數字孿生技術金融應用研究報告北京金融科技產業聯盟版權聲明本報告版權屬于北京金融科技產業聯盟，并受法律保護。轉違反上述聲明者，將被追究相關法律責任。編制委員會參編單位：交通銀行股份有限公司中電金信軟件有限公司華為技術有限公司浙商銀行股份有限公司 1 2 2 4 9 9 12 13 16 18 20 23 25 27 29 30 33 35 38 38 39 40 41 41 44 47摘要：隨著數字經濟發展，數字孿生（DigitalTwin）技術成為連接物理世界與虛擬空間的重要力量。本課題圍繞數字孿生技術在金融領域中虛擬廳堂服務、供應鏈金融、智能運營等場景的應用，探索了其在提升客戶體驗、優化流程、強化風控的潛力。通過具體案例實踐，為金融行業數字孿生應用提供借鑒和指導。1一、數字孿生介紹（一）數字孿生的概念與發展數字孿生（DigitalTwins）概念于2003年提出，最初被定義為與物理產品對應的虛擬數字化模型。2010年，美國開始在航天與軍事領域推廣數字孿生，通過模擬和優化航空器和航天器的數字化模型以改進其性能。2014年后，如西門子、達索等世界知名的工業軟件公司開始在各自擅長的工業領域提出數字孿生的衍生概念與應用方案。2015年，國內航空工業領域吸收并應用了數字孿生概念，通過集成各類傳感器采集的數據，使用機器學習等人工智能算法，建立可實時更新的“擬真”模型，以支撐各類航空工業產品的生命周期內的各項活動。數字孿生是集成了多物理量、多尺度、多概率的系統，經過最初在航空航天領域的應用，逐漸擴展到電力、城市管理、建筑、制造、金融等多個行業；數字孿生在精確反映物理對象的虛擬模型中，會給研究對象（例如，風力渦輪機）配備與重要功能方面相關的各種傳感器。這些傳感器產生與物理對象性能各個方面有關的數據，例如，能量輸出、溫度和天氣等等，然后將這些數據轉發至處理系統并應用于數字副本。一旦獲得此類數據，虛擬模型便可用于運行模擬、研究性能問題并生成可能的改進方案；所有這些都是為了獲取富有價值的洞察成果，然后將之再應用于原始物理對象。2（二）數字孿生的金融政策指引在金融行業，中國人民銀行于2021年發布的《金融科技發展規劃（2022-2025）》1中明確提出要運用數字孿生等技術手段，深化吸納數據綜合應用，為跨機構、跨市場、跨領域綜合應用夯實多維度數據基礎，建立面向用戶、面向場景的大數據知識圖譜和綜合分析能力的業務要求。2024年，中共北京市委金融委員會辦公室聯合人民銀行北京市分行、國家金融監督管理總局北京監管局、北京證監京市推動數字金融高質量發展的意見》2，提出搭建數據開放共享機制，通過數字孿生、聯合建模、圖計算等技術手段，對數據資源進行價值挖掘和關聯分析。（三）數字孿生體系架構數字孿生體系架構需支撐數字孿生的核心目標，建立與物理空間等價的虛擬實現表達，并在全生命周期內支撐物理空間的運營與決策。從架構的視角來看，從上至下分為四層應用層：包含數字孿生技術應用的各類業務應用，對內外部客戶提供服務。金融行業內常有數字孿生財富管理類應用，數字孿生風險控制類應用，數字孿生零售應用類業務，數字孿生支付清算類應用等。1《金融科技發展規劃(2022-2025)》由中國人民銀行于2021年12月29日發布，旨在推動金融科技跨越式發展，實現數字化轉型和核心競爭力提升。2《北京市推動數字金融高質量發展的意見》由中共北京市委金融委員會辦公室于2024年10月28日發布，旨在通過數字技術推動金融業高質量發展，服務數字經濟和數字中國建設。3服務層：包含支撐數字孿生業務應用的各類技術服務，包括感知技術類服務，通常有IoT，5G等類型服務。建模服務，指通過技術手段對物理實際業務實體進行建模映射。渲染服務，指根據通過建模服務得到的模型進行渲染，從而得到一個與物理實體等價的虛擬實體。仿真服務，指在建立虛擬實體上進行各類運算，從而對實際物理實體的運行決策進行支撐。數據層：包含支撐服務層各類服務的各類數據，包括從物理實體各處采集和監測的數據，以及對數據中間集和物理實體歷史數據仿真的生成孿生數據。同時，數據層能夠運用機器學習，大模型技術等AI技術對數據集進行各類預測及模擬生成，對數據進行虛擬化，實現數據智能孿生。算力層：支撐以上各層服務的算力基礎設施層，包括云計算、容器化、云原生等技術，通用計算、智能計算、存儲、網絡等資源，提供彈性高效的算力基礎服務。4（四）數字孿生的關鍵技術支撐數字孿生架構體系的關鍵技術如下。1.渲染技術渲染技術通常指通過計算機圖形引擎，多層次實時渲染呈現數字孿生體實境的技術。通常支持包括宏大開闊地理信息如城市環境，精細細密局特征等，主要能力至少包括有三維實體的可視化渲染能力，數據可視化渲染能力，業務邏輯可視化渲染能力，應用邏輯可視化渲染能力等。2.仿真技術工程仿真傳統上一直被用于新產品設計和虛擬測試。虛擬仿真技術（CAE）是實現工業產品及制造過程模擬仿真與優化的核心技術，是支持工程師進行產品創新設計最重要的工具和手段，在保證產品質量的同時能大幅度縮短產品研5發周期，節省產品研發成本。在數字化設計技術和虛擬仿真數字原型）、DigitalPrototyping（數字樣機）、VirtualPrototype（虛擬樣機）、FunctionalVirtualPrototype（全功能虛擬樣機）等技術，主要是用于實現復雜產品的運動仿真、裝配仿真和性能仿真。仿真技術是創建和運行數字孿生模型、保證數字孿生模型與對應物理實體實現有效閉環的核心技術之一。3.數據孿生技術數據孿生作為金融領域數字孿生底層的關鍵技術，該技術通過機器學習模型對一組業務數據的分布進行學習，從中找到相應規律，進而生成與之相類似的數據，實現業務數據的仿真模擬。