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1、2022年金融科技行业十大趋势展望1.趋势一、零信任架构（ZTA）重塑金融可信边界（一）趋势简介零信任（ZT, Zero Trust）是一种“永不信任，持续验证” 的思想方法，旨在对任何进入网络的主体先行验证，再予以 放行。零信任架构（ZTA, Zero Trust Architecture）是基于零 信任的概念，对组件关系进行拓宽，工作流程进行规范而形 成的网络平安规划。零信任架构本质上是一种可信环境，为 金融企业开展提供环境支持，重塑金融可信边界。在金融数 字化大背景下，基于零信任架构，金融机构在未来将针对远程 或移动访问等多元化场景，在多方接入、数据处理、风险控 制等方面对访问主体身份进
2、行动态持续的核查和管理，打造 平安、高效的金融访问环境，保障金融行业数据平安。（二）技术特征零信任框架的实施主要涉及以下技术特征，多种技术共 同协作发挥最大作用。多源数据信任评估技术。该技术的实 施逻辑为将传统的、基于用户访问凭证的单信息源评估，转 化为包含访问请求、用户主体标识信息、资产状态、资源访问联邦学习在小微信贷领域有广泛应用。小微信贷在样本 量较少、样本区分度不清晰、样本分布呈现非正态分布的情 况下，依靠联邦学习方法针对小样本建模，并在后期对小样本 模型持续迭代，形成满足多方数据特征的综合模型。针对小 微企业数据不全面的问题，通过设立多元数据融合机制，涵 盖小微企业在税务、工商等领域
3、的信息，以及在银行的资金交 易信息，从而对小微企业的多维分析，丰富其特征体系。同时，联邦学习在民生领域也存在许多应用场景。以医 疗领域为例，医疗数据通常分散在不同的终端设备中，医院 方想要获取大量患者实时数据的难度较大，也容易产生数据权 属纠纷。通过引入联邦学习机制，可保障医疗数据在平安域 内，仅依靠数据模型的汇总，统计出适合各类患者的特征模 型，为下一步针对性的研究治疗打下数据基础。4 .趋势四、分布式云重塑金融大数据架构（一）趋势简介金融数字化浪潮下，金融行业对应用服务的敏捷性和多 元性提出了更高要求。网上银行、空中业务等场景化的金融 服务需要更快捷的应用支持，为个人、小微、三农等不同对象
4、 提供的差异化的金融服务需要更多元的应用支持。在此背景 下，数字金融对产品与服务创新速度提出挑战，唯有创新技 术架构才能满足新环境下的不同需求。Gartner在其研究报告中对分布式云提出定义，即云服务 提供商将公有云服务分发到不同的物理位置，由CSP统一负 责云服务的运营、治理、更新和演进，将云服务交付地理位置 作为其定义一局部的云模型。分布式云能够使研发关注点聚 焦上层业务逻辑实现，带来对业务的快速支持、创新能力。 具体来说，基于分布式架构、微服务架构等，分布式云能提升 应用快速开发、部署和迭代升级、应对高并发的能力，实现 业务转型和产品创新的快速响应和支持。因此，分布式云原 生的全新架构正
5、逐步替代传统金融机构的系统架构。为此， 金融云原生，尤其以分布式云为代表（二）技术特征CNCF （Cloud Native Computing Foundation （云原生计算 基金会）对云原生定义为：云原生技术有利于各组织在公 有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性 扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服 务、不可变基础设施和声明式API。云原生微服务指应用间 通过RESTful API通信，且可以被独立地部署、更新、扩所容 和重启等。具体来说，应用被拆分成众多微服务，这显著提 高了应用的整体灵活性和可维护性。DevOps （Development 和Oper
6、ations的组合词）是一种重视“软件开发人员（Dev）” 和“IT运维技术人员（Ops） ”之间沟通合作的概念。透过自动化软件交付和架构变更的流程，来使得构建、测试、发 布软件能够更加地快捷可靠。容器化普遍指应用容器化，即使应用具有一种完全自包 含的定义方式，应用才能以一种快速的可扩展可复制的方式 部署到云上，发挥出云的能力。容器能够简化应用的构建、部 署和运行过程。持续交付指集成后的频繁发布、快速交付和 快速反应过程，从而降低单次发布风险。具体操作上，持续 交付操作将代码部署到更贴近真实运行环境的“类生产环境”(production-likeenvironments)中完成更多的测试。如果
