中国工商银行金融科技研究院——银行信息系统技术体系发展历程及未来趋势展望

2020年9月

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II目录

一、银行信息系统技术体系发展历程......................................................................1

（一）分散式架构..............................................................................................2（二）集中式架构..............................................................................................2（三）分布式+集中式的双核架构....................................................................3

二、银行信息系统面临的机遇及挑战......................................................................5

（一）新一轮科技给金融业带来新机遇..................................................5（二）商业银行竞争加剧及互联网企业的跨界渗透，要求银行信息系统必须满足快速创新需要............................................................................................6（三）银行业务线上化及多样化对银行信息系统弹性可扩展提出了更高要求............................................................................................................................8

三、银行信息系统技术体系发展趋势分析..............................................................9

（一）系统云化将是大势所趋..........................................................................9（二）分布式技术将在银行业广泛应用........................................................13（三）人工智能技术将全面规模化应用........................................................18（四）开放式生态将是银行信息系统的普遍特征........................................20

四、展望....................................................................................................................22

参考文献......................................................................................................................24

III一、银行信息系统技术体系发展历程

从20世纪80年始至今，我国银行业信息化历程已有四十年历史。虽然相对于发达国家来讲，我国银行业务信息化起步较晚，但发展速度很快，目前我国一些大型商业银行的信息化程度已经处于全球领先水平。

“银行信息系统”是指银行为实现银行业务处理自动化、银行服务电子化、银行管理信息化和银行决策科学化，通过采用计算机技术、通信技术、网络技术等现代化技术手段，改造银行业传统的作业方式，建立起集业务处理、信息管理和经营决策为一体的银行IT系统。银行业IT的发展是整个信息技术领域发展的一个缩影，纵观四十年发展史，我国银行信息系统发展的技术架构大致经历了三次变迁（图1）。

图1：我国银行信息系统架构演进

1（一）分散式架构

20世纪80年代，国有四大银行由于银行内和银行间资金流动的日益频繁，手工联行效率低和差错多的问题也日渐突出。而电子计算机设备在西方国家的出现和应用，打破了银行当时面临的效率瓶颈。为改变当时手工业务处理模式，各大银行相继引进了日本M-150、美国IBM公司436l、4381型主机系统，建立各类柜面业务处理系统，实现业务处理电子化，并在此基础上各行分别建立了自己的联网系统，实现同城各专业银行自身间的活期储蓄通存通兑，并基本实现各专业行、各营业网点之间业务的联网处理。

这个时期的银行信息系统按照业务功能模块划分，各系统的接入渠道、核心账务处理、数据存储等方面都相互，且归属于银行不同的业务主管部门管辖。在部署方式上，银行内各省行分散部署系统，并通过网络实现各系统间相互连接和数据交换。以工商银行为例，在1995年已建成了以省级分行为主的30余个计算机中心，形成了覆盖和连通全国所有一级分行、二级分行的计算机网络，电子化网点覆盖率达到75%，柜面80%的业务量通过计算机处理。

（二）集中式架构

20世纪90年代后期，国外现代化商业银行开始走数据集中的道路，数据中心合并或再整合成为各大金融机构电子

2体系建设的基本模式。而我国银行业经过“七五”和“八五”时期的电子化建设，各大行的大机中心建设已经初具规模，具备了采用大型机集中管理和应用的条件。

面对国有银行改革大背景和银行内部经营压力，1999年9月工商银行提出了以“9991”命名的大集中工程，用了3年时间将全国各地36个计算中心合并，建立了两大数据中心，即北京上海两大互相备份的数据中心，是我国数据大集中的里程碑工程。之后，全国各大小金融机构纷纷仿效，建设银行与交通银行于2005年9月完成了数据大集中，农业银行于2006年底完成了数据集中，中国银行则于2011年11月完成了大中心的建设工程；其他全国性股份制商业银行，例如光大、民生、兴业、华夏等银行也纷纷走上了“数据大集中”的道路。

通过数据大集中，我国银行信息系统完成了从“各省行分散部署”到“全国性数据中心”的演进，基本形成了大型机部署核心银行系统的“集中式”架构体系，实现了我国银行业的数据集中化、运营集约化、管理现代化和服务电子化。

