关于金融行业办理idc业务的客户特点和定制化需求描述正确的是哪些

对数据安全要求高。

产业10时代：数据中心大多用于科研方面，基础电信运营商提供少量中心机房机柜出租，服务内容单一，主要包括出租机柜，提供场地、电力、网络带宽、通信设备等基础资源和设施的托管和维护服务。

产业20时代：随着互联网高速发展网站数量激增，企业已经意识到IDC是企业IT基础建设的核心。IDC除基础的主机托管业务外，同时提供数据存储管理、安全管理、网络互联、出口带宽的网络选择等服务。部分运营商由提供机柜托管转向数据存储管理、互联出口带宽选择等服务。同时自建IDC成为大型互联网企业建设趋势。

产业30时代：云计算技术的成熟开启了IDC的IaaS时代。数据中心概念被扩展，大型化、虚拟化、综合化数据中心服务是主要特征，数据中心突破了原有的机柜出租、线路带宽共享、主机托管维护、应用托管等服务，更注重数据存储和计算能力的d性化、设备维护管理的综合化。在此阶段，规模化建设和运营带来成本降低，业务向龙头聚拢，产业整合加快。

著名经济学家周金涛曾经表达过过一句流传甚广的观点：人生发财靠康波。康波就是康波周期。康波理论的核心是说，无论是个人，还是行业，都有一个发展的周期，有波峰，有低谷，一浪接一浪，如果把握好了这个周期，跟上了行业上升的浪潮，那么就事半功倍。反之，就会有很多的徒劳。

金融云是什么？为什么大家都要争抢这方面的业务？它将如何影响到金融机构、企业与用户？未来将会呈现怎么样的竞争格局？这一篇我们将从技术、业务、市场等方面进行详尽的解读。

① 技术分解：基础设施+云平台、云应用解决方案

云计算：生发于谷歌，做强于金融 云计算概念是谷歌2006年提出，云服务主要包括基础设施即服务（IaaS）、软件即服务（SaaS）和平台即服务（PaaS）三部分。

应用在金融领域的云计算服务（金融云），是专门为金融机构定制的专有云服务，集合了互联网、行业解决方案和d性的云计算空间，可以完美的契合金融机构的业务需求。

公有云、混合云、私有云是金融云重要组成部分，以及面向金融行业的云平台、云应用解决方案。利用云计算的技术，金融云将金融机构的数据分散到云，并且可以完成对于数据的处理和分析。

② 业务分解： 金融云的业务范畴如银行的业务场景、手机应用 *** 作

世界是金融的，而金融是云计算的 相比较传统产品，云计算在运算和分发更加容易 *** 作，对于金融机构业务的扩展更有利。比如通过金融云提供的技术支持，可以加快产品研发速度，提供业务快速迭代开发的能力，可以更好地支持手机银行业务的推进。同时客户在体验端的感受也会更流畅。

随着金融机构的快速转型，以及国际化进程加快，加上庞大的市场需求，对银行 IT 系统的要求也越来越高，云计算技术使得银行不需要再去购买多余的数据中心，通过统一管理，就能实现节约运营成本提升工作效率的目标。

① 从兴起到群雄逐鹿，金融云的发展只用了十数年。

10阶段 初始阶段（2013、2014年兴起） 2013年，阿里率先入局。在之后的2016年，腾讯与百度同样布局金融云。2017年末，京东也加入战场，互联网巨头们的入局，让金融云成为了冉冉升起的新兴行业。

20阶段 蓬勃发展（2017年爆发式增长） 2017年，金融云开始爆发，大型金融机构和互联网企业开始推出自己的金融方案，开始瓜分外部市场。2018年，互联网公司、金融机构开始跨界合作，行业开始蓬勃发展。

30阶段 格局渐成（2020年及以后） 到了2019年之后，行业格局逐渐形成：2019年上半年，IaaS和IaaS+PaaS市场，前10大厂商占据了超过90%的市场份额。

2020年8月，中国金融 科技 行业发布了首个《金融 科技 （FinTech）发展规划（2019-2021年）》，重点发展高新 科技 在金融领域的应用，为金融云的发展提供了重要的政策支撑。

