新科技新金融新業(yè)態(tài)·———新華三&IDC2024-2026金融科技十大趨勢預測HI3CContents

導言

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01

01嵌入式金融/開放金融·

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0202金融云原生

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0603金融數智化

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1004區(qū)塊鏈、數字貨幣與跨境支付··

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·1405隱私保護計算····································································1706量化交易·········································································

2007物聯(lián)網金融

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2308金融安全·········································································

2609客戶體驗·········································································

30

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綠色金融·······

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33導言當前，在地緣政治沖突加劇、商業(yè)經濟市場環(huán)境高度不確定、數字化業(yè)務加速發(fā)展的背景下，

金融行業(yè)處于深度變革的潮流中，金融機構亟需重新思考其在技術支出、業(yè)務決策及業(yè)務創(chuàng)新發(fā)展等方面的投資重點。此外，金融機構也越來越需要借助大數據和AI技術來提升業(yè)務的數智化水平，使用包括云原生在內的數字架構來提升業(yè)務發(fā)展的敏捷性、發(fā)展數字業(yè)務以實現更大的彈性、加強金融安全管控以支撐數字化業(yè)務的發(fā)展。未來三年對金融機構來說至關重要，未能實現現代化和數字化業(yè)務轉型的金融機構將落后于目前已開始投資技術的同行?！督鹑诳萍迹‵inTech）發(fā)展規(guī)劃（2022-2025年）》強調：要以加快金融機構數字化轉型、強化金融科技審慎監(jiān)管為主線，將數字元素注入金融服務全流程，注重金融創(chuàng)新的科技驅動和數據賦

能，推動我國金融科技從“立柱架梁”全面邁入“積厚成勢”新階段，力爭到2025年實現整體水平

與核心競爭力的跨越式提升。未來三年，金融科技需重點建設的領域包括：金融科技治理、數據能

力建設、數字技術金融應用、金融服務智慧再造、監(jiān)管科技的全方位應用等。越是不確定的時代，越需要以前瞻性的戰(zhàn)略眼光瞄準行業(yè)發(fā)展趨勢提前布局。前沿科技與金融業(yè)態(tài)間的融合發(fā)展能為金融機構的業(yè)務創(chuàng)新、業(yè)務增長和業(yè)務韌性提供新機會。本報告立足于全球化視野，結合新華三在金融行業(yè)中的前沿實踐、IDC的全球研究成果及中國金融行業(yè)發(fā)展現狀，認為未

來金融行業(yè)將在開放金融、金融云原生、金融數智化、區(qū)塊鏈/數字貨幣與跨境支付、隱私保護計

算、量化交易、物聯(lián)網金融、金融安全、客戶體驗、綠色金融等方面有著較大的發(fā)展前景，相關業(yè)務的科技投入亦將呈現出較大的增長潛力。在此背景下，I

DC與新華三聯(lián)合推出了2024-2026金融行業(yè)趨勢預判，期待與業(yè)界攜手，在充滿無限可能的未來，共譜行業(yè)新篇章。01近年來，越來越多的企業(yè)正在持續(xù)建設及擴展行業(yè)生態(tài)，并將之作為數字化轉型下一階段的重點工作。生態(tài)參與者按需提供人才、資源和能力，快速且高質量地滿足復雜的客戶需求。具體到金融行

業(yè)，金融機構可以通過構建開放的金融行業(yè)生態(tài)，

并充分利用生態(tài)參與方所共享的數據與洞察、應用程序、運營與專長等，來提升其金融服務的廣度與深度。這種開放、嵌入式的金融服務模式不僅

能為金融機構提供更多的創(chuàng)新來源，也能為金融機構客戶提供更多類別的無摩擦金融服務體驗，

以此提升客戶粘性，拓展客戶渠道，提升資源的復用性，增加額外收入來源。目前，我國開放金融的推進主要以金融機構為主體，通過連接技術平臺，使用標準化的API、SDK等技術工具，將金融機構數據與金融服務等資源開放給合作伙伴以及B端、C端及G端用戶，以實現數據、應用程序和運營經驗的充分共享，為各方參與者的高效運營與決策提供支撐，進而形成生態(tài)共建、共生共贏的業(yè)務創(chuàng)新范式。嵌入式金融/開放金融02基礎設施的有效連接、商業(yè)模式的創(chuàng)新、API的安全及管理、數據資產化是開放金融建設的核心支柱。首先，基礎設施的有效連接是開放金融建設的基礎，通過建立一個可靠、安全、高效

的基礎設施，確保數據、資金、資產等的有效流動。其次，商業(yè)模式創(chuàng)新是開放金融建設的關

鍵。傳統(tǒng)金融機構往往采用保守的商業(yè)模式，但隨著金融科技的發(fā)展，以共享共建、共享共創(chuàng)

為基礎的商業(yè)模式將會變得更為創(chuàng)新和靈活。例如，金融機構可以通過開放平臺的API，將金

融服務與其他生態(tài)系統(tǒng)進行集成，從而拓展服務范圍、提高效率和降低成本。此外，開放API

及數據資產化是開放金融建設的重要基礎。API作為一種開放的接口，可以將金融機構的數

據、服務、技術等與其他機構進行共享和集成。數據資產化則是將數據轉化為資產的過程，可

以提高數據的價值和使用效率，進而促進金融機構之間的合作和創(chuàng)新。大型銀行構建開放生態(tài)將是其提升業(yè)務韌性和拓展業(yè)務收益的主要模式。如今，在復雜多變的

市場環(huán)境中，金融機構的抗風險能力和彈性服務能力愈加重要。金融服務機構（尤其是銀行）通過參與或構建行業(yè)生態(tài)，引入多種類型的B端合作伙伴，可實現資源的共享和能力的集成，

在此基礎上為用戶提供增值服務。為了支持這些行業(yè)生態(tài)的健康有序發(fā)展，銀行將圍繞數據、

流程和運營的共享制定相關戰(zhàn)略、規(guī)范和安全措施。未來，大型銀行主導的行業(yè)生態(tài)將通過生

態(tài)角色之間的高效協(xié)作，更快地交付產品和服務，從而提高企業(yè)競爭力和業(yè)務靈活性，并逐漸

形成“行業(yè)生態(tài)即服務”的范式轉變。我們認為，到2026年，20%的頭部銀行將通過多行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)共享數據、應用和運營的方式，以提升其業(yè)務韌性、實現規(guī)模化效益。例如，平安銀行所構建的星云聯(lián)盟就是通過支付結算、物聯(lián)網和數據等優(yōu)勢基礎，搭建了一體化開放互聯(lián)生態(tài)體系。該銀行通過整合及開放金融資源、客戶資源，為生態(tài)伙伴提供

豐富的標準化產品、公正的收益共享機制，服務海量B端和C端客戶，實現能力的快速輸入

及變現，實現生態(tài)伙伴、用戶、銀行的共建共贏。

一方面，平安星云聯(lián)盟為生態(tài)合作伙伴與海量用戶提供了平安銀行的數字賬戶、投資理財、支付結算、貸款業(yè)務、保證金、信用

卡，以及普惠金融、跨境金融、新型供應鏈、財資管理、數字身份等多項金融產品和服

務，通過標準化接口開放給第三方合作伙伴，為合作伙伴賦能，以創(chuàng)建更具競爭力的應用

場景；另一方面，第三方合作伙伴也可以通過開放平臺，以小程序的形式為平安口袋銀行客戶提供各項生活服務，通過“走出去”+“引進來”雙向驅動，將銀行、合作伙伴、客戶匯聚在一起，建立互利共贏的金融服務生態(tài)圈。03我們認為，到2026年，30%的保險公司將直接或通過建設生態(tài)，為零售類（壽險或產險）客戶提供實時風險預防服務。