（三）分布式+集中式的双核架构

从2011年至今，新一轮信息技术席卷全球，尤其是移动互联网、大数据、人工智能、分布式和云计算等技术的逐步成熟，银行业务在渠道、产品、营销、运营和风控等

3方面都开始发生深刻的变革，产品迭代的速度越来越快。随着银行内应用规模的不断扩大，基于大机技术构建的集中式架构已无法满足弹性扩展、灵活创新的需要，最直观地体现在无法适应业务的快速调整和市场的快速变化。

从技术成熟度与发展趋势看，要解决面临的这些问题，运用分布式、微服务和云计算技术是业内主流方法,因此各银行积极开展基于开放平台的分布式转型的探索，通过搭建高效弹性、开放灵活、安全可靠的分布式基础架构、以及“多中心多活”的部署架构，推进银行信息系统技术架构由单一集中模式向双核异构混合模式转型，增强业务支撑能力，满足敏捷研发和应用扩展的需要，以适应业务的快速调整和市场的快速变化。例如工商银行2018年率先建成了基于云计算的企业级分布式技术体系，形成“主机+分布式开放平台”的双核IT架构，在原主机核心系统的基础上，初步构建起包括核心业务基础支撑、账户体系、重点产品服务在内的较为完整的开放平台核心银行系统，实现大型商业银行IT架构的历史性突破。

在上述我国银行信息系统整体发展历程下，各家银行由于系统建设起点、业务规模、技术能力等方面存在差异，导致在具体路径选择上又各有差异。早期国有商业银行和大型股份制银行基本都经历了完整的三个阶段，而一些成立时间较晚的中小银行，如上海银行，往往直接从第二阶段起步，

4建立起以主机为核心的集中式系统。一些具备互联网技术背景的银行，比如网商银行、微众银行、百信银行等，在建设之初就直接基于分布式架构建设相关系统。

二、银行信息系统面临的机遇及挑战

过去十年，中国金融市场环境发生了翻天覆地的变化。国际局势风云变幻，贸易摩擦和金融危机的威胁愈演愈烈，国内经济稳中趋缓，利率市场化进程加快，互联网金融蓬勃发展，同时新一轮科技和金融加速融合，这些在全球范围内对银行业的商业模式、服务模式和运营模式带来了性变革，银行经营面临的经济金融环境、市场竞争环境、客户需求等也在发生着深刻变化，为银行业及银行信息系统发展带来了全新的机遇和挑战。

（一）新一轮科技给金融业带来新机遇

2016年11月29日，发布了《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，其中提到未来5～10年是全球新一轮科技和产业从蓄势待发到群体迸进的关键时期，物联网、人工智能等技术将广泛渗透于经济社会各个领域。

随着互联网、大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链等一系列技术创新与传统金融服务的加速融合，金融产

5品创新能力正在不断提升，数字化、智能化不断催生新兴的服务模式和新产品，已成为银行业数字化转型升级的新方向。各家银行纷纷探索利用新技术加快创新，抢占新一轮科技和产业融合发展的制高点。根据人民银行发布的《银行业信息化年度成果报告（2019）》，国内银行业对新技术的应用成果逐年增长（图2），特别是大数据、人工智能、云计算领域尤为明显。

图2：银行业新技术应用情况

（二）商业银行竞争加剧及互联网企业的跨界渗透，要求银行信息系统必须满足快速创新需要

随着利率市场化进程的加快，银行同业竞争日趋激烈；同时互联网金融的崛起和蓬勃发展，金融脱媒成为近年来金融行业面临的主要挑战之一，银行过往在存贷汇方面的绝对主导地位被多元化的支付方式和融资渠道所改变，银行传统客户分流明显，银行金融中介的作用有所削弱，迫使银行对业务模式和客户结构产生新的思考。金融服务客群的主体、其行为习惯及金融需求都正悄悄发生变化，以90后、00后

6为主体的数字原生代消费群体迅速崛起，引领了线上金融服务潮流。根据2019中国消费金融年度报告披露，90后和00后人口达3.2亿，占全国总人口数23%（图3），而在2019双11用户量占比却高达80%（图4），已然成为双十一消费支柱。

