2024年中国金融科技行发展洞察报告.pdf
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1、部门:TMT金融组2023 iResearch Inc.2024年中国金融科技(FinTech)行业发展洞察报告署名:孙石琦2目 录CONTENTS01中国金融科技行业发展背景介绍Background02中国金融科技行业技术侧趋势介绍Technological Development Trends03中国金融科技行业业务侧能力应用Business Application04卓越者评选&典型厂商案例Outstanding Enterprises&Case Study05中国金融科技行业专家之声Industrial Experts Insights3中国金融科技行业发展背景介绍Background
2、0142024.3 iResearch I科技价值的分析科技能力由金融服务传导至实体经济,金融科技的外延价值提升金融机构运营效率,助力实体经济降本增效金融科技的发展是人工智能、区块链、大数据等前沿技术与传统金融业务的结合,在合理应用数理模型与算法能力的基础上,实现对于数据与计算资源的整合及充分应用。金融科技的广泛应用不仅在业务层面完善了机构的风险管理策略、提升精准营销能力,并且通过改进业务办理环节与展现形式,以丰富的内容与交互方式服务用户,全面提升用户的金融业务办理体验。与此同时,前沿技术的影响力也通过金融服务的方式传导至实体经济,企业不仅在数字化转型的浪潮中提升了自身基础技术应用与数据治理能
3、力,也在金融机构科技赋能的背景下获得了性价比更高、流程更高效的金融服务,极大的降低了企业(特别是中小企业)的融资周期,实现以技术推动金融业与实体经济间的产融结合,助力金融科技行业发展新目标的达成。来源:专家访谈,公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制以数据与模型为基础完善金融机构风险管理策略优化金融机构业务办理流程提升用户金融服务体验丰富产品营销方式提升精准营销与个性化服务能力大数据、人工智能改进金融模型框架优化业务流程与策略机制云计算整合计算资源提升计算资源利用率区块链技术保障数据安全、私密流通与分享金融科技的内生价值:科技优化金融能力金融机构金融科技的外延价值:提升金融机构运营效率可获得低
4、成本、高性价比的金融产品及服务实现“数字驱动、智慧为民、绿色低碳、公平普惠”的金融科技行业发展目标金融科技价值导向分析全景图金融科技实体企业技术赋能金融业务能力金融服务实体经济科技能力升级间接助力实体企业经营金融科技的外延价值:助力实体企业降本增效金融监管体系缩短金融业务办理流程金融资源得到及时、合理的配置解决中小企业融资难问题推动普惠金融产业发展52024.3 iResearch I政策环境的演变金融行业迈入“统一的超级监管”时代 中国金融监管总局设立,银保监会退出历史舞台,国内金融监管格局由“一行两会”转变为“一行一局一会”。央行、国家金融监管总局及中国证监局“三定”方案公布,“超级央行”
5、的监管框架让位于“双峰”监管,以央行负责审慎管理、国家金融监管总局负责金融监管为核心的中国金融“双峰”监管框架基本形成。金融科技发展规划(2022年-2025)将金融科技治理与保障安全和隐私下的数据有序共享放在首位,健全金融科技治理体系,运用金融科技创新监管工具,强化数字化监管能力建设。健全法律制度体系,制定网络安全法数据安全法个人信息保护法在金融领域的配套规章制度,健全适应新发展格局的高质量、多层次监管基本规则体系。中国金融科技行业发展政策环境解读金融监管体系的改革推动行业进入超级监管时代,数据要素应用与金融场景建设成为当今金融科技行业关注的重点能力数据应用与场景建设成为行业关注的首要能力重
6、视数据在金融场景的应用,完善数据要素流通体系,以技术的金融场景化落地为目标,推动场景金融与嵌入式金融发展金融数据成为“生产要素”金融数据升级成为“生产要素”“数据+技术”双轮驱动金融创新发展完善金融场景建设,推动嵌入式金融、场景金融发展,打通科技成果转化“最后一公里”“同时将数字元素注入金融服务全流程,将数字思维贯穿业务运营全链条,注重金融创新的科技驱动和数据赋能。”本阶段规划将关注的重点由技术应用转向更为根本的数据要素,强调金融数据在金融行业发展中的作用,在技术的基础上突出金融数据治理与应用,通过数据+技术双轮驱动金融创新发展。完善金融场景建设“强调深化数字技术金融应用,壮大创新共赢的产业生
