2022金融科技趋势研究报告-恒生电子.pdf
本报告是恒生电子股份有限公司发布的《2022 金融科技趋势研究报告》，旨在探讨金融科技领域的关键趋势和未来发展方向。报告的核心内容可以总结如下：
**一、数据篇**
* **趋势一：大数据平台逐渐从项目级/部门级走向企业级建设**：
* 金融机构需要更优质的数据资源以支持复杂的业务，大数据平台将向企业级发展，提升数据质量、安全和治理能力。
* 关键技术包括云原生、存储计算分离、DataOps等。
* 典型场景包括市场营销、监管报送、风险管控和资管投研。
* IT规划建议：组建数据团队，建立数据管理机制，构建企业级数据标准。
* **趋势二：开源和国产化数据库逐步应用到金融核心系统，非关系型数据库比重将会提升**：
* 金融业务对数据库的存储和处理能力提出更高要求，开源和国产数据库将逐渐占据重要地位。
* 关键技术包括分布式、多元化、内存化技术，以及支持金融行业特性的能力。
* 典型场景包括图数据库+知识图谱、国产分布式数据库、内存数据库、时序数据库等。
* IT规划建议：进行POC测试，优先选择与金融软件供应商合作。
* **趋势三：隐私增强技术将助力数据资产走向联邦化**：
* 隐私增强技术可以提升数据价值，同时保护数据安全和隐私，联邦计算是发展方向。
* 挑战在于部署管理复杂、数据和规则的统一规范、数据定价和质量评估。
* 典型场景包括联合风控、KYC、精准营销等。
* IT规划建议：加强人才培养，积极参与联盟或平台，与监管部门合作。
**二、智能篇**
* **趋势一：AI算法呈现工程化、多模态、低资源、小数据的趋势，加速金融“数智化”**：
* AI算法向工程化、多模态、低资源和小数据发展，以降低成本、提高效率。
* 关键技术包括多模态、低资源学习、小数据学习。
* 典型场景包括智能投研、智能问答、智能运营和智能风控。
* IT规划建议：重点投入智能投研、智能运营等场景，人机结合模式的工程化，构建AI人才梯队。
* **趋势二：RPA与AI技术的结合扩大数字化运营的场景，“数字员工”将在金融机构大量上岗**：
* RPA与AI结合可以实现更智能化的自动化，提高运营效率。
* 关键技术包括RPA、OCR、NLP、低代码。
* 典型场景包括财务处理、运维处理、自动批处理等。
* IT规划建议：建立企业级的业务优化团队，确定业务优化优先级，逐步建立企业级的RPA、流程平台、低代码平台等企业级数字化工具，考虑租用或自建AI平台。
* **趋势三：智能投研的发展需要一核三体：产业链知识图谱核心技术+投研一体化、数据一体化、供需一体化**：
* 智能投研的核心是事件驱动的表示+计算，实现投研全流程的数智化。
* 关键技术包括知识图谱、联邦学习、自然语言处理。
* 典型场景包括事件预警、搜读算写。
* IT规划建议：推动标准化工作，包括指标体系和事件标签的建立。
* **趋势四：AIOps将以动态优化的洞察策略提升金融机构运维工作的深度和广度**：
* AIOps结合大数据、机器学习，主动分析和解决运维问题，提升运维效率。
* 关键技术包括大数据、算法分析。
* 典型场景包括告警泛滥、指标恶化、补救措施。
* IT规划建议：AIOps与CMDB结合，建立运维大数据平台，采用渐进式的路径。
**三、效率篇**
* **趋势一：企业级应用将普遍基于云原生平台完成重构**：
* 云原生平台可以提高应用的速度、灵活性和可扩展性。
* 关键技术包括微服务、容器化、DevOps。
* 典型场景包括应用微服务改造、应用容器化部署、异构服务治理。
* IT规划建议：建立企业级统一的云原生平台，制定业务应用分级标准，推进行业云原生技术标准建设。
* **趋势二：高性能低延时需要软硬结合，向FPGA、DPU、非易失性内存等硬件要潜力**：
* 高性能低延时是金融交易的关键，需要软硬件协同优化。
* 关键技术包括FPGA、DPU、非易失性内存。
