腾讯云数据库TDSQL产品总监 王云龙
王云龙：多谢大家，今天我是第一个开场，欢迎大家来到古北水镇，希望这一两天交流，跟更多行业伙伴成为朋友，我们相互分享相互学习相互促进。我今天开场主题主要是TDSQL助力金融行业国产化系统的转型。
今天主要给大家分享四个方向，一个讲一下数据库行业发展和行业应用场景。第二个通过行业的分析带来我们腾讯云数据库解决方案，以及我们产品介绍。第三个方面就是我们近三年来典型客户案例和实际解决方案的分享，最后是我们生态合作伙伴的建设。
下面进入第一个方向行业数据库发展和应用场景的建设。数据库是金融行业核心基础软件，近几年国产数据库发展下，腾讯云数据库大力推动和发展国产数据库产品力，从技术角度，金融行业核心下移数据库选型大致有两条路线。
其一是，历经 30 多年全球海量场景淬炼的开源方案，其数据库核心引擎基于 B+ 树的数据结构，对磁盘亲和，并深度优化 MySQL、PostgreSQL 内核，具备研发分布式化、金融级高可用、一致性、智能运维等能力；
其二多是采用新技术进行研发的 NewSQL 路线，其数据库核心引擎基于 LSM-Tree 数据结构，对内存亲和，计算层和存储层完全分离。这种场景最初在云原生场景下进行产出，现在在内部进行打磨阶段，也有部分客户向NewSQL场景进行演进，这是我们腾讯内部两条主线，第一条主线右侧的客户群体是逐年递增的。
金融行业保险行业进行核心下移，我们如何选择我们数据库的架构，在我们实践过程中提炼出两种数据架构选择，第一种架构就是数据单元化架构，第二种是数据分布式+微服务的改造。我简单介绍两种架构的特点，第一个单元化的架构，实际上从应用侧单元化拆分，按照地域，按照客户群体，按照时间等等，进行应用侧单元化改造。我们把整体的应用+数据库看成是分布式的系统，来完成整体原有应用国产化数据库的替代，和自有应用的升级。整个分布式改造随着我们核心应用的自有升级和改造来完成，这就需要数据库厂商和客户一起从上自下完成改造和迁移。第二个改造难点可能稍微有一点难的客户，选择整体一体化数据，统一一个集群的数据库集群，数据库产品。
第二个看一下我们腾讯云可以提供的数据库解决方案和产品力，腾讯云面对不同的客户选择可以提供不同的数据库解决方案，对于金融行业和保险行业对这种自己核心系统稳定性要求非常强的，我们会推送我们刚才说的成熟的这条技术路线，保证我们的数据安全性和迁移的便利性，刚才讲的第一条成熟的技术路线上，我们增强了MySQL兼容能力，很多系统都是几十年的搭建的系统，我们近可能原系统兼容的方式，更低成本做数据库层面的替换，一会儿会更加详细介绍对传统数据库兼容的能力，对于这种能源制造和交通行业对MySQL部署性比较高，我们会用NewSQL替代，体现我们分布式能力，以及多态数据库统一的，很多能源行业会提供这种持续数据库的能力，以及和ISV集成能力，通过数据库多态方式跟不同数据库需求结合，来满足自身的要求。最后一种实际上是我们云上的产品替代，就是Serverless DB产品形态，提供我们所有云上轻量化应用统一解决方案。
TDSQL 作为腾讯云多年持续投入研发的数据库产品，它基于分布式架构，无论是资源还是功能都能提供良好的扩展性，通过软硬结合的方式支持读写分离、秒杀、红包、全球同服等超高性能场景，能够确保多副本架构下数据强一致性，避免故障后出现集群数据错乱和丢失；同时，通过数据库防火墙、透明加密、自动脱敏等保障企业级安全性，减少用户误操作或黑客入侵带来的安全风险；在金融级高可用方面，还具备跨区容灾、同城双活、故障自动修复等特点；此外，TDSQL 还通过智能 DBA、自助化运营管理后台等配套设施来提供便携的运维。
TDSQL 多次入围 Gartner 全球数据库魔力象限，其 OLTP 能力获得了国内第一的好成绩，是如今金融行业核心系统替换过程中的优选数据库。在前段时间的 TPC-C 打榜中，TDSQL 性能达到每分钟 8.14 亿笔交易（tpmC），打破了世界记录，同时也构建了业界最大的分布式集群，平均时延等领先其它厂商；在性价比方面，通过软件优化降低了硬件成本，通过公有云模式降低了服务成本，仅用行业三分之一的单位成本，就扛住了更大规模的并发，实现了超大规模集群性能稳定性，在 8 个小时持续压测过程中，tpmC 波动率一直处于 0.2% 以下，远低于标准的 2%，刷新了全球数据库极限，这充分证明了 TDSQL 承载金融核心场景的能力，这既给国产数据库的研发增强了信心，也给国产数据库的使用者增强了信心。
对保险和金融行业的难点如何做到传统数据库的兼容，腾讯近几年开始钻研Oracle的兼容方向，兼容看起来简单，做起来很难，以最初内核兼容为基础，这只是仅仅做到第一步，语法层面兼容，核心应用能够正常去跑，但是远远不够，我们需要做到另外两个层面，驱动层面的兼容和工具层面兼容，驱动层面兼容降低应用改造成本，一旦数据库底层切换之后，应用驱动一定要进行更换和修改的，如何降低用户驱动更换的成本，很多驱动一替换之后，很多数据的类型不一致，很多业务逻辑的判断可能都随之变动，我们驱动层面做了大量工作，保障原有使用传统数据库驱动行为和现在驱动行为保持一致，进一步降低了应用改造成本。第三步必不可少的方向，我们已经具备了这种替换的前置条件，生产切换过程中，如何真正去做数据库这件事情，替换数据库的这件事情，我们提供了整体替换工具，替换工具提供异构的评估以及自动化的改造，以及数据的迁移，最后数据迁移验证，一整套辩证评估工具做好数据库原有Oracle到国产化数据库替换过程。一整套兼容能力才能帮助客户从原有传统数据库向国产化数据库替换，仅仅做到这些远远不够，我们需要大量跟客户之间的共同攻坚，这里主要的攻坚点给大家分享一点，我们做到了功能层面和迁移层面，Oracle集中式数据库，存在分布式网络的消耗，我们怎么克服，原有数据库内存进行计算进行统计进行输出结果，把这一条到分布式上所有计算和内核交换都通过网络交互，内存延迟和网络延迟是一个数量级上，分布式数据库集群架构上做了大量网络的加速攻坚来确保我们一条SQL在数据库进行全部扫描，或者是全集群的计算，可以接近原有集中式甚至是Oracle数据库的水平，只要做到这一点，有一些SQL进行改造，有一些SQL在数据内核层面的优化和调整，做这到这一点之后能真正做到Oracle兼容。
