想要了解相关问题，可以下载报告《银行数字化发展研究报告》查看，以下内容都是根据该报告总结的，仅供参考
传统的银行架构下，各个部门负责不同的业务，开发和运维、产品、运营、业务、理财等难 以进行数据信息的沟通，有通过打造新的系统架构打破“部门墙”的需求。全真架构是基于 5G、 人工智能、区块链、云计算、大数据、物联网、虚拟体验等技术支撑，将银行核心系统架构打造 成轻核心、分布式架构。其中，轻核心只保留支付、结算、存贷等核心业务中的账务处理和会计 处理，分布式架构则将不同模块与服务实时打包云化，成为各类独立的应用后集群化扩展，为银 行降低基础设施投入成本、提高业务运行效率提供了可能。
较为典型场景是在银行数据中台方面，云原生技术架构可精准对接数据中台建设需求。近年 来，银行经营压力持续增大，亟待探索新的盈利增长点，对个性化数据分析和服务提出了新的诉求。 但数据中台在打造金融领域数据服务场景的过程中，存在着存储浪费大、效率传递低、人力投入大、 管控力度弱等痛点。随着云原生技术的发展，云原生（微服务和容器化）可针对性地解决上述痛点， 推动数据中台在云原生领域的创新。
一是在数据储存方面，传统的数据通常以文件的方式传输至下游业务系统，对于业务库的储 存提出了较大挑战，特别是在通用场景数据，如用户的标签数据方面，对于储存资源的浪费更为 明显。而云原生的“云化的异构存储能力”可满足集中化的储存与服务支撑，对于解决金融机构 储存浪费大的痛点意义重大。
二是在传递效率方面，云原生技术可为金融机构提供对于指定内容的“按需”调用功能，如 指定的客户信息、指定的机构指标等。同时，借助于“微服务”的解耦和组装，数据中台可为前 台的多种业务提供针对性的数据服务，满足特色业务的数据使用场景。
三是在人力投入方面，银行前端业务众多，也配备着众多的业务系统，这就意味着银行必须 要投入到大量的人力成本，维持各类业务系统的正常运行。在这部分工作集中回归于数据中台时， 必须要保持同之前相同的快速响应能力和处理高并发能力。云原生的“云化的部署运营能力”不 仅可以通过技术手段为该过程降本增效，也可以保持持续交付能力，增强金融机构的业务运营成效。
四是在管控数据方面，在传统方式下，数据以文件形式发送至下游系统中，通常无法统计数 据使用场景、数据的使用频次等问题，因此数据的价值也难以量化评估，基于云原生的“云化的 协作管理能力”对于提升数据管控能力、准确判断数据价值方面发挥着重要作用。
此外，面对金融机构多种云类型并存的挑战，“多云协同”可助力建立自动化的多云管理系统，配备安全和高可用方案，高效管控数字化时代的基础设施。虽然在当前的监管要求条件下，暂时 不具备全面拥抱公有云的条件。但通过多云纳管机制，许多金融机构都会以公有云同源的技术体系， 去构建其本地化的私有云技术栈。如在一些非敏感业务上，尝试接入更经济划算的公有云；涉及 金融机构间合作的场景，接入行业云，也可以将部分业务如会议系统部署在混合云上，助力金融 机构找到安全与效率之间的平衡。
可以预见，“多云”、云原生时代的新一代智能化云数据中心，将成为商业银行的重要部署， 从而使云计算的弹性、灵活、自动化优势得到充分发挥。银行部署开放式混合多云方法时，其目 标是让每一种环境都能处理最擅长的工作，让每个工作负载都处于合适的位置，从而降低风险， 提高敏捷性。因此，银行需要全面审视自己的业务及应用系统，制定详细的分类分阶段“上云” 策略和路线图，将适合云化部署且准备比较充分的业务系统或应用服务置于“上云”首选地位， 确保“上云”的收益最大化和成本最小化。
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