金融企業人工智慧架構的規劃方法（下）

(續上)

4. 企業架構方法對金融企業智慧架構之啟示

人工智慧作為一項被廣泛看好的前沿技術，在金融行業正在得到積極的嘗試和應用。但當前階段，人工智慧技術對於金融企業來說，還僅僅是一項輔助效能力。

如同資料的價值被人們認可並視為生產“要素”，“智慧”這一居於“資料要素”之上的能力，將來也有可能被視為“智慧要素”，成為企業構建核心生產能力的關鍵因素之一。但是從“輔助效能力”到“智慧要素”，這一轉換過程必定會經歷一個漫長而艱難的週期。 

金融機構所面臨的商業環境和監管環境是複雜的，要想真正將人工智慧技術應用好，發揮資料和智慧的價值，將人工智慧技術真正提升為“智慧要素”，僅構建應用和技術層級的簡單架構是不足夠的。

讓我們運用企業架構的理論和方法，來分析一下完備的智慧架構應該具備的因素。

在IEEE1471標準的定義中，“架構（Architecture）”構成了系統與其環境相關的基本內容，可能涉及到如下幾點：系統的構成要素或元素；系統要素如何安排或相互關聯；系統的組織或設計原則；系統在其生命週期中的演變原則。

在TOGAF的企業架構理論中，一個完備的企業架構，包括業務架構、資料架構、應用架構、技術架構。在架構規劃之前，應該清晰的描述其目標，設定架構的約束，講清楚架構的上下文關係，定義清晰架構的輸入和輸出物件。這是架構的先決條件。

智慧架構在規劃之前，也應該清楚的設定先決條件。

具體來看，金融機構設計智慧架構，其目標應該是為了提升全組織的智慧化應用水平，促使智慧化應用更高效、更深入、更充分的發揮人工智慧技術的價值，最終實現“智慧要素化”。

為實現這一目標和願景，金融機構應該審視智慧架構設計所面臨的約束條件。除了人力投入、資金預算、技術銜接之外，相應的組織保障、機制流程、文化氛圍等也應該作為約束條件加以考慮。

智慧架構不是孤立的事物，它應該被放到企業架構以及數字化轉型的總體規劃中，統籌考慮。也就是說，在企業架構層面，智慧架構應該充分考慮其與業務架構、資料架構、應用架構和智慧架構的相互關係，並和企業數字化轉型的戰略和實施路徑結合起來。這樣智慧架構的設計才能融入到企業總體架構設計之中，與業務方向、科技方向保持一致，和資料架構形成良好的協調。

智慧架構應該明確其輸入和輸出因素，這樣才能具備充分的運作條件，並清晰的定義其輸出的服務，明確智慧架構所能帶來的價值。

一般來看，智慧架構需要輸入的條件包括：業務架構為其輸入智慧場景需求，資料架構為其輸入資料服務支援，應用架構為其輸入應用目錄和服務介面標準，技術架構為其輸入在雲、安全、等方面的技術資源支援和相關約束，以及預算規劃、技術團隊的支援能力。

從全域性的視角來看，企業透過智慧架構的規劃應該輸出企業的AI架構檢視，形成AI服務和應用的指南，列舉AI服務資產，對企業的業務應用智慧形成清晰的指南。

圖5:《智慧架構上下文示意圖》

上圖展現了金融機構智慧架構在設計時應充分考慮的先決因素。從架構的上下文關係來看，金融企業規劃智慧架構之時，應該從企業戰略出發，思考人工智慧技術對企業所能產生的價值，並和企業的數字化轉型戰略和業務戰略充分的承接起來，保持智慧架構的規劃與企業戰略方向和業務發展目標保持一致。智慧架構是對企業架構的擴充套件，與現有的業務架構、資料架構、技術架構應該保持緊密的關聯關係，形成相互的輸入輸出和支撐依賴。此外，智慧架構還應該與IT治理和資料治理保持一致，以獲得足夠的IT資源和資料資源的支援。