腾讯云不光把传统数据库向私有云数据库输出，我们更多业务在公有云上，公有云上形成的理念就是以TDSQL—C，可以实现用户在云上不用选择CPU、内核大小，传统云数据库计费方式按购买量计费，事先设定CPU、内存和磁盘大小，云上整体数据库发展方向往SQL方向，我们在此基础上如何能够底层的计算资源和应用使用资源达到适配，无限扩容这才是最终目标。
最后介绍腾讯自己内部打磨比较好的能力，就是智能运维平台，数据库向开发者宣讲，开发对数据库技术更关心，我们数据库产品不能忽略外一个运维群体，就是数据库运维同学就是数据库DBA，智能运维平台实现了自研的全链路的监控，监控目的分析数据库SQL执行的质量，对于哪些SQL执行的好和不好，对于不好的SQL有什么优化建议，优化建议提出来之后，能不能帮客户改写，能把每日或者每周的数据库运行状态进行巡检，形成数据库统一报表，帮助运维同学加速你的运维效力，并且使我们DBA同学进行转型，从最初关心数据库体系的搭建和运维能力的提升，逐步向业务方向优化方向转型，通过智能平台可以提升我们数据库或者说DBA同学在业务能力和管理上的水平。
腾讯云数据库基本面在我们国内，随着国际的技术输出，实际去年腾讯助力印尼银行进行数字化转型，实现金融服务闭环，海量数据、高频交易、网银业务是印尼银行新项目面临的巨大挑战，TDSQL 以专业的可靠性、安全性和体验为印尼银行的数字银行核心系统赋能，将 TDSQL纳入其核心系统后，2022 年印尼银行每天可以处理 200 万笔交易和 150,000 笔贷款支付，TDSQL 的高性能也为印尼银行在一年内获得 2000 万用户和 3500 万账户的业务爆发式增长提供了有力支持。
分享几个我们Oracle兼容行业，刚才讲的案例，在某头部保险客户，帮助保险核心业务系统进行Oracle替换过程中进行沉淀和产出的，这个保险行业核心系统2002年2005年开始上线，将近20年迭代开发，一套保险核心系统大量使用了PG，所有核心业务都是以PG数据库运行，跑批业务都是用Oracle接口调用的，我们要解决大量的语法兼容和运行性能的保证，满足原有业务持续化和替换的要求，此项目实际都在持续性的攻坚，数据库和客户做了双方面共同的努力，包括集中式上面一些开发实践的方式。阳光保险OA系统上线很长时间，我们帮助他们搞定同城容灾双中心的技术，能够实现同城同中心故障快速进行切换，我们和阳光保险共同攻坚这个课题。
我们TDSQL—C做了大量性能优化，公有云电商业务提供更加极致效率和性能，虽然TDSQL—C作为共享磁盘的方式，或者通过计算读写分离的方式，通过网络原有的数据IO，我们做到传统数据库几十倍性能的提升，满足互联网需求高并发或者高性能的要求。
最后腾讯为了满足或者服务企业客户，我们还是共同去建设这种服务合作生态，与伙伴共同建立一个更加合理或者更加高效的交付和数据库服务体系，同服务所有云的客户，通过腾讯技术和赋能和培养来打造交付团队。
孙兆先：数字化应用时代，场景为王。场景将数实融合，连接你我，创生价值。
但场景不是说呼之即来，有些场景在沉睡，等待唤醒；有些场景需要打通，创造惊喜；更多的场景我们要去发现，深入细节，玩转起来。
在过去的一年中，金融行业的数字化转型有了哪些新的实践与思考呢？2023年，微信生态又将分别带来哪些新的场景能力呢？将由我来一一讲述。
我们一直在说企业微信这两年都在做连接，我们希望企业微信的连接是能够为金融企业助力，形成一个更有价值的、智慧的连接。
从连接这个角度来说，首先考虑作为一个消费市场或作为老百姓在连接的方式上这二三十年的变化，从原来最重视线下的连接，到后面电话时代的到来，到2000年之后PC时代的到来，2013年之后移动互联网时代的到来，到最后微信生活的方式。
随着移动互联网的深化，很多金融企业可能每个业务品类不同，APP触达互动可能碰到一些瓶颈，这个时候消费者在哪儿？从2013年以后整个深化，从微信最早做公众号、小程序、微信支付，到做企业微信，到做这两年的视频号，我们发现消费者在微信生态当中深度沉浸，连接消费者的最佳场景在微信生态已然形成。
金融业随着它对于服务的重视依赖程度和金融业务的复杂程度，它的象限由左下角向右上角会越来越复杂，对人的依赖会越来越大。
从最简单标准化的金融产品来看，线上化可能用一些自动化、自助的手段就可以完成，比如说转账，用APP手机银行就可以完成，比如说做一些理赔，甚至监管对于行业的要求，自助理赔率要达到80%，这些标准化的动作应用标准化的流程当中自助闭环完成。
更深一点，如果要做一些理财产品的购买、了解，甚至更深度要去做一些长期保险、更深度的理财甚至私募产品的了解，在这个过程当中越来越对人的依赖、对于人的信任程度不断提升，这个过程当中的线上化不仅仅要做到APP、小程序，还要做到深度的人的连接，如企业微信。
企业微信后续新的变化是基于一个新的理念——希望让每一个企业员工都成为企业服务的窗口。人就是服务，而且是认证的服务。
介绍一下我们整个微信生态和企业微信的变化，企业微信到现在成立了7年时间，最开始2016年成立的时候，是为了实现通讯录实名制打通，企业内部实现了API的打通，2019年的时候，企业微信实现了消费互联网的连接，B2C打通了微信生态，包括我们的公众号、小程序、视频号还有支付，去年的时候我们实现了企业上下游的连接，可以实现企业B2B连接，企业发展到现在不仅可以连接消费互联网，还有产业互联网，所以企业微信的本质是在做从B2C到B内部到B与B之间的人与人之间的连接。
不管各行各业大家都在说以客户为中心，我相信所有的金融企业今天都会认定这个方向，以客户为中心，客户经营为王。
