科技进步及其应用创新是金融科技发展的驱动因素。 一方面，科技不断赋能金融服务领域，创造价值； 另一方面，技术进步也催生了更多创新的商业模式。 麦肯锡分析认为，未来10年，七大关键技术将持续影响金融科技整体发展趋势，驱动商业模式重构，影响金融行业竞争格局（见图1）。

1 人工智能（AI）：自动因子发现、知识图谱和图计算以及隐私保护增强分析将发挥更大作用

麦肯锡估计，人工智能技术每年可为全球银行业创造高达1万亿美元的增量价值； 安德烈亚斯·卡普兰 ( ) 和迈克尔·海因莱因 ( ) 将人工智能定义为“一个能够正确解释外部数据、从数据中学习并通过灵活适应利用这些知识实现特定目标和任务的系统。” 如今，人工智能技术取得了更大的进步，给包括金融业在内的许多行业带来了更加深刻的变化。

从技术趋势来看，首先，基于自动因素发现的机器学习应用将越来越广泛并产生颠覆性影响，改变传统机器学习算法影响因素依赖人工干预、缺乏客观性的弱点； 其次，知识图谱计算将发挥更大的作用。 知识图谱作为人工智能语义表示的关键应用，利用广泛的数据源构建关系，利用复杂的网络技术和图计算进行模式识别和特征发现，并将应用于金融科技的不同领域。 发挥更大的价值； 三是基于隐私保护的强化分析，在使用数据的同时强调数据保护，实现数据利用最大化的原则，即只获取相关的、必要的、脱敏的特征信息进行模型训练，利用联邦机器学习和隐私感知机器学习利用加密、安全多方计算、零知识证明等技术在隐私保护的前提下进行数据分析。

从应用角度来看，人工智能应用涵盖了金融行业的前、中、后端，包括面向千人的产品和服务、个性化的用户体验和分析、智能客服或对话界面、市场计算和自动化交易、机器人等。投资咨询； 使用非财务数据替代信用评分，使用面部识别进行身份验证； 以知识图为代表的智能过程、知识表示和自然语言解析。 这些技术用于检测欺诈，并且越来越多地用于检测欺诈。 它越来越多地被金融行业用来构建行业地图和客户关系，以增强客户洞察能力。 虽然对于许多金融机构来说，人工智能的采用仍然是零星的，并且通常针对特定的用例，但越来越多的银行领导者正在采取系统的方法来部署先进的人工智能并将其集成到前台和后台。 贯穿数字化运营的整个生命周期。

值得注意的是，算法只是人工智能的一部分。 人工智能的竞争优势最终依赖于数据。 人工智能的普及让金融行业真正认识到数据的重要性，尤其是传统业务中尚未收集到的客户行为数据。 这将促进金融业与非金融业的联盟，体现生态金融的重要性。

以银行为例：在内部，“人工智能优先”组织将通过手动任务的极端自动化（“零行动”概念）以及通过银行所有领域的先进诊断引擎取代或增强人类决策来提高运营效率运营。 运营绩效改善的好处将来自于对各种传统和尖端人工智能技术应用（例如机器学习和面部识别）的投资，以及对大型复杂客户数据的（近）实时分析。 未来的人工智能优先银行也将拥有当今数字原生企业的速度和敏捷性。 银行将快速创新，在几天或几周内而不是几个月内发布新功能。 该银行还将与合作伙伴广泛合作，提供涵盖每个旅程、技术平台和数据集并无缝集成的新价值主张。

2 区块链：智能合约、零知识证明、跨链技术带来新机遇

分布式账本技术（简称DLT）是构建生态金融的另一项重要技术。 智能合约（）、零知识证明（Zero）、分布式数据存储与交换等关键技术，使得数字钱包、数字资产、去中心化金融（DeFi）、不可替代代币（Non，NFT）等应用落地； 跨链技术致力于解决部署不同区块链的企业之间的链上交互问题。

