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云服务行业应用解决方案技术创新，变革未来数字原生行业非数字原生行业目录 Contents010213数字原生行业1415数字原生行业痛点：内容安全来源：数说安全，研究院自主研究及绘制。、来源：数说安全，研究院自主研究及绘制。账号安全51.5%营销作弊21.7%广告引流12.0%刷量刷单8.0%内容爬取6.4%支付欺诈0.4%内容行业35.7%社交行业24.6%电商行业23.3%游戏行业14.0%其他2.4%内容行业易受黑灰产威胁，作恶工具广泛渗透多类业务场景各类型图文与视频内容创作已成为数字原生行业的重要构成。近年来，音视频行业的创作者和用户数量持续攀升，为从业者创造丰厚利润。但在音视频行业内容创作百花齐放的同时，黑灰产业也通过利用音视频平台的逻辑漏洞，进行非法获利，或是剽窃他人成果，或是传播违规内容，对音视频行业与整体数字原生行业健康发展均产生消极影响。数据显示，目前黑灰产交易主要集中于内容行业，其次为社交与电商领域。同时，以威胁账号安全为代表的各类作恶工具广泛渗透于各类业务场景。2021年中国各风险场景作恶工具2021年中国黑灰账号交易涉及行业数字原生行业策略一：内容与业务安全内容安全重点场景内容安全主要技术能力业务安全重点场景活动安全营销安全账户/账号安全交易安全游戏业务安全主要防范内容短视频直播电商支付分发即时通信盗号外挂盗装备引流变现刷流量薅羊毛挂站刷粉刷关注钓鱼欺诈刷信誉垃圾广告色情信息暴力内容欺诈刷排名虚假数据盗刷欺诈洗钱文本检测视频检测图片检测音频检测图文音视频接入方式提供多类API接口接入为无接口用户提供在线检测技术支持深度学习OCR人脸识别语义识别行为识别NLP用户行为分析语音检测声纹识别黑名单智能截帧热词分析预处理16拉流、监听、下载解析结合业务场景特性，融合数智化工具，有效打击黑灰产业内容与业务安全一方面需要可以处理与分析海量数据的计算能力，另一方面也需要对违规的图文内容和音视频内容进行精准、及时的审查、过滤。因此，内容与业务安全解决方案在整体构建时就需要依托云平台的广泛资源，并融合先进的人工智能能力以完成大量的业务需求，让安全保护可以高效敏捷。此外，内容与业务安全解决方案，要根据黑灰产攻击特征以及业务场景特征，将通用能力更好地个性化布置，进而实现针对特定场景的有效防护。内容与业务安全解决方案数字原生行业痛点二：部署和运营场景痛点技术环节与运营环节是云游戏能力进一步提升的重点内容数字原生行业具有突出的互联网属性，多数的互联网产品与服务从开发部署到交付运营均面临着相似的挑战，以云游戏为例：云游戏作为以云计算为基础的游戏方式，依靠网络将在底层服务器运行的游戏，通过渲染，然后传输到不同的终端，让各类玩家可以更灵活、便捷地体验丰富的游戏内容。从云游戏开发到上线的整体流程看，可以分成两大环节：首先是游戏上线前的开发与部署阶段；其次是游戏上线后的运营与运维阶段。在开发与部署阶段，游戏开发商需要更能满足游戏开发需求的各类计算资源，在部署则需考虑网络传输能力，边缘节点位置。在运营与运维阶段，一方面，在商业模式上，游戏厂商仍未能形成普遍适用的盈利模式；另一方面，在技术能力上，云游戏目前的运营与运维过程中数智化、自动化程度 仍需提升，从而更快地响应游戏运行环境的变化。云游戏主要场景及痛点场景痛点场景痛点游戏开发游戏部署游戏运营游戏安全场景痛点数据接入方式有限，数据分析能力较弱，数据可视化能力有待提升，需要提供多维度覆盖技术与业务的数据17运营智能化程度较低，仍以人工方式运维，对待潜在风险预警能力较弱，对待突发问题，解决周期较长网络传输能力较为有限，网络稳定性需要提升，CDN与边缘计算节点需要加速建设游戏国内部署和海外部署见仍存在时效问题，受不同地方合规要求以及海外数据中心规模限制，国内外游戏部署难统一游戏开发需要大规模高性能服务器满足不同业务场景开发需要。底层计算资源，网络传输，数据存储，数据库等能力需要更好的匹配，以满足高并发，弹性扩容等需要容易遭受大规模DoS攻击需要构建多分区的服务器集群，实现数据有效备份和热迁移不同游戏终端，游戏平台等面临潜在数据安全、业务安全、内容安全等风险数字原生行业策略二：部署和运营方案为开发部署提供技术底座，为运营运维提供数智化工具针对数字原生领域的痛点和挑战，厂商在开发部署期间，一般会引入CDN加速等工具，在交付后结合智慧运营平台。