在金融企业当中以客户为中心在做大量的商业模式、运营方式上的升级，我们也有幸参与了很多转型升级。
在新时代背景下， 金融企业一方面需升级商业模式，从“以获取客户当期价值为核心”升级到“以获取客户全生命周期价值为核心”；另一方面，需要升级运营模式，从“以达成单次交易为目标”升级到“以实现长期深耕为目标”。
以上增长逻辑的更新，是由三大因素共同驱动的：金融发展阶段的变化、零售客户需求更迭、监管要求升级。
以客户为中心，客户的全生命周期的连接方式的升级当中，有三个力量在驱动着这个市场不断做客户为中心的方向：
1、金融企业自身的业务发展的需要，会不断考虑到自身如何做商业模式和运营模式的升级；
2、消费者在变，可能已经不接你电话了，已经没法用短信更好地触达他，必须要用更高效的触达方式，甚至是体感更好的，甚至要用直播、短视频的方式触达他；
3、监管政策，既要做到更好的线上化、数字化，同时又要满足监管合规的要求。
我们统计下来，大概分成三类企业在私域运营碰到的问题。
第一类，客户经营怎么做，怎么做分层分群，怎么去做更高的触达，怎么去设计整个SOP的链路，怎么运用各种各样的工具更好地达成消费者的用户体验和经营效率的问题。
第二类，如果有大量的线下网点、线下业务人员，会碰到业务员线的阻力，在这个阻力当中包括业务人员对这件事情的不理解、理念的不吻合，或者说他自身对于工具使用能力的限制，甚至说他自己的精力压根不在这儿。
第三类，当然最重要的还是高层对于这件事情的重视，即决策层对这件事情是不是上升到战略层面，是不是有顶层设计，是不是能够坚定的长期主义来做这件事情。所以可能简单分类为这三大类的8个问题。
跟各位领导汇报这几年企业微信的成绩，企业微信成立7年时间，企业数量超过1200万，连接微信好友数超过5.4亿，企微活跃用户数超过1.8亿，第三方合作伙伴超过8万家。
整个保险行业有各位领导的支持，整个保险行业超过一半企业使用企业微信。业务场景部分有更多客户尝试用企业微信做展业。我们也列举了财险、寿险和中介的案例，我们和人保有比较大的规划，通过一年时间，实现了人保财险36家省分公司全部上企微，分别是个人渠道、电商、客服、理赔部门，每天使用企业微信人数超过20万；平安最开始深度合作之后，网电销团队，线上通过电话渠道沟通，网络沟通都是通过企业微信完成的，现在形成了线上+线下的模式，现在超过2.5万坐席，加上1.5万线下网格化团队，整体的数量目前来看行业最大，超过3500万好友；微保没有自己独立APP，入口完全来源于微信生态，会分层分类，第一层不加好友，自动化咨询自动化成交，第二层级客户，通过微信加好友，客户管家的模式，第三层是专家顾问的模式，不仅仅经营某一个客户，会经营家庭。
企业微信主要分为对内和对外两大类型的场景。对内场景，企业微信已成为大量金融企业的办公门户，大量的办公与业务应用基于企业微信建设，满足内勤和外勤的办公需求，无论是平台安全性、组织架构授权复杂性、应用丰富性等等，我们已得到大量行业客户的认可。对外场景，我们连接了13亿的微信用户，这个连接能力已经在保险行业得到更大的价值验证，今天现场来了很多互联网保险与金融科技企业，在企业微信的数字化展业方面已经用得非常棒，后面我也会重点分享这块。
内外场景相互协同，内外联动，所以企业微信可以承载金融企业作为数字化底座和连接器的独特价值。
科技峰会更加关注信创的发展，企业微信有两个版本，分别是SaaS版本和私有化版本，私有化版本在2017年推出政务微信，关于信创支持部分，不管服务器端和客户端有相应组合支持。针对国央企针对企业微信更多，私有化案例超过20家，二级单位超过4家，央企整体使用企业微信超过60%。金融行业也有很多的案例，国寿集团、中再集团都在信创环境上部署实施的。
在公域获客方面，有很多的工具流量，不管投放在线上还是线下，都会有很多的二维码，我们的目标一定是把用户沉淀到企业的私域里来，我们要做的第一步是把客户加为好友，这样才能有效触达用户。下一步如何运营他？这就是第二步要做的，加了之后要清晰知道他的标签，他是一个在什么城市、什么收入、买什么产品，现在在什么阶段，我们可以进行一对一沟通，也可以进行社群交流，最后进行服务转化和开发。
这里是人保的案例，续保一般是在最近两个月的时间才会去沟通，如果有长期的客户经营的动作的话，可以持续跟客户产生连接，有活动的时候可以发相应的信息，持续沟通。
这是刚才说的人保，如何在沟通管理前提加好友以及加了微信之后做进一步沟通。最后我们的客户已经不需要提供相应信息，你只需要发一键续保动作，后续跟踪进行交叉销售。
这是我们在去年的非车险场景的应用，不管是惠民保还是学平险，像长沙惠民保我们也出了相应的保单，在前三天其中3万好友引流到企业微信来，最后完成了从销售单一产品到最后可以持续跟用户沟通，产生了一定的价值，这是真实的数据，最开始是一个高峰，到后面慢慢沉淀，在企业微信场景中可以看到，最开始跟他沟通，后续持续不断的在沟通，我们可以继续二次开发。
企业微信在做的这两年的事情就是连接消费互联网、连接产业互联网，连接才是我们这样的互联网企业最擅长做的事情，虽然我们不断地在深化行业、深化产业，是提升我们自己的行业know-how，我们未必能够在这方面做得很深，但是我们会依赖于头部的各个企业以及大量的专业行业合作伙伴来继续加强大家对后面阶段的陪跑，当然在这个过程中，企业微信把连接这件事情会一如既往、一以贯之地越做越好。
首先感谢主办方中科软给我提供这次机会和大家分享宝兰德在保险行业的一些经验和探索。今天我分享的主题是《夯实基础软件底座，助力保险数字化转型》。
宝兰德是基础软件供应商，主要包括技术中台和数据中台通用能力。一是基础架构软件的能力，我们目前可以提供全栈中间件国产化替代的方案，同时我们也有国产化信创云，容器管理平台，还有微服务管理平台，以及提供整体端对端的智能运维的解决方案。基础设施软件对于保险行业来讲，大家可以理解为组成的能力其实就是“技术中台”，我们希望更好地为保险客户业务中台提供服务，为投保、批改、理赔等核心的业务系统提供高效稳定安全运行的环境，提升业务马努已读。
