“双碳”时代，数字金融找到了新引擎

数字科学署丨宁西作者出品

就像“组织汽车”的说法，“绿色”这个词似乎从来没有像今天这样被重新切割和深刻理解，因为它所涵盖的范围不再是一维的生产、生活、制造等高耗能行业，还包括数据、算法和创新技术应用。

当“绿色”的新定义成为一个有远见且充满希望的未来时，所有行业都有机会重做。可喜的是，在重塑结构和价值的过程中，以数字化为基础的金融服务成为撬开一切新价值的“切入点”。

根据实际情况，无论是从数据到洞察力指导业务发展方向，还是从数据到算法优化用户价值漏斗，大部分技术创新都将依赖于数据。进入新时代，为了积累和提升这些能力，很多已经发展到一定阶段的公司都使用绿色计算能力来验证自己的核心数据和算法能力。

绿色计算是利用高效、节能、低功耗的计算设备及配套设施，可以降低数据中心的PUE，合理分配计算资源，大规模提高计算能力效率。那么，在此基础上，企业将如何利用技术创新推动节能减排，从而在数字技术算力提升与节能减排之间取得平衡？

01丨算力与效率

人工智能和大数据的技术浪潮让很多科技公司在自己的“野区”不断积累新的经验，并在洞察客户群体服务需求的基础上，将技术应用与金融服务倒转，形成一套方法论和能力建设体系，在瞬息万变的行业环境中不断突破重围。

伴随着技术创新的是海量且时间敏感的数据，而对这些数据的处理、分析和响应能力直接决定了企业的运营效率。模型和模型应用也成为了行业必备的“武器”。其中，“AI中台”曾被业界公认为最佳解决方案。

那么基于人工智能和大数据的数字金融服务如何与传统能力脱钩？

解决即时消费问题的诀窍是建立一个基于全息技术的AI中台，将所有业务“云化”在金融云上。以人工智能、大数据、区块链、云计算四大技术为驱动，以金融云为基础，构建人工智能、大数据、业务三大中台系统，全面赋能零售+金融应用场景多元化.

金融机构在提供金融服务的过程中，通过结合AI中台、数据中台和业务中台，可以大大提高企业的生产力。以全息技术为代表并体现在具体数据上，即时消费的人脸识别比对准确率为99.9%，数字声纹识别准确率为99.9%，声纹一般场景识别准确率98.88%，唇语活体检测准确率96.88%，运动活体检测准确率99. 6%。在智能客服方面，即时消费实现了100%自主智能客服，智能客服问题覆盖率99%，智能客服导流率93%。

数据显示，即时消费自成立以来，通过自研金融云的绿色基础设施，已减少二氧化碳排放近5.9千吨；通过在线业务处理，实现了碳减排。排放量超过63.55万吨；通过电子合同实现碳减排近1.30万吨；通过机器人客服、语音机器人等累计减排近千吨。

时代在变，市场也在变。无论是技术创新还是产业赋能，发展数字经济必须兼顾生态和环境保护的理念已经成为人类的共识。今年“双十一”期间，蚂蚁集团大规模应用“绿色计算”，采用三种资源调度技术共享算力，减少数据中心的碳排放。这三项技术分别是离线混合部署技术、云原生分时调度、AI弹性容量。自 2019 年以来，蚂蚁集团一直在系统地探索使用技术来提高计算资源的效率，并逐步将这三种技术应用到日常场景中。

中央联合认证中心（CEC）测算报告显示，今年双十一期间，蚂蚁集团通过绿色计算的大规模应用，有效减少了双十一投入的服务器数量，节省了64万度电。电，相当于全年个人用电量820元；二氧化碳排放量减少394吨，相当于停放3万辆燃油车一天。

