2025年中國金融科技（FinTech）行業發展洞察報告署名：孫石琦部門：TMT金融組署名：孫石琦CONTENTSDigital-IntelligenceTransfoTechnologicalDevelopmentAn2發展背景介紹Background3近況解讀：國內金融科技行業現狀分析在信創建設穩步推進的背景下，建設以技術迭代與創新化應用為核心驅動的金融業務價值提升體系?國內金融機構的數智化建設已從頂層?國內金融機構的數智化建設已從頂層設計的統籌規劃逐步落地到更為具體的業務場景應用，推動轉型的核心因技術賦能下金融業務價值的提升效果備受關注。?在業技融合的基礎上強調數據資源在業務層的應用，回?在政策指導下，金融機構將建設自主可控安全高效的金融基礎設施體系放在較高優先級，強調金融科技基礎設施的高效性、安全性與自主可控性。n?金融業務對于前沿技術的依賴度日漸提升，以人工智能為代表的前沿技術體系正逐步由輔助能力向創造性角色轉變；?科技產品服務的金融業務場景愈加復雜，其在決策性場景的實踐表現備受期待?n?n?通過真實的業務場景檢驗，過往創新型技術應用已逐漸成為金融機構在數智化轉型階段的標配，從技術迭代到業務效果提升的傳導路徑更加敏捷，金融科技應 ?近年國內金融機構的信創建設逐步由辦公系統、外圍系統的單點部署向串聯度更高的綜合平臺體系轉變，目前市場目標達成之前的行業需求爆發期，越來越多金融機構開2020年—2023年 全面信創目標達成核心系統單軌運行單點系統信創探索期綜合聯動與需求爆發期--一一"金融信創元年2020年—2023年 全面信創目標達成核心系統單軌運行單點系統信創探索期綜合聯動與需求爆發期--一一"金融信創元年注釋：各階段描述僅為該階段行業內最主流的信創建設模式，并不代表該階段僅存在一種或兩種信創模式以及信創來源：專家訪談，公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制?2025.3iResearchInc.?2025.3iResearchInc.?2025.3iResearchInc.轉型進程分析國內金融行業整體分析：l驅動因素：戰略規劃成為新階段影響國內金融機構數智化部署進程的核心因素，綜合化、l實踐效果：以員工培訓為代表的技術支持性l表現歸因：數智化轉型效果與數字基建能力、科技產品質量、技術服務貼合度密切相關，金融機構科技素養的提升對未來金融科技服務提出了更高要求。細分行業（一）銀行業：l投入規模及拆分：銀行業科技投入將以11.85%的復合增長率于2028年達到45細分行業（二）保險業：l投入規模及拆分：銀行業科技投入將以14.83%的復合增長率于2028年達到10細分行業（三）證券業：l投入規模及拆分：銀行業科技投入將以19.69%的復合增長率于2028年達到973.9億元.89金融行業：數智化轉型核心驅動因素分析合化、體系化的金融科技服務需求愈加顯著在國內金融科技行業發展的早期階段，新技術產品的迭代與金融業務導向性需求接連成為國內金融機構數智化轉型進程的重要驅動因素，在完成基礎的數字化搭建與部分業務場景的技術升級后，面對進一步深化金融科技場景化應用與提升數據治理能力的全新階成為當前階段影響金融機構技術能力部署與實踐擇的重要驅動因素。通過前期對于新技術產品應用的經驗積累，目前國內機構在前沿技術的實踐理解能力上有較大提升，戰略布局的自主性增強，貫穿多業務場景、多功能應用的綜合化技術、信息平臺建設將成為現階段金融機構的核心業務需求。近年影響中國金融機構技術能力部署與數智化升級的核心驅動因素分析在戰略驅動的主導下，金融機構對于前沿技進入功能豐富期，戰略因素的重要度顯著提升，對比與之前單一場景、單一模塊的科技升級，現階段金融機構將更加關注統籌性、體系化更強的金融科技服務，貫通多業務場景的綜合性技術、數據平臺建設將受到重視。注釋：N=122，調研對象包括銀行、保險、證券行業的從業人員，以數字化業務部、科技管理部、數據中心、軟注釋：核心驅動因素的重要度計算來自122位受訪專家對于十二項可能影響機構技術能力部署因素的打分情況統計，以100%作為“非常重要的影響因素”的評判標準；來源：專家訪談，公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2025.3iResearchInc.?2025.3iResearchInc.?2025.3iResearchInc.金融行業：科技產品實踐表現分析數智化轉型效果與數字基建能力、科技產品質量、技術服務貼合度密切相關，金融機構科技素養的提升對未來金融科技服務提出了更高要求在國內金融機構的視角下，現階段影響金融科技產品實踐表現的核心因素可歸納為三大類，分別是數智化建設基礎、科技產品質量與技術服務的貼合度，其中綜合影響力最大的是金融科技產品在技術底座、數據支持與產品設計方面的表現，目前國內機構對于科技產品與底層技術邏輯的理解力有了較大提升，形成了更為獨立、全面的產品質量判斷體系，用戶群體專業素養的提升將對未來的技術服務提出更高要求，同時，機構對于技術服務的客制化與業務匹配度方面持續保持過程中重要度的提升，機構對于數字基建體系的完善與產品實踐表現之間的關聯效用愈加關注，圍繞數據要素應用與綜合化信息技術平臺搭建的數智服務或將成為本階段行業聚焦的重點領域。