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2024年中國金融科技(FinTech)行業發展洞察報告

發布時(shí)間:2024-04-15 16:46 來(lái)源: 閱讀量:

 

金融科技丨洞察報

核心摘要:

金融監管體系的(de)改革推動金融科技行業進入超級監管時(shí)代,數據要素應用(yòng)與金融場(chǎng)景建設成爲如今行業關注的(de)重要領域,爲金融機構提供以業務需求爲導向的(de)技術服務成爲“厚積成勢”階段行業發展的(de)新目标,市場(chǎng)參與者的(de)“業技融合”能力受到行業内外的(de)普遍關注。本篇報告将從技術發展趨勢與業務能力應用(yòng)兩方視角出發,結合業内專家觀點與典型案例展示,聚焦國内金融科技行業在全新監管時(shí)代下(xià)的(de)發展進程,探究科技應用(yòng)的(de)全新模式。圖片1.png

科技價值的(de)分(fēn)析

科技能力由金融服務傳導至實體經濟,金融科技的(de)外延價值提升金融機構運營效率,助力實體經濟降本增效

金融科技的(de)發展是人(rén)工智能、區(qū)塊鏈、大(dà)數據等前沿技術與傳統金融業務的(de)結合,在合理(lǐ)應用(yòng)數理(lǐ)模型與算(suàn)法能力的(de)基礎上,實現對(duì)于數據與計算(suàn)資源的(de)整合及充分(fēn)應用(yòng)。金融科技的(de)廣泛應用(yòng)不僅在業務層面完善了(le)機構的(de)風險管理(lǐ)策略、提升精準營銷能力,并且通(tōng)過改進業務辦理(lǐ)環節與展現形式,以豐富的(de)内容與交互方式服務用(yòng)戶,全面提升用(yòng)戶的(de)金融業務辦理(lǐ)體驗。與此同時(shí),前沿技術的(de)影(yǐng)響力也(yě)通(tōng)過金融服務的(de)方式傳導至實體經濟,企業不僅在數字化(huà)轉型的(de)浪潮中提升了(le)自身基礎技術應用(yòng)與數據治理(lǐ)能力,也(yě)在金融機構科技賦能的(de)背景下(xià)獲得(de)了(le)性價比更高(gāo)、流程更高(gāo)效的(de)金融服務,極大(dà)的(de)降低了(le)企業(特别是中小企業)的(de)融資周期,實現以技術推動金融業與實體經濟間的(de)産融結合,助力金融科技行業發展新目标的(de)達成。

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政策環境的(de)演變

金融監管體系的(de)改革推動行業進入超級監管時(shí)代,數據要素應用(yòng)與金融場(chǎng)景建設成爲當今金融科技行業關注的(de)重點能力

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業技融合的(de)應用(yòng)

以金融業務需求爲導向的(de)技術服務成爲“厚積成勢”新階段金融科技行業的(de)發展目标,市場(chǎng)參與者“業技融合”能力受到普遍關注

如今國内金融科技行業已從“立梁架柱”邁入“厚積成勢”的(de)新階段,與之前強調技術層面的(de)提升不同,新階段的(de)金融科技行業将更加重視技術與業務的(de)交融共振,如何從業務視角探尋金融機構的(de)技術需求、真正實現以業務需求驅動技術應用(yòng)、以技術應用(yòng)優化(huà)業務流程成爲金融科技行業發展的(de)進階目标。這(zhè)不僅考驗金融機構在面對(duì)數字化(huà)、科技化(huà)轉型的(de)應變協同能力,更是對(duì)國内金融行業IT技術服務商的(de)大(dà)考驗。在原有模式下(xià),傳統的(de)技術服務商普遍以技術水(shuǐ)平提升與新技術創新應用(yòng)爲驅動,企業的(de)核心價值更多(duō)的(de)體現在産品技術層面,對(duì)于特定的(de)業務流程及場(chǎng)景應用(yòng)的(de)關注度不高(gāo)。随著(zhe)國内金融機構數字化(huà)轉型浪潮的(de)推進,金融行業對(duì)于技術能力的(de)需求成爲決定技術供給方行業發展的(de)趨勢導向,在金融科技行業發展的(de)新階段,技術服務商不能僅局限于技術能力的(de)普世化(huà)應用(yòng),而是應從金融業務的(de)技術需求出發,以業務需求帶動相關技術産品的(de)發展,真正實現技術與業務的(de)邊界融合、協同共生。在業績融合的(de)同時(shí),技術服務商也(yě)應重視金融機構的(de)産品使用(yòng)體驗,将服務朝向降低客戶使用(yòng)門檻、開源開放的(de)方向推進,爲金融機構提供更易用(yòng)、更通(tōng)用(yòng)金融科技産品。