7、代码 没有问题，可以继续手动部署到生产环境中。(三)应用场景以分布式云为主的云原生架构在众多领域具有广泛应用。 以金融领域为例，云原生技术架构的服务对象有公有云客户， 专有云客户，混合云客户和边缘云客户等，且从不同方面助 力数字创新。从基础设施方面来看，云原生架构以容器为代表，将金 融机构的相关基础设施从线下向云上转移，且云原生架构将 实现从稳态向敏态的转变。从核心系统方面来看，云原生助 力传统金融企业互联网化改革，传递标准化的互联网技术、 组织、理念等，实现业务快速上线，推动金融企业智能化、数 据化改革。从组织架构方面来看，云原生架构重塑了金融机公有云客户边缘云客户混合云客户私有云客户腾讯云
8、遨驰OpeningAnything开源创新深度参与云原生社区，以开源开放的形式连接生态，引领技术发 展方向RunningAnywhere全域治理云原生的服务无处不在，以一致的产品能力服务服务用户，助力 用户业务增长ComputingAnywhere无限算力 标准化的云算力无所不及，随时 随地可计算，高效创造业务价值AccessingAnyone触手可及 就近获取简单便利的云服务，每 个人都可以轻松获取云的服务构的基本架构，推动了 IT结构的转变，实现了应用分布、快 速响应等多种功能。此外，云原生的出现催生了金融机构中台 的进一步繁荣。众多银行机构将实现业务、数据、AI等中台 的建立，实现数字化
9、转型和智能升级，推动业务迭代创新。腾讯云遨驰(Tencent Cloud Orca)云原生操作系统跨数据中心、多统一一致随时随地构建云原一致、延伸的云服务和云能力云、边缘延伸管控体验生应用服务器(2) Kubernetesa数据库ASI*on 其他（other cloud or Premises edge j5 .趋势五、低代码开发提升金融业敏捷服务能力(一)趋势简介随着金融数字化开展，金融科技呈现蓬勃开展态势。伴 随越来越多新兴技术的不断涌现，大量软件编写和代码开发 工作对金融领域科技人才提出了更高的要求。为了降低金融领 域众多科技的学习难度和进入门槛，提升金融业敏捷服务的 能力，低代码开发
10、平台简化了繁琐而专业的代码过程，为金 融领域科技进步与应用提供了“快车道低代码开发平台(LCDP)是通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。通过应用程序开发可视化的方法,使具有不同经验水平的开发人员可以通过图形化的用户界面， 使用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创立网页和移动应用程序。随着低代码技术的广泛应用，在未来，低代码平台提供 了全新的金融技术人员工作流程，即非专业开发者经过简单 的IT基础培训就能快速上岗，既能充分调动和利用企业现有 的各方面人力资源，也能大幅降低对昂贵专业开发者的资源 依赖，促进金融领域各工程的快速落实。（二）技术特征低代码企业目前主要存在两种企业服务模式，分别为综
11、合服务商和多端平台商两种。综合服务商模式主要是使低代 码平台构建于云服务之上，从而产生云环境。低代码平台与自 研CRM等平台对接，实现办公等软件的低代码开发；与自研 开发平台对接，实现低代码平台形成的软件开发平台。综上, 低代码平台和对接衍生的云环境、办公软件、软件开发平台等 共同形成产品组合，提供给企业与个人终端用户使用。多端 平台商采用自研低代码平台和外部低代码平台结合的产品结构, 允许外部SaaS企业、ISV企业、个人开发者等外部低代码平 台，与内部低代码平台结合，实现多端平台商结构，并将结 合后的架构构建与云服务上，便于企业用户和个人用户访问和 使用。（三）应用场景低代码平台作为一种简
12、化的开发平台，与传统的应用程 序开发相比，低代码开发的主要好处是节省了本钱和时间， 这可以使企业更快、更节约地交付某些产品和功能，从而为制 造业、金融业与零售业等诸多行业技术的开展提供了便利。在金融领域，低代码开发平台助力金融行业数字化转型。 低代码以其强大的结合能力推动新兴金融科技技术快速开展。 未来，随着低代码开发平台组件丰富度逐渐提升，平台所沉淀 的能力和其所能支撑的应用功能也将进一步提升。这将帮助 金融领域不同场景的有效协作，共同应对多变复杂的外部环 境。例如，云原生、微服务架构等与低代码开发的融合能显 著提升开发效率。微服务的架构能力与低代码开发的快速整合 能力能快速提升云原生架构的
