金融科技關鍵技術發(fā)展與演進白皮書

1、金融科技關鍵技術發(fā)展與演進分析白皮書目錄 HYPERLINK l _bookmark29 一、金融科技關鍵技術發(fā)展與演進27 HYPERLINK l _bookmark30 （一）云原生技術發(fā)展迅速，推動金融 IT 基礎能力轉型27 HYPERLINK l _bookmark32 （二）金融中臺建設成為共識，呈現自動化和智能化趨勢29 HYPERLINK l _bookmark34 （三）5G 建設提速，新基建帶來金融業(yè)轉型新機遇32 HYPERLINK l _bookmark35 （四）智能化技術融合演進，加速金融業(yè)務全流程的智能化轉型35 HYPERLINK l _bookmark36 （

2、五）區(qū)塊鏈技術快速發(fā)展，金融區(qū)塊鏈平臺成為熱點并在多領域應用 . 37 HYPERLINK l _bookmark38 （六）聚焦數據安全應用，隱私計算為金融數據治理提供新思路40 HYPERLINK l _bookmark51 二、金融科技產業(yè)發(fā)展趨勢展望62 HYPERLINK l _bookmark52 （一）金融科技市場主體類型不斷豐富，多元融合趨勢將更加凸顯62 HYPERLINK l _bookmark53 （二）技術與業(yè)務深度融合，底層技術與自主創(chuàng)新能力得到更多重視63 HYPERLINK l _bookmark54 （三）金融科技應用深化，金融“新基建”加速轉型64 HYPER

3、LINK l _bookmark55 （四）監(jiān)管政策日趨完善，風險管控能力將不斷強化65 HYPERLINK l _bookmark56 （五）更加關注實踐探索，試點先行成為重要策略66 HYPERLINK l _bookmark57 （六）更加注重提升金融可獲得性，強化服務實體經濟能力67一、金融科技關鍵技術發(fā)展與演進（一）云原生技術發(fā)展迅速，推動金融 IT 基礎能力轉型容器、微服務等云原生技術突破創(chuàng)新，行業(yè)應用趨勢加快云原生技術包含一系列云計算技術體系和管理方法。包括實現應用云原生化的方法論，也包含了以容器技術、微服務、DevOps 等為代表的落地實踐關鍵技術。容器是一種輕量級的虛擬化技術

4、，可提供高性能可伸縮的容器應用管理服務，打造云端最佳容器運行環(huán)境。微服務是指將大型復雜軟件應用拆分成多個簡單應用，每個簡單應用描述著一個業(yè)務的小部分且可被獨立部署，實現頻繁更新而不會對最終用戶產生任何影響。DevOps 是一組過程、方法與系統(tǒng)的統(tǒng)稱，用于促進開發(fā)（應用程序/軟件工程）、技術運營和質量保障（QA）部門之間的溝通、協(xié)作與整合。云原生技術在金融等多行業(yè)應用趨勢不斷加速。從技術特征來看， 云原生技術架構具備極致的彈性能力，服務自治和故障自愈能力，大 規(guī)?？蓮椭颇芰Γ蓪崿F跨區(qū)域、跨平臺甚至跨服務商的規(guī)模化復制 部署能力。從應用價值來看，云原生技術具備應用敏捷開發(fā)、提升交 付速度、降低試

5、錯成本、高效相應需求、增強用戶體驗等優(yōu)勢，已在 金融、生物醫(yī)療、智慧交通、工業(yè)互聯網、物流等領域得到應用。來源：中國信息通信研究院圖 9 金融行業(yè)云原生平臺典型架構圖云原生技術成為帶動金融業(yè)基礎設施轉型的新引擎云原生技術重構金融行業(yè) IT 運維和開發(fā)模式。隨著金融業(yè)務的快速開發(fā)與迭代，其金融 IT 系統(tǒng)面臨靈活的金融產品與服務，海量客戶與交易，高并發(fā)和高性能，數據和服務的可伸縮性，低成本資源調度等較多問題。以容器編排、微服務技術、無服務器架構為代表的云原生技術，實現了從運維工具到IT 開發(fā)和部署模式的技術重構。云原生成為驅動金融數字基礎設施建設的重要引擎。金融業(yè)歷來是強監(jiān)管、重安全、高復雜度的