需求端視角下影響金融科技產品應用效果的核心因素分析現階段國內金融機構已明確認知自身數字化水平與數字基建能力是影響科技產品應用效果的首要因素，圍繞金融機構綜合技術能力底座構建與數字信息資源綜金融機構對于技術產品質量的判斷能力有所提升，意技術產品的客制化與垂類場景應用能力一直受到較高金融機構的數字化水平與數字基礎設施建設能力金融科技產品的設計水平與技術能力工具的客制化能力與業務需求貼合度產品底層數據庫、信息資源的豐富程度技術產品在特定領域、業務條線的垂類實踐能力技術服務廠商的“一站式”服務與問題解決能力金融機構數字化建設氛圍與科技產品使用依賴度注釋：N=122，調研對象包括銀行、保險、證券行業的從業人員，以數字化業務部、科技管理部、數據中心、軟注釋：實踐表現歸因分析來自對于122位受訪專家在各維度下可能影響機構技術能力部署因素的打分情況統計，以100%作為“非常重要的影響因素”為評判標?2025.3iResearchInc.銀行業：數智化轉型進程展示字生態建設或將成為新階段銀行科技升級的重要需求點近年中國銀行業主流業務能力數智化轉型進程分布圖33規劃籌備期初步探索期規模化部署期實踐成熟期替代迭代期——數字生態建設根據各項能力所處的數智化轉型階段與轉型進度的分布特征，國內銀行業主流業務能力①先行派：包括智能風控、精準營銷與數智化運營三個領域，作為與銀行核心業務環節鏈接更緊密、科技賦能反饋更明顯的銀行核心經營能力，該類能力的數智化轉型起步普遍較早，目前已有近半數②攻堅派：包括產品數智化與渠道智慧聯動兩項能力，國內銀行業在該類能力的科技表現較為分散，機構之間在數智化轉型進程存在較大差距，國內銀行業對于各階段的技術服務需求較為均衡，行業整體的數智化進程仍處于攻堅階段。③探索派：包括數字生態建設能力，該類能力屬于機構數智化轉型中后期推進的底層技術支持能力，其轉型進度極大的取決于機構整體的科技改造進程，目前國內銀行業近半數機構仍處于初步探索注釋：數智化轉型進程數據來自調研問卷中對于金融從業人員所在機構各項細分數智化能力與科技實踐表現的歸納總結，核心聚焦行業整體分布情況；?2025.3iResearchInc.銀行業：科技技術投入規模銀行業的科技投入與營收表現息息相關，新興技術的崛起與信創目標的達成將合力推動銀行業科技投入規模以11.85%的復合增長率穩步提升近年國內銀行業數智化轉型進程已逐步邁入功能完善化、場景全面化、應用日常化的“半熟”階段，基礎科技產品的普及度較高，信創進程穩步推進，銀行科技投入的規模整體呈現上漲趨勢，然而受銀行經營情況、科技戰略部署、產品使用反饋與業務提升表現等多方因素的影響，在整體上漲的大趨勢中依舊存在投入規模增速的波動，例如2023年六大國有銀行營收出現約4.4%的收縮，直接導致次年科技投入規劃變得更加審慎。從科技市場的供給角度來看，面對金融大模型等新興技術產品的崛起，新階段國內銀行業科技市場的核心關注點將圍繞新興技術的多場景應用與價值挖掘，重塑金融行業的生產模式。此外，信創作為銀行業永恒的主題將在2027年迎來關鍵的節點，從金融數據庫國產化的推進到全面信創目標的達成，預計未來2-3年國內銀行業的科技投入增速將有較為明顯的提升，整體規模將以約11.85%的復合增長率于216.4%13.4%15.8%16.4%13.4%15.8%10.4%8.6%10.4%4521.23904.73442.62888.33118.52888.32658.520232024e2025e2026e2027e2028e科技投入（億元）增速（%）注釋：未來年份的金融機構科技投入預測將隨最新年份公布的科技投入金額及機構營業收入等數據逐年調整，現階段預測數值與往年預測數值相比存在一定的出入，預測數值僅供參考；?2025.3iResearchInc.?2025.3iResearchInc.保險業：數智化轉型進程展示保險業務核心環節的科技應用已基本步入成熟實踐階段，營銷與風控領域的數智化建設或將成為未來保險科技的重要成長點近年中國保險業主流業務能力數智化轉型進程分布圖3322規劃籌備期初步探索期規模化部署期實踐成熟期替代迭代期——精準營銷——智能風控——渠道展業——運營管理——理賠給付根據各項能力所處的數智化轉型階段與轉型進度的分布特征，國內保險業主流業務能力①先行派：包括核保承保與理賠給付兩項能力，該類能力屬于保險場景中人力依賴度高、業務場景復雜的核心業務環節，其對于海量信息及時處理、反饋的要求與金融科技產品的賦能特征相匹配，目約兩成機構進入產品的升級迭代期，行業整體的數智化進程呈現明顯的負偏特征且長尾效應較為顯著。