7、态,助力普惠金融的发展,打通科技成果转化“最后一公里”表明了场景金融建设的重要性,通过先进的金融科技技术将金融与场景深度融合,增加各产业间的关联性,引导资源的流动与共享,对产业生态的可持续发展起到持续的推动作用。同时场景金融的发展将不断拓展金融服务边界,助力普惠金融的发展。健全金融科技治理体系、强化数字化监督能力建设是保障数据安全私密共享、实现科技成果场景化建设的首要保障来源:专家访谈,公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制62024.3 iResearch I业技融合的应用以金融业务需求为导向的技术服务成为“厚积成势”新阶段金融科技行业的发展目标,市场参与者“业技融合”能力受到普遍关注如今国
8、内金融科技行业已从“立梁架柱”迈入“厚积成势”的新阶段,与之前强调技术层面的提升不同,新阶段的金融科技行业将更加重视技术与业务的交融共振,如何从业务视角探寻金融机构的技术需求、真正实现以业务需求驱动技术应用、以技术应用优化业务流程成为金融科技行业发展的进阶目标。这不仅考验金融机构在面对数字化、科技化转型的应变协同能力,更是对国内金融行业IT技术服务商的大考验。在原有模式下,传统的技术服务商普遍以技术水平提升与新技术创新应用为驱动,企业的核心价值更多的体现在产品技术层面,对于特定的业务流程及场景应用的关注度不高。随着国内金融机构数字化转型浪潮的推进,金融行业对于技术能力的需求成为决定技术供给方行
9、业发展的趋势导向,在金融科技行业发展的新阶段,技术服务商不能仅局限于技术能力的普世化应用,而是应从金融业务的技术需求出发,以业务需求带动相关技术产品的发展,真正实现技术与业务的边界融合、协同共生。在业绩融合的同时,技术服务商也应重视金融机构的产品使用体验,将服务朝向降低客户使用门槛、开源开放的方向推进,为金融机构提供更易用、更通用金融科技产品。来源:专家访谈,公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制金融科技行业发展新阶段“业技融合”的应用金融业务 业技融合的第一步是要明确金融机构业务办理流程与金融场景的技术需求,以实际业务需求为导向,需求适合的金融科技产品。前沿技术 根据实际金融业务的技术需求,
10、综合应用人工智能、区块链、云计算、体验提升、感觉界面等前沿技术,通过金融科技能力提升金融行业数字化、科技化水平。业技融合金融科技产品及服务协同共生边界融合 以金融业务技术痛点为导向的金融科技产品,助力金融机构实现动态投资管理与决策,提升业务相应能力 低门槛、开源开放、一体化的金融科技服务,帮助金融机构明确跨职能目标一致的战略目标,实现创新突破为金融机构提供结合金融业务与前沿技术的金融科技产品将成为金融科技行业发展新阶段的进阶目标72024.3 iResearch I21.0%13.6%9.8%11.0%9.7%10.7%13.2%14.4%16.4%金融科技市场规模在信创建设、发展规划等多重因
11、素的影响下,国内金融科技市场预计将以约12%的增速于2027年突破5800亿元随着前沿技术的迭代升级与金融机构数字化转型进程的逐步推进,国内金融机构对于金融科技的投入规模逐年递增,2019年增幅一度高达21%,整体规模突破2200亿元,后续受到全球新冠疫情、中美贸易冲突、国际地缘政治等多方面影响,国内金融机构对于科技成本的使用愈加审慎,于此同时,国家倡导的信创建设推动了金融机构软、硬件产品的国产替代化浪潮,以国产软、硬件设备为基础的科技应用时代提升了金融机构传统IT系统的建设投入。此外,银行、保险等多领域纷纷颁布了2023-2025年科技投入发展规划,就未来3年金融科技投入提供量化指导,明确了
12、科技团队的建设规模与投入的资金比例。综合来看,在发展规划的指导下,伴随着信创投入的提升与前沿科技应用的逐步成熟,未来国内金融科技市场将以约12%的复合增长率于2027年超过5800亿元。来源:专家访谈,公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制1731.72078.02317.02530.12793.23040.03338.53735.34245.8276.4351.0403.5451.3517.6584.7665.7763.8870.4216.6262.8338.2377.4417.0465.7522.8625.6745.120192020202120222023e2024e2025e2026e
13、2027e银行业(亿元)保险业(亿元)证券业(亿元)5124.75861.22019-2027年中国金融机构科技投入情况CAGR=11.98%2224.72691.83058.73358.53727.84090.44527.0增速(%)中国金融科技行业 技术侧趋势介绍Technological Development Trends 029中国金融科技行业技术侧发展趋势总结数据处理与平台应用多模态数据处理:改善信息收录方式,推动通用人工智能技术的泛化应用;低代码平台应用:下沉业务开发逻辑,覆盖更多中长尾金融业务场景;智慧智能应用金融大模型:集成数据、算法、算力,是大模型能力输出的主要方式;AI数
