽管结合AI、大数据的智能风控在银行科技应用中不再新鲜，但这并不意味着智能风控已经足够成熟——数据资源壁垒、自有数据累积、数据特征提炼、算法模型提升，被认为是大数据风控目前所面临四大困境。
某商业银行负责人就曾表示，在模型建设和模型应用过程中普遍存在数据质量问题，包括外部数据的造假（黑产欺诈）和内部数据的滥用等，在模型迭代方面，很多银行只追求迭代的速度和频次，而忽略了最终效果。
前网络金融CRO、融慧金科CEO王劲进一步指出，数据规范和治理体系不健全，数据质量差且缺失率高，技术能力不足，复合型科技人才匮乏等因素都是银行等金融机构无法做好模型的重要原因。
王劲曾在有着“风控黄埔军校”之称的美国运通工作17年，负责过全球各国各类产品相关的700余个模型提供政策制度和独立监控。
在云峰会上，他也结合自身二十余年风控经验，剖析了金融风险管理中的那些理念误区。
“很多人并不是特别理解，风险管理永远是一个寻找平衡点的科学。”王劲认为，风险管理平衡有着这样的核心三问：
他也解析了银行等持牌金融机构做好风险管理平衡的核心要素，谈到风险管理最重要的就是对数据的把控，“金融公司成立之初就要思考数据的生命周期。
首先要从对业务产品和客户的选择当中，决定需要什么样的数据。
”
数据战略是一个相对长期的落地过程，机构首先要立下数据选择的原则和条件：要考虑的不只是数据的合规性、稳定性和覆盖率，更要考虑数据的新鲜度、时效性和时间跨度。
从模型建设的角度出发，王劲指出，一个卓越的风控模型应当具备辨别力、精准度、稳定性、复杂度和可解释性五大要素，“原材料”数据、模型架构和算法的选择，衍生变量的出现，对模型的监控和迭代，以及对y的定义和样本的筛选，无一不影响模型的“锻造”。
在他看来，银行等金融机构如果能在身份识别和控制、数据安全管理、风险模型管理，和自动化监控体系方面，做到高效完善，将会是非常理想的一种状态。
RPA与内部流程优化
还有一个关键词，在各家银行年报中出现频率越来越高，那就是RPA（机器人流程自动化）。
此前AI金融评论也曾举办《RPA+AI系列公开课》，邀请到五位头部RPA厂商高管分享RPA与金融碰撞出的火花。
RPA的定义，很容易联想到2012年左右的“流程银行”转型潮。
当时的流程银行，意为通过重新构造银行的业务流程、组织流程、管理流程以及文化理念，改造传统的银行模式，形成以流程为核心的全新银行经营管理体系。
如今银行的转型之战，全方位升级为“数字化转型”，内部流程的优化改造在AI和机器人技术的加持下持续推进，RPA也迅速成为银行数字化转型不可缺席的一把“武器”。
达观数据联合创始人纪传俊在「银行业AI生态云峰会」上指出，RPA+AI为银行带来的价值，最明显的就是减少人工作业、降低人工失误，提升业务流程效率，同时也提高风险的预警和监控能力。
AI金融评论注意到，已有多家国有大行将RPA投产到实际业务中。
以工商银行为例，RPA在工行的应用覆盖了前台操作、中台流转和后台支撑等多个业务场景，在同业率先投产企业级机器人流程自动化（RPA）平台并推广应用，全行累计46家总分行机构运用RPA落地实施120个场景。
建设银行同样也引入了RPA，建立国内首个企业级RPA管理运营平台，敏捷研发业务应用场景100个，实现人工环节自动化、风险环节机控化。
农业银行方面则透露，农行目前还处于技术平台建设阶段，之后将以信用卡业务、财务业务等为试点落地RPA需求。
其实施策略，是建设全行统一的RPA技术平台，面向总分行各部门输出RPA服务。
中国银行在2017年底，旗下公司中银国际就已有RPA的概念验证，团队成功投产20个机器人，分别在不同岗位执行超过30个涉及不同业务流程的自动化处理工作，也与RPA厂商达观数据展开了合作。
纪传俊也在云峰会上分享了目前AI+RPA在银行各大典型场景的落地：
例如智慧信贷，面向的是整个银行最核心的流程——信贷流程，分为贷前、贷中、贷后三大阶段。
其中涉及数据查询、数据处理、财务报表、银行流水等专业环节，需要完成基础信息的录入、尽调报告的审核，而这些环节中的大量重复劳动，可以基于AI、OCR、NLP等技术自动化完成。
区块链是什么意思？
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。
所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。
1、狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。
2、广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。
扩展资料：
1、2008年由中本聪第一次提出了区块链的概念，在随后的几年中，成为了电子货币比特币的核心组成部分：作为所有交易的公共账簿。
2、到2014年，“区块链2.0”成为一个关于去中心化区块链数据库的术语。
对这个第二代可编程区块链，经济学家们认为它的成就是“它是一种编程语言，可以允许用户写出更精密和智能的协议，因此，当利润达到一定程度的时候，就能够从完成的货运订单或者共享证书的分红中获得收益”。
3、在2016年，俄罗斯联邦中央证券所（NSD）宣布了一个基于区块链技术的试点项目。
许多在音乐产业中具有监管权的机构开始利用区块链技术建立测试模型，用来征收版税和世界范围内的版权管理。
4、区块链的时间戳服务和存在证明，第一个区块链产生的时间和当时正发生的事件被永久性的保留了下来。
5、比特币公司BTCC于2015年推出了一项服务“千年之链”即区块链刻字服务，就是采用的以上原理。
用户可以将通过这项服务将文字刻在区块链上，永久保存。
参考资料：网络百科_区块链