為實現數據的高質量仿真，需要使用機器學習領域的生成式模型，主流的生成模型包括生成式對抗網絡（Variationalautoencoder，VAE）兩大類。（Generator）和判別器（Discriminator）。GAN的工作原理基于一個零和游戲（zero-sumgame），其中生成器試圖生成足夠真實的數據以“欺騙”判別器，而判別器則試圖區分真實數據和生成器產生的假數據。6生成器：生成器的目標是捕捉訓練數據的分布，以便能夠生成新的、看似來自真實數據集的數據點。它通過接收一個隨機噪聲信號作為輸入，并將其映射到數據空間中。判別器：判別器的任務是識別輸入數據是來自真實數據集還是生成器。通過這種方式，判別器指導生成器產生越來越逼真的數據。GAN的訓練過程涉及到不斷調整生成器和判別器的參數，使得生成器能夠產生越來越難以被判別器區分的數據，而判別器則變得越來越擅長識別真偽。這個過程最終導致生成器能夠產生高質量的假數據。（2）變分自編碼（VariationalAutoEncoder，VAE）變分自編碼器（VAE）是一種基于概率的生成模型，它通過學習輸入數據的潛在表示來生成新的數據。VAE的核心組成包括兩個主要部分：編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）。編碼器：VAE的編碼器負責將輸入數據映射到一個潛在空間（latentspace）中的表示。這一過程涉及了概率分布的估計，通常是假設潛在空間遵循高斯分布。解碼器：解碼器的任務是從潛在空間的表示中重構出輸入數據。通過這種方式，VAE能夠生成與訓練數據類似的新數據。VAE的訓練涉及到最小化重構誤差和潛在空間分布與先散度。這種方法不僅促使模型學習有效的數據表示，還保證7了潛在空間的平滑性，使得我們可以通過在潛在空間中采樣來生成新的數據點。4.建模技術建模技術是將物理世界中的對象、過程或系統轉化為數幾何建模是最基礎的一環，通過CAD計算機輔助設計軟件創建物體的幾何形狀及物體間行為框架，通過一系列可變參數控制模型。針對復雜場景，可基于點云的建模技術通過LiDAR（光檢測和測距）或其他3D掃描設備獲取大量空間坐標點，然后使用表面重建算法如Delaunay三角剖分或泊松重建。此外，動態建模技術，專注于捕捉和表示系統的動態行為，常見用于表達邏輯流程和狀態轉換的狀態機建模，用來模擬并發事件和資源分配問題的Petri網建模等。建模技術為數字孿生提供了堅實的理論和技術支撐，正向著更加自動化、智能化的方向不斷發展。5.感知類技術感知類技術包括常見的物聯網IoT、射頻識別RFID、計算機視覺和聲波雷達等。IoT（Internetofthings，物聯網）本質上是互聯網從人向物的延伸，物聯網是將“物”和互聯網相互連接的技術，涉及對于“物”的感知、信息采集、傳輸和控制，用于實現物與物、人與物之間的信息交互。具體而講，就是通過溫度、濕度、壓力、振動等傳感器實時收集環境和設備的數據。RFID（Radio-Identification，射頻識別）是一種利用無線電波進行自動8識別和跟蹤標簽附著物體的技術，對物品更主動、更精準地感知和管理。計算機視覺，以攝像機為常見載體，能感知物理世界并能獲取豐富的信息，在日常生活中已得到普遍地使用，即使惡劣環境，已有基于太陽能發電、無線網絡回傳、自動補光的高端攝像機。聲波雷達又是一種高效且普遍的感知技術，特別適用于對移動、變化的事物通過聲波的測量和監測。感知技術作為構建數字孿生的源頭，針對不同環境、場景和訴求，綜合運用各種不同感知技術更全面、更多層面地獲取數字信息是非常重要的。6.云計算技術云計算技術本質是按需靈活地提供各種類型的算力存力運力服務給需求方，提供跨地域跨渠道接入的計算、存儲、網絡服務并按用戶使用量使用率計費，通常包括通用計算算力服務，智算算力服務，通用存儲服務，通用網絡服務，數據庫服務，大數據計算服務，機器學習及人工智能大模型相關服務等通用服務。時至今日，云計算技術已經廣泛地運用于全世界服務于各行各業。國外的知名廠商有亞馬遜、微軟等云計算廠商，國內的主要廠商包括電信天翼云、移動云、華為云、阿里云、騰訊云等云計算服務提供商。9二、金融應用發展（一）金融業業務場景痛點金融業務涵蓋銀行、投資、保險、外匯交易、信托等多個領域。隨著數字化轉型的深入，金融科技逐漸成為重塑傳統金融業服務模式的重要力量3。《2024中國金融科技企業首席洞察報告》指出，當前金融科技主要集中于平臺賦能科技、普惠科技和財富科技三大領域4。其中平臺賦能科技以數據分析技術為核心，占比36%，在支持機構優化運營和提升服務效率的同時，對精準營銷的有效性和交易風險的快速識別提占比16%，盡管智能風控提升了融資效率，不過復雜場景中的動態風險評估仍是重要挑戰；財富科技專注于財富管理和理財服務，占比11%，旨在通過智能投顧5和個性化資產配置滿足客戶的多樣化需求，但在隱私保護和數據安全方面的要求也愈發嚴格。金融機構作為金融業務的載體，承擔著為社會提供資金配置、風險管理和服務支持的職能，也有義務應對數字化轉型過程中精準營銷、風險管理以及安全合規要求帶來的日益復雜的挑戰。1.金融營銷方面痛點介紹金融營銷領域存在的痛點包括客戶獲得的成本上升，對客戶需求的準確分析不足，以及日益激烈的同業競爭。根據3《金融科技發展規劃(2022-2025)》由中國人民銀行于2021年12月29日發布，旨在推動金融科技跨越式發展，實現數字化轉型和核心競爭力提升。4數據源自畢馬威《2024中國金融科技企業首席洞察報告》。5指金融信息投資咨詢，主要業務包括市場調研、商業報告和技術咨詢等。國家金融監督管理總局數據，中國銀行業金融機構法人數和證券公司數近五年分別增加了30家和9家6。