1、持續定義金融科技未來的七大技術科學技術進步及其應用創新，是金融科技發展的驅動要素。一方面， 科技持續賦能金融服務領域并創造價值；另一方面，技術進步也催生出更 多創新商業模式。麥肯錫分析，在未來10年，七項關鍵技術將持續影響 金融科技總體發展趨勢，驅動業務模式重構，并左右金融業競爭格局(見 圖1) O11七大關鍵技術.持續影響金融科技未來總體發展趨勢，驅動業務模式重構并左右競爭格局智慧_ 人工智能枝本彩國助金蛛料枝冊自動信任.自動因子發現、 知識圖譜和圖計 算，基于隱私保 護的增強分析發 揮更大價值&超自動化流程機器人 (RPA)等自動化 技術縉續代替 人工區塊健智能合約、零 知識證明以

2、及 跨任技術將帶 來新機遇物聯胃萬物互聯構建 全新誠信體系, 與金融融合潛 力無限S7，云計算開源、SaaS 和無賤務架構1"無代鳥開夏平臺A敏捷化、高彈性、利用新技術快速創無代碼和低代碼微服務的云原生優粉.七W：.擔心技未方式吏新定義程勢更受更視運營和基礎投資序開發1 .人工智能(AI):自動因子發現、知識圖譜和圖計算，以及基于隱私保護的 增強分析將發揮更大價值麥肯錫認為，上述關鍵技術并非孤立存在，而是相互交織、嵌入和融合 的，從而迸發出巨大能量并引發行業變革。目前這些核心技術組合己經在金融 細分領域逐漸深化實踐應用，未來將體現更大價值，并影響金融科技乃至金融 行業的市場競爭格局。

3、傳統金融機構和創新型金融科技公司均需結合自身情況 聚焦價值領域，布局新技術以及做好能力儲備，打造技術層面的核心競爭力。麥肯錫估計，AI技術每年可為全球銀行業創造高達1萬億美元的增量價 值；安德烈亞斯卡普蘭(Andreas Kaplan)和邁克爾海恩萊因(Michael Haenlein)將人工智能定義為“系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習， 并利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力”。時至今日，AI技 術已取得更為長足的進步，給包括金融行業在內的許多行業帶來更深遠的變 革。從技術趨勢看，一是基于自動因子發現的機器學習應用將越來越廣泛并產 生顛覆性影響，改變傳統機器學習算法中，影響

4、因子依賴于人工干預而客觀性 不足的弱點；二是知識圖譜與圖計算將發揮更大作用，知識圖譜作為人工智能 語義表征的關鍵應用，利用廣泛的數據來源構建關系，利用復雜網絡技術和圖 計算，進行模式識別和特征發現，在金融科技的不同領域將發揮更大價值；三 是基于隱私保護的增強分析，強調在使用數據的同時保護數據，實現數據最化 使用原則，即僅獲取相關、必要、脫敏后的特征信息進行模型訓練，采用聯邦 機學習和隱私感知機器學習，利用加密、安全多方計算、零知識證明等技術在 隱私保護的前提下進行數據分析。從應用角度來看，人工智能應用覆蓋金融業的前、中、后臺，從千人千面 的產品及服務，個性化的用戶體驗與分析、智能客服或對話界面

5、、市場測算及 自動化交易、機器人投顧；到利用非財務數據的另類信用評分、利用人臉辨識 的身份驗證；再到智能流程，以知識圖譜為代表的知識表示和自然語言解析， 這些技術被用于檢測欺詐行為，也越來越多的被金融行業用于構建產業圖譜和 客戶關聯關系，提升客戶洞察能力。雖然對很多金融機構而言，人工智能應用 仍然較為零星，且往往只針對特定用例，但越來越多銀行業領軍者己開始通過 系統性方法部署高級人工智能，并將其整合到貫穿前后臺的數字化經營全生命 周期之中。值得留意的是，算法只是人工智能的一部分，要發揮人工智能的競爭優勢 最終還是靠數據。人工智能的普及讓金融業確實體會到數據、特別是傳統運營 上沒有采集的客戶行為

6、數據的重要性，這將推動金融業與非金融業的聯盟，體 現了生態圈金融的重要性。以銀行為例：在內部，“AI先行”機構將通過手動任務的極致自動化(“零操作”概念)以及在銀行運營的各個領域以高級診斷引擎替換或增強人 為決策，來提高運營效率。運營績效提升帶來的收益，將從廣泛的傳統和尖端 AI技術應用(例如機器學習和人臉識別)投資，流向對龐大而復雜的客戶數據(近乎)實時的分析上。未來的AI先行銀行也將擁有當今數字原生企業的速度 和敏捷性。銀行將快速創新，在數天、數周而非數月的時間內發布新功能。銀 行還將與合作伙伴廣泛協作，提供覆蓋各個旅程、技術平臺和數據集、無縫整 合的全新價值主張。2. 區塊鏈：智能合約、