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金融科技市場(chǎng)規模

在信創建設、發展規劃等多(duō)重因素的(de)影(yǐng)響下(xià),國内金融科技市場(chǎng)預計将以約12%的(de)增速于2027年突破5800億元

随著(zhe)前沿技術的(de)叠代升級與金融機構數字化(huà)轉型進程的(de)逐步推進,國内金融機構對(duì)于金融科技的(de)投入規模逐年遞增,2019年增幅一度高(gāo)達21%,整體規模突破2200億元,後續受到全球新冠疫情、中美(měi)貿易沖突、國際地緣政治等多(duō)方面影(yǐng)響,國内金融機構對(duì)于科技成本的(de)使用(yòng)愈加審慎,于此同時(shí),國家倡導的(de)信創建設推動了(le)金融機構軟、硬件産品的(de)國産替代化(huà)浪潮,以國産軟、硬件設備爲基礎的(de)科技應用(yòng)時(shí)代提升了(le)金融機構傳統IT系統的(de)建設投入。此外,銀行、保險等多(duō)領域紛紛頒布了(le)2023-2025年科技投入發展規劃,就未來(lái)3年金融科技投入提供量化(huà)指導,明(míng)确了(le)科技團隊的(de)建設規模與投入的(de)資金比例。綜合來(lái)看,在發展規劃的(de)指導下(xià),伴随著(zhe)信創投入的(de)提升與前沿科技應用(yòng)的(de)逐步成熟,未來(lái)國内金融科技市場(chǎng)将以約12%的(de)複合增長(cháng)率于2027年超過5800億元。

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多(duō)模态數據處理(lǐ)技術

多(duō)模态技術的(de)應用(yòng)将改善傳統模型的(de)信息收錄方式,利用(yòng)更加豐富的(de)感知通(tōng)道模拟人(rén)類的(de)理(lǐ)解和(hé)表達,推動通(tōng)用(yòng)人(rén)工智能技術的(de)泛化(huà)應用(yòng)

多(duō)模态數據處理(lǐ)技術是指模型通(tōng)過多(duō)種渠道感知、處理(lǐ)信息,以模拟人(rén)類信息理(lǐ)解與表達的(de)方式,結合圖像識别、金融大(dà)模型等前沿技術,實現在金融場(chǎng)景下(xià)多(duō)類型數據源的(de)綜合處理(lǐ)及運用(yòng),爲金融機構的(de)智能風控、客戶營銷與智慧化(huà)運營,提供多(duō)模态情感計算(suàn)支持。在實際應用(yòng)方面,多(duō)模态大(dà)模型技術可(kě)通(tōng)過自監督的(de)方式實現對(duì)于海量無标注數據的(de)學習(xí),其自身的(de)泛化(huà)能力支持特定場(chǎng)景少量數據的(de)标注學習(xí)及微調,目前該項技術在人(rén)工服務監督評價、智能語音(yīn)輸入、反欺詐及不良貸款識别、情感捕捉與個(gè)性化(huà)營銷等方面得(de)到深化(huà)應用(yòng),随著(zhe)技術能力的(de)提升,未來(lái)具備跨模态應用(yòng)及學習(xí)能力的(de)模型或将爲金融業帶來(lái)更全面的(de)多(duō)模态應用(yòng)。

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低代碼平台應用(yòng)

将金融業務的(de)開發邏輯下(xià)沉到平台側,在金融大(dà)模型的(de)加持下(xià)覆蓋更多(duō)中長(cháng)尾金融場(chǎng)景的(de)應用(yòng),實現數字化(huà)解決方案開發部署效率的(de)提升

