金融科技在数字技术应用显现的五大新特征

金融科技持续发挥着金融业供给侧结构性改革和数字化转型的重要引擎作用，推动数字化技术进一步在金融业各环节、各场景深入应用，持续充实产业“积厚成势”新阶段的内涵。

随着新一代信息通信技术的快速发展，数字化驱动产业变革、推动产业转型升级加速。作为数字化技术在金融业的核心呈现形式，金融科技持续发挥着金融业供给侧结构性改革和数字化转型的重要引擎作用，推动数字化技术进一步在金融业各环节、各场景深入应用，持续充实产业“积厚成势”新阶段的内涵。

金融业对数字化技术应用需求不断提升，金融科技“工具箱” 进一步丰富。数字原生理念在金融业逐步深化，算力能力成为金融业数智化发展的新焦点，大模型、数据智能技术加速金融业数据要素价值释放，金融信创走向深水区，助力金融应用现代化转型。同时，安全防护体系化、服务化发展，正在成为构建数字金融安全底座的新风向。另外，量子计算、5G-Advanced 等前沿技术发展，进一步丰富了金融科技体系的内涵。

金融科技深度嵌入到金融业务和经营管理流程中，加快金融服务的数字化进程。数字技术的深入应用，金融业客户服务、营销渠道加速智能化进程，支付、风控等核心环节能力也得到进一步提升。在金融科技加持下，各类金融产品持续创新，推动个人金融业务全面数智化转型，并深入影响产业金融，推动产业数字金融创新成为热点，扩大了产业金融参与群体，支持实体企业高质量发展。

随着金融业数字化转型的日益深入，金融科技关键技术应用落地不断呈现新趋势：

数智化时代，智能算力成为助推金融业转型发展的新引擎，包含云原生、AI 原生等在内的数字原生应用催生金融领域新的发展动能；
生成式人工智能技术助推金融行业新应用探索，加快金融数据要素价值释放；
“多云多芯”信息技术创新、分布式技术应用等持续夯实金融业应用现代化转型基础；
金融领域安全防护向体系化部署升级，安全发展更加关注敏捷高效的管理能力构建；
后量子密码成为金融机构应对量子时代潜在风险的关键抓手，移动通信等技术的持续演进将为金融领域创新发展打开新的发展空间。

一、算力成为金融数智化新引擎

1. 智能算力在金融业加速应用

以多样算力资源为基础、以算力网络为连接的算力服务成为数字化转型竞争的新领域。截至 2023 年 6 月底，全国算力总规模同比增长 30%，智能算力规模同比增长约45%，据浪潮与 IDC 联合统计数据显示，金融领域位列算力水平行业排名前三位，算力发展对金融业数字化转型有重要价值。

一是金融业对智能算力需求呈现快速增长态势。金融机构分布式技术架构转型、业务多元化发展等对算力的性能和效率提出更高要求，大数据、人工智能等数字技术的广泛应用进一步推动了金融业算力的爆发式增长，架构灵活、高效调度、效能优越的智能算力服务成为金融领域数字化转型的关键生产力之一。
二是大型机构算力布局在整体战略中占据更加重要的地位。大型金融机构探索持续建设先进的算力基础设施，纷纷构建更加强大的算力平台，探索更加智能、敏捷、安全的算力解决方案，推动算力与算法、数据深度融合，持续优化智能信用评估、客户筛选、风险定价、风险控制、投资顾问、保险精算等金融服务。

2. 数字原生理念逐步落地

数字原生指天生具备“数字化基因”，将互联网、云原生、大数据等数字技术与组织形态、业务模式、技术架构等深度融合的、数字技术优先的思维理念，是一种涵盖了生产资料、生产力、生产关系的全方位的数字化。云原生、AI 原生等理念在金融业持续落地，金融业向数字原生不断进阶。

