云原生架构让我们能够从容应对瞬时交易洪峰，系统容量设计可达历史峰值的3倍以上。这意味着即使在突发的市场行情下，系统依然能够保持稳定运行。”

◎记者徐潇潇

稍早前，招商证券分布式云原生核心交易系统（简称“新一代系统”）顺利完成最后一批营业部迁移上线，引起业内关注。该系统不仅是证券行业首个基于云原生架构、支持千万级客户的高性能交易平台，也成为在技术革新、业务敏捷性与系统可靠性上的新标杆。

近日，招商证券总裁助理、首席数字官胡滔在接受上证报记者专访时，分享了她对新一代系统建设背后的战略思考、技术挑战与未来展望。她认为，这是一条“难而正确”的路，其意义远不止于技术升级，更是对系统建设生态的重塑。

实现“三高三全”的突破

证券行业核心交易系统历来是业务基石。胡滔说，新一代系统采用云原生架构，实现了高韧性、高弹性、高敏捷和全业务、全本土化、全开放的突破性进展。

“证券行业每个交易日早盘9:30-9:35的时段，就是我们的‘双11’。”胡滔说，“云原生架构让我们能够从容应对瞬时交易洪峰，系统容量设计可达历史峰值的3倍以上。这意味着即使在突发的市场行情下，系统依然能够保持稳定运行。”

在胡滔看来，全栈本土化并非简单的本土化替代，而是“先进性替代”。系统通过微服务拆分、容器化等前沿技术，将单点故障的影响降至最低，同时为国产软硬件提供了高价值场景的打磨机会。新一代系统采用了全新的分布式架构，将原有的单体应用拆分为数十个微服务模块。这种架构设计不仅提高了系统的可维护性，更实现了业务功能的灵活组合。“每个微服务都可以独立升级、扩展，因此，我们可以更快地响应业务需求，实现按需部署和弹性伸缩。”

在系统可靠性方面，新一代系统实现了两地三中心的备份架构，同时基于云原生架构理念，实现了从传统“单一组件强可靠”到“系统整体高韧性”的转变。通过服务解耦、灰度发布、全链路监控及一键应急机制，系统整体的可靠性得到了提升，故障发生后的快速恢复与持续服务能力得到强化。

打造开放的生态平台

胡滔认为，云原生架构的开放性特征，使其能够更好地融入行业生态，推动标准化与个性化协同发展。

据介绍，新一代系统项目历时7年，招商证券与恒生电子累计投入超过1亿元，其间进行了多次的技术攻坚与理念碰撞。胡滔坦言，云原生应用于证券行业没有先例可以借鉴，但招商证券与恒生电子选择了“因为相信，所以看见”的创新之路。

“我们打造的不是一个封闭的系统，而是一个开放的生态平台。”胡滔说，现在公司打造的是钢结构摩天大厦，具有无限的扩展可能性，每个模块都可以与不同的合作伙伴共同打造，形成一个能持续生长的开放生态。

在技术层面，系统采用标准化的接口和协议，使得第三方系统能够快速接入；在业务层面，模块化的设计允许快速组合创新，满足个性化的业务需求；在生态层面，系统为行业合作伙伴提供了丰富的集成可能性，共同推动行业技术进步。“未来我们将与行业专家开展更多专场交流，推动形成统一的技术标准和最佳实践。这对于整个行业的健康发展将产生积极贡献，可以避免重复投资，提高整体效率。”胡滔说。

在本土化生态建设方面，招商证券也走在了行业前列。基于本土化战略要求，招商证券一方面使用国产软硬件，另一方面也在帮助国内技术成长。通过在高价值场景中的实际应用，公司为国产基础软件提供了很多改进意见，产用协同的模式将有助于加速国内技术的成熟。

深入探索大模型应用

胡滔认为，人工智能技术将成为下一个重要的技术突破点，而云原生架构为AI应用提供了理想的技术基础。“我们已经成立了AI特战队，深入探索大模型在证券业务中的应用。”胡滔说，AI的创造力和幻觉是一体两面的，公司的策略是先toB再toC，通过构建思维链和高质量数据源，降低幻觉率，确保输出结果的可靠性。

在胡滔看来，AI可以在财富管理中发挥重要作用。“我们研究过社保基金的投资表现，过去20年实现了年化7.3%的收益，其成功关键在于严格的投资纪律。AI可以在一定程度上助力投资者克服‘追涨杀跌’等投资行为的弱点，实现更理性的投资决策。”

招商证券在AI应用方面已经取得了初步成效。在投研领域，新一代系统整合了5万多个研究员的研究框架和分析方法；在投资管理方面，AI辅助挖掘的量化因子带来了超额收益；在客户服务方面，智能投顾系统正在逐步完善。

算力成本是AI应用的一个关键因素。胡滔透露：“我们建立了本地的国产算力集群，采用MOE架构和芯片堆叠等技术，将算力利用效率提升了数十倍。只有将算力成本降到合理水平，AI服务的商业逻辑才能成立。”

在监管合规方面，招商证券也在积极探索创新，当前正在推动建立AI认知分级体系，根据投资者对AI的认知程度提供差异化服务；建立完善的审计和监控机制，确保AI应用的安全可控。

“未来的竞争在于谁能更好地驾驭AI技术，将监管要求转化为护城河。这需要技术能力、业务理解和监管认知的深度融合，是一个系统性工程。”胡滔表示，招商证券将继续加大投入，推动AI技术与业务场景的深度结合，为客户创造更大价值。