2024-12-26-IDC-科技十大趋势预测白皮书_39页_850kb

报告摘要

01 导言

背景： 地缘政治冲突加剧、经济环境不确定性高、数字化业务加速发展，推动金融行业深度变革，金融机构需重置技术支出、业务决策和创新重点。
核心需求： 提升数智化水平、采用云原生架构、增强业务敏捷性和安全性、拓展弹性业务、加强金融管控。
国家战略支持： 《金融科技发展规划》提出到2025年实现整体水平和核心竞争力跨越式提升，重点布局金融科技治理、数据能力、数字应用、智慧服务、监管科技。
报告目标： 预测未来三年（2024-2026）金融科技发展趋势，关注开放金融、云原生、数智化等十大领域的机会。

02 嵌入式金融+开放金融

核心理念： 构建开放生态系统，通过API、SDK等工具实现数据与金融服务共享，提升创新来源、客户粘性和资源复用性。
模式： 金融机构作为主体连接技术平台，提供标准化金融产品，吸引B/C/G端合作方入驻生态，实现共建共赢。
代表案例： 平安银行星云联盟，提供多样化金融产品并通过开放平台引入第三方服务。
战略支柱： 基础设施连接（可靠、安全、高效）、商业模式创新（共享共建）、安全与数据资产管理。
预测： 到2026年，30%头部银行通过多行业生态系统共享数据/应用/运营能力，提升业务韧性。保险公司将向生态开放风险预防服务。嵌入式金融服务将全面普及。

03 金融云原生

现状与趋势： 超过63%金融机构正计划或已开始使用云原生技术满足业务敏捷需求，涉及基础设施弹性扩展、快速部署、运维简化。
关键技术： 容器（解决稳定性、性能、可观测性问题）、微服务架构、动态编排、DevOps。
核心挑战与应对：
- 加强云原生关键技术能力（占比42%）。
- 优化上云用云成本（20%）。
- 构建多元安全防护体系（17%）。
- 提升架构敏捷运维能力（12%）。
价值： 提升开发迭代效率、安全运维能力和敏捷业务赋能。
预测： 到2025年中，60%境内银行将制定云原生数字核心战略。核心系统改造将经历多阶段实践，最终迁移到数字核心。

04 金融数智化

国家支持： 十四五规划强调数据要素市场化建设，金融通过数据整合、平台构建实现数智化转型，赋能渠道营销、风控、财富管理。
应用现状： 约17%金融机构单点实验，25%正在构建数智化平台，58%计划实施。
核心理念： 数用一体（数据标准化、治理）+求数智融合（挖掘数据价值）、赋能业务。
关键应用场景： 个性化客服、风险控制、财富管理。
先进技术： 大数据平台、AI中台、大模型（NS、CV、NLP），在智能营销、风控、客服具象化落地，如生成报告、客户画像、情绪分析。
安全焦点： 推动隐私保护计算（PSC）技术落地，解决数据共享安全问题。
预测： 到2025年，70%机构将优先采用隐私增强技术。到2026年，AI大模型将全面赋能金融。

05 区块链与跨境支付

应用场景： 央行数字货币（CBDC）、跨境结算、证券清算、反洗钱/反欺诈、供应链金融。
核心优势： 提升效率、降低成本、增强透明度，尤其在跨境支付、通证化资产交易领域。
技术演进： 联盟链平台（如央行数字货币桥）、智能合约、链上集体对账、分布账本技术创新（如DLT）。
落地案例： 多边央行数字货币桥、Project Jura探索CBDC跨境结算。银行业利用区块链优化跨境支付清算。
IDC预测数据： 2025年30%金融中介机构采用DLT用于结算清算；2026年15%跨境支付将通过区块链驱动。
发展潜力： CBDC应用范围广，将提升央行数字货币监控能力，革新支付体系成本/速度/复杂性。

06 隐私保护计算

核心目标： 实现“可用不可见”的数据安全流通，支撑跨源、跨领域的数据合作。
主流技术路线：
- 算法类：基于密码学（多方安全计算MPC）
- 硬件类：基于可信执行环境（TEC）
- 平台类：基于联邦学习（FL）
技术成熟度： IDC调研显示，TEC和MPC在金融领域应用广泛。
主要应用场景： 信贷风控、反洗钱、客户服务、营销、保险定价与理赔、供应链金融等对数据安全要求高环节。
向公业务扩展： 金融级隐私保护计算技术向企业数据共享场景迁移，应用于供应链金融、产业协作等领域。
技术趋势： 开源协同加速技术成熟，减少数据孤立提升协作效率。
Web3.0 补充： 链上数据确权、可信数字身份提供安全可信的新共享生态。
政策支持： 数字中国规划强调数据基础设施高效联通和安全流通。