以云游戏为例，当前各类云厂商提供的云游戏解决方案已全面覆盖云游戏从开发到上线的全环节与各个业务场景。在开发与部署阶段，云厂商提供坚实的资源底座，满足云游戏对计算、存储，网速的需要。同时，通过扩建节点与全球数据中心，助力云游戏厂商实现业务的全球化部署，并加强云云协同能力，利用云原生技术，帮助云游戏企业加速游戏开发，提升研发效率。在运营与运维阶段，通过接入云厂商提供的大数据/人工智能平台，云游戏厂商能更好地使用更多数智化工具进行高效运维与全面管理。游戏安全游戏运营部署及运营解决方案游戏运维游戏部署PC端 玩家移动端 玩家CDN边缘节点/边缘计算DDoS 高防Web应用防火墙态势感知漏洞扫描云防火墙云监控云日志性能测试运维管理性能管理适配多场景高性能服务器，并根据业务场景划分为不同可用区根据不同的云游戏场景，提供满足游戏高并发需要的高性能数据库，满足各类数据存储，备份，缓存等需要CDN加速、打造冗余内网和高性能外网带宽，保证传输稳定多地区数据中心，数据中心间T级以上传输带宽根据游戏具体业务场景，提供多类数据接入方式，构建大数据平台，提供多种数据分析与数据可视化工具，资源智能调度，自动预警，实时监控18泛互联网云服务市场规模2018-2025年泛互联网云服务市场规模318474681910119415481975245348.9%43.7%33.7%31.1%29.7%27.5%24.2%201820192024e2025e202020212022e泛互联网云服务市场规模（亿元）2023e增长速度（%）2021年泛互联网云市场规模910亿，未来四年复合增速为28.1%云计算具有天然的互联网属性，因此泛互联网行业云渗透率始终高于其他行业。近年来，实时音视频、短视频等新互联网场景加速增长，行业中企业普遍采用公有云作为资源底座，已实现加速业务部署。在疫情期间，视频会议、移动办公等新用云需求也成为推动泛互联网云市场高速增长的推力因素。目前，泛互联网云市场格局较为稳定，增长趋于平缓,2021年中国泛互联网云服务市场规模910亿元，增长速度为33.7%。相较于其他传统行业，泛互联网行业日后的增长推力更聚焦中小企业需求，加速中小企业数字化进程，为行业增长带来新动力,预计到2025年达到2453亿元，未来四年复合增长率28.1%。注释：泛互联网市场规模统计口径：1.从部署模式看，包含公有云、私有云和混合云在内的总综合解决方案收入。2.从产品类型看，包含底层基础设施资源、平台层解决方案和应用层解决方案，但不包含底层基础设施硬件及带宽费用，仅研究基于提供云服务所产生的收入。3.从收入结构看，统计口径包含产品收入和与解决方案交付直接相关的服务收入。CAGR=28.1%19数字原生产业图谱注释：图谱中厂商位置先后顺序与排名无关。综合云厂商云平台解决方案云应用解决方案2022年数字原生云产业图谱容器AICDN通信视频直播内容创意呼叫中心数据分析内容生产20数字原生行业案例：腾讯云依托生态资源与技术能力，构建高质量的游戏云服务平台腾讯云依托丰富的游戏生态资源和技术能力，向游戏行业共享其游戏研发和运营经验。针对云游戏覆盖的游戏社交、游戏加速、游戏存储、游戏安全等主要场景，腾讯云结合其“腾讯明眸极速高清”智能动态编码技术，以及稳定低延时的音视频能力为云游戏主要场景提供专业解决方案。同时，针对不同性能消耗的游戏调度不同级别的虚拟化GPU；针对不同级别的 vGPU，对游戏内的画质、分辨率、垂直同步等设置作对比测试，从而为客户提供更精细化的资源调度及游戏管理能力。适用场景游戏社交游戏存储游戏加速游戏安全方案优势游戏操作画面传输玩家用户业务后台游戏开发商/平台各类客户端Chrome/X5内核JS-API/全端SDK调度管理系统就近调度云游戏实例游戏盘分配Tencent-RTC腾讯云|云游戏解决方案控制台云游戏实例管理游戏管理数据监控端游X86虚拟化集群手游ARM虚拟化集群音视频传输操作指令业务运营数据监控智能码率控制音视频编解码PaaS层IaaS层顶级基础设施自建万兆云机房，配备100+BGP网络，1300+个CDN节点，100Tbps+带宽资源高性能云产品高IO云服务器、高可用云数据库万量级IOPS、多样化存储方案全球基础设施全球已开放27个地理区域，运营56个可用区最佳游戏生态与开放平台、应用宝、玩吧、QQ浏览器无缝对接，开放游戏多媒体引擎GME等腾讯云 X 云游戏解决方案21数字原生行业案例：腾讯云依托生态资源与技术能力，构建高质量的游戏云服务平台腾讯云作为腾讯集团倾力打造的云计算品牌，面向全世界各个国家和地区的政府机构、企业组织和个人开发者，提供全球领先的云计算、大数据、人工智能等技术产品与服务。