其中，去中心化金融的总锁定价值（TLV）在过去10个月增长了近50倍，整体数字资产规模达到2.1万亿美元。 2021年数字交易所的收入预计将达到150亿美元，极大地改变了金融行业的生态，传统投资机构也慢慢提高了数字资产在投资组合中的比重。

在国家和地区层面，我们也看到了DLT对政策和法规的影响。 国际清算银行（BIS）2021年初的调查显示，约60%的央行表示正在开发央行数字货币（Bank，简称CBDC）。 进行研究或测试。 其中，中国人民银行电子人民币已进入试运行阶段，向世界展示了电子货币给金融业带来的影响和机遇。

其他区块链应用场景包括：

虽然基于区块链技术的去中心化金融给金融行业带来了新的机遇，但也冲击了传统金融行业的定位和价值。 再加上金融政策法规的变化，将成为影响未来金融业的主要因素。 关键因素。

3 云计算：敏捷、高弹性、微服务等云原生优势更受重视

麦肯锡研究显示，到2030年，云对全球500强企业的价值（息税折旧摊销前利润）将超过1万亿美元。 有效的云使用可以提高迁移应用程序的开发和维护效率。 38%，将基础设施成本效率提高了 29%，将迁移应用程序的停机时间减少了约 57%，从而使违规成本降低了 26%。 同时，云可以通过自动化、嵌入式安全流程和控制（例如）来提高平台完整性，并且这些功能通过跨环境的一致技术堆栈来降低技术风险。

云计算持续影响着金融行业和金融科技。 对于金融机构来说，云形态可以分为公有云、混合云和私有云。 公有云是指基础设施归云计算服务提供商所有，云计算服务提供商向广泛的个人或组织出售云服务； 混合云是指基础设施由两个或多个云（私有云、公有云）组成，每个云保持独立但通过专有技术连接； 私有云是指云基础设施是专为一个客户使用而构建的，私有云可以部署在企业数据中心或其他托管位置。

从技术趋势来看，一是边缘计算和边缘云已进入独立门类； 从边缘到数据中心再到云端，这种划分和发展逻辑已经逐渐得到很多行业的认可。 随着5G、物联网、云计算、AI等在新零售、医疗、工业园区、智慧城市、工业物联网等交互协作的发展，加速了边缘云的发展和进步； 二是容器云激发云创新； 公有云厂商大力推动容器技术在云上的落地，推动PAAS层云交付模式的敏捷创新； 容器即服务（as a）的云平台建设也成为云原生开发的重点； 第三，人工智能与云的深度融合； AI云平台越来越多地应用于图像、声音、医学图像识别等领域。 AI深度学习、算法等技术借助云平台可以更好地为更多领域的用户提供服务。

从应用角度来看，云计算不仅将金融行业从IT基础设施、数据中心等非核心业务中解放出来，还使其能够以更低的成本、更灵活的方式获取存储、计算和服务资源。 它还让金融行业更加关注客户，金融产品和服务也赋能开放银行（Open）和银行即服务（-as-a-）等新业务业态。

随着金融机构对敏捷能力的需求，具有灰度发布要求、市场和客户响应要求极高、需要更大弹性扩展的创新业务和能力组件将逐渐迁移到云端。 同时，随着大数据分析的大规模应用，对弹性计算能力的要求越来越高，此类应用的部署将逐渐依赖于云端。

以银行为例。 未来几年，银行将尝试大规模采用基于云的微服务架构。 API将成为机器对机器通信的核心方法。 基于微服务架构的新一代银行核心应用软件将成为银行实现新架构转型的关键驱动力。 传统核心银行系统供应商已经意识到市场对基于云的微服务架构的内在需求和潜力。

4物联网：万物互联构建全新诚信体系，与金融融合潜力无限。

物联网将在未来几年给世界带来翻天覆地的变化，互联设备将在其中发挥重要作用。 从技术架构来看，物联网系统由三个层次组成：智能感知与传感系统、无线通信网络、应用与运营支撑； 从技术趋势来看，一是传感技术的不断发展，比如RFID标签技术就是融合了无线射频技术和嵌入式技术的综合技术。 RFID在自动识别、物品物流管理等方面具有广阔的应用前景； 其次，物联网通信解决方案日益丰富，包括有线和无线网络、近场通信解决方案、低功耗广域网、窄带物联网，终端设备互联和集中控制管理提供通信网络保障； 三是嵌入式系统技术和智能技术的发展。 通过在物体中植入智能系统，使物体具有一定程度的智能。 主动或被动沟通的能力。

