金融業轉型升級難逃「AI化」 FP5295G2伺服器如何「雪中送炭」？

以銀行為核心的傳統金融業在互聯網金融、移動支付等崛起之後，普遍面臨市場份額下降風險，儘管在當前他們漸漸有一些「反撲」的舉措，但是底層的基礎技術平台及伺服器一直是難言之隱，因此在其搖旗吶喊著邁向「移動化、AI化、雲化、數據化」等大趨勢之前，支撐海量數據處理、AI機器學習能力的伺服器一直是一個剛需。

來自中國銀行業協會的數據顯示，2017年我國銀行業離櫃交易2010.67萬億元 同比增長32.06%。離櫃交易大幅上升的背後，實際上是銀行業擁抱互聯網，加快線上功能布局，完善智能自助機具、網上銀行、手機銀行的結果。這正好說明了銀行業提出數字化目標，一定是科技能力、體驗、生態和組織的數字化等幾個維度一起發力。

相關報告也指出，數據將會變成金融業最重要的資源和核心競爭力，從現有的流程銀行轉變為數據銀行，數據驅動智能化應用將成為差異化競爭的關鍵，真正變成資產。但是數字化轉型，並不是只靠雲計算、大數據某個項目驅動的，而是需要一整套處理數據的能力作為支持，而浪潮商用機器公司近期推出的FP5295G2伺服器正好完美切合了這個需求，觸碰到了金融業最深層次的痛點。

金融行業的伺服器該如何尋找「最優解」？

傳統意義上，金融行業選擇伺服器，主打是安全，其次是穩定可靠，並在此基礎上衍生出其他的需求。這些需求都得到滿足，金融業才能走向自己想要的AI化和數據化。

• 安全。金融行業保存著海量的用戶的賬戶資料、交易數據、消費情況，這些數據實際上衍生出來的價值很大，因此金融業成為黑客攻擊的重災區。安全性能突出的伺服器一般是首選。

• 穩定可靠。金融行業的信息是實時動態更新的，交易高峰期會出現大量的數據流動，這就對伺服器的支撐能力提出高要求。如果伺服器出現穩定性失衡，必將損失慘重。

• 更新速度。實際上，銀行、第三方支付機構、互聯網金融門戶、社區化交易平台、網路小額信貸等金融服務產業走向數字化的進程中，伺服器扮演的底層支撐角色非常重要。這就需要保持更新速度，對金融機構不同階段的不同需求進行滿足，比如計算、大數據、建站等等。

• 容災備份。伺服器因為遭受攻擊往往有數據流失風險，客戶需要的是能夠有良好備份能力的、值得信任的伺服器，及時做數據轉移工作，減少業務中斷造成的損失。

因此，儘管企業可依自己的情況具體分析，但選擇性能強悍的、安全合規、對數據有保障能力的伺服器對金融行業至關重要。

FP5295G2成為金融業伺服器 「頂級標配」

浪潮商用機器公司針對金融行業在現實中面臨的痛點，以及旨在推動金融行業轉型升級，推出的FP5295G2為金融機構提供了強大的運算能力、端到端的工具；另外由於更具有行業屬性，因此FP5295G2對金融數據的處理更是實現了性能增強。

產品特性上，其實FP5295G2伺服器採用了全新的AI基礎架構，讓CPU-GPU NVLink互聯，實現共享共存。由於IO是導致應用性能降低及服務水準欠佳的關鍵瓶頸，為了提供更豐富更高效的IO支持和PCle Gen4、CAPI2.0、OpenCAPI等諸多特性，FP5295G2可提供的帶寬總量是x86伺服器中PCle Gen3的2-5.6倍，並且延遲更低，響應速度更快，這樣一來，在AI架構上實現數據密集型工作就會相當輕鬆。

POWER9 CPU有著2倍於x86的線程數量，更大的L3緩存，在NVLink上更是完成了原生直連，實現超快的速度。這主要在於GPU可對AI應用加速提供加速性能，將計算密集部分的工作負載轉移到GPU，同時仍由CPU運行其餘程序代碼，這使應用程序的運行速度明顯加快。

金融機構的海量信息做AI運算需要龐大的集群，那FP5295G2伺服器有何特色？實際上，FP5295G2單節點提供超過每秒500萬億次級的Tensor性能，甚至可以組合成每秒300萬億億次AI運算，堪稱AI運算巨獸。這歸功於FP5295G2搭載了4塊NVLink技術的tesla V100 GPU，支持32G顯存特性，單GPU提供雙精度15.7TFLOPS超高計算能力。

另外，金融機構一般都有自己的技術研發團隊，搭建了各自的金融雲、AI機器學習等平台，但對結構化數據的分析預測、用戶畫像分析，並針對視頻/圖片類的數據分析場景，更需要機器學習/深度學習大數據混合的應用平台。不得不說，AI伺服器讓金融行業邁向創新之路。