13、开发、服务能力。再如，低代码 开发平台与云计算等技术融合，极大程度提升金融机构个性 化服务水平，实现智能服务、智能投顾、智能咨询、语音识 别等业务的顺利进行。应用场景ERPCPMSCMMS AMMS CRM三大业务架构组织架构体系角色权限体系消息提醒体系技术架构六大引擎驱动拓展插件-x-XULi刖师门户引擎表单引擎场景插件特定行业插件应用服务层报表引擎自动引擎业务插件技术能力技术服务层流程引擎数据库引擎开放平台账号体系对接业务插件接入深度定制开发无代码连接功能6 .趋势六、RPA （机器人流程自动化）加速金融业自动 化、智能化（一）趋势简介近年来，我国使用RPA （机器人流程自动化）技术的企
14、业持续增加，其中超半数的企业为金融类企业。金融具有业 务流程较为繁琐，导致人工本钱较高；监控不全面，导致承当 的风险较大；以及数据量大、分析操作复杂，致使出错率高 等痛点，RPA技术正能为金融行业带来新的开展趋势。其中, RPA和AI的融合成为未来重要的开展方向。RPA作为扩展 AI落地的“最后一公里”，与OCR、图像识别、视频智能、情 绪分析等AI技术的结合，极大扩展其应用边界，且通过易于 使用、易于管理的部署来帮助AI加速转型。RPA融合AI认知智能技术，增强认知决策能力以处理复杂的长链条业务， 降低运维本钱来提升应用价值。（二）技术特征机器人流程自动化（RPA）通过模拟人类在软件系统的
15、交互动作，协助完成大量规那么固定、重复性较高、附加值较 低的业务流程，从而提升工作效率，降低人力本钱，这将成为 未来金融行业的核心竞争力之一。首先，RPA技术的非侵入 性减少框架依赖，实现灵活部署。RPA源于屏幕抓取、工作 流程自动化等技术，无需过多人工操作即可实现数据的自动 搬运和处理，且对原系统影响较小。许多企业由于业务开展, 需要将其系统与外部系统进行对接，但由于系统复杂性，对整 体业务系统进行底层代码改造会有较大风险，故企业多抱有 谨慎态度。RPA对企业本身业务系统没有任何修改就可将多个系统 结合互通；同时能实现在服务器、loT,私有云等各种环境下 跨平台、跨系统部署，结合组件级、应用
16、级模板，实现自行构 建和直接使用，确保高效、稳定地执行任务，必要时还转为 人工操作，实现复杂场景手动化。其次，从概念验证到卓越 中心规模化推广来实现RPA部署。根据企业需求进行业务流 程梳理规划，选择合适的业务落地场景，并对其可行性和价 值度提前评估，最大程度实现企业的降本增效。根据选定的自动化需求场景，完成产品方案设计，对RPA机器人进行开 发和部署，待RPA工程正式运行后，建设卓越中心（COE） 对RPA进行管理，规范治理多条业务线流程实现高效规模化 应用。最后，低代码性质实现低操作本钱。RPA的IT开发本钱 低，运维本钱也相对较低，使得企业能够降低开发本钱实现 软件快速迭代；同时，使用人
17、员的学习和操作本钱也较低。因 其支持工作流程拖拉拽，且无需数据科学相关背景，使用人员 能够简便上手、操作精准，有效规避人工失误。（三）应用场景基于金融行业具有较多重复性程度较高、人工操作较多 的流程性业务，RPA在金融领域内应用占比超过一半，在银 行、证券、保险等子行业均有较多应用场景。在财务领域：财务的处理规那么性强，且其业务流程存在 着大量的重复性、人工操作性等特点，这会耗费大量的时间 和人力本钱。又因财务天然具有大数据中心的特质，是数字化 转型的切入点之一，这就为RPA技术的运用创造了良好环境。 通过RPA技术，实现财务数据信息的平安可控，同时提升业 务运行的效率。RPA代替人工处理大量
18、系统间切换、交互操 作频繁、人工运营效率低的工作，实现自动化运营。一方面，在交易型财务处理上，资金结算、本钱管理、 订单收款等流程均适合RPA机器人。如，将RPA结合OCR 影像识别技术将结构化信息录入企业资源计划(ERP)系统完 成凭证制单，节约90%以上的时间。另一方面，在内部风控 上，RPA通过自动化标准流程来实现风险检测的可控性。如, RPA可以自动登录企业管理解决方案(SAP)系统，用事务 代码MIRO进行发票校验，再人工复核，提高了整体校验的 准确性、时效性，并降低了人工本钱。在电商领域：电商零售借助互联网实现快速开展，但随 着竞争加大客户需求更加精细化多元化，面临着人力本钱的 增