随著(zhe)金融行業數字化(huà)轉型進程的(de)推進,金融科技産品的(de)技術研發與業務場(chǎng)景間的(de)融合更加密切,低代碼技術通(tōng)過提供可(kě)視化(huà)的(de)開發工具和(hé)預先構建模塊,搭建起适用(yòng)于金融業務的(de)敏捷開發平台,在滿足金融從業人(rén)員(yuán)對(duì)于機構數字化(huà)轉型過程中的(de)諸多(duō)開發需求的(de)同時(shí),實現機構金融數字化(huà)業務效能的(de)提升。在以往的(de)低代碼産品建設中,産品的(de)可(kě)視化(huà)能力、基礎組件的(de)構成及産品與業務的(de)适配效果是低代碼廠商間競争的(de)核心,而面對(duì)如今産品應用(yòng)能力的(de)增強與業務場(chǎng)景的(de)多(duō)樣,産品功能層面的(de)競争已逐漸成爲過去,是否有能力沉澱行業Know-how、實現複雜(zá)場(chǎng)景的(de)敏捷開發成爲低代碼産品的(de)最新需求,随著(zhe)AICG、金融大(dà)模型等前沿技術在金融領域應用(yòng)的(de)逐步成熟,大(dà)模型加持下(xià)的(de)低代碼開發平台将實現更全面的(de)業務場(chǎng)景覆蓋,自然語言交互能力在低代碼模式下(xià)的(de)智能搭建與應用(yòng)将進一步降低産品的(de)使用(yòng)門檻,通(tōng)過需求描述自動生成簡單應用(yòng)的(de)産品模式将成爲可(kě)能。此外,金融大(dà)模型對(duì)于金融行業内數據、算(suàn)法、場(chǎng)景模式的(de)積累将爲低代碼平台的(de)模塊、組件、框架的(de)優化(huà)提供有力支持,生成式AI對(duì)于需求代碼的(de)自動式生成将極大(dà)提高(gāo)低代碼平台的(de)使用(yòng)體驗,助力業務向金融科技産品應用(yòng)的(de)達成。

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金融大(dà)模型

集成數據、算(suàn)法與算(suàn)力的(de)金融大(dà)模型産品将成爲未來(lái)大(dà)模型在金融行業能力輸出的(de)主要方式

随著(zhe)人(rén)工智能技術領域深度神經網絡架構應用(yòng)的(de)成熟,大(dà)模型作爲彙集大(dà)規模參與複雜(zá)計算(suàn)結構的(de)機器學習(xí)模型,憑借其在自然語言處理(lǐ)、計算(suàn)機視覺、語音(yīn)識别、推薦系統等多(duō)業務導向領域的(de)綜合應用(yòng)能力,逐步走向千行百業,而金融行業作爲擁有豐富場(chǎng)景與個(gè)性化(huà)需求的(de)核心業務領域,其對(duì)于大(dà)模型應用(yòng)的(de)需求受到行業内外的(de)普遍關注。金融大(dà)模型作爲将專業知識與大(dà)模型能力相結合的(de)行業大(dà)模型應用(yòng)體系,是通(tōng)用(yòng)大(dà)模型在垂直行業的(de)有效實踐,一方面金融行業對(duì)于大(dà)模型的(de)廣泛應用(yòng)将改變金融科技範式,重塑金融機構工作方式與金融服務生态,就當前行業近況來(lái)看,金融大(dà)模型已在金融資訊、産品介紹、内容及圖片文本生成、虛拟客服在線交互等方面得(de)到實際應用(yòng),随著(zhe)業務的(de)融合與技術能力的(de)提升,基于“大(dà)數據+大(dà)算(suàn)力+強算(suàn)法”的(de)金融大(dà)模型将在更多(duō)細分(fēn)的(de)金融場(chǎng)景帶來(lái)新技術的(de)變革。

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AI數智人(rén)

多(duō)模态技術的(de)應用(yòng)助力“數字人(rén)”步入“數智人(rén)”時(shí)代,多(duō)模态信息的(de)接受與理(lǐ)解将全面提升虛拟人(rén)物(wù)的(de)交互功能,爲用(yòng)戶帶來(lái)全新數智體驗

以文本輸入的(de)形式進行語言理(lǐ)解的(de)文本對(duì)話(huà)式機器人(rén)目前已被廣泛應用(yòng)于金融行業客服領域,通(tōng)過智能系統自動讀取、解析、識别外界輸入的(de)信息,在咨詢服務、用(yòng)戶問答(dá)等環節,以拟人(rén)化(huà)、規範化(huà)、專業化(huà)的(de)語句完成與用(yòng)戶間的(de)初步交互。此外,可(kě)以實現簡單語言交互功能的(de)AI數字人(rén)也(yě)被金融機構應用(yòng)于線下(xià)網點的(de)客戶接待與線上直播間的(de)帶貨服務,在解放人(rén)力的(de)同時(shí)也(yě)降低了(le)金融機構的(de)運營成本,随著(zhe)AI技術的(de)提升與多(duō)模态技術的(de)應用(yòng),虛拟數字人(rén)在思想決策、語言輸出等方面将更加接近真人(rén),覆蓋的(de)應用(yòng)場(chǎng)景與可(kě)搭載的(de)設備種類将更加豐富,整體的(de)交互能力與應用(yòng)場(chǎng)景将得(de)到進一步提升,逐步步入多(duō)模态輸入模式下(xià)的(de)AI數智人(rén)時(shí)代。