分析显示， 金融云市场的发展可能三个因素驱动增长 ：

有利政策 ：云计算作为互联网数据的最佳存储地址，已经受到银监会和央行的认可，银监会要求将基于互联网的数据迁移到云平台；同时央行也针对云计算平台的安全和标准提出要求，并且规划了金融 科技 的发展方向，从而让金融机构可以放心使用云平台。

产业挑战 ：金融 科技 正在面临着一种业务和需求倒逼产品的阶段，在金融机构的日常运营中，对于云计算和金融 科技 的需求日益增加，云计算和分布式架构成为了解决业务需求和管理优化的主要工具。

技术创新 ：在大数据和人工智能的助力下，金融云逐渐具备了在金融机构落地应用的条件，成为未来金融业态和服务的新力量。

① 200亿的大盘，但市场仍在高速增长

数据显示，中国金融云市场在2016年时，整体规模为434 亿元，并且在2017年提升到80多亿元，而2020年整个市场规模有望达到200多亿元。

IDC于近日发布《IDC FutureScape: 2020年全球金融行业十大预测——中国启示》：

2022年，40%的银行将会完善云计算服务能力，实现业务的变革；

2024年，80%的中国银行将会使用金融云产品和服务；

2021年，45%的银行，将会拥抱人工智能、云计算等新技术，并且可以为消费者和中小微企业提供全新的数字化服务。

近年来，随着金融云的快速发展，金融云的应用范围越来越大，2019年，中国金融云市场份额已经达到金融 科技 整体份额的9%；并且，在2023年中国的金融云市场规模有可能达到359亿美金。

② 金融云两大阵营——互联网系+银行系

目前在金融云市场主要有互联网系和银行系两大阵营：

出身金融领域的银行系云服务商有更强的专业性，对于金融机构的业务更加熟悉，因此提供的产品更加适用于金融行业落地应用。

互联网系金融云服务商继承了互联网高效的基因，并且更加看重用户体验，可以提供成本更低的云基础设施解决方案，可以帮助金融机构更加快速的完成云服务的搭建。

③ 亿级市场，互联网系增速快

2019年，金融行业垂直云服务商处于市场领先地位，而以腾讯、百度、京东为代表的互联网云服务增速更快。可以看出，相比于互相竞争，这些金融云的服务商更愿意彼此合作。

① 三大派系金融云，形成市场初步格局

按照金融云供给端主体来分，近年来，中国金融领域的 科技 解决方案，一直由金融行业垂直供应商主导。随着云方案的不断完善，金融 科技 领域应用方向也开始出现便宜，越来越多的服务逐渐向云端转移，而随着BATJ等互联网巨头的入局，金融云市场的初步格局已经确定，可以预测的是，接下来彼此之间的竞争将会逐渐白热化。

一是BATJ等互联网基因的云服务商，二是以银行和金融机构为主的云服务商，三是传统软件系的服务商，这三个不同领域的服务商，都将目光放到了冉冉升起的金融云市场当中，并且在这场竞争中三方互有优势。

然而跨界合作也是更好推进金融云应用的方式，互联网巨头们通过与银行业机构和传统软件服务商合作，共同完善金融云生态。如京东数科与神州信息合作；阿里与润和软件通过战略合作；腾讯公司战略入股长亮 科技 ；华为与高伟达合作等。

③ 部署模式多样，业态覆盖丰富

按照部署来分，目前金融云可分为私有云、公有云、行业云和混合云四类：

在公有云模式下，对于用户并没有要求，每一个注册的用户都能够使用公有云服务，主要由平台把控质量；

顾名思义，行业云是离金融机构最近的分类，是由特定的金融机构使用，金融机构用户和云服务商都可以直接控制行业云的计算资源，同时行业云可以完成金融机构在监管和安全等方面的需求；

私有云则由一个金融机构独自使用，资源由该用户独自控制，用户在私有云的使用上有着绝对的自主权；

混合云，则是由以上任意两个以上云组成，这种彼此交叉的方式可以帮助用户更好的取长补短。

③ 云采购"丰俭由人"，助力业务增长是王道

传统金融机构和金融 科技 公司采用了两套不同的模式，金融机构更多的是选用私有云和行业云相结合的模式，而金融 科技 更喜欢部署在公有云上。

对于业务需求更大、技术实力较强的金融机构来说，混合云的模式可以为他们提供所需要的技术支持。

对于资金、技术、人才数量都不足的中、小金融机构来说，更适合他们的是已经针对他们业务做好定制化的行业金融云，较大程度上缩减了投入和使用成本。但是对于原本就立足于 科技 的金融公司来说，公有云会是更好的选择，通过自己的技术与公有云平台的服务支持，可以以最快的速度完善自己的产品服务，从而实现业务的快速推进。