在互联网底层设施不断夯实的基础上，业务模式也在不断升级，客户消费场的边界逐步深度融合，“内容+购物”、“社交+购物”已成为标品。除了线上全景生态互通，线上线下的全域融合依然在释放潜力，因此未来金融服务和产品不再是单一或隔绝的，而是逐渐向场景化、生活化靠拢。

图3：2019年人口数量（万人）图4：2019年关注双11人群分布

互联网跨界渗透及银行经营竞争所带来的业务模式和客户结构变化，无不要求银行在产品推出效率、客户体验、业务场景创新方面随需应变、灵活创新，快速响应市场变化，拓宽服务广度，提升用户粘性。这就对银行信息系统在支撑业务创新方面提出了新的要求，需要具备更灵活的系统架构，并在组织架构、交付形式和研发模式等方面进行深层次变革。

7（三）银行业务线上化及多样化对银行信息系统弹性可扩展提出了更高要求

自2009年第一届双十一开始，秒杀、抢购等互联网业务模式不断涌现，银行业务也呈现出了全面线上化的趋势。从中国银行业协会2020年统计数据来看，银行网点总量近年来趋于稳定，并呈现出微减状态（图5）；同时网点服务离柜业务率也逐年增长（图6），2019年银行业平均离柜率高达.77%，并且这一趋势仍将在未来持续。与此同时，近年来银行业一直致力于拓宽金融服务的渠道，探索建立融合的开放银行，将银行与第三方合作伙伴如金融科技公司、场景应用方、客户等通过金融服务平台连接在一起，整合各行业优质渠道资源来打造全新的银行业态，打破银行服务的物理，使银行产品与金融服务无处不在、随时可及。

图5：2014-2019年银行网点总数（万个）图6：2014-2019年银行业平均离柜率

网点轻型化、智能化的程度越来越高，业务模式的迭代也在不断升级，从原来的网点到现在的互联网，“未来的业务将无处不在”。这对银行信息系统的技术架构提出了更高

8的要求，需要进一步达到高容量、灵活弹性、安全可控的能力，以满足银行业务线上化和多样化的快速发展需求。

三、银行信息系统技术体系发展趋势分析

未来银行将进入4.0时代，银行服务变得无处不在。2020年4月24日IDC发布《未来银行》，对未来银行给出了权威定义：未来银行是银行在当前数字化趋势的背景下，重新思考客户的实际需求及自身的竞争优势，利用人工智能、大数据等新兴技术实现业务模式与服务模式的再造和升级。“未来银行将是智能的、安全的、无处不在的”，未来银行信息系统也将持续转型和升级，并逐步向“全面云化”、“分布式化”、“智能化”、“开放化”的新技术体系演进。

（一）系统云化将是大势所趋

核心银行系统入云将是大势所趋。中国信息通信研究院调查数据显示，目前我国41.18%的金融机构已应用云计算，46.80%的金融机构计划应用云计算，已经或计划应用云计算的金融机构共占87.98%，云环境已成为银行信息系统的底层基础设施的供应者。从IT基础设施技术路线发展来看（图7），早期银行业采用大型机系统，并逐步演进至普通PCX86服务器，2008年前后开始全面部署服务器虚拟化，并普遍采用

9VMware虚拟化技术。随着云概念的引入，以IaaS、PaaS、SaaS、容器、微服务等为代表的云计算理念及技术成为银行云化的战略高地。

图7：银行业虚拟化技术路线

目前各国有商业银行及股份制银行大部分已逐步从传统VMware虚拟化模式逐步“入云”，支撑业务快速发展。在云资源调度方面，随着开源OpenStack技术发展，越来越多银行如工行、中行、民生等，开始基于OpenStack+KVM进行基础设施云IaaS建设，通过标准化的API接口来管理服务器系统的底层资源，实现计算、存储、网络底层基础资源的快速供应，发挥资源池化效应。在PaaS容器云层面，目前各国有商业银行及部分股份制银行已启动或全面建设容器云，提供软件资源快速供给及快速部署的能力，有力支撑应用业务高峰，而Kubernetes+docker已经成为金融领域容器云的事实标准。