金融業競爭存活同業數的增加，導致了客戶獲得成本和企業營銷成本的上同時，隨著客戶對金融產品個性化需求上升，傳統市場劃分和客戶畫像可能因無法滿足客戶需求，導致金融機構獲客率下降。而客戶需求分析準確度不足，也在對客產品設計和營銷策略上給金融機構帶來了挑戰。數據分析工具普遍應用的當下，海量的客戶數據仍是金融業市場洞察的難題。日益精細化的客戶需求，導致同類金融機構間產品同質化嚴重，增加了產品開發壓力，同類產品的同業競價也影響了機構整體的利潤。日益精細化的客戶需求也導致非同類金融機構若無法共享與整合數據時，數據孤島現象的加劇，這可能降低營銷策略制定和調整時的及時性和有效性。2.金融風控方面痛點介紹金融風控領域方面的痛點包括風險識別滯后，合規壓力大，數據整合難度大。傳統金融業風險管理方式一般基于歷史數據和靜態模型，在客戶對金融產品個性化需求提高的現在，可能存在風險識別滯后的問題，表現為在市場變化、客戶行為和潛在欺詐方面反應速度較慢，不能迅速適應市場變化。當突發市場波動時，若金融機構無法及時調整風險策略，將導致客戶投資損失，甚至客戶流失。6國家金融監督管理總局官方公告，截至2023年底，中國銀行業金融機構法人共4608家，中國證券公司共140家；2019年中國銀行業金融機構法人共4588家，中國證券公司共131家。合規壓力來源于監管環境的變化，新的監管法規和標準要求金融機構不斷更新和完善自身風險管理框架，甚至構建新的合規體系，例如衍生自金融監管的監督審計和衍生自金融風險領域的反洗錢。這增加了機構的合規成本，也加大了金融機構平衡合規性和業務靈活性的難度，以及管理難度。客戶個性化及監管法規和標準的增多，使得數據結構趨于復雜增大了數據的整合難度。不同機構、系統之間的數據孤島也成了風險管理人員獲取并整合準確數據的障礙，這種情況不僅影響了風險的實時監測，也使得機構難以預測和應對潛在的市場風險。3.金融安全方面痛點介紹金融安全領域的主要痛點包括數據泄露風險、合規成本過高等。金融數據一般包含客戶的個人身份信息以及資產信息，如果這些敏感信息發生大規模泄露，金融機構將承擔包括巨額罰款、品牌形象損害等嚴重后果。金融數據安全領域存在《中華人民共和國中國人民銀行法》《中華人民共和國銀行業監督管理法》《中華人民共和國商業銀行法》在內的多項法律法規。在數據隱私法規日益嚴格的情況下，為確保合規，金融機構需要不斷更新和完善安全措施，這也將耗費大量的人力和財力。數字孿生技術在解決上述金融業務場景的痛點上，具有廣闊的應用前景。在營銷上，可以通過模擬客戶虛擬業務場景進行員工培訓，提升品牌形象，還可以分析供應鏈上下游生產經營情況，評估跨區域業務需求并提供定制化服務。在風控上，數字孿生能幫助機構進行可視化分析及信貸評估，監控虛擬服務流程是否合規。而在安全領域，數字孿生可以為測試環境提供仿真業務數據，防止數據脫敏不徹底、生產取數丟失導致發生大規模數據泄露。（二）金融業數字孿生需求方向在金融行業數字化轉型的過程中，數字孿生技術在風險管理、客戶體驗改善和業務流程優化等方面顯示出了巨大的潛力。本節將討論金融領域數字孿生技術的關鍵需求方向，并詳細闡述其應用及重要性。1.風險管理與合規性提升通過模擬各類金融市場風險情景，數字孿生技術能夠幫助金融機構對市場風險、信貸風險以及經營性風險進行較為準確地評價。金融機構通過對數據的實時監視與分析，建立及時地識別與應對潛在風險的動態風險監視體系，從而及時識別相應潛在風險，降低風險暴露。在綠色金融領域，數字孿生技術可以模擬環境風險，評估綠色項目的環境影響，確保投資的可持續性。另外，在合規性方面，通過模擬和預測業務流程，數字孿生技術能夠確保金融機構的業務操作符合監管要求，減少合規風險。例如，在養老金融領域，養老金的合規使用和合理的風險管理是重要的監管對象，也是數字孿生技術的“用武之地”。2.客戶體驗與服務個性化隨著消費者對金融服務個性化需求的增加，金融機構可以通過數字孿生技術來提升客戶體驗。金融機構能夠創建虛擬廳堂和數字人與客戶互動，為客戶提供更加個性化的服務。在提升了客戶滿意度的同時，使金融機構的服務效率和響應速度得到提升。3.業務流程優化復雜性的金融業務流程要求金融機構不斷尋求流程優化的途徑。數字孿生技術可以幫助金融機構發現流程中的瓶頸并通過模擬業務流程來優化低效環節。這種模擬既包括前臺的客戶服務流程也包括后面的清算、結算等操作流程，優化模擬流程能達到在不影響實際業務運行的前提下，提高業務效率的效果。4.數據安全與隱私保護金融機構在數字化轉型過程中，面臨著數據安全和隱私保護的挑戰。數字孿生技術通過創建數據的虛擬副本，使得金融機構可以在不泄露客戶敏感信息的前提下，對虛擬數據進行數據分析和模型訓練，從而保護客戶隱私和數據安全。普惠金融和養老金融涉及大量的敏感個人信息，數據安全和隱私保護在其中顯得尤為重要。這些需求表明，數字孿生技術在金融業中存在多樣化的應用和潛在價值。隨著技術的不斷發展和應用的深入，數字孿生也將在金融領域扮演更加重要的角色，推動金融業的數字化轉型和創新發展。（三）金融業數字孿生建設進展數字孿生技術正迅速成為推動行業創新和轉型的關鍵技術，該技術在供應鏈管理、客戶服務、品牌形象構建以及數據安全等多方面都取得了顯著的建設進展。1.在供應鏈金融方面數字孿生技術可以通過物聯網設備收集的實時數據，實現對供應鏈全程的可視化分析，從而為金融機構提供更精確的企業信用評估和償債能力分析。這不僅能夠降低信貸風險，還能促進跨區域業務的發展，尤其在風險評估和信貸決策方面，能夠顯著提升金融服務實體經濟的能力，體現科技金融的核心價值。2.