6、行業(yè)，隨著金融科技的廣泛應用，監(jiān)管部門對金融 IT 系統(tǒng)的建設和運維也提出了更為嚴格的要求。云原生應用 PaaS 平臺和容器技術，可將大規(guī)模金融級運維能力與漸進式的云原生架構轉型方案相結合，利用微服務技術（包括高性能分布式服務框架、微服務治理中心、Service Mesh 等解決方案）幫助金融機構實現高可伸縮性和高容錯性，滿足大規(guī)模部署下的性能要求。通過DevOps 云原生技術，可有效解決金融業(yè)務運維服務的自動化、定制化及靈活的流程調度編排需求，提高研發(fā)效率。云原生為金融行業(yè)帶來了更多可能性，成為驅動金融數字基礎設施建設的重要引擎與行業(yè)數字化變革的關鍵節(jié)點。（二）金融中臺建設成為共識，呈現自動

7、化和智能化趨勢中臺涵蓋業(yè)務、技術和數據等多方面，加速中臺建設成為金融行業(yè)共識“中臺”是相較于前臺的概念，其目標是更好的服務前臺規(guī)?；瘎?chuàng)新，進而更好的服務用戶，使企業(yè)真正做到自身能力與用戶需求的持續(xù)對接。中臺通?？梢苑譃槿齻€層面：業(yè)務中臺，數據中臺和技術中臺。其中，技術中臺提供底層支撐，業(yè)務中臺建設離不開數據中臺和技術中臺的支持，業(yè)務中臺反饋的數據可以進行業(yè)務數字化，不斷反饋到數據中臺，促進數據資產化，驅動業(yè)務創(chuàng)新發(fā)展。來源： 中國信息通信研究院圖 10 業(yè)務中臺、數據中臺、技術中臺的關系圖數據中臺的價值是將數據資產化，實現不同體系數據的打通，更好地夯實數據應用基礎。金融行業(yè)作為數據密集型行業(yè)，

8、注重數據價值挖掘，打造數據中臺是金融行業(yè)的必然選擇。技術中臺強調資源整合，建立能力沉淀的平臺體系，在前臺業(yè)務功能應用時，提供底層的技術資源和能力支持。技術中臺是應用底層，金融機構體系龐大，分支機構眾多，技術中臺的應用，有效的節(jié)省了技術開發(fā)的成本。業(yè)務中臺把各個項目中共通的業(yè)務進行下沉，進而形成多個通用的服務平臺。業(yè)務中臺的存在，打通了數據壁壘，讓業(yè)務聯動成為可能。業(yè)務中臺直接為金融機構的精準營銷和客戶推薦服務，提高了金融業(yè)務的靈活性和響應速度，為金融機構的數字化轉型發(fā)展提供了有力支撐。當前，打造中臺能力已成為我國金融行業(yè)共識。半數金融機構正在考慮建設中臺，90%金融機構認為未來兩至三年會建設中

9、臺。金融行業(yè)信息化建設向數據驅動演進，中臺是必經之路。金融機構建設中臺將有利于其鏈接用戶和自身核心資源，解決客戶數據和業(yè)務數據分散、信息無法共享、系統(tǒng)建設重復、數據孤島等長期存在的問題，以更好地為前臺客戶提供一站式、定制化的金融服務。建設中臺的價值是將數據資產化，業(yè)務標準化、模塊化以實現不同體系數據的打通， 從而更好地夯實底層應用基礎。金融行業(yè)中臺技術漸趨成熟，自動化和智能化程度加深隨著機器學習、AutoML、語音識別、計算機視覺等 AI 感知技術的成熟，金融行業(yè)的數據中臺會越來越向自動化、智能化方向發(fā)展，技術中臺的建設門檻在降低，數據中臺和技術中臺支撐的上層業(yè)務應用將會在技術推動形成爆發(fā)式的