首先 ，行业标准有待完善。一方面行业监管机构出台了政策支持金融机构使用云计算系统，但是后续的监管没有跟上，并没有合规的标准。另一方面，很多机构已经购买的系统，并不支持云计算平台。

第二 ，行业敏感性加剧了对于云计算的安全性挑战。金融行业是与钱最近的行业，因此绝对不能出现失误，因为每一次事故都可能会造成直接的经济损失。比如，2018年的阿里云曾经宕机20分钟，结果直接造成了成百上千家的金融机构的业务瘫痪，导致了上亿的经济损失。

第三 ，在数据安全和工作性能的双重压力下，产品的同质化严重。关于金融机构的数据安全，已经不需要赘述，每一个提供给金融机构的应用都必须要解决这个问题。相比传统的线下存储模式，在云端的数据库更大，同时算力更强，但是对于很多金融机构来说，看不见摸不着的云计算，让他们的心里有些没底。同时，对于网络带宽和网络稳定性的高要求，也需要企业额外投入。

基于金融云，金融机构可以在智能运营、供应链金融、数据风控、消费金融、智能营销等多业务领域展开应用，设计符合市场需要的金融服务产品。

大环境下云服务已经成为企业组织不可或缺的一部分，也将成为金融机构基础设施的一部分。金融机构的数字化转型过程中，云计算已经成为转型过程中最困难的部分之一。

银行数字化转型的过程中，急需拓展等线上业务，比如网上挂号，比如智能语音服务，比如智能客服，比如网上营业厅等众多新兴业务，而金融云解决方案是业务开展的基础。

一个灵活多变且适应性强的云计算服务，可以帮助金融机构完成目标规划并且可以帮助其分析可执行性与合规问题，轻易完成众多金融方案的数字化转型和推进业务创新。

许多云计算服务商在与金融机构合作时已经将金融云的发展作为自己的责任。比如京东数科，基于自身开展金融业务的经验和资源积累，搭建了金融级一站式移动研发平台PaaS平台，针对金融业务的高要求，提供了高性能、高可靠的技术保障。

根据 IDC预测，2022年，亚太地区金融云服务支出将达到95 亿美元，市场前景巨大。

2018年，信通院数据表示，我国金融云已经相当普及，412%的金融机构已经开始使用金融云，468%金融机构计划使用云计算，合计将近9成。未来我国金融云的效率将会越来越高。

行业人士预计，2020年后，各行业的数字化转型加快也将会促进企业对云的使用习惯。

随着云业务的扩张，越来越的功能正在被开发出来，比如线上存贷款，又比如线上虚拟营业厅等，在金融云的帮助下，金融机构的服务范畴正在快速外延，也加深了金融机构的重要作用。

对于传统的金融机构来说，将自己的业务一点点的往线上转移成为了工作重点，并且正在改变以往对金融云的选择，从私有云到以私有云为基础，行业云和公有云为补充转变，加速了云计算市场的繁荣。

在与大型互联网公司和大型银行的竞争中，现在的中小银行产品竞争力弱、相关技术落后、 科技 运营能力和投入不足等，都导致了中小银行的获客困难。而金融云的成熟，将会提高中小银行的技术和服务能力，成为中小银行崛起的有利工具。

随着金融 科技 的大面积落地，监管体系的完善，金融机构已经逐渐减少了对于使用云计算的顾虑，金融机构对于云计算的选择，已经成为了必然。

2019年，IDC发布了金融云报告，报告显示，金融云已经成为了金融 科技 解决方案新的源动力，在金融 科技 解决方案中的渗透率已经超过了10%，远远超过整个行业的增速。

同时，整个行业已经达成共识，将会推动金融云的安全管理体系，云计算的人才培养，以及核心算法的研发。以云计算为核心，提高金融云研发、安全管理能力以及突然事件的应对能力。

