2018-中国金融科技前沿技术发展趋势及应用场景研究_44页-2mb

中国金融科技前沿技术发展趋势及应用场景研究总结

核心内容概述

本报告由中国信息通信研究院金融科技研究团队编写，系统分析了云计算、大数据、人工智能和区块链等四大前沿技术在金融领域的应用价值、关键技术、应用场景及典型产品，同时关注了金融科技发展带来的信息安全挑战与治理途径。报告还展望了未来金融科技的发展趋势，强调了技术融合与监管科技（Regtech）的重要性。

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主要观点与关键信息

一、金融科技发展的背景分析

1. 国家高度重视

   • 国家将金融科技视为强化金融监管和促进金融转型发展的关键手段。
   • 2017年“十三五”规划和《新一代人工智能发展规划》均明确提出金融科技发展的目标。

2. 金融科技重塑行业生态

   • 金融科技已渗透至客服、风控、营销、投顾和授信等核心流程。
   • 推动了互联网银行、直销银行、互联网保险、消费金融等新兴金融业态的快速发展。

3. 传统金融机构转型带来广阔空间

   • 传统金融机构正将小微金融、普惠金融和智能金融作为战略重点。
   • 金融科技在普惠金融、小微金融和智慧金融中发挥重要作用，如提升信贷覆盖率、解决信息不对称问题等。

4. 新兴科技演进强化金融科技能力

   • “大智移云”等技术推动金融行业向数字化和智能化转型。
   • 云计算、大数据、人工智能和区块链等技术为金融创新提供强大支撑。

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二、云计算在金融领域的应用

应用价值

• 降低IT成本：通过虚拟化技术实现资源池化，提高IT设备使用效率。
• 高可靠性和可扩展性：支持横向扩展，提高系统可用性和业务响应能力。
• 运维自动化：提升IT管理效率，实现故障快速定位与排除。
• 支撑大数据与AI：为数据集中管理与计算提供基础设施。

关键技术

• 云计算基础设施与操作系统：包括物理资源、虚拟资源、资源管理系统和任务调度系统。
• 金融云特性：强调业务连续性，需具备高稳定性、高安全性、高可用性。

应用场景

• 外围系统迁移：优先部署开发测试、营销类系统，逐步迁移核心业务。
• 混合云应用：大型金融机构采用混合云模式，核心业务在私有云，互联网业务在公有云。
• 小型金融机构：全面使用公有云，实现资源共享与成本优化。

典型产品对比

企业	阿里云	腾讯云	金山云	UCloud	电信云
云平台	自研	自研	OpenStack	自研	OpenStack
金融云 SLA	云机:99.95% RDS:99.97%	云主机:99.95% RDS:99.95%	云主机:99.95% RDS:99.95%	云主机:99.95% RDS:99.95%	云主机:99.95% RDS:99.95%
网络线路	BGP	BGP	BGP	BGP	电信
CDN节点数量	1200+	1000+	600+	500+	300+
CDN出口	80T	70T+	20T+	6.5T	4.5T
行业解决方案	银行、保险、证券、交易所、互联网金融	保险、银行、证券、互联网金融	保险、证券、数据分析、一体化	互联网金融、银行、证券	无

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三、大数据在金融领域的应用

应用价值

• 提升决策效率：支持动态化、场景化的决策建议。
• 强化数据资产管理：实现非结构化数据的存储与分析。
• 精准营销服务：识别客户需求，提升综合竞争力。
• 增强风控管理：实现全量数据汇聚分析，提升风险识别与防控能力。

关键技术

• 大数据技术原理：包括数据接入、存储、计算、分析与资源管理。
• 金融大数据特性：强调实时计算能力，用于精准营销、实时风控等场景。

应用场景

• 银行业：信贷风险评估、供应链金融。
• 证券行业：股市行情预测、股价预测。
• 保险行业：骗保识别、风险定价。
• 支付清算行业：交易欺诈识别、数据资产变现。
• 互联网金融：精准营销、黑产防范、消费信贷。

典型产品对比

企业	Hadoop	Spark	关系型数据库	非关系型数据库	分布式数据库	画像分析	关系网络分析	数据可视化
阿里云	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓
腾讯云	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓
京东云	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓
金山云	✓	✓	✓	✓	✓	无	无	无
UCloud	✓	✓	✓	✓	✓	无	无	无
电信云	✓	✓	✓	✓	✓	无	无	无

