新一輪技術革命和產業變革為金融業發展帶來新的戰略選擇，構建自立自強的金融科技體系普遍成為金融機構數字化轉型的技術抉擇。作為國有大型商業銀行，農業銀行始終心懷“國之大者”，堅持以人民為中心的服務理念，緊密圍繞服務鄉村振興、服務實體經濟、防范金融風險三大任務，持續提升關鍵技術的自主可控水平。經過三輪蝶變演進，農業銀行走出了一條以“云下—云上—云原生—智慧云”為主線的發展之路，通過“上云用數賦智”為做好科技金融、數字金融等五篇大文章打下了穩固的科技地基。

自1983年總行成立科技部開始，農業銀行信息化建設從無到有、由弱到強，經過全國數據大集中、核心業務系統建設等重大工程的不斷錘煉，初步形成一套可以適應數字金融發展新局面，涵蓋移動互聯、大數據、人工智能等關鍵技術的全棧式金融科技體系，為農業銀行高質量服務8億客戶提供了平穩、安全的科技支撐。

為解決好超大規模應用和數據遷移導致的巨大運行壓力和特有的技術瓶頸等問題，農業銀行先后攻克了遷移路徑設計、分布式事務一致性、技術底座升級等十余項技術難題，全面實現了核心業務系統的分布式架構轉型。

一是提供強有力的核心業務支撐能力。全面提升個人、對公、信貸、基金和理財等銀行核心業務能力和1萬余支核心交易的服務水平，以極致性能支撐日峰值交易達19億筆的業務運行，有效實現農業銀行資產規模增幅、存貸款余額增幅等核心業務指標位居同業前列。

二是平滑實現核心業務無感遷移。通過“核心全量交易并行”與“個人業務交易主機與開放串行執行”的新型解決方案，確保關鍵設計和實施路徑的正確以及關鍵業務隨時可回退，形成過程可控的遷移路徑，高效實現超大規模單體應用轉型。

三是有效應對“不可能三角”難題。通過“三位一體的分布式事務框架”，實現不同分布式事務解決模式與銀行多樣化業務場景的深度匹配;依托業技協同模式建立可感可知、可管可控、可計可析的自動化差錯處理體系，全面保障賬務處理準確性，切實增強風險管控和自動化處置能力。

四是升級到一云多芯的技術底座。實施x86和ARM兩套技術棧一云多芯混合部署，有效屏蔽底層基礎設施變化影響，充分驗證了多樣化基礎設施的可靠性和穩定性。基于服務集成及治理、配置中心、消息隊列等技術組件，實現全新基礎軟硬件的適配及優化，為分布式核心業務系統實現彈性伸縮的單元化架構提供高效保障。

農業銀行由點及面，從容災、流量控制兩個關鍵點全面提升應用系統的高可用能力。截至2023年末，農業銀行主要業務系統全部完成災備建設并實現流量控制，重要系統全部實現全鏈路雙活，金融科技體系積厚成勢，服務能力得到進一步增強。

一是全面建成面向業務連續性的容災體系，構建了自主可控的全鏈路、全場景、全天候的業務連續性保障能力。通過統一分片標準、多級流量路由等打造企業級單元化解決方案，實現重要業務從渠道到核心系統全鏈路單元化、單元內流量封閉，支持全場景容災；通過構建管理態的業務全鏈路視圖，并基于全鏈路交易監控構建運行態的業務全鏈路視圖，實現“管運兩圖”結合，打造過硬的企業級架構資產管理能力；通過全自主設計研發的一體化混沌工程實驗平臺，實現低成本、低風險、高頻率的故障注入，讓計劃內的容災演練向更貼近實戰場景的計劃外容災切換升級，進一步提高抵御未知故障風險的實戰應急能力。

二是實施企業級流量控制體系建設工程，從理論、平臺、工具三方面著手，應對業務大流量、系統間故障蔓延等問題。在理論層面，創建三級流量控制成熟度模型，從限流、降級、熔斷三個維度，對流量控制能力實施分級管理；在平臺層面，以組件化形式將限流、降級、熔斷能力集成到開發類、網關類、互聯互通類平臺，支持精細化限流和參數熱更新，全面覆蓋各類流量控制需求；在工具層面，打造可視化、自動化、智能化的應急工具，實現異常事件的快速發現、快速定位、快速處置，達到了預防故障發生、快速恢復故障、應對流量洪峰的目的。

為優化技術服務供給結構，農業銀行重點聚焦自主可控、技術創新、全棧應用三大目標，構建了支撐金融應用全面上云的堅實底座，為全行各應用系統提供統一、快捷、安全的技術服務。

一是通過在研發平臺、中間件、存儲等關鍵領域實現自主可控，保障金融科技供應安全。按照前端、后端、互聯、外聯、公共服務和運營支持六大板塊，自研平臺框架、軟負載、網關、文件存儲平臺等一系列工具及公共服務，打造自主可控的技術平臺，為分布式核心系統、快捷支付、掌上銀行等重點應用建設提供安全可靠的技術底座。