通过结合腾讯在音视频领域多年的深耕经验，腾讯云推出“腾讯明眸-极速高清”解决方案，依靠智能动态编码技术通过智能场景识别、动态编码匹配、画质修复增强相结合，以更低码率提供更高清的流媒体服务。通过深度学习画质纹理及色阶分析，实现从低动态到高动态、窄色域到宽色域的自适应增强，腾讯云 X 音视频解决方案呈现更丰富的画面层次、更绚丽的色彩。适用场景方案优势直播场景广电媒体场景在线视频场景端视频高清低码超清视野画质修复高可定制智能场景识别、动态编码技术，CTU/行/帧三级码率精准控制模型，为直播、点播等行业以更低的码率。超高性能的编码算法，支持高达8K的高分辨率视频实时编码，融合超分辨率、HDR、拓宽色域等技术。通过3D去噪、色彩增强、超分辨率、插帧等处理技术，有效消除老片中噪点、马赛克、抖动等问题。接入简单、成熟稳定、高效灵活的API 接口，为用户量身定制视频智直播/端视频/第三方公有云RTMP/HLS/DRSH/FLV/MP4HTTP/RTP/SRT/QUIC场景识别前置检测前置处理编码优化Upload接入Connect回源智能场景识别及API配置前置处理编码优化CTU/行/预分析/RDO/CDN/COS/H.264/H.265/运动纹理检测SOD区域检测画面质量评估前置处理配置前置处理智能场景识别户外游戏秀场动漫美食体育影视3D去噪/USM/CDEF/去伪影/反交错超分/插帧/ROI/色彩增强/老片修复/HLG/HDR10帧码率控制后处理/10bitAV1/AVS2第三方公有云转推场景能服务私有化中台。存储分发22非数字原生行业23政务数据孤岛搭建地区级政务数字中台政务数据安全网络分拆及分层安全服务各部门云服务需求差异化云管平台+专有云政务云市场规模政务云图谱政务云案例-政务痛点与解决方案痛点解决方案教育零售医疗建筑汽车工业金融政务2425政务痛点一：政务数据孤岛来源：2021省级政府和重点城市一体化政务服务能力调查评估报告，研究 院自主研究及绘制。民政厅公安厅人社厅民政局公安局人社局民政局公安局人社局省级市级县级 同一政府部门，各级别管辖范围、行政颗粒度不同。大量原始数据资数据孤岛 不同部门之间职责不同，对应公共服务业务组成有别，导致其办事流程彼此各异。源沉淀于低级别行政单与之匹配的系统繁杂，数据位中，数据间缺乏连接。的种类及形式上各不相同。政务部门彼此组织隔离、业务独立，形成天然数据孤岛“五跨”特征是政务数据区别于企业数据的本质特征。“五跨”即跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。由于政府是科层制的，信息化建设无法像企业一样由一个全国统一的IT部门统筹建设和运营，只能是各级别、各部门和各业务分头建设、自主演化、独立运营。针对以上困难，近年来各地政府采取一系列措施，旨在提升政务服务水平。包括以政务服务中心为代表的综合型管理服务机构的设立，以及为打破服务空间限制建立的“网上政务服务中心”。但前者只实现了各部门的地理集中，后者能够让政务服务更好地触达民众，但业务的内核仍以部门为单位彼此隔离，部门之间流程没有整体优化，不能实现整体服务的目标。政务服务中的数据孤岛政务能力发展面临主要问题民政公安人社其他服务能力与普惠全民的目标还有差距地区政务服务发展水平参差不齐公众需求日益多样化需帮助弱势群体及特殊群体跨越“数字鸿沟”政务服务线上线下融合不够线上线下无法统一受理办理进度不同步资料无法复用业务数据重复录入信息多头管理服务人员工作量增加数据共享与业务协同仍需深化数据准确性、完整性、实效性不高无法精准支撑业务办理系统与数据标准不统一跨地区、部门、层级、业务数据协同26工具层数据库政务云策略一：搭建区域政务数字中台设立政务数据中台，数据驱动组织业务调整，提升政务能力近年来，各地方政府相继于经信委/工信局下成立大数据局/大数据中心。该部门既是行政审批部门，负责统筹各委办局需求，编制全市政务信息化技术体系规划、公共平台规划和数据资源规划；同时也是建设管理部门，负责该级地方政府政务云、大数据管理平台等数据基础设施建设、运维和应用支撑。大数据局对政务云做顶层设计，根据各委办局需求，对其开放基础云资源。同时在PaaS层建立数据中台，汇集全地区政务数据，通过数据清洗，对数据做统一治理，使数据沉淀于“云层”的共享中心，各委办局根据其权限和实际业务要求向云端获取数据。