其中，云原生在金融领域数字化转型过程中起到关键引领作用，大型金融机构已深入应用。云原生分布式架构作为突破性的技术革新，已经成为部分金融机构核心系统转型的趋势和方向。AI 原生从赋予场景智能，到在产品和解决方案全面嵌入智能，再到组织智能迭代，助力进入全面智能时代。AI 原生应用更加注重技术的实际应用和商业化，应用前景受到金融等行业的普遍关注，在投资组合优化、风险评估与风险管理、金融市场预测等环节均有较大应用潜力。

二、大模型助推数据智能技术升级

1. 生成式人工智能技术发展迅猛

一方面，由 ChatGPT 等引发的AI 大模型技术变革正在持续演进，为金融业带来新机遇。

一是参数规模呈指数级增长。GPT 由 1.0 到 4.0，参数从亿级爆发增长至千亿规模，模型的上下文理解能力大幅提高，在金融级大数据量的知识问答、逻辑推理等任务上的准确性显著提升。
二是数据模态逐渐往多模态化发展。通过对文本、图片等不同存储信息载体的训练，大模型对金融业复杂文本图像的融合处理和分析能力进一步增强。在大模型技术不断发展的背景下，金融行业数字化基础好、人工智能应用场景密集，也为大模型落地应用提供充分的环境。

另一方面，金融业积极拥抱大模型，推动大模型在各场景的探索落地。基础大模型需通过特定金融场景的数据喂养、提示工程和微调工程训练形成专业领域任务大模型赋能金融业，可广泛应用于市场营销、产品设计、风险管控、客户服务、运营支持等领域。当前，金融业大模型多以智能助手、人机协同等形式赋能智能客服、智能风控等环节，提高员工工作效率和质量的同时加速金融业智能化进程。以银行业为例，农行发布自主金融 AI 大模型 ChatABC、工行发布基于昇腾 AI 的金融行业通用大模型，探索新的应用。此外，大模型也面临着安全与合规风险，受制于模型本身黑盒、计算复杂度高的因素，大模型存在无法溯源、科技伦理风险等方面问题，金融业应用大模型更需谨慎。

表 1 银行机构大模型布局

时间	机构名称	大模型布局措施
2023 年 3 月	农业银行	推出基于开源自研的自主金融 AI 大模型 ChatABC，初步具备自由闲聊、行内知识问答、内容摘要等多类型任务的服务能力。
2023 年 3 月	工商银行	基于昇腾 AI，发布了首个金融行业通用模型，实现百亿级基础大模型在知识运营助手、金融市场投研助手等场景的应用。
2023 年 8 月	交通银行	制定 AIGC 建设规划，组建 GPT 大模型专项研究团队。
2023 年 8 月	招商银行	提升 GPT 类自然语言处理大模型的建设能力，并重点发掘其在全流程财富管理中的应用，投产 FinGPT 创意中心。
2023 年 8 月	中信银行	与华为、雄安新区成立联合创新实验室，布局大模型等联创课题。
2023 年 8 月	平安银行	公布一项名为“银行业务中大模型的微调方法、装置、设备及存储介质”专利。
2023 年 8 月	兴业银行	引入部署私有化的商业大模型, 上线大模型产品 ChatCIB。
2023 年 8 月	浙商银行	设立数字创作中心（AIGC Center），打造一批有浙银辨识度和行业竞争力的重大数字化应用。

2. 金融数据智能技术加速演进

金融业数据智能技术的持续演进，进一步促进数据资产的可信流通和价值释放。一方面，数据智能技术的发展进入新阶段，提升金融业务决策智能化水平。金融业是数据智能技术应用的先行者之一，主流机构会率先探索数据智能技术的应用。目前，现代数据栈、数据编织和数据操作流程自动化等现代数据管理方法走进现实；湖仓一体等新一代数字化平台进入融合一体化阶段；作为数据分析的智能化升级，智能增强分析开始应用，帮助金融机构洞察和构建数据资产可信流通的生态分析能力。