行業(yè)生態(tài)的建設將促進客戶獲得更多無縫、場景化、易得的金融服務。構建開放行業(yè)生態(tài)的核

心優(yōu)勢是能夠為銀行、技術合作伙伴以及行業(yè)用戶提供標準化的合作機制，讓參與方共享成長收益。同時，生態(tài)參與方還能提供豐富的標準化產品，快速對接場景業(yè)務需求，并支持銀行賬戶、融資、AI等原子級產品輸出。金融機構通過與合作伙伴之間進行數據、應用程序、運營洞察共享共用，為其提供連續(xù)場景的持續(xù)服務提供新機會。目前，摩根大通和高盛等全球銀行已將重點轉向綜合交易銀行服務以增加經常性收入來源。同時，支付處理、現金管理、司庫、貸款和投資等金融服務，也將在企業(yè)移動應用中作為嵌入式金融產品提供給用戶。例如，部分保險公司由于沒有足夠的損失數據和網絡威脅專業(yè)知識，所提供的產品并不理想，未來需要利用行業(yè)生態(tài)進行優(yōu)化。這種生態(tài)系統(tǒng)主導的轉型將使獨立科技組織有機會擴大市場、完善其價值主張，分銷鏈上的其他企業(yè)也可能獲得相應機會，安全管理服務提供商可借此降低企業(yè)的網絡保險費率。

以生態(tài)系統(tǒng)為基礎的風險感知和預防將成為金融機構提升其業(yè)務抗性的主要策略。數字化模式的普及增加了網絡攻擊的風險和損失，同時也加大了業(yè)務競爭壓力。大多數中小型金融機構由

于信息及資源有限，對市場風險和網絡風險缺乏了解，故業(yè)務抗性較低。04未來，開放金融/嵌入式金融服務將無處不在，并滲入人們生活及產業(yè)中的不同場景。金融機構亦需在由監(jiān)管機構、科技服務方和渠道服務商等合作伙伴共同參與協(xié)作的生態(tài)中實現能力互補、數據互通和資源共享，以更好地提供無界、易得、全場景的金融服務。此外，值得關注的還有金融機構在開放金融生態(tài)建設中對生態(tài)渠道的重視及資源對接的安全管理。例如，通過建設集成金融機構與場景金融服務提供者、業(yè)務場景數據獲取者和外部平臺接入的安全管控中心，來保證開放API安全、

渠道安全、數據安全等。我們認為，到2026年，30%的保險公司將直接或通過建設生態(tài)，為零售類（壽險或產險）客戶提供實時風

險預防服務。05目前，越來越多的金融機構正以云原生作為核心的現代化開發(fā)方式，并利用微服務、容器、動態(tài)編排和DevOps等相關技術為自身塑造彈性擴展的基礎架構，搭建現代化IT架構和業(yè)務系統(tǒng)，以支持基

礎設施的彈性擴展和應用的快速部署，從而提升資源利用率，簡化IT運維管理，并提高應用交付效

率，滿足業(yè)務快速變化的需求。據IDC調研數據顯示，目前金融機構云原生應用正處于初級階段，

有84.0%的金融機構正計劃實施或在單點實驗利用云原生技術滿足金融業(yè)務快速響應和敏捷彈性的

需求。圖1金融行業(yè)云原生應用基本情況

計劃實施，未來1—3年內有計劃利用云原生技術滿足數字化時代金融業(yè)務

快速響應、敏捷彈性的需求

單點實驗，正構建云基礎設施，將部分業(yè)務改造上云，實現基礎設施的彈性擴展和應用的快速部署

局部應用，正將云原生技術應用于核心系統(tǒng)改造、產品構建或應用創(chuàng)新等

場景

優(yōu)化創(chuàng)新，正探索云原生技術在管理創(chuàng)新、產品創(chuàng)新、應用創(chuàng)新等方面的

建設02金融云原生來源：IDC2023年中國金融行業(yè)趨勢預測調研說明：本次調研N=50,調研對象為銀行、保險、證券等金融機構科技/信息部門、數據中心、創(chuàng)新實驗室/創(chuàng)新研究院等領域的管理層。2.0%14.0%42.0%42.0%06例如，某股份制商業(yè)銀行多年來一直在探索和實踐核心系統(tǒng)云原生改造。主要將核心系統(tǒng)遷移到云上，并采用容器化、微服務架構和自動化運維等技術，創(chuàng)造性地解決了laaS層、PaaS層和SaaS層的多個關鍵技術難點。在IaaS層提供計算服務（虛擬機、GPU等）、存

儲服務（對象存儲、塊存儲、文件存儲等）和網絡服務（VNET、DNS、SLB等）；在PaaS層提供容器服務，基于eBPF的高性能集裝箱網絡解決了原有集裝箱網絡穩(wěn)定性差、

性能不足、可觀測性不足的問題；在SaaS層，提供覆蓋數據分析、數據可視化等多個領

域的云服務，實現數據使用和分析，開啟數字化的最后一公里。最終，這一改造有效提高

了系統(tǒng)的可靠性、靈活性和可擴展性，并能滿足銀行不斷增長的業(yè)務需求和數字化轉型的

要求。云原生技術雖然能夠賦予金融機構敏捷、彈性的能力，但同時也要求金融機構擁有強大的分布式架構能力和敏捷開發(fā)管理能力以完成機構的云原生轉型。同時，作為有著強監(jiān)管、技術領先、安全防護需求高等特點的特殊行業(yè)，金融行業(yè)深入應用云原生技術的關鍵是云原生安全。根據IDC調研結

果顯示，云原生在金融行業(yè)中的規(guī)?；瘧眯柚饕嵘圃P鍵技術能力（如：微服務、容器、動態(tài)編排和DevOps等技術）。同時，構建多元安全防護體系亦是云原生規(guī)?；瘜嵺`需要重點關注

的問題。圖2金融行業(yè)的規(guī)模化應用云原生需提升的主要能力優(yōu)化上云用云成本強化多云管理模式，提升資源調度和彈性效率構建多元安全防護體系，提升安全管理能力提升云原生關鍵技術能力（如：微服務、容器、動態(tài)編排和

DevOps等技術）提升云原生基礎架構的敏捷性和運維的簡易性1.0%17.0%17.0%來源：IDC2023年中國金融行業(yè)趨勢預測調研（N=50）26.0%26.0%07根據上述現狀及市場洞察，我們認為：

越來越多的金融機構將基于云原生技術提升其應用程序的開發(fā)部署和迭代效率。云原生開發(fā)被

定義為針對分布式基礎架構優(yōu)化的一系列軟件和開發(fā)方式及邏輯，金融機構可以充分利用容器

和自動化工具，實現快速構建、部署和測試應用程序的過程，從而提高開發(fā)效率和質量，幫助

企業(yè)以前所未有的規(guī)模和速度生產、傳播和使用軟件。

以應用和服務為中心、安全服務云原生化的設計理念將極大提高金融機構的安全管理效率。

通過單一的管理控制平臺對多云、混合云環(huán)境下的所有工作負載進行統(tǒng)一管理，將成為金融機構

提升資產管理統(tǒng)一性和安全策略一致性的主要方式。同時，

金融機構通過使用微服務架構和容器技術，可以實現多層次的安全策略和隔離機制，降低系統(tǒng)被攻擊的風險，并提高數據和應用

的安全性。

由于金融行業(yè)基礎架構組成比較復雜，行業(yè)非?？粗鼐毣^測運維和分析、大規(guī)模部署和運營的能力。

金融機構通過云原生技術，

構建云原生監(jiān)控體系，

有助于實現包括基礎架構監(jiān)控

（ITIM）、應用性能監(jiān)控（APM）、網絡性能監(jiān)控（NPM）以及用戶體驗監(jiān)控（DEM）的全鏈路、可視化監(jiān)控體系，全面監(jiān)控云原生環(huán)境以及穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)中的業(yè)務運行。

