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科技日报记者 沈唯<br>
夜色沉沉，中国邮政储蓄银行（以下简称“邮储银行”）软件研发中心的灯光依旧亮着。该中心团队（以下简称“团队”）成员盯着屏幕上的地图，满心期待那个时刻的到来。<br>
终于，地图上最后一个省份被点亮，这代表邮储银行18亿账户的数据全部从老系统安全迁移到新系统，实现在不停业条件下用户数据无感迁移的目标，开创了大型银行数据在线迁移的先河。那一刻，团队成员觉得付出的所有辛苦都值了。<br>
多年来，邮储银行软件研发中心这支由3000多人组成的团队深耕金融科技。他们锻造“数字心脏”，从搭建基座到数据迁移，完成银行核心系统重构升级。不久前，该中心获得全国五一劳动奖状。<br>
毫秒必争，升级核心系统<br>
核心系统被喻为银行的“数字心脏”，其性能直接关系到用户每一笔交易的安全和效率。<br>
2019年，邮储银行启动新一代个人业务核心系统研发，团队是负责这场“换心手术”的主力军。<br>
“我们的目标很明确，必须建成全栈安全可控的新一代银行核心系统。”团队技术骨干王飞龙告诉记者，这意味着他们过去近十年积累的老代码，几乎要被全部推翻。<br>
“新老核心系统切换关系着金融安全，一旦出了问题，后果非常严重。谁都不敢掉以轻心。”王飞龙说。<br>
为了确保新系统顺利投产，大家不仅反复核对自己写的每一行代码，还进行交叉审核，连投产手册都修改完善了十几轮。“我们在测试环境里一遍遍模拟上线流程，发现漏洞就补，确保万无一失。”王飞龙说。<br>
经过不断优化，新系统的交易平均耗时已缩短过半，但团队仍不满足。他们穷尽一切手段，硬是在系统正式上线前，将平均耗时又压缩了2毫秒。<br>
“不要小看这2毫秒。”王飞龙说，“我们有6.5亿客户、18亿账户，每一笔交易的耗时都缩短2毫秒，业务承载能力就能再上一个台阶。”<br>
2022年4月，邮储银行新一代个人业务核心系统全量投产，系统运行效率显著提升。有了成功经验后，新一代公司业务核心系统也在2024年顺利上线，上线当天业务办理时长缩短600%以上，日终批量处理速度提升700%以上。<br>
现在，王飞龙所在的团队正尝试将人工智能技术应用到两大核心系统的优化任务当中。<br>
“如果能通过大模型自动生成安全可靠的代码，就可以减少员工的重复劳动、提高效率。我们的‘数字心脏’还能变得更强。”王飞龙说。<br>
从零起步，探索数智应用<br>
如果说核心系统是“心脏”，那人工智能应用就是银行的“大脑”。为了让这个“大脑”高效运转起来，邮储银行软件研发中心从团队选拔年轻骨干成员组建了一支AI智创突击队。<br>
两年前，AI智创突击队大部分队员是AI领域里的技术“小白”。而这样一支队伍，先后为邮储银行开发出智能研发测试系统、小邮助手、手机银行AI智能助理等大模型相关应用。<br>
突击队中大多数人起初做的是传统的软件工程工作。“软件工程和AI完全不同，用到的框架、编程语言、开发工具都不一样。”AI智创突击队队长陈美玉坦言，“大家都是边干边学，工作之余挤时间充电。不过，学习让人很有获得感。很多之前没接触过的东西，看起来‘高大上’，学会了、弄懂了就会发现，其实没那么难。”<br>
突击队遇到的第一块“硬骨头”是“意图缠绕”。“用户一句‘修改限额’， 指向的业务可能是转账限额、缴费限额、非柜面支付限额等。系统不知道该往哪个方向走，如果判断错了，用户体验就很差。”陈美玉说。<br>
为了解决这个难题，陈美玉和突击队成员坐在一起“头脑风暴”，先后提出六七种不同解决方法，逐一尝试、不断试错。最终，他们提出了“分层处理”的解决方案，先划分粗粒度领域，再逐级精细化分类，让AI更好地“听懂”指令。<br>
目前，AI大模型应用——小邮助手已经成为邮储银行工作人员的“同事”，辅助他们线上办公、申请差旅、预约视频会议。“除了让更多AI应用落地，我们还在积极申请技术专利、发表论文。每个人都对这个领域充满好奇，也有信心做出一番成绩。”陈美玉说。<br>
从核心系统的硬核攻关，到AI技术的创新探索，团队以代码为笔、以创新为墨，记录下他们在金融强国征途上走出的每一步。5484232026-07-16 18:50:22:656沈唯打造“数字心脏”，升级“智慧大脑”——邮储银行软件研发中心团队创新故事1324滚动滚动<br>
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