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四、人工智能在金融领域的应用

应用价值

• 提升数据处理能力：深度学习等技术帮助金融机构更高效地进行决策分析。
• 推动服务模式变革：实现服务主动化、个性化与智能化。
• 提升风险控制效能：通过智能算法识别欺诈行为，降低业务风险。
• 助推普惠金融发展：降低服务成本，扩大服务范围。

关键技术

• 人工智能通用技术架构：基础层、技术层、应用层。
• 金融领域关键技术：机器学习、生物识别、自然语言处理、语音技术、知识图谱。

应用场景

• 智能客服：通过自然语言处理、知识图谱等技术提升客户体验。
• 智能投顾：基于风险偏好和财务状况提供个性化理财服务。
• 智能风控：利用知识图谱和深度学习进行信用评估与风险识别。
• 智能投研：基于大数据和机器学习辅助分析师进行投资决策。
• 智能营销：通过用户画像和数据分析实现精准推荐与营销。

典型产品对比

产品类型	阿里云	腾讯云	百度云	京东金融云
机器学习平台	✓	✓	✓	✓
语音技术	✓	✓	✓	✓
人脸识别	✓	✓	✓	✓
图像识别	✓	✓	✓	✓
文字识别	✓	✓	✓	✓
声纹识别	无	✓	无	无
自然语言处理	✓	✓	✓	✓
知识图谱	✓	无	✓	无
智能风控	同盾科技、明略数据、百融金服	-	-	-
智能客服	环信、Udesk、风语者	-	-	-

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五、区块链在金融领域的应用

应用价值

• 重构信用机制：无需第三方担保，实现点对点可信交易。
• 降低监管成本：提升数据透明度和可追溯性，实现高效监管。
• 实现高效低成本交易：通过智能合约自动执行交易，提升效率。
• 保护个人隐私：基于节点授权机制，实现数据安全与隐私保护。

关键技术

• 区块链通用技术原理：去中心化、时序数据、集体维护、可编程、安全可信。
• 区块链技术架构：包括数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层。

应用场景

• 数字票据：实现票据全流程自动化，提升交易透明度。
• 征信管理：通过区块链实现数据授权、流通与验证，提升数据安全。
• 跨境支付结算：提升支付效率，降低结算风险。
• 供应链金融：实现多方协作、数据共享与自动化结算。

典型产品对比

企业	智能合约	共识机制	技术优势	应用场景
博晨	可编程合约	1bft	自主、开放、高效、一致性、可扩展性、安全性	数字货币、数字资产、支付清算与结算、审计与监管
布比	标准化合约、可编程合约	Byzantine Paxos、PBFT	高性能、可扩展性、安全性	数字资产、供应链金融、私有股权登记转让、供应链溯源、公示公证
腾讯	标准合约、业务定制的合约	bft-raft、t-raft、PBFT	高性能、高速接入、高安全性、高效运营	鉴证证明、共享账本、智能合约、共享经济、数字资产
Achain	可编程合约	Dpos	稳定性、安全性、可扩展性、易用性	供应链金融、商品溯源

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六、信息安全管控

信息安全影响

• 技术架构变化：云计算、大数据、AI和区块链的普及对信息安全体系提出更高要求。
• 风险类型多样化：包括网络安全、数据安全、系统安全和应用安全等。

个人信息保护

• 法规与标准：《网络安全法》、《个人信息保护指引》等政策法规推动个人信息保护。
• 保护措施：数据加密、访问控制、信息分级等。

金融信息跨境流动

• 治理途径：需建立法律规制、监管条例和技术标准。
• 挑战与对策：平衡信息保护与流通，加强跨境信息审查与安全保障。

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七、金融科技前沿技术发展趋势

1. 云计算进入深水区：更关注安全稳定与风险防控，推动“云保险”发展。
2. 大数据走向跨界融合：强调跨行业数据整合，需建立统一标准与规范。
3. 人工智能加速发展：从计算智能向感知智能与认知智能演进，推动智能风控、投顾、投研等应用。
4. 区块链从概念走向应用：前景广阔但面临技术、法律与应用等多重制约。
5. 监管科技（Regtech）崛起：成为金融科技新应用爆发点，提升监管效率与合规能力。
6. 行业需求驱动创新：金融与科技相互促进，推动普惠金融、小微金融等新方向。
7. 新一代信息技术融合：形成技术融合生态，推动金融科技进入智能化、生态化新阶段。

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结语

本报告是金融科技研究的初步成果，后续将持续更新与完善，欢迎各界参与研究与探讨。