②攻堅派：包括渠道展業、運營管理與產品研發三項能力，從行業整體來看，該類型能力的數智化轉型進程較為分散，保司之間前沿技術的應用差距明顯，預計未來該類能力將均衡、平穩地逐步過渡到成熟實踐階段。③探索派：包括精準營銷與智能風控兩項能力，保險行業在營銷與風控方面的數智化成熟度遠低于其他金融行業，目前有近半數保司仍處于該項能力的初步探索階段，預計未來以上兩項能力或將成為保險行業數智化轉型的重要突破點。注釋：數智化轉型進程數據來自調研問卷中對于金融從業人員所在機構各項細分數智化能力與科技實踐表現的歸納總結，核心聚焦行業整體分布情況；?2025.3iResearchInc.保險業：科技技術投入規模保險市場的繁榮推動保險科技應用的協同發展，投入規模預計將以14.83%近年隨著國內人口老齡化問題的加深與居民保險意識的提升，國內保險市場在需求端的推動下整體向好發展，原保險保費收入實現連續三年增長，以2.01%的增速于2024年達到5.7萬億元，總資產規模突破35萬億，成為自2017年以來的最高增長。業務市場的優異表現極大地促進了保險科技行業的發展，以空間信息技術、生成式AI、物聯網、人工智能識別為代表的前沿技術，在風險定價、便捷理賠、個性化客服、精準營銷等領域充分發揮其科技賦能效用，圍繞數據要素價值的挖掘推動安全合規條件下風險信息數據的共享，串聯保險行業多家主體機構，為用戶帶來方便快捷的全新服務體驗。2025年作為《保險科技“十四五”發展規劃》的關鍵年份，在技術投入比例等相關政策要求的指導下，預計2025年投入規模將以14.6%的增速突破670億元，未來新階段的發展規劃或將關注保險科技場景應用、合規監管等細節要求，推動保險與科技的深度融合，2015.7%16.8%CAGR=14.83%15.7%16.8%13.4%14.7%14.6%14.3%。"1020.1881.5771.3672.9586.7517.620232024e2025e2026e2027e2028e科技投入(億元）增速（%）注釋：對于未來年份的金融機構科技投入預測將隨最新年份公布的科技投入金額及機構營業收入等數據逐年調整，現階段預測數值與往年預測數值相比存在一定的出入，預測數值僅?2025.3iResearchInc.?2025.3iResearchInc.對人力高度依賴的客戶服務成為證券行業科技賦能的重要實踐，專業度高、科技屬性強的業務場景在機構間數智化轉型差距愈加顯著123近年中國證券業主流業務能力數智化轉型進程分布圖123規劃籌備期初步探索期規模化部署期實踐成熟期替代迭代期——智能量化交易根據各項能力所處的數智化轉型階段與轉型進度的分布特征，國內保險業主流業務能力①先行派：僅包括客戶服務一項能力，其作為證券行業人力依賴度較高的觸客環節，數智化轉型將極大的改善傳統模式下人力密集型服務的運作模式，以信息資源與智慧涌現能力為客戶提供更優質②攻堅派：包括投資顧問、量化交易與辦公助手三項能力，該類能力與證券行業的核心業務環節聯系密切，對于技術服務商在金融領域的專業能力提出了更高要求，行業整體呈現正態分布，約四成③探索派：包括投研分析、精準營銷與風險管理三項能力，該類能力對于科技產品的成熟度與觸達數據信息的私密等級均有較高要求，目前業內呈現明顯的兩極化趨勢，約有四成科技實踐效果領先的證券機構已進入注釋：數智化轉型進程數據來自調研問卷中對于金融從業人員所在機構各項細分數智化能力與科技實踐表現的歸納總結，核心聚焦行業整體分布情況；?2025.3iResearchInc.注的兩大主題，2025年或將開啟國內證券科技市場快速發展的“新紀元”經歷了2022年的市場寒冬，自2023年起國內證券行業“觸底復蘇”，自營業務、財富經濟業務成為券商收入的重要成長點，2024年前三十家券商中有超八成凈利潤實現增長，頭部券商聚焦資源統籌與綜合金融服務能力的提升，而中小券商在經濟、投行、資管等業務中也各有優勢，在業務繁榮發展的背景下，券商對于科技的投入意識與意愿逐年遞增，除個別初始投入規模較大的機構增速放緩之外，國內證券機構的科技投入均有提升，特別是規模較低的券商增速格外明顯。在技術應用方面，圍繞信創的核心交易系統切換與“AI+數據”的雙引擎業務架構受到業內普遍關注，降低核心系統的故障率與提升多場景下的業務處理效率成為證券科技的核心主題，《證券公司網絡和信息安全三年提升計劃》也從量化的角度為證券機構的科技投入規模統籌規劃，2025年年隨著《關于推動中長期資金入市工作的實施方案》的發布，未來將會有更多中長期資金涌入資本市場，券商業績與科技投入或將迎來快速成長，預計國內證券科技規模將以約19.7%的復合增長率于2028年超過970億元。