19、加。首先，在电商贸易过程中，RPA能够快速准确地跟踪 销售活动成效，同时进行全面审计和实时洞察，提供更有效 的分析结果，通过评估当前销售状态改善营销渠道，最大化电 商效益。其次，对于销售账户的处理和数据核对，RPA可以 每日跟踪并实时监控，以确保账户平安性和数据准确性，减 少人为失误。最后，电商的产业链由于来源复杂、数据庞杂, 也构成了适用RPA的生态，零售业中使用频率较高的自动退 换货时效性直接关系到客户体验。人工处理方式费时费力，成 本较高，利用RPA机器人对退换货申请进行分析归类，并根 据已设定好的规那么自动判断出结果录入系统，快速处理重复 过程，节省业务本钱和时间。要求等信息的多源信息
20、评估，从多角度、多维度对访问主体 可信程度进行评估，确保数据平安。平安代理关键技术。该技术对访问主体信息进行初步收 集和判定，将信息及其判定进行统筹管理，传递给控制引擎, 随后做出允许或拒绝访问的决策，并在允许访问后建立平安访 问渠道。根据用户访问场景不同，存在不同平安代理，主要 有Web代理网关、“隐身网关+Web”代理网关、网络隧道网 关、API网关等。网络隔离技术。网络隔离技术本质为数据流动时的防火 墙，为数据平安流动保驾护航。目前来说，主要有三种网络 隔离防火墙方式，分别为代理防火墙、原生防火墙及第三方防 火墙模式。随着微服务框架开展，交互访问流量重心逐渐从 传统的数据中心内外流动，转
21、向数据中心内部容器之间的流 动。身份平安技术。身份平安是零信任架构的重要组成局部, 为零信任架构掌管设备、用户等重要信息，为零信任架构的 多源数据评估提供基础信息支持。身份平安技术主要存在以下 核心 能力：身份识别与访问管理(IAM, Identity and Access Management)、单点登录(SSO, SingleSignOn)、目录服务、 多因子认证(MFA, Multi-Factor Authentication )等等。在运维领域：运维由于整体业务的高速开展，技术难度 逐步加大。大量的数据维护以及固定重复的人工操作需求， 且要求时效性与7*24*365的无间断维护，对人力
22、本钱和时间 本钱消耗巨大。另一方面，系统业务之间的隔离形成数据孤 岛，需要使用接口对接、集成平台（ESB）等进行跨系统、 跨组织的数据融合，但由于其高本钱低效率问题，无法支持新 商业环境下的运维需求。RPA将运维人员从低技术操作中解 放，且对于需求方用户不要求掌握底层技术原理，大大降低操 作门槛。首先，应用RPA技术对服务器和应用程序进行日常维护 和监控，防止服务器意外停机或崩溃导致的数据丧失和作业 停止等巨大损失，保持业务连续性。在日常维护中自动进行例 行检查并提醒人员修改，保证系统得到迅速修复正常运行。 另外，RPA机器人可将数据备份和还原充分自动化，解决手 动执行耗时且错误率高的痛点，一
23、旦工作流与自动化集成， 就能准确执行恢复工作，并对新的应用场景进行自动化测试， 确保不会引入新的缺陷。7 .趋势七、同态加密推进金融数据平安共享（一）趋势简介在金融行业数字化趋势下，数据平安日益重要，因此现代加密方式成为针对性保护数据平安及用户隐私的重要工具。然而，在目前密码学范畴内，在处理和分析隐私数据时必须对 加密数据进行解密，解密过程增加了数据泄漏风险。同态加 密的出现使数据处理可以不经过解码，直接在密文上进行计算, 且能达成与明文计算相同的结果，故在获取数据分析结果的 同时，也能保障数据平安。对金融领域来讲，使用同态加密 技术将对隐私数据产生更加严密的防护，推进金融数据平安共 享。具体
24、来讲，同态加密将数据输入值、中值、输出值进行 隐藏，数据无泄漏风险，故在未来实际应用中操作者不需要接 触具体数据，即能进行数据处理和函数运算，因此金融行业 数据共享风险和数据处理压力能大幅降低。（二）技术特征同态加密分为局部同态加密（PHE）、类同态加密 （SHE）和全同态加密（FHE）。同时，为了控制同态加密 产生的噪音，需要采用同态解密技术。局部同态加密（PHE）指该加密方案仅支持有限的密文 计算深度，即仅支持有限次的单一类型的同态运算，如同态 加法或同态乘法操作。类同态加密（SHE）在支持有限深度密文计算的基础上, 更能够实现有限次不同类型的同态计算，如有限次的同态加 法和同态乘法的混合
