蚂蚁集团-2021全球10大金融科技趋势-2020.9-60页_1mb

2021十大金融科技趋势总结

核心内容

本白皮书由蚂蚁集团联合Gartner发布，旨在分析2021年全球金融科技的发展趋势。报告指出，金融科技是技术驱动的金融创新，其核心目标是通过现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式和业务流程，推动金融发展提质增效。金融科技的创新已迈入“普惠的可信智能时代”，未来5年的发展趋势主要集中在“可信”、“智能”和“普惠”三大领域。

主要观点

1. 可信：金融作为对安全要求极高的行业，未来将构建从芯片、操作系统到应用层的全栈可信能力。
2. 智能：人工智能将在金融场景中深化应用，推动金融机构向以用户为中心转型，提供高度定制化的金融服务。
3. 普惠：金融科技将推动金融服务更加普及，通过深度个性化和开放透明的方式，实现人人可获得、人人可无差别公平享用。

关键信息

可信领域的技术趋势

1. 趋势1：全栈可信

   • 金融系统应具备从基础设施到应用层的全链路安全可信能力。
   • 技术包括安全芯片、零信任架构、全链路加密、安全容器、密码学、机器学习和数据挖掘。

2. 趋势2：主动安全防御

   • 金融安全防御模式将从被动转向主动，利用动态对抗博弈论技术进行风险巡检、异常发现和评估。
   • 关键技术包括混沌攻击、形式化验证、红蓝攻防、增强分析和知识图谱。

3. 趋势3：跨链

   • 不同区块链之间的互通性将成为金融行业发展的关键。
   • 技术包括隐私安全计算、高性能交易、中继技术、跨链事务、跨链治理、命名寻址和异构协议。

智能领域的技术趋势

4. 趋势4：基于隐私保护的共享智能

   • 通过多方信息融合学习，在保护隐私的前提下实现数据共享。
   • 技术包括安全多方计算、可信执行环境、差分隐私保护和联邦学习。

5. 趋势5：时序图计算

   • 图计算结合时序数据，帮助金融机构进行风险识别、投资决策和客户评级。
   • 技术包括图数据库、图计算、图学习框架、图的动态时序和知识图谱。

6. 趋势6：持续智能

   • 基于大数据和AI的智能资产负债管理模型，实现资金的高效利用。
   • 技术包括自然语言处理、机器学习、遗传规划算法和多目标优化策略。

7. 趋势7：自动因子发现的机器学习

   • 机器学习模型能够自动发现因子，实现更精准的金融决策。
   • 技术包括机器学习、自动因子发现和增强分析。

8. 趋势8：知识图谱与多模态学习

   • 知识图谱与多模态学习结合，提升金融业务的智能化水平。
   • 技术包括自然语言处理、知识图谱、图像理解、多媒体内容理解和RPA。

普惠领域的技术趋势

9. 趋势9：深度个性化

   • 人工智能和大数据技术将推动金融服务向个性化发展。
   • 技术包括用户行为分析算法、自然语言处理、机器学习、互动技术和自动语音识别与合成。

10. 趋势10：开放透明

    • 金融科技企业应坚持开放透明的数字化理念，建立清晰的隐私政策和规则说明。
    • 技术包括数据透明化、隐私保护、规则说明和用户控制。

方法论

• 行业调研：分析全球各国金融科技政策和应用场景。
• 专家访谈：与技术专家和实践者交流，获取前瞻洞察。
• 实证研究：观察领先金融科技公司的创新实践，验证技术趋势。

附录：新兴金融科技公司自我评估清单

总得分：(10-40)
理想得分：30分以上

Gartner新兴技术成熟度曲线

Gartner 2020 年新兴技术成熟度曲线涵盖以下五大趋势：

1. 复合架构
2. 算法信任
3. 超越硅
4. 形成性人工智能 (AI)
5. 数字化自我

技术趋势分析

• 认证来源：利用区块链等技术确保商品和内容来源的真实性。
• AI增强型设计：AI 自动化生成数字产品并优化设计。
• DNA 计算和存储：通过 DNA 技术实现数据存储和处理。
• 边缘低成本单板计算机：低成本边缘计算设备，推动边缘AI发展。
• 自监督学习：无需外部监督，通过数据自身生成标签，提高模型泛化能力。
• 健康通行证：用于疫情管控，通过移动应用管理健康状态。
• 双向脑机接口：实现人脑与计算机的双向通信，提升用户体验。
• 生成式对抗网络 (GAN)：用于生成图像、视频等，具有高潜力。
• 可生物降解传感器：环保型传感器，用于食品和医疗监测。

优先级矩阵

结论

金融科技的发展趋势将推动金融行业向更安全、更智能、更普惠的方向迈进。技术的融合与创新将使金融服务更加个性化、透明化，并在多领域实现突破。未来金融科技的发展不仅依赖技术本身的进步，还需要在隐私保护、数据安全、标准化和合规性方面持续投入。