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RPA與多(duō)技術的(de)融合應用(yòng)

RPA與大(dà)模型、流程挖掘等多(duō)技術的(de)融合應用(yòng),以企業級集成平台的(de)模式爲金融機構提供複雜(zá)業務流程的(de)自動化(huà)解決方案

伴随著(zhe)金融機構數字化(huà)轉型的(de)逐步推進,金融業務自動化(huà)的(de)複雜(zá)程度與日俱增,針對(duì)複雜(zá)流程應用(yòng)的(de)RPA規劃将産生高(gāo)額費用(yòng),爲了(le)應對(duì)該情況的(de)發生,RPA将從單一的(de)技術模塊轉變爲企業級集成平台,不斷集成、融合更多(duō)的(de)技術與組件應用(yòng),通(tōng)過吸收其他(tā)闆塊的(de)技術優勢,提升RPA集成平台自身的(de)自動化(huà)能力,助力金融機構有能力解決更多(duō)、更複雜(zá)的(de)流程自動化(huà)與關鍵環節拆解的(de)業務難題,全面提升RPA系産品的(de)易用(yòng)性。與RPA相融合的(de)技術包括NLP、OCR等AI小模型的(de)應用(yòng),以及與低代碼平台結合以SaaS化(huà)産品輸出的(de)RPA系産品,其中目前業内最主流的(de)兩種應用(yòng)模式分(fēn)别是RPA技術與大(dà)模型以及RPA與流程挖掘兩者的(de)分(fēn)别結合,應用(yòng)大(dà)模型在智慧生成、語意理(lǐ)解等數智化(huà)方面的(de)能力,優化(huà)人(rén)機交互模式,提升RPA産品的(de)智能性。此外,流程挖掘技術的(de)應用(yòng)将識别自動化(huà)流程的(de)機會點,在監測自動化(huà)流程的(de)同時(shí)改進環節,實現自動化(huà)流程的(de)全面優化(huà)。

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“雲邊端”協同與邊緣計算(suàn)

“雲、邊、端”的(de)協同充分(fēn)發揮雲計算(suàn)與邊緣計算(suàn)的(de)優勢,滿足金融機構對(duì)于充分(fēn)泛在算(suàn)力的(de)需求;架構解耦成爲技術落地應用(yòng)的(de)重要一環

雲計算(suàn)的(de)應用(yòng)助力金融機構通(tōng)過雲端共享的(de)算(suàn)力資源實現大(dà)型計算(suàn)任務的(de)達成,這(zhè)種集中式的(de)計算(suàn)模式對(duì)于雲端數據中心的(de)依賴度較高(gāo),廣而全的(de)數據信息獲取與應用(yòng)也(yě)使其在隐私安全性與業務時(shí)效性方面難以适配某些特定需求的(de)業務流程,而邊緣計算(suàn)作爲一種分(fēn)布式運算(suàn)架構,它的(de)工作原理(lǐ)是将中心服務器負責的(de)任務分(fēn)解發放至網絡的(de)邊緣端,由邊緣端通(tōng)過設備端收集數據,在不需要将數據上傳至中心雲的(de)情況下(xià),低延時(shí)滿足金融機構的(de)業務需求。邊緣計算(suàn)系統通(tōng)過雲、邊、端的(de)三方協同,實現了(le)雲計算(suàn)和(hé)物(wù)聯網的(de)深度融合,避免了(le)大(dà)量不必要的(de)敏感數據跨網傳輸,可(kě)應用(yòng)于金融機構智慧網點、智慧安防等場(chǎng)景建設中。對(duì)于金融行業來(lái)說,雲端與邊緣端的(de)技術開源與架構解耦将成爲“雲邊端”協同落地應用(yòng)的(de)重要一環,也(yě)爲後續複雜(zá)業務場(chǎng)景的(de)定制化(huà)開發奠定基礎。

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“一雲多(duō)芯”融合雲平台

“一雲多(duō)芯”可(kě)實現從底層硬件到上層雲原生應用(yòng)的(de)多(duō)芯全棧式适配兼容,是構建信創雲、金融團體雲底層架構的(de)重要保障

