科技行者 4月25日 上海消息:在2019年华为全球金融峰会期间,华为联合银行解决方案提供商四方精创(Forms Syntron)发布面向金融行业的分布式开放平台解决方案“Fincube ”,帮助各种规模的银行客户更好地迎接“银行4.0 ”时代的挑战,降低创新成本,全面优化技术,持续提升业务开放能力,从而使银行客户的体验不断得到加强。

以体验式银行服务为核心的“Bank4.0”时代呼之欲出,以分布式架构为基础,基于开放银行模式驱动的新银行时代已经来临,线上数字世界和线下物理世界正在快速融合,进而引发了银行商业模式的全面变革:银行服务嵌入客户的日常生活活动中使得顾客体验全面提升,敏捷的创新及运营治理体系大大加快银行对市场需求及变化的响应速度,先进的新一代架构及技术使得经营成本大幅降低。在金融领域中,一场由分布式架构以及分布式技术引领的变革正在发生。
此次发布的方案构建在华为的高密度一体化分布式技术方案FusionCube之上, 拥有智慧、极简、开放、安全、高效的分布式IaaS技术平台,四方精创的金融级分布式PaaS平台“Platform Universe”依托FusionCube提供的先进的计算、网络、存储一体化的能力,将FusionCube做为节点化全分布式架构的基础单元,承载平台管控能力的同时,搭载基于Universe平台的SolApp容器化微服务框架构建的“Lego Open Banking Solution”,通过数千个微服务构成的BaaS(Banking as a Service)能力库,让客户可以在标准版本之上快速创新,持续集成和持续交付新业务能力。
华为FusionCube将在Fincube 联合解决方案中提供如下全新的支持能力:
首次向合作伙伴发布CubeCenter API,使得硬件及IaaS技术的管理能力能更好的融入上层架构的管控及自动化运维体系中,实现更高效、更精准的管控治理,从而进一步提升金融服务业务连续性的能力。
全面升级最新的FusionStorage技术,提供更佳高效可靠的存储能力。数据可靠性、数据访问性能,是金融机构最为关注的技术特性。通过Universe平台与FusionStorage的集成,以及未来与华为PaaS成熟技术的整合,Fincube可以为金融行业机构带来全新的使用体验。
四方精创董事长兼总经理周志群先生说:“我们非常荣幸与华为结成全球合作伙伴关系。华为正致力于构建万物互联的智能世界,并愿意面向金融客户提供更多金融解决方案,四方精创和华为一起,基于华为自主研发的全系列产品,利用全新的开放技术和架构,为客户创造持久价值,让更多金融机构能基于Fincube解决方案体系,更好的实现战略转型,充分准备好面对新时代银行业务所带来的挑战。同时,和华为一起,把中国金融行业在过去十多年的创新成果,带到全球市场。”
华为企业业务金融业务部总裁曹冲表示:“本次华为与四方精创联合发布的金融行业解决方案,是依托于华为FusionCube超融合基础设施的开放能力,结合四方精创对金融业的深刻理解,共同打造的金融级分布式开放银行平台。它能满足用户对移动银行业务、互联网金融业务的多样化需求,消除性能瓶颈,灵活扩容,旨在帮助商业银行快速构建数字化核心,重构移动时代的核心竞争力。”
华为企业业务坚持“平台+AI+生态”战略,与合作伙伴一起为政府和企业客户提供无处不在的联接,无所不及的智能,并通过数字平台协同融合各种新ICT技术,支撑客户数字化转型成功。目前,全球700多个城市,世界500强中已有211家,前100强中有48家企业选择华为作为其数字化转型的伙伴。
华为持续与全球顶尖金融机构、研究机构及独立软件开发商开展合作,加速金融机构的全面转型。华为已服务超过1000家金融机构,包括全球Top50银行中的20家。
好文章,需要你的鼓励
Adobe研究院与UCLA合作开发的Sparse-LaViDa技术通过创新的"稀疏表示"方法,成功将AI图像生成速度提升一倍。该技术巧妙地让AI只处理必要的图像区域,使用特殊"寄存器令牌"管理其余部分,在文本到图像生成、图像编辑和数学推理等任务中实现显著加速,同时完全保持了输出质量。
香港科技大学团队开发出A4-Agent智能系统,无需训练即可让AI理解物品的可操作性。该系统通过"想象-思考-定位"三步法模仿人类认知过程,在多个测试中超越了需要专门训练的传统方法。这项技术为智能机器人发展提供了新思路,使其能够像人类一样举一反三地处理未见过的新物品和任务。
韩国KAIST开发的Vector Prism系统通过多视角观察和统计推理,解决了AI无法理解SVG图形语义结构的难题。该系统能将用户的自然语言描述自动转换为精美的矢量动画,生成的动画文件比传统视频小54倍,在多项评估中超越顶级竞争对手,为数字创意产业带来重大突破。
华为诺亚方舟实验室提出VersatileFFN创新架构,通过模仿人类双重思维模式,设计了宽度和深度两条并行通道,在不增加参数的情况下显著提升大语言模型性能。该方法将单一神经网络分割为虚拟专家并支持循环计算,实现了参数重用和自适应计算分配,为解决AI模型内存成本高、部署难的问题提供了全新思路。