25、操作。类同态加密本钱低廉、过程简便， 能够应用于目前大局部加密场景。全同态加密(FHE)指对该加密方案可以对密文进行无 次数限制的同态操作，即全同态加密能够同态计算任何符合 标准的函数。全同态计算是同台计算的重点开展方向，首先使 用全同态加密方案对数据进行加密处理，后将密文在云端储 存，保证了云端运营商无法接触数据本身。在处理过程中， 也以密文形式进行传输、计算，为海量数据的平安计算提供了 技术基础。但是，在同态加密过程中，不可防止会产生一定的随机 成分，而随机成分会产生噪音，且会随计算次数和步骤增加 而增强。在噪音超过一定阈值后，对结构进行解密后的结果将 不可信。因此，全同态计算技术的最大挑
26、战即为对噪音障碍 的消除。同态解密技术是目前同态技术中用于消除噪音、还 原结果的关键性技术。同态解密是一种关键性函数，通过对 加密后密文和秘钥的输入，运用函数进行计算，从而得到一个 低噪音的、更新后的密文，且能保证解密结构不变。同态加密流程明文估计结果加密模块平安估计器力口/解密模块测量数据数据提供方算法执行方结果应用方有的会如加密结果中间变量(三)应用场景同态加密在多个场景中有着广泛应用，其中，在金融和 政务领域应用较为普遍。在金融领域，同态加密保障金融云 平安。目前，已存在基于隐私同态加密技术理论的新型金融 云数据库，允许用户对加密库进行访问，且能够在不涉及数据 解密的情况下返回结果。其原
27、理为通过同态加密技术使得加 密库中计算语言能够理解数据含义，而不能解除数据本身。同 时，同态加密将加密秘钥和用户密码进行捆绑，使得数据仅 能由特定人员进行接触，数据管理员或服务器黑客均无法接 触数据本身。因此，同态加密保障了数据机密、繁杂的金融云 平安。在政务领域，同态加密技术多被运用于在线投票或电 子选举。通过同态加密对线上投票数据进行收集和统计，同 时保障了投票者的信息、隐私和选举投票的公正性。8 .趋势八、隐私计算保障金融数据平安融合（一）趋势简介针对多方不互信产生的“数据孤岛”现象，隐私计算为实 现数据的平安互联互通提出了一种解决方案。一方面，隐私 计算持续通过升级算法系统、密码技术实
28、现性能提升，将其应 用到更多金融服务场景。另一方面，隐私计算不断加强与区 块链的融合，借助分布式网络数据管理技术，实现数据的防 篡改、可追溯，在增强数据平安性的同时增强其计算过程的可 验证性，保障数据全链路平安。同时，对于因隐私计算系统、功能组件差异形成的数据孤岛问题，正通过加强技术软件互联 互通逐步解决。随着密码技术和硬件系统的提升，隐私计算不断与联邦 学习、平安多方计算以及可信计算等技术的结合，通过将原 始数据加密转化，来实现数据的平安保障，从而提高服务效益 与用户价值。在隐私计算的技术加持下，在未来能够打通多 种横向数据，促进内外部数据融合，实现合规、有效的数据 流通，促进营销、风控、反
29、洗钱、资管等金融场景开展。（二）技术特征首先，隐私计算和联邦学习相结合。由联邦学习的分布 式机器学习和系统，通过纵横两个方向解决数据特征过少和 数据缺乏问题，来支持基于海量数据的多样化深度学习模型。 由于数据庞大，单一的隐私计算技术无法满足联邦学习的安 全高效需求，面对多样化的应用场景，联邦学习将与多方隐 私计算技术结合实现向通用型的平台化开展。其次，隐私计算和平安多方计算相结合。平安多方计算 由于需要消耗大量通信资源，目前主要基于简单机器学习模 型，但简单模型只能聚焦小规模数据的简单统计和查询等业务。 将平安技术融合于其他隐私计算解决方案成为开展主流，通 过同态加密、秘密提供等技术对数据的中
30、间结果和转化结果 加以保护。再次，隐私计算和可信计算相结合。可信计算基于硬件 和密码学，相比纯软件的隐私计算具有更高的通用性和性能 优势，但对硬件可信方的要求较高。向使用者提供简单易操作 的服务，将可信功能整合到可信执行环境(TEE)平台，实 现对于隐私计算任务的无差异工作流程，将平台功能更便捷 地应用在实际业务上。最后，隐私计算同区块链技术相结合。隐私计算运用多 方计算保证了数据的平安，但原始数据以及其处理加工过程的 加密面临可验证性问题，无法对关键数据和流程存证回溯。区 块链共享账本、智能合约等技术可以赋予计算过程可验证性, 防止了数据过度采集以及数据储存单点泄露等问题，二者实 现广泛数据