随著(zhe)金融行業“上雲用(yòng)數賦智”進程的(de)推進,金融業務場(chǎng)景的(de)複雜(zá)性以及金融機構上雲進程與軟硬件産品選擇的(de)不同,導緻目前金融行業存在多(duō)條技術路線并存的(de)情況,而“一雲多(duō)芯”作爲能夠實現在同一雲端支持不同CPU芯片的(de)混合部署的(de)雲平台協同技術,通(tōng)過對(duì)源代碼的(de)架構編譯、容器化(huà)封裝、表轉化(huà)部署的(de)方式,實現多(duō)家金融機構、多(duō)類應用(yòng)場(chǎng)景、多(duō)種軟件産品的(de)雲端部署。在金融團體雲建設與信創化(huà)浪潮中,“一雲多(duō)芯”可(kě)解決信創應用(yòng)适配N個(gè)操作系統與M個(gè)CPU架構的(de) N x M多(duō)選的(de)難題,有效的(de)将數智化(huà)轉型過程中的(de)工程化(huà)挑戰,以多(duō)樣化(huà)算(suàn)力幫助金融行業實現金融團體雲建設。

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隐私計算(suàn)一體機部署

通(tōng)過可(kě)信硬件與高(gāo)性能軟件的(de)結合提升隐私計算(suàn)技術的(de)易用(yòng)性,爲金融機構提供一站式隐私數據保護方案

随著(zhe)金融行業對(duì)于數據流通(tōng)共享需求的(de)提升與數據合規應用(yòng)監管的(de)嚴格,隐私計算(suàn)作爲保障“數據可(kě)用(yòng)不可(kě)見,用(yòng)途可(kě)控可(kě)計量”流通(tōng)範式的(de)支持技術,在數據密集型産業合規運營中的(de)作用(yòng)愈發重要,但在實際應用(yòng)中,面對(duì)複雜(zá)的(de)技術棧部署、産品形态與應用(yòng)環境,如何平衡技術在性能、安全性與通(tōng)用(yòng)性方面的(de)表現,充分(fēn)釋放隐私計算(suàn)能力、實現真正的(de)大(dà)規模商用(yòng)成爲隐私計算(suàn)行業發展面臨的(de)重要課題。在提升隐私計算(suàn)技術的(de)可(kě)用(yòng)性、易用(yòng)性方面,将可(kě)信硬件與高(gāo)性能軟件相結合的(de)隐私計算(suàn)一體機,通(tōng)過軟硬件結合的(de)方式構建從硬件、固件、操作系統到應用(yòng)軟件的(de)一站式隐私保護計算(suàn)解決方案,應用(yòng)可(kě)信硬件的(de)支持保障隐私計算(suàn)系統的(de)高(gāo)效平穩運營,爲金融機構提供開箱即用(yòng)、安全可(kě)證的(de)數據可(kě)信流通(tōng)服務。近日随著(zhe)《隐私計算(suàn)一體機技術要求》的(de)出台,隐私計算(suàn)一體機産品在在參考架構、功能需求、性能需求、安全需求等多(duō)方面獲得(de)了(le)标準化(huà)、專業化(huà)的(de)技術标準支持,在降低行業内協作成本的(de)同時(shí)實現更大(dà)規模的(de)産品應用(yòng)與落地推廣。

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雲原生安全

将安全技術與雲端應用(yòng)緊密結合,爲金融機構打造智能化(huà)、平台化(huà)的(de)雲原生時(shí)代安全範式

随著(zhe)金融機構數字化(huà)轉型浪潮的(de)日益推進,金融上雲成爲行業發展的(de)必然選擇,在面對(duì)愈加複雜(zá)的(de)應用(yòng)部署、系統架構與資源規模時(shí),如何保障金融機構上雲後的(de)雲原生建設安全成爲雲原生時(shí)代應關注的(de)核心問題,與傳統“防火牆式”系統安全保護模式不同,雲原生安全系統的(de)建設需要從傳統的(de)邊界防護轉爲縱深防禦,應用(yòng)安全左移、安全内生的(de)原則,從軟件開發階段開始保障功能的(de)可(kě)預期性、降低“可(kě)被利用(yòng)”漏洞的(de)安全事件發生,通(tōng)過在軟件開發、分(fēn)發、部署、運營全階段的(de)安全體系保護,建設雲原生時(shí)代金融機構的(de)全新安全範式。

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銀行業:金融科技業務場(chǎng)景應用(yòng)

前沿技術與金融業務場(chǎng)景的(de)深度融合助力銀行數字化(huà)營銷平台與智能風控體系的(de)建設,從營收與風險兩方面實現對(duì)于銀行業務場(chǎng)景的(de)科技賦能