* 典型场景包括智能业务路由、智能风控、统一接入、数据中心(高速的加密和压缩)。
* IT规划建议：加强对FPGA开发平台的投入，引入专业的高性能通信框架以及完整的二次开发平台以加速后续的业务迭代，建设全链路低延时系统。
* **趋势三：低代码平台将成为快速创新的企业级开发平台**：
* 低代码平台可以加速应用开发，提高创新效率。
* 关键技术包括公民自动化和开发平台（CADP）、业务流程自动化（BPA）、多终端开发平台（MDXP）、低代码应用开发平台（LCDP）。
* 典型场景包括信息填报、简单分析、清结算、用户调查。
* IT规划建议：明确低代码适用的业务场景，建立企业级低码开发平台，建设企业级服务开放平台，推动行业技术标准的统一。
* **趋势四：多重体验、可组合业务将成为数字化体验的基础**：
* 多重体验和可组合业务是数字化体验的核心，实现千人千面和定制化。
* 关键技术包括多重体验、可组合式业务、微应用。
* 典型场景包括面向个人投资者的移动终端、面向内部员工的服务终端、面向机构客户服务的终端。
* IT规划建议：明确不同终端定位与规划，建设统一的终端开发平台，制定终端样式与交互标准，制定终端性能优化策略。
**四、安全篇**
* **趋势一：数据安全成为信息安全体系的核心，机构将通过安全运营体系保障数据资产安全合规**：
* 数据安全是金融机构的核心关注点，需要建立全面的数据安全治理体系。
* 关键技术包括数据分级分类、数据安全运营体系、数据安全技术创新(本地化差分技术、敏感数据智能识别等)。
* IT规划建议：以数据安全治理相关标准为指引，制定通用框架，识别风险并采取措施。
* **趋势二：零信任将成为未来金融系统最佳安全防护方式**：
* 零信任安全架构将成为金融机构的新一代安全防护方式。
* 关键技术包括SDP，IAM，MSG。
* 典型场景包括远程办公、三方接入、大数据中心等。
* IT规划建议：关注访问主体和资源之间的关系，部署安全的访问通道，建立安全监测和响应机制。
* **趋势三：愈加复杂的软件生态正加剧供应链安全风险，开源技术正成为信息安全防护的重点目标**：
* 开源软件供应链安全是关键，需要建立全链条的安全防护体系。
* 关键技术包括软件成分分析(SCA)、供应链安全审计、代码审计和漏洞挖掘等。
* 典型场景包括SDLC/DevSecOps、需求设计阶段、编码集成阶段、发布运营阶段。
* IT规划建议：确立管理层面的责任主体，采用专业工具进行代码审查，及时修复漏洞，完善安全补丁。
**五、未来篇**
* **趋势一：VR将会带来投资理财终端交互体验的技术变革**：
* VR技术可以提升投资理财体验，实现虚拟化场景。
* 难点在于技术缺陷、网络带宽和成本。
* 典型场景：专业金融从业者的工作场景、金融投教场景、领域VR内容生产场景。
* IT规划建议：关注VR、5G等技术发展，探索VR项目合作。
* **趋势二：量子计算技术将倒逼金融安全算法增强**：
* 量子计算发展将威胁传统安全算法，需要增强安全算法。
* 关键技术包括量子安全算法、量子计算机。
* 典型场景：投资组合优化、量子金融安全类、金融交易类。
* IT规划建议：关注量子计算机和量子云平台的发展，关注量子安全算法的模拟验证。
* **趋势三：为提升金融风险防范能力，将引入更多物联网数据处理技术**：
* 物联网可以提高金融风险防范能力，例如资产监控。
* 关键技术包括传感器、5G网络、时序数据库。
* 典型场景：上市公司监控、资产数字化、投资研究分析、投后风险监控等。
* IT规划建议：关注物联网技术发展，结合实际业务场景选择合适的数据处理技术。
总而言之，本报告详细阐述了金融科技发展的关键趋势，并为金融机构在数字化转型过程中，提供了技术选型和战略规划的参考。
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