有關銀行核心系統(tǒng)升級換代策略選擇的討論從未停止過。全球范圍內的實踐顯示，

銀行業(yè)正在以更為務實的態(tài)度向前推進這一系統(tǒng)工程項目。

基于傳統(tǒng)（legacy）架構所開發(fā)的應用在可以經受住規(guī)模化負載并且能保證系統(tǒng)穩(wěn)定性的前提下將繼續(xù)運行。與此同時，對于支持新型客戶

互動、向銀行開放基于行業(yè)生態(tài)的創(chuàng)新業(yè)務，

在貸款、存款和財富管理中推出新型數字化產

品，以及基于云原生的數字核心等創(chuàng)新業(yè)務，都在持續(xù)推進中。我們認為，多核心并行的模式

將在未來幾年持續(xù)實踐。但是，

未來銀行核心的終極狀態(tài)將是基于云原生的數字核心。近幾年，中國銀行業(yè)核心系統(tǒng)的改造項目進展比較活躍，基于云原生數字核心的落地實踐正在從單

點實驗向規(guī)?；茝V過程中，核心系統(tǒng)解決方案ISV與云廠商正在就此展開積極探索與合作。

基于云原生的AI應用和數據管理將更有效地推進業(yè)務敏捷發(fā)展。金融機構通過將AI應用部署在

云原生架構之中，通過使用容器、微服務、自動化管理等技術來實現高效、靈活、可擴展的AI

應用部署和管理，能提升資源利用率、提升模型效率。同時，通過將數據庫部署在云原生架構

上的舉措，不僅解決了傳統(tǒng)數據庫維護成本高、可用性低、故障恢復慢等問題，讓企業(yè)能夠更

高性能、更靈活地訪問數據，還實現了數據存儲和計算的分離，打破了存儲的單機限制，并且

實現了存儲資源的自動化管理，包括自動備份和恢復、自動擴容和縮容、自動調整資源分配等

功能。本報告來源于三個皮匠報告站（）,由用戶Id:107695下載,文檔Id:186354,下載日期:2024-12-2408我們預測：到2025年中，60%的中國境內銀行將基于當前應用程序的使用現狀，制定并實施云原生數字核

心戰(zhàn)略，但是否對傳統(tǒng)架構系統(tǒng)做出完全替代將視其具體業(yè)務需求做出選擇。隨著金融市場環(huán)境的復雜與多變，以云原生為核心的開發(fā)、運營/運維及安全管理仍是未來三年各類金融機構所追求的目標之一。未來，

應用云原生技術的金融機構，將憑借其快捷的開發(fā)能力、高效的安全運維能力和敏捷的業(yè)務賦能能力，成為數字經濟下實現數字化轉型的行業(yè)先鋒。092022年開始的《“十四五”數字經濟發(fā)展規(guī)劃》將加快推進數據要素市場化建設，圍繞“數字產業(yè)化、產業(yè)數字化”，促進行業(yè)內外的數據開放和流通，因為創(chuàng)新、效益化的數據應用能正向激

勵數據要素的使用，促進數據價值釋放。該“規(guī)劃”已將數字要素提升到與技術、資本、人才等

要素同等的高度。金融機構通過整合多維數據資源，構建數據要素流通的基礎設施（例如數據存

儲、數據傳輸、數據安全等），強化數據治理能力，對于提升其業(yè)務智能化水平和經營能力至關

重要。數智化是金融機構數字化轉型的一大目標。近年來，越來越多的金融機構開始加強促進數據要素

流通的基礎能力建設，并利用大數據和AI技術等智能化技術，打造數智化能力（如：大數據平臺、

AI中臺等），并將其應用于金融業(yè)務鏈條中的各個環(huán)節(jié)，實現業(yè)務的數字化轉型以及智能化升級，比如渠道營銷、客戶服務、財富管理、風險控制等金融業(yè)務。根據IDC調研數據顯示，金融機構的

數智化建設亦處于起步階段，90%的金融機構正計劃或已初步嘗試構建數智化平臺，并將之賦能

于業(yè)務。03金融數智化10我們認為，未來，金融機構需以數用一體、數智融合、賦能業(yè)務的總體思路，通過云計算、大數據、人工智能的融合應用，打造數據、技術與業(yè)務相融合的智能中臺，在多維數據統(tǒng)一管理的基礎

上，聚焦客戶、產品、運營、風控等業(yè)務領域，將各類業(yè)務中心與區(qū)塊鏈、人工智能/算法等技術深

度融合，建立數智融合的中臺體系，為各類業(yè)務的智能化、高效率發(fā)展提供有效支撐。

尤其是，AI大模型亦將在金融機構數智能力的提升過程中發(fā)揮重要作用，金融機構需加大探索與布局NLP大模

型、CV大模型、多模態(tài)大模型在智能營銷、客服或風控等場景中的深入應用機會。例如，借助于生

成式AI幫助金融機構生成風險評估報告、信用評級報告等，輔助智能風控決策；AI大模型的訓練也

將提升實時、自助的客戶行為分析和預測能力，構建客戶畫像，以做出智能營銷決策。

數用一體：“數用一體”是驅動數據高效賦能于業(yè)務的一種新型理念。

一方面，金融機構需要通過將不同來源、格式、結構的數據進行標準化管理與整合，并通過建立統(tǒng)一的數據質量標準

（如：建立數據采集規(guī)范、數據清洗流程、數據驗證機制等），來促進數據的高效應用；另

一例如，某股份制銀行正在利用大數據、云計算、機器學習、自然語言處理等技術全面提升金融服務和風險控制能力。在客戶服務方面，該銀行利用大數據和用戶畫像技術，實現了對客戶的個性化服務和對話式營銷。在風控方面，該銀行融合多種技術，例如金融風控AI引擎

，融合客戶大數據、風險模型、質檢等，建立了多層次風控體系。10.0%——

52.0%38.0%

1—3分，計劃實施：正利用大數據、AI等技術嘗試構建數智化平臺

4—6分，單點實驗：已經初步構建了數智化平臺，并嘗試在單個業(yè)務場景

使用 7—8分，局部創(chuàng)新：已通過創(chuàng)新顯著提升了某一業(yè)務服務的精準度和效率來源：IDC2023年中國金融行業(yè)趨勢預測調研圖3金融機構數智化現狀11方面，金融機構還需借助于隱私保護計算技術，推動實現數據的安全共享和流通，并通過建立數據共享機制和數據交換協(xié)議，以實現不同部門和機構之間數據的高效共享和交換，從而提高

數據的準確性和可信度，驅動多源數據與業(yè)務流程、業(yè)務系統(tǒng)進行無縫連接，

助力金融機構在不同場景下進行安全、可靠且高效的數據應用和分析。

數智融合：金融機構根據“數用一體”的數據管理理念，并用先進的智能技術，包括云計算、機器學習、AI算法等，以挖掘數據中的價值信息，提高決策的準確性和效率。例如，在云計算

方面，金融機構通過數云一體的計算處理方式，以云原生、分布式內存計算、分布式流計算等

技術，按照不同的數據類型和數據處理模型，并根據數據挖掘/分析的需求自動調整計算資源，提高計算效率和成本效益。目前，市場也催生出越來越多的企業(yè)對大數據及AI/算法等智能技術