在云化路线的选择上，对于基础设施云IaaS，目前相关技术比较成熟稳定，大中小型银行通常通过引入厂商产品方

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Kubernetes：一种主流容器集群调度技术10式建设；对于PaaS容器云，因开源产品迭代较快，部分技术积累深厚的大型商业银行通过自研方式建设，而其他中小型银行则一般通过引入厂商产品方式建设。

容器成为未来标准，以支持灵活部署和快速交付。2015年Linux基金会提出开放容器标准（OCI）、2016年Kubernetes发布容器运行时接口（CRI），容器技术成为一种标准接口实现，通过规范化API隔离各个容器引擎差异，就此各类符合OCI标准的容器运行时和符合CRI标准的容器引擎业态逐渐丰富，kata、gvisor等容器运行时不断涌现，而rkt、cri-o、containerd、pouch等各类特色容器引擎也层出不穷。不同的解决方案在减少开销、稳定性、可扩展性和容器注册兼容性各有优势（表1），如OpenShift、GKE和IKS等业内容器平台支持并行使用多个容器引擎，通过异构容器集群提升技术路径的安全性。银行业近些年在Docker容器技术方面也广泛运用，并尝试构建异构容器集群，如工商银行除广泛运用Docker容器引擎技术之外，还引入了KataContainers安全容器技术作为容器运行时实现hypervisor层强隔离。未来容器将成为产品交付和部署的标准，kubernetes也将成为配套的管理体系标准，并将同时促进全面虚拟化和DevOps体系的交付流水线建设。这些将构成未来银行信息系统的标准部署架构。

11DockerrktlxcCRI-OKatagVisordocker公司CoreOS公CanonicalCNCFOpenStack基google作者司公司金会1.环境一致架构比操作系统1.cri接口1.内核级隔离，1.兼容OCI性；2.可迁移docker简层虚拟化，轻量安全可靠；2.及CRI容器性、可扩展性单，无技术级；2.支持兼容OCI及CRI规范；2.同技术特更好；3.秒级daemon进多种image容器规范；3.一宿主机支点启动；4.资源程格式同一宿主机支持不同内核消耗更少持不同内核操操作系统作系统活跃度Pouch阿里1.隔离性强；2.容器与虚拟机混合部署；3.p2p镜像分发能力github关注github关github关github关github关注度github关注github关注度55.8k注度8.9k注度2.9k注度2.2k1.6k度9.3k度4.1k1.与宿主机kubernete1.与宿主未得到大1.相对于内核支持不阿里内部广使用同一个s支持不机使用同规模应用docker容器启完整，部分泛使用，业内核，隔离性成熟一个内核，动略慢；2.目前SYSCALL的界使用案例局限性较弱；2.对网隔离性较处于起步阶段，实现依赖于较少络、存储等基弱；2.不能未得到大规模Host内核础设施的管夸机器进应用理能力较弱行移植表1：异构容器比较

Serverless技术将是下一代云计算创新和竞争热点。随着容器、IOT、5G、区块链等技术的快速发展，技术上对于软硬件分离、轻量虚拟化、细粒度计算等技术需求愈发强烈，Serverless技术借势迅速发展。Serverless（无服务器架构）核心思想是用户无需关注支撑应用服务运行的底层服务器的状态、资源和数量。与传统技术架构相比，Serverless有着按需加载、事件驱动、状态非本地持久化、自动弹性伸缩、应用函数化等特点。Gartner调研报告表明：到2020年，全球将有20%的企业部署Serverless架构，并指出Serverless为最有潜力的云计算技术方向。随着国内外各大云厂商Amazon、微软、Google、IBM、阿里云、腾讯云、华为云相

12继推出Serverless产品、并在公有云提供Serverless开发运行平台，Serverless已在移动APP、IoT、人工智能、批处理等方面得到了广泛地应用，并将成为下一代云计算的重要发展趋势。