10、發(fā)展，業(yè)務中臺也將產出更多多元化、復雜化、豐富化的業(yè)務數據。隨著中臺的理念逐步深入金融機構，相比傳統(tǒng) ERP、CRM、HRM 等系統(tǒng)，中臺的數據整合、技術共用、業(yè)務共享的高效聯動機制，正在改變金融機構的 IT 管理體系，同時也逐步影響金融機構未來軟件服務選擇。目前，在金融機構數字化轉型驅動下，更加通用型的，智能化的應用廣泛的中臺技術越來越受到青睞。金融中臺建設發(fā)展與風險管控并重，要更加關注安全合規(guī)金融機構發(fā)展建設中臺的同時，也需關注潛在的風險。例如在數據安全方面，數據標準體系監(jiān)管尚未建立，數據模型和數據架構的規(guī)范性尚待考證，用戶數據的泄露、篡改和濫用等問題，仍時有發(fā)生， 在組織、機制和標準等多

11、個方面仍需不斷完善。與此同時，開放服務是中臺資產對外輸出的唯一出口，是中臺驅動金融業(yè)務的直接通道。它支撐內部、外部多個核心業(yè)務系統(tǒng)，保證數據應用的安全性是中臺建設的重點。2020 年以來，關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見、網絡安全審查辦法和數據安全法（草案）等政策文件相繼出臺，強調在數據的獲取、存儲、分析處理、交易等各環(huán)節(jié)必須合規(guī)合法。因此金融機構中臺的建設、中臺賦能業(yè)務的應用、對外開放服務等方面需要注意構建中臺的安全機制，尤其注意數據使用是否合法合規(guī)。（三）5G 建設提速，新基建帶來金融業(yè)轉型新機遇1.5G 網絡建設不斷推進，泛在互聯與多技術融合推動金融業(yè)轉型今年以來，我國 5

12、G 網絡建設呈現明顯加速趨勢，作為“新基建” 排在首位的基礎設施領域，5G 建設得到了充分的政策和資金支持。根據 GSMA 估算，截至 2020 年上半年，全球 5G 用戶總數達到 5665 萬， 其中，中國用戶超過 4000 萬。至 6 月底，我國已累計開通 5G 基站超41 萬個，4、5、6 連續(xù)三個月新建基站增速達 25%15以上，提速明顯。從技術演進的情況來看，5G 不僅僅是“4G+1G”的簡單疊加，而是在網絡底層技術和多領域融合應用方面，實現了“質的飛躍”。尤其是在與 5G 所伴隨而生的“萬物互聯”時代，工業(yè)、金融、能源、交通、電力等社會大生產領域的數字化轉型，在 5G 技術的推動下

13、，不斷深入，進而帶來的是整個人類社會生產和生活方式的巨大變革。15 數據來源：中國信息通信研究院從 5G 典型應用場景來看：首先，eMBB 增強型移動寬帶以及 mMTC 海量機器通信將拓寬數據采集渠道，帶來全量多維度數據，同時在數據內容上帶來動態(tài)化、非結構化等變革；其次，uRLLC 高可靠低延時傳輸以及單元容量，為端邊云之間的高效數據交互提供了可能，可借助云端的算力對計算業(yè)務進行處理，同時提升本地業(yè)務的時效性；網絡切片能力可實現按需分配的專用網絡部署，保證數據的安全傳輸與差異化處理，為數據價值的安全實現奠定基礎。5G 的出現將為金融行業(yè)提供更加強化的泛在移動互聯基礎設施， 為移動場景下云計算、

14、大數據、人工智能和區(qū)塊鏈等新技術的應用落地提供基礎網絡環(huán)境，多技術生態(tài)融合應用實現金融服務深度和廣度的不斷拓展，進而從兩大維度來推動金融業(yè)數字化轉型：一是 5G+金融升級已有金融服務的用戶體驗，提升金融獲客能力；二是 5G+金融帶來金融服務業(yè)務的突破式創(chuàng)新，開拓金融服務新領域。全面優(yōu)化前端用戶觸達渠道，提升金融業(yè)獲客能力5G 高容量傳輸、實時交互、海量終端連接等技術特性，可在當前前端用戶界面的個性化和差異化金融服務方面，發(fā)揮突出作用。在營銷層面，5G 技術一方面提供了多維度流量入口，用戶可通過智能手機、輕量化金融終端、可穿戴設備、智能家居設備等硬件，以及通訊社交應用、短視頻平臺、RCS 富媒體