随著(zhe)我國經濟發展由高(gāo)速增長(cháng)階段轉向爲高(gāo)質量發展階段,傳統金融體系在支撐國内經濟高(gāo)質量發展的(de)過程中面臨諸多(duō)挑戰,銀行作爲整個(gè)經濟體中負責調配資金需求、保障金融資源合理(lǐ)利用(yòng)的(de)重要金融機構,在促進産融結合、實現金融服務實業方面被給予厚望。人(rén)工智能、大(dà)數據、雲計算(suàn)等前沿技術作爲銀行數字化(huà)營銷平台與智能風控體系的(de)底層技術支持,通(tōng)過提升銀行數據治理(lǐ)能力、優化(huà)業務流程、改善交互模式等方式,充分(fēn)挖掘用(yòng)戶數據價值,以數據驅動金融業務的(de)達成,實現金融科技對(duì)于銀行營收與風控能力的(de)雙重賦能。

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銀行業:金融科技投入規模

在信創建設與新技術應用(yòng)的(de)雙重推動下(xià),金融科技市場(chǎng)将在審慎的(de)銀行投資中以11%的(de)複合增長(cháng)率穩步增長(cháng)

銀行作爲金融行業中數字化(huà)轉型與科技應用(yòng)起步較早的(de)領域,在金融科技方面的(de)基礎建設與資金投入遠(yuǎn)超其他(tā)金融機構,在2019年國内銀行業的(de)金融科技總投入就以20%的(de)增速突破1700億元,後續受到全球疫情、邊緣政治、中美(měi)貿易戰等多(duō)方影(yǐng)響,國内銀行業的(de)運營由“粗放”走向“精細”,對(duì)于金融科技版塊的(de)投資也(yě)愈加審慎。于此同時(shí),國家信創建設的(de)要求促使著(zhe)國内銀行業提升在軟、硬件産品國産替代化(huà)領域的(de)投入,随著(zhe)頭部國有大(dà)行信創建設的(de)推進,市場(chǎng)對(duì)于國産核心系統的(de)需求将進一步提升。此外,以AI數字人(rén)、金融大(dà)模型爲代表的(de)前沿技術在精準營銷、智能風控等多(duō)個(gè)金融場(chǎng)景的(de)靈活應用(yòng),讓國内銀行業認識到了(le)新技術與銀行業務的(de)高(gāo)度适配,以前沿技術爲基礎的(de)數智化(huà)産品或将在未來(lái)3-5年得(de)到更廣泛的(de)應用(yòng)。綜上所述,在經曆1-2年的(de)增速減緩,由信創建設與新技術應用(yòng)爲核心推動力的(de)銀行業金融科技市場(chǎng),将呈現逐年穩步提升的(de)增長(cháng)态勢,預計将于2027年整個(gè)市場(chǎng)規模突破4200億元。

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銀行業:科技投入情況分(fēn)析

前沿技術應用(yòng)将成爲銀行科技投入的(de)核心增長(cháng)點,以超25%的(de)複合增長(cháng)率高(gāo)速增長(cháng);雲原生建設及AI與大(dà)數據的(de)融合應用(yòng)備受行業期待

随著(zhe)銀行業數字化(huà)轉型的(de)推進與科技崗位的(de)擴充,近年銀行科技團隊建設與人(rén)員(yuán)薪酬成本占據科技投入的(de)較高(gāo)比例,但随著(zhe)後續市場(chǎng)的(de)逐步穩定與團隊建設的(de)成熟,預計未來(lái)3-5年銀行科技人(rén)員(yuán)的(de)人(rén)力成本将以此爲基礎呈現動态調整、小幅增長(cháng)的(de)态勢。此外,随著(zhe)銀行信創建設的(de)逐步推進,銀行在維持軟、硬件産品正常更新換代的(de)同時(shí)還(hái)要逐步達成國産化(huà)産品的(de)替代,預計未來(lái)傳統IT建設的(de)資金投入将以13.8%的(de)複合增長(cháng)率穩步提升。對(duì)于前沿技術應用(yòng)來(lái)說,伴随著(zhe)新技術産品的(de)叠代升級與一體化(huà)解決方案的(de)落地應用(yòng),預計未來(lái)3-5年将以超25%的(de)複合增長(cháng)率高(gāo)速增長(cháng),其中雲計算(suàn)與雲原生的(de)建設以及AI與大(dà)數據的(de)綜合應用(yòng)将成爲銀行業前沿技術投入的(de)兩大(dà)核心點,預計2027年兩者的(de)綜合投入将突破500億元。

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保險業:金融科技業務場(chǎng)景應用(yòng)

前沿技術在保險行業的(de)廣泛應用(yòng)推動行業内“業”“技”“數”的(de)有效融合,在優化(huà)業務流程的(de)同時(shí)實現保險業務經營的(de)降本增效