7、零知識證明、跨鏈技術帶來新的機遇分布式賬本技術(Distributed Ledger Technologies,簡稱DLT)是構建 生態圈金融的另一個重要技術，其中的關鍵技術如智能合約(Smart Contract)、零知識證明(Zero Knowledge Proof)和分布式數據存儲和交換 成就了如數字錢包、數字資產、去中心化金融(Decentralized Finance,簡稱 DeFi)、非同質化代幣(Non Fungible Token,簡稱NFT)等應用；跨鏈技術 則致力于解決部署了不同區塊鏈的企業之間基于鏈的交互問題。其中去中心化金融的總鎖定價值(TLV)在過去10個月有接近50

8、倍的增 長，整體數字資產達到2.1兆美元的規模，數字化交易所在2021年的營收估計 達到150億美元，大大改變了金融業的生態，傳統投資機構也慢慢上調數字化 資產在投資組合的占比。在國家和地區層次上，我們也看到DLT對政策和法規的影響，按國際清算 銀行(BIS)在2021年初的調查，約6成的央行表示他們正在對央行數字貨幣 (Central Bank Digital Currency,簡稱CBDC)做研究或測試，其中，中國 人民銀行的電子人民幣更達到了試運行的階段，向世界展示了電子貨幣為金融 業帶來的沖擊和機遇。其他區塊鏈應用場景包括:實現基于區塊鏈的即時交易結算；銀行紛紛通過智能合約，同時使用數

9、 字貨幣結算交易的抵押品和現金部分，來實現基于區塊鏈的即時交易結 算。通過分布式賬本技術促進交易處理、證券借貸和股權結算；測試真實情 況下區塊鏈上的基金交易，包括利用區塊鏈提高跨境銷售的效率和可擴 展性；借助區塊鏈平臺上的數字抵押品記錄交易證券，更高效、透明和 安全地管理資本；以及進行交易后股權結算。 建設數字資產交易所，為機構投資者提供分布式賬本技術能力，包括代 幣化（如未上市公司、私募股權基金）、數字貨幣兌換（如法幣和加密 貨幣之間的即期兌換）和托管服務（如代表客戶托管加密密鑰）。.搭建零知識證明的身份確認生態體系。簡化確立身份所需的各項步驟， 并幫助消費者利用他們同意共享的、來自合作機構

10、的信息，通過在線、 面對面或電話方式驗證自己的身份，高效的獲取健康記錄、政府服務 等。該系統使用區塊鏈技術，能夠安全且秘密地與服務提供商共享消費 者個人信息，且僅共享每個唯一交易所需的信息，所有信息仍保留在可 信數據提供商的服務器上。去中心化金融（DeFi），作為金融機構的“替代品”，為去中心化的非 托管應用生態系統，通過自動生成的確定性協議取代中介。可以不依賴 受集中管理的金融實體，就可獲得貸款、投資或交易金融產品。去中心 化金融采用確定性智能合約，能夠消除交易對手風險，并將去中心化和 淘汰尋租中介而節省的成本回饋給去中心化金融的用戶，同時保持實時 透明可以提高市場效率。以區塊鏈技術為基礎的

11、去中心化金融雖然為金融行業帶來新的機遇，但同 時也沖擊傳統金融業的定位和價值，加上金融政策和法規的改變，將成為影響 未來金融業的重要因素。3. 云計算：敏捷化、高彈性、微服務的云原生優勢更受重視麥肯錫研究表明，到2030年，云為全球500強企業帶來的EBITDA （稅息 折舊及攤銷前利潤）價值將超過1萬億美元，有效的云使用可以將遷移應用程 序的開發和維護效率提高38%,將基礎架構成本效率提高29%,可以將遷移應用 程序的停機時間減少約57%,從而使違規成本降低26%。同時，云可以通過自動 化的嵌入式安全流程和控制(例如DevSecOps)提高平臺完整性，并且這些功 能通過跨環境的、一致的技術堆

12、棧降低了技術風險。云計算持續影響金融行業和金融科技，對金融機構而言，云的形態可分為 公有云、混合云和私有云。公有云是指基礎設施是被云計算服務提供商所有， 后者將云服務銷售給廣泛的大眾或組織；混合云是指基礎設施是由兩種或兩種 以上的云(私有、公共)組成，每種云仍然保持獨立，但由專有技術連接；私 有云是指云基礎設施是為一個客戶單獨使用而構建的，私有云可以部署在企業 數據中心，或其他主機托管所。從技術趨勢來看，一是邊緣計算和邊緣云進階為獨立門類；從邊緣端到數 據中心到云端，這樣的區隔與發展邏輯，已經逐漸在多個行業中被認同，隨著 5G、物聯網、云計算、AI等交互協同，在新零售、醫療、工業園區、智慧城市