15、通信等多媒體渠道獲取金融服務， 另一方面帶來海量用戶數據，實現對用戶的全面畫像，精準挖掘用戶需求，提供差異化增值服務，有效改善傳統(tǒng)地推網推的高成本低客戶轉化問題。在客服層面，5G 與 VRAR、超高清視頻、全息影像、AI 數字人等技術的結合，可提供“面對面”低時延無感化交互，高效感知用戶的個性化需求，加之在身份核驗等流程環(huán)節(jié)的智能化應用，全面提升用戶體驗。匯聚海量金融數據，實現全流程風控模式創(chuàng)新5G 與物聯網等技術的融合應用為金融業(yè)帶來了多維度金融數據， 提升了金融機構經營風險的能力，將推動風控模式、風險產品的變革 創(chuàng)新。基于海量設備通信和全量數據匯聚分析，在企業(yè)側，利用巡檢 機器人、傳感器、

16、無人機、高清攝像頭、可穿戴設備等移動終端與物 聯網連接，實現對企業(yè)開工時長、設備利用率、產量等關鍵指標數據 的采集整合；在用戶側，可多渠道獲取用戶的交易行為習慣、風險收 益偏好等信息，構建自有信息與外部數據的比對分析庫，利用 AI 算法訓練風控預測分析模型，實現風控的全流程優(yōu)化。同時，對風險的 快速準確評估，將催生更多突破性創(chuàng)新的金融產品服務。例如，在汽 車保險領域，利用流媒體視頻，配合 5G 高清圖像傳輸及視覺智能分析功能的快速查勘定損已經投入應用，未來隨著車聯網的進一步深入， 5G 將充分發(fā)揮在實時傳輸、定位技術等方面的優(yōu)勢，催生出基于自動駕駛等應用的新險種。（四）智能化技術融合演進，加速

17、金融業(yè)務全流程的智能化轉型智能化底層技術的積累與突破，推動金融業(yè)務智能化智能化技術的積累推動了金融業(yè)務智能化。以人工智能、大數據、云計算為代表的智能化技術不斷落地應用，已經在金融行業(yè)前臺的服務與營銷、中臺的產品與風控、后臺的管理與數據等多領域帶來深刻變革。智能化技術的三大關鍵發(fā)展要素：算法、算力、數據的積累和突破促進了人工智能等智能化技術應用的爆發(fā)。16算法上，深度學習算法突破了人工提取的低效率、深層模型難以訓練的局限，提高了算法的性能；算力上，AI 芯片的出現提高了數據的處理能力，彌補了 CPU 在并行運算上的不足，提高了運算能力；數據上，得益于互聯網、物聯網的發(fā)展及普及，積累海量和具體應用

18、場景的數據，為訓練算法提高了數據基礎。由于金融業(yè)務的復雜性，所以對算法、算力、數據相關的要求也高于普通行業(yè)，智能化底層技術的積累與爆發(fā)正在逐步滲透金融業(yè)務體系，對于金融行業(yè)的智能化也在深化推動。16 資料來源：北京人工智能產業(yè)發(fā)展白皮書（2018） RPA、知識圖譜、深度學習等智能化技術，在金融業(yè)的 應用不斷深入RPA 逐步在金融場景落地，應用效果明顯。RPA（Robotic Process Automation）即機器人流程自動化，是一種應用程序，它通過模仿最終用戶在電腦的手動操方式，提供了另一種方式來使最終用戶手動操作流程自動化。RPA 應用于金融領域的賬務核對、發(fā)票處理、報表編制、賬戶報

19、送等多項業(yè)務，能極大地提高智能化水平和自助化水平。近兩年，浦發(fā)銀行、廣發(fā)銀行、光大銀行、工商銀行紛紛上線 RPA 應用系統(tǒng)。以廣發(fā)為例，RPA 應用后效果明顯：備案類賬戶測試準確率與及時率均達到 100%、自動報送準確率與及時率均達到 100%、報表生成效率提高 98%。17知識圖譜助力數據價值挖掘，賦能多個細分金融場景。知識圖譜 揭示知識領域的動態(tài)發(fā)展規(guī)律，具有多維度、深加工、可視化等典型 特征，可挖掘金融領域非結構化和半結構化數據的資源價值，提升決 策和構建工作流程的準確度和效率。知識圖譜可應用于金融領域風控、征信、審計、反欺詐、數據分析、精準營銷等。例如，農業(yè)銀行利用“AI+知識圖譜”技

