金融科技新动能:方正证券新质生产力的探索应用

科技   2024-07-10 15:00   辽宁  

作者 | 史海峰、全凯、刘义、龚诚、张凤娜

在数字化浪潮的推动下,金融科技正经历着前所未有的变革。方正证券金融科技团队积极探索和应用新质生产力,以期在数字化转型的道路上走在行业前列。

一、新质生产力的价值

新质生产力是创新起主导作用的先进生产力质态,它具有高科技、高效能、高质量的特征,能够摆脱传统经济增长方式和生产力发展路径。在金融科技领域,新质生产力的体现尤为明显,它通过技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级,为金融科技团队提供了提质增效的新路径。

二、金融科技的挑战与机遇

证券行业的快速发展和业务需求的快速变化,同时监管要求保障系统高度安全和稳定,随着系统规模和复杂度的增长,研发成本和周期持续增加。在这样的背景下,金融科技团队面临更大的挑战,需要应用新技术、新工具、新模式转型升级,以达到高效能、高质量的研发水平。

科技创新能够催生新产业、新模式、新动能,是发展新质生产力的核心要素。培育新质生产力的内涵:一是打造新型劳动者队伍;二是用好新型生产工具;三是塑造适应新质生产力的生产关系。

金融科技团队拥抱新质生产力能够适应行业快速发展的大环境,提升企业在激烈的市场竞争中的核心竞争力。新质生产力代表着最前沿的技术革新,如人工智能、大数据、云计算、区块链等,这些技术的应用能够显著提高金融科技团队的效率和质量,进一步提升企业的数字化水平。

8 月 16-17 日,FCon 全球金融科技大会将在上海举办。本届大会由中国信通院铸基计划作为官方合作机构,将邀请国内外金融机构及金融科技公司专家分享其实践经验与深入洞察。届时史海峰老师将在「金融现代化核心系统建设与国产化实践」专题论坛上分享《方正证券国产化云平台建设之路》。大会更多演讲议题已上线,点击链接可查看目前的专题安排:https://fcon.infoq.cn/2024/shanghai/


三、新质生产力的实践应用

方正证券金融科技团队经过多方调研验证,确定研发工具、编程语言、基础架构的迭代升级将为团队提供新动能,于是在前端研发工具、后端编程语言、云原生架构、大模型助手等多个领域推进变革。

前端研发工具:

低代码平台和小程序技术的运用,为前端开发带来了革命性的改变。低代码平台通过可视化开发界面和预构建组件,大幅降低了编码工作量,缩短开发周期。小程序技术则以其跨平台能力和灵活性,为金融产品提供了更快速的迭代和更广阔的触达。

低代码平台

前端低代码技术是一种新的应用程序创建方法,使开发人员能够以最少的手工编码去创建功能强大的软件应用程序。简而言之,低代码平台提供了一种更快、更高效的方法来构建应用程序。凭借其可视化方法,低代码开发平台使开发人员能够拖放预编码块,从而减少编写代码的需要。低代码平台的原理是通过可视化开发界面、预构建组件和模块、拖放式开发、属性配置、事件驱动的编程等技术手段,尽量减少开发人员手动编码的工作量,从而提高应用程序的开发效率和速度。

低代码平台提供了一种能够高效协同的新研发模式:研发流程中的产品,设计,前端工作更加高效协同,让产品原型图,设计师的设计稿在同一平台完成,然后直接生成前端代码和后端接口连调。基于低代码平台,可以高效输出高保真可运行的 Demo。使用低代码平台开发,开发可视化、物料化、低代码化,降低开发门槛,缩短产品、设计、研发之间链路,方正证券金融科技团队在实际项目中验证总体研发提效可达 40%。

小程序

一码多端,实现代码跨平台复用一直是移动端研发降本提效的重要课题,对自身 app 的业务场景,需要同时支持至少 iOS,Android 两个客户端,将来需要支持更多端例如鸿蒙。除此之外,随着业务的发展,业务需要触达的场景除了自身 app,还可以有三方 app,还有微信,支付宝,抖音等流量平台。这使得同一份代码,需要在不同的平台上多次重复开发。要实现自身 app 与流量平台(如微信)的业务联动,也比较复杂,成本较高。

方正证券金融科技团队通过小程序来解决上述问题。通过小程序动态发布的特性,缩短上线周期;原本依赖 app 固定每月一个版本的发布周期,通过小程序可以做到单月多次发布;通过一码多端实现的功能可复用在 iOS、Android、微信等多个平台运行,显著节省人力成本。

后端编程语言
基于 GO 语言构建微服务

Go 语言(又称 Golang)是 Google 开发的一种静态强类型、编译型、并发型编程语言。GO 语言以其轻量级、高性能、并发安全、静态类型和跨平台支持等特点,相比 Java 更适合云原生开发。这些特点使得 GO 语言在云原生应用的设计、构建、部署和监控等各个环节都能发挥出优势。很多云原生核心框架,例如:Kubernetes、ETCD 和 Prometheus 等都使用 Go 语言开发。

Go 语言在设计哲学、并发模型、跨平台编译能力、运行时开销、容器和微服务集成等方面展现了其适用于云原生开发的独特优势,特别是在微服务、容器化、高并发和资源受限的场景中,Go 语言能够提供更高效、更灵活和更可靠的解决方案。方正证券金融科技团队大力推广 GO 语言开发,在整个研发团队普及 GO 语言开发培训,并积极投入项目实践。在某个实际应用场景,Go 应用的性能可达到 Java 应用的 3.8 倍,而内存占用相比于 Java 应用减少 87.5%。

云原生架构

云原生(Cloud Native)是一种软件开发理念,它强调应用程序和服务的构建、部署和运行方式,以充分利用云计算模型的优势。云原生技术在技术团队提质增效方面的作用包括:

