日前，中國信息通信研究院發布“中國金融科技產業生態分析報告”，指出了當前金融科技發展中的四大重要技術趨勢：金融云快速部署落地、金融大數據廣泛普及、人工智能成為應用新方向、區塊鏈帶來金融服務機制的深刻變革。
報告認為，云計算、大數據、人工智能和區塊鏈等新興技術的發展與應用對金融機構的業務服務模式產生了重大影響，已逐漸成為金融行業發展的關鍵性技術驅動。云計算、大數據和人工智能技術之間存在相互依賴、相互促進的關系。如果說大數據是金礦，那么金融云可被看作是礦井。礦井的安全性、可靠性決定了金礦的開采效率。人工智能需要海量高品質的訓練數據來感知、認知、分析和預測世界。反過來，人工智能又能促進大數據的發展，提高數據采集與處理的速度和質量，推動大數據產業發展。區塊鏈的去中心化和分布式記賬，則會帶來金融服務機制的根本性轉變。
金融云快速部署落地
“互聯網+金融”時代對金融行業的技術架構提出新的要求。金融企業普遍面臨產品創新層出不窮，產品迭代越來越快，交易量峰值無法預測的挑戰。云計算作為實現IT資源按需供給的技術手段，可以實現讓金融企業像使用水、電、煤一樣使用IT資源。
金融機構物理設備的多樣性導致金融云整體架構相對復雜。物理設備層，大型金融機構經過數十年的信息化建設，擁有復雜的IT基礎設施。包括X86服務器、小型機、SAN存儲、NAS存儲和網絡等。在虛擬化層，不同的設備擁有各自的虛擬化軟件，各類設備組成多個資源池。因此，金融機構需要一個多云管理平臺來統一管理這些IT資源，以實現內部系統的打通和數據的整合。
金融行業的特性對云計算的業務連續性有嚴格的要求。金融機構對IT系統的穩定性、可用性、網絡時延性以及數據安全性的要求非常高。銀行和證券企業關鍵業務系統停機屬于極度嚴重的金融事故，造成巨大的經濟損失。業務連續性涉及管理制度、技術方案和物理設施等多個層次，要確保這些關鍵職能在任何環境下都能持續發揮作用。為滿足業務連續性要求，金融企業需要建立完善的災難備份和災難恢復體系。災難備份主要有三種，分別為同城災備、異地災備和兩地三中心。通過業務和數據的備份可以減少系統停機時間，保證業務的連續運行。
目前，大型金融機構紛紛開啟了基于云計算的信息系統架構轉型之路，逐步將業務向云遷移。新興金融機構如螞蟻金服、微眾銀行等在誕生之初就把所有IT系統架構在云上。值得一提的是，中大型金融機構傾向使用混合云，小型金融機構傾向將全部系統放在公有云上。
金融大數據廣泛普及
金融行業數據資源豐富，數據應用由來已久。從發展特點和趨勢來看，金融云的快速建設落地奠定了金融大數據的應用基礎，金融數據與其他跨領域數據的融合應用不斷強化，人工智能正在成為金融大數據應用的新方向，金融行業數據的整合、共享與開放正在成為趨勢。
金融機構的業務要求大數據平臺具有實時計算能力。目前，金融機構最常使用的大數據應用場景為精準營銷、實時風控、交易預警和反欺詐等業務都需要實時計算的支撐。大數據分析平臺可以對金融企業已有客戶和部分優質潛在客戶進行覆蓋，對客戶進行畫像和實時動態監控，用以構建主動、高效、智能的營銷和風險管控體系。
為切實做到數據驅動，金融企業需要定制化的技術平臺。首先，金融企業要進行頂層設計，把技術和業務結合起來，將技術應用在企業價值鏈的每個場景上。其次，金融企業需要大規模的系統改造。為實現數據的匯聚，需要將原來存儲在上百個信息系統的數據整合，重新設計并搭建數據采集、存儲、傳輸架構。最后，金融大數據具有極高的重要性，需要更加完善的安全保障措施。金融數據的泄露、篡改可能造成系統性金融風險，甚至危及社會穩定。部分數據如用于金融交易的用戶鑒別與支付授權信息需要全流程加密。
