公共云是面向社会公共利益最大化和资源共享最优化的云计算服务体系，涵盖公有云、行业云、专属云和边缘云等多元形态。金融云作为公共云在金融行业的专属承载形态，既是金融机构数字化转型的核心基础设施，也是释放数据要素价值、加速AI赋能业务的关键平台。金融云已步入发展快车道，正从金融机构数字化转型的“可选项”加速演变为支撑业务创新与稳健运营的“必修课”。

然而，金融行业在上云之路上仍面临多重深层挑战。一是核心系统云化改造难度大——改造涉及硬件、数据库和中间件等技术的调整，复杂度高、周期长。二是数据孤岛与数据时效性问题突出——金融机构拥有海量高价值数据，但跨部门、跨系统的数据割裂严重，实时数据共享与协同分析能力欠缺，导致数据无法及时有效支撑业务决策。三是AI工程化能力薄弱——金融机构普遍缺乏从数据采集、清洗、标注到模型训练、部署、应用开发的全链路工程化能力，直接制约了AI技术在金融场景的规模化落地。

面对上述挑战，新一代金融云方案围绕核心系统上云、数据平台赋能、AI平台使能三大方向，构建全栈式金融云能力体系，助力金融机构加速数智化转型。

新一代金融云方案：以全栈金融云能力加速数智化转型

在核心系统上云层面，方案在安全合规的基础上，依托全栈技术创新，充分发挥软硬协同优势，推动计算、存储、网络、操作系统与云平台深度协同，构建高可靠、高可用、高安全、高可维、高性能的云基础设施与数据库体系，为金融核心业务系统云化迁移提供坚实支撑。

▲金融核心上云

数据库作为核心系统的“心脏”，是决定核心系统云化成败的关键一环。以GaussDB数据库为代表的新一代数据库，凭借全栈自主创新能力和金融级高可用特性，正成为金融核心系统云化改造的坚实数据底座。

▲GaussDB数据库

在数据平台赋能层面，方案打造了可信、敏捷、智能的云原生湖仓一体化平台，通过构建实时数据湖能力，推动数据从T+1迈向T+0实时赋能。融合数据湖能力帮助金融机构打破数据孤岛，让数据从“沉睡的资源”转化为“流动的资产”，为智能营销、智慧管控、卓越运营持续释放数据价值。

▲融合数据湖架构

在AI平台使能层面，方案提供智能云底座，适配超节点架构，让金融机构在本地智算中心拥有澎湃算力，构建起高效训推、长稳运行的智算算力底座。提供完善的AI工具链，整合数据工程、模型工程和Agent工程，支持模型增训、微调、强化学习、评测和部署全流程；支持金融场景的智能体开发与运行。帮助金融机构快速构建企业级智能应用，加速AI从试点走向规模化落地。

▲金融AI平台

截至目前，新一代金融云方案已在金融行业实现规模化部署，覆盖中国5大国有银行及10家股份制商业银行，并延伸至保险、证券等领域，累计服务全球金融机构超300家。

实践案例

中国邮政储蓄银行联合以华为云Stack为代表的公共云服务商，建成新一代个人业务分布式核心系统，成为金融云领域的标杆实践。该系统为全行6.5亿个人客户、4万多个网点提供日均20亿笔、峰值6.7万笔/秒的交易处理能力。在AI应用方面，邮储银行基于“1+2+3”顶层设计，系统化构建了1套数据规范、2大数据集体系、3大核心平台，“邮智”大模型围绕经营营销、对客服务、风险管理、智慧运营以及智能办公等重点领域覆盖前、中、后台领域230多个智能应用场景。

从核心系统云化到AI场景落地，金融云正在重塑金融行业的运营逻辑与服务模式。当金融云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座，金融机构得以将数据要素价值与智能技术深度融入核心业务，加速从“经验驱动”走向“数据+AI双轮驱动”，开启数智金融高质量发展的新篇章。