宝兰德的另一能力是大数据和人工智能，我们的大数据能力覆盖了从底层数据采集、数据分析、数据治理、数据可视化等一整套解决方案。同时我们也提供了机器学习平台，人工智能解决方案。目前这两种能力都在保险行业做了探索和落地应用，比如说运维领域有异常分析，容量预测，根因分析、智能问答等等运维场景的落地。对于保险业务的赋能可以进行智能理赔、智能营销、智能保险产品设计等业务场景，可以结合目前大模型或者说最近比较火的AIGC赋能保险业务全价值链。这是宝兰德整体产品和解决方案能力，主要提供底层基础软件和人工智能/大数据能力，为保险业务赋能。
我们最早接触中间件是应用服务器中间件，以前以国外的Weblogic、Websphere为主，这是我们传统JAVAEE中间件，很多行业信创改造从这个中间件开始做。消息中间件也是一样的，我们也有对应替换的产品。目前中间件的替换有一个趋势就是范围越来越广。宝兰德同时提供前端软负载BWS产品和分布式中间件产品BCS。对保险行业来讲，在信创中间件替换过程中，随着开源技术的引入，中间件领域有开源、有商用、有混合的模式，中间件是技术专业度相对较高的领域，我们推出了中间件统一管理平台，希望能够给企业去提供专业的中间件统一管理能力，降低对人员能力的要求，实现降本增效。随着信创的深入，也伴随着业务系统的改造和迁移动作，宝兰德也提供了信创态势感知解决方案帮助客户能够从信创改造前中后，看清、看透、看全整个迁移过程，为企业国产化改造保驾护航。
我简单分享保险行业国产化改造的趋势以及自己的想法。从整个保险行业来讲，中间件的替换从最早单一的JAVAEE替换转向更多种类中间件的替换。我发现不仅是保险行业，包括金融，电信行业都有这种现象即业务系统在迁云、上云、微服务的改造中，中间件其实在不同环境下使用，宝兰德整体的中间件也会有不同的版本，分别去适应不同的应用架构，容器的架构，还有传统X86虚拟机的架构，微服务架构，不同的环境下有不同对应的解决方案。在全行业中，我们也做了一些核心系统的替换落地，宝兰德是中间件厂家中在保险业务中第一个做了核心业务系统替代的厂家，同时在技术创新上我们也拿了很多第一，比如第一个推出微服务版本中间件，第一个推出多数据源处理能力等等。我们也知道保险行业从周边业务系统国产化改造，慢慢衍生成核心业务系统改造，我们保险行业有单用户主机，还有改造实践的案例，是目前保险行业部署规模最大的案例。
说到信创，大家听的最多就是基础软件的三驾马车：操作系统、中间件还有数据库。宝兰德对于接下来整个信创的想法是：替换这些是否足够达到目标？在我们看来，环境下全栈国产化的改造还缺乏关键的一环，比如就我们目前的编程语言来讲，采用更多是JAVA、Python，对此，宝兰德也会积极跟生态合作伙伴去做这种新的方向国产化替代的研究，我们希望最终能够做到真正意义上全栈式的自主、可控。
在中间件领域宝兰德也一直在追求创新，下面我给大家介绍一下宝兰德中间件统一管理平台，其作用是希望对于业务开发者来讲，屏蔽底层技术差异，不需要业务开发者关注以前底层到底用什么操作系统，用什么类型中间件，底层资源怎么分配，而是可以专注 保险业务代码开发，聚焦业务创新。宝兰德中间件统一管理平台可以提供譬如中间件的基线配置、版本基线管理，以及中间件生命周期管理能力，例如安装、部署、升级、启停等等，平台提供双态、异构双平面支撑的能力，前面我也提过保险业务系统分云上云下，这就双态，中间件管理平台可以对非容器化环境和容器环境下的中间件进行统一管理，支持传统X86平面和国产化平面统一管理，这就是异构双明面。同时，也提供很多专业的中间件的功能，比如说类冲突的分析、应急备份恢复，配套提供很多中间件应急的预案，出现问题的时候，可以开箱即用，让普通工程师也能完成专业的中间件管理工作。同时在改造过程中，我们知道有各种各样的兼容性的问题，还有系统改造过程中面临的性能问题，基于我们公司端对端监控能力，覆盖IAAS、PAAS、SAAS，也为用户提供了应用指标的全面接入能力。
最近几年大家也听到过比较热的一个词——可观测。可观测目前对监控体系来讲，包括三类数据，调用链的数据，指标类数据、日志数据，宝兰德可以提供三类数据全面原始采集能力，同时提供接口可以把第企业现有监控能力融合进来，形成整体的全景可观测解决方案，结合在信创领域的经验提供全景的驾驶舱，确保信创过程稳步推进。举几个场景例子，我们想关注的指标，例如企业内部各种信创类型的品牌的占有率，信创的进度，信创符合度怎么样，还有信创前后性能对比情况怎么样，宝兰德都能提供各种各样的视图，为保险行业国产化改造保驾护航。
最后是数字效能平台，宝兰德对它定位是希望能够帮助企业智能降本、提质、增效，赋能保险全价值链。该平台我们可以分四层来看，最底层对接四个通用模型，这个通用模型有商用，有开源，往上一层我们会训练三个以上的专业的领域的模型，比如面向运维领域的数字效能运维模型，面向客服智能问答大模型，包括数字保险，面向业务赋能大模型，同时会提供三种服务方式，闭环服务、局部服务、模型服务。针对整个保险业务赋能，智能研发提供自动生成代码，提高研发的效率达到降本增效的目的，除此之外还包括自动化测试用例自动生成等场景。智慧保险的场景包括自动核保、智慧营销、智能保险产品设计的场景，这些都在数字保险大模型训练中迭代，运维板块提供智慧运维的赋能。大模型的引入，对于之前各种智能运维场景准确性和效率都有很大提升。例如场景一：对于智能问答，我们希望可以面向不懂技术的人员，可以做领域大模型的训练，首先问答肯定要有数据集，数据集我们支持通过可视化的界面，把运维的知识，不管是文档还是文本输入的方式，快速导入到整个平台、融入平台，不断的训练领域大模型，最终通过对话交互的方式提供智能应答能力，不管是面向运维领域还是保险领域的知识问答，可以创建不同类型的问答机器人完成相关领域知识的问答。