20、術在信貸管理領域的應用，聯機進行風險客戶識 別的平均響應時間約 200ms18。平安人壽團隊基于知識圖譜技術的語17 數據來源：金融電子化雜志廣發(fā)銀行 RPA 機器人上線報道18 數據來源：業(yè)務創(chuàng)新“AI+知識圖譜”在信用風險管理領域的探索義匹配和對話回應選擇模型，研發(fā)的智慧客服系統(tǒng)已累計提供在線服務超 6,000 萬次。19深度學習實現個性化分析服務，為金融領域精準服務提供支撐。深度學習通過用多層次的分析和計算手段，以發(fā)現數據的分布式特征表示，可應用于金融領域的算法交易、風控、投資組合管理、模型定價、市場情緒分析、保險精算等業(yè)務中。深度學習促進了金融領域超個性化應用的發(fā)展，先進 AI 算法的

21、出現使模型自學習過程隨著時間的推移變得更好、更精準，助力金融機構打造差異化產品和服務，形成核心競爭力；通過提高業(yè)務流程的準確性和有效性，來大幅提升客戶滿意度，加快響應時間，加強合規(guī)性等。（五）區(qū)塊鏈技術快速發(fā)展，金融區(qū)塊鏈平臺成為熱點并在多領域應用區(qū)塊鏈技術仍處于快速發(fā)展期，多個基礎領域仍在不斷演進區(qū)塊鏈技術目前仍然處于快速發(fā)展階段，目前多個基礎技術領域仍在不斷演進中：一是多種技術措施保障區(qū)塊鏈安全。通過賬本數據、密碼算法、網絡通信、智能合約、硬件等方面的技術措施保障區(qū)塊鏈安全。二是隱私保護手段日趨多樣化。當前公鏈、聯盟鏈項目正在積極探索新的隱私保護方案。從保護的對象來看，隱私保護手段可以分1

22、9 數據來源：第八屆對話系統(tǒng)技術挑戰(zhàn)賽報道場景加持 AI 更可怕！這家險企一出手就刷新世界紀錄為三類：一是對交易信息的隱私保護，對交易的發(fā)送者、交易接受者以及交易金額的隱私保護，有混幣、環(huán)簽名和機密交易等。其次對智能合約的隱私保護，針對合約數據的保護方案，包含零知識證明、多方安全計算、同態(tài)加密等。最后是對鏈上數據的隱私保護，主要有賬本隔離、私有數據和數據加密授權訪問等解決方案。三是互操作性成為應用需求新熱點。在當前多鏈并存的情況下，區(qū)塊鏈的互操作性由于可以帶來價值自由流動，促進鏈間協(xié)同工作，是區(qū)塊鏈向著網絡效應規(guī)?；l(fā)展的強力推手，逐漸成為應用需求的新熱點。四是鏈上存儲可擴展性需求日益迫切。區(qū)

23、塊鏈采用鏈式累加的方式對增長的數據進行管理，但存儲會隨著時間推移而不斷擴大，導致運行全節(jié)點需要更多的存儲資源，因此，鏈上存儲可擴展性需求強勁。金融區(qū)塊鏈項目不斷落地，區(qū)塊鏈平臺建設成為熱點金融是區(qū)塊鏈技術應用場景中探索最多的領域，在供應鏈金融、貿易融資、支付清算、資金管理等細分領域均有具體落地。據國家互聯網信息辦公室“境內區(qū)塊鏈信息服務備案”顯示，截至 2019 年底國內已備案的提供區(qū)塊鏈信息服務的公司約 420 家左右，共計 506 項服務。其中提供基于區(qū)塊鏈的金融服務的企業(yè)有 72 家，占比 17%，共備案 120 項金融服務。銀行業(yè)也積極利用其技術優(yōu)勢紛紛布局落地區(qū)塊鏈項目，據“可信區(qū)塊