二是圍繞新技術、新流程、新工具，提升技術創新的研發效率。在新技術方面，打造企業級Serverless研發平臺，結合自研的輕量小程序研發框架，將開放銀行的場景建設周期縮短了一半以上；在新工具方面，深耕低代碼技術，在研發工具中固化業務規范，使極速場景中的研發時間控制在10分鐘以內；在新流程方面，踐行DevOps理念，顯著提升開發、測試、運維流程的一體化程度，讓“軟”規范得到“硬”管控。

三是降低技術門檻，推進金融科技全棧應用。通過提供全行統一的開發平臺、公共組件、公共接口和技術手冊，讓各部門、各分支機構能夠更廣泛地將金融科技作用于金融產品創新，讓客戶獲得更多的金融科技紅利。

隨著數字化轉型的重心不斷向“用數”轉移，金融機構“數據密集型”企業的特征愈加凸顯。農業銀行按照“邊建邊用”的思路，搭建企業級數據架構，以全面優化數據供給、數據流通和數據應用各環節的服務質效為目標，進一步完善金融科技體系。

農業銀行構建了以寬表為基礎的企業級數據應用架構和數據資產管理運營服務體系，對原始數據進行組織整理，形成口徑權威、標準統一的基礎數據，進一步讓數據供應“多快好省準”。

一是支撐場景多。寬表建模采用范式與維度相結合的建模方法，整合多渠道數據形成拉鏈、切片數據模型，覆蓋業務、公共、管理三大類數據，滿足全場景數據應用需要。

二是數據時效快。實時寬表可提供秒級數據服務，批量寬表數據時效性穩中有升，指標、報表、數據大屏等產品可零代碼在線配置生成，數據應用快速上手。

三是數據服務好。數據資產管理系統提供基于數據編織理念的數據畫像，支持寬表使用畫像和基于血緣、語義分析的關系畫像，解決數據資產“找不到”“看不懂”的問題。

四是加工成本省。DataOps可統一數據研發工藝，打通全流程工具鏈，構建新型大數據服務流水線，提升數據敏捷交付效率，同時基于數據湖存算分離，支持計算資源彈性擴縮容，減少數據搬遷，降低大數據存儲及加工成本。

五是數據要素準。寬表依托全行數據標準和權威業務口徑，可有效確保合約、核算、管理、交易數據的權威性，并通過全鏈路服務水平監控，及時發現生產問題和數據異常波動，保障數據服務穩定性和準確性。

農業銀行以支持金融服務精準滴灌為著眼點，從模型訓練和模型運行兩方面為全行業務人員、數據分析師以及研發人員提供人工智能應用服務。

一是加大模型訓練力度。通過夯實數據來源基礎，采用云原生架構接入數據中臺各數據源，集成500余個機器學習及深度學習算法框架，大幅提升大數據分析能力與GPU算力，支持數據分析師在人工智能平臺進行數據探查、特征工程、模型訓練、模型驗證、模型發布、模型部署運行、模型后評價等操作，為其提供一站式模型生命周期支撐，進一步提升人工智能工程化水平。

二是優化模型運行機制。聚焦金融場景，沉淀金融場景數字資產、模型組件，構建特色化智能金融產品，提供面向場景的解決方案。自主搭建高精度金融OCR、知識圖譜、自然語言處理、智能推薦、時序預測、大模型服務等金融AI引擎，依托全行30余個主要系統，提供綜合化、立體式的智能金融解決方案，涵蓋智能營銷、智能風控、智能運營、智能決策等金融場景，讓數據分析師和業務人員有章可循、開箱即用。

數字金融是大勢所趨，金融科技將改變銀行的未來，一個嶄新的“智慧云”時代正在到來。農業銀行將繼續深刻把握金融工作的政治性、人民性，持續強化數據和科技賦能，構建符合金融高質量發展要求的自主創新體系，從技術創新和金融創新兩個方面推動技術體系向“智慧云”方向邁進，以金融科技的自立自強進一步讓數字金融紅利惠及廣大人民，當好服務鄉村振興、服務實體經濟的主力軍和維護金融穩定的壓艙石。

在技術創新方面，農業銀行將以“真技術、真使用、真效果、真安全”為原則衡量前沿技術發展水平，通過營造開放生態，攻關人工智能等關鍵技術，打造覆蓋全棧金融科技的“智慧銀行”新質生產力，以京滬蒙“三地六中心”為算力基礎，為數字經營戰略提供強有力的科技支撐。在金融創新方面，農業銀行將充分發揮自身“規模大、場景全、覆蓋廣”的業務優勢，通過“數據×”“AI+”生態建設，全面提升營銷、風控、產品、運營等領域的智能化水平;同時沉淀智慧銀行案例庫，形成應用牽引和科技支撐相互促進、螺旋式上升的自主創新閉環，以金融科技自主可控水平的提升推動金融服務質效的高質量發展。

風好正是揚帆時，奮楫逐浪向未來。以智慧為核心的金融科技體系建設已經起航，農業銀行將繼續充分發揮科技是第一生產力的作用，踐行社會責任，彰顯大行擔當，為中國式現代化和金融強國建設貢獻農行力量。