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金融科技加速变革,四大技术趋势凸显

2018-01-26 11:13:34 | 来源:人民邮电报 | 编辑:美莉
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  日前,中国信息通信研究院发布“中国金融科技产业生态分析报告”,指出了当前金融科技发展中的四大重要技术趋势:金融云快速部署落地、金融大数据广泛普及、人工智能成为应用新方向、区块链带来金融服务机制的深刻变革。

  报告认为,云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术的发展与应用对金融机构的业务服务模式产生了重大影响,已逐渐成为金融行业发展的关键性技术驱动。云计算、大数据和人工智能技术之间存在相互依赖、相互促进的关系。如果说大数据是金矿,那么金融云可被看作是矿井。矿井的安全性、可靠性决定了金矿的开采效率。人工智能需要海量高品质的训练数据来感知、认知、分析和预测世界。反过来,人工智能又能促进大数据的发展,提高数据采集与处理的速度和质量,推动大数据产业发展。区块链的去中心化和分布式记账,则会带来金融服务机制的根本性转变。

  金融云快速部署落地

  “互联网+金融”时代对金融行业的技术架构提出新的要求。金融企业普遍面临产品创新层出不穷,产品迭代越来越快,交易量峰值无法预测的挑战。云计算作为实现IT资源按需供给的技术手段,可以实现让金融企业像使用水、电、煤一样使用IT资源。

  金融机构物理设备的多样性导致金融云整体架构相对复杂。物理设备层,大型金融机构经过数十年的信息化建设,拥有复杂的IT基础设施。包括X86服务器、小型机、SAN存储、NAS存储和网络等。在虚拟化层,不同的设备拥有各自的虚拟化软件,各类设备组成多个资源池。因此,金融机构需要一个多云管理平台来统一管理这些IT资源,以实现内部系统的打通和数据的整合。

  金融行业的特性对云计算的业务连续性有严格的要求。金融机构对IT系统的稳定性、可用性、网络时延性以及数据安全性的要求非常高。银行和证券企业关键业务系统停机属于极度严重的金融事故,造成巨大的经济损失。业务连续性涉及管理制度、技术方案和物理设施等多个层次,要确保这些关键职能在任何环境下都能持续发挥作用。为满足业务连续性要求,金融企业需要建立完善的灾难备份和灾难恢复体系。灾难备份主要有三种,分别为同城灾备、异地灾备和两地三中心。通过业务和数据的备份可以减少系统停机时间,保证业务的连续运行。

  目前,大型金融机构纷纷开启了基于云计算的信息系统架构转型之路,逐步将业务向云迁移。新兴金融机构如蚂蚁金服、微众银行等在诞生之初就把所有IT系统架构在云上。值得一提的是,中大型金融机构倾向使用混合云,小型金融机构倾向将全部系统放在公有云上。

  金融大数据广泛普及

  金融行业数据资源丰富,数据应用由来已久。从发展特点和趋势来看,金融云的快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础,金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化,人工智能正在成为金融大数据应用的新方向,金融行业数据的整合、共享与开放正在成为趋势。

  金融机构的业务要求大数据平台具有实时计算能力。目前,金融机构最常使用的大数据应用场景为精准营销、实时风控、交易预警和反欺诈等业务都需要实时计算的支撑。大数据分析平台可以对金融企业已有客户和部分优质潜在客户进行覆盖,对客户进行画像和实时动态监控,用以构建主动、高效、智能的营销和风险管控体系。

  为切实做到数据驱动,金融企业需要定制化的技术平台。首先,金融企业要进行顶层设计,把技术和业务结合起来,将技术应用在企业价值链的每个场景上。其次,金融企业需要大规模的系统改造。为实现数据的汇聚,需要将原来存储在上百个信息系统的数据整合,重新设计并搭建数据采集、存储、传输架构。最后,金融大数据具有极高的重要性,需要更加完善的安全保障措施。金融数据的泄露、篡改可能造成系统性金融风险,甚至危及社会稳定。部分数据如用于金融交易的用户鉴别与支付授权信息需要全流程加密。

  人工智能成为应用新方向

  人工智能在金融领域的应用主要包括五个关键技术:机器学习、生物识别、自然语言处理、语音技术以及知识图谱。机器学习具有多种衍生方法,包括监督学习、无监督学习、深度学习和强化学习等。

  金融行业的不断发展,沉淀了大量的金融数据,主要涉及金融交易、个人信息、市场行情、风险控制、投资顾问等方面。金融行业的海量数据能够有效支撑机器学习,不断完善机器的认知能力,达到与人类相媲美的水平,尤其在金融交易与风险管理这类复杂数据的处理方面,人工智能的应用将大幅降低人力成本,通过对大数据进行筛选分析,帮助人们更高效率地决策,提升金融风控及业务处理能力。

  人工智能技术在金融领域应用的范围主要集中在智能客服、智能投顾、智能风控、智能投研、智能营销等方面。智能客服主要以语音技术、自然语言理解、知识图谱为技术基础,掌握客户需求,并能自动获取客户特征和知识库等内容,可以帮助客服快速解决客户问题。智能投顾是通过机器学习算法以及现代资产组合优化理论来构建标准化的数据模型,并利用网络平台和人工智能技术对客户提供个性化的理财顾问服务。智能风控是利用“大数据+人工智能技术”建立的信用评估模型,关联知识图谱可以建立精准的用户画像,支持信贷审批人员在履约能力和履约意愿等方面对用户进行综合评定,提高风险管控能力。智能投研是基于大数据、机器学习和知识图谱技术,将数据、信息、决策进行智能整合,实现数据之间的智能化关联,并形成文档,供分析师、投资者等使用,辅助决策,甚至自动生成投研报告。智能营销是通过用户画像和大数据模型精准找到用户,在可量化的数据基础上分析消费者个体的消费模式和特点,以此来划分客户群体,精确找到目标客户,进行精准营销和个性化推荐。

  区块链带来金融服务机制的深刻变革

  区块链技术基于非对称加密算法进行了信用创造机制的重构:在金融交易系统中,参与者之间无需了解对方的基本信息,也无需借助第三方机构的担保,直接进行可信任的价值交换。区块链的技术特点保证了系统对价值交换的活动记录、传输、存储的结果都是可信的。

  从硬件算力基础设施的服务到区块链的架构设计与底层服务技术,再到资产的数字化与场景化应用,区块链技术已经逐渐渗透到金融行业的主要应用场景。

  一是供应链金融,对于多方参与的供应链金融,区块链将分类账上的货物转移登记为交易,以确定与生产链管理相关的各参与方,以及产品产地、日期、价格、质量和其他相关信息。任何一方都不会拥有分类账的所有权,也不可能为牟取私利而操控数据。二是支付清算,特别是跨境支付,基于区块链技术构建分布式银行间金融交易系统,可为用户提供全球范围的跨境实时支付清算服务,跨境支付将变得更加便捷和低廉。三是数字票据,它能有效去除传统票据交易模式的中心角色,实现了点对点的票据价值传递。此外,区块链具有不可篡改与全网公开的特性,避免了赖账现象的产生,从而有效防范票据市场风险。四是征信管理,区块链在征信行业的优势在于可依靠程序算法自动记录信用相关信息,并存储在区块链网络的每台计算机上。当客户申请贷款时,贷款机构在区块链网络获得授权后可通过直接调取相应信息数据直接完成征信。(何阳)

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