24、鏈推進計劃”的不完全統(tǒng)計，金融區(qū)塊鏈的應用情況如表 14 所示。表 14 金融企業(yè)區(qū)塊鏈落地領域基礎平臺資金管理供應鏈金融貿易融資支付清算數字資產延伸領域ABS票據其他數字存證溯源住房租賃數字發(fā)票電子證照工商銀行農業(yè)銀行中國銀行建設銀行交通銀行郵儲銀行招商銀行平安銀行浦發(fā)銀行度小滿螞蟻金服微眾銀行京東數科來源：可信區(qū)塊鏈推進計劃區(qū)塊鏈金融應用發(fā)展白皮書，2020 年其中，區(qū)塊鏈在基礎平臺、供應鏈金融、資產證券化方面應用最為廣泛，已在 6 家金融機構實現落地。其他相關細分領域僅在部分金融機構應用。在眾多機構當中，其中工商銀行涉及的應用范圍最廣分別在基礎平臺、資金管理、供應鏈金融、貿易融資、數字證

25、券化、數字票據、數字存證、溯源等 8 個領域均有涉獵。其次，平安銀行、螞蟻金服、微眾銀行、京東數科緊跟其后，涉及 5-6 個應用領域。區(qū)塊鏈優(yōu)化金融領域原有體系，支付清算、大數據風控、聯盟金融服務等成為熱點區(qū)塊鏈助力新型支付清算體系建設，提升貨幣流通效率。隨著區(qū)塊鏈技術深入應用，金融領域將形成新型支付清算架構，現有繁瑣的多級賬務記賬對賬體系必將簡化，結合數字貨幣尤其是法定數字貨幣的線上流通能力，能夠實現“無清結算”或“實時清結算”的跨境支付，有效提高國際貿易的貨幣流通效率。區(qū)塊鏈輔助數據確權，增強金融風控能力。目前大數據風控已經成為防范營銷、授信、審批等環(huán)節(jié)中風險的重要手段，因此銀行把控數據真

26、實性和完整性、消除數據孤島的能力日益關鍵。隨著區(qū)塊鏈的應用迅速發(fā)展，數據規(guī)模會越來越大，區(qū)塊鏈的身份授權模式正在支持數據產生者實際掌控數據本身的使用授權，解決現今出現數據確權的問題，應用于金融風控領域。同時，鏈上數據的可追溯性與時間關聯性，也讓大數據能夠實現多維度、深層次的數據挖掘，為金融機構的經營決策、風險評估、風險預警提供依據。區(qū)塊鏈促成技術互信，聯盟金融服務模式逐步推廣。傳統(tǒng)銀行的對外服務模式主要是一對一方式，即客戶一次只能接觸一家銀行、最終選擇一家銀行的服務。基于區(qū)塊鏈技術構建技術互信的基礎平臺， 可以為銀行間的業(yè)務合作提供更廣闊的空間。尤其是中小銀行，可以通過構建行業(yè)聯盟的方式，提升

27、整體的服務實力。（六）聚焦數據安全應用，隱私計算為金融數據治理提供新思路構建數據安全橋梁，隱私計算成為應用新熱點近年來，國內外用戶隱私泄露事件頻發(fā)，數據安全引起業(yè)界廣泛關注。而隱私計算技術，是一套在保護數據隱私不外泄的前提下實現 數據分析計算的信息技術，可為金融業(yè)數據合規(guī)應用提供新的思路。從隱私計算技術及目前的應用來看，主要包括密碼技術、可信硬件技 術以及聯邦學習等。密碼技術作為保障信息安全的根本技術，主要包 括密文檢索、安全多方計算、同態(tài)加密、零知識證明和不經意傳輸等。 可信硬件技術主要指可信執(zhí)行環(huán)境，核心是構建一個安全的硬件區(qū)域， 各方數據統(tǒng)一匯聚到該區(qū)域內進行計算，通過可信計算和虛擬化隔