下面这个场景更具体一些，面向整个运维领域，我们命名为宝兰德运维大师，这一块最底层不管是宝兰德运维体系的工具，还是保险公司内部目前任何一个运维能力或者资产都可以进行融合，复用企业现有的能力。运维大师有几个核心能力，从运维的视角来看，大部分时间处理故障事件工单，当出现故障时，平台可以自动拉建群组，根据以前历史的信息，把各种分散故障定位需要的信息自动在群里边发送，一个是提升了整体协同沟通的能力，另外也可以分散信息进行采集和归拢提升故障定位效率。第二部分能力是智能调度能力，宝兰德内置应急预案，开箱即用，同时可以把企业以前的应急预案在平台进行沉淀、分享，提升故障处置效率，比如说故障治愈自动化的操作，根据发现的问题，自动匹配相关的应急预案，完成故障处置，恢复业务，同时处理方式方法最终也可以沉淀到知识图谱，为下一次故障提供相关的参考。总的来说，我们希望运维大师是比较热情，比较智慧，也是动手能力比较强，爱学习的，能帮助用户全面提升运维的质量和效率。
下边我给大家分享几个具体的保险成功案例，一是财险案例，该保险企业从2021年开始做信创改造，去年的时候已经完成整个保险核心业务系统的信创改造。该案例改造过程中，用户会关注几个问题，我的代码需不需要改造，代价有多大，从不同的中间件，不同的产品替换代价不一样，如果是纯JAVAEE中间件，Web中间件，我们目前可以做到无缝对接，客户不需要改变原有使用习惯也不需要进行代码改造，从客户侧来看完全无感。但是有些情况还是需要进行代码改造，而保险行业的开发商，开发能力也是参差不齐，有一些开发商的代码和中间件是强绑定的，这种就必须修改代码，宝兰德有能力帮助企业实现开发的业务系统和中间件解耦，这样松耦合的架构对于企业来说在选择底层基础软件的时候，自主选择性更强，这个案例是宝兰德中间件全栈产品，在保险领域核心业务系统的替代案例。
另外一个是控股保险公司的案例，该案例在保险行业来讲，或者说宝兰德在整个生态来讲，上下游生态做的都已经比较完善了，华为泰山服务器+银河麒麟操作系统+海量数据库+宝兰德中间件，还有中科软开发的财险业务系统形成整体全栈信创改造的解决方案。目前整个业务系统实现平稳的运行。
最后是智能运维的案例，我以故障处理为例来讲，传统故障事发前没有征兆，预测不了，故障中定位比较难，周期比较长，故障后经验没办法沉淀，针对这些问题我们做了改造，故障前我们会用故障预测故障异常检测等能力让问题提前发现，减少故障发生率；故障中利用根因分析能力快速定位问题根源，根因分析我们有自己自研模型，叫做地震模型，也曾在国际AIOPS挑战赛的获奖，其故障定位效率和准确率都获得充分验证，定位到原因后会自动匹配平台内置的故障处理预案，，联动后可以实现故障自愈。故障后可以进行知识沉淀，构建的知识图谱可以为今后的运维提供可靠的参考依据。通过不断的迭代和沉淀，降低故障率的同时提升故障处理效率。
万鹏：感谢中科软的邀请，非常荣幸能够参加今天的盛会，我是来自江天数据的万鹏，看到现场还有外国朋友在，再次说明这是具备一定国际影响力的峰会。我今天分享的主题是数字基础设施资产，一次性交付新模式。主要分享三个事情，第一要讲我们的新产品，叫做一站式交付新产品，第二个讲一下我们目前成熟的产品，最后分享一个我司关于财险的服务案例。
我们是本次峰会唯一一家做数字经济基础设施的公司，希望通过今天的机会跟各位同仁进行深度的学习和探讨。江天数据前身是一家有20多年发展历史的钢铁和重工企业，是专业从事大型铸件、锻件、特钢制造的天津市民营骨干企业，20年天津市进行产业结构调整，我们积极响应政府号召，深度调研之后做了钢铁重工产能退出，全面转型IDC行业，这是我们公司发展的大概背景。
从公司业务来看，目前我们在天津市北辰区有一个成熟的大数据基地，也是天津市2021年红头文件重点项目。整个基地占地260亩，规划建设八个数据中心，2022年初第一个数据中心投产运营，目前1号数据中心已经销售完毕，我们服务了国内领先互联网企业，银行和保险公司。在离北辰基地20多公里的地方，我们规划了一个宝坻区基地，目前正在进行相关手续的获取。
下面是我今天分享第一个环节，环京AI算力及数字经济科技创新平台。
我们公司的使命是做数字化经济的基石，就数据中心本身来说，在保险、银行用户看来是比较基础的应用，偶尔我们能看到会因为一些基础设施事故被新闻报道，比如今年某华南互联网公司发生机房故障，负责的运营总监被开掉了，所以说基础设施管理还是很重要的。对保险公司来说，江天数据是做算力服务的。展望整个行业，我们认为保险公司的算力需求还是会持续增长的。我们做了相关的调研，我国保险发展的深度和密度和美国是有差距的，保险深度差一倍，保险密度更少。清华金融学院分析，80后90后对保险的意识跟上一代不一样，我个人会在小雨伞APP买寿险这些产品，保险行业还是有增长的行业。用户流量增长层面，保险人员、中介人员在下降，麦肯锡报告指出，受电商TO C APP的影响，，从手机上就可以很快获取到更多符合个人需要的保险产品，快速选择、一键下单，基于这样的判断，以前APP客户端对应服务器数量算力规模比较小，但要保证业务体验，未来算力规模肯定会越来越大。第三点数据分析，这一点相信大家都有感触，我们看到这几年有新的产品出现，疫情期间有新冠保险，以前也有航班延误险、意外险等，麦肯锡报告指出，像特斯拉、国内造车三巨头成长起来以后，掌握了大量用户数据。传统保险模式是低风险的人覆盖高风险的人，保险公司对情况掌握后做有效甄别，车企转型做保险也未必不可能。对于专业保险公司来说，未来得趋势增加在数据分析方面的投入要更多的与社会其他来源数据打通，更深入到客户场景。客户事件一发生，车一发生事故就可以知道，就可以创造新的成交，从数据分析来看，对保险算力是一个促进。
对于保险、银行、券商等金融行业，算力要增长，都会面临算力构建的选择，自己搭建还是租赁，是很现实的问题。自己搭建有几个比较典型的痛点：
