中国金融科技前沿技术发展趋势及应用场景研究_42页_2mb
报告摘要
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云计算与大数据研究所金融科技研究团队于2018年1月发布,系统分析了云计算、大数据、人工智能和区块链等四大新兴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,报告也关注了金融科技应用背景下的信息安全问题,包括个人信息保护与金融信息跨境流动的治理途径,并展望了金融科技前沿技术的发展趋势。
主要观点
1. 国家高度重视金融科技发展
- 国家将金融科技视为提升金融监管能力与推动金融转型的重要手段。
- 2017年,中国人民银行和国务院分别发布相关规划,明确金融科技的发展方向与目标。
- 监管科技(Regtech)成为金融科技的重要组成部分,有助于降低合规成本与防范金融风险。
2. 金融科技深刻改变金融行业生态
- 金融科技已全面覆盖客服、风控、营销、投顾和授信等核心业务流程。
- 推动了互联网银行、直销银行、互联网保险、消费金融等新兴业务的发展。
- 金融行业产业链、供应链和价值链正在被重新定义。
3. 传统金融机构转型带来广阔应用空间
- 面对互联网金融的冲击,传统金融机构加快转型,聚焦普惠金融、小微金融与智能金融。
- 金融科技在普惠金融中降低成本、提高效率与扩大覆盖范围。
- 在小微金融中,解决信息不对称、交易成本高与风控难题。
- 在智慧金融中,推动金融产品、风控、获客与服务的智慧化。
4. 新兴科技快速演进强化金融科技能力
- “大智移云”等技术推动金融行业从信息化走向数字化与智能化。
- 云计算、大数据、人工智能与区块链协同作用,推动金融创新与效率提升。
关键技术与应用场景
一、云计算
应用价值
- 降低IT成本,提升性能与可扩展性。
- 提高运维自动化水平。
- 为大数据与人工智能提供支撑。
关键技术
- 云计算基础设施与操作系统。
- 多云管理平台与灾难备份与恢复体系。
应用场景
- 渠道类系统、客户营销类系统、经营管理类系统。
- 互联网金融系统,如网络支付、网络小贷等。
典型产品对比
| 企业 | 云平台 | 金融云 SLA | CDN节点数量 | CDN出口 | 行业解决方案 |
|---|---|---|---|---|---|
| 阿里云 | 自研 | 99.95% RDS: 99.97% | 1200+ | 80T | 银行、保险、证券等 |
| 腾讯云 | 自研 | 99.95% RDS: 99.95% | 1000+ | 70T+ | 保险、银行、证券等 |
| 金山云 | OpenStack | 99.95% RDS: 99.95% | 600+ | 20T+ | 保险、证券、数据分析等 |
| UCloud | 自研 | 99.95% RDS: 99.95% | 500+ | 6.5T | 互联网金融、银行、证券等 |
| 电信云 | OpenStack | 99.95% RDS: 99.95% | 300+ | 4.5T | 无 |
二、大数据
应用价值
- 提升决策效率与数据资产管理能力。
- 实现精准营销与增强风控管理能力。
关键技术
- 数据采集、存储、计算与管理。
- 实时计算能力与资源调度机制。
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
| 产品 | 阿里云 | 腾讯云 | 京东云 | 金山云 | UCloud | 电信云 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Hadoop | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Spark | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| 分布式数据库 | ✓ | ✓ | 无 | 无 | ✓ | 无 |
| 画像分析 | ✓ | ✓ | ✓ | 无 | 无 | ✓ |
| 关系网络分析 | ✓ | 无 | 无 | 无 | 无 | ✓ |
| 数据可视化 | ✓ | ✓ | ✓ | 无 | 无 | ✓ |
三、人工智能
应用价值
- 提升数据处理能力与效率。
- 推动金融服务向主动化、个性化、智能化发展。
- 提升金融风险控制效能。
- 助推普惠金融发展。
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(多渠道交互、智能质检)。
- 智能投顾(个性化理财服务)。
- 智能风控(反欺诈、信用评估)。
- 智能投研(数据整合、报告生成)。
- 智能营销(精准推荐、客户画像)。
典型产品对比
| 产品 | AI平台 | 智能风控 | 智能客服 |
|---|---|---|---|
| 机器学习平台 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 语音技术 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 人脸识别 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 知识图谱 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 智能客服案例 | 新浪、中国银联、中信证券、中意人寿 | 懒财网、钱牛牛、安邦保险、盒子支付、晋城银行 | 中国电信、中国移动 |
四、区块链
应用价值
- 重构信用创造机制。
- 降低金融监管成本。
- 实现高效低成本交易。
- 保护个人隐私。
关键技术
- 去中心化、时序数据、集体维护、可编程、安全可信。
应用场景
- 数字票据(交易透明、防篡改)。
- 征信管理(数据共享、授权控制)。
- 跨境支付结算(提高效率与安全性)。
- 供应链金融(自动化、防欺诈)。
典型产品对比
| 产品 | 博晨 | 布比 | 腾讯 | Achain |
|---|---|---|---|---|
| 智能合约 | 可编程合约 | 标准化合约、可编程合约 | 标准合约、业务定制的合约 | 可编程合约 |
| 共识机制 | 1bft | Byzantine Paxos、PBFT | bft-raft、t-raft、PBFT | Dpos |
| 技术优势 | 自主、开放、高效、一致性、可扩展性、安全性 | 高性能、可扩展性、安全性 | 高性能、高速接入、高安全性、高效运营 | 稳定性、安全性、可扩展性、易用性 |
| 应用场景 | 数字货币、数字资产、支付清算、审计与监管 | 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 | 鉴证证明、共享账本、智能合约、共享经济、数字资产 | 供应链金融、商品溯源 |
信息安全管控
1. 金融科技对信息安全的影响
- 网络安全、系统安全、应用安全、数据安全面临新挑战。
- 需要多层次安全体系以应对技术架构与业务模式的变革。
2. 个人信息安全保护
- 国家已出台《网络安全法》、《个人信息保护指引》等法规。
- 金融机构需加强数据分级、加密与访问控制等安全措施。
- 保护个人身份、账户与财产信息,防止非法利用。
3. 金融信息跨境流动安全治理
- 金融信息跨境流动成为常态,需平衡信息保护与流通。
- 建立清晰的法律规制与监管条例。
- 推进审查制度建设,完善跨境业务安全保障体系。
前沿技术发展趋势
-
云计算进入深水区
- 更加关注安全稳定与风险防控。
- 云保险等风险管理产品快速发展。
-
大数据走向跨界融合
- 跨行业数据融合提升金融业务精准度。
- 标准与规范成为发展关键。
-
人工智能向感知与认知演进
- 计算智能已广泛应用于金融场景。
- 感知智能(如人脸识别)日趋成熟。
- 认知智能成为未来核心发展方向,应用于智能风控、投顾与投研。
-
区块链从概念走向应用
- 应用于跨境支付、征信管理与供应链金融等场景。
- 仍面临技术、法规等多重制约,需进一步完善。
-
监管科技成为新爆发点
- 监管科技助力金融合规与风险防控。
- 未来1-3年将快速发展。
-
行业需求反向驱动创新
- 金融业务变革催生新的技术需求。
- 技术与需求形成良性循环。
-
新一代信息技术融合生态
- 云计算、大数据、人工智能与区块链形成融合生态。
- 技术边界逐渐模糊,创新集中在交叉领域。
- 金融云与大数据平台一体化建设,推动金融科技进入新阶段。
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