28、離 等技術，保護相關數據的機密性和完整性。聯邦學習中，也通過差分 隱私引入噪聲、安全聚合等方式實現一定程度的數據隱私保護。表 15 隱私計算技術分類架構密碼技術密文檢索檢索結果只得到密文序列，不泄露明文數據安全多方計算在無可信第三方的情況下，對數據進行安全計算同態(tài)加密對密文數據計算處理，解密后得到與對原始數據處理相同的結果零知識證明在不提供相關信息的前提下證明信息真實性不經意傳輸通信雙方通過選擇模糊化的方式傳送消息可信硬件可信執(zhí)行環(huán)境主處理器內的安全區(qū)域。運行在一個獨立的環(huán)境中且與操作系統(tǒng)并行運行聯邦學習差分隱私數據查詢時，在最大化準確性的基礎上，最大限度減少記錄識別安全聚合用戶在無法獲取真實

29、內容的前提下，得到運算結果的協(xié)議來源：中國信息通信研究院由于金融數據在數據規(guī)模、數據價值、數據安全等方面的特殊性， 隱私計算應用有望率先落地于金融場景。目前，眾多大型金融機構設立的金融科技子公司紛紛嘗試應用隱私計算，而互聯網陣營以其技術優(yōu)勢，率先推出相關產品，例如螞蟻金服、微眾銀行、金融壹賬通、眾安科技均在 2019 年先后推出了各自的隱私計算產品。實現金融業(yè)數據安全管理，釋放多源數據價值金融業(yè)數據具備體量大、敏感性高、場景多維等特征，長期以來 金融行業(yè)的數據治理存在著信任、安全、監(jiān)管等多重要求，通過隱私 計算技術，在不泄露數據隱私的前提下進行聯合比對分析，依托全量 樣本數據對用戶進行深度畫像

30、。根據 Gartner 2019 年度“Hyper Cycle” 技術成熟度曲線，隱私計算目前處于啟動期?？梢灶A見，未來隱私計 算即將成為釋放金融行業(yè)數據價值的關鍵技術，在更多細分金融場景 下迎來落地應用。例如，銀行在對小微企業(yè)的授信過程中，將涉及到 電信、稅務、工商、互聯網等多維度數據，隱私計算中的匿名追蹤查 詢可以保證銀行在查詢外部數據的時候，避免企業(yè)用戶的敏感信息被 緩存。在基金管理中，母基金需要計算每只基金的真實收益情況，而 基金的持倉信息代表了基金的價值判斷和策略導向，屬于核心機密， 通過隱私計算，不僅能夠在保密的前提下同時滿足雙方利益訴求，而 且可以利用部分非密信息標簽作為監(jiān)管補充

31、，防范系統(tǒng)性風險。二、金融科技產業(yè)發(fā)展趨勢展望（一）金融科技市場主體類型不斷豐富，多元融合趨勢將更加凸顯近一年多來，隨著金融科技市場的進一步發(fā)展，金融科技產業(yè)格局出現了很多新的變化，總體來看市場主體的類型將進一步豐富化， 不同類型主體之間的合作對接正在成為市場趨勢：一是金融科技市場主體的來源和類型將更加多元化。如前文所述， 截至目前，國有五大行已經全部成立了獨立的金融科技子公司，傳統(tǒng) 金融機構孵化金融科技子公司已經成為趨勢。除此之外，監(jiān)管部門主 導推動成立金融科技公司成為產業(yè)新風向，比如央行體系下，新成立 了多個金融科技公司，涉及數字貨幣、區(qū)塊鏈金融等多個方向。同時，大型央企或其他行業(yè)龍頭，也

32、在基于自身行業(yè)優(yōu)勢，布局金融科技市場，如國家電網成立了金融科技集團，順豐旗下成立了專注于供應鏈金融科技平臺建設的子公司融易鏈等。二是金融科技各類市場主體之間的對接合作不斷拓展?？珙I域的金融科技市場主體合作正在成為重要趨勢，既有互聯網金融科技公司與傳統(tǒng)金融機構的合作，比如騰訊與中金公司合作，成立金融科技合資公司；也有傳統(tǒng)行業(yè)巨頭與金融機構的深度合作，比如國網金融科技集團與中國郵儲銀行合作打造“國網智能圖譜風控產品”，且成功入選央行金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點。（二）技術與業(yè)務深度融合，底層技術與自主創(chuàng)新能力得到更多重視技術與業(yè)務的深度融合趨勢主要體現在兩個方面：一是從技術對業(yè)務的影響角度看，技術與業(yè)務的

