互联网发展给金融业带来的变化
随着互联网特别是移动互联网的快速发展，从金融行业来看，我们金融的活动开始日益的和消费互联网和产业互联网加速融合。应该说对我们的信息技术带来了一些新的特征。
总结来看有三个特征很明显的，第一个特征就是大量的小额、高频的支付交易爆发式增长。大家都知道，现在中国很多的小额现金交易逐渐线上化，以第三方支付为代表。第二，随着消费互联网的大量融合，大量的场景创新日益加快，也给我们信息系统高频的升级变更带来了挑战。第三，随着社会化的营销活动，基于互联网的包括娱乐、消费等等大量的产生以后，我们整个信息系统的波峰、波谷和过去比不那么明显了，再加上全球化运营，信息系统始终处于高负载的情况，混合负载的量越来越大。从这些特征来看，它对信息系统的连续运作能力带来了极大挑战。
异地灾备保证业务连续性
业务持续性是历史很悠久的一个话题，往往谈这个事情要和灾备能力建立关联，但实际不得不承认这样一个事实，真正的影响业务连续运作的因素非常多，面对小概率的灾难备份的问题，恰恰是我们应用的变更、系统版本的变更，包括我们子系统的故障甚至延续性的故障它的概率远远大于灾备这个小概率问题。大家都知道，现在很多企业，不管计划性的停机还是非计划性的停机，很多都不是灾难引起的，特别是城域级的灾难。能不能解决这个问题，利用传统的灾备技术，目前来看还没有一个很好的解决方案。
我们从2009年开始酝酿，能不能找到一个更合适的方式来兼顾这两方面的作用，过去也思考过，能不能用一个中心里面的高可用设施加上异地备份能不能解决业务的弹性和连续运作。后来我们感觉两地三中心的模式是不错的一个选择。它的特征是什么？通过两地三中心的建设可以解决什么？刚才讲到的高频、小额、创新变更加速、没有任何停机窗口，一直在业务高峰下，这样场景下确实发挥了非常大作用。两地三中心，同城的双活中心它有几个优点：第一个是应用版本的变更，应用版本的变更，过去我们对于停机，现在大家都知道，经常会看到报纸上的停机公告，有些企业甚至停机一到两天，对于一些大型变更业务。我们通过双活中心在版本变更时，保持原来的版本在原来一个机构服务版本系统在另外一个中心对外提供营运，原来的总生产中心开始进行升级，就能够做到无论版本变更时间2小时、3小时、4小时，通过双活系统的对外营运，确保整个变更从开始到结束对业务影响控制在半小时内，我们已经做了两年了，我们还是领先的。
第二个大量的基础设施变更，但是对业务的影响几乎是忽略不计的，因为我们可以达到分钟级的切换来解决这样的问题。操作系统数据库的升级，分钟级解决了以后，就可以解决我们刚才讲到的基础设施的问题。
第三个我们平常经常做的白天的业务连续运作，我们现在能够做到，如果真正发生元数据灾难，能够做到两分钟数据零丢失，快速切换。去年11月5日我们在上海在业务高峰期10点，很多商业银行也在工商银行现场观摩，2分钟没有影响，所有核心系统从一个站点切换到另一个站点。
这些作用再配合异地灾备就形成了一套完整的业务连续性运作的机制，这当中不单单是一个技术问题，还有很多管理域问题，包括主机与开放的集成的一体化的调度问题，包括数据复制问题，包括智能化的监控营运问题。
展望未来，异地高可用，业务连续运作，同城双活、异地灾备整个的体系还有一些进步的空间。包括如何做到真正的零数据丢失，而不是事后追账，还是要有进一步的发展。第二，主要在开放的和主机的协同匹配性的调度、切换当中还有一些进步的空间。
云计算、大数据已规模化应用
金融科技现代炒的比较火，但实际上万变不离其宗。任何一个行业都和科技紧密相关，都可以进行融合。当然现在金融是一个热点，金融本身是数字化驱动的行业，它和技术有天生的合作纽带。从这个角度来看，金融科技的发展很重要的一个核心是在融合，传统上来讲，金融和科技不是一个简单的叠加。银行信息化过程本一直和科技是共同成长的。围绕现在的金融科技的发展，相信今后的技术还会进一步的产生，从工商银行角度来讲，我们觉得技术的运用，不去炒概念，更重要的是强调实质大于形式，解决我们的痛点问题。无论是区块链也好，还是认知计算、大数据、云计算、生物识别等等，现在金融科技涉及到的方方面面的领域，工商银行都有布局，根据不同的阶段也有不同的考虑。
举个例子，大数据和云计算，工商银行已经形成了企业级规模化的运用。像云计算，我们2012年全部实现了服务器的虚拟化，百分之百，但是对于虚拟化的程度是不够的，我们觉得还要进行智能弹性调度，所以2016年我们完成了基于OpenStack的弹性调度体系，今年基于PaaS已经形成了纳管2500台机器的云，为业务提供弹性的供应。云计算这块已经产生了企业级应用。第二个是在大数据，工商银行传统的数据仓库发展很早，已经发展了十多年了。现在又加上了MPP DB、Hadoop、流数据，已经形成了基于各种数据处理技术的一个大数据云平台，通过API、通过一些数据服务引擎，对我们的客户、对我们的业务提供各种数据服务，这块也达到了企业级的规模应用。
人工智能、区块链应用正在探索尝试中
对于认知计算、机器学习、人工智能这块，我们找痛点，我们在实时交易反欺诈采用了大量的深度神经网络，我们在信贷的信用风险，也在和IBM合作，目前在探索基于图数据库的一些积极学习来进行信用风险欺诈的防范，等等，这些都有部署。谈到区块链，我们已经产生了实际的商业应用，但目前在试点。我们和贵州的贵民集团合作搞了精准扶贫的区块链项目。我们自己也做了一个金融资产交易平台，让客户点对点的进行金融资产交易，也是基于区块链的。
事实上讲，目前看区块链技术发展还有一个过程，要真正达到规模化商业应用还有一段路要走。这里除了性能问题，更重要的是对于基于密码学技术的它的安全体系，目前看还是存在不确定性。这方面我们会持续跟踪，这些方面还是有一段路要走的。