31、协同。联邦学习平安多方计算可信计算区块链技术横向联邦学习纵向联邦学习联邦迁移学习秘密共享不经意传输混淆电路隐私集合求交数据密封 LibOS可信通道共识算法加密算法智能合约账本储存其他技术：差分隐私、同态加密、零知识证明(三)应用场景隐私计算可以广泛应用在联合风控、金融普惠、金融反欺诈等场景中。在联合风控场景中，金融机构可以联合互联 网公司、征信公司，对原始客户数据进行建模分析，在保障 数据平安的同时打破数据孤岛问题，将多系统、多场景的客户 数据综合交叉分析，减少信息缺失和低质量问题。将多源数 据联合建模，形成更完善稳健的泛化能力模型，对企业和个人 的风险进行精准评估，从而减少坏账。在政府金融普
32、惠场景下，隐私计算有助于保障个人信息 平安从而降低信息泄露风险。对于企业和机构，隐私计算也 可以保护企业在业务进行过程中的关键信息和企业商业秘密等。 同时，由于隐私计算实现数据的可用不可见，能够打通产业 链进行上游供应商和下游客户的需求联合分析，实现全产业 链的数据融合，推动企业价值最大化。同样，针对小微企业和 个人画像的征信评级进行风险和额度评估，实现融资贷款和 贴息业务高效运转，助力普惠金融开展推进。将政府数据与个人、企业多方数据融合应用，通过隐私 计算解决信息公开问题增强信息的可用性，实现隐私保护下 的高质量数据协作。通过政务、银行、企业的三方信息融合对 企业精准画像，将模型的AUC提升
33、40%,实现对企业信用的 综合评估全面闭环，提升资金流转效率。9 .趋势九、全真互联实现数实融合加速金融普惠（一）趋势简介在移动互联网时代，消费互联网和产业互联网全面开展, 给全真互联的开展提供了机遇，移动互联网将迎来新一轮升 级。互联网将为客户实现全面真实的应用场景和应用体验，创造出线上线下一体化，虚拟现实交互的全方位、多模态体验, 实现实体产业与数字技术的深入融合。算力的提升推动信息 接触、人机交互模式更加复杂多变；从消费互联网到产业互联 网的应用场景也更加多元开展。随着VR、AR等混合现实技 术、软硬件的升级推动，各领域都将全真互联视为数实融合 的可靠路径，而虚拟现实交互、数实融合将进一
34、步实现金融普 惠。（二）技术特征无限算力。随着云计算行业开展，软硬一体化的趋势愈 创造显。芯片是硬件中最核心的局部。面对AI计算、视频处 理、高性能网络等业界强烈需求，提升芯片性能，结合云计算 场景，支持超大网络，实现整机性能全面提升。在硬件基础 设施上，通过公有云、私有云及客户本地集群建立云服务， 将资源利用率翻倍提升。实时处理。海量数据尤其是非结构化数据与数据库等技 术的融合开展将加速数据流转。以海量分布式存储为支撑， 在存储层面打破结构化数据和非结构化数据的边界，实现冷热 数据的灵活流转，满足对数据的实时处理需求，按需数据实 现在数据库和海量存储的快速流转。极致传输。数据传输必须更进一步
35、打破时空限制，实现 面对面体验的线上交互。运用高校压缩、减少接入延时、实时渲染等技术对传输全链路进行极致优化，满足全真互联时代 对数据连接的高要求。（三）应用场景第一，在金融领域，运用高质量、低延时的体验，实现 众多基金经理的线上投资讲解、基金销售等工作，将银行、 证券的业务流程搬至线上。打破线下网点的地域限制，实现业 务线上流程化，更广泛便捷地覆盖用户类别和用户需求，助 力金融普惠。第二，在工业领域，远程实时操控系列产品及解决方案 充分表达全真互联应用。基于5G技术和实时音视频通信融合, 实现一对多的集中远程控制，助力行业生产平安与效率双提升。 面对工业生产中危险枯燥的工作，运用全真互联技术
36、可以实 现远程操纵，配合无人自动化操作，实现一个人控制一组生 产，只需在必要时远程操控介入，充分提高了效率并降低了人 工本钱，并具备了平安可控、部署维护简单、全网络场景支 持的优势，在各类高危、复杂、恶劣的环境作业场景都有极 大应用潜力。第三，在医疗领域，运用全真互联技术打造“云化”医疗 影像工作站。依托行业领先的实时图像渲染技术，为医疗大 数据的云端一体化处理、分析和诊断提供新解法。医生可通过 给定接口直接访问医疗影像软件，通过已经上传存储的云端数据，完成诊断工作，满足医疗影响软件预定的帧率目标， 实现端对端时延稳定，到达私有化部署产品级体验。云上的实 时影像分析技术，是对医疗产品在功能上的