在進入正式的智慧架構設計之時，金融機構應該從：點、線、面、體、時五個維度對智慧架構進行充分的描述和設計。下圖描述了這5個維度的相互關係。

圖6:《架構設計5維度參考圖》

我們詳細分析一下在“智慧架構”中，展開設計的“點、線、面、體、時”這五個維度包含哪些內容：

n   點。指智慧架構所包含的“智慧要素”，包括技術層面的深度學習、機器學習、傳統的計量金融演算法、統計方法等。以及業務層面的智慧化場景服務，比如票證識別、人臉識別、等。與金融智慧要素相關的“點”是廣泛的，在規劃之時應該從本企業的先決條件和實際條件出發去收集整理，並進行合適的分類。透過對“點”的維度的梳理，將形成企業的“智慧要素集”。

n   線。包括智慧架構領域內的流程、線性過程、等。“線”的維度的梳理，將形成對企業的智慧要素流動、智慧活動的過程的清晰描述，對智慧化過程形成更精準的認知。下圖展現了智慧要素流動的主線圖：

圖7:《智慧要素流動圖》

n   面。包括層次、檢視等。透過對智慧要素的歸類、分層，形成智慧架構的層次劃分圖。透過對智慧架構與上下文的關係描述，形成不同視角的智慧化檢視，比如智慧應用檢視、智慧服務檢視等。透過對“面”的維度的梳理，金融企業能夠對智慧化建設在技術層面和應用層面進行良好的層次規劃，為構建智慧架構形成堅實的基礎。

n   體。智慧要素“點”，智慧主“線”，以及層次、相關檢視，組合起來，就構成了完整的智慧架構的“體”。智慧架構體是對企業智慧化應用體系的完整描述。

n   時。金融業務是不斷變化的，人工智慧技術也在飛速發展，企業智慧化是一個動態的過程，因此，智慧架構也需要隨著演進，這就是“時”的維度。落到架構之中，就是對“點、線、面、體”的發展趨勢、演進方向、存在風險等做出預測和設定，保障整體架構的與時俱進。

透過對這五個維度的適當描述，我們能夠對企業智慧架構應該具備的要素、流程、層次、架構、演進方向，都有了深刻而完整的認知，將能夠更好的指導金融企業開展智慧化的建設工作。

由於現實世界的複雜性，在實際的設計過程中，以及智慧架構的落地實施過程中，往往是很難按部就班的按照這5個維度線性展開的，而可能是以一種迴圈反覆的方式展開的，在上圖中也可以看出，線、面、體的梳理，也往往會帶來要素、流程、層次等的不斷擴充套件，帶來整體架構的不斷的充實和完善。

 

5. 結論與展望

       近年來，企業架構的規劃設計逐漸受到金融機構重視。在數字化轉型的過程中，金融機構往往會發現數字化戰略與科技建設存在較大的鴻溝。這個鴻溝往往導致數字化轉型的不順利，阻礙數字化轉型的推進，甚至導致數字化轉型的失敗。企業架構是解決這個難題的有效策略之一。企業架構透過業務架構對企業的業務現狀進行抽象，將業務戰略透過架構語言標準化，形成全企業可分解、可執行的統一藍圖。資料架構、應用架構是對業務架構的資料描述和應用承接，將業務架構進一步細化為資料語言和系統語言。在此之下是技術架構，包括具體的技術框架、系統環境、安全管控等。透過這四層架構，企業架構將業務戰略和科技實現很好的“連線”了起來。

金融機構智慧架構是對傳統企業架構的擴充，也是運用企業架構理論在智慧化道路上的積極嘗試。一個完備的智慧架構設計方案，將能夠對金融企業穩妥高效的展開智慧化建設形成很好的指導意義。智慧架構與業務架構相結合，透過AI場景化對業務場景實現智慧賦能和價值提升。智慧架構與應用架構相結合，形成AI原子化對元件型應用資產，提升AI服務的可複用性，解決“智慧孤島”的問題，促進應用架構的敏捷性和智慧化。此外，智慧架構還和資料架構和技術架構進行結合，實現“雲、數、智”的融合，推動金融企業從數字化走向智慧化。

圖8:《金融企業架構圖》

 

一個嶄新的時代，必然有不同於傳統的方法、模式和架構。智慧架構就是為了幫助金融機構從數字化走向智慧化，更高效、更迅速的構建智慧化應用和技術體系的參考方法。許多金融企業和科技廠商已經在紛紛展開對金融智慧架構的研究，共同促進金融智慧架構走向完善和成熟。人工智慧技術發展日新月異，金融機構的智慧架構也應不斷演進，將智慧流與資料流和業務流更深度的融合起來，最終推動“智慧要素”的真正實現。

 

 

參考文獻：

[1]       IEEE Std 1471-2000 : IEEE Recommended Practice for Architectural Description of Software-Intensive Systems[S]

[2]       The Open Group Standard,Version 9.2[S].