提高敏捷性:通过容器化和微服务架构,团队能够更快地迭代和发布新功能。

增强可扩展性:云原生应用可以轻松地在云环境中水平扩展,以应对不同的负载需求。

优化资源利用:容器和云服务的弹性使得资源使用更加高效,降低成本。

提升可靠性:不可变基础设施和自动化运维减少了人为错误,提高了系统的稳定性。

云原生技术体系升级是面向应用的,它通过一系列工具和实践,使得技术团队能够更快、更高效、更可靠地构建、部署和管理现代应用程序。为技术团队提供了构建下一代云应用的强大工具和平台,改变了传统的开发方式。

方正证券金融科技团队自研容器云、Devops 平台,完善配套组件,构建了安全可控的云原生基础设施,在不到一年的时间内完成超过一半自研应用的云原生架构升级。云原生应用生产部署效率提升 75%,服务器资源占用相比物理机减少 73%,扩缩容便利性提升 50%。随着容器云达到一定规模,对业务请求低谷期的资源进行分时调度,提供算力给数据平台,有效降低数据平台的扩容需求。

迈向 FinOps 的云管平台

云管平台定位于面向应用的混合云资源与服务交付管理平台,目的在于促进员工间协作,提升云资源的使用率,简化运维人员的操作,提升业务变更效率。云管平台提供了集中式的管理界面和功能,帮助用户有效管理云计算资源、应用程序和服务,它与多个公有云、私有云或混合云环境对接,在用户端实现操作的一致性,将底层细节封装在系统内,达到综合管理多项资源的目标。

FinOps 是一种将财务和业务运营相结合的方法和理念,旨在优化 IT 成本、提升财务透明度,并通过跨部门的协作实现更高效的资源使用。FinOps 的价值在于能够为企业提供一种统一的、端到端的财务管理方法,使企业能够更有效地管理资金、优化成本、控制风险,并提高决策质量。在云计算和数字化转型的背景下,FinOps 成为了企业实现财务敏捷和智能的重要手段。

方正证券金融科技团队自主研发云管平台,对多云环境的管理方式进行整合,并通过预分配、自动化等手段持续提升资源交付效率,大幅提升 IT 资源交付效率。随着管理的细化,将引入 FinOps 理念,完善云管平台能力,以期更有效地管理 IT 成本,提高资源利用率,增强业务敏捷性,在推动增长和创新的领域进行再投资。通过增强的敏捷性和成本节约使业务团队在当今快节奏的商业环境中获得竞争优势。

大模型 AI 助手:

Gartner 2024 年战略趋势报告指出,“AI 增强开发”是未来几年的主要趋势之一,它将彻底改变软件开发过程。模型驱动研发模式代表了软件开发过程的代际变革。通过利用大模型,开发人员将能够更高效地工作,并创建更强大的应用程序。未来随着人机协同的深入,开发流程将从静态自动化转向动态智能化阶段:大模型 AI 助手将贯穿软件开发生命周期,出现各种 AI 助手,比如编程助手、测试助手、项目管理助手、运维助手等等,AI 大模型将实时分析开发过程中的数据,并提供智能化的建议和决策,帮助开发团队优化工作流程。

方正证券金融科技团队调研了基于大模型的 AI 编程助手和测试助手方案的可行性,对效果进行量化评估后得出正向结论,决定推广应用。

AI 编程助手

AI 编程助手可以理解开发者的需求,辅助开发、分析代码、生成单元测试并进行技术问答,帮助开发者提高编程效率和质量。AI 编程助手在软件开发过程中具有广泛的应用价值,但也有其适用和不适用的场景。方正证券金融科技团队经过充分调研,确认代码解释、技术问答体验较好,代码生成适用于通用场景,但不适用于复杂、业务特性强的场景,不同语言支持水平有差异,总体评估 AI 编程助手对初中级工程师、对切换开发语言的辅助效果明显,对高级开发主要在技术问答、分析问题方面有辅助效果。经过横向评测和试用,研发团队在某些场景中交付需求数提升 9.6%,人均每需求 bug 数相对减少 8%。

AI 测试助手

AI 测试助手其原理是通过大模型来理解需求生成测试案例。AI 测试助手在测试用例编写和自动化测试中有广泛的应用场景,但也存在一些不太适应的高业务复杂度场景:极端复杂的业务逻辑、人工智能无法理解的交易场景、监管要求变化频繁的情况。通过应用 AI 测试助手,软件开发团队可以提高测试效率、降低测试成本,并帮助开发人员及时发现和解决软件中的问题,从而提高软件的质量和可靠性。方正证券金融科技团队将大模型接入到质量门户,成为 AI 测试助手,并通过统一的模板需求和输出格式,进一步提高测试团队的工作效率。经过对典型业务场景的需求验证,平均有效用例生成率超过 20%,测试效率提升达到 4%-6%。

四、新质生产力的未来展望

新质生产力的应用不仅提高了研发团队的工作效率,还增强了团队的职业满意度和归属感,有利于构建一个更积极健康的工作氛围。展望未来,新质生产力将继续赋能金融科技团队。平台工程、行业云平台、增强型互联员工队伍等新质生产力将继续推动金融科技的发展。金融科技团队需要不断提升自身研发能力、创新能力和服务质量,为金融行业的高质量发展贡献力量。

结语

新质生产力作为金融科技创新的引擎,正推动着金融科技团队实现质的飞跃。方正证券将继续拥抱新质生产力,以创新技术赋能金融科技团队,以“多、快、好、准”的专业水准,助力业务“快速发展,稳健经营”,为金融行业的数字化转型贡献力量。

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