（二）分布式技术将在银行业广泛应用

分布式转型成为银行信息系统技术转型的必经之路。随着银行IT系统架构的发展演变，分布式技术体系凭借着其成本低、性能容量高、水平扩展方便等优势，迅速成为了银行信息化建设的主要方向之一，一些具备互联网技术背景的银行，如网商银行、微众银行、百信银行等，在建设之初就采用了基于分布式架构的开放平台作为核心信息系统的建设方案。而早期采用主机集中式技术作为核心信息系统的国有商业银行和大型股份制银行，近年来也积极开展IT架构转型，通过搭建高效弹性、开放灵活、安全可靠的分布式基础架构，推进应用架构由单一的集中式向“集中式+分布式”双核异构混合模式转型。整体上，各家银行都根据其存量的技术体系，在分布式系统建设上迈出了第一步。

以微服务为核心的分布式技术在银行业运用已逐步趋于成熟。在分布式架构转型进程中，银行系统建设广泛借鉴了互联网企业实践经验，以微服务为核心，采用“开源+自研”的开放式架构，不断拓展周边生态，利用微服务实现应

13用的分层解耦，通过分布式数据库实现开放平台数据的弹性布局，利用缓存提升高频数据的处理能力，引入分布式事务解决跨平台、跨应用的事务最终一致性问题。随着微服务、软负载、事务、消息、批量、缓存、数据库、对象存储、文件存储等能力的建设，分布式系统的支撑场景及运行能力持续提升，发展较快的银行还同步建设了与分布式架构相匹配的研发及运维支撑能力。

根据各家国有商业银行和大型股份制银行的技术选型情况综合分析，目前银行信息系统分布式技术选型图谱如图8。Dubbo起步早、是最受欢迎的微服务框架，SpringCloud也是主流选型之一；分布式事务多采用自研，但模型以TCC、SAGA及可靠消息为主；软负载方面，HaProxy及Nginx平分秋色；Kafka与Redis处于消息和缓存领域的统治地位；原生分布式数据库应用较少，基于Mysql+分布式访问层是数据布局选型的主流技术方案；Springboot凭借简化研发成为开发框架的标配；Apollo、ELK、Zipkin等是配置及监控的典型选择；熔断限流方面Hystrix和Sentinel均有尝试；工行等少数银行已基于Chaosblade开展混沌工程实践。

14图8：银行分布式技术选型图谱

分布式技术能力将逐步下沉至基础设施。2015年CNCF云原生计算基金会成立，众多全球知名企业的加入，极大的推动了云原生生态发展壮大（图9），进而加速新技术体系和标准的完善。2018年CNCF对云原生重新定义为包括容器、服务网格、微服务、不可改变基础设施和声明式API的技术架构。在原定义的基础上重点突出了服务网格，其实质是通过技术平台的基础设施化改造，将分布式能力进一步下沉，实现与应用解耦，简化应用开发过程，提供应用更大的技术选型灵活度。

15图9：CNCF全景图

以边缘计算、区块链为代表的弱中心化技术，进一步丰富银行基础服务能力。云计算发展至今被认为是一种降低企业成本，提高效率的重要基础技术手段，但是中心化运行的云服务也存在接入方式单一、接入终端受限和较易引发集中式故障等弊端。近年来，随着区块链、边缘计算等技术的成熟和5G技术发展，各类通过复制现有的平台即服务（PaaS）的模型，以弱中心化就近部署来实施的模式，成为一个新的演进方向，这种高冗余、点对点的分布式环境可以与大集中的云计算数据中心形成有机的互补。

边缘计算的大范围应用，孕育银行新机遇。5G时代受低时延、海量数据、隐私保护等隐私影响，未来云计算与边缘计算协同将是重要趋势。边缘计算将云中心平台的新技术能力延伸到更接近客户的边缘侧，通过与边缘应用（人工智能、大数据应用、数据清洗聚合等）、边缘硬件设备（边缘网关、

16边缘一体机、边缘服务器）、终端设备管理整合在一起，实现边云协同服务能力，赋能银行业务应用创新。当前各行各业利用边缘计算低时延、数据安全等优势进行创新应用，车联网、远程医疗、柔性制造等创新应用不断涌现。金融业也在积极布局和探索边缘计算应用，并基于物联网技术进行了相关场景应用，其中工商银行、建设银行、平安银行等在物联网基础上拓展边缘计算能力，在智慧网点、视频监控等方面进行了试点，平安银行推出了边缘计算公有云服务。随着5G发展，未来在边缘计算和云计算协同赋能下，互联网基础架构会发生巨大变化，推动传统的金融、医疗、教育、交通等各行各业智能化转型。