的創(chuàng)新和應用需求。賦能業(yè)務：比如，在風控決策場景中，金融機構通過利用更復雜的算法/工具來檢測和識別身份欺詐，這些算法/工具提供了帳戶活動的視圖，檢測異常行為，并對未來的活動模式進行預測，從而防止身份欺詐引發(fā)的金融風險。我們認為，由于更為復雜的人工智能/機器學習(AI/ML)和

深度學習算法的應用，尤其是通過利用開放銀行生態(tài)所搜集的多源可用數據建模的有效性，將

使企圖進行身份欺詐的發(fā)案率至2026年底降低12%。再比如，在保險行業(yè)，我們認為，未來越

來越多的數字原生公司將會同能夠提供相關解決方案的保險公司合作，通過分析內外數據確定

風險，

利用人工智能與數據信息和具體承保需求，

開發(fā)風險模型，提供合適的嵌入式保險產品，如Uber和Deliveroo與Zego和Inshur等專門從事嵌入式保險的技術支持型授權承保代理商

（MGAs）的合作。我們預測，到2025年，60%的商業(yè)保險公司將通過投資人工智能來應對零

工風險的復雜性、多樣性和不可預測性，為零工經濟推出按需產品。領域具有先發(fā)優(yōu)勢。AI大模型技術在金融行業(yè)中的應用，在提升營銷的個性化/精準化水平、風控決策效率、以及客戶服務體驗、財富管理的個性化水平等方面發(fā)揮著重要作用。我們認為，未來擁有AI大模型技術的企業(yè)將會有更快速、更準確的決策速度，從而在新的12我們認為，由于更為復雜的人工智能/機器學習(AI/ML)和深度學習算法的應用，尤其是通過利用開放

銀行生態(tài)所搜集的多源可用數據建模的有效性，

將使企圖進行身份欺詐的發(fā)案率至2026年底降低12%。我們預測，到2025年65%的金融機構將會借助于AI大模型平臺/工具來提升其金融業(yè)務的數智化能力。未來，

金融機構數智融合程度的加深將進一步重塑業(yè)務形態(tài)和業(yè)務模式，

對金融領域客戶服務、渠道營銷、風控管理、財富管理等業(yè)務進行全面賦能。金融業(yè)務的數智化發(fā)展，也將不斷擴展和優(yōu)化業(yè)務的深度和廣度，為金融供給側改革和創(chuàng)新發(fā)展提供新的動能。13越來越多的央行開始探索并開發(fā)自己的數字貨幣，這些數字貨幣被稱為央行數字貨幣（CBDC）。CBDC正逐漸滲透在各個場景，

并在未來有望成為數字經濟時代新型支付媒介和支付工具。與傳統(tǒng)紙幣相比，CBDC主要是通過應用區(qū)塊鏈技術（如分布式賬本（DLT）、智能合約、密碼學等）令央行數字貨幣在交易過程中更為高效、安全和可靠，例如：交易可以直接在區(qū)塊鏈系統(tǒng)上完成，從而

省去了中介機構的環(huán)節(jié)，

在提高對賬效率的同時降低了交易費用。IDC調研結果顯示，大多數受訪

者認為，未來3年基于數字貨幣的跨境支付在市場中的占比將達到10%～30%；僅有26%的受訪者

認為該比例會達到31%～50%。圖4未來3年數字貨幣在跨境支付中的市場判斷04

區(qū)塊鏈、數字貨幣與跨境支付12.0%62.0%

10%－30%

31%—50%

小于10%來源：IDC2023年中國金融行業(yè)趨勢預測調研（N=50）26.0%14我們預測，到2025年，30%的金融中介機構將采用分布式賬本技術來支持結算和清算功能。

傳統(tǒng)的結算需要多個中間支付機構參與，而基于聯(lián)盟鏈技術構建了統(tǒng)一分布式賬本，央行作為可

信機構通過應用程序編程接口將交易數據上鏈，保證數據真實準確，運營機構可進行跨機構對

賬、賬本集體維護、多點備份，從而免去傳統(tǒng)金融交易結算中機構之間聯(lián)結的復雜程序，進而

減少中間環(huán)節(jié)的交易和人為干預，提高對賬效率，實現快速交易和清算。例如，某股份制銀行

借助區(qū)塊鏈的去中心化、分布式記賬特點，對支付系統(tǒng)進行了全新布局，推出了直連跨境支付

清算平臺，實現了點對點交易，最大限度提升了清算/結算效率、降低了成本開支。我們認為，未來區(qū)塊鏈或將改變原有的技術架構和支付服務模式，推動支付清算業(yè)務快速發(fā)

展。隨著區(qū)塊鏈技術的應用，以全天候支付、實時到賬和安全高效為亮點的跨境支付清算時代

將逐漸到來。隨著金融證券作為數字資產比例的增長，預計二級市場對私有、許可的基于DLT的結算和清算服務的偏好將顯著增長，預計也將看到監(jiān)管機構會以更深入的形式參與管理。目

前，部分DLT項目在運行中遇挫；盡管如此，DLT在清算和結算中所表現出的新能力預計將在

短期內得到大規(guī)模采用，包括場內和場外市場。我們認為，央行數字貨幣的全面應用亦將有效支持金融機構的反洗錢和反欺詐工作。央行數字貨幣基于分布式網絡和區(qū)塊鏈驅動的消息可以提供更高效、更實時的監(jiān)控和分析工具，以識別

和防止可能的洗錢和欺詐行為。金融機構通過分析交易數據和交易者身份信息，可以更快地發(fā)

現異常交易和可疑活動。此外，

CBDC也為每筆交易提供唯一的數字簽名，便于跟蹤和審查。這有助于識別與洗錢和欺詐相關的交易，從而更快地識別和阻止此類活動。例如:多邊央行數字貨幣橋（m-CBDCBridge）項目，由中國人民銀行、國際清算銀行、香港金融管理局、泰國央行、阿聯(lián)酋央行等合作，探討分布式賬本技術跨境支付金融基礎

設施方面的潛力；同時，由法國央行、瑞士央行、國際清算銀行等共同實施的Project

Jura項目，也在探索批發(fā)型CBDC的跨境結算，及其在DLT平臺上的數字安全。區(qū)塊鏈技術與數字貨幣在跨境支付領域的應用，不僅能提升對賬效率、降低交易費用、提升業(yè)務流程自動化水平等，使交易信息更透明、交易業(yè)務更合規(guī)，也能更有效地支持金融機構的反洗錢和反

欺詐工作。當前，部分央行已經開始探索數字貨幣在跨境支付方面的應用。15我們預測，到2025年，30%的金融中介機構將采用分布式賬本技術來支持結算和清算功能。我們預測，到2026年，15%的跨境支付將會通過區(qū)塊

鏈驅動的消息處理及結算來進行。分布式賬本和加密

貨幣有可能顛覆跨境支付在成本、速度和復雜度等方

面的境遇。

我們預測，到2026年，15%的跨境支付將會通過區(qū)塊鏈驅動的消息處理及結算來進行。

分布式賬本和加密貨幣有可能顛覆跨境支付在成本、速度和復雜度等方面的境遇。未來，一個國家的

付款人可將其法定貨幣轉換為加密貨幣，

并將其轉移給收款人，后者又可將其轉換為當地貨

幣，且該過程基本可以是即時的。但在實際實踐中，加密貨幣區(qū)塊鏈所帶來問題的解決方案直

到最近才大量出現，包括可以降低風險和增強信心的穩(wěn)定幣、世界各地央行對傳統(tǒng)監(jiān)管規(guī)則的

協(xié)調更新、考慮支付和管理的加密貨幣技術等。16隨著市場各方對跨源、跨領域、跨用戶的數據流通共享需求日益增大，以及日趨嚴格的監(jiān)管，金融行業(yè)更加重視數據安全和隱私保護方面的能力建設。中共中央、國務院印發(fā)的《數字中國建設整體