在客戶服務方面融合元宇宙、VR、AR等技術構建的金融虛擬廳堂，能為客戶提供沉浸式的服務體驗，還能為員工培訓提供模擬真實場景的平臺，有效提高培訓效果。在優化客戶服務流程的同時，提升員工的專業技能，對提升金融機構的整體服務質量和效率具有重要意義。這與普惠金融“提高金融服務的普及性和可獲得性”的目標不謀而合。3.在品牌形象展示方面數字人技術能為金融機構提供一個全新的服務和品牌形象展示平臺。金融機構可以通過創建具有高科技感的虛擬數字人，提升品牌形象，并為客戶提供高質量的遠程服務。數字人的應用能增強金融機構的科技感，通過提供個性化服務，也能增強客戶忠誠度。對于金融機構而言，數字人的技術可以使其在競爭激烈的市場中保持競爭力；對于金融行業而言，也與數字金融提升金融服務的科技含量和創新能力的發展目標相契合。4.在數據安全和隱私保護方面數字孿生技術給金融機構提供了新的數據安全和隱私保護解決方案。通過數據模擬仿真技術，金融機構能夠在保護客戶隱私的同時，完成對擬真數據的分析和模型訓練。在數據隱私法規日益嚴格的背景下，仿真業務數據的應用為金融機構提供了一個既安全又高效的數據處理方案，既有利于滿足合規要求、贏得客戶信任，也與綠色金融、普惠金融領域對個人信息和隱私保護的要求相呼應。數字孿生技術在金融行業的建設進展得到了政策的支持和市場的積極響應。隨著技術的成熟和應用的深入，數字孿生技術將在金融領域扮演更加重要的角色，推動金融業的數字化轉型和創新。數字孿生技術能讓金融機構在競爭激烈的市場中為客戶提供個性化、差異化的金融服務，提升服務質量、降低運營成本，進一步做深做細科技、綠色、養老、普惠、數字金融“五篇大文章”，推動金融高質量發展。三、應用場景分析1.應用場景概述數字孿生技術可以幫助金融機構構建個性化的虛擬廳堂環境，其中高度還原真實網點的各類場景和業務辦理設備。客戶可通過多種渠道（如手機、電腦、VR/AR設備）進入虛擬網點，享受個性化、高效的廳堂服務。虛擬廳堂不僅能夠提升客戶體驗，降低運營成本，還能實時監控服務過程并進行數字化定量分析，達到不斷優化服務流程及客戶體驗的效果。2.解決業務問題傳統金融機構廳堂服務，存在客戶排隊時間較長，服務效率較低的問題，可能降低客戶的用戶體驗及客戶對金融機構的滿意度評分。數字孿生技術可以結合元宇宙、VR、AR等先進技術，幫助金融機構創建虛擬廳堂。客戶可通過終端設備進入虛擬環境，或與全息成像技術進行互動，獲得個性化服務。通過數字孿生技術構建虛擬廳堂，可以實時采集客戶操作及行為數據，確保每一步都符合廳堂服務規章制度，并在業務流程中自動檢測和糾正違規行為，降低操作風險發生概率，提升金融機構廳堂服務合規水平。（3）創造培訓虛擬環境通過數字孿生技術構建虛擬廳堂，可以幫助金融機構創建模擬真實業務場景的服務培訓環境。讓員工在擬真業務場景中熟悉不同業務的廳堂服務流程，提高實際工作中的應對能力。3.技術實現方案數字孿生技術在廳堂服務方面的應用，主要圍繞虛擬網點的建設。通過對線下網點實體進行對象定義，選取部分物理設施、流程作為數字化建模的對象，包括客戶取號、業務咨詢與導引、業務辦理、系統操作、業務資料歸檔、辦理業務回執等流程，根據不同對象及流程，選定相適應的屬性及行動，最終迭代輸出數字化模型。通過構建場地、終端、人員、操作四類實體的數字模型，對真實網點進行仿真孿生。基于數字網點，開通客戶線上通道，客戶即可進入虛擬網點，虛擬網點通過語音識別、自然語言處理、視頻圖像分析等技術，融合業務建模、深度學習、大數據分析等手段，對業務辦理、客戶服務過程中產生的圖片、語音、視頻等非結構化數據進行深度信息挖掘與分析，構建可以與客戶完美互動的虛擬網點環境（見圖2）。1.應用場景概述數字人技術目前已大量應用于金融產品營銷、金融業務辦理等場景，通過創建高保真的數字人形象，借助計算機圖形學、圖形渲染、深度學習、動作捕捉、語音識別及合成等人工智能技術，虛擬數字人可以對物理世界進行感知并通過電子屏、VR/AR等設備與物理世界進行交互，為客戶介紹金融產品，提供金融投顧、金融投資者教育等服務，降低人員成本的同時，提升服務效率，強化合規管理。2.解決業務問題數字孿生技術可以根據金融機構特色創建具有高科技感的虛擬數字人，提升金融機構的品牌形象。通過創新的服務方式，吸引年輕客戶，增強品牌競爭力。金融機構通過數字孿生技術創建的數字人，可以為客戶提供優質的遠程服務，客戶無需出門即可辦理各項業務。通過視頻通話、文件傳輸等功能，數字人可以與客戶進行實時互動，確保服務的連續性和安全性。（3）多語言及無障礙服務在全球化的今天，數字人通過配備多語言處理能力，可以為不同國家和地區的客戶提供消除語言障礙的定制化服務；同時，數字人可為聽力障礙客戶提供手語服務，為視覺障礙客戶提供語音識別反饋服務，實現無障礙金融服務，確保所有客戶能夠得到無差別的金融服務體驗。3.技術實現方案基于數字孿生的數字人技術方案主要涵蓋基礎能力、交互能力、安全能力及應用實現幾大部分（見圖3）。在基礎能力方面，通過3D建模生成數字分身，數字分身可基于人體掃描或手工建模的方式獲取數字人所需的人體形狀和外觀信息，設定文本驅動、視頻驅動、語音驅動等多種驅動方式，結合音視頻通訊技術，通過渲染引擎合成顯示數字人。進行語音合成、多輪對話等生成，同時，支持文本、語音、圖像等多模態信息人機交互方式。在應用實現方面，針對交互式數字人和播報式數字人，需要區分不同的應用架構。在部署設計中，需要考慮高可用、高并發、兼容性等問題。數字人的交互模式、文案內容、運營模式等都需進行提前配置，以保證數字人能夠達到預期效在安全合規方面，需確保技術的合規應用，保障系統和數據的安全性，同時，對數字人在產品介紹、金融服務、投資者教育等方面進行嚴格的風險合規管理。