近年来，我国核心技术自主创新已是大势所趋，打造图数据管理系统的中国芯，已成为金融信息安全与稳定的重中之重——数据库作为关键的底层技术，是我国信息化发展的重要攻关领域之一，它承担着向下调动系统资源，向上支撑应用软件的管理、组织和计算数据等重任。

　　近日，全球首款资产负债管理图中台系统在招商银行上线运营，该系统集成了实时图计算、高密度并发、超深图遍历、动态图剪枝、跨金融指标关联计算等多项核心原创技术，为国产自主安全的创新体系建设注入了强大的算力“芯”动力。

　　据悉，该系统由同心尚科技研发，开创性地使用了实时图数据库和高性能图计算为基础架构支撑的“AI+大数据库”系统，整套设计自源头创新，从系统架构到业务逻辑均是自主可控的，是我国金融业态+金融科技合作的一个标杆案例，标志着我国图数据库技术对甲骨文（Oracle）的平滑替换又迈出了坚实一步。

　　承载150亿条全量明细数据，升级传统技术

　　记者了解到，针对于过去存在的“找数难”、“查数难”、“取数难”、“用数难”的问题，在登陆该系统界面后，8大类别的存款、贷款、资本、定价、收入、利润、资本回报、流动性管理的所有数据，均可以进行直观的调取和任意维度的归因查询、贡献度变化查询与分析等等。

　　“全行大约150亿条的全量明细数据都囊括在内，既可以实现银行上下游综合生态的宏观完整映射，又能明细到各个维度，甚至到逐笔的业务明细数据。”该行工作人员介绍。

　　据介绍，业务人员若想知道“北京分行某一经营团队下煤炭行业的战略客户结构性存款余额有多少？”或是“上海分行享受了银行利率较高的存款产品的客户给银行带来的整体收益是否比全行客户平均水平要高？”等细颗粒度的问题时，只要在该系统界面简单滑动，即可直观地看到分析结果。

　　“总体来说，这种量化指标可以精准计量到每一笔交易，账户中的每一分钱，可以支持我们在多种维度上对任意一个分行、行业、客户、经营团队进行评价和分析，实现精细化管理，它已经成为我行投融资的仪表盘和监管红线工具。”招行工作人员说。

　　突破“黑盒化”痛点，精准计量

　　金融行业对于数据的实时性和正确性要求非常高，但“黑盒子”让银行的各部门业务人员都头痛不已——“基于甲骨文的SQL存储进程，动辄就是几千行上万行，只能呈现最终结果，无中间过程，计量结果不可反向追溯，造成审计很难；最重要的是，算得准不准、对不对，根本无从考证。”该行技术人员告诉记者。

　　区别于此，基于实时图计算技术的资产负债管理图中台系统的上线，彻底攻克了之前甲骨文（Oracle）“现金流引擎”和“规则引擎”的系统黑盒化这一科技“卡脖子”问题，业务人员可以从任何一个账户、任何一个行业（或任何其它维度）去具体实时查看并分析他想要的数据。

　　此外，区别过去仅呈现一个最终结果而无法捕捉到中间过程，无法保证计算是否正确，无法准确甄别问题出在哪里的痛点，利用该系统，业务人员可以直观地看到各个指标间的业务逻辑，及时发现异常，并及时调整策略和提供决策依据。

　　打破管理藩篱，实现“全行一张图”

　　技术突破还带来了管理变化。据了解，银行数据资产管理工作多由单个部门负责，受限于部门权责边界，难以对行内数据资源进行全口径、全周期的有效管理，另外数据资产开发者和使用者之间缺乏有效沟通和协同机制，使得数据资源使用率不高，数据价值难以充分体现。

　　实时图计算资产负债管理图中台系统的上线，彻底地规避了之前多部门、多系统之间的口径不统一、规则不统一、视角不统一等诸多问题，直接让所有人在同一个数据集之下谈问题——通过用明细数据说话，所有结论均通过实时计算得出，极大地降低了不同条线业务人员、管理人员、IT人员之间的沟通成本。诸如业务人员完全不再被Excel表格所禁锢，大量的客户经理也不需要再编程去进入数仓运用SQL实现数据的查询…… 最终起到管理上的协同作战，运营上的提质增效。

　　王昊作为我国图数据库系统的算法专家，从清华大学计算机系毕业后，一直从事着与极限算法加速和性能优化相关的研发工作。他表示，实时图计算资产负债管理系统从上线以来的实践成效来看，已彻底改变了金融行业因业务数据量大、计算量大、系统割裂、算力低下而造成的低频场景，并标志着我国的金融行业真正基于算力优势开始赶超欧美同业。

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