在可(kě)持續增長(cháng)與業務創新等訴求的(de)驅動下(xià),多(duō)項技術的(de)融合賦能與契合場(chǎng)景需求的(de)創新開發已成爲保險機構核心競争力的(de)構建共識,前沿科技的(de)實踐探索正重塑保險各環節價值鏈,推動保險保障類型、産品内涵、業務模式、行業生态發生根本性變革。核保承保與理(lǐ)賠給付作爲保險業務流程的(de)核心環節,其數智化(huà)水(shuǐ)平的(de)提升将在優化(huà)業務流程的(de)同時(shí)降低運營成本,以高(gāo)效的(de)自動化(huà)流程降低保險業務對(duì)于人(rén)力的(de)高(gāo)度依賴。

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保險行業:金融科技投入規模

政策的(de)出台爲保險科技行業的(de)發展提供了(le)更加明(míng)确的(de)量化(huà)指導,整個(gè)市場(chǎng)預計将以13.88%的(de)複合增長(cháng)率于2027年突破870億元

保險行業作爲在業務流程标準化(huà)方面有較高(gāo)要求的(de)金融服務行業,其自身的(de)業務特征與金融科技的(de)賦能點高(gāo)度适配,目前已在信息的(de)自動化(huà)識别錄入、用(yòng)戶智能核保承保、自動化(huà)理(lǐ)賠等多(duō)個(gè)環節取得(de)了(le)階段性成果。業務環節的(de)數字化(huà)升級與數智化(huà)改造在提升保險機構業務辦理(lǐ)準确性的(de)同時(shí),實現了(le)經營層面的(de)降本增效,随著(zhe)技術的(de)進步與應用(yòng)能力的(de)成熟,保險行業的(de)數智化(huà)升級将覆蓋更多(duō)業務闆塊,進而逐步實現保險業務全流程的(de)自動化(huà)、數智化(huà)改造。與此同時(shí),銀保監會、中國保險協會等多(duō)家國家監管機構對(duì)于保險科技的(de)發展提供了(le)更加明(míng)确的(de)指導,其中《保險科技“十四五”發展規劃》中要求保險行業進一步加大(dà)保險科技的(de)投入與人(rén)才團隊建設,在2025年實現信息技術投入占比超1%、信息科技人(rén)員(yuán)占比超5%的(de)戰略目标。在此背景下(xià),國内保險業金融科技投入規模将呈現穩步提升的(de)增長(cháng)态勢,預計整體規模将以13.88%的(de)複合增長(cháng)率于2027年突破870億元。

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保險行業:科技投入情況分(fēn)析

傳統IT建設占據保險科技投入半數成本;大(dà)數據的(de)應用(yòng)成爲前沿科技的(de)核心增長(cháng)點,預計2027年前沿科技投入規模将高(gāo)達186億元

在《保險科技“十四五”發展規劃》科技人(rén)才團隊建設要求的(de)指導下(xià),未來(lái)3-5年保險行業用(yòng)于科技團隊建設的(de)資金投入将穩步提升,考慮到後疫情時(shí)代市場(chǎng)經濟的(de)發展現狀,推測未來(lái)保險行業的(de)科技團隊将以穩健發展爲主,短時(shí)間内不會出現大(dà)規模的(de)人(rén)員(yuán)擴充。在金融科技的(de)軟、硬件設施方面,傳統的(de)IT系統建設仍是保險科技投資中占比最高(gāo)的(de)部分(fēn),随著(zhe)信創建設的(de)要求,頭部保險機構已逐步實現外圍系統的(de)國産替代化(huà)升級,伴随著(zhe)正常的(de)核心業務需求與IT設備的(de)更叠,預測該部分(fēn)在未來(lái)依舊(jiù)占據近半數的(de)科技成本。與此同時(shí),保險行業對(duì)于前沿技術的(de)應用(yòng)也(yě)在逐步推進,大(dà)數據平台的(de)建設及衍生應用(yòng)成爲保險機構關注的(de)重點,數據要素在保險業務中将承擔更重要的(de)作用(yòng),保險機構對(duì)于大(dà)數據平台的(de)投入預計将于2027年突破90億元。此外,近年AI相關技術的(de)蓬勃發展爲保險機構提供了(le)更加豐富的(de)營銷模式,觸客方式與獲客效率得(de)到進一步的(de)提升,預計2027年保險行業在AI領域的(de)資金投入将超過26億元。

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證券行業:金融科技業務場(chǎng)景應用(yòng)

知識圖譜、隐私計算(suàn)等前沿技術的(de)應用(yòng)推動證券行業投顧系統的(de)數智化(huà)升級,實現全生命周期、多(duō)業務場(chǎng)景的(de)技術化(huà)覆蓋