中台的数据资源打破了一个个政务部门的数据孤岛，为数字政务的建设提供基础支撑。依托云服务搭建中台数据资源民政局公安局人社局税务局教育局大数据局 统筹建立、部署云资源人口基础信息库 规划地区总体云需求 审核、准入云厂商 制定地方政务上云整体战略法人基础信息库房屋基础信息库综合监管和公共信用数据库电子证照信息库工程项目基本基础信息库地理信息数据库委办局汇总上云需求按需开放云资源数据中台本地数据上云前梳理共 享 治 理数据汇聚数据清洗模型构建分析应用数据监测检测报告储存社保缴纳记录位置社保赔付记录数据租房合同格式数出生证明据标居住登记准更病例新频户籍记录率政务痛点二：政务数据安全来源：信息安全技术网络安全等级保护基本要求，研究院自主研究及绘制。来源：信息安全技术网络安全等级保护基本要求，研究院自主研究及绘制。根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人及组织合法权益造成的危害程度，对数据施行分级保护。影响程度轻微一般严重较小第一级第二级第三级较大第二级第二级第三级影响范围造成损害程度结果是否可逆是否可补救党政机关企事业单位和社会组织自然人政务数据分级矩阵表国家实行网络安全等级保护制度。网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的要求，履行下列安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改。国家和地方制定多部法规及指南，从严确保政务数据安全数据安全方面，数据安全法规定：国家机关应对履行职责过程中所知悉的个人隐私、个人信息、商业秘密、保密商务信息等数据依法予以保密，不得泄露或非法向他人提供。为国家机关建设、维护电子政务系统，存储、加工政务数据的受托方应当履行相应的数据安全保护义务。各地方也制定了政务数据安全管理指南，规定了数据安全管理的职责分工、政府数据安全分级措施以及政务数据安全管理要求（岗位人员、制度流程、技术措施、运营管控）。政务网络数据安全的法律基础政务数据安全管理要求运营管控网络安全法数据安全法技术措施制度流程岗位人员27政务云策略二：分层安全服务政务内网互联网政务政务外网物理隔离逻辑隔离涉密信息一般公文流转电子办公组织协同门户网站办事大厅政务网络不上云政务云安全产品DDoS防护数据库审计日志审计应用安全应用代码级bug漏洞应用运行稳定态监控数据安全数据备份数据加密数据容灾主机安全物理机安全云主机安全政务网络分拆，从主机、数据、应用多层次提供安全服务 政务网络分为政务内网、政务外网、以及政务互联网。政务内网是涉密网络，用来传输涉密公文，与国际互联网物理隔离。政务外网主要承载政府内部办公功能，包括一般公文流转、电子办公，组织协同、OA等等。政务互联网则更偏向于公共服务，承载如政府门户网站，公民企业办事大厅等功能。目前所说的政务云，是政务外网及政务互联网上云，其中绝大多数为私有云部署方式；政府不鼓励政务内网使用云服务。除计算、存储、网络等基础云服务外，使用频率最高的云产品当属云安全服务。这类服务既保证基础设施、云平台的安全，也满足上层应用及业务的安全需求，常见的如DDoS防护、数据库审计、日志审计等偏租户类云安全产品。云厂商亦从不同层次满足政府安全需求，包括最底层的主机安全，即物理机或云主机的基础资源安全；中层的数据安 全，即数据的备份、容灾、加密；上层的应用安全，即应用代码级的bug漏洞及对应用运行中的稳定态监控。管理制度方面，政务云运维人员需要通过政审，并遵循严格的出入制度。不同政务网络承载内容及是否上云分层安全服务及产品2829政务痛点三：各部门云服务需求差异化部委系统最高级别管理机构职能范围固定行业垂直属性强上下级管理协作数据联通统一监控省级政府对辖区内地市级政府统筹管理区域内横向管理能力区域内监控能力地市级政府处理实际、具体、繁杂的地方行政事务各委办局业务系统上云稳定性业务系统功能齐全区县/街道级政府政策落地建设智慧社区等基层治理工作政府决策需要数据支持自身不留存数据职能特征上云诉求各政府部门职能、管辖范围差别较大，云需求各异不同级别政府的管辖范围不同，上云需求也有差异。各中央部委属于该职责体系下的最高层管理机构，职能范围相对固定且具有较强的垂直属性，特别注重云上搭载应用的上下级串联管理协作功能，注重数据联通和统一监管。省级政府较少处理具体事务，更多为管理职能。