(续上)

4. 企业架构方法对金融企业智能架构之启示

人工智能作为一项被广泛看好的前沿技术，在金融行业正在得到积极的尝试和应用。但当前阶段，人工智能技术对于金融企业来说，还仅仅是一项辅助性能力。

如同数据的价值被人们认可并视为生产“要素”，“智能”这一居于“数据要素”之上的能力，将来也有可能被视为“智能要素”，成为企业构建核心生产能力的关键因素之一。但是从“辅助性能力”到“智能要素”，这一转换过程必定会经历一个漫长而艰难的周期。 

金融机构所面临的商业环境和监管环境是复杂的，要想真正将人工智能技术应用好，发挥数据和智能的价值，将人工智能技术真正提升为“智能要素”，仅构建应用和技术层级的简单架构是不足够的。

让我们运用企业架构的理论和方法，来分析一下完备的智能架构应该具备的因素。

在IEEE1471标准的定义中，“架构（Architecture）”构成了系统与其环境相关的基本内容，可能涉及到如下几点：系统的构成要素或元素；系统要素如何安排或相互关联；系统的组织或设计原则；系统在其生命周期中的演变原则。

在TOGAF的企业架构理论中，一个完备的企业架构，包括业务架构、数据架构、应用架构、技术架构。在架构规划之前，应该清晰的描述其目标，设定架构的约束，讲清楚架构的上下文关系，定义清晰架构的输入和输出物件。这是架构的先决条件。

智能架构在规划之前，也应该清楚的设定先决条件。

具体来看，金融机构设计智能架构，其目标应该是为了提升全组织的智能化应用水平，促使智能化应用更高效、更深入、更充分的发挥人工智能技术的价值，最终实现“智能要素化”。

为实现这一目标和愿景，金融机构应该审视智能架构设计所面临的约束条件。除了人力投入、资金预算、技术衔接之外，相应的组织保障、机制流程、文化氛围等也应该作为约束条件加以考虑。

智能架构不是孤立的事物，它应该被放到企业架构以及数字化转型的总体规划中，统筹考虑。也就是说，在企业架构层面，智能架构应该充分考虑其与业务架构、数据架构、应用架构和智能架构的相互关系，并和企业数字化转型的战略和实施路径结合起来。这样智能架构的设计才能融入到企业总体架构设计之中，与业务方向、科技方向保持一致，和数据架构形成良好的协调。

智能架构应该明确其输入和输出因素，这样才能具备充分的运作条件，并清晰的定义其输出的服务，明确智能架构所能带来的价值。

一般来看，智能架构需要输入的条件包括：业务架构为其输入智能场景需求，数据架构为其输入数据服务支持，应用架构为其输入应用目录和服务接口标准，技术架构为其输入在云、安全、等方面的技术资源支持和相关约束，以及预算规划、技术团队的支持能力。

从全局的视角来看，企业通过智能架构的规划应该输出企业的AI架构视图，形成AI服务和应用的指南，列举AI服务资产，对企业的业务应用智能形成清晰的指南。

图5:《智能架构上下文示意图》

上图展现了金融机构智能架构在设计时应充分考虑的先决因素。从架构的上下文关系来看，金融企业规划智能架构之时，应该从企业战略出发，思考人工智能技术对企业所能产生的价值，并和企业的数字化转型战略和业务战略充分的承接起来，保持智能架构的规划与企业战略方向和业务发展目标保持一致。智能架构是对企业架构的扩展，与现有的业务架构、数据架构、技术架构应该保持紧密的关联关系，形成相互的输入输出和支撑依赖。此外，智能架构还应该与IT治理和数据治理保持一致，以获得足够的IT资源和数据资源的支持。