22.2%973.922.0%21.8%22.2%973.922.0%12.6%14.5%12.6%798.6661.8543.4421.6474.6421.620232024e2025e2026e2027e2028e科技投入（億元）增速（%）注釋：對于未來年份的金融機構科技投入預測將隨最新年份公布的科技投入金額及機構營業收入等數據逐年調整，現階段預測數值與往?2025.3iResearchInc.03中國金融科技行業技術發展分析?2025.3iResearchInc.人工智能與大數據依舊是最受金融行業關注的科技領域，多技術間融合應用備受期待；云端部署接受度提升，金融團體云建設或將成為新趨勢人工智能在金融領域的應用一直備受關注，隨著近年AIGC技術迎來行業級大爆發，大模型產品的成熟推動了新一輪行業生產力的變革，其在場景泛化、技術涌現、強計算等方面的表現與金融業務數智化需求高度耦合，大模型在金融場景的垂類應用備受期待。此外，隨著國內金融機構數智化轉型進程的推進，機構對于科技產品的需求也從單一能力的技術創新建設轉向更為廣泛的系統性技術應用，底層技術通過編排、串聯等方式實現多業務場景技術應用的全面覆蓋。在產品部署方面，近年國內金融機構對于云端部署、云原生建設的接受能力逐步走高，非核心業務場景的云應用也更加普遍，如何保障金融業務場景安全合規上云、如何建設金融行業需求端視角下國內金融科技行業核心技術趨勢一覽圖AIGC技術的崛起為金融業務數智化創新提人工智能依舊是最受關注的前沿技術，近年AIGC技術迎來行業級大爆發，聚焦于金融場景的大模型垂類應用將為金融機構提供更高價值的專業化服務；技術間的融合應用的趨勢明顯，科技需求逐步由單一數據要素概念的興起進一步推動國內機構對于大數據以科技創新、場景金融為代表的非核心業務場景人工智能、AIGC等泛在智慧以大數據為基礎的信息處理技術云計算、邊緣計算等云端技術音視頻、數據孿生等技術注釋：N=122，調研對象包括銀行、保險、證券行業的從業人員，以數字化業務部、科技管理部、數據中心、軟模塊一：人工智能部署進程展示：人工智能類金融科技產品的部署進程與其服務的業務場景類型密前沿應用分析：生成式AI投入規模的提升將推動其產品化建設與技術能力的迭代。模塊二：大數據部署進程展示：大數據類科技產品在國內金融行業的實踐范圍更廣泛，多項應用前沿應用分析：大數據產品未來在智能化、合規化方面的表現備受期待。模塊三：云服務部署進程展示：金融業務云端部署已成為國內金融機構數智化轉型的重要趨勢，前沿應用分析：金融團體云建設將成為降低金融機構云技術接入門檻的重要方式。模塊四：區塊鏈⑧部署進程展示：區塊鏈產品呈現普及進度較慢、機構間實踐差距較大的部署特征；⑨前沿應用分析：數字人民幣作為區塊鏈技術實踐化應用表現較強的技術產品。?2025.3iResearchInc.?2025.3iResearchInc.人工智能類產品的投入規模將以約30.36%的復合增長率于2029年突破中國金融機構人工智能類產品資金投入規模預測及AI?人工智能作為近年市場關注度最高的前沿技術，憑借其在非結構化數據的處理、智能客服語音交互、大模型的智慧化服務等方面的表現，實現對于傳統金融行業生產力的顛覆性改造，與大數據等其他類型技術的融合改善了科技產?人工智能作為近年市場關注度最高的前沿技術，憑借其在非結構化數據的處理、智能客服語音交互、大模型的智慧化服務等方面的表現，實現對于傳統金融行業生產力的顛覆性改造，與大數據等其他類型技術的融合改善了科技產品的運營模式，全面拓展其服務邊界，從數據上看：預計整體投入將由2024年的43億元以約30.36%的復合增長率保持高速增長，于2029年突破160億元。在整體技術投入表現較為穩健的背景下，預計人工智能的投入比例隨著其在復雜場景中智慧涌現能力的提升而逐年上漲，目前市場對于其在決策性、高價值場景的服務表現備受期待。?如何監管科技應用、如何應用科技手段監管科技或將成為未來金融科技市場發展的重要課題，對于服務范圍面廣、與客戶交互密切的AI產品來說，完善的監管體系與產品規范標準對于技術的高價值應用至關重要。?底層技術的完善與服務場景的專業化提升受到關注，產品的穩定應用與對業務的連續性支持是金融業關注的焦點。監管條例的頒布產品實踐能力的加強人工智能技術的迭代加強行業標準的制定人工智能技術團隊建設金融業人工智能聯盟建設知識的普及與員工培訓注釋：N=122，調研對象包括銀行、保險、證券行業的從業人員，以數字化業務部、科技管理部、數據中心、軟件開發等部門的負責人為主；對于未來投入的預測將受到近年業務市場發展、科技創新、戰略規劃、產品迭代等諸多因素影響，反饋到較遠年份時將出現與往年預測數據相比較為明顯的變化，該預測值僅供參考。?2025.3iResearchInc.模的快速提升或將進一步推動產品化建設與技術能力的迭代中國金融機構對于生成式AI相關產品的資金投入規不看好?隨著近年以AIGC為代表的生成式AI不看好?