13、 以及工業物聯網等領域的發展，加速了邊緣云的發展和進步；二是容器云激發 云端創新；公有云廠商大力推進容器技術云上落地，促進了 PAAS層云交付模式 的敏捷創新；容器即服務(Container as a Service)的云平臺構建，也成為 一個云原生發展焦點；三是AI與云的深度結合；AI云平臺在圖像、聲音、醫 療影像識別等領域應用越來越深入，AI的深度學習、算法等技術，借助云平臺 可以更好地為更多領域的用戶提供服務。從應用角度來看，云計算不但讓金融業從IT基礎建設和數據中心等非核心 業務中釋放出來，以更低的成本和更靈活的方式獲取存儲、計算和服務資源， 更專注于客戶、金融產品和服務，同時為如開放

14、銀行(Open Banking)和銀行 即服務(Banking-as-a-Service)等新業態賦能。伴隨金融機構敏捷化能力的述求，對于具有灰度發布要求，市場、客戶響 應要求極高，需更大彈性擴展的創新性業務和能力組件，將逐漸進行云端遷 移。同時伴隨大數據分析的規模化應用，對于彈性算力的要求越來越高，這一 類應用的部署也將逐漸依靠云完成。以銀行為例，銀行將在未來幾年嘗試大規模采用基于云的微服務架構。而 API將成為機器對機器溝通的核心方式。基于微服務的架構，新一代核心銀行 應用軟件將成為銀行實現新架構轉型的關鍵推動者，傳統核心銀行系統供應商 已經意識到了市場對基于云的微服務架構的內在需求和潛力

15、。4. 物聯網：萬物互聯構建全新誠信體系，與金融融合潛力無限物聯網將在未來幾年給全世界帶來翻天覆地的變化，聯網設備將在其中扮 演重要角色。從技術架構來看，物聯網體系由智能感知和傳感系統、無線通信 網絡和應用與運營支撐三個層次構成；從技術趨勢看，一是傳感技術的不斷發 展，如RFID標簽技術是融合了無線射頻技術和嵌入式技術為一體的綜合技術， RFID在自動識別、物品物流管理方面有著廣闊的應用前景；二是物聯網通信方 案日益豐富，有線和無線網絡、近場通信方案、低功耗廣域網、窄帶物聯網、 末端設備的互聯和集控管理等提供了通信網絡保障；三是嵌入式系統技術和智 能技術的發展，通過在物體中植入智能系統使得物體

16、具備一定的智能性，能夠 實現主動或被動溝通。從應用角度來看，環境、社會和企業管治(ESG)近年在金融行業快速涌 現，漸漸成為金融市場的一種主流戰略，這不但影響了投資決策，同時為金融 業帶來了新的產品和機遇，比如說，包括中國在內的各國最近都針對碳達峰和 碳中和發布了更明確的政策和解析，其成功要素在于有效監控和管理工業和電 力的能源效率、可再生能源的使用等等，為物聯網的應用搭建了大量場景，而 其中碳排放交易(Carbon Trading)為金融業帶來了新的機遇。在保險領域，目前為止，保險公司主要使用物聯網加強與客戶的互動，并 加速和簡化承保和理賠流程。物聯網技術可以幫助險企更加精準地判斷風險。 例

17、如，車險公司歷來都借助駕駛員的年齡、住址和信用等間接指標確定保費。 但現在卻可以通過物聯網獲取關于其駕駛行為和車輛使用的數據，比如車速以 及夜間行車頻率等。這種技術已經在市場高度成熟的國家得以應用，結果表 明，保險公司確實可以借此提高風險評估的準確度；險企還可以借助聯網設備 與客戶展開更頻繁的互動，并基于收集的數據提供新服務。在保險行業，客戶 往往只與代理人或經紀人打交道，只有在需要續期或索賠時才會與保險公司直 接聯系。因此，物聯網對拉近客戶關系大有裨益，可以幫助險企與客戶建立更 加深入而有針對性的聯系。在銀行領域，基于物聯網的存貨動產融資，物聯網技術和區塊鏈技術整 合，突破動產融資中的既有風