布局規(guī)劃》，亦突出強調了數字基礎設施的高效聯(lián)通、數據要素價值的有效釋放，對于跨越數字鴻

溝、加快發(fā)展數字經濟、分享數字經濟發(fā)展紅利所起到的基礎支撐作用。隱私保護計算作為圍繞數

據的使用與交換而采取的保護技術，為數據共享與流通提供了解決方案。其通過硬件、密碼學、先

進算法等一種或多種結合的方式，實現數據在多方之間的可用不可見，以此推進數據在安全、不泄

露信息的情況下的流通與開放。

隱私保護計算技術將以更加多元化、場景化的方式發(fā)揮數據的價值。當前，主流的隱私保護計算技術主要有：以多方安全計算為代表的、基于密碼學和安全協(xié)議的隱私保護計算技術；以可

信執(zhí)行環(huán)境為代表的、基于可信硬件的隱私保護計算技術；

以聯(lián)邦學習為代表的、基于聯(lián)合建模而衍生出的技術。面向不同場景的數據共享及使用特點與需求，

往往會采取不同的技術路

線。據IDC調研數據顯示，目前基于可信執(zhí)行環(huán)境的隱私保護計算技術在金融行業(yè)中應用較為

廣泛，多方安全技術亦被行業(yè)廣泛應用。未來，

隱私保護計算技術進一步成熟，將逐漸成為解決多方數據融合應用和安全性的重要途徑和基礎設施，促進金融向更開放、更值得信任的方向

發(fā)展。目前，

隱私保護計算已不斷應用在金融信貸風控、反洗錢、反欺詐、營銷、保險定價與理賠、業(yè)務協(xié)作等金融業(yè)務場景。05隱私保護計算17例如某股份制銀行在數據的獲取和利用上，采用了多方可信計算技術，通過在供應鏈解決方案的設計和實現過程中加入多個計算和驗證節(jié)點，確保對公業(yè)務數據共享的隱私性和可靠性。該銀行還開設了專門的隱私保護與合規(guī)管理職能部門，深入研究和實踐隱私增強技術，為金融行業(yè)提供示范和借鑒。開源協(xié)同正成為推動隱私保護計算大規(guī)模落地的重要手段。

過去三十年以來，作為一種新型生產方式，

開源以“開放”“共享”“協(xié)同”為特點以“自由”的傳播形式，成為全球信息技術發(fā)展的強大推動力。在隱私保護計算領域，首先，開源協(xié)同的模式將催生更多的隱私計算產品

提供方，使這一賽道的競爭更加激烈，產品在不同場景中的標準化程度也將得到提升；同時，大量隱私計算產品的激烈競爭及隱私保護計算開源平臺的出現，可能促使隱私計算產品的價格

迅速降低，在降低隱私計算門檻的同時，也為技術+業(yè)務落地的分工合作的生態(tài)建設打造了相應的基礎，從而進一步推動隱私計算商業(yè)模式的改變，推動隱私保護計算技術的規(guī)模化應用。區(qū)塊鏈和Web3.0技術與隱私保護計算技術的結合，也將進一步促進數據流通可信底座的形

成，例如基于區(qū)塊鏈技術的數據確權將更便于數據所有者管理其數據，促使數據在各個場景中

要素價值的高效轉移。

隱私保護計算技術的應用將加速從零售業(yè)務應用向對公業(yè)務應用升級。如今，數據的戰(zhàn)略價值正在飛速提高，但很多金融機構無法生產出足夠的內部數據，在獲取和利用外部數據時又面臨

數據隱私和安全問題。隱私增強技術和隱私保護計算為銀行業(yè)開辟出新的多方可信計算場景，

如云中敏感工作負載功能、多方風險評估、加密部署等。根據IDC在2022年的全球調查發(fā)現，

54%的受訪機構表示它們會優(yōu)先采用隱私增強技術來支持可信任的數據協(xié)作。目前，

隱私保護計算技術的應用在零售業(yè)務中已較為成熟，如個人貸款、個人信用評分等。我們認為，未來，

隱私保護計算技術的應用將從零售業(yè)務應用加速升級到對公業(yè)務應用。對公業(yè)務通常涉及大量

敏感數據，包括企業(yè)的財務數據、客戶數據、供應鏈數據等。這些數據的合規(guī)共享和分析，能

有效促進產業(yè)內外部之間的協(xié)作。某國有銀行所構建的“區(qū)塊鏈+供應鏈金融”平臺就通過利用區(qū)塊鏈和隱私保護計算技術建立可信底座，實現了數據共享和流通，并確保了數據的安全和可信。通過與供應鏈上的不同參與方共享信息，平臺可以實時監(jiān)控訂單進度，從而更好地進行供應鏈風險管理，并提供融資服務。18此外，Web3.0技術采用去中心化的原則，且數據分布在多個節(jié)點上，這不僅降低了數據集中的風險，也提高了網絡通信效率及計算效率。同時，Web3.0技術也采用了加密技術和協(xié)議機制，

這些機制保護了用戶信息和數據的安全。未來，金融機構通過構建基于數據共享和流通的可信

底座，不僅能有效解決數據安全、數據可信、數據確權等問題，而且能夠高效促進基于可信底

座而開展的數據要素價值轉移。我們認為，伴隨著國家對數據要素價值的重視及多方技術的融合應用，未來，隱私保護計算將從

“單點實驗”邁向“全面推行”階段，其在金融場景中或將迎來大規(guī)模落地。我們預測，到2025年有70%的金融機構將會優(yōu)先采用隱私增強技術來支持可信任的數據協(xié)作。19以某金融科技公司為例，該公司采用了精準的算法和數據分析技術，結合多年的經驗和市場洞察力，開發(fā)了一套全自動交易系統(tǒng)，并以此實現高頻量化交易。該系統(tǒng)涵蓋市場數據

收集、歷史數據分析、交易策略確定、實時交易執(zhí)行等多個環(huán)節(jié)。在交易策略的確定方

面，其采用基于機器學習的算法，進行數據分析、特征提取和模型訓練，從而建立起一套

穩(wěn)定、有效的交易策略體系。交易執(zhí)行方面，該公司采用低延時的技術手段，提高系統(tǒng)的

響應速度，并部署了多個交易網關和服務器，以保證系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。該高頻量化

交易系統(tǒng)已經成功運行多年，并取得了不俗的交易表現和業(yè)績表現。近年來，隨著科技的不斷發(fā)展和金融市場的日益成熟，量化交易正在快速發(fā)展和普及，越來越多的交易機構和資產管理公司開始使用量化交易策略，尤其是在證券、期貨、外匯市場上。我們認為，隨著交易市場的復雜化，越來越多的資本市場交易主體將廣泛采用機器學習、知識圖譜、AI算法等

技術來預定義交易規(guī)則，并以算法交易的自動化執(zhí)行來驅動高頻交易，同時利用低時延交換機提高

交易成功率，這將為證券用戶帶來更好的交易體驗和更多的收益。量化交易20

AI技術在高頻量化交易中的應用趨勢。面向日內T+0的高頻量化交易與中低頻量化交易的最大差異在于數據量的不同。高頻量化交易使用日度數據，同樣3000只股票的數據規(guī)模，

一周便有

上億的數據量。因此，無論現在或未來，高頻量化交易均需依靠機器學習來處理海量的市場數

據。機器學習算法擅長從海量數據中尋找關聯(lián)性，在市場沖擊風險和錯失交易機會而產生的機

會成本的風險之間尋求最優(yōu)解，并據此提升執(zhí)行效率。同時，對于流程化的參數調優(yōu)工作，機

器學習能夠自主跟蹤市場數據并改進性能，在節(jié)省人力成本的同時不斷優(yōu)化交易策略。未來，AI技術將借助于其在挖掘新因子、決定策略設定等方面的優(yōu)勢，應用至高頻量化交易，對標公