07 量化交易

发展趋势： 量化交易日益普及，机器学习、AI算法、AI+知识图谱成为核心驱动力，高频领域尤为集中。
技术组成：
- 策略开发模块（机器学习、因子挖掘）
- 数据处理模块（海量低延时数据获取）
- 执行模块（算法交易系统、低延时基础设施）
- 风险控制模块（实时风险监测、策略执行监控）
典型技术应用：
- 算法交易系统： 覆盖基础数据收集、策略确定、方向分析、策略回测到交易执行全流程自动化。
- 低延时技术： 网络优化（1Pbps高吞吐低延时交换机）、代码优化、高性能硬件等构成硬件底座。
- **高可用架构：**负载均衡、分布式数据库等保障系统稳定性，应对高频交易千次级并发需求。
预测： 到2025年，65%资本市场交易主体将采用AI驱动量化策略。高频交易对手价偏离风险及微秒级执行确定性带来竞争优势。

08 物联网金融

核心理念： 物联网赋能金融服务场景拓展，尤其针对中小微企业，通过实体资产确权提升贷款覆盖率。
典型应用案例：
- 传统线下信贷革新： 平安银行星云IoT OS推动设备联网和接入服务。
- AIoT 融资新场景： 利用传感器、卫星遥感、RFID追踪设备动态，帮助小微企业将设备作为抵押品在线申请贷款（如网商银行大山雀系统，卫星识别作物面积提高贷款覆盖）。
- 偏远/高风险地区覆盖： 卫星科技填补地面网络盲区，尤其适用于农业领域赋能小微金融。
低轨卫星应用： 提升偏远地区服务可得性，改变金融服务模式。
贷款覆盖率预测： 到2026年，利用AIoT数据的中小微企业贷款覆盖率将达70%。网络/技术/数据/信用的融合带来风控、体验、效率突破。

09 金融安全

国家层面部署： 强化数字安全屏障，落实分类分级保护制度，提升金融行业防攻击能力。
核心安全策略： 多元化纵深防御体系，整合威胁情报、态势感知、云工作负载安全、安全大数据基座等能力。
关键技术方向：
- 网络安全部署： WAF、Cloud WAF、网络态势感知、App漏洞扫描。
- 数据安全加强： 数据分类分级保护、加密、访问控制、防篡改技术。
- 云平台安全： 云Serverless安全、容器安全、代码审计。
- 安全体系化建设： 安全中台、零信任网络、攻防演练机制。
态势感知能力发展趋势： IDC调研显示云原生安全工具到2027年将有30%金融机构部署。安全集成能力关系到检测、响应和恢复效率。
安全中台实践： 将安全能力微服务化封装(如API接口)，灵活编排组装，服务金融多样化场景。
智能协同防御： AI和机器学习在威胁实时发现、攻击溯源、数据安全预警等方面提升价值。
预测： 到2026年，85%金融机构将多层防护协同提升安全性。

10 客户体验

数字化转型核心: 转向提升线上服务流畅度和客户满意度，金融机构竞争力集中体现在客户努力值(CES)而非传统CSAT指标。
AI在客户体验中的角色：
- 虚拟现实(VR)构建沉浸式金融服务体验。
- 大模型驱动个性化营销与智能客服（如对话式营销）。
- 情绪分析技术实时评估客户反馈，优化产品/服务设计。
以客户为中心策略： 构建元宇宙服务平台，深入连接客户需求场景，创造情感链接与品牌价值。
衡量方式转向： 将逐步舍弃客户满意度(SAT)，更关注客户努力值(IV)及情绪智能分析。
预测： 到2025年，40%大型银行将使用AI情绪分析和预测技术改进客户体验。

11 绿色金融

监管政策引导： 银保监会《银行业金融机构绿色金融评价方案》界定绿色贷款、债券、租赁、理财等产品，强调环保导向评价体系。
核心作用方式：
- 区块链在碳金融落地： 构建碳账户确权、碳交易权转移凭证平台，形成ESG数据监控与评价体系。
- 物联网与分布式账本融合： 推动ESG标识化发展，实现可持续证券标的识别。
- 数据中心绿色建设： 采用“零碳+智慧”设计理念，具体措施包括硬件效能优化、建筑隔热、能耗探针、资源配置自动化等。
机构实践:
- 整体规划与碳金融服务体系。
- 绿色金融部门与研究平台（如国有银行绿色贷款标准化建设）。
- 碳金融服务云平台。
ESG标识化预测： 到2027年，超50%公募证券将具有ESG标识。物联网和DLT是数据共享和标识化的关键技术支撑。
环境社会效益: 引导资金流向低碳领域，推动社会向低碳经济转型。