从应用角度看，环境、社会和公司治理（ESG）近年来在金融行业迅速崛起，并逐渐成为金融市场的主流策略。 这不仅影响投资决策，也给金融行业带来了新产品。 和机会。 例如，包括中国在内的国家最近针对碳达峰和碳中和出台了更加明确的政策和分析。 成功的关键在于有效监测和管理工业和电力能源效率以及可再生能源的发展。 利用等，物联网的应用构建了大量场景，其中碳排放交易（）给金融业带来了新的机遇。

在保险领域，保险公司迄今为止主要使用物联网来加强与客户的互动，并加快和简化承保和理赔流程。 物联网技术可以帮助保险公司更准确地判断风险。 例如，汽车保险公司历来依赖司机的年龄、地址和信用等间接指标来确定保费。 但现在可以通过物联网获取他们的驾驶行为和车辆使用情况的数据，例如车速和夜间驾驶频率。 该技术已在市场高度成熟的国家得到应用，结果表明保险公司确实可以提高风险评估的准确性； 保险公司还可以使用联网设备更频繁地与客户互动，并根据收集到的数据提供信息。 新服务。 在保险行业，客户往往只与代理人或经纪人打交道，只有在需要续保或索赔时才直接联系保险公司。 因此，物联网对于拉近客户的距离非常有帮助，可以帮助保险公司与客户建立更深入、更有针对性的联系。

在银行领域，基于物联网的库存动产融资，物联网技术与区块链技术的融合，突破动产融资现有的风险管理障碍：确保账户一致，真正打通线上线下交易形式，构建新的诚信体系； 同时，物联网在航运物流行业的应用也为传统贸易金融业务注入了新的元素，让银行可以开发针对货流跟踪的新型融资产品，通过技术开发按需流动性例如智能合约（On-）和其他金融创新； 基于物联网的可穿戴设备嵌入到支付等银行业务中，打造更贴近客户的金融场景应用。

5 开源、软件即服务和无服务架构：让企业能够利用新技术快速创新，而无需担心技术运营和基础设施投资

速度和可扩展性对于新业务和金融创新的成功极其关键。 在竞争激烈、胜者为王的数字经济时代，“快鱼吃大鱼”已成为新常态。 从技术角度来看，开源、软件即服务和无服务架构成为近年来创新科技公司或传统金融行业打造互联网金融等新业态的“三宝”：

从应用的角度来看，上述每一种技术都可以独立存在，但最大的效益来自于它们的组合应用。 当这三种技术结合在一起时，企业不仅可以快速构建技术开发的基础设施，还可以使用成熟的开源代码来开发产品。 构建原型并关注客户体验等元素，并可以利用软件即服务和无服务架构快速且经济高效地将产品上架。

虽然技术三宝拥有诸多优势，但传统企业要真正利用开源、软件即服务、无服务架构并将其转化为竞争优势，IT组织架构、开发能力、风管能力等方面都将面临挑战。 如何有效引入三宝、调整IT策略、提升IT快速响应能力，将是大多数企业金融科技创新面临的最大课题。

6 无代码开发平台：无代码和低代码方法重新定义程序开发

无代码开发平台（No-code，简称NCDP）是一种允许程序员和普通用户不使用传统编程语言，使用图形用户界面（GUI）和组件来开发应用程序的开发平台。

从技术角度来看，一方面，无代码开发平台是组件复用与组件组装、DSL（领域特定语言）、可视化快速开发工具、可定制的工作流程流程编排、设计思维等概念的结合应用。软件工程领域。 和发展； 另一方面，无代码开发平台的发展与云计算等基础技术的发展密切相关。 云计算等基础技术对容器化、弹性伸缩、开发、部署、运维一体化提供了内化、自动化的解决方案。 、异地多活动、并行扩展、高可用等问题。 在这样的基础技术上构建应用层技术，限制和约束较少，可以适应各种复杂的场景。