隨著近年以AIGC為代表的生成式AI底層技術能力的崛起，其與金融業務技術需求的高度匹配受到了金融行業的廣泛關注，從最初的資料整理、營銷文案生成到后續在數智交互服務與內部運營場景的優化，以及未來基于智慧涌現能力的決策性場景服務，國內金融業對于大模型產品在不同專業要求、不同復雜程度的業務場景表現給予較高期待。?從規模投入上看，目前生成式AI相關產品的投入是金融科技預期未來投入規模增長最快、力度最強的版塊。?約80%的受訪者對于生成式AI在未來金融場景的應用持積極態度，但在具體實踐形式上存在意見分歧，約四分之一的支持者認為，生成式AI將成為未來人工智能技術輸出的終極模式，以大模型為代表的高階應用將全面取代傳統AI產品，而大多數（75%）支持者態度響度保守，對其的功能性認可高于產品層面的期待。?從反對者的角度來看，其對于生成式AI的核心擔憂圍繞產品的穩定性及數據的安全性方面，生成式AI的產品化路徑仍需一定的周期性迭代。約3.3%的受訪者表示，其不看好生成式AI應用的核心原因是認為該類產品不夠成熟，穩定運營與可靠結果輸出的能力難以在認可生成式AI產品能力的群體中，約75%的支持者認為，以大模型為代表的生成式AI技術將以“技能補丁”的形式，實現對原有技術產品的補充。持保留態度注釋：N=122，調研對象包括銀行、保險、證券行業的從業人員，以數字化業務部、科技管理部、數據中心、軟件開發等部門的負責人為主；對于未來投入的預測將受到近年業務市場發展、科技創新、戰略規劃、產品迭代等諸多因素影響，反饋到較遠年份時將出現與往年預測數據相比較為明顯的變化，該預測值僅供參考。?2025.3iResearchInc.?2025.3iResearchInc.大數據：資金投入與選品因素分析產品數據處理能力、資源豐富度與合規性成為金融機構的關注重點中國金融機構大數據相關技術資金投入規模預測及298.1了更高的價值應用，以“數據+技術”的雙輪驅動成為如199.0242.7今金融創新發展的主流，對于機構內部數據價值的挖掘與135.3163.8嵌入式金融的融合將成為新階段國內金融行業關注的首要【資源豐富】數據資源與標簽豐富度298.1了更高的價值應用，以“數據+技術”的雙輪驅動成為如199.0242.7今金融創新發展的主流，對于機構內部數據價值的挖掘與135.3163.8嵌入式金融的融合將成為新階段國內金融行業關注的首要【資源豐富】數據資源與標簽豐富度?近年數據作為“第五大生產要素”在數智化轉型中承擔能力。從投入規模的角度看，預計未來大數據產品的投入占比將略有提升，隨著?對于大數據產品底層技術的關注成為影響金融機構產品選擇的首要因素，約78.7%的受訪者表示大模型相關產品的數據處理能力、模型構建能力、參數豐富度等圍繞底層數據與技術支持的核心能力是產品選擇關注的重點。?對于與數據層聯系更緊密的大數據產品來說，數據信息的合規應用與安全保護至關重要，產品的安全性是高于其性能表現的、更基本、更核心的數智化產品需求。?數據資源的豐富推動數據標簽的多樣與算法模型的精準，技術服務商數據資源的豐富度也將成為其產品的重要賣點注釋：N=122，調研對象包括銀行、保險、證券行業的從業人員，以數字化業務部、科技管理部、數據中心、軟件開發等部門的負責人為主；對于未來投入的預測將受到近年業務市場發展、科技創新、戰略規劃、產品迭代等諸多因素影響，反饋到較遠年份時將出現與往年預測數據相比較為明顯的變化，該預測值僅供參考。?2025.3iResearchInc.前沿應用：多技術融合與產品力的加強通過跨技術領域的協同應用，國內金融機構對于大數據產品未來在智能化、合規化方面的表現寄予厚望中國金融機構對于大數據產品與其他前沿技術指的是與RTC、物聯網等遠程交互技術 的融合應用，提升大數據產品的實踐拓展能力，服務更多樣化的金融業務場景。指的是與RTC、物聯網等遠程交互技術 的融合應用，提升大數據產品的實踐拓展能力，服務更多樣化的金融業務場景。指的是通過與云計算等無限算力技術的用，提升金融行業算力使用效率，緩解數智時代多場景下的算力不足問題，增強大數據產品底層的算力支持。指的是與金融大模型技術為代表的人工智能類產品的融合應用，作為近年迭代力度最明顯、發展勢頭最強的前沿技術，其在智慧涌現方面的能力將助力大數據產品在模型構建、場景訓練等方面更加便捷、智能、精準的升級迭代。此外，業生產模式，改善傳統依靠密集型勞動的金融服務業態。指的是與金融大模型技術為代表的人工智能類產品的融合應用，作為近年迭代力度最明顯、發展勢頭最強的前沿技術，其在智慧涌現方面的能力將助力大數據產品在模型構建、場景訓練等方面更加便捷、智能、精準的升級迭代。此外，業生產模式，改善傳統依靠密集型勞動的金融服務業態。?隨著近年以生成式AI為代表的人工智能底層技術的迭代升級，國內金融業對于AI技術在多領域、多產品的融合應用給予了較高期待，在調研中，有約57.4%的受訪者關注其在大數據技術領域的綜合化應用，其中：能化的處理方案，全面提升大數據產品的迭代周期”?