因此在乎云的横向统筹管理能力，能够实现上级对下级的管控，希望把省一级下属的地市独立云平台和相应的垂直行业云平台做统筹的管理。市一级政府直接服务和管理本地居民，因此承载更多具体的行政事务，也更多关注政府各委办局的业务应用系统的上云稳定运行。区县、街道一级政府一般不单独建设区域云平台。作为最基层的政府机构，它们在做智慧社区、基层治理等实际业务时需要数据的支持。不同职能的政府对上云的要求也不相同。对于政府业务一般性事务，各个委办局之间差异较小，没有在云上做区隔的必要。各委办局独立运行的业务系统，对于安全性、连接性以及计算、存储、网络的能力要求差别较大，需要单独上云。政府职能特征及上云诉求30政务云策略三：云管平台+专有云省级云平台地市级云平台云管平台安全事故安全攻防上云业务负载资源使用情况利用率告警系统上线数量委办局数量设备连接数量委办局一般性政府事务接入该级政府大型政务云独立专属事务向上接入部委专网向下接入下级专网大型政务云专有云微服务容器GPUAI分布式数据库云管平台衔接多级政府，委办局专有业务独立部署专有云云厂商根据各级、各职能政府需求，提供定制化的云部署、管理及功能的解决方案。对于部委云，加强部委与厅局、处级垂直系统的数据连接，实现部委对其下级政府部门的统一管控。对于省级云平台，利用云管理平台将地市级云平台与其打通，实现“领导驾驶舱”、“决策分析”、“资源调度”等省级功能。省级可以在云平台上直观看到市级各云平台的资源使用情况、利用率、告警、安全事故、安全攻防、委办局上云业务负载、系统上线数量、委办局上线数量、设备连接数量等内容。对于区县/街道级政府，其本身没有云平台，特别关注数据下沉和数据返还。省级云平台为基层建立智慧社区、基层治理提供数据支持。数据会通过政务云与边缘云的联动，下沉到基层，通过近场计算的形式最终提供给基层使用。横向来看，不同委办局的一般性政府事务（包括办公系统、电子公文传送等）选择接入大型政务云。而独立的业务系统会选择建在独立云平台之上，向上对接部委专网，向下承接区县级专网，也称为专有云。会配合提供如微服务、容器、GPU、AI、分布式数据库等定制化产品能力。多级政府间的云管平台委办局事务分别上云2563434535657081571120493233.7%32.1%24.8%25.2%31.6%29.3%30.4%2018201920202022e2024e2025e2021政务云市场规模（亿元）2023e增长速度（%）政务云市场规模注释：政务云市场规模统计口径：1.从部署模式看，包含公有云、私有云和混合云在内的总综合解决方案收入。2.从产品类型看，包含底层基础设施资源、平台层解决方案和应用层解决方案，但不包含底层基础设施硬件及带宽费用，仅研究基于提供云服务所产生的收入。3.从收入结构看，统计口径包含产品收入和与解决方案交付直接相关的服务收入。2021年政务云市场规模565亿，未来四年复合增速为29.1%近年来，在政策支持下，一方面，以提高政务服务能力为目标的数字政务成为政府的重点改革方向之一；另一方面，智慧城市的建设也为政府治理能力提出更高的要求。因此，从中央部委到地方政府加速上云，以云作为改革的信息化基础，利用云服务的计算、存储、网络能力汇集、分析海量政务数据，并根据应用场景提供服务窗口。2021年中国政务云市场规模565亿元，增长速度为24.8%。随着政务云的快速渗透，市场增长率开始放缓，预计到2025年达到1571亿元，未来四年复合增长率29.1%。主要增长动力来自于已建政务云的改造扩充及运营管理。2018-2025年政务云市场规模CAGR=29.1%31政务云产业图谱2022年政务云产业图谱注释：以上厂商与行业为不完全列举，排名不分先后。云应用解决方案云平台解决方案税务财政综合云厂商大数据平台AI媒体融合环境其他应用城市治理法律服务协同办公政务门户安防32政务云典型行业案例：浪潮云企业实力 基于国企背景，浪潮云与政府存在天然信任基础，双方无障碍搭建合作关系 国资云浪潮下，浪潮国资优势更加突出，合作优先级更高软硬一体 基于自有硬件设备搭建云平台，提供完善的软硬一体化解决方案 致力于打造自主化的产品。已在多家相关机构得到验证，在全国有拥有广泛案例。产品技术上有稳定性保障。设立OpsCenter全球运行指挥中心，提供远程技术支持和7X24小时告警及安全监控 超300人安全团队，帮助政府健全安全体系和安全制度，提供攻防演练安全咨询 系统上云迁移，云平台适配提供全周期服务，产品自主可控，软硬一体化的解决方案自2011年发展云服务起，浪潮云一直致力于打造自主可控的平台及产品。