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近年来，在全球经济增长缓慢，贸易战和地区冲突持续的背景下，金融行业的营收压力增大，资产规模增长显著放缓。借助科技的力量，金融机构的数字化进程在后疫情时代持续深化。一方面金融机构利用数字化技术持续为客户提供无所不在的智能化体验以满足多样性的客户需求;另一方面，金融机构也在积极利用智能化技术构建敏锐的业务洞察力，以快速应对各种市场变化。因此，金融服务正从数字化时代走向智能化时代。
金融存储趋势、技术&市场洞察
金融机构一直是率先将新兴I技术的应用于业务场景的行业凭借云计算，大数据和人工智能等技术的应用，金融机构正在优化金融服务流程，重塑金融服务模式。
我们看到，随着手机银行和线上支付技术在金融行业的广泛应用，金融服务触达客户的时间和空间进一步扩展，促使金融机构的服务模式从 5*8改为7*24不间断服务。而领先的金融机构，已经开始布局人工智能(AI)应用，尤其是大模型技术的研发，利用 A 使能业务运营、产品营销、风险控制和客户服务等业务领域，进一步提升金融服务的智能化水平。根据IDC的报告，90%的银行已经开始探索人工智能的应用，AI技术成为银行技术创新的主要方向。
业务应用的需要，也驱动着金融机构的数字基础设施架构的转变。以兼具韧性和灵活的云原生应用，逐步淘汰传统封闭的架构，重构创新开放的存算分离架构，建设具有高可靠，高扩展性的基础设施，助力金融服务内容和品质的提升。
金融数据中心存储底座建设总体要求
金融机构需要系统化构建面向未来的金融基础设施，这个目标架构以高可用、高安全、可信合规、绿色低碳为主要特点，支持金融服务的极致体验、业务敏捷、泛在智能和开放创新。基于这些特点，我们认为，主要需要考虑以下几点:
业务分级:将业务系统根据重要性和服务范围进行科学的分类和分级，通常建议分为 3~4档;
硬件架构:交易等关键业务系统采用专业的可靠设备，通过专用资源保障，以存算分离架构在确保稳定低时延的同时，提升系统整体可靠性;非关键环境可根据TCO、运维习惯和系统扩展性的综合考虑，选择低等级配置的存算分离架构。
容灾:传统基础设施采用两地三中心/四中心，云原生系统采用单元化多中心多活;
备份:采用全闪存热备+海量对象存储温备+公有云冷备实现多级备份;采用云上业务、云下备份的方式进行混合多云的数据集中备份;
归档:采用海量对象温归档+蓝光/磁带/公有云冷归档实现多级归档;
数据&AI:打通数仓、数据湖和 AI训练基础设施，通过存算分离、湖仓一体等实现数智融合;通过超高并发度、高性能存算网的构建实现高效 AI模型训练;通过云管边端协同实现全域数据采集和AI推理。
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