金融云在快速增长的同时，正在与金融机构形成良性化学反应，不断拓宽服务边界，完善云计算的生态，为金融云的发展夯实了地基。

#2020生机大会##金融##云计算#

金融业在我国的发展
过去我国金融业发展既缓慢又不规范，经过十几年改革，金融业以空前未有的速度和规模在成长。随着中国金融业的开放，外资银行的进入，国内金融机制的改革，民营的金融机构、保险机构也会在增加，金融业有着美好的发展前景。
三、我国金融业的就业现状
随着金融业行业迅速发展，市场规模不断扩大，逐渐成为最为热门的行业。尤其是近几年来，中国金融市场正在走向国际化，对专业性很强的人才需求迫切。
金融行业就业人才的需求主要集中在高端市场，例如高校教师和大公司市场研究分析、基金经理、投资经理、证券公司、保险公司、信托投资公司等。
从整体上看，虽然职业前景普遍看好，但根据实际就业情况看，两极分化比较严重，据大数据的观察统计发现，知名院校的金融学硕士，如果导师影响力较大，在校期间注重实践，同时研究功底比较深厚，刚出校门拿到10万以上年薪者，不在少数。
四、我国金融业的薪资情况
金融平均月薪超2万，领跑全行业。在2019年上半年全国各大行业平均月薪排名中，金融行业从业者薪资最高，为20172元，是唯一月薪过2万的行业。
五、我国金融业的就业方向
无论是本科毕业，还是硕士毕业，金融学专业毕业生总体上的就业方向有经济分析预测、对外贸易、市场营销、管理等，如果能获得一些资格认证，就业面会更广，就业层次也更高端，待遇也更好，比如特许金融分析师(CFA)、金融风险管理师（FRM)、特许财富管理师(CWM)、基金经理、精算师、证券经纪人、股票分析师等。
六、我国金融业的就业领域
1、商业银行 包括四大行和股份制商行、外资银行驻国内分支机构。
2、证券公司 含基金管理公司
3、信托投资公司、投资咨询公司
4、四大资产管理公司、金融租赁、担保公司
5、保险公司
6、中央（人行）银行、银行业监督管理委员会、证券业监督管理委员会、保险业监督管理委员会。这是金融监管管理机构。
7、开发银行、中国农业发展银行等政策性银行
8、社保基金管理中心（或社保局，通常为保险方向）
9、公务员序列。政府行政机构 如财政、审计、海关部门等；高等院校金融财政专业教师；研究机构研究人员。
10、上市（或欲上市）股份公司证券部、财务部、证券事务代表、董事会秘书处等
七、金融业的资格证书和考试
1、证券从业资格证书：此为入门证书，是进入证券行业的必要证书。共考两科：金融市场基础知识、证券市场基本法律法规两个科目
2、期货从业资格证书：同证券从业资格证书一样，也是入门所需证书。高中学历以上报考即可，共考两科，基础和法规。金融期货即将推出，俱期货人才应该会变的抢手。
3、保险中介人从业人员资格考试：可分为（1）保险代理从业人员资格考试 ；（2）保险经纪和保险公估从业人员资格考试
4、个人金融理财人员，也被称为金融理财师、金融策划师、金融顾问等。他们的主要职责是根据客户的短期和长期的金融需要和金融状况，为客户提供购买适合客户需要的金融产品的建议。