为政府提供咨询、规划、建设、迁移、运营、优化的全生命周期云服务。依靠30余年的政府信息化行业积淀及权威的云服务专家，浪潮云已覆盖245+省市政府，服务20000+政府部门，承载60000+政府应用，惠及8.7亿服务人员。参与国家级和多个省级数据共享平台建设，25个行业部委云服务业务规划，编制多项云计算国家标准、行业标准和地方标准。为政府提供安全、高效、智慧、生态丰富的政务云平台，助力政府数字化转型。浪潮政务云竞争优势改造，应用迭代测试。产品自主全周期服务33政务云典型行业案例：浪潮云高容错、低延时、可扩展、开放兼容、易于管理的平台架构浪潮政务云平台是软硬件一体化的分布式云平台，基于OpenStack/Kubernetes技术框架，面向X86、ARM、MIPS等设备实现异构资源统一调度，形成IaaS、PaaS、DaaS、SaaS全栈云服务能力。平台集安全合规、集约建设、统一管理、灵活扩展等特征于一体，在政务一体化数据中心、信创云平台、数字政府等多场景下为政府赋能，是政府信息化的有力平台支撑。浪潮政务云平台架构计算存储网络运营中心数据计算存储网络安全IaaS云数据库大数据处理云中间件物联网云编排工具数据湖工具人工智能工具政府业务支撑PaaS数据资源数据服务数据治理DaaS高容错低延时的分布式云平台开放兼容的云平台和生态体系可扩展的全栈能力的云平台易于管理的一体党建党务综合治理政务服务公共服务SaaS一网通办基层治理城市大脑城市全景图路面秩序灾害救援汛期监测乡村数字经济乡村数字治理智慧绿色乡村乡村网络文化信息惠民服务一网统管乡村振兴指挥调度综合运行辅助决策大中小屏中心化智能云平台中心 Data Center区域 Data Center边缘 Data Center3435银行：数据运转和安全运维虚拟营业厅+数据中台银行：国产化诉求分布式IT架构证券：交易系统和行情系统体验差周边系统数字化先行金融云市场规模金融云图谱金融云案例-金融痛点与解决方案痛点解决方案教育零售医疗建筑汽车工业金融政务保险：客户获取和人力成本数据分析+人工智能36银行技术投入规模持续增大，依赖性增长，但传统IT系统存在的痛点没有令银行得到对等的回报，出现了投入增加效率不涨的现象。1.数据运转银行业痛点一：数据运转和安全运维银行业务第一生产力的IT系统，数据运转与安全维护需提升IT系统就是银行的生产系统，银行支付清算业务产生的频繁交易运算与海量信息存储需要机房提供强大的计算与存储功能作为支撑。近些年，银行对IT系统的投入规模不断扩张，但没有得到与之相匹配的效率提升。原因是银行传统IT架构存在数据运转与安全维护方面的痛点，主要体现在数据存储成本高但是使用效率低、管控不规范，容易受到网络攻击等问题。银行业务依赖IT系统但是成本高效率低207825583082366823.1%20.5%19.0%18.0%432820202021e2022e2023e银行业技术投入规模（亿元）2024e增速（%）银行主营业务与IT系统依赖关系海量信息存储频繁交易运算 数据存储成本高：银行数据规模庞大，大量业务相关数据需要存储，备份、归档，但是传统NAS解决方案成本高昂，性能与扩展能力无法满足数据规模增长的需求。数据调用效率低：传统数据保护存储是单机架构，易形成数据孤岛，管理不便，资源利用率低，对于跨机构、地域等共享数据要求实现难度大。数据维护力度小：传统数据存储采用模拟物理带库的接口，数据恢复效率低。网络攻击威胁高：银行信息敏感性高，开发人员通常专注于实现应用功能，难免出现安全漏洞，被进行网络攻击造成泄密。2.安全维护 数据管控不规范：缺乏完整的数据管理组织架构，制度规范，数据使用及输出审批流程，容易导致监管处罚与数据泄露，中小银行尤为显著。支付清算机房账户记录银行交易量大、交易频繁的营业特性使得IT系统成为其主要生产力。2020-2024年中国银行业技术投入规模及增速银行策略一：虚拟营业厅+数据中台基础资源及安全从获客、运转、资源利用、安全维护方面帮助银行开源节流智能获客，数据分析等前端应用可以帮助银行精准获客，减少营销资源浪费，提高客户获取率。数据中台则可以打破数据孤岛，做到各业务部门数据共享，便于业务协调运转，应对获取顾客，为银行“开源”。分布式数据库、云服务器等可以弹性分配资源，按需索取，方便扩容，提高了资源利用率，降低升级成本。而平行容器、抗DDoS等服务可以增强IT系统安全性，预防网络攻击带来信息泄露等问题，降低漏洞修复与弥补成本，为银行“节流”。