在进入正式的智能架构设计之时，金融机构应该从：点、线、面、体、时五个维度对智能架构进行充分的描述和设计。下图描述了这5个维度的相互关系。

图6:《架构设计5维度参考图》

我们详细分析一下在“智能架构”中，展开设计的“点、线、面、体、时”这五个维度包含哪些内容：

n   点。指智能架构所包含的“智能要素”，包括技术层面的深度学习、机器学习、传统的计量金融算法、统计方法等。以及业务层面的智能化场景服务，比如票证识别、人脸识别、等。与金融智能要素相关的“点”是广泛的，在规划之时应该从本企业的先决条件和实际条件出发去收集整理，并进行合适的分类。通过对“点”的维度的梳理，将形成企业的“智能要素集”。

n   线。包括智能架构领域内的流程、线性过程、等。“线”的维度的梳理，将形成对企业的智能要素流动、智能活动的过程的清晰描述，对智能化过程形成更精准的认知。下图展现了智能要素流动的主线图：

图7:《智能要素流动图》

n   面。包括层次、视图等。通过对智能要素的归类、分层，形成智能架构的层次划分图。通过对智能架构与上下文的关系描述，形成不同视角的智能化视图，比如智能应用视图、智能服务视图等。通过对“面”的维度的梳理，金融企业能够对智能化建设在技术层面和应用层面进行良好的层次规划，为构建智能架构形成坚实的基础。

n   体。智能要素“点”，智能主“线”，以及层次、相关视图，组合起来，就构成了完整的智能架构的“体”。智能架构体是对企业智能化应用体系的完整描述。

n   时。金融业务是不断变化的，人工智能技术也在飞速发展，企业智能化是一个动态的过程，因此，智能架构也需要随着演进，这就是“时”的维度。落到架构之中，就是对“点、线、面、体”的发展趋势、演进方向、存在风险等做出预测和设定，保障整体架构的与时俱进。

通过对这五个维度的适当描述，我们能够对企业智能架构应该具备的要素、流程、层次、架构、演进方向，都有了深刻而完整的认知，将能够更好的指导金融企业开展智能化的建设工作。

由于现实世界的复杂性，在实际的设计过程中，以及智能架构的落地实施过程中，往往是很难按部就班的按照这5个维度线性展开的，而可能是以一种循环反复的方式展开的，在上图中也可以看出，线、面、体的梳理，也往往会带来要素、流程、层次等的不断扩展，带来整体架构的不断的充实和完善。

5. 结论与展望

       近年来，企业架构的规划设计逐渐受到金融机构重视。在数字化转型的过程中，金融机构往往会发现数字化战略与科技建设存在较大的鸿沟。这个鸿沟往往导致数字化转型的不顺利，阻碍数字化转型的推进，甚至导致数字化转型的失败。企业架构是解决这个难题的有效策略之一。企业架构通过业务架构对企业的业务现状进行抽象，将业务战略通过架构语言标准化，形成全企业可分解、可执行的统一蓝图。数据架构、应用架构是对业务架构的数据描述和应用承接，将业务架构进一步细化为数据语言和系统语言。在此之下是技术架构，包括具体的技术框架、系统环境、安全管控等。通过这四层架构，企业架构将业务战略和科技实现很好的“连接”了起来。

金融机构智能架构是对传统企业架构的拓展，也是运用企业架构理论在智能化道路上的积极尝试。一个完备的智能架构设计方案，将能够对金融企业稳妥高效的展开智能化建设形成很好的指导意义。智能架构与业务架构相结合，通过AI场景化对业务场景实现智能赋能和价值提升。智能架构与应用架构相结合，形成AI原子化对组件型应用资产，提升AI服务的可复用性，解决“智能孤岛”的问题，促进应用架构的敏捷性和智能化。此外，智能架构还和数据架构和技术架构进行结合，实现“云、数、智”的融合，推动金融企业从数字化走向智能化。

图8:《金融企业架构图》

一个崭新的时代，必然有不同于传统的方法、模式和架构。智能架构就是为了帮助金融机构从数字化走向智能化，更高效、更迅速的构建智能化应用和技术体系的参考方法。许多金融企业和科技厂商已经在纷纷展开对金融智能架构的研究，共同促进金融智能架构走向完善和成熟。人工智能技术发展日新月异，金融机构的智能架构也应不断演进，将智能流与数据流和业务流更深度的融合起来，最终推动“智能要素”的真正实现。

参考文献：

[1]       IEEE Std 1471-2000 : IEEE Recommended Practice for Architectural Description of Software-Intensive Systems[S]

[2]       The Open Group Standard,Version 9.2[S].