麥肯錫-Fintech2030：全球金融科技生態掃描（212頁）.pdf

1、時至今日，AI技術已取得更為長足的進步，給包括金融行業在內的許多行業帶來更深遠的變革。從技術趨勢看，一是基于自動因子發現的機器學習應用將越來越廣泛并產生顛覆性影響，改變傳統機器學習算法中，影響因子依賴于人工干預而客觀性不足的弱點;二是知識圖譜與圖計算將發揮更大作用，知識圖譜作為人工智能語義表征的關鍵應用，利用廣泛的數據來源構建關系，利用復雜網絡技術和圖計算，進行模式識別和特征發現，在金融科技的不同領域將發揮更大價值;三是基于隱私保護的增強分析，強調在使用數據的同時保護數據，實現數據最小化使用原則，即僅獲取相關、必要、脫敏后的特征信息進行模型訓練，采用聯邦機學習和隱私感知機器學習，利用加密、安全

2、多方計算、零知識證明等技術在隱私保護的前提下進行數據分析。從應用角度來看，人工智能應用覆蓋金融業的前、中、后臺，從千人千面的產品及服務，個性化的用戶體驗與分析、智能客服或對話界面、市場測算及自動化交易、機器人投顧;到利用非財務數據的另類信用評分、利用人臉辨識的身份驗證;再到智能流程，以知識圖譜為代表的知識表示和自然語言解析，這些技術被用于檢測欺詐行為，也越來越多的被金融行業用于構建產業圖譜和客戶關聯關系，提升客戶洞察能力。雖然對很多金融機構而言，人工智能應用仍然較為零星，且往往只針對特定用例，但越來越多銀行業領軍者已開始通過系統性方法部署高級人工智能，并將其整合到貫穿前后臺的數字化經營全生命周

3、期之中。值得留意的是，算法只是人工智能的一部分，要發揮人工智能的競爭優勢最終還是靠數據。人工智能的普及讓金融業確實體會到數據、特別是傳統運營上沒有采集的客戶行為數據的重要性，這將推動金融業與非金融業的聯盟，體現了生態圈金融的重要性。麥肯錫研究表明，到2030年，云為全球500強企業帶來的EBITDA (稅息折舊及攤銷前利潤)價值將超過1萬億美元，有效的云使用可以將遷移應用程序的開發和維護效率提高38%，將基礎架構成本效率提高29%，可以將遷移應用程序的停機時間減少約57%，從而使違規成本降低26%。同時，云可以通過自動化的嵌入式安全流程和控制(例如DevSecOps)提高平臺完整性，并且這些功

4、能通過跨環境的、一致的技術堆棧降低了技術風險。云計算持續影響金融行業和金融科技，對金融機構而言，云的形態可分為公有云、混合云和私有云。公有云是指基礎設施是被云計算服務提供商所有，后者將云服務銷售給廣泛的大眾或組織;混合云是指基礎設施是由兩種或兩種以上的云(私有、公共)組成，每種云仍然保持獨立，但由專有技術連接;私有云是指云基礎設施是為一個客戶單獨使用而構建的，私有云可以部署在企業數據中心，或其他主機托管所。從技術趨勢來看，一是邊緣計算和邊緣云進階為獨立門類;從邊緣端到數據中心到云端，這樣的區隔與發展邏輯，已經逐漸在多個行業中被認同，隨著5G、物聯網、云計算、AI等交互協同，在新零售、醫療、工業園區、智慧城市以及工業物聯網等領域的發展，加速了邊緣云的發展和進步;二是容器云激發云端創新;公有云廠商大力推進容器技術云上落地，促進了PAAS層云交付模式的敏捷創新;容器即服務(Container as a Service)的云平臺構建，也成為一個云原生發展焦點;三是AI與云的深度結合;AI云平臺在圖像、聲音、醫療影像識別等領域應用越來越深入，AI的深度學習、算法等技術，借助云平臺可以更好地為更多領域的用戶提供服務。