證券行業的(de)數智化(huà)轉型不僅體現在智能風控、精準營銷等金融行業的(de)通(tōng)用(yòng)領域,在客戶個(gè)人(rén)财富管理(lǐ)與投顧業務方面也(yě)同樣實現了(le)業務路徑的(de)優化(huà)與效率的(de)增強。随著(zhe)證券機構業務産品複雜(zá)度的(de)提升與公衆财富管理(lǐ)意識的(de)覺醒,傳統線下(xià)投顧服務模式難以實現大(dà)範圍目标人(rén)群的(de)全生命周期覆蓋,在産品的(de)個(gè)性化(huà)匹配與組合構建方面存在高(gāo)度同質化(huà)、産品模式單一等問題,而以知識圖譜、大(dà)數據挖掘、量化(huà)投資分(fēn)析、隐私計算(suàn)等技術爲基礎的(de)智能投顧服務,能夠在把握用(yòng)戶信息、深度挖掘數據價值的(de)同時(shí),實現金融理(lǐ)論的(de)算(suàn)法化(huà),通(tōng)過軟件工程實現金融理(lǐ)論的(de)技術整合,在多(duō)個(gè)業務場(chǎng)景以産品化(huà)的(de)運營模式爲證券行業提供投顧業務全流程的(de)覆蓋,提升客戶收益,改善與機構間的(de)交互體驗。

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證券行業:金融科技投入規模

在《三年提升計劃》的(de)指導下(xià),國内證券科技市場(chǎng)或将迎來(lái)增幅小高(gāo)峰,預計未來(lái)市場(chǎng)将以15.62%的(de)複合增長(cháng)率保持穩健增長(cháng)

國内證券行業的(de)科技投入在2019及2020兩年快(kuài)速提升,增幅一度高(gāo)達28.7%,在完成最初階段的(de)架構改造與數字化(huà)升級之後,自2021年起,證券科技市場(chǎng)的(de)增速逐步回落至平穩水(shuǐ)平,2023年中政協就國内證券行業信息技術升級提出了(le)《證券公司網絡和(hé)信息安全三年提升計劃(2023-2025)》,除了(le)強調安全合規、協同運營的(de)基本原則外,對(duì)于券商的(de)科技投入與人(rén)才團隊建設提出了(le)量化(huà)指導,鼓勵證券機構在2023年至2025年的(de)科技投入不少于平均淨利潤的(de)10%或平均營收的(de)7%,此外,也(yě)積極鼓勵推進新一代核心系統的(de)建設,由此判斷,在未來(lái)的(de)1-2年内,國内證券行業科技投入或将迎來(lái)增幅上的(de)小高(gāo)峰,預計2025年科技投入增速将高(gāo)達19.7%,市場(chǎng)整體将以15.62%符合增長(cháng)率,于2027年達到740億以上的(de)市場(chǎng)規模。

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證券行業:科技投入情況分(fēn)析

信創建設與核心系統換代潮的(de)來(lái)臨推動傳統IT投入穩步增長(cháng),雲與大(dà)數據平台的(de)應用(yòng)将成爲推動科技投入提升的(de)核心動力

在證券行業的(de)科技投入中,傳統IT系統的(de)建設占據了(le)相對(duì)較高(gāo)的(de)投入份額,随著(zhe)後續信創建設與核心系統集中還(hái)代時(shí)代的(de)來(lái)臨,預計未來(lái)證券機構在傳統IT建設的(de)投入規模将以14.16%的(de)符合增長(cháng)率逐年遞增。此外,在《證券公司網絡和(hé)信息安全三年提升計劃(2023-2025)》的(de)指導下(xià),證券機構将更加重視科技人(rén)才的(de)培養與技術團隊的(de)建設,信息科技專業人(rén)員(yuán)與信息安全專業人(rén)員(yuán)的(de)提升促使著(zhe)科技人(rén)員(yuán)投入資金的(de)上漲,預計2027年證券行業科技人(rén)員(yuán)的(de)投入規模将突破200億元。在新技術的(de)應用(yòng)方面,證券行業與銀行、保險相比前沿技術的(de)應用(yòng)比例較少,伴随著(zhe)前沿技術應用(yòng)的(de)成熟與券商行業數智化(huà)轉型進程的(de)推進,預計未來(lái)以雲計算(suàn)、雲原生及大(dà)數據平台爲代表的(de)前沿技術将在證券行業得(de)到更廣泛的(de)應用(yòng),整個(gè)前沿技術的(de)投入規模預計以21%的(de)複合增長(cháng)率于2027年達到70億元。

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