第一个是手续办理的不确定性，不仅是时间长，还会有很多的不确定性，要建设一个大型数据中心，要选址、要立项，在整个双碳减排背景下，很多区域是要省一级发改委才可以做能评审批。在业内曾经真实发生过，把机房盖好了之后，电引不进来，严重耽误业务发展。第二个是内部决策流程长，很多大的国有企业要合规，建数据中心是非常大的投资，周期比较长，需要一把手具备很大的魄力，内部来看有很长的决策周期。第三点专业性高，数据中心是跨多个专业的事情，有配电、暖通、消防、土建，对于很多金融企业，不是组建不起团队，而是怕折腾，建设需要一年多的时间，建好以后怎么办，团队怎么安置也是问题。如果不找团队，找大总包公司也会有问题，差强人意、各种苦衷都有体会，不是那么专业的话，整个工程执行下来，偏差、预算增加都是没法避免的问题。第四点成本问题、造价问题，客户自建数据中心的成本一定高于三方公司的建设成本，从了解信息来看，自建数据中心从方案整体设计到规划到整个实施过程中都有大量的增补可能性，每个环节做不好，质量保证就要增加预算，全流程预算会出现偏差，影响业务发展周期。
江天数据环京AI算力及数字经济科技创新平台有什么优势呢？第一个电力优势，江天数据做钢铁出身，我们自己有非常大的能源优势，江天数据有自建的220kV变电站，两路进线是500kV的省级环网站，电力可靠性达到五个九，可承诺30%的绿电配比，距离我们基地两、三公里的地方，我们规划建设了渔光互补项目，把周边光伏、风电新能源资源引进来，帮助入驻客户双碳节省。同时，我们打造了一只非常有战斗力团队，靠内部团队建设起来的第一个数据中心，5500个机柜已全部销售，，我们可以做到高标准交付。第三个是资源的稀缺性，我们的基地位置，环京地区AI算力及数字经济科技创新平台的交通非常方便，基地距离机场高铁非常近，目前项目近邻北京到滨海高铁二线，四条高速环绕。
这是我们目前成熟产品，环京大数据产业天津基地1#数据中心，能效PUE低于1.25，是当前中国应用间接蒸发冷却技术单栋体量最大的数据中心，欢迎各位客户实地参观考察。
第三个介绍产品解决方案家族，分了四个序列，第一个聚焦做我们主业做数据中心，无论是EDC还是标准中心都可以提供；第二个是网络，我们有增值业务牌照，可以提供面向全国的点对点专线服务，同时为入驻客户提供运维和代维的增值服务；第三个综合解决方案，整个金融业来看，多云互联、混合云已经是大的趋势，我们已经实现了和阿里云的互联，客户在这里可以一键式落地，同机房跳线可以上云，我们目标要实现一跳上多云，一跳上骨干网络。在灾备方面我们也做了一些探讨，我们本身聚焦做基础设施资源，做底座整合生态伙伴，从价值链攀升一层。第三块是裸金属算力，我们做了一个案例，不再单纯机柜租赁，客户更在乎解决方案，我们把服务器的采购包括上架全部整合，以租赁的方式提供公有云服务，最后是我们做数据中心数字化，我们有自研的大型系统管理，每年测点数量过百万。
我们有金融灾备的多层次解决方案。第一种是以算力租赁的方式节省客户现金流，按照算力的方式租给客户，包括现场服务、设备上架等，客户可以节省设备采购和部署的时间，享受一站式服务的便利，快速实现业务上线。同时我们已经和天翼云达成战略合作，天津市北辰区的政务云节点落地江天，我们提供一个托管云服务，集成了公有云和私有云的特点，从以前传统的机柜租赁的方式，变成了IaaS的方式。和公有云不同，这些机器的集群是客户私享的，在物理层面实现了安全隔离，同时又享受到了类似云的资源池的弹性。我们进一步和业内灾备的软件公司合作，在IaaS基础上形成SaaS的灾备方案，客户只需要按照备份数据量，以每年每TB的单价进行订阅付费，就可以省去自己进行灾备的基础环境搭建，轻松实现容灾备份的目标。
最后跟大家分享一个案例，江天数据1#数据中心去年已建成并投入使用，拿某财险客户案例举例，做同城灾备中心，金融客户要求比较高，希望要有专属运营团队，同时受监管影响，要配合做监管文件的提供，工作要有留痕，访问的记录都要有至少三个月存储，我们提供的服务是有1#数据中心，获取Uptime Tier III以及国标A级双认证，基础设施层面满足相关要求。客户同城灾备搬迁过程中，我们提供一站式的服务，缩短周期，如两个主备数据中心之间OTN专线，我们还提供了多线BGP线路来提升网民用户的网络访问体验。同时因为我们自研了DCIM的运维管理系统，我们对这个财险客户提供了Portal查询方式，客户可以方便查询自己区域的温度、湿度。以上这些都是我们真实的服务案例。
吴罡：各位领导各位来宾大家上午好！我是来自GBASE南大通用的总经理吴罡，由我为各位带来《智领未来GBASE金融全栈创新与实践》的汇报。
在座有人可能知道GBASE，也有可能不知道，我们GBASE是国产化研发和数据库的，在国产数据库软件基础当中，我们企业都会做哪些选择呢？
我们选择国产化数据当中会不会面临各种各样的问题，我们选择AP数据库还是TP数据库还是HTAP数据库，我们有各种各样的问题，对于我们用户来说，没有最好的技术，只有最合适的技术，基于此南大通用两条产品线四大产品应运而生，第一条产品线我们事务级GBase 8s，基于共存存储的数据库集群，还有第二条AP类数据库产品线第一个分布式逻辑数据仓库GBase 8a，还有基于云原生的GBase GCDW，可以看到屏幕的右侧，我们可以根据您的不同场景，您是基于想快速进行决算的，可以选择集中式数据库，可以进行平行式扩展的，经营形数据库，南大通用产品线提供了全栈适用场景。
这张图我们可以针对实际业务当中不同的场景选择我们不同的产品方案进行解决，上面有各种应用系统，有各种地方的数据源，数据源下来之后我们企业可以根据自己的需要先选择我们自己的是集中式事务级数据库，还有适应间堆砌能力组装分布式数据库，通过数据库处理了并发交易之后，我们要第二步，我们为经营决策提供分析和决策的依据，就是我们GBase 8a，以及湖仓一体，基于云部署云数仓，为我们统计分析智能决策以及开发运维提供一个决策的依据，这就是我们今天的主题GBASE全栈产品适用场景的一个图。