银行基础业务云解决方案 分布式数据库可以按需分配存储资源，弹性扩容，提升管理效率，降低存储成本。平行容器通过在宿主机中启动一个容器，在此内部对文件系统实时监控与处理响应，实现对容器防护作用。DDoS通过消耗大量计算与带宽资源让服务器瘫痪，无法对用户提供服务，抗DDoS可以识别合法用户，提高服务安全。最终益处体现典型相关功能对应应用场景平台及解决方案疫情导致许多线下网点关闭，虚拟营业厅即可办理皮普通银行大部分业务，又可通过视频做业务获客。数据中台通过功能聚合打通数据孤岛，提高数据调用效率，做到各业务部门可共享数据。虚拟营业厅数据中台获客速度提升数据管控规范运营效率提高爽点1：开源银行能更快速，高效的应对利用前端智能应用获取的增量客户，起到很好的开源作用。爽点2：节流通过多样性IaaS服务使得数据存储灵活，资源利用率高，做到成本优化，维护安全，降低修复漏洞成本与信息财产损失可能。平行容器抗DDoS分布式数据库存储成本下降算力储力提升安全维护增强37没有银行数据安全性靠国产化解决的意识银行痛点二：国产化诉求212IOE存在成本不可控隐患银行数据敏感，国产设备存储更安全底层设备及系统定价权掌握在海外厂商手中。数据库扩容需按CPU收费，存储扩张需按TB（1024GB）收费，扩容将会带来成本阶梯级增加。财务信息交易信息收入信息未知国产化改造的路径、渠道，相关厂商，无从下手生态系统未建立成，仍面临兼容性与稳定性挑战IT系统国产化诉求凸显，但因理念缺失与生态不完善转型困难IT系统的核心设备依赖海外厂商容易造成数据安全隐患与成本不可控问题，理想化的情况是采用国产化解决方案或相关物理设备对银行高敏感度的数据进行存储。然而，许多中小银行国产化理念仍较为薄弱，不了解相关改造路径或渠道、厂商而无从下手。此外，国产化的生态圈还没有完全建立，主要是因为单器件比较优势不足，已进入的银行比例不高，国产化设备的兼容性与稳定性仍存在上升空间，生态圈也有待完善。国产化需求与痛点矛盾图示银行IT系统国产化诉求凸显国产化路途艰难1顶层理念缺失先行者少，生态模糊已国产化的银行较少，生态尚未全面建立。这对新入者的信心、已入者的使用都来来一定的阻碍。国产单器件比较优势弱国产CPU、存储、数据库等设备经验少于海外厂商，兼容性与稳定性仍存在提升空间，竞争力不足。38银行策略二：分布式IT架构整体解决方案补齐单体短板，国产化分布式IT架构成为热潮国内的IT设备精尖度与海外老牌厂商仍有差距，在单体短板下，国产化整体解决方案的综合性和适配性补齐缺口，其个性化定制及咨询等服务能帮助银行更平稳、清晰地进行IT系统的国产化改造，也更能符合本土的监管条例。在众多国产化解决方案中，分布式数据库主导的IT架构使用较多，可更方便地打通不同数据库之间的数据流通，方便统一管理与自定义化网络与计算能力进行使用。国产化整体解决方案前期评估与个性化方案制定典型银行分布式IT系统架构请求访问云数据库1云数据库N用户层应用层数据库层联机系统数据系统包括：存款核心系 包括：监管系统、统、支付链路系统、征信系统、资金转贷款系统、资金交移定价系统、资产易系统等。负债系统等。DevOps大数据人工智能 优点一：由于本地金融云服务厂商对政策法规以及应用场景和客户需求更熟悉，因而提出的整体解决方案更加合法合规、适配性更强。优点二：单独的国内IT产品精尖度仍抵不上海外老牌产品，整体个性化解决方案的提供良好的弥补了这个缺陷。分布式云数据库替代Oracle数据库 优点一：分布式数据库可采用横向扩展方式，便捷进行容量扩展。云平台的账户体系在多套之间同步数据。优点二：支持同城双活异地备份。云平台的冗余设计可以免去人工灾备切换。云服务器网络管理与计算资源扩充可根据银行需求定义 优点：计算能力可根据需求调整虚拟机参数做到自由扩展扩充，可自定义增加网络、带宽等等。负载均衡负载均衡39证券痛点：交易和行情系统体验差交易系统：证券交易全球化升级，优化时间更紧迫传统交易模式全球化服务模式 A股休市时间即可系统维护升级。同一系统上交易国别增多，共同可用升级时间缩短。行情系统：分散式带来运维不便及体验不佳周边系统运营不够精准快速，核心系统智能化转型仍需推进从周边系统与核心系统两个角度来讲，证券业的周边系统仍有人力运营效率低下的现象，核心系统即交易系统与行情系统则存在智能化程度不够，底层支撑资源僵化的问题。人力运营主要是数据获取与处理上，重复性工作多，搬运过程中容易出错等。这些现象阻碍了券商获客效率。