37、良好补充，也是 促进全国医疗数据联网、医疗大数据事业开展，解决当前医 疗资源分布不平衡、分布面不广问题的重要因素。客户手机APP客户手机APP微信&小程序虚拟营业厅客户经理上门异地协同视少页柜贝应用监管合规服务平安性服务 人工智能服务互动视频增强服务英三后3三；腾讯实时音视频通道10 .趋势十、数字银行突破时空限制，实现金融普惠（一）趋势简介数字银行牌照已呈现逐步放开的趋势，其中，马来西亚、 新加坡等国家已经开始颁发数字银行牌照。数字银行将加快 实现与各产业的融合，借助前沿技术加强多场景合作来拓展银 行业务，增强客户粘性，实现产业与银行价值的深度绑定。终端平安技术。在远程办公逐渐成为趋势的背景
38、下，远 程办公设备与传统办公设备的统一管理成为了急需解决的新问 题。终端平安技术保障了不同设备在不同办公环境下的数据安 全，实现了不同终端的统一管理。01多源数据信任评估技术从多角度对访问主体 可信程度进行评估05 I终端平安技术保障不同终端的统一平安01多源数据信任评估技术从多角度对访问主体 可信程度进行评估05 I终端平安技术保障不同终端的统一平安为多源数据评估提供信息支持（三）应用场景零信任架构已在众多领域展开实际应用，解决方案纷纷 落地，并为产业、企业可信环境的建设带来了重大改变。在金融领域，尤其在银行业金融服务中，零信任架构在 可信环境建立方面起到了重要作用。目前，随着银行数字化 转
39、型，服务内容、服务范围、服务手段等均存在改变，因此面 临着分支机构接入需求大、对外开放接口增加、内部应用交 互困难等新问题。针对上述问题，零信任框架打造了身份验 证、动态授权、风险可控、自动管理的网络可信系统，解决了 金融行业海量数据、业务访问平安问题。零信任架构以访问嵌入式提供产业服务，实现银行结构扁平化来覆盖更多场景 和客户，实现服务个性化与金融普惠。基于数字获取，深度融 合生活场景，将金融服务无形融入日常生活的方方面面，不 仅能针对用户个性化需求展开服务，也能主动开发客户需求， 提高竞争力。在新技术运用方面，数字银行不断加强对大数据、AL 物联网等在业务中的应用，实现风险控制和用户需求分
40、析。 利用相关模型科学量化预测客户行为和需求，并通过关联方分 析多维度评估，在交叉认证中提高结果精准度。数字银行扩 大业务范围实现金融普惠、提升产品迭代速度表达差异化优 势、运用分布式架构实现业务创新将成为未来开展趋势。（二）技术特征数字银行主要采用分布式架构，其中包括云计算、大数 据及人工智能技术等。云计算模型包括软件即服务（SaaS）、 基础设施即服务（laaS）、平台即服务（PaaS）三局部，通 过改善数据架构实现云端管理。云技术缩短新产品开发和面世 的时间，将银行的IT运营本钱降低30%以上。从SaaS层入 手，基于平台和产业链，提供专业化的人物场景金融服务，通 过软件打包和技术输出成
41、熟的产品和服务，使银行能够迅速、 轻量实现数字化转型。实现与场景侧快速融合，构建互惠共 赢的金融生态，打造更高层面的技术平台，践行普惠金融服务。大数据技术为数字银行建立基础架构。在平台基础上， 结合多种其他信息技术，如区块链技术、隐私计算技术等， 实现数据平安的保障和运营能力的提升。以大数据为基础结合 与其他技术的联动，将全面加快数字银行的构建和新业务拓 展速度。人工智能技术作为数字银行的驱动力，为数字银行业务 流程赋能。通过AI技术，如知识图谱技术应用，实现客户画 像、产品画像、智能匹配三者的结合，逐步实现与客户的直接 交互；通过光学字符识别技术（OCR）使得图像识别率上升, 将证件、票据等
42、大量重复性高、冗繁复杂的人工操作业务转 入后台运营；利用机器人流程自动化（RPA）技术极大程度提 高了业务运营效率和准确性，防止人工操作失误；基于神经 网络、机器学习、随机森林等分析方法，进一步提高银行在 征信、信贷发放等领域的工作效率。对于实现消费场景嵌入、 实时在线金融服务、推广普惠金融有最实际的应用。（三）应用场景在智能风控领域，数字银行可以结合多维外部数据，包 括合作方数据、用户交易数据、运营商数据等，实现数据联 动。通过自然语言处理、机器学习和预测算法等技术进行数据 建模，对原始数据进行处理。并根据用户的基本属性、行为 特征、心理特征等要素对客户进行画像，不断动态调整数据和指标。最后