1.應用場景概述隨著金融機構數字化轉型的不斷深入，金融行業面臨數據安全、隱私保護等諸多挑戰，在開發上線支撐業務發展的關鍵信息系統過程中，傳統的測試數據通過抽取客戶業務生產數據并脫敏獲得，無法完全避免數據泄露風險，通過數字孿生技術中的仿真數據模擬，可以基于業務數據自動生成高質量的孿生數據，保障數據安全的同時，提升金融信息系統開發及測試人員效率。2.解決業務問題金融機構存在大量敏感、高度保密的隱私數據，該部分數據在數字化轉型過程中應用極易造成數據泄露等問題，通過數據模擬仿真技術，可以通過學習敏感數據模擬生成與真實數據極其相似的仿真數據，減少敏感數據的應用安全性問金融系統測試需要高質量的測試數據來驗證開發工作的正確性。但測試數據不能泄露客戶的真實數據，尤其是數據中的隱私信息。傳統的做法是通過人工抽取數據的方法，從數據庫中抽取部分數據進行脫敏處理，容易存在脫敏不徹底，存在操作風險，通過仿真數據模擬，可以模擬生成高質量的仿真業務數據，提升系統測試效果，降低系統差錯率。（3）擴充模型構建樣本金融機構在開展新業務初期，由于業務數據積累較少，造成AI算法模型在構建時缺乏訓練和測試樣本，通過數字孿生中的業務仿真數據技術，可以批量模擬生成算法模型構建所需的樣本數據，為冷啟動提供更多數據支撐。3.技術實現方案基于數字孿生技術的仿真業務數據生成，在技術實現上主要涵蓋數據語料庫、算法基礎層、工具引擎三部分，為了更加真實地模擬業務數據，需要對結構化及非結構化業務數據進行歸類，按照業務流程進行整合梳理，并生成一整套與業務流程相匹配的數據語料庫，通過變分自動編碼器VAE、生成對抗網絡GAN等生成模型，結合業務規則模型及大語言模型，對業務流程數據進行模擬，在工具引擎層實現業務用戶自定義的仿真業務數據生成，為軟件開發、大數據開發、數據報表開發、AI模型開發、系統測試提供高質量的仿真業在大數據及軟件開發方面，基于數字孿生技術的仿真業務數據模擬可以在系統開發中模擬造數，滿足歷史業務數據缺失情況下的系統需求開發，輔助缺少數據支撐的創新業務場景系統開發。在模型開發方面，在模型樣本獲取難度大的情況下，通過基于數字孿生技術的仿真業務數據對真實業務數據進行模擬，可以支持機器學習模型無樣本或少樣本冷啟動。在測試模擬方面，通過基于數字孿生技術的仿真業務數據可以生成測試數據及案例，輔助大規模批量人工造數，提升系統開發中數據測試效率。在數據報表開發方面，在部分或全部業務數據未獲取到的前提下，通過基于數字孿生技術的仿真業務數據生成模擬數據，支持新業務場景報表敏捷開發及數據驗證。1.應用場景概述將數字孿生技術應用于金融機構的智能運營，可以幫助金融機構構建起業務流程及金融市場的孿生體，通過實時收集和分析來自物理世界的市場動態、客戶行為、交易記錄、業務環節等多維度信息，通過機器學習模型及大語言模型，進行智能化的分析、預測與總結，構建高度仿真的業務模擬環境并自動化輸出高質量的分析結果，用戶可以通過智慧大屏、智能駕駛艙等系統與模擬環境相連接，對業務運營情況進行實時跟蹤分析，幫助金融機構動態了解各版塊業務運營情況，并快速做出智能化決策。2.解決業務問題數字孿生技術通過構建金融機構及其業務流程的虛擬模型，可以實時同步和分析金融業務開展過程中的運營數據，精準監控業務的實時開展狀態，迅速識別業務流程中的瓶頸及異常情況，從而實現自動化的業務流程低效環節識別并分析提出優化建議，幫助金融機構設計更加高效的對客服務業務流程，提升客戶滿意度。金融機構通過數字孿生技術可以對現有金融產品的市場環境及客戶反應進行孿生仿真，并在實驗室環境下，對金融產品進行各類壓力測試，結合客戶的模擬反饋，從而幫助金融機構設計出更具備市場競爭力的創新金融產品。（3）加強合規管理通過數字孿生技術，金融機構可以對業務開展全流程進行仿真模擬，監控業務開展的合規性，同時金融機構可以模擬不同的監管環境和政策變化，預先測試其業務流程是否符合最新的監管法規要求。3.技術實現方案在智能運營方面，通過建立銀行數字孿生系統，針對業務運營、客戶運營、合規管理等業務場景，從業務流程中采集數據，針對營銷轉化、合規管理、壓力測試等目標進行仿真推演。業務流程中各環節進行數據采集及分析，預測可能產生的效果及影響。對真實業務場景、管理流程進行模擬，用戶可通過智慧大屏、管理駕駛艙、移動端等終端對運營情況進行實時數據采集及監控，并可通過仿真實驗室，通過極為真實的仿真業務數據，模擬真實業務場景進行情景推演、壓力測試，預測營銷活動效果及潛在風險（見圖5）。1.應用場景概述隨著數字經濟和數字技術的發展，供應鏈金融已成為銀行服務實體經濟的重要途徑，是新一階段銀行業務數字化轉型發展的關鍵方向。傳統供應鏈金融對核心企業背書較為依賴，在供應鏈融資過程中，進行大量的線下人工審核，從企業背景調查到核準授權，耗費大量人力效率低，無法及時獲取業務變化，風險管控能力弱。通過數字化平臺建設，上下游企業的經營情況主要來自財務報表、信用評級報告，以及訂單、合同、發票等數據，該類數據易出現造假行為。數字孿生技術可以有效解決供應鏈金融在數字化轉型中數據收集難，企業評價維度少的問題，通過物聯網（IoT）設備收集供應鏈中各環節數據，可以幫助金融機構更好評價及監控貸款企業的生產經營情況，提升供應鏈金融的風控水平。數字孿生技術在供應鏈金融的廣泛應用，為核心企業、銀行和中小微企業提供了更多發展機會，提高了業務韌性，實現多方共贏。2.解決業務問題數字孿生技術可以通過物聯網（IoT）設備收集供應鏈中各環節的實時數據，包括生產進度、庫存水平、物流狀態等，實現供應鏈全鏈條的可視化數據分析。高度的透明度有助于金融機構更加準確地評估貸款企業的信用狀況和還款能力，從而降低信貸風險。