而新时代全球连通的背景给交易与行情系统也带来了新的挑战。全球证券市场的开放压缩交易系统可优化时间，需要分散式布置的行情系统拖慢了系统建设速度。因此核心系统需要更加灵活的解决方案来推进智能化转型，周边系统则需要提高运营的精准性，考虑到券商云化程度不高，两者的共同需求可以通过递进方式来满足。周边系统运营问题与新时代核心系统痛点人工信息获取处理慢交易系统可优化时间段 分布在各地各运营商的系统，需要投入人力分别运营。需从上交所拉多条专线提供行情源。人工查阅大量财报人工分析数据不客观客服通话重复率高同类型数据反复查找数据搬运中易出错4041证券策略：周边系统数字化先行报表系统数据分析系统后台管理系统风 控管 理层交易系统券商交易系统回购系统交易与行情系统整体云解决方案 缩减人力成本，降低人工错误，运营更快速精准。外呼机器人智能化Python精准爬取数据RPA、OCR等自动化数据处理回访与调研机器人周边业务系统从周边系统开始做数字化转型，逐渐部署交易与行情系统云厂商提供的整体解决方案中，底层基础设施可以提供更优良的计算资源，加之成熟的系统体系，资源利用更方便，部署周期可大大缩短。除此之外，云厂商拥有网状布局的数据中心，券商行情系统专线接入网状布局网络即可，剩余接入工作可由云厂商继续。由于券商的云化渗透率不高，部分券商没有改造经验，因此可以选择率先智能化周边系统，再进行行情与交易系统的整体上云，灵活管理，便于运维，降本增效。周边系统数字化转型交易与行情系统整体云解决方案行情系统 发展目标是体系化、专业化的，有完整自属规则智能化的平台。行情系统 整体云架构抵住股票市场剧烈波动，弹性伸缩，异地多活。大数据处理套件人脸识别对象存储金融数据库DDoS防护内容分发安全认证音视频服务容器基 础支 撑层 基础支撑层帮助风控更加智能精准，核心业务降本增效。保险痛点：客户获取和人力成本业务实现缺少智慧功能辅助，事倍功半现象较为常见在保险业的销售与服务业务环节中，存在着客户需求匹配度低，保险产品定价效率低、服务响应不及时、地域受限的痛点。这造成了获客困难以及现有顾客体验不佳带来的人员流失。此外，智慧辅助功能在风控管理上再度缺失，欺诈事件难以识别，精算能力缺乏智能支撑。理赔过程中单证审核保存管理困难，流程复杂，无自动化过程，效率低下。智能程度低从销售、客服、理赔、风控角度带来的痛点及相关后果痛点导致的后果已有客户流失与潜在客户难获取人力成本浪费与收入瓶颈1.服务覆盖区受限传统实体网点由于地域空间和运营成本的限制，无法全面覆盖到可服务区域和人群。2.人工服务具有延时性人工客服服务不及时且受上下班等时间限制。理赔业务痛点1.理赔效率低传统理赔流程复杂，人工环节居多，难以实现理赔流程自动化2.单证管理难理赔业务需要单证种类多，难以审核保存。风控管理痛点1.反欺诈能力薄弱骗保事件频出，恶意用户难以及时辨认，造成收入损失。2.保险精算缺乏智能支撑精算所得费率影响企业绩效，精算过程仍有提升空间。产品匹配不佳服务响应慢理赔时间长产品内容难懂精算不够精欺诈难识别理赔不自动单证耗人力多产品销售业务痛点客户和服务2.保险产品定价效率低传统定价方式为财务报表综合人工判断，期限越长，定价精度越低。1.客户需求匹配度低最佳销售方案应因人而异，但目前的无差别销售阻碍业务拓展。42保险策略：数据分析+人工智能 人脸识别远程确定理赔顾客身份人脸识别可远程确认顾客身份，加快理赔流程开始。在线审核、定损，省去现场勘探时间 电子单据上传电子类单据存储与分类简便，调用快速，可作为数据沉淀下来，更快整合流程。在线审核可免去员工去现场勘探拍照时间，流程更迅速。理赔业务流程的智能化保险销售的精准化大数据处理赋能风控客服速度的提升1.内容分发网络通过在站点的提前备份，用户可快速就近获取想要内容，常见问题、业务介绍无需重复回复。2.智能客服智能应用系统回复，减轻人工负担。1.大数据分析通过顾客消费行为等一系列数据更精准的进行顾客画像，针对性营销。2.模型辅助产品定位数据模型定位比人工测算更加客观，做到进一步细分产品，匹配客户。大数据分析建模帮助保险精算过程，确定费率更加智能精准。数据分析建模助力精算可利用黑产数据识别确认恶意用户，降低保险欺诈风险。恶意用户识别完善数据处理流程，探索未来应用大数据处理套件可以帮助数据的进一步存储、分析、调用，建立保险公司专有数据湖，方便挖掘数据资产更多价值。大数据分析与智能应用弥补保险业人工瓶颈内容分发网络和智能客服的应用可以帮助客服做到“秒回复”，常见问题及业务介绍可以更快的发送到客户端