讓大數據產品更加安全是調研中提及頻率第二高的訴求，約有23%的受訪者關注以區塊鏈、隱私計算為代表的可信協議在數據安全與合規共享方面的表現，希望通過技術加持，為大數據產品的迭代應用提供更完善的數據安全保障，推動數據資源的深度應用與價值挖掘。注釋：N=122，調研對象包括銀行、保險、證券行業的從業人員，以數字化業務部、科技管理部、數據中心、軟件開發等部門的負責人為主；對于未來投入的預測將受到近年業務市場發展、科技創新、戰略規劃、產品迭代等諸多因素影響，反饋到較遠年份時將出現與往年預測數據相比較為明顯的變化，該預測值僅供參考。?2025.3iResearchInc.?2025.3iResearchInc.云服務：資金投入與上云決策分析業務數據的安全保護與戰略規劃成為影響機構上云選擇的重要因素中國金融機構云平臺、云原生相關產品投入規模預測及影響業務數據保護與合規要求金融機構上層的戰略選擇上云成本與后續使用成本云端行業標案案例建設?隨著信創的推進與前沿技術實踐能力的增強，以云原生體系建設為代表的云平臺投入規模穩步提升，作為基礎架構層，云技術的投入規模呈現占比較高、穩定性較強的特征，預計投入比例發生較大波動的可能性偏低，未來或將維持約25%的前沿科技投入占比于2029年達到472.7億元。?金融行業對于數據安全保護的特殊性成為決定其是否會選擇上云的核心因素，業務的云端部署順序是由辦公系統、邊緣系統逐步向核心系統推進，在涉及私密數據的業務場景中機構也會選擇“中心云+邊緣云”相結合的部署模式，應用邊緣算力減少敏感數據的跨網傳輸，對于技術服務商來說，保障金融行業云原生安全，推動安全左移、安全內生至關重要。?此外，數智化進程的推進全面提升了國內金融機構的科技認知，從前期單一業務版塊的轉型需求到如今統籌全平臺、多場景貫通式的技術服務，戰略規劃在機構業務上云進程的影響力不容小覷。注釋：N=122，調研對象包括銀行、保險、證券行業的從業人員，以數字化業務部、科技管理部、數據中心、軟件開發等部門的負責人為主；對于未來投入的預測將受到近年業務市場發展、科技創新、戰略規劃、產品迭代等諸多因素影響，反饋到較遠年份時將出現與往年預測數據相比較為明顯的變化，該預測值僅供參考。?2025.3iResearchInc.中國金融機構對于金融團體云建設的看法與影響規模保障數據私密性與數據應用的合規共享建設金融團體云應用規范及相關監管政策業內云端產品的標準化及相關行業標準制定構建金融團體云聯盟體系，整頓業內秩序在高并發、多場景環境下的技術保障能力??保障數據私密性與數據應用的合規共享建設金融團體云應用規范及相關監管政策業內云端產品的標準化及相關行業標準制定構建金融團體云聯盟體系，整頓業內秩序在高并發、多場景環境下的技術保障能力???在看好金融團體云應用的群體中，有約70%的受訪者表示：??云或將更多應用于非核心場景建設”?看好看好持保留態度不看好金融團體云是指由行業節點機構或同業聯盟主導建設、在監管合規的前提下為小范圍金融機構提供的公有云及相關云原生服務的云端平臺，通過分攤云平臺建設、運營、維護成本，共享云端科技資源，推動金融機構業務上云“門檻”的降低，助力數智化轉型成果賦能更多業務場景。從調研結果的反饋來看，有意愿全面接入金融團體云并將其作為云服務核心應用的受訪群體約占16%，另有約49%的受訪者愿意接入非核心業務場景，持保守態度的受訪者超30%，該群體表示“認可金融團體云的應用模式，但仍需觀察同業間的部署情況”。通過調研結果可知，分別有超90%、80%與60%的受訪者在提及金融團體云的推廣時強調了數據保護、政策監管與行業標準的影響。金融行業作為強監管的政策導向型行業，業內機構對于合規、監管、標準的關注程度遠高于其他行業，以金融業務場景為核心服務對象的金融團體云建設要想得到規模化發展，相關配套的產品標準與監管政策不可或缺。注釋：N=122，調研對象包括銀行、保險、證券行業的從業人員，以數字化業務部、科技管理部、數據中心、軟件開發等部門的負責人為主；對于未來投入的預測將受到近年業務市場發展、科技創新、戰略規劃、產品迭代等諸多因素影響，反饋到較遠年份時將出現與往年預測數據相比較為明顯的變化，該預測值僅供參考。?2025.3iResearchInc.?2025.3iResearchInc.數字人民幣作為區塊鏈技術實踐化應用表現較強的技術產品，監管體系建設、技術迭代與用戶培養成為影響其推廣應用的核心因素【市場反饋】民眾的接受度與信任度【市場反饋】民眾的接受度與信任度?數字貨幣作為以基于密碼學與區塊鏈技術的虛擬貨幣，憑借其去中心化、可追溯性、不可篡改等特征，在普惠金融、數字金融領域具有降低企業融資成本、推動供應鏈金融、債券融資的重要作用，自2019年起多家國內金融機構開啟數字人民幣試點工作，重塑數字貨幣時代國內金融行業發展新范式。