第一个介绍拳头产品就是我们GBase 8a分布式逻辑数仓，GBase 8a MPP逻辑数据仓库兼具OLTP、OLAP、NoSQL等多种大规模结构化与非结构化数据处理技术，通过数据虚拟化、数据联邦技术建立引擎间高效数据交换通道，融合复杂关联分析、流计算、图计算、批量处理等计算模型，构建对外统一，对内可扩展的大数据平台能力，能够适应不同业务场景，是构建企业大数据平台的重要基础设施。这里边我们今天先提前公布最后一行，再过一个月左右时间，我们会推出我们自己向量数据库，我们认为在未来每一个企业尤其是大型企业一定将有自己的大数据模型，所以我们已经在一个月之后会推出我们自己的向量数据库产品，这是GBase 8a在数据库跑出来的数据，冲上TPC—DS世界榜单，这是三代服务器。四代服务器上可以跑的更优。
第二个产品就是GBase GCDW云数据仓库，GBase Cloud Data Warehouse（简称 GCDW）是一款自主研发的基于列存储的海量分布式大规模并行处理的多实例弹性云数据仓库。GCDW既支持本地部署（私有云下的计算与存储分离模式）也支持云上部署，采用存算分离架构，支持计算资源和存储资源的无限独立扩展，适用于分析类型的大数据平台、综合性BI系统、数据仓库和集市系统。这个产品和刚才的产品之间的区别是什么，MPP8A主要跑在物理机上，但是我们的GCDW云数仓既可以跑在私有云物理机以及公有云上，实现了湖仓一体，和国内多家主流云厂商，包括华为腾讯阿里青云等主流云厂商全部完成了适配，大家有兴趣可以访问一下我们GBASE官网，给大家提供了免费的GCDW的试用。
下边就是我们两款基于事务级的数据库，GBase 8s是一款自主研发的、成熟稳定的基于共享存储的数据库集群，拥有自主知识产权。产品达到安全数据库四级标准（国际B2），支持国密算法，支持SQL92/99、ODBC、JDBC、ADO.NET、GCI(OCI/OCCI)、Python接口等国际数据库规范和开发接口。支持集中式部署、共享存储高可用部署、两地三中心高可用部署，具备高容量、高并发、高性能等特性。我们这个产品最大的特点就是在右上角的数据，具备的核心价值，具备金融级的核心业务能力，我们可以达到五个九的高可用性，我们这个产品在2019年的时候，就已经完成了在国内某商业银行核心交易系统的一个替代。我们在座都是专家，作为金融来说，最关心是什么，并不是功能有多么花哨，我们要保证数据的安全，我们要保证数据的可靠，保证我们运行机房不出现任何的问题和故障，我们GBase 8s完全可以给您这种信心和可靠，我们在很久之前已经完成了对核心交易系统的一个替换，并且从2019年运行至今一直在稳定运行。
最后就是多模多态分布式数据库，GBase 8c是一款多模多态的企业级分布式数据库，支持行存、列存、内存等多种存储模式，支持单机、主备式、分布式等多种部署形态。GBase 8c具备高性能、高可用、弹性伸缩、高安全性等特性，可以部署在物理机、虚拟机、容器、私有云和公有云，为关键行业核心系统、互联网业务系统和政企业务系统提供安全、稳定、可靠的数据存储和管理服务。我们这款产品组织架构图当中可以看到，我们可以根据我们企业业务增长的速度还有实际需求来实现未来的扩展，如果我们在项目的初期或者只是想试用一下GBASE产品怎么样，我们可以通过单机部署，主备部署，完成验证功能和性能的要求，随着业务量增加，随着数据的增多，随着业务规模从小变大，随着业务模式从简单到复杂，我们可以直接实现主备式向分布式迁移，我们拥有了GBase 8a多年分布式基础架构，拥有多年沉淀，我们将原有技术沉淀和我们技术架构做一个更新，应用到GBase 8c之上，可以实现业务量小的时候，通过主备和单机模式运行，随着业务量增大平滑迁移，而不用进行二次改造，这就是我们GBase 8c所谓的多模态原生分布式数据库。
下面介绍一下我们GBASE在金融行业的案例，因为今天跟大家分享的主题叫金融全栈的创新与实践，GBASE在金融方面战绩是非常光鲜的，我们有政策性银行股份银行头部保险公司，证券公司都有涵盖，列举几个比较典型的案例。第一个PICC财险公司，本项目旨在通过采用MPP数据库产品来重构系统，通过大规模并行处理的架构，开放的X86硬件平台，建设具备分布式计算和水平线性扩展能力的大数据平台。以解决目前中国人民财产保险股份有限公司数据平台存在的存储资源和计算性能不足的问题。这个项目主要特点在这边列出来了，我们GBase 8aMPP+X86替换原系统Oracle和TD一体机，可实现按需水平扩展，解决TD，Oracle的性能瓶颈和不能线性扩容的问题。最后从Oracle+IBMP780服务器迁移至GBase 8a集群+X86服务器上，性能提升10倍以上，这是第一个MPP产品的案例。第二个是我们一个关于集中式事务库的案例，本项目采用GBase 8s的RHAC数据集群解决方案（1主+2RHAC高可用集群架构）。OA系统通过GBase 8s的CM（连接管理器）访问RHAC集群，当数据库主节点出现故障情况下，备节点可以在1分钟内切换为主机，切换对应用系统完全透明，业务中断时间短，数据无损失，用户感知好，同时具备负载均衡、读写分离效果，提升数据访问并发量，又保证了数据的高可用性。下面这个案例是最大的案例也是最强的案例，中国农业银行总行数据仓库，以“国产PC Server集群 + 国产MPP数据库 + 开源Hadoop框架 + 自主研发的全流程配套工具”的方式，形成了自主可控的大数据平台体系，荣获中国人民银行颁发的2017年度银行科技发展奖一等奖。基于GBase 8a MPP数据库构建了主库、九大数据集市，全面支撑全行八大业务领域、33个业务条线、120多个应用场景的分析需求。该项目在中国农业银行运行至今，目前已经有3500余个节点正在运营，数据集市9个，分别为资负集市、零售集市、个人客户集市、运营风控集市、对公客户集市、分行数据集市、财务数据集市、信用风险集市内控合规集市。
网易数帆CodeWave业务中心解决方案总监 彭铁斌