司的財務報表、新聞數據、非公開調研數據等因子進行分析并推導出建模邏輯，并交由計算機

執(zhí)行交易?這套流程將成為未來AI在高頻量化交易中的主要工作模式。

低延時技術在高頻量化交易中的應用趨勢。目前，在高頻量化交易中，超低時延可以顯著提高

交易成功率。例如，通過優(yōu)化網絡帶寬和延遲、調整系統(tǒng)資源分配策略、使用高效的存儲設備

等來縮短交易的響應時間和提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性；通過對代碼進行優(yōu)化、使用高效的數據結構和

算法來提高交易系統(tǒng)的執(zhí)行速度和穩(wěn)定性；通過使用高性能的處理器、高速緩存和內存等硬件

設備以及使用超頻技術，來提高服務器的運行速度和性能；通過低延時網卡降低網絡通訊的延

遲時間，提高數據傳輸速度和精確度，從而提高交易的執(zhí)行效率和成功率。這些低延時技術能

夠在納秒級的量化交易競爭中助力機構提高交易成功率。

高可用的系統(tǒng)架構在高頻量化交易中的應用趨勢。高頻量化交易對于數據的計算量及計算效率有著較高的要求。因此，在數據層面，快速的數據傳輸必不可少。通常采用行情中心、數據分

發(fā)服務器和本地數據緩存等技術，利用多種傳輸協(xié)議（如TCP、UDP）實現數據的高速傳輸，

以提升數據在算法訓練端的快速響應。在架構層面，其所需的系統(tǒng)架構也應具備高可用性和負

載均衡的特性，具備在故障或峰值負載狀態(tài)下快速切換或擴展處理能力。因此，在系統(tǒng)架構層

面，只有采用負載均衡、分布式數據庫、異構化分布式算法、分布式容器、分布式調度等技術，才能保證在高可用的同時確保系統(tǒng)高效的運行。21我們預測，到2025年，65%的資本市場交易主體將采用機器學習、知識圖譜、AI算法等技術來實現高頻量

化交易。如今，高頻量化交易仍在發(fā)展期，市場的規(guī)模仍在不斷擴張，具有很大的價值潛力。但是，需要注意的是，高頻量化交易的風險控制和監(jiān)管措施也極為重要，需要加強對相關風險的監(jiān)控和控制，以保障投資者資金安全，提升市場對其的接受度。22《“十四五”國家信息化規(guī)劃》提出，到2025年，以5G、物聯(lián)網、云計算、工業(yè)互聯(lián)網等為代表的數字基礎設施能力達到國際先進水平。中國正大力推動物聯(lián)網與其他新一代信息技術加速集成和融

合，物聯(lián)網聯(lián)接規(guī)模和應用持續(xù)增長。物聯(lián)網技術作為數字技術和數字基建的重要組成部分，在推動萬物互聯(lián)及產業(yè)數字化轉型中發(fā)揮著

重要作用。其使用場景正從制造流程、設備資產管理、智能電網等，更多滲透至車聯(lián)網、農畜鏈網

標簽、個人健康、全渠道零售、金融服務等領域。值得注意的是，在金融服務領域，當前的物聯(lián)網技術在數據獲取及互聯(lián)互通、資產的聯(lián)接管理、與

其他技術的融合發(fā)展以及實物資產安全等方面的價值越來越突出。越來越多的金融機構開始基于人工智能物聯(lián)網技術對實物資產進行數字化管理，以提供更加便捷、寬泛、可靠的金融服務。07物聯(lián)網金融23物聯(lián)網云平臺建設將逐漸成為金融機構面向中小微企業(yè)提供金融服務的重要入口。

根據IDC調研，大多數銀行都存在著獲客渠道單一、場景化金融產品相對不足、抵押類產品的數字化能力

不足等問題。當前，銀行機構缺乏主動觸達中小微企業(yè)的渠道，且由于銀行場景化服務能力不

足，難以基于已獲取的中小微企業(yè)客戶觸類旁通，拓展服務規(guī)模，致使銀行在中小微業(yè)務方面

缺乏有效的永續(xù)經營手段。而物聯(lián)網技術由于具有環(huán)境感知和監(jiān)控的技術優(yōu)勢，能夠幫助金融

機構獲取中小微企業(yè)的生產、經營等數據，為其金融服務創(chuàng)新提供支撐。我們認為，建立金融

機構與中小微企業(yè)之間的數字化高效連接與智慧融資的產業(yè)物聯(lián)網云平臺是賦能中小微企業(yè)數

字化轉型的關鍵。一方面，物聯(lián)網云平臺的建設能夠整合物聯(lián)網設備、芯片、模組等科技資源

（如攝像頭、傳感器、設備手環(huán)、RFID等），讓中小微企業(yè)更好地使用物聯(lián)網技術或物聯(lián)網設備，以進一步賦能其數字化轉型。另一方面，基于物聯(lián)網云平臺所沉淀的中小微企業(yè)經營數據

及資產數據，亦能有效支撐銀行面向中小微企業(yè)提供更加安全且多元的金融服務。5G、AIoT技術在產業(yè)中的應用將極大提升中小微企業(yè)的貸款覆蓋率。

我們預測，到2026年，通過利用基于人工智能物聯(lián)網技術（AIoT）所搜集并分析的另類數據所進行的跨行業(yè)中小微型企業(yè)(MSMEs)貸款覆蓋率將達到70%。5G的加速落地促使由物聯(lián)網技術支撐的時間、地點、環(huán)境實時多維數據被加入到金融機構的企業(yè)信用評估模型中，提高了金融機構信貸決策能力。物

聯(lián)網技術目前已被應用在商品采購、太陽能園區(qū)、農業(yè)、畜牧業(yè)等多個領域，從而使企業(yè)的貿

易、商品、資金等有關信息可以通過供應鏈整合，

降低銀行風險控制成本，便于企業(yè)獲得資

金。我國已有相關案例，例如農業(yè)融資，可以利用移動物聯(lián)網設備、衛(wèi)星遙感、電子圍欄等技

術捕捉牲畜的生命特征，并由此將其作為抵押品進行貸款。例如，平安銀行推出的“星云IoTOS”，可以有效實現物聯(lián)網設備統(tǒng)一聚合與管理。通過開放API、SDK、云云協(xié)同等方式，集成第三方物聯(lián)網設備和IoT網關/模組等物聯(lián)網技術提供方、方案提供商、產業(yè)互聯(lián)方、硬件制造商以及供應鏈生態(tài)服務商和數字化服務商，并

面向產業(yè)中未聯(lián)網的傳統(tǒng)設備，提供低成本IoT方案，

實現設備聯(lián)網與接入服務。同時，依托于星云開放聯(lián)盟及數字口袋，攜手合作伙伴為海量中小微企業(yè)提供數字化轉型支持，賦能中小微企業(yè)實現數字化管理、數字化采購及數字金融對接。24

利用衛(wèi)星填補偏遠地區(qū)、農村地區(qū)及高風險地區(qū)的網絡覆蓋缺口，進一步提高其金融服務的可得性。物聯(lián)網設備的本地化和產業(yè)化部署是提升金融機構服務中小微企業(yè)廣度和深度的有效方

式。未來，低軌道地球衛(wèi)星（LEO）的日益普即將改變農村和偏遠地區(qū)的網絡匱乏現狀。它在

農村和偏遠地區(qū)的應用將為能源、采礦和公共服務等領域的金融服務帶來機會。隨著低軌道地

球衛(wèi)星的網絡覆蓋面加大，這些地區(qū)金融服務的可得性也將進一步提高。例如，網商銀行推出“大山雀系統(tǒng)”，充分借助于金融科技，創(chuàng)新性地通過衛(wèi)星遙感圖像識別作物生長情況和種植面積，實現對農戶經營資產的數字化建設和評估，使之形成信用