當然，這款AI伺服器與金融機構產生的交叉屬於「天作之合」，其在新製造、醫療、雲計算、政府及研究機構的領域的應用也是大放異彩。隨著FP5295G2逐步進入市場，AI的應用場景將會走的更深更遠。

如何幫助金融行業的AI項目落地？5大推動力！

在幫助金融行業的AI項目落地上，FP5295G2提供5大推動力。

• 數據是基礎。依據金融機構多年來沉澱的經驗和數據，FP5295G2提供了深度學習在行業的應用場景，帶標籤的訓練和測試數據，與深度學習模型結合的應用開發。

• 定製化服務。FP5295G2支持金融行業做二次開發與模型集成，對模型有優化支持，實現AI平台模型容器雲化可服務化。

• 深度學習項目開發管理。當金融機構自己的研發平台需要具備深度學習能力時，就需要對原本的數據框架做一定的調整和集成。FP5295G2的使用不僅可以全圖形界面操作，做數據預處理、配置管理、模型管理，還有效集成金融行業模板，並行訓練、模擬驗證、超參搜索，能夠加速模型上線。

• 資源調度和多租戶管理。金融機構一般管理者大大小小成千上萬的用戶，而FP5295G2帶來的多租戶技術是實現了共用數據中心、以單一系統架構與服務提供多數客戶端，仍然可以保障客戶的數據隔離。此外，在伺服器節點、CPU、GPU資源管理、任務調度、監控、日誌分析上有諸多創新應用。

• 深度學習框架層。金融數據數量多、高雜訊、非穩定，除非十分清楚哪些數據具有潛在價值、如何做適當的預處理和如何轉化並達成哪些目標，否則深度學習在金融領域是無法應用的。面對Caffe、NVCaffe、TensorFlow、OpenBLAS、Torch、Theano等深度學習框架層，FP5295G2可以根據環境快速部署。浪潮商用機器公司的技術研發團隊有著多年服務金融業的經驗，因此對於金融機構如何廣泛應用深度學習進行數據挖掘深諳於心。在進一步提高傳統模型的預測準確性的同時，FP5295G2還將完成更綜合、更複雜的場景應用。

行業應用場景表現不俗 拓寬生態「正當時」

金融是經營金融商品的特殊行業，囊括了銀行業、保險業、信託業、證券業和租賃業，具有指標性、壟斷性、高風險性、效益依賴性，從各個角度反映了國民經濟的整體和個體狀況。因此，FP5295G2在實際中的表現如何，可能需要進一步用案例來求證。

• 保險核保確認領域，其難點在於如何從各種不同的報告和檢驗單中準確分撿出需要的病種和檢驗項，為後期Datacap識別做準備。FP5295G2的認知計算髮揮重要性能，解決方案是使用基於PowerAI的深度學習框架，通過歷史樣本學習需要識別的表單特徵並建立識別模型，對於特徵比較明顯的B超報告，採取Classification模型；對於特徵容易混淆的甲狀腺檢驗單，採取對關鍵特徵的Object Detection模型。這個過程涉及圖像分類與識別（PowerAI）圖像與文本的轉換/識別（OCR）、文本的閱讀/理解/分析（Watson WEX）、機器評估得出核保結論。

• 在金融保險票據識別領域，FP5295G2同樣有著不俗表現。金融保險等行業需要客戶提供票據、賬單、交易記錄等資料，並且大量通過人工處理。一方面許多低價值票據要經過複雜的審核流程，耗費大量的人工進行；另一方面，很多金融機構已經開通在線或手機APP的方式讓用戶提供相應票據的影星，但後台仍然通過手工處理，導致OCR對於票據的識別率普遍偏低。解決方案是通過深度學習的方法對票據進行分類，提取票據中的關鍵信息，並結合其他的技術如OCR對內容進行識別，形成結構化數據。FP5295G2為銀行和保險公司提高管理水平，更好地適應市場要求有重要助力作用。

此外在行業夥伴拓展上，浪潮商用機器公司保持持續開放的心態，在2018年9月10日更是聯合了第四範式聯合發布發布的Prophet AIO人工智慧一體機，讓企業「開箱即用」，接入AI像使用手機一樣簡單。據悉，第四範式服務的金融機構，已經佔中國的金融總資產60%以上。由於深耕金融業，AI企業也普遍發現，金融機構上雲，上智能化，成本、空間、調試、升級等都有門檻，會發現「硬體是繞不開的環節」。

從這個角度來看，浪潮商用機器公司推出的FP5295G2確實已牢牢把握住了AI「最後一公里」的物理環境和物理條件，成為金融業AI化優質選項也是情理之中的事。有理由相信，浪潮商用機器公司後續還會在這款機器上做出更多的創新，為金融業甚至其他行業的帶來更多智能化的積極影響。

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