人工智能成為應用新方向
人工智能在金融領域的應用主要包括五個關鍵技術：機器學習、生物識別、自然語言處理、語音技術以及知識圖譜。機器學習具有多種衍生方法，包括監督學習、無監督學習、深度學習和強化學習等。
金融行業的不斷發展，沉淀了大量的金融數據，主要涉及金融交易、個人信息、市場行情、風險控制、投資顧問等方面。金融行業的海量數據能夠有效支撐機器學習，不斷完善機器的認知能力，達到與人類相媲美的水平，尤其在金融交易與風險管理這類復雜數據的處理方面，人工智能的應用將大幅降低人力成本，通過對大數據進行篩選分析，幫助人們更高效率地決策，提升金融風控及業務處理能力。
人工智能技術在金融領域應用的范圍主要集中在智能客服、智能投顧、智能風控、智能投研、智能營銷等方面。智能客服主要以語音技術、自然語言理解、知識圖譜為技術基礎，掌握客戶需求，并能自動獲取客戶特征和知識庫等內容，可以幫助客服快速解決客戶問題。智能投顧是通過機器學習算法以及現代資產組合優化理論來構建標準化的數據模型，并利用網絡平臺和人工智能技術對客戶提供個性化的理財顧問服務。智能風控是利用“大數據+人工智能技術”建立的信用評估模型，關聯知識圖譜可以建立精準的用戶畫像，支持信貸審批人員在履約能力和履約意愿等方面對用戶進行綜合評定，提高風險管控能力。智能投研是基于大數據、機器學習和知識圖譜技術，將數據、信息、決策進行智能整合，實現數據之間的智能化關聯，并形成文檔，供分析師、投資者等使用，輔助決策，甚至自動生成投研報告。智能營銷是通過用戶畫像和大數據模型精準找到用戶，在可量化的數據基礎上分析消費者個體的消費模式和特點，以此來劃分客戶群體，精確找到目標客戶，進行精準營銷和個性化推薦。
區塊鏈帶來金融服務機制的深刻變革
區塊鏈技術基于非對稱加密算法進行了信用創造機制的重構：在金融交易系統中，參與者之間無需了解對方的基本信息，也無需借助第三方機構的擔保，直接進行可信任的價值交換。區塊鏈的技術特點保證了系統對價值交換的活動記錄、傳輸、存儲的結果都是可信的。
從硬件算力基礎設施的服務到區塊鏈的架構設計與底層服務技術，再到資產的數字化與場景化應用，區塊鏈技術已經逐漸滲透到金融行業的主要應用場景。
一是供應鏈金融，對于多方參與的供應鏈金融，區塊鏈將分類賬上的貨物轉移登記為交易，以確定與生產鏈管理相關的各參與方，以及產品產地、日期、價格、質量和其他相關信息。任何一方都不會擁有分類賬的所有權，也不可能為牟取私利而操控數據。二是支付清算，特別是跨境支付，基于區塊鏈技術構建分布式銀行間金融交易系統，可為用戶提供全球范圍的跨境實時支付清算服務，跨境支付將變得更加便捷和低廉。三是數字票據，它能有效去除傳統票據交易模式的中心角色，實現了點對點的票據價值傳遞。此外，區塊鏈具有不可篡改與全網公開的特性，避免了賴賬現象的產生，從而有效防范票據市場風險。四是征信管理，區塊鏈在征信行業的優勢在于可依靠程序算法自動記錄信用相關信息，并存儲在區塊鏈網絡的每臺計算機上。當客戶申請貸款時，貸款機構在區塊鏈網絡獲得授權后可通過直接調取相應信息數據直接完成征信。（何陽）
轉自：人民郵電報
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