另一方面，数据要素流通和数据资产化的方式逐渐丰富和落地。过去几年，金融机构不断尝试通过借助隐私计算等技术解决数据流通难的挑战，尝试将低价值高风险的原始数据交易转变为高价值低风险的知识产品交易，积极探索构建数字空间、数据交易平台等安全可信的数据流通基础设施，在实现数据资产变现方面进行了探索，目前这些方式已实现一定规模商用。一些头部商业银行研究将数据资产列入无形资产二级科目进行核算，探索数据资产化，诞生了数据资产质押融资、数据资产证券化、数据资产信托、数据资产担保等一系列金融创新产品，比如北京银行在城市副中心分行落地全国首笔数据资产质押融资贷款，杭州高新金投控股集团有限公司发行了全国首单包含数据知识产权的证券化产品。

三、信息技术应用创新深入推进

1. “多云多芯”在金融行业呈规模化应用态势

随着金融业自主创新以及数字化转型等工作深度推进，“多云多芯”作为关键技术底座在金融行业广泛应用。

一方面，“多云”可充分发挥各云差异化优势，针对性支撑不同金融业务落地。金融机构根据不同业务需求进行跨云的统一资源调度与编排，发挥各云平台差异化优势，支撑金融业务快速落地。

另一方面，“多芯”多元异构兼容能力可有效避免单一技术路线局限性和单一产品依赖性，同时满足金融业多样化算力需求。“多芯”为金融机构降低信创芯片技术路线分散、技术走向尚不明晰引入的技术延续性风险，同时兼容 GPU、DPU 等多样化算力，满足日趋复杂的金融业务。人保集团“多芯架构”向下屏蔽底层环境差异，向上提供多云环境中的不同用户安全隔离、物理隔离等安全保障服务能力，灵活配置云资源，实现资源快速交付和应用高效运营。

2. 分布式技术在核心业务系统进一步落地

一方面，分布式技术在金融业核心业务系统进一步落地，在金融行业的覆盖范围和应用深度持续提升。分布式技术已逐渐从外围推进到核心，金融机构借助分布式技术模块化和分散等特性，不断提升核心业务系统的高效性、稳定性和敏捷性。从银行业来看，随着技术的进一步成熟，分布式技术在国有大行、全国性股份制银行、省级联社、地方性城商行、农商行等金融机构中得到广泛的应用实践。证券、保险行业机构根据各自行业的业务特点，广泛应用中台以及云原生等技术推动核心业务系统转型。

另一方面，分布式技术的引入提升了系统复杂度，金融机构更加注重分布式系统的稳定性能力提升。对于金融行业而言，分布式技术提升了系统的业务承载能力，但同时也引入了系统复杂度，增加了系统的不稳定因素以及运维难度，因此，机构更加注重分布式系统稳定性能力建设，引入可观测性、混沌工程等技术推动核心业务系统业务连续性以及稳定性稳步提升。例如工商银行建设了可观测、混沌工程等技术手段为基础的系统稳定性保障体系，构建了企业级可观测能力平台，开展了混沌工程演练实践，在提升业务连续性的同时，有效降低生产故障发生概率和故障影响范围。

四、金融安全防护体系化布局持续增强

1. 金融领域信息安全需求多样化增强

金融科技边界广泛，金融业务转型的同时，安全威胁日渐复杂，安全事件层出不穷。金融领域安全管理规范陆续出台，持续强化对网络和信息安全的体系化要求，金融领域信息安全逐步从单一的网络和信息安全需求转为复杂多变的叠加式安全需求，如云原生安全、数据安全、开发运营安全、基础设施供应链安全等。安全防护技术逐步与金融业务需求全面结合，构建全场景、深层次的立体化金融安全体系。如国泰君安证券通过实践落地，建立了适应行业监管与企业特性的开发安全管控流程和技术平台，形成了“风险前置、管控内生、能力汇聚”的应用开发安全体系建设理念。

另外，安全防护技术逐步完善金融机构运营机制，为安全运营智能化发展提供支持，助力金融安全体系全面健康落地。当前金融机构推动有效的运营机制建设，是形成协同联动式安全防护的关键，也是对金融机构安全防护的顶层规划、技术、管理等维度进行体系化梳理形成的，推动实现“防患于未然”。如厦门银行通过安全体系现状分析，结合新技术建立智能化网络安全运营平台，实现事件智能检测，事件自动化响应，多平台安全协同联动处置，形成了全链路智能化的安全运营理念，提升了应对高复杂性安全攻击的对抗能力。