从应用的角度来看，企业使用无代码开发平台的目的往往是开发基于云的应用。 它加速了开发过程，让团队的业务策略与快速的开发过程同步。 由于审计跟踪和文档生成可以在无代码或低代码平台上自动化，因此合规性也可以得到增强。 这对于需要敏捷模式快速响应市场的金融机构和金融科技公司有很大帮助。 已经开始逐步发挥其价值。 当然，其成熟度和稳健性还需要时间来检验。

以谷歌为例，它除了投资并最近收购了谷歌云之外，还是“低代码”和“无代码”软件市场的最大参与者之一，该市场使商务人员无需专门从事编码就能开发应用程序。 技能。 这位首席营销官表示，过去金融服务公司需要数年时间才能完成的事情，现在可以通过“无代码”在几个月内完成。 他表示，在没有代码的情况下，少数开发人员和业务人员可以聚集在一起，在三个月内完成软件的整个开发。 迄今为止，大约有100名程序员，主要工作在金融服务领域。

许多金融机构都在大力推进数字化转型。 从技术角度来说，需要庞大的技术研发团队和几个月的项目时间。 疫情期间，我们了解到这种工作方式是不可持续的； 相反，技术团队需要能够在项目之间进行调整，并根据需要调整的优先级向前推进。 这就是无代码或低代码开发平台的价值。 如果企业放弃传统的研发方式，选择使用无代码或低代码开发平台来构建应用程序，那么即使是最传统的金融机构也可以通过灵活的金融科技进行创新。 速度相当。

7 超自动化（）：流程机器人（RPA）等自动化技术持续取代体力劳动

超自动化是指在业务和IT流程自动化过程中引入人工智能、深度学习、事件驱动软件、流程机器人以及任何有助于提高决策效率和工作自动化能力的技术或数字工具。

以RPA为例，从技术趋势来看，一方面，RPA本身在不断完善和发展； RPA的核心功能是通过机器人与工作信息流和业务进行交互，按照设定的流程执行，从而实现业务执行过程的自动化。 并标准化。 重复性高、逻辑清晰、稳定性强是目前检验RPA技术可行性的基础。 一个典型的RPA平台技术框架至少会包括开发工具、操作工具和控制台等三个基本组件，并且这三个部分会不断完善和优化； 另一方面，RPA技术未来将与AI深度融合； 为了满足更复杂的业务流程场景，RPA将应用AI技术来提高效率； 同时，RPA已成为AI技术落地的重要载体。 AI算力和分析能力由RPA作为载体赋能更多企业。 在这种情况下，“RPA+AI”被认为很可能成为未来行业更大的趋势。

从应用角度来看，RPA流程机器人越来越多地应用于金融行业，特别是在提高金融机构中后端运营效率领域，用于财务流程自动化和对账自动化。 例如，应收应付账款流程自动化、财会共享服务中心拨款、工时调整和工时审核流程自动化、财务记录到报表出纳流程自动化、期末结算流程自动化等。用自动化代替人工不仅可以提高效率，还可以减少人为错误。 未来，更多领域将被流程机器人、聊天机器人等智能应用所取代。 以应付账款流程为例，利用能够模仿人类动作的机器人替代基本应付账款工作流程和决策流程的人工操作，实现了60%的自动化替代率。

把握关键技术趋势，创造未来竞争力

麦肯锡认为，上述关键技术并不是孤立存在的，而是相互交织、嵌入、融合，从而爆发出巨大能量，引发行业变革。 目前，这些核心技术组合已逐步深化在金融细分领域的实际应用，未来将体现出更大的价值，影响金融科技乃至金融行业的市场竞争格局。 无论是传统金融机构还是创新金融科技公司，都需要结合自身情况，聚焦价值领域，布局新技术，做好能力储备，打造技术层面的核心竞争力。