已經想不起上一次去銀行柜臺是什么時候了。

曾經，我們辦業務都離不開柜臺，如今卻都是在通過手機里的銀行APP辦業務。

企業也是如此，越來越多的金融業務，是通過網絡和移動端完成的。

IT系統原本就是金融行業的核心要素，業務模式的改變對金融企業的IT系統提出了更高、更新的挑戰，需要為客戶提供永不掉線的持續服務。

好消息是，以人工智能、大數據、區塊鏈等為代表的新技術，正在深度影響著全球金融行業的變革，推動其邁向智能科技時代。

AI不只是應用，更是一種能力

某城商行成立時間只有十多年，IT系統已經歷了從封閉到開放、從小機到x86、從傳統架構到云架構的演變。在靈活性和性價比提升的同時，該城商行的IT系統更加復雜了，多種架構共存使得運維服務面臨著更大的挑戰。傳統以人工為主的運維模式，難以適應新時代的需要，自動化的智能運維成為大勢所趨。

一提到AI，很多人想到的是智能客服、客戶畫像、風險預判，這些是金融行業典型的AI應用場景。

然而，云服務器，對于金融行業來說，AI不僅僅是各種新的應用，更是滲透到各項業務中的一種能力。在金融行業的IT運維中，AI已經成為不可或缺的能力，通過機器學習來預測和識別故障，為企業提供智能化運維。

智能運維的提法由來已久，并且在發展演進過程中不斷被注入新的內涵，目前已經進入智能運維3.0時代。

智能運維1.0的特征是：工具輔助、多人協同。到了智能運維2.0時代，自動定位和輔助決策成為主要特征，比如主動感知系統故障，自動定位到根因，然后輔助決策，快速恢復。

在智能運維3.0時代，主要特性則是自動評估、自主決策，比如主動評估網絡容量、主動感知應用質量、主動優化網絡性能等。

以AI為核心的智能化運維

金融行業一直對IT有很強的依賴性，需要高質量的運維服務作為保障。近年來，金融企業的服務器規模、虛擬化節點、計算存儲性能都在成百倍的增長。在這種情況下，但靠傳統的人工運維，，根本無法滿足需求。

與此同時，金融企業已經不滿足于提供金融服務本身，而越來越多地進入到金融科技領域。這些銀行和保險公司將其金融資源與IT技術相結合，形成一種新的能力，開放給其他領域的企業。平安科技、招商云創、民生科技等應運而生，這進一步提升了金融企業對運維服務的要求。

針對金融行業日益增長的需求，華為企業服務重新定義金融“品質服務”——“卓悅服務”，致力于打造智慧、可靠、安全的金融網絡，幫助金融企業提升運維效率和網路安全，實現業務“永不掉線”。

華為認為，目前的金融運維系統需要重構，在從穩態運維轉變為敏態運維，進一步提升到智態運維。

在9月的華為全聯接大會上，華為分享神農統一運維平臺（I·MOC）的最新實踐。華為神農統一運維平臺（I·MOC），匯聚了華為三十年來在大規模多云、多數據中心運維下的經驗積累，依托監、管、控、營、服的核心能力，幫助客戶更快的完成數字化、自動化、智能化的轉型過程。

“運維+AI”，使能網絡自動駕駛

某國有銀行確定了“全面推進數字化轉型，打造數字化競爭新優勢”的發展戰略。為了落實這一戰略，建設“架構領先、管理便捷、智能高效”的骨干網絡就成為必然要求。

伴隨著金融行業網絡規模的越來越大，其管理復雜度也在不斷加大，讓網絡更智能，管理更有序，一直是金融企業網絡運維團隊追求的目標。

在9月的華為全聯接大會上，華為面向企業市場發布了業界首款“管理-控制-分析”融合的iMaster NCE自動駕駛網絡管理與控制系統，幫助金融企業的數據中心網絡實現L3自動駕駛。

通過為網絡“注入智能”，未來的企業網絡不僅將具備高度的自動化能力，還可以具備業務意圖自理解、最佳網絡自推薦、變更風險自評估和故障處理自閉環的智能化能力，從而邁向網絡的自動駕駛時代，為金融企業的數字化轉型和高效運營奠定基礎。

業務意圖自理解：基于華為800+客戶積累的經驗庫，來抽象意圖模型，提煉極簡要素識別意圖。

最佳網絡自推薦：基于AI平臺的智能決策，針對不同業務意圖推薦優選網絡。

變更風險自評估：基于Formal Verification方法的配置面仿真校驗，以現網數據建模仿真，事前評估網絡風險和影響。

故障處理自閉環：基于AI平臺的智能決策，實現智能化推薦網絡故障處理方案，支撐故障感知、定位到處理的E2E閉環。