數字孿生技術可以幫助金融機構獲取企業更加詳細的數據，用來分析供應鏈各環節的生產經營狀況，同時，實時獲取數據可以幫助金融機構構建針對供應鏈上下游的動態風險監控體系，實時收集和分析供應鏈中的交易數據、物流信息、市場動態，幫助金融機構實時監測潛在風險，及時采取應對措施。（3）推動跨區域業務發展數字孿生技術可以幫助金融機構實時監控跨區域企業的生產經營情況，通過集成物聯網設備和傳感器，收集企業的生產數據、物流信息和市場動態，確保金融機構及時獲取準確信息，更加及時準確地評估跨區域企業的融資需求和還款能力，從而提供定制化金融服務。3.技術實現方案數字孿生技術通過傳感器、物理模型等方式，在虛擬空間中對物理世界進行映射，通過在物流、倉儲、交易等各環節布置傳感器，對數據進行實時采集，生成物理世界供應鏈各環節的數字孿生體。金融機構可通過物流、倉儲、交易等各環節的數字孿生體，實時動態獲取供應鏈運營和金融活動的全生命周期過程，對物理世界中供應鏈各環節可能存在的潛在風險進行預判，從而更為主動地進行供應鏈金融全流程1.應用場景概述綠色金融的全面數字化轉型離不開數據的收集，綠色數據的準確性和完整性是影響綠色金融產品設計的重要因素。通過應用數字孿生技術和物聯網等感知技術，可以構建綠色金融場景的數字模型，并實現綠色金融的數字全景視圖。2.解決業務問題數字孿生技術可以幫助收集碳排放、能源消耗、水資源使用等不同維度的數據，可以基于數據對綠色金融場景進行模擬，為綠色金融的風險評估提供充分的數據參考。數字孿生技術，可以收集生產、能耗等方面數據，助力碳排放統計核算的智能化升級，確保碳排放相關信息的準確、及時收集與共享。數字孿生還能為企業構建碳賬戶作為評價企業碳排放表現的載體，為有效管理和監控碳排放提供數據支持。3.技術實現方案通過物聯網（IoT）傳感器、衛星遙感、無人機和其他監控設備，對綠色金融進行實時數據采集，通過云計算平臺和安全通信協議確保采集數據的安全傳輸與存儲。通過采集到的數據，不斷完善客戶屬性畫像及行為畫像，形成客戶專屬的綠色檔案，結合國際主流ESG評價標準，對客戶進行分級分類評價及管理。針對不同類型的客戶，打造多元化的綠色金融產品，使用數字孿生技術，構建沉浸式虛擬業務場景，不斷創新綠色金融服務生態（見圖7）。1.應用場景概述隨著鄉村振興戰略的推進，普惠金融需求日益增長，數字化推動普惠金融發展成為提升金融服務能力的關鍵手段。傳統農貸業務需要信貸人員進行實地調研，存在管理種植和畜牧資產困難的問題。數字孿生技術能夠通過為農業場景生成專屬孿生體，實現實物資產與數字孿生體的協同管理。2.解決業務問題通過數字孿生技術，為蔬菜種植和畜牧業養殖場景中的動產抵押品構建精確到每個大棚和牲欄的數字孿生體。為農畜產品提供便捷統計和流通溯源功能，實現線下普惠資產的線上管理。對于活體資產（如牲畜）或大型農機具，可以通過數字孿生技術設置自動化定期遠程巡檢，對該類資產進行智能盤點，確保農戶貸款主體具備還款來源，解決傳統農業貸款中貸款主體過于分散導致的缺乏有效抵押物管理問題，進而為普惠金融業務貸后資產質量提供保障。（3）精準金融服務通過數字孿生技術建立透明的信息共享機制，通過實時的信息收集，可以對每位農戶或農業企業進行智能畫像，進而生成定制化的金融服務方案，有助于提高金融服務效能。3.技術實現方案通過數字孿生技術可以整合多源數據，包含天氣、土壤濕度及酸堿度、作物生長周期、農機具運行狀況等。基于數據實時采集構建普惠金融場景專屬數字孿生體，通過溯源碼管理，對農畜產品進行遠程、實時智能監控及盤點，實時獲取普惠金融貸款主體的種植、養殖情況，大幅提升貸款全生命周期信息獲取時效性，為普惠金融的發展注入新的活力1.應用場景概述養老服務體系的建設需要大量的資金，養老領域的貸款可以幫助養老服務機構拓展經營場所，優化服務設施，提升服務質量。數字孿生技術通過數據采集和仿真建模，可以幫助金融機構實時采集養老機構的醫、食、住、行等信息，提供產業經營的全景數據，輔助貸款審核與發放。此外，數字孿生技術還可以構建虛擬養老社區，為行動不便的老年人提供便捷交流溝通、個性化線上財務管理等服務。2.解決業務問題隨著積極應對人口老齡化逐漸上升為國家戰略，適老化改造成為各行各業的重要發展方向，金融領域也在不斷探索新型養老金融服務模式，通過數字孿生技術構建線上虛擬養老社區，能夠讓老年人足不出戶享受遠程醫療咨詢、在線社交互動等線上化服務，探索養老服務新模式。（2）優化養老機構信息獲取途徑通過數字孿生技術，構建養老機構的數字孿生體，對機構的運營情況等進行實時監控，可以幫助金融機構獲取養老機構的全景信息，從而為養老機構貸款審批和貸后管理等各環節提供重要信息來源，實時獲取養老機構經營情況，在抵押保障的同時，減少信息不對稱造成的貸款損失。3.技術實現方案通過數字孿生技術，構建對養老機構進行數字化信息采集，獲取機構場地、設施、入住等各類信息。通過仿真模擬構建孿生體，生成虛擬養老社區，在獲取養老機構運營情況輔助貸款發放的同時，在虛擬養老社區中提供線上支付、財富管理類金融服務，實現虛擬孿生場景中的存貸聯動，大幅提升養老金融服務的覆蓋范圍（見圖9）。四、機遇與挑戰（一）數字孿生帶來的機遇數字孿生技術作為數字化轉型中的重要驅動力，憑借其獨特優勢在金融領域引發深刻變革。數字孿生通過創建物理實體的數字副本，為金融機構提供了評估實體行為和性能的全新的視角，幫助機構優化業務流程的同時提升客戶服務體驗。甚至隨著金融業服務的數字化發展，數字孿生還能憑借虛擬世界探索成本低的優勢，為機構提供預測市場趨勢、客戶需求和風險變化的能力，輔助優化決策并提升運營效率。1.