新一轮技术革命和产业变革为金融业发展带来新的战略选择，构建自立自强的金融科技体系普遍成为金融机构数字化转型的技术抉择。作为国有大型商业银行，农业银行始终心怀“国之大者”，坚持以人民为中心的服务理念，紧密围绕服务乡村振兴、服务实体经济、防范金融风险三大任务，持续提升关键技术的自主可控水平。经过三轮蝶变演进，农业银行走出了一条以“云下—云上—云原生—智慧云”为主线的发展之路，通过“上云用数赋智”为做好科技金融、数字金融等五篇大文章打下了稳固的科技地基。

自1983年总行成立科技部开始，农业银行信息化建设从无到有、由弱到强，经过全国数据大集中、核心业务系统建设等重大工程的不断锤炼，初步形成一套可以适应数字金融发展新局面，涵盖移动互联、大数据、人工智能等关键技术的全栈式金融科技体系，为农业银行高质量服务8亿客户提供了平稳、安全的科技支撑。

为解决好超大规模应用和数据迁移导致的巨大运行压力和特有的技术瓶颈等问题，农业银行先后攻克了迁移路径设计、分布式事务一致性、技术底座升级等十余项技术难题，全面实现了核心业务系统的分布式架构转型。

一是提供强有力的核心业务支撑能力。全面提升个人、对公、信贷、基金和理财等银行核心业务能力和1万余支核心交易的服务水平，以极致性能支撑日峰值交易达19亿笔的业务运行，有效实现农业银行资产规模增幅、存贷款余额增幅等核心业务指标位居同业前列。

二是平滑实现核心业务无感迁移。通过“核心全量交易并行”与“个人业务交易主机与开放串行执行”的新型解决方案，确保关键设计和实施路径的正确以及关键业务随时可回退，形成过程可控的迁移路径，高效实现超大规模单体应用转型。

三是有效应对“不可能三角”难题。通过“三位一体的分布式事务框架”，实现不同分布式事务解决模式与银行多样化业务场景的深度匹配;依托业技协同模式建立可感可知、可管可控、可计可析的自动化差错处理体系，全面保障账务处理准确性，切实增强风险管控和自动化处置能力。

四是升级到一云多芯的技术底座。实施x86和ARM两套技术栈一云多芯混合部署，有效屏蔽底层基础设施变化影响，充分验证了多样化基础设施的可靠性和稳定性。基于服务集成及治理、配置中心、消息队列等技术组件，实现全新基础软硬件的适配及优化，为分布式核心业务系统实现弹性伸缩的单元化架构提供高效保障。

农业银行由点及面，从容灾、流量控制两个关键点全面提升应用系统的高可用能力。截至2023年末，农业银行主要业务系统全部完成灾备建设并实现流量控制，重要系统全部实现全链路双活，金融科技体系积厚成势，服务能力得到进一步增强。

一是全面建成面向业务连续性的容灾体系，构建了自主可控的全链路、全场景、全天候的业务连续性保障能力。通过统一分片标准、多级流量路由等打造企业级单元化解决方案，实现重要业务从渠道到核心系统全链路单元化、单元内流量封闭，支持全场景容灾；通过构建管理态的业务全链路视图，并基于全链路交易监控构建运行态的业务全链路视图，实现“管运两图”结合，打造过硬的企业级架构资产管理能力；通过全自主设计研发的一体化混沌工程实验平台，实现低成本、低风险、高频率的故障注入，让计划内的容灾演练向更贴近实战场景的计划外容灾切换升级，进一步提高抵御未知故障风险的实战应急能力。

二是实施企业级流量控制体系建设工程，从理论、平台、工具三方面着手，应对业务大流量、系统间故障蔓延等问题。在理论层面，创建三级流量控制成熟度模型，从限流、降级、熔断三个维度，对流量控制能力实施分级管理；在平台层面，以组件化形式将限流、降级、熔断能力集成到开发类、网关类、互联互通类平台，支持精细化限流和参数热更新，全面覆盖各类流量控制需求；在工具层面，打造可视化、自动化、智能化的应急工具，实现异常事件的快速发现、快速定位、快速处置，达到了预防故障发生、快速恢复故障、应对流量洪峰的目的。

为优化技术服务供给结构，农业银行重点聚焦自主可控、技术创新、全栈应用三大目标，构建了支撑金融应用全面上云的坚实底座，为全行各应用系统提供统一、快捷、安全的技术服务。

一是通过在研发平台、中间件、存储等关键领域实现自主可控，保障金融科技供应安全。按照前端、后端、互联、外联、公共服务和运营支持六大板块，自研平台框架、软负载、网关、文件存储平台等一系列工具及公共服务，打造自主可控的技术平台，为分布式核心系统、快捷支付、掌上银行等重点应用建设提供安全可靠的技术底座。