金融大数据分析的数据分流应用
随着金融大数据技术应用，以及相关业务大数据应用不断创新，金融机构的数据分析和业务创新，以及数据安全如何深度融合，是当前金融机构信息化面临的重要挑战。
银监会印发《银行业金融机构信息系统风险管理指引 》(2006年)，其中第二十七条：银行业金融机构应加强数据采集、存贮、传输、使用、备份、恢复、抽检、清理、销毁等环节的有效管理，不得脱离系统采集加工、传输、存取数据;优化系统和数据库安全设置，严格按授权使用系统和数据库，采用适当的数据加密技术以保护敏感数据的传输和存取，保证数据的完整性、保密性。
银监会印发《银行业金融机构全面风险管理指引》(银监发〔2016〕44号)，其中第四十三条：银行业金融机构应当建立与业务规模、风险状况等相匹配的信息科技基础设施;第四十四条银行业金融机构应当建立健全数据质量控制机制，积累真实、准确、连续、完整的内部和外部数据，用于风险识别、计量、评估、监测、报告，以及资本和流动性充足情况的评估。
从银监会的两次下发指引文件要求中，我们可以看到，针对金融行业的数据分析，相对传统行业，在数据的采集、存储和处理过程中，在数据安全性、完整性、业务管理全面性上，有着更为严格的要求。
那在金融大数据技术应用领域，如何更高效、安全的实现金融业务数据的精细化采集管理，是其中一个细分的技术领域，也是我们今天探讨的话题。
金融业务大数据的采集管理技术需求
金融行业的信息化在众多异构系统和DT环境中，越来越重视可视化和业务关联性，在互联网化金融交易和大数据技术应用的背景下，相关数据采集、分析的技术需求演进出现了新的变化，那就是分别是分流调度管理技术和业务可视化技术。
可视化分析业务，需要采集、分析不同类别的数据，如基础数据，日志数据，安全数据或特定业务数据，因此需要分门别类进行分类调度。专业的分析应用需要专业的设备和系统配合。
比如风险监管日趋严谨，每家金融机构对贷前风控、贷后风险管理的重视空前提高。而通过信息化手段实现风控能力上，数据准确完整，算法和模型是风控部署的核心。
现在的金融机构IT架构大多分为在线系统、近线系统与离线系统。在线系统主要面向最终用户的交易请求;近线系统则针对一段时间内的历史数据进行存放和进行溯源查询;而离线系统则对历史时间的数据进行归档，在特殊情况下会被恢复进行使用。
随着大数据技术的蓬勃发展，金融机构对全量历史数据的认知有新的变化。如何从历史数据中挖掘其潜在价值，如何将离线数据在线化以满足监管部门的需求，是很多银行开始利用大数据技术解决的问题。
例如征信，银行已经能够获取社会各类有意义的信息进行记录，例如网上的各地各楼盘的房价、人行征信、法院执行纪录、工商局信息、企业上下游现金流等信息，然后通过这种信息对个人企业进行分析对比，对超常理的数据进行风险警告，便于审计人员快速判断识别潜在风险。
又比如客户的POS刷卡记录，企业上下游流水账单，交税信息等等，整个可对企业进行现金流测算。又或者对客户xyk还款时间，转账时间等等来判断客户手中现金或者回款时间，把推荐的理财营销时间推送给其客户经理等，实现真正的精准营销。
总体来说，金融现有的业务需要把数据的有效分析和灵活应用到金融体系中去，而非空谈大数据应用。
那在大数据业务分析、内容安全审计和业务应用可视化的应用中，面临最核心问题，那就是如何把业务流量正确、按需的方式传递给所需的数据分析系统。笔者认为需要专业的业务流数据管理系统才能够精准的识别、分类和分发传递。
比如很多运维日志数据是通过UDP 514传递的，那日志服务器不需要接受其他内容，针对性采集即可。如交易或征信业务只需要采集数据库的Mysql TCP 3306 和Oracle TCP 1521端口往返数据，那分析系统也可降低性能负载，摘取所需数据是当前数据分析的必要措施。
另外不得不说的是流量不少是无用的数据载荷。而常见的分析系统平台大多为千兆速率，那么网络单接口流量在万兆或更高流量时候，是增强系统分析系统的硬件配置还是通过数据裁剪方式来部署，那选择显而易见是裁剪优化而不是升级分析平台的硬件平台，因为那将是更高昂的硬件摊销成本。
比如交易数据或征信数据等，可以进行剥离掉帧头帧尾和部分封装协议。数据分析服务器(比如性能分析类)吞吐量较低，无法承载大流量分析能力，需要将分发流量进行载荷截短，降低数据流量带宽，提升服务器分析效率。
金融大数据采集分析应用建议使用专业分流技术
上述的金融业务可视化分析以及IT系统环境运维过程中问题，是我们常见的数据采集、归类、提取再分发分析的技术需求和环境。
因此在金融大数据识别、分类采集、分发存储等应用方面建议使用专业数据分流技术，因为其系统的精细化数据流管理功能为相关业务应用提供专业能力的保障，而这个数据分流应用并已在诸多的行业的运维和业务应用可视化领域成熟应用。

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