創新營銷與獲客方式隨著金融服務的數字化發展，金融機構逐步致力于通過優化線上渠道金融服務提高客戶滿意度。未來，數字孿生技術將為金融機構獲客營銷、提升客戶體驗提供新的解決方案。獲客方面，在面對流量紅利逐漸削弱和元宇宙蓬勃發展的大背景下，圍繞“數字孿生場景、虛擬場景和虛擬數字人”打造的創意玩法和個性化互動方式，已經成為一種新興的獲客渠道。作為新消費經濟浪潮下的產物，以智能人機交互，虛擬形象的驅動技術以及未來感十足的場景為代表的數字化技術將會成為流量增長的“良藥”。營銷方面，金融機構可以利用數字孿生技術創建具備足夠歷史數據和其他客戶行為推斷能力的產品平臺。機構在推出新產品或服務前，數字孿生可用于評估市場可行性和客戶需求，并預測客戶將來可能需要什么樣的產品，如何利用正確的優惠政策激勵客戶，這將成為機構創新的驅動力。2.提升運營與風控效率數字孿生可用于模擬和分析不同的場景，尤其在金融機構的運營和風控中，通過利用數字孿生技術對具體場景的模擬分析，能夠提升運營效率、降低運營成本，并使風險控制更加精準，對風險事件的應急預案應對也更加從容。具體而言，運營方面，例如金融機構在面臨客戶流量的變化或者新業務新產品的上市時，可以利用數字孿生進行模擬，以確定銀行分支機構的最佳布局和人員配備水平，這有助于簡化運營并提高實體分支機構的效率；風控方面，例如市場條件的變化或客戶行為的變化，應用數字孿生識別潛在風險并制定緩解策略，這可以幫助銀行更好地管理風險并保護資產。3.改善基礎設施監控水平基于數字孿生結合物聯網、大數據、人工智能等核心技術，將金融機構的基礎設施連接起來，建立一個孿生的體系，通過對虛擬仿真體實時性能狀態的仿真和分析，可及時發現實際設備的問題并模擬解決方案。例如金融機構在數據中心領域應用數字孿生技術，通過整合物理模型、傳感器數據以及運行信息，實現了對機房空間、電力供應、空調系統等基礎設施的全周期數據重建和數字映射。這種技術集成了多學科、多物理量、多尺度和多概率的仿真模型，助力金融機構深入分析物理實體與性能狀態之間的映射關系，并通過數據挖掘和仿真模擬技術的融合，實現了故障診斷、趨勢預測和控制反饋。通過這種方式，金融機構能夠將實體數據中心和基礎設施轉化為數字化基礎設施，實現與物理設施的互聯互通和互操作，進而通過模擬、仿真和預測優化，確保物理實體在整個生命周期中的安全、可靠和高效運行。（二）數字孿生面臨的挑戰1.數據安全方面的挑戰數字孿生技術的實施過程本質上涉及物理實體的全面數字化映射，其核心機制在于確保物理實體與其數字副本之間實現實時雙向數據同步與交互。這一過程必然伴隨著廣泛的數據采集和高效傳輸，同時也面臨著數據泄露的風險。在數據采集階段，構建數字孿生模型通常需要收集大量多元化數據，涵蓋傳感器讀數、圖像資料、視頻記錄及各類敏感信息。例如在供應鏈金融場景中，金融機構需依賴物聯網收集供應鏈各環節數據，包括交易記錄、訂單處理、庫存水平等，這些信息可能包含商業秘密或客戶隱私，一旦泄露，將對企業競爭力和客戶信任造成嚴重影響。類似地，在智能運營場景中，需收集客戶身份信息、交易記錄、財務狀況、市場策略等信息，這些包含金融機密和客戶隱私的敏感數據，一旦發生泄露或不當利用，可能引發嚴重的安全隱患。在數據傳輸環節，數字孿生體系通常需連接互聯網或專用內部網絡，以便實時接收數據輸入、模型更新及與其他系統的協同操作。例如在金融供應鏈的數字孿生模型中需與物理世界實時交互庫存更新、物流跟蹤等信息。然而，這種網絡連接性增加了數字孿生系統面臨網絡攻擊的風險，包括惡意軟件入侵、數據外泄及身份盜用等安全威脅。因此，在推進數字孿生技術應用過程中，必須高度重視數據安全防護及網絡威脅防御，以確保該技術在保障信息安全的前提下，充分發揮其在監測、預測及優化物理實體性能方面的巨大潛力。同時，建立有效的數據備份和恢復機制，以確保在發生災難性事件時能夠循序恢復金融業務的相關運行。2.數據缺失方面的挑戰數字孿生技術需要高精度還原物理實體空間，其準確性高度依賴于輸入數據的完整性。然而在數據缺失方面，數字孿生技術也面臨著多個挑戰。首先，當前數字孿生領域缺乏統一的數據標準，包括明確的采集尺度、參數定義、數據格式及采集周期等。數據標準的缺失將導致來自不同來源和平臺（如傳感器、數據庫、第三方系統等）的數據難以有效整合。例如，在數字孿生金融市場模擬中，需整合多個交易平臺的實時交易數據、價格數據、市場指數等，而平臺間數據采集周期的差異（如有些平臺提供每分鐘交易數據，有些則提供每秒數據）使得填補數據空白時難以找到合適的數據，進而影響建模的準確性和可靠性。其次，數據治理過程中的挑戰亦不容忽視，由于系統故障、人為錯誤或其他技術因素，關鍵數據常面臨丟失或損壞的風險，因此導致的數據不完整，可能直接影響市場模擬預測、風險管理、投資組合優化等金融模型的構建和評估，甚至導致決策偏差。為應對這些挑戰，金融行業需加大對數據治理的重視，建立統一的數據標準與治理框架，提升數據質量，確保數據完整性。同時，強化數據安全措施，降低因數據缺失導致的風險，保障數字孿生技術的有效應用，為金融機構提供更為精準的決策支持。五、趨勢與展望在當前市場環境的不斷演變下，數字孿生技術的趨勢亦隨之發展。企業通過這項技術在虛擬環境中對流程和產品進行測試與優化。展望未來，數字孿生將在金融行業多個領域內得到廣泛應用，提升金融服務質效。（一）數字孿生有望助力金融機構做好“五篇大文章”數字孿生技術可以助力金融機構在“五篇大文章”實現創新和提升。