對于數字人民幣的推廣，國內從業者的關注超85%的受訪者表示數字人民幣的推廣需要完善的監管體系來規范市場行為，明確數字人民幣的法律地位，降低詐騙、反洗錢等非法事件的發生。約65.5%的受訪者表示看好二者的融合應用，其中：約有一半的支持者認為區塊鏈與隱私計算技術的融合是未來模塊化應用的核心另一半支持者則認為，兩者更多盡在某些特定業務場景下有融合應用的需求，未來兩者間不會存在強綁定的關系。?區塊鏈作為能提供分布式信任機制的關鍵技術，其在技術能力方面與以多方安全計算、聯邦學習與可信執行關系為代表的隱私計算技術具備較高的能力互補機制，在保障區塊鏈安全性、加強跨鏈機構協作信任、提高模型的訓練效率與參數精準度等方面表現較為突出，從調研結果來看：對于兩項技術的融合應用超六成的受訪者表示認可，但對于未來是否會成為核心趨勢存在看法上的分歧。看好持保留態度不看好注釋：N=122，調研對象包括銀行、保險、證券行業的從業人員，以數字化業務部、科技管理部、數據中心、軟件開發等部門的負責人為主；對于未來投入的預測將受到近年業務市場發展、科技創新、戰略規劃、產品迭代等諸多因素影響，反饋到較遠年份時將出現與往年預測數據相比較為明顯的變化，該預測值僅供參考。04卓越者評選&典型廠商案例中國金融科技行業卓越服務商評選“卓越者”評選說明入圍廠商名單中國金融科技行業典型廠商案例展示QualificationStatementforOutstandingEnterprises@iResearch：“中國金融科技行業卓越服務廠商評選”艾瑞咨詢研究團隊所有的入圍者，均為接受過研究團隊調研的企業，其在綜合能力或者關鍵能力方面獲得了研“中國金融科技卓越服務廠商”的選定，艾瑞咨詢研究團隊征詢了來自銀行、保險、證券等需求端專“中國金融科技卓越服務廠商”由艾瑞咨詢研究團隊及產業專家團共同提名，研究團隊也在最大程度“中國金融科技卓越服務廠商”不代表企業排名，也不能說明未入圍者完全不具備產品力或市場力的優勢。l評測說明：評測模型主要包括服務廠商的行業深耕程度、產品與技術能力、服務能力及生態能力四個核心維度，最終評測結果的產出來自于對以上四個核心維度的綜合考量，為了更全面的量化各服務廠商在核心維度下的具體表現，將核心維度進一步拆分至二級、三級評價指標，并給予其不同的評測重要程度等級，具體指標如下圖所示：項目積累服務客戶情況行業覆蓋度項目積累服務客戶情況行業覆蓋度產品與業務需求匹配度科技性與創新性產品使用效果服務質量與服務全面性行業深耕程度行業深耕程度多類型金融機構客制化服務能力（高）業務場景覆蓋度（高）方案適配度（高）垂類場景表產品與技術能力產品與技術能力服務能力服務能力服務穩定性與持續性服務穩定性與持續性資源整合與生態合作能力聯合技術研發能力（高）生態內業務拓展能力（高）協同企業合作能力（高）資源整合與生態合作能力聯合技術研發能力（高）生態內業務拓展能力（高）協同企業合作能力（高）各項指標評測結果均來自于內部及外部評審團隊，根據參選企業提供的資料及調研、走訪結果，結合團各項指標評測結果均來自于內部及外部評審團隊，根據參選企業提供的資料及調研、走訪結果，結合團來源：專家訪談，公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制?2025.3iResearchInc?2025.3iResearchInc.的評估結果，將表現優異的前50家金融科技服務廠商納入“iResearch-卓越者”榜單，榜單分為綜合科技服務商、金融科技IT服務商、核心技術應用服務商以及金融業務數字化創新服務商共四類。榜單不代表對廠商梯隊的劃分，入圍綜合科技服務商綜合科技服務商JDT京東科技金融科技IT服務商來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制?2025.3iResearchInc.金融業務數字化創新服務商金融業務數字化創新服務商yeahka移卡來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制?2025.3iResearchInc.核心技術應用服務商核心技術應用服務商數牘數牘sudom藍象智聯來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制中國金融科技行業卓越服務商評選中國金融科技行業典型廠商案例展示?2025.3iResearchInc.軟通動力信息技術（集團）股份有限公司是中國領先的軟件與信息技術服務商，旗下子品牌“軟通金科（精心打造閉環服務能力體系，涵蓋生態遷移適配、模型適配、知識梳理、高效檢索、AI中臺開發與運維、AI場景互設計及模板定制等；在GenAI領域，圍繞智能辦公、智能客服、智能風控、智能營銷、智能顧投等領域以AI驅動務流程和數據體系變革，重塑金融業態。