业内人士表示，降低计算能耗，推广“绿色计算”非常重要。不过，谈及“绿色计算”，外界普遍关注降低数据中心PUE的措施。其实也包括计算资源的合理分配。进入云计算时代，结合人工智能、大数据等技术，互联网科技企业可以通过技术创新优化资源。例如，在保证服务稳定性的前提下，合理分配计算资源，提高资源利用效率，也可以减少服务器的使用，从而减少碳排放。

如果说数字技术和金融本身在节能减排中发挥着重要作用，那么如何提高绿色算力，如何高效利用中央处理器，合理分配计算资源，降低资源消耗，似乎更重要。

02丨计算资源的合理配置也取决于技术硬核

随着计算能力成为各种技术平台的新生产力，数据成为新的生产方式，计算工程呈现指数级的崛起，尤其是承载数字接收、处理、转发和存储功能的数据中心，并且与5G、互联网、人工智能、新能源息息相关，仍然消耗大量电力资源。

降低数据中心功耗，降低算力功耗，成为新周期对金融企业技术创新的又一考验。

对于科技企业来说，在云计算时代，结合人工智能、大数据等技术，可以通过技术创新实现资源优化。例如，在保证服务稳定性的前提下，合理分配计算资源，提高资源利用效率，也可以减少服务器的使用，从而减少碳排放。

即刻消费通过算法能力的系统优化，有针对性地提升算力能效，以科技创新推动节能减排——

1.AI中小型平台部署可以通过将服务器配置资源从4个减少到1个来完成，技术升级对前台有更高的输出效率，减少数据中心的碳减排;

2.NLP模型小型化，采用模型剪枝、蒸馏、量化技术，整体模型缩减90%，运行速度提升30倍（CPU版），让智能机器人参与在客服环节卖算力4大平台，发挥智能质检的作用。算力节省90%以上，碳减排大为实现； >1s，识别速度提升21%，内存利用率提升25%，人脸识别速度提升220%（CPU版）。

诚然，面对新的变化和机遇，碳减排是企业社会责任的标志，也是技术能力的试金石。从科技向绿色升级的背后卖算力4大平台，既有以数字化、低碳化为核心的企业战略布局，也有全面推进普惠低碳的社会责任。

离线混合部署可以提高服务器利用率。蚂蚁集团利用业内Kata安全容器的强隔离技术，基于云原生的分时调度，类似于“潮汐车道”，可以把一个资源在不同的时间段提供给不同的应用，大大提高了资源利用效率，将“资源迁移”的时间从几个小时缩短到一分钟左右； AI智能容量技术可以利用大数据和AI技术实现对流量的智能预测，并进行合理的扩缩容。

蚂蚁集团首席技术官倪兴军当时表示，从2019年开始，蚂蚁集团所有业务开始陆续上云，全面进入云时代。作为一个服务数亿用户的平台，每分钟都有海量的数据被处理和计算。蚂蚁不仅要追求计算的效率，还要评估计算的能耗。在这个转型的过程中，我们也在探索如何在云计算时代实现“绿色计算”。截止今日，蚂蚁Kata安全容器的强隔离技术已经开源，用户包括阿里巴巴、百度、华为、IBM、AMD等公司。

在数字智能发展的今天，算力对数字经济发展的推动作用不断显现。一方面，计算能力可以直接带动数字产业化的发展。电子信息制造、电信、软件和数字技术服务等数字核心产业以及互联网产业的发展与算力的发展密切相关。据统计，亚马逊、微软、谷歌等互联网巨头每季度投入的资金大部分用于部署超大规模数据中心。

另一方面，算力助推产业数字化转型升级。算力投入带来的数字智能技术，不仅为制造、交通、零售等众多行业带来产业产值增长，还带来生产效率提升、商业模式创新、用户体验优化等外延效益.

可以说，在“双碳”时代，每个人都感受到了“云、数、智”改变世界的力量。这股力量在我们前进的过程中包围着我们，共同构成了当前变化的局面，共同汇聚成数字波中间的一点光波。

为数字金融加点“绿色”，适应巨浪的速度，决定未来的高度。