区块链与大数据、云计算、5G等技术将构建新一代银行信息系统基础设施，赋能金融应用创新。区块链技术的诞生解决了中心化体系带来的信任危机和高昂运营成本，使传统银行中因信任成本问题难以融合的场景有了应用创新的可能。银行业区块链应用创新并非将传统业务直接迁移上链，而是利用区块链信任提升的特性简化业务流程、节约人力物力成本，对金融业务进行赋能与增效。目前银行业区块链应用已逐步深入到供应链金融、贸易金融、资金管理、支付清算、数字资产等业务方向，银行服务模式发生新的变化。目前在区块链底层平台路线上也呈现多样化，除国外知名的HyperledgerFabric、Ripple、R3Corda之外，国内也出现

17了像微众银行的FISCOBCOS、百度的XuperChain、腾讯的TrustSQL及工商银行的玺链等自主底层技术平台。如图10所示，国外较为倾向于以社区或行业联盟的方式合作推动底层平台的发展，而国内企业则更倾向于利用自身研发实力与行业影响力打造自主可控的底层区块链平台。未来区块链的应用方向将由单技术应用转向综合云计算、大数据、人工智能、物联网、5G等前沿信息技术协同共建、融合应用，形成“区块链+”解决方案。

图10：国内外底层平台产品研发运作类型统计图

（三）人工智能技术将全面规模化应用

2017年发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能被提升到国家层面，不仅成为建设创新型国家的重要前提和支撑，也是新一轮科技竞赛的制高点，对经济增长和至关重要。2020年前，首次明确将人工智能纳入“新基建”范畴。人工智能推动国家战略落地，已成为科技界和产业界的共识。

18人工智能全面推动金融服务赋能和业务模式变革。人工智能的大规模应用将对行业产生性的变化。商业银行通过早期的信息化积累了大量的数据，应用人工智能的基础较为成熟、潜在业务价值较高。近些年各大商业银行紧跟人工智能技术发展趋势，充分利用内外部数据资源的优势，从点到面，全面拓展人工智能应用场景，推进智能营销、智能客服、智能风控和智能运营，增强智能化金融服务能力，主动进行业务模式变革。

通过人工智能基础平台推动AI规模化落地。人工智能理论和技术日益成熟，商业银行要实现场景的规模化推广，摆脱竖井式建设的束缚，需按照上层应用场景的要求，构建标准化的AI服务模块和通用组件，不断完善AI相关技术平台建设，为AI规模化应用提供快速复制和灵活研发能力。目前主要商业银行如工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、光大银行等，均已在探索建设支撑全行人工智能赋能的平台，打造智慧银行“大脑”。

联邦学习突破数据孤岛。海量大数据为人工智能提供原料。然而随着应用场景的深入拓展，数据的规模和质量制约了模型的效果。另一方面，部分数据以孤岛形式存在，企业内数据整合阻力重重，企业间联合建模则受数据隐私安全的制约。业界以微众银行为代表提出联邦学习技术。联邦学习以保护数据隐私为前提，各方数据不离开本地进行联合

19建模，共同参与训练模型、提升模型效果。借助联邦学习技术，商业银行间或商业银行与行业客户间可在数据隐私保护的前提下开展联合建模，以解决数据孤岛问题。

（四）开放式生态将是银行信息系统的普遍特征金融行业即将步入4.0时代，金融服务将无处不在，并驱动金融机构积极构建平台和生态，以创造更多的商业模式与服务模式。银行信息系统的竞争热点开始从核心银行系统转向核心银行系统和开放式生态系统协同发展。