14、智人:与多模态技术的结合为用户带来全新数智体验RPA与多技术的融合应用:以企业级集成平台的模式为金融机构提供复杂业务流程的自动化解决方案云应用“云边端”协同与边缘计算:满足金融机构充分泛在算力的需求“一云多芯”融合云平台:从底层硬件到上层云原生应用的多芯全栈式适配兼容;可信与安全隐私计算一体机部署:软、硬件结合提升隐私计算技术的易用性;云原生安全:将安全技术与云端应用紧密结合,打造云原生时代安全范式。10Part 1模块一:数据处理与平台应用112024.3 iResearch I多模态数据处理技术多模态技术的应用将改善传统模型的信息收录方式,利用更加丰富的感知通道模拟人类的理解和表达,推动通
15、用人工智能技术的泛化应用多模态数据处理技术是指模型通过多种渠道感知、处理信息,以模拟人类信息理解与表达的方式,结合图像识别、金融大模型等前沿技术,实现在金融场景下多类型数据源的综合处理及运用,为金融机构的智能风控、客户营销与智慧化运营,提供多模态情感计算支持。在实际应用方面,多模态大模型技术可通过自监督的方式实现对于海量无标注数据的学习,其自身的泛化能力支持特定场景少量数据的标注学习及微调,目前该项技术在人工服务监督评价、智能语音输入、反欺诈及不良贷款识别、情感捕捉与个性化营销等方面得到深化应用,随着技术能力的提升,未来具备跨模态应用及学习能力的模型或将为金融业带来更全面的多模态应用。多模态技
16、术的逻辑架构与金融场景的实际应用源数据多模态数据处理模型落地场景应用音频数据文本数据图像数据视频数据多模态数据编码器Transformer生成网络多模态数据特征投影/压缩多模态数据特征投影/解压多模态数据特征投影/解压Diffusion扩散程序Stable Diffusion稳定扩散Latent Diffusion潜在扩散多技术应用融合人工智能 智能风控 多模态的应用提升人工智能技术的能力“上限”,推动支持多种模态泛化输入、输出能力的通用人工智能(AGI)技术的完善;多模态数据处理模型可作为外部信息输入、输出的技术能力支持,为AI数字人、金融大模型等AI技术的泛化应用提供技术补充。弥补结构化数
17、据构建模型对于多模态数据利用的局限性,结合人工智能算法对图像特征的提取能力,丰富风控模型信息输入模式,提升金融机构反欺诈与识别不良贷款的能力。智能营销 多模态感情计算通过对客户文本情感与微表情情感的识别计算,感知客户的情感反馈,结合大模型实现对于海量无标注数据的学习任务,实现用户的精准化、个性化营销。来源:专家访谈,公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制122024.3 iResearch I低代码平台应用将金融业务的开发逻辑下沉到平台侧,在金融大模型的加持下覆盖更多中长尾金融场景的应用,实现数字化解决方案开发部署效率的提升随着金融行业数字化转型进程的推进,金融科技产品的技术研发与业务场景间的
18、融合更加密切,低代码技术通过提供可视化的开发工具和预先构建模块,搭建起适用于金融业务的敏捷开发平台,在满足金融从业人员对于机构数字化转型过程中的诸多开发需求的同时,实现机构金融数字化业务效能的提升。在以往的低代码产品建设中,产品的可视化能力、基础组件的构成及产品与业务的适配效果是低代码厂商间竞争的核心,而面对如今产品应用能力的增强与业务场景的多样,产品功能层面的竞争已逐渐成为过去,是否有能力沉淀行业Know-how、实现复杂场景的敏捷开发成为低代码产品的最新需求,随着AICG、金融大模型等前沿技术在金融领域应用的逐步成熟,大模型加持下的低代码开发平台将实现更全面的业务场景覆盖,自然语言交互能力
19、在低代码模式下的智能搭建与应用将进一步降低产品的使用门槛,通过需求描述自动生成简单应用的产品模式将成为可能。此外,金融大模型对于金融行业内数据、算法、场景模式的积累将为低代码平台的模块、组件、框架的优化提供有力支持,生成式AI对于需求代码的自动式生成将极大提高低代码平台的使用体验,助力业务向金融科技产品应用的达成。低代码平台功能的迭代与技术的融合来源:专家访谈,公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制产品功能的应用技术生态的建设低代码平台+金融大模型技术赋能技术赋能 基础组件的建设与模块化、框架化架构的搭建;“流程画布+拖拉拽组件”的应用;贯穿软件生命周期的全生命周期开发管理能力。行业Know-