資產。農業(yè)用戶可以通過手機明確自己的土地資產，隨后，網商銀行通過衛(wèi)星遙感等技術識別土地的農作物面積、作物類型，準確率達93%。通過驗證后，農業(yè)用戶便可高效且便捷地獲得相關金融貸款服務。我們預測，到2026年，通過利用基于人工智能物聯(lián)網技術（AIoT)所搜集并分析的另類數據所進行的跨行業(yè)中小微型企業(yè)(MSMEs)貸款覆蓋率將達到70%。我們認為，未來，隨著物聯(lián)網技術的成熟，金融機構通過物聯(lián)網工具在產業(yè)中的部署，以及以產業(yè)賦能為目標的物聯(lián)網云平臺的搭建，將促進其以全新的方式，為產業(yè)方提供更多元且安全的金融服

務；同時，這一方式的規(guī)?；占耙矊⑦M一步延伸產業(yè)數字化轉型及金融服務實體經濟的廣度。25在經濟數字化、全球化加速發(fā)展的今天，金融安全日益受到國家的關注。中共中央、國務院印發(fā)的《數字中國建設整體布局規(guī)劃》指出，要強化數字中國關鍵能力，其中包括筑牢可信可控的數字安

全屏障，切實維護網絡安全，增強數據安全保障能力，建立數據分類分級保護基礎制度，健全網絡

數據監(jiān)測預警和應急處置工作體系。金融機構通過WAF（網絡應用防火墻）+ASS（應用安全服

務）+

DBSS（數據庫安全服務）構建縱深安全防御體系，并以態(tài)勢感知和實時告警等安全運維手段

來防范外來攻擊，

這將在保障用戶數據、信息、資產安全中發(fā)揮愈加重要的作用。IDC研究顯示，所有的受訪者所在的金融機構都對網絡安全比較重視；數據安全、運營安全以及安全運維意識也是

金融機構較重視的方面；此外，防火墻亦是金融機構在金融安全方面重點投入的領域。08

金融安全26來源：IDC2023年中國金融行業(yè)趨勢預測調研（N=50）

網絡態(tài)勢感知技術將在網絡安全管理中發(fā)揮越來越大的價值。

我們認為，到2025年，將有60%

的金融機構會使用態(tài)勢感知技術來提升其網絡安全水平。當前，金融機構面臨著愈加復雜和智

能化的網絡攻擊，傳統(tǒng)的安全技術已經無法滿足需求，需要通過大數據、人工智能/機器學習等技術來對抗網絡攻擊。通過自動發(fā)現和應對威脅，這些技術能夠做出更快速和精確的安全決

策。如今，金融行業(yè)正在積極采用網絡態(tài)勢感知技術，通過數據采集和數據特征提取網絡的狀

態(tài)、檢測網絡攻擊；通過云計算和大數據分析等技術，計算、分析和評估網絡態(tài)勢；通過機器

學習/知識圖譜等技術預測網絡態(tài)勢及溯源；通過可視化技術，實現網絡態(tài)勢可視化等；以此實

時監(jiān)測網絡中的數據流量、攻擊源和攻擊目標等信息，及時發(fā)現網絡攻擊，提高網絡安全水平

及主動安全防御能力。例如，某大型國有銀行通過采用云計算、大數據分析、人工智能等先進技術，建立了具有自主知識產權的網絡態(tài)勢感知系統(tǒng)，通過對銀行網絡中的各類異常進行監(jiān)測、分析和預

警，實現全局實時監(jiān)控。同時，該系統(tǒng)也可以多維度的方式對各類網絡安全事件進行深度分析和溯源追蹤。此外，系統(tǒng)能夠自適應升級，可以有效提高銀行的網絡安全防御水平，保障客戶信息和財產安全。主要從網絡安全維度（如構建網絡應用防火墻、網絡安全態(tài)勢感知）等方式防范金融風險通過監(jiān)管沙盒的形式，對技術應用進行“實驗”以保證應

用安全主要從數據安全角度（如從數據安全風險評估、數據庫安全服務）等方式防范金融風險通過安全運維能力的統(tǒng)一輸出、統(tǒng)一管控來提供安全水平0.0%

20.0%40.0%60.0%

80.0%100.0%圖5金融機構維護金融安全的主要途徑27

數據安全治理將成為推進數據安全的主要方式。隨著金融行業(yè)數字化轉型的深入，金融機構面臨的數據安全風險越來越高。數據安全治理正逐漸成為保證金融機構數據安全的重要措施。我

們認為，數據安全治理通常涵蓋信息保護和數字信任，其中，信息保護是指通過消息傳遞安全

性、數據丟失技術（如：確保敏感信息不會被訪問、不當使用或未經授權刪除的技術）、數據

訪問治理以及數據隱私保護和合規(guī)性來實現信息安全。數字信任通常包括保護數據免受破壞性

影響的產品或技術（如：網絡攻擊和/或未經授權的用戶活動），以防數據泄露。此技術具體包括：加密、密鑰管理、證書以及保護本地/外部數據中心和云上的存儲資源免受意外或故意損壞

數據的工具或服務。通過上述方式以確保數據的保密性、完整性和可用性。

云工作負載安全是保證軟件定義計算（SDC）基礎架構（VM和容器）上運行內容的重要手段。隨著云計算技術的發(fā)展，越來越多的企業(yè)將應用程序和數據遷移到云平臺上，云工作負載

的安全因此成為企業(yè)非常關注的問題。首先，

云工作負載安全可以通過加強身份驗證、訪問控制和加密等安全措施，確保敏感數據不被未經授權的用戶訪問。其次，云工作負載安全可以有

效地檢測和防止各種網絡攻擊，如DDoS攻擊、SQL注入攻擊等，減少安全威脅和攻擊，提高系統(tǒng)的可用性、穩(wěn)定性及系統(tǒng)性能。未來，隨著金融云上服務的復雜性提高，云工作負載安全將

以更多層次的安全措施和更靈活的安全控制機制令安全防御更加靈活和自適應，以滿足金融機

構的特定需求和安全要求。

安全中臺建設正成為金融機構提升整體安全服務水平及智慧安全服務的主要舉措。安全中臺是一種將安全技術和安全資源集成和管理的手段，通過構建安全中臺，可以實現安全管理基礎能

力的標準化、規(guī)范化和服務化，提高安全運營的效率和響應速度及加強金融機構整體安全防護

能力。目前，安全大數據基座和安全能力服務化是安全中臺建設的重要趨勢。基于安全大數據

基座和安全能力建設，金融機構可以對數據進行集中收集、處理和分析，對各類安全“原子能

力”進行抽象化封裝，并通過開發(fā)對外接口面向不同場景，實現靈活的安全能力對接及編排，快速自動化賦能上層安全業(yè)務，以此助力金融機構安全能力的躍遷。28此外，隨著各類數據、業(yè)務及應用的云上發(fā)展，云安全問題也日益突出。金融機構正在采取各種云安全技術手段，如云安全訪問控制、云安全數據隔離、云數據加密、云安全審計等，以確保云環(huán)境下的數據和業(yè)務安全。綜合來說，我們認為，在金融行業(yè)實施數字化優(yōu)先戰(zhàn)略以及國家愈加重視金融安全的背景下，通過