18、險管理障礙：保障賬實相符，真正打通線上線下 的交易形態，構建全新的誠信體系；同時物聯網在航運和物流行業的應用也為 傳統貿易融資業務注入了新元素，允許銀行就貨流追蹤開發新的融資產品，并 通過智能合約等技術開發按需流動性(On-Demand Liquidity)等金融創新；基 于物聯網的可穿戴設備與銀行業務嵌入，比如與支付等進行結合，創造和客戶 更為緊密的金融場景應用。5. 開源、軟件即服務和無服務架構：讓企業利用新技術快速創新而不需要擔 心技術運營和基礎架構投資速度和可擴展性對新業務和金融創新的成功極為關鍵，在競爭激烈和贏家 通吃的數字化經濟下，“快魚吃大魚”成為了新常態。從技術角度看，開源、

19、軟件即服務和無服務架構近年成為創新科技企業或傳統金融業打造互聯網金融 等新業態的“三寶”：軟件即服務(Software-as-a-Service)讓企業隨自身發展和需求應用有 關的軟件而不需要維護和擁有軟件； 無服務架構(Serverless architecture)允許企業專注于客戶體驗和業 務邏輯的相關開發，同時不需要對計算和存儲之類的服務預留用量，如 果代碼沒有執行就沒有收費，通過彈性擴縮，既沒有閑置損耗，亦可提 高團隊的開發效率；開源(Open-source)是一種通過技術社區開發，源代碼可以任意使用的 軟件，企業可以在開源軟件的基礎上開發企業軟件，麥肯錫也在2019年 發布了數據分

20、析的開源項目Kedroo從應用角度看，上述每項技術都能獨當一面，但最大效益還是來自于它們 的組合應用，當三寶齊發時，企業不但能夠快速搭建技術開發的基礎設施，同 時能夠利用成熟的開源代碼開發產品原型并專注于客戶體驗等要素，且能利用 軟件即服務和無服務架構將產品快速低成本上架。雖然技術三寶有很多優點，但對傳統企業而言，要真正利用并將開源、軟 件即服務和無服務架構轉化為競爭優勢，IT組織架構、開發能力、風管能力等 各個方面都會面臨挑戰，如何有效引進三寶并對IT戰略做調整，升級IT在快 速反應上的能力，將會是大部分企業在金融科技創新上最大的課題。6. 無代碼開發平臺：無代碼和低代碼方式重新定義程序開發

21、無代碼開發平臺(No-code development platform,簡稱NCDP)是可以讓 程序設計者及一般用戶不用傳統程序設計語言即可以開發應用程序的開發平 臺，使用的是圖形用戶界面(GUI)以及組件。從技術角度看，一方面，無代碼開發平臺是軟件工程領域的組件復用與構 件組裝、DSL (領域特定語言)、可視化快速開發工具、可定制工作流流程編排 等理念和設計思維的組合應用及發展；另一方面，無代碼開發平臺的發展和云 計算以及DevOps等基礎技術的發展密切相關，云計算和DevOps等內化并自動 化解決了容器化、彈性縮擴容、開發、部署、運維一體化、異地多活、平行擴 展、高可用等問題，在這樣的基

22、礎技術之上構建應用層技術，限制少、約束小 還能適應各種復雜場景。從應用角度來看，企業使用無代碼開發平臺的目的，常常是為了要開發以 云端為基礎的應用程序。讓開發流程加速，也讓團隊的商業策略可以和快速開 發流程同步。由于在無代碼平臺或低代碼平臺上可以自動化進行審計跟蹤和文 檔生成，因此還可以增強合規性。這對于需要以敏捷模式快速響應市場的金融 機構和金融科技企業而言有較大助力，已經開始逐漸發揮價值，當然其成熟度 和健壯性仍需要時日加以檢驗。如AppSheet,這是“低代碼”和“無代碼”軟件市場中最大的玩家之一， 它讓業務人員能夠開發應用程序，而無需具備專門的編碼技能。Unqork首席營 銷官Schm

23、elkin表示，一家金融服務公司過去需要花費數年時間才能完成的工 作，如果采用“無代碼”可以在幾個月內完成。他說，在無代碼情況下，少量 的開發人員與業務人員聚在一起，三個月內就可以完成軟件的全部開發。迄今 為止，Unqork大約有100名程序員，主要致力于金融服務領域。眾多金融機構正在大力推進數字化轉型，從技術側而言，需要龐大的技術 研發團隊，并且需要在一個項目上耗費幾個月的時間。在疫情期間，我們已經 深知這種工作方式是不可持續的；相反，技術團隊需要能夠在項目之間進行調 整，并根據需要調整的優先級進行推進。這就是無代碼或低代碼開發平臺的價 值所在，如果企業拋棄傳統研發方式，選擇使用無代碼或低代碼開發平臺構建 應用程序