43、根据用户的精准画像进行风险定价，通过行为监 控模型、违约模型等实施征信评级和风险控制，并针对客户 特征进行模型管理和选择迭代。（三）应用场景在智能风控领域，数字银行可以结合多维外部数据，包 括合作方数据、用户交易数据、运营商数据等，实现数据联 动。通过自然语言处理、机器学习和预测算法等技术进行数据 建模，对原始数据进行处理。并根据用户的基本属性、行为 特征、心理特征等要素对客户进行画像，不断动态调整数据 和指标。最后根据用户的精准画像进行风险定价，通过行为监 控模型、违约模型等实施征信评级和风险控制，并针对客户 特征进行模型管理和选择迭代。主体身份为认证关键，为未来金融系统可信环境的建设做好
44、了接入准备。在互联网产业，零信任架构通过强化终端平安合规接入、 改善员工访问体验、零信任与平安运营中心联动等方式，解 决了远程办公、接入体验、互联网平安威胁等问题。在能源产业，零信任框架通过物联网平安代理、动态授 权、平安遇业务解耦等方式，解决了物联网连结、身份授权 复杂、统一管理模型缺失等问题。2 .趋势二、跨链信任促进金融场景深度融合（一）趋势简介在未来，区块链将朝向产业区块链模式开展，跨链技术 将在其中发挥重大作用。产业间及产业内系统将通过区块链 跨链技术完成连接协作，定义统一的标准和共识机制，使多方 协作成为可能。在未来，跨链将构建商业价值网络，打破目 前区块链间的孤立性，使数字资产在
45、不同区块链间流通，并 将其价值在区块链网络上扩大，最大程度地发挥资产价值。具 体来讲，跨链将赋予数据资产以价值刻画能力，实现数字资 产的平安流转。在金融行业内，区块链跨链技术将助力金融 场景的深度融合，实现核心链和众多生态链的互相连接，有 效助力大规模金融协作网络构建，使金融资产在不同区块链网 络之间流转，并发挥其最大价值。(二)技术特征目前主流的跨链技术包括公证人机制(Notary schemes)、侧链/中继(Sidechains/ relays)、哈希锁定(Hash-locking)三种模式，在资产转移、资产交换、金融衍 生品抵押、担保、跨链数据访问、跨链智能合约交互等场景 下具有重要作
46、用。公证人机制是一种简单的跨链机制，主要 用于数字货币交易，本质上是一种新型中介方式。因为跨区 块链交易双方不互信，故要引入“公证人”，即双方都能够共同 信任的第三方充中介进行交易。公证人不断地进行数据收集, 并进行交易验证和确认。公证人机制通常用于金融公证与金 融风险防控等场景下。侧链是一种协议，侧链的技术形式保障了资产在不同区 块链之间的平安转移，其本质上是锚定某种原链上的代币为 基础的新型区块链。假设两条链的连接是由某数据结构完成，那么 称这个数据结构是两条链的中继，如果数据结构本身也是区 块链结构，通常称为中继链(Relay Chain)。中继链更为灵 活，中间人不存在数据的认证，而是
47、仅收集数据提供给另一条 链。接收链收到中间人发送来的链数据后，由接收链自行验 证，并完成交易确认的工作。哈希锁定，全称哈希时间锁定合约(HashTimeLockContract) o哈希锁定模式是指用户在规定的有限时间段内对于哈希值的原值进行输入以确认支付的一种机制。具体来讲， 是在智能合约进行的基础上，双方先行实施对资产的锁定。 假设双方能够在既定的有限时间段内输入正确的哈希值原值， 即交易成立。哈希锁定通常用于小额支付的快速确认。（三）应用场景从全链到跨链，意味着区块链作为一种去中心化的单链 逐步互联，从而成为区块链网络，大大提升了网络中各主体 的交互、融合能力。在金融业，跨链能够补充传统
48、区块链在 金融场景应用中的缺乏，如跨境支付与结算领域效率低、票 据登记流转领域、供应链金融等领域形成的“数据孤岛”问题。跨链技术实现不同区块链间金融资产的转移。在金融领 域，随着技术高速开展，越来越多场景对不同区块链间互操 作能力需求的增加。假设通过第三方平台进行中介式互联，那么需 要引入新节点，带来不可信的平安问题。跨链技术旨在通过 技术而非第三方中介，提供可信和可靠的高效保障。具体应 用场景有金融跨链支付结算、跨链金融信息互联、去中心化的 交易所等等。跨链技术实现跨境金融交易。传统区块链由于存在技术 上的限制性，只能满足中心性、可扩展性和平安性三项的其 中两项。区块链跨链技术能够通过更高的速度和性能，解决代币价值交换和流通问题，且能同时满足中心性、可扩展性和 平安性三项要求。具体应用场景主要为跨境金融交易等。跨链技术实现对金融资产的快速锁定。在金融场景中， 跨链提供了基于特定链信息对其他链上数据或资金进行冻结 锁定的能力。同时，