33、界限在模糊化，從以前的技術支撐業(yè)務，到現在的技術改變業(yè)務，甚至是技術創(chuàng)造業(yè)務。比如隨著 5G 技術的應用，5G 虛擬銀行、動產存貨融資等全新的業(yè)務模式正在被討論和關注，技術對于業(yè)務的影響正在進入全新的階段。二是從業(yè)務反向驅動技術的角度，金融應用場景又將成為新技術研發(fā)和應用的重要驅動力。比如分布式架構轉型及分布式數據庫應用等，正是由于在金融場景的逐步嘗試應用，相關技術理論才不斷得到驗證，底層技術研發(fā)才得以不斷進步。隨著金融科技技術與業(yè)務的融合進入深水區(qū)，金融科技自主創(chuàng)新 能力正在得到更多關注，底層技術突破得到更多重視，具體來看：一方面自主創(chuàng)新能力正在成為金融科技主體的“生命線”，把核心技術 掌握

34、在自己手里，確保對于自身金融科技應用能力的自主把控，既是 強化自身關鍵競爭能力的保證，也是應對市場和用戶靈活需求的需要。另一方面，金融科技的應用需求更加向底層穿透，需要在適應金融業(yè) 獨特需求的條件下突破創(chuàng)新。比如在 IT 基礎設施轉型、大數據+人工 智能應用、區(qū)塊鏈技術應用、多方隱私安全計算，以及 5G 金融應用等多個方面，金融業(yè)都對技術應用有更高性能、更強穩(wěn)定性的要求， 而這些要求都必須通過底層技術創(chuàng)新突破來實現。相對應的，將強化科技能力提升到戰(zhàn)略高度，以戰(zhàn)略性的資源投入面對金融科技領域的競爭成為各大金融機構的共識。以五大行為代表，它們早在前兩年就已完成了戰(zhàn)略層面的金融科技規(guī)劃和布局。從發(fā)展

35、趨勢看，當前正處于金融機構金融科技戰(zhàn)略走向落地實施的關鍵性起步階段，未來 5-10 年的行業(yè)競爭將取決于近 2-3 年各機構的金融科技戰(zhàn)略落實情況。（三）金融科技應用深化，金融“新基建”加速轉型金融業(yè)基礎設施（包括證券交收系統(tǒng)、中央對手方、系統(tǒng)重要性支付系統(tǒng)等）涵蓋支付、清算、結算和征信等多個方面，是現代金融體系的關鍵節(jié)點。隨著金融科技在各類型金融機構和多領域金融業(yè)務方面的廣泛普及和深入應用，金融業(yè)基礎設施的傳統(tǒng)信息系統(tǒng)能力， 面臨著系統(tǒng)性風險監(jiān)管、大規(guī)模交易支撐等多重壓力和挑戰(zhàn)，金融業(yè)基礎設施的數字化轉型和能力提升正在成為下一步金融科技應用深化的重要趨勢。尤其是在今年疫情的特殊影響下，隨著“零接觸式”金融服務方式的全面推進，金融業(yè)務線上化遷移規(guī)模不斷提升，全國支付清算、國庫收支、貨幣發(fā)行、征信系統(tǒng)等重要金融業(yè)基礎設施都承受著越來越大的運行壓力，運用科技提升系統(tǒng)能力成為各大承擔金融業(yè)基礎設施建設機構的必然選擇。（四）監(jiān)管政策日趨完善，風險管控能力將不斷強化央行 2020 年金融科技重點工作中，明確提出要“加大金融科技監(jiān)管力度”。尤其是央行在今年 4 月，專門印發(fā)了關于開展金融科技應用風險專項摸排工作的通知（銀辦發(fā)202045 號）?？梢灶A見， 對于金融科技的監(jiān)管制度和能力建設都將得到進一步的重視和完善。從具體監(jiān)管趨勢來看：一是我國金融科技的監(jiān)管體系將逐步形成。圍繞云計算、人工