巴基斯坦金融基础设施如何利用 AI 提升韧性
当支付顺畅时，无人察觉；当支付受阻时，人人皆知。
在巴基斯坦，1LINK 正是确保这一切顺畅运行的关键力量。该公司由 11 家领先银行共同成立，如今已成为该国日常资金流转的重要基础设施——涵盖银行卡交易、ATM 取款、银行间资金转账（IBFT）、账单支付，甚至政府税款征收。2025 年，1LINK 共处理超过 100 亿笔交易，总金额达 75.4 万亿巴基斯坦卢比，同时保持了 99.999% 的系统可用性。
这代表着国家级的可靠性，而 AI 正不断强化这一能力。
数字经济背后的无形引擎
1LINK 并非单一产品，而是由一系列可互操作的支付通道（即底层数字网络与基础设施）构成的网络。其支付通道支持 ATM 服务、IBFT、国内银行卡方案（PayPak），并连接 Mastercard、UnionPay 和 JCB 等全球受理网络。此外，1LINK 还运营着一个服务于 60 家金融科技企业的开放 API 平台，以及连接银行与 1,150 个政府机构进行税款缴纳的支付网络。由此构建起一个覆盖全国几乎所有账户持有人和商户的金融基础设施，而大多数用户甚至不会意识到它的存在。
这种广泛覆盖意味着系统可用性对 1LINK 至关重要。任何一次短暂故障都不仅仅是局部问题，而会迅速波及银行、政府机构和消费者。
目前，1LINK 已在主站点和灾备站点部署集群化应用并实施持续监控。然而，在如此庞大的规模下，传统监控仪表板往往会产生大量噪声。对 1LINK 而言，下一步是引入智能化能力，从海量状态信息中识别真正有价值的信号，并在客户感受到影响之前采取行动。
“我们计划将所有监控迁移至基于 AI 的应用，以提升应用管理能力和可观测性，”1LINK 首席数字与技术解决方案官 Azimullah Khan 表示。“系统应能够自动检测异常，并针对系统运行状态生成反馈。”
目前，1LINK 对 AI 的应用重点非常务实：尽早发现异常并加速问题修复。但该公司也看到了更多 AI 应用场景的发展潜力。
从监控到预测：AI 驱动的运营韧性
在运营层面，1LINK 预计未来的可观测性平台将能够学习应用、网络和数据库的正常运行模式，并结合上下文信息识别异常。换言之，这将形成一种面向国家级基础设施的“控制塔”模式。
反欺诈领域也在沿着相同方向发展。
如今，银行主要依赖通过 1LINK 协调的规则驱动型告警机制，但未来将更多依赖基于滚动六个月数据训练的机器学习模型，以识别细微模式并预测潜在欺诈行为。这种从事后响应规则向预测模型的转变，旨在减少误报、缩短调查时间，并降低实际损失，同时避免影响合法用户体验。
以负责任安全为默认原则
速度无法取代信任，尤其是在涉及国家级支付数据时更是如此。
1LINK 已连续 15 年符合 PCI-DSS（支付卡行业数据安全标准）要求，对静态数据、传输中的数据以及展示层数据均实施加密和脱敏处理。这一长期积累的安全实践也塑造了其 AI 发展路线图。
“我们的 AI 路线图是：首先利用 AI 代理在内部系统中落实 PCI-DSS 政策，然后再将基于 AI 的服务扩展至客户侧。”Khan 表示。
这一策略也反映了一个长期存在的现实：人员会变动、政策会演进、系统会不断积累复杂性。新员工通常需要 12 至 24 个月才能充分掌握业务逻辑、安全策略及监管要求。通过自动化重复性检查以及生成具备安全意识的代码框架，可以缩短培养周期，让专家将精力集中在更有价值的工作上——构建具备韧性的系统。
新业务方向：数据智能即服务
在 1LINK 支付网络背后，是一个不断扩展的企业数据仓库，用于汇聚交易遥测数据。目前，它主要支持内部分析；未来，则有望提供安全、面向特定银行的“洞察即服务”，例如支付高峰日分析、交易拒绝模式、系统停机诊断等，并通过仪表板或智能代理驱动的“数据问答”界面进行呈现。
我们计划将这些数据以服务形式提供给成员银行，”Khan 表示。“第二阶段则是为他们提供代理式 AI 体验，使其能够通过 AI 代理查询自身数据。”
这种模式有望为整个银行与金融服务行业开辟新的收入来源。对于 1LINK 而言，有两项不可妥协的原则：绝不混用客户数据，绝不削弱管控措施。
面向 AI 应用与工作负载的现代化升级
二十多年来，1LINK 与本地合作伙伴 Synergy 经历了从 Sun 服务器到现代安全模块的平台演进。在此前的存储供应商出现性能和支持问题后，1LINK 最终将 Hitachi Vantara 作为其标准化平台。
“使用 Hitachi Vantara 期间，我们从未经历过停机，”Khan 表示。“该平台非常稳定，而这正是我们所需要的。”
随着 AI 就绪平台和网络能力建设的重要性不断提升，本地专业知识与全球工程能力的结合仍将发挥关键作用。
银行与金融服务行业的 AI 实践指南
对于希望通过创新保持竞争优势的银行和金融服务机构而言，借鉴 1LINK 的经验并采取如下策略将是明智之举：
- 围绕核心构建，而非替换核心。保持交易处理的确定性和可审计性，并在外围引入 AI 用于可观测性、事件响应和欺诈分析。
- 让合规成为 AI 的首个应用场景。将模型应用于自身的软件开发生命周期（SDLC）、配置和合规证据体系，在对外部署前先验证其内部安全性。
- 采用合适的训练周期。对于快速变化的欺诈模式，滚动六个月的数据窗口能够较好地平衡数据时效性与模型有效性。
- 构建有助于学习的可观测体系。丰富且标准化的遥测数据比单纯增加日志更有价值。无法观测，就无法预测。
- 有针对性地提升技能。利用 AI 承担重复性的控制检查工作，使工程师能够将更多精力投入故障模式分析和韧性工程建设。
未来五年展望
随着 AI 推动银行和金融服务行业各领域的现代化，尤其是在支付基础设施方面，企业将实现更快速的异常检测、更有效的欺诈防范，以及将合规性从开发后期检查点转变为贯穿整个生命周期的持续自动化能力。
“未来 5 至 10 年，整个流程都将发生变化，”Khan 预测道。“人们将通过 AI 获取所需信息，而不再需要编写 SQL 查询或让员工生成报告。”
随着时间推移，安全的数据服务将帮助银行更早发现并解决性能和客户体验问题。一个更具预测能力、更符合合规要求且高效运转的未来正在到来。
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