二是围绕新技术、新流程、新工具，提升技术创新的研发效率。在新技术方面，打造企业级Serverless研发平台，结合自研的轻量小程序研发框架，将开放银行的场景建设周期缩短了一半以上；在新工具方面，深耕低代码技术，在研发工具中固化业务规范，使极速场景中的研发时间控制在10分钟以内；在新流程方面，践行DevOps理念，显著提升开发、测试、运维流程的一体化程度，让“软”规范得到“硬”管控。

三是降低技术门槛，推进金融科技全栈应用。通过提供全行统一的开发平台、公共组件、公共接口和技术手册，让各部门、各分支机构能够更广泛地将金融科技作用于金融产品创新，让客户获得更多的金融科技红利。

随着数字化转型的重心不断向“用数”转移，金融机构“数据密集型”企业的特征愈加凸显。农业银行按照“边建边用”的思路，搭建企业级数据架构，以全面优化数据供给、数据流通和数据应用各环节的服务质效为目标，进一步完善金融科技体系。

农业银行构建了以宽表为基础的企业级数据应用架构和数据资产管理运营服务体系，对原始数据进行组织整理，形成口径权威、标准统一的基础数据，进一步让数据供应“多快好省准”。

一是支撑场景多。宽表建模采用范式与维度相结合的建模方法，整合多渠道数据形成拉链、切片数据模型，覆盖业务、公共、管理三大类数据，满足全场景数据应用需要。

二是数据时效快。实时宽表可提供秒级数据服务，批量宽表数据时效性稳中有升，指标、报表、数据大屏等产品可零代码在线配置生成，数据应用快速上手。

三是数据服务好。数据资产管理系统提供基于数据编织理念的数据画像，支持宽表使用画像和基于血缘、语义分析的关系画像，解决数据资产“找不到”“看不懂”的问题。

四是加工成本省。DataOps可统一数据研发工艺，打通全流程工具链，构建新型大数据服务流水线，提升数据敏捷交付效率，同时基于数据湖存算分离，支持计算资源弹性扩缩容，减少数据搬迁，降低大数据存储及加工成本。

五是数据要素准。宽表依托全行数据标准和权威业务口径，可有效确保合约、核算、管理、交易数据的权威性，并通过全链路服务水平监控，及时发现生产问题和数据异常波动，保障数据服务稳定性和准确性。

农业银行以支持金融服务精准滴灌为着眼点，从模型训练和模型运行两方面为全行业务人员、数据分析师以及研发人员提供人工智能应用服务。

一是加大模型训练力度。通过夯实数据来源基础，采用云原生架构接入数据中台各数据源，集成500余个机器学习及深度学习算法框架，大幅提升大数据分析能力与GPU算力，支持数据分析师在人工智能平台进行数据探查、特征工程、模型训练、模型验证、模型发布、模型部署运行、模型后评价等操作，为其提供一站式模型生命周期支撑，进一步提升人工智能工程化水平。

二是优化模型运行机制。聚焦金融场景，沉淀金融场景数字资产、模型组件，构建特色化智能金融产品，提供面向场景的解决方案。自主搭建高精度金融OCR、知识图谱、自然语言处理、智能推荐、时序预测、大模型服务等金融AI引擎，依托全行30余个主要系统，提供综合化、立体式的智能金融解决方案，涵盖智能营销、智能风控、智能运营、智能决策等金融场景，让数据分析师和业务人员有章可循、开箱即用。

数字金融是大势所趋，金融科技将改变银行的未来，一个崭新的“智慧云”时代正在到来。农业银行将继续深刻把握金融工作的政治性、人民性，持续强化数据和科技赋能，构建符合金融高质量发展要求的自主创新体系，从技术创新和金融创新两个方面推动技术体系向“智慧云”方向迈进，以金融科技的自立自强进一步让数字金融红利惠及广大人民，当好服务乡村振兴、服务实体经济的主力军和维护金融稳定的压舱石。

在技术创新方面，农业银行将以“真技术、真使用、真效果、真安全”为原则衡量前沿技术发展水平，通过营造开放生态，攻关人工智能等关键技术，打造覆盖全栈金融科技的“智慧银行”新质生产力，以京沪蒙“三地六中心”为算力基础，为数字经营战略提供强有力的科技支撑。在金融创新方面，农业银行将充分发挥自身“规模大、场景全、覆盖广”的业务优势，通过“数据×”“AI+”生态建设，全面提升营销、风控、产品、运营等领域的智能化水平;同时沉淀智慧银行案例库，形成应用牵引和科技支撑相互促进、螺旋式上升的自主创新闭环，以金融科技自主可控水平的提升推动金融服务质效的高质量发展。

风好正是扬帆时，奋楫逐浪向未来。以智慧为核心的金融科技体系建设已经起航，农业银行将继续充分发挥科技是第一生产力的作用，践行社会责任，彰显大行担当，为中国式现代化和金融强国建设贡献农行力量。