2. 金融领域安全服务化特征凸显

近年来，数实融合深入推进，随着新技术、新场景、新应用日渐深化，智能终端接入数量持续增加，网络边界不断模糊，网络和信息安全威胁纷繁复杂。为应对数字时代多层级多维度的安全威胁，安全防护的平台化、服务化趋势越发明显。一方面，安全服务企业提出“安全即服务”的防护理念，通过统一的云化安全平台协同处理安全需求，客户按需付费，真正实现高效低成本的安全服务模式。

另一方面，多家金融机构从新视角解读“安全即服务”理念，提出要强化网络、终端、系统、应用及云基础设施等在内的全生命周期安全管理，提出要打造金融级的安全运营平台。此外，当前业务与网络和信息系统融合程度日益加深，金融业务安全保障的复杂性和重要性更加凸显。做好业务安全风险防控，保障业务的可用性和连续性，确保业务运行过程中数据的完整性和一致性，正在成为金融领域网络与信息安全的重要关注点。

五、前沿技术与应用持续探索

1. 量子计算冲击当前密码体系

近年来，量子计算快速发展，其计算速度远超超级计算机，对当前密码体系的冲击已成为行业共识。政策指引方面，中国人民银行下发《关于开展深化金融科技应用推进金融数字化转型提升工程的通知》明确提出要“提升金融领域密码算法抵抗潜在量子计算攻击的能力”，说明了潜在的威胁和提前应对的重要性。

技术路线方面，应对量子信息的威胁分为量子密钥分发（QKD）和后量子密码算法（PQC）两种技术路线。QKD 路线是利用量子不可分割、不可精确测量等特性，替代通信协议中的非对称算法协商部分，得到安全密钥，国内银行与 QKD 技术头部企业保持密切交流与合作，在同城文件传输、异地数据备份、合作方互联等多个场景完成试点。PQC 侧重不受已知量子算法攻击的数学难题而重新设计的非对称密码算法，已有银行针对 NIST 发布的最新后量子密码算法开展了技术验证。两种技术各有优势与不足，作为包含复杂信息应用场景的金融机构会将两个方案结合使用可以更好地形成互补，降低单一路线的密码体系技术风险。

2. 移动通信技术标准持续演进

移动通信的代际升级，给金融业带来持续的场景扩展和体验升级。当前，面向 5G 第二阶段 5G Advanced 的标准正在推进中，同时，国际电信联盟（ITU）于 2023 年 6 月明确了 6G 发展愿景和目标，移动通信的持续演进将进一步丰富金融科技的技术体系，支持构建包容性信息社会和实现可持续发展的目标。

一是沉浸式交互技术的演进，支持金融业服务体验前所未有的升级优化。实时沉浸式 XR、全息通信、感官互联等新的技术的进化，带来小于 1 毫秒的时延、Tbps 级的吞吐量，形成自然逼真的视觉还原，未来这些技术的落地，能够支持金融业推动真正的全息数字人、沉浸式服务的落地。
二是内生智能化在移动通信的应用，支持金融场景全方位数字孪生的应用。未来移动通信融入普惠智能、自学习、自维护、数字镜像实体等技术，支持各行业从数字孪生到数字原生的发展，金融业拥抱这些技术，是建立高度智能化业务的基础。
三是千亿物联、空天地一体等全域化通信技术的支持，将大幅提升“ 无处不在”的金融感知能力。5G Advanced 和 6G 都将空天地一体化通信作为主要趋势，同时无源物联等技术将在 2024 年第一季度的 5G R18 标准中形成初步成果，支持无处不在的泛在连接，相应的全域通信能力将为金融产品创新渗透到国民经济各个层面和场景中提供技术支持。

本文摘编自中国信通院发布《中国金融科技生态白皮书（2023年）》，全文下载：