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从银行业的数字化转型想到的

发布于:2019年12月30日 浏览:855次 0

  自从IT服务管理最佳实践ITIL管理体系于2002年左右引进中国,率先垂范的就属于银行业。银行业相对于其它行业有着数据信息安全性高、业务交易量大、信息化要求具体而多样等特点著称于世。银行业为了证明自己的IT服务管理成熟度达到一定的标准,从2006以来,以国有五大行为代表的银行业先后都通过了ISO 20000的认证,从此实现以流程管理为主导的“滚滚红尘”。

  我们大家都知道在过往的十多年里,IT管理的理念是以流程驱动型的管理模式,ITILV3版在2007年发布以来就陈列了26个流程供我们选择,比如事件(或故障)管理、问题管理、变更管理、配置管理和服务级别管理等流程,这些流程都是现阶段在银行业中应用得比较成熟的流程。

  随着近几年云计算、大数据和人工智能等诸多技术和理念的发展与引入,IT运维更快地从传统运维向数字化运营转型。从简单的运维保障的“守门人”逐渐转变为业务价值发展和创新的“驱动者”。

  以银行业为例,近年来各家银行纷纷成立科技公司并与各互联网巨头成立战略联盟,以金融科技为战略推进金融业务创新,创新的领域从金融产品、经营模式到业务流程等诸多领域。


     现举几个针对IT运营的“切肤之痛”,谈一下可能的创新方向: 

  1、 利用机器学习融合传统运维监控

传统监控系统为了达到数据中心或特定IT系统的运行保障能力,通常采用固定策略的规则引擎,针对监控策略的预警阀值也是固定的。这种策略和阀值都有一定的基线设置,不适应当下变化的运营场景和全新异常情况的动态捕捉。通过引入大数据、机器学习等技术,采集更多的运行数据,利用智能算法在各个监控指标上建立动态运行基线,并进行多维指标关联分析,逐步实现生产数据中心的运行态监控,弥补传统静态监控能力不足的问题。可以监控的场景包括业务系统交易量、批量运行时长、设备资源和网络带宽资源等。


2、 利用大数据和机器学习建立安全感知和调用攻防策略

由于银行的数据就是钱,全世界的黑客对此虎视眈眈。目前银行业乃至互联网公司针对安全防控的压力日益增大,所以时下必须把风控作为银行业核心业务来抓。银行通过全面基础数据的采集,利用机器学习算法来实现智能化的运营安全管控。举例来说,大银行全网的每日安全告警量可以高达几十万条,这已经远远超过人工进行及时甄别和处置的极限。机器学习和算法可以通过强大的云平台计算能力在浩如烟海的信息情报中及时捕捉到有用的告警或异常信息,并通过预设的应急预案来执行必要的IP自动化筛选、网络端口的封堵和网络攻击的拦截等功能。


3、 利用物联网和生物识别建立综合安防

由于数据中心机房设施的故障发现和维修更换不仅涉及银行内部管理人员的出

入,还涉及外包人员的进出,这对数据中心和机房的安全管控带来诸多难点。因此,数据中心的物理访问和安全防控一直以来都可能成为运营管理的脆弱一环。可以考虑通过物联网和生物识别技术搭建一套综合的安防体系,在日常设施巡检、维护时利用物联网技术实现设备精准定位。同时结合生物识别技术,对IT维护人员的进出及行进路线进行提醒和监控,降低误操作风险。并通过集中统一监控大屏来管理生产系统的运行状态。大屏或视图可以是三维呈现,通过数据关联,展示应用服务、设备、网络等各层面运行的状态及关联性的报警数据,实现运维监控全覆盖、运维状态全面可视化。


总之,传统银行业的IT运营是稳态的业务模式,以保障系统正常和可靠运行为首要目标。但是,由于市场多变,全新的银行业务如互联网金融、远程银行和PAD手持设备和大型综合银行业务办理设备接入等的不断涌现,IT运营早已经不是昔日的“温室花朵”,必须“独木风雨,方见彩虹”。数字化转型是一条崎岖的山路,银行业在保证安全和审计没有问题的大前提下应该勇于创新,成为新一代信息化建设的领路人。

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