多種技術手段及底層安全能力建設高效全面地保證金融行業(yè)的數據安全、網絡安全、終端安全和業(yè)務安全，是推動金融機構安全服務從被動安全轉化為主動安全及智慧安全的重要路徑。我們預測，到2026年，85%的金融機構將通過數據安全治理、網絡態(tài)勢感知技術、云工作負載、以及安全

中臺建設等方式，來構建更加縱深、多維的安全防御

體系。例如，某國有銀行通過開發(fā)RESTful

API和SDK等接口，將各種安全能力（如反惡意軟件、入侵檢測、漏洞掃描等）封裝成微服務并對外開放，以方便各業(yè)務系統(tǒng)集成、使用和管理。這樣，各業(yè)務系統(tǒng)就可以根據自身需求，靈活地選取并組合不同的安全服務，形成針對性強、覆蓋面廣的綜合安全保障體系，提高了整體安全防護水平。29隨著數字化轉型的持續(xù)推進，越來越多的金融業(yè)務向線上化的方向轉移，諸多金融機構紛紛加大研發(fā)、創(chuàng)新的投入并布局移動金融應用，金融產品和服務差異性越來越小，金融機構之間的競爭

越來越激烈。在獲取新客的同時，機構也將更多的精力投入在提升客戶體驗上，以獲得更高的客

戶價值。我們認為，客戶體驗正成為驅動企業(yè)成功的關鍵因素。根據I

DC調研數據顯示，所有的受訪者所在

的機構都已經在客戶體驗提升方面做了技術投入，盡管有些機構還未取得顯著效果。我們認為，

機構若能深入落實以客戶為中心的戰(zhàn)略，進一步應用新興技術，改善客戶體驗優(yōu)化策略，便可顯

著提升其技術投入的效果。例如，在技術方面，金融機構通過利用人工智能/機器學習、虛擬現實

等技術打造元宇宙平臺，以此優(yōu)化客戶服務鏈，提升客戶互動情境，幫助客戶獲得陌生和新奇的

體驗，提升品牌的情感指標和銷售潛力。例如，通過對大規(guī)模行為數據、交易數據的訓練，銀行

可以預測客戶的購買行為、生命周期價值等，并根據這些預測結果做出相應的決策，以優(yōu)化營銷

體驗及效果；通過訓練大規(guī)模的NLP模型，銀行可以實現自動化的客戶營銷互動，提供個性化的產

品和服務信息，并根據對話的內容和語義，提供個性化的建議和解決方案，從而實現全營銷流程

客戶體驗的升級?？蛻趔w驗30

客戶努力值將成為金融機構衡量客戶體驗的重要指標。過去，企業(yè)最重視的是客戶滿意度得分（CSAT）

，通常以請客戶選擇對產品服務的感受“非常滿意、滿意、一般、不滿意、非常不滿意”的形式進行調研。然而，隨著線上服務在金融業(yè)務的占比越來越高，CSAT將愈加難以評判客戶粘性。同時，

以CSAT指標衡量的客戶體驗往往是滯后的，并且與客戶在回答問題時對于事

件的回憶還原程度強相關。為了避免這一事后反饋模式所帶來的不準確性，能夠反映客戶辦理

一項業(yè)務所消耗精力的客戶努力值（CES）逐漸在客戶體驗標準中扮演著更為重要的角色。我們預測，到2027年中，30%的銀行將放棄客戶滿意度得分作為客戶體驗的衡量標準，而采用客

戶努力值，即客戶為獲得滿意的數字化客戶體驗所付出努力程度。

人工智能及虛擬現實等技術將極大地推動金融機構服務體驗升級。完備的線上情境帶給客戶的新奇感和便捷性是未來金融機構吸引并留存客戶的重要因素。例如：利用人工智能技術提供更

精準且高效的智能客服服務、利用機器學習技術深入挖掘客戶數據并擬定客戶策略、利用虛擬

現實技術為客戶提供情境式服務等。我們預測，到2025年，40%的大型銀行將使用基于人工智

能的情緒分析（Sentiment

Analysis）手段來提升客戶對當前以及未來產品和服務的體驗。因為評估和理解客戶情緒的能力可以幫助金融機構更好的理解客戶，并提供更細致的服務體驗，這種體驗會根據客戶的情緒、位置、面部表情，

甚至是一周中的具體一天或一天中的某個時間點來提供相應的服務，進而使客戶擁有流暢的體驗感。例如，某國有銀行將融合新金融理念與元宇宙概念，以客戶需求為導向、以金融服務為基礎，通過構建深入連接客戶生產生活的各個場景、滿足客戶需求的綜合金融服務元宇宙生

態(tài)系統(tǒng)，展示了新金融持續(xù)延展的服務邊界和不斷提升的實踐成效。該元宇宙生態(tài)系統(tǒng)旨在提高客戶參與度和互動性，不僅使客戶享受到獨特的服務體驗，還可以激發(fā)他們對金融產品和服務的興趣。已經在客戶體驗提升方面做了技術投入，但是效果不明顯已經在客戶體驗提升方面做了技術投入，盡管有了一些效果，但是不足以覆蓋成本長期在利用新興技術優(yōu)化客戶體驗，且效果明顯來源：IDC2023年中國金融行業(yè)趨勢預測調研圖6金融機構在客戶體驗方面的投入現狀36.0%60.0%314.0%

Web3.0及元宇宙技術將進一步推動金融機構創(chuàng)造更具粘性的互動內容和私域運營平臺。金融機構利用Web3.0技術，通過數據共享、所有權等權益的定義與傳遞等方式，利用數字資產、NFT

以及參與體驗等多種方式重構客戶關系，

讓客戶成為品牌的體驗者、消費者、傳播者和受益者。同時，Web3.0技術的應用也能有效提高用戶數據的安全性和可信度，從而提升用戶對手機

銀行的信任度，促進用戶的使用和消費。此外，

元宇宙技術的應用也可以為手機銀行提供更加豐富、生動的界面和交互方式，從而優(yōu)化用戶體驗，吸引更多的用戶使用手機銀行產品。隨著金融業(yè)務“線上+線下”服務體系的深度融合和金融服務/產品差異化的進一步減小，客戶體驗

將在未來的金融機構競爭中扮演更加重要的角色。為更好服務客戶、獲取更高的客戶價值，金融機

構需不斷迭代人工智能等相關技術，完善線上服務鏈，優(yōu)化客戶體驗評判標準，以提供更精準、更

人性化的智能服務，提升客戶互動情景，打造機構競爭力。未來，金融機構營銷及運營管理者將持

續(xù)以技術能力為基礎，加速提升數字客戶價值，為其創(chuàng)造更多發(fā)展機會。這些技術包括但不限于強

大的客戶數據采集與治理、人工智能和機器學習以及安全管理架構，還有一些金融機構甚至開始涉

足Web3.0/元宇宙平臺。我們預測，到2025年，40%的大型銀行將使用基于人工智能的情緒分析（Sentiment

Analysis）提高客戶

對當前以及未來產品和服務的體驗。32當前，綠色金融的發(fā)展方興未艾。2021年，中國人民銀行發(fā)布《銀行業(yè)金融機構綠色金融評價方案》，對綠色金融業(yè)務進行了界定，包括且不限于綠色貸款、綠色證券、綠色股權投資、綠色租

賃、綠色信托、綠色理財等。生態(tài)環(huán)境部、商務部、中國人民銀行等發(fā)布的《關于加強自由貿易試

驗區(qū)生態(tài)環(huán)境保護推動高質量發(fā)展的指導意見》亦鼓勵和發(fā)展排污權交易市場，鼓勵開展環(huán)境綜合

治理托管服務，探索綠色債券、綠色股權投融資業(yè)務，支持生態(tài)環(huán)境治理和節(jié)能減排。我們認為，一方面，在可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略下，綠色金融市場中面向企業(yè)和個人的碳