例如在科技金融中，數字孿生技術可以幫助金融機構對科技型企業進行全景畫像，提升客戶篩選和營銷對接效率，通過建立企業、產品的數字孿生模型，金融機構可以更準確地評估風險，優化信貸審批和投資決策流程，從而促進金融服務觸達更多初創期、成長期企業；在綠色金融中，數字孿生技術結合大數據、人工智能等技術，可以用于綠色項目識別與評價工具、綠色資產管理等方向，通過精準認證和識別符合綠色發展的技術、產品和資產，建立滿足綠色認證的項目和企業數據庫，提供差異化、定制化的綠色金融產品；在普惠金融中，數字孿生技術通過模擬不同的業務場景，幫助金融機構優化業務流程，提高業務效率，降低成本，從而提升金融產品服務的可獲得性和普惠性，這有助于金融機構更好地服務小微企業和個人，提高金融服務的覆蓋面和深度。數字金融中，數字孿生技術可以賦能金融業務運營數字化管理新模式，使重點業務數據直觀、實時可視，有效提高運營管理效率。（二）數字孿生與金融業務聯系更加緊密數字孿生技術的采納正變得日益普遍，預計未來各金融機構將持續利用該技術創造獨特的混合型及遠程工作空間，提升客戶體驗，并簡化產品開發流程。例如在風控場景，金融機構會利用數字孿生技術拓寬數據采集廣度、模擬信貸客戶行業視圖、強化對未知風險的模擬能力和防范能力，就綠色金融而言，自然災害、氣候風險等因素具備不可預測性，金融機構可以借助數字孿生模擬氣候變化帶來的自身資產質量的影響，對當前綠色金融業務的資產負債情況進行評估和壓力測試，從而更好地制定業務發展策略，提升風險防范能力。這些技術有助于降低運營和維護成本，同時增強企業的可持續性能力。（三）數字孿生與物聯網、5G等技術的融合逐漸加深物聯網設備的廣泛普及和連接選項的增強，為數字孿生技術的應用提供了更多可能性，隨著連接設備的增加，企業將獲得大量新數據，同時，5G網絡的廣泛部署將以高速度和低延遲特性，徹底改變實時同步和遠程監控，這使得金融機構獲取客戶的抵押物數據和經營情況更加及時，將風險降到最低。（四）數字孿生與虛擬現實的結合為金融帶來了新機遇通過結合這兩項技術，金融機構能夠利用XR和元宇宙簡化產品開發策略，為團隊提供嘗試不同設計的機會，并創造更具沉浸感的員工培訓和入職體驗。同時，企業可以通過AR/VR技術和數字孿生提供更有效的客戶體驗，利用這些技術監控產品和系統的運行狀況，并遠程協助客戶解決問題。（五）安全意識提升隨著數字孿生、元宇宙、物聯網和XR技術的發展，企業面臨著新的安全和合規性挑戰。盡管企業在設計物聯網設備和數字孿生解決方案時已考慮安全性，但仍需解決一些潛在威脅。隨著人工智能解決方案越來越多地融入數字孿生技術，這一點變得尤為重要。由于數字孿生系統依賴大量有價值數據，企業領導者需要謹慎實施保護知識產權、個人數據和機密信息的措施，包括采用高級用戶身份驗證方法、安全網絡和定期安全審核。數字孿生技術對企業未來的影響是深遠的，它將成為推動各公司數字化轉型的關鍵因素。隨著技術格局的持續發展和科技公司對數字孿生產品的研發，我們預見該技術將在各領域內變得更加普遍。附錄A：金融業數字孿生應用實踐案例一：中電金信數據孿生實驗室1.案例背景在當今飛速發展的數字時代，中電金信作為中國電子旗下成員企業，為金融機構提供全場景的數字化轉型解決方案，在此過程中，金融業務數字孿生場景落地、系統開發、測試及AI算法模型構建過程中均需要采集實際業務數據支撐，由于金融領域數據安全及隱私保護要求極為嚴格，存在業務數據無法直接使用，造數成本較高，數據脫敏不徹底易存在信息泄露等問題，為系統開發、測試及數據挖掘等工作帶來諸多不便。2.解決方案中電金信通過整合內部各項資源，將解決業務數據仿真模擬為目標，組建數據孿生實驗室，通過將機器學習、深度學習、大語言模型等先進技術相結合，逐步探索形成金融領域垂直場景數據孿生解決方案（見圖10）。數據獲取是數字孿生、金融系統開發及測試、AI算法模型開發等工作的關鍵環節，但大規模獲取真實業務數據的成本過高，數據孿生技術可以通過小規模脫敏業務數據，低成本模擬生成大規模孿生數據集，解決業務數據獲取難、適用難的問題。中電金信通過持續研發與創新，構建起基于數字孿生和大語言模型技術的數據孿生實驗室，通過對金融領域業務數據進行仿真模擬，幫助金融機構對業務數據進行仿真模擬，自動化生成孿生數據庫，用于金融系統開發、測試及金融模型的構建，保證敏感業務數據安全的同時，為金融業務系統及金融領域AI模型的構建提供數據支撐。同時，作為金融領域各類數字孿生場景的基礎，為金融業數字孿生提供一整套安全合規的業務數據仿真模擬解決方案，幫助金融機構通過構建孿生數據庫將物理世界的真實業務數據進行高質量的孿生模擬，擴展業務數據在數字孿生技術中的應用范圍，同時降低數據安全風險。一是基于機器學習及深度學習模型中的生成模型，通過結合概率潛變量模型和自編碼器的構建思想，構建生成模型，學習真實業務數據的分布及其中的關聯關系，通過多維空間轉換編碼及解碼，生成真實業務數據的模擬孿生數據。二是通過大語言模型，結合業務場景邏輯規則，對生成數據進行修正，保證生成的業務數據符合業務場景邏輯，避免出現數據勾稽關系錯誤等問題。數據孿生的應用可以解決開發、測試等數字化轉型過程中對業務敏感數據的大批量需求，在充分滿足數據安全的基礎上，提供高質量的孿生數據集，在金融機構，數據孿生的在數字孿生環境構建過程中，需要獲取真實業務場景數據，但由于金融領域數據的敏感性較強，數據獲取難度較大，數據孿生通過使用小量真實數據，模擬生成大量孿生數據集，協助數字孿生場景搭建。在系統開發中通過數據仿真進行模擬造數，滿足歷史業務數據缺失情況下的系統需求開發，輔助缺少數據支撐的創新業務場景系統開發。通過數據仿真生成測試數據及案例，輔助大規模批量人工造數，提升系統開發中數據測試效率。（4）數據報表開發在部分或全部數據未獲取到的前提下，根據業務邏輯，通過數據仿真生成模擬數據，支持新業務場景報表敏捷開發及數據驗證。（5）AI