20、how能力的积累;基于智能模型的自适应开发能力;开发者技术能力共享与生态建设。降低低代码平台使用门槛:融合金融大模型在图像识别、自然语言交互方面的能力,通过对业务需求的描述实现应用产品的自动化生成,提升用户的交互体验与开发效率;覆盖更多中长尾金融业务场景:金融大模型为低代码平台提供丰富全面的数据、算法、业务模型及场景模式的支持,在基础组件与框架的建设中融入大模型的快速学习能力,加速低代码平台的开发;此外,大模型也可在优化代码模板与生成结果方面辅助用户的产品开发流程,提供更便捷的低代码开发体验。低代码平台13Part 2模块二:智慧智能应用142024.3 iResearch I金融大模型随着人
21、工智能技术领域深度神经网络架构应用的成熟,大模型作为汇集大规模参与复杂计算结构的机器学习模型,凭借其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等多业务导向领域的综合应用能力,逐步走向千行百业,而金融行业作为拥有丰富场景与个性化需求的核心业务领域,其对于大模型应用的需求受到行业内外的普遍关注。金融大模型作为将专业知识与大模型能力相结合的行业大模型应用体系,是通用大模型在垂直行业的有效实践,一方面金融行业对于大模型的广泛应用将改变金融科技范式,重塑金融机构工作方式与金融服务生态,就当前行业近况来看,金融大模型已在金融资讯、产品介绍、内容及图片文本生成、虚拟客服在线交互等方面得到实际应用,随着业
22、务的融合与技术能力的提升,基于“大数据+大算力+强算法”的金融大模型将在更多细分的金融场景带来新技术的变革。集成数据、算法与算力的金融大模型产品将成为未来大模型在金融行业能力输出的主要方式金融大模型落地路径与能力对比来源:专家访谈,公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制基础平台基础模型大模型服务(MaaS)业务场景高性能算力资源数据准备与增强机器学习建模与训练大模型训练模型推理模型蒸馏与压缩向量数据库通用大模型通用算法行业算法场景模板 企业专属大模型细分领域模型训练应用支撑针对于企业特征的行业大模型定制化解决方案OCR训练平台AOI训练平台智能决策模型代理智能营销产品创新风险管理监管科技办公管
23、理基础大模型金融大模型创新技术支持行业经验反哺 与基础大模型相比,金融行业大模型结合金融业务场景特征与数据资源,在专业度、业务模型输出能力、场景适配度与成本把控等方面优势较为明显。随着行业大模型的不断涌现,未来将有更多的金融业务板块与细分场景被模型能力覆盖。基础大模型VS.行业大模型152024.3 iResearch IAI数智人多模态技术的应用助力“数字人”步入“数智人”时代,多模态信息的接受与理解将全面提升虚拟人物的交互功能,为用户带来全新数智体验以文本输入的形式进行语言理解的文本对话式机器人目前已被广泛应用于金融行业客服领域,通过智能系统自动读取、解析、识别外界输入的信息,在咨询服务、
24、用户问答等环节,以拟人化、规范化、专业化的语句完成与用户间的初步交互。此外,可以实现简单语言交互功能的AI数字人也被金融机构应用于线下网点的客户接待与线上直播间的带货服务,在解放人力的同时也降低了金融机构的运营成本,随着AI技术的提升与多模态技术的应用,虚拟数字人在思想决策、语言输出等方面将更加接近真人,覆盖的应用场景与可搭载的设备种类将更加丰富,整体的交互能力与应用场景将得到进一步提升,逐步步入多模态输入模式下的AI数智人时代。来源:中国人工智能产业发展联盟,专家访谈,公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制“AI数字人”到“AI数智人”的升级与应用多模态AI技术的应用人物语音生成人物动画生成
25、音视频合成显示智能分析与决策感知识别终端用户TTSA人物模型文本输入(AI数字人)智能驱动型虚拟人运作流程 多模态AI技术的应用由“AI数字人”到“AI数智人”的升级信息融合跨模态生成上下文理解多模态模型核心能力结合应用多模态输入(AI数智人)“AI数字人”阶段 AI数字人阶段对语言的理解主要以文本为主,文本对话机器人被广泛应用在客服咨询、售后问答环节 随着语音交互功能的提升,部分AI数字人应用也可实现简单语言功能的交互应用。多模态技术的应用能够帮助生成式模型交互能力的提升,模型不仅能够文本输入,还能接受并理解多种感官模态的信息。多模态数据能够提供更加丰富、全面、准确的信息,因此AI数智人在感
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