同時，軟通金科積極響應國家信創建設號召，為金融客戶提供全棧信創適移方案，助力客戶在關鍵領域實現軟硬件的安全自主可控替換。在新型金融細分領域，軟通金科不斷拓展，在智能營銷運營、信創主機服務、AI大模型適配調優訓練、AI知識工程搭建等領域持續創新，為金融企業的數字化轉?2025.3iResearchInc.智能投顧：AI賦能下的提效與精度變革軟通動力堅持從“數字化業務戰略和數智化升級戰略”兩個維度出發，積極投身GenAI探索與技術革新，不斷新性和前瞻性的產品和解決方案。AI理財助手是一款利用AI大模型賦能傳統銀行理財業務智能化AI平臺顧、智能客服等AI業務場景的深度融合，有效推動銀行理財領域的內部管理和業務運營實現成本優AIAI理財場景應用數字人智能客服智能投顧智能營銷企業知識庫表情捕捉知識圖譜知識庫表情捕捉知識圖譜知識庫風險評估模型投資策略模型個性化推薦算法數據可視化數據分析數據加密?2025.3iResearchInc.依托大數據、AI、BI、5G、IOT等底層關鍵技術，專注于信用風控的專業基石服務商北京車曉科技有限公司歷經十余年的行業沉淀，自主開發了汽車金融AI交易平臺、銀行金融科技平臺、保險風控（金融信用履約類）平臺、汽車金融風控平臺、商用車風控平臺、科技資管平臺、SP渠道管理平臺、政府監管風控平臺、機構智能評級平臺、不良資產AI管理平臺、汽車后市場風控平臺等核心生態產品，為汽車金融提供穿透式、全鏈條風控保障和增值服務。產品同時為監管方、保險方、資金方、資產方、渠道方、終端客戶提供全鏈條的以汽車金融場景為核心的《科技資產+科技風控+科技服務》領先服務支撐模車曉科技“AI+金融”及領先科技成果介紹人工智能知識類AI人工智能知識類AI車生態全場景覆蓋戰略閉環布局完善90%汽車金融市場覆蓋金融+保險風控智能IOV車載中國數字金融獨角獸企業大模型與數據要素大數據大數據來源：車曉科技，艾瑞研究院整理繪制。?2025.3iResearchInc.金融云與核心業務中臺系統的結合為金融機構提供智慧銀行消費信貸解決方案智慧銀行消費信貸科技平臺架構提出了一平臺三核心計劃，其中架構設計包括以核心業務中臺系統、渠道管理系統、資產管理系統以及輔助配套服務的資金管理系統和車后市場服務平臺。科技平臺系統各子系統服務于中臺系統之下，各模塊相互協作，也可以實現單系統獨立運營，同時基于HLS+AiCloud+AngelGraph底層邏輯的金科服務，賦能業務的三位一體新金融科技全生命周期服務，為機務的各項功能。車曉科技金融云平臺架構與核心業務中臺系統銜接三方服務展示第三方拍賣平臺第三方征信··········核心系統·····核心系統信貸系統核心系統·····資產系統資產系統 銷售獲客進件審批風險篩查進件審批抵押備案貸后管理資產處置反欺詐模型產品解決方案數據解決方案風控解決方案系統解決方案營銷獲客審批處理風險監控貸后服務貸后催收獲客管理資料補充準入規則押品管理客戶觸達人工審核征信解析GPS協助簽約風險防控大數據還款管理資產管理來源：車曉科技，艾瑞研究院整理繪制。?2025.3iResearchInc.中移動金融科技有限公司（簡稱“中移金科”）是中國移動的全資子公司，致力成為“賦能主業的國企一流金個人錢包、企業錢包、消費金融、產業金融、保險保障、大數據風控等系列產品。其中，企業錢包聚焦“團餐、福利、商旅、出行”等企業消費場景，打造集智能支付、費控管理、多場景應用于一體的一站式企業支出管理解決方案，全面滿足企業消費“合規、降本、增效、體驗”四大需求。場景體管控體數智平臺外賣、招待、食堂便捷使用l一鍵審批l預算管理l賬戶關聯預定合規l預定規則l掃碼支付l公司墊支真實溯源l智能報賬l報銷付款 業財智能管家數據駕駛艙開放平臺大數據合規風控信息安全管控智能供給管理資源一體資源一體統結酒店合作商戶52家航司黨組織?2025.3iResearchInc.領域數據集領域數據集金科公司規劃布局并成功研發十億級參數規模的金融風控大模型，具備客戶身份識別、單據票證審核、信用評估等核心風控環節的識別能力，達到生產級服務的技術指標99%+，廣泛應用于金融、通信等各領域企業。78億參數規模：視覺-語言雙向驅動學習：高仿真偽造識別準確率達未學習新攻擊響應提升訓練周期從30天以上縮短至2、提出金融風控統一大模型訓練框架，可實現一套L1行業發明專利發明專利金融風控大模型1.0專家之聲大模型引領新質生產力躍升，數智化全棧賦通用大模型難以匹配垂直行業需求場景、缺少快速落地的方法和工具，面向金融大模型產業發展，我們主張在全面考量“行業專屬、數據安全、持續迭代、綜合成本”等因素的基礎上，聚焦行業“平臺、模型、工具”產品體系，助力金融客戶將大模型落地到真實的應用場景中，真正成為促進行業轉型升級的新質生產力。目前產品體系在金融行業的營銷活動的轉化率和客戶體驗提升方面表現出色，在數據治理、數據安全、隱私保護等方面提供了更加自動和智能化的處理，在風險控制和金融監管方面的風險識別