彭铁斌：大家上午好！其实大家对网易在TOB领域了解不多，我简单介绍一下网易数帆是网易TOB下的品牌，我们在过去很多年有了很多积累，跟各位领导汇报一下我们TOB领域的沉淀和积累。其实保险行业在社会经济中发挥着非常重要的作用，作为网易来讲，我们其实也希望与保险行业紧密结合作为保险行业数字化改革的发动机。随着近些年来多方面因素促进了保险行业数字化转型，一方面政策牵引的作用，另外一方面保险行业内外驱动，消费者对互联网依赖的提升，数字运营数字洞察，对内降本增效，对企业数字化转型提出了更高要求，随之而来诞生的是各种数字化基建的变革，变革带来的问题，比如说系统难以打通，数据难以打通，都给企业带来了负担，这是我们作为网易来讲，作为数智化改革的理解，数智资产管理、数字化技术与架构是推进保险行业数字化转型高质量发展的关键变量。数据资产、软件资产智慧资产组成了数智资产管理，另外一方面数字化技术与架构，对业务来讲更好更快适应业务发展，另一方面对科技，降低系统的耦合性，提升系统的扩展性，高并发高可用成为至关重要的变量。
网易数帆对金融行业数智化改革的理解，下面是我们提供一系列产品矩阵，包括四大产品体系，云原生、低代码大数据和人工智能，低代码结合微服务、中间件DevOPS。我们一起为保险行业数据化转型进行赋能。这就是我们CodeWave低代码智能开发平台，下面是有连基础构建，一个智能大模型，对于网易自研20多个自研大模型，包括自动的代码开发，包括DTOC，通过自然语言生成应用程序，结合过去的实践，全程帮助企业降低开发成本60%，降低项目周期缩短50%以上，接下来，我会介绍我们如何帮助企业实现增效降本的。
低代码体系有很多，我们区别于传统低代码体系，我们面对企业高复杂应用场景，企业面临数字化转型存在几个问题，第一个技术体系不统一，第二个数据不统一，第三个数据难以流转，针对这几个方面，我们低代码平台基于自身的MVC的结构，实现整个企业的关键核心问题的解决，第一个方面是说我们的平台首先分为三层架构，我们讲的MVC的架构，针对企业的系统应用来讲，对应三个层面，第一个页面层级，第二个业务层级，第三个数据层级。给到各个业务开发人员，通过拖拉拽形式搭建完成。服务方面其实低代码体系介绍给企业，其实我们不想引入一个新的烟囱式应用，服务层级可以与企业自身原有架构相互串联，咱们现在企业使用的微服务架构，我们系统可以与微服务架构打通，整个实现服务的消费与提供。这个部分是我们产品三层架构，低代码应用开发平台，主要包含四个产品的设计，一个是数据模型的设计，一个是可视化页面的设计，流程以及逻辑编排的设计，第二个资产中心的部分，我们和传统低代码有一个核心的区别点，过去的低代码是说我们可能得去企业完成数据的流转应用的打通，这里边所有的逻辑是贴合的，通过我们低代码产生的，可以以源代码的形式产出，有两个好处，所有的逻辑白盒化，可以看到每一条JAVA运行的逻辑，也可以看到数据读取的逻辑，不需要让企业依赖于平台，我们应用发布提供两种方式，一种平台上进行发布，产品的设计、运维上线部署可以一键实现，另外一方面通过导出的代码，把代码包发布给企业，与企业自身发布的云环境结合。让企业可以最大程度上脱离平台的依赖，另一方面企业根据自己的代码制品二次加工搭建自己更适合自己的应用。其实这个场景我们金融领域里边遇到的情况更多的，金融领域里边我们依赖于这一点创建自己的核心壁垒，应用领域我们过去接触的时候对逻辑的安全是特别的强，第一是所有逻辑需要白盒化，生产出来的代码满足代码规范，包括各种安全扫描，金融领域里的拓展当中，我们的产品凭借着核心壁垒打败了很多自己的核心竞争对手。
在这里边我会介绍我们为泰康人寿保险做的数字化搭建，泰康人寿有几个比较重要的痛点，全国有4900家营销网点，每一家营销网点有各自运营体系，包括需要构建自己的营销活动，针对营销活动和营销体系，泰康人寿缺乏自己的专业人员支撑各地营销活动的拓展，通过我们使用的CodeWave低代码的平台，低代码能力给业务IT人员，实现效果是什么呢？我们三周之内培训了120名低代码开发人员，通过自己的实践创建了自己的营销活动，包括移动页面的搭建。两个月快速搭建了80个系统的应用，整体减少开发成本160万，这几个部分从开始我们的开发人员是对比传统开发人员不需要掌握核心的技术，比如说JAVA的技术，只需要有一个基本IT技术人员完成开发，我们自己内部构建了90人教练团队，可以为我们客户提供各项开发服务，这些教练人员对比传统的开发人员不论在学历门槛上，还是薪资成本门槛上都有大幅降低。
第二点我们为中国银行提供的数智化智能底座的项目，中国银行里边对我们整个安全性和技术架构体系要求最多的一家，首先在工商银行自己的内部系统非常复杂的，要对接传统的数据库传统的应用，这些技术栈不同的，需要构建所有不同的数据库，数据运转起来，导致的应用制品这些传统代码满足工商银行自己本身的代码规范，我们过去经常说低代码工具可能是数字化转型最后一公里，我们CodeWave开发平台看来，工商银行案例里边体现的非常淋漓尽致，过去情况下开发人员没有技术素养的时候，我们讲会创造一个上帝类，这个类有两千多套代码，发生后面有任何一点改动，改动的风险是非常巨大的，通过我们低代码开发工具，按照系统平台设定的这种开发规范，每个类不能超过50行，到代码导出机制当中去，满足了工商银行技术底座的要求，实现的效果是什么呢？我们通过混合开发，多人开发实现提效降本达到了60%，盘活了企业自身数字化资产，过去这些传统数据库，可能工商银行也存在着供应商多样，数据库无法相互之间进行打通，通过我们工具把整个数据库可以串联起来，形成统一的数据湖进行调用，第三各部分通过组件拓展，设计还原度达到了100%，这里99%主要是差在哪里呢？针对于当时的前台页面的设计，与工商银行设计规范，是有一个打通的机制，工商银行整个对产品的前端设计页面有自己的规范，包括它的颜色，包括它的布局，最后其实到现在截止，跟前端代码规范的打通，实现了前端页面还原，整体的还原，今天我的分享就到这里，感谢各位！