站在新的历史时点上，各大金融机构纷纷开始打造互联网金融生态圈，布局开放银行金融场景。中国银行率先在2013年推出中银易商开放平台，通过API方式及应用商店服务，构建场景金融。随后工商银行、兴业银行、平安银行等也推出开放银行，将金融服务植入各类商业生态系统，构建开放、合作、共赢的金融服务生态圈。截至目前，工商银行以API开放平台和金融生态云为双轮驱动，对外推出了16大类1600余个API服务，对接合作方3500余家，提供教育云、物业云、财资云等十余款SaaS产品；建设银行打造“建行云”，提供住房租赁服务平台、核心银行等二十余款SaaS产品，并对外推出了百余个API服务，对接合作方数十家；中国银行基于“中银易商开放平台”，推出1600多个API服务，涉及金融、代收代付、移动支付等多个领域；浦

20发银行推出“APIBank无界开放银行”，对外提供网贷产品、个人II类账户管理、公共缴费等300多个API服务，对接合作方130余家；招商银行“招银云创”出手金融云，提供客户营销、金融投诉、积分商城等面向金融行业的SaaS服务，并通过“招商银行App小程序开放平台”对外开放用户和支付体系，推出API服务50余个。

API开放平台及SaaS云平台将成为开放银行的主要载体。2020年2月央行发布《商业银行应用程序接口安全管理规范》，作为开放银行发展过程中的首份指引，为银行进⼀步探索开放银行模式指引了方向。目前银行业各家开放银行平台主要通过API开放平台和行业云（SaaS软件）两种模式对外提供“金融+场景”服务（图11），内建生态、外接场景，将金融服务跨界连接到各行各业，共建合作共赢的生态圈。开放银行平台在服务形式方面，为满足合作伙伴多种业务场景的需求，提供涵盖API、H5、SDK等在内的对接模式；在服务目录方面，提供涵盖计算、存储、网络、安全、中间件、运维等基础云服务，以及人工智能、大数据、区块链等应用类服务；在安全管控方面，采用身份认证、权限检查、源地址控制等措施，涉及客户敏感信息采用OAuth机制，充分保障服务和数据的安全，并针对双十一等互联网高峰建立流量管控机制；针对行业SaaS软件，提供多租户隔离的

21能力，确保各租户数据安全，以及提供便捷的自服务能力，使得各类资源可以以实时、高效的方式自助式供应。

图11：开放银行平台架构示意图

四、展望

伴随着社会数字化的趋势，银行业务数字化、智能化、开放化转型已是大势所趋，银行信息系统的全面转型也是势在必行，并将逐步向“全面云化”、“分布式化”、“智能化”、“开放化”的新技术体系演进。考虑到银行之间的个体差异，结合各自的业务场景需要，在这一过程中，还将出现一些发展特点。

（一）选择适合自身发展水平与核心诉求的转型解决方案。目前各家银行的业态存在差异化，在银行信息系统转型的演进过程中，需围绕自身实际情况、战略发展规划、价值

22创造要求来运用相关技术，结合具体业务场景需要、技术掌控能力来选择合适的技术路线。大型商业银行有必要加强核心技术的自主可控能力，围绕自身实际情况，综合利用分布式与集中式相结合的技术路线，有序构建开放平台核心银行系统，并通过产品或服务输出，与中小银行共享技术红利；中小银行宜借鉴大行的实践经验，着重业务发展，在爆发性增长的领域可采用分布式架构，在相对稳定的技术领域可采用集中式架构，避免过度转型带来的技术负担。

（二）结合存量资产，稳妥有序推进转型发展。未来银行的转型不是一蹴而就的，各家银行要结合存量资产情况，从转型长远规划出发，稳妥有序推进银行信息系统的架构转型。互联网渠道系统、业务量波动较大的产品系统等应优先加快转型，以发挥分布式及云计算体系对于互联网高并发、高可靠的弹性支撑能力；而一些银行核心业务则可结合重大业务项目稳步有序实施转型。

（三）凝聚行业力量，共同推进信息系统转型提升。银行在未来的探索和转型的路径中，除了要夯实自身科技水平外，也应借助合作伙伴的力量，整合各行业优质渠道资源，共同建立数字金融生态。大型商业银行可基于自身技术和金融业务优势，建设面向金融同业的SaaS产品，并向中小银行输出，中小银行可借助大行的能力输出，完善自身金融服务和业务场景，为未来银行发展提供源源不断的动力。

23参考文献

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