麦肯锡-Fintech2030：全球金融科技生态扫描（212页）.pdf

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1、时至今日，AI技术已取得更为长足的进步，给包括金融行业在内的许多行业带来更深远的变革。从技术趋势看，一是基于自动因子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中，影响因子依赖于人工干预而客观性不足的弱点;二是知识图谱与图计算将发挥更大作用，知识图谱作为人工智能语义表征的关键应用，利用广泛的数据来源构建关系，利用复杂网络技术和图计算，进行模式识别和特征发现，在金融科技的不同领域将发挥更大价值;三是基于隐私保护的增强分析，强调在使用数据的同时保护数据，实现数据最小化使用原则，即仅获取相关、必要、脱敏后的特征信息进行模型训练，采用联邦机学习和隐私感知机器学习，利用加密、安全

2、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，人工智能应用覆盖金融业的前、中、后台，从千人千面的产品及服务，个性化的用户体验与分析、智能客服或对话界面、市场测算及自动化交易、机器人投顾;到利用非财务数据的另类信用评分、利用人脸辨识的身份验证;再到智能流程，以知识图谱为代表的知识表示和自然语言解析，这些技术被用于检测欺诈行为，也越来越多的被金融行业用于构建产业图谱和客户关联关系，提升客户洞察能力。虽然对很多金融机构而言，人工智能应用仍然较为零星，且往往只针对特定用例，但越来越多银行业领军者已开始通过系统性方法部署高级人工智能，并将其整合到贯穿前后台的数字化经营全生命周

3、期之中。值得留意的是，算法只是人工智能的一部分，要发挥人工智能的竞争优势最终还是靠数据。人工智能的普及让金融业确实体会到数据、特别是传统运营上没有采集的客户行为数据的重要性，这将推动金融业与非金融业的联盟，体现了生态圈金融的重要性。麦肯锡研究表明，到2030年，云为全球500强企业带来的EBITDA (税息折旧及摊销前利润)价值将超过1万亿美元，有效的云使用可以将迁移应用程序的开发和维护效率提高38%，将基础架构成本效率提高29%，可以将迁移应用程序的停机时间减少约57%，从而使违规成本降低26%。同时，云可以通过自动化的嵌入式安全流程和控制(例如DevSecOps)提高平台完整性，并且这些功

4、能通过跨环境的、一致的技术堆栈降低了技术风险。云计算持续影响金融行业和金融科技，对金融机构而言，云的形态可分为公有云、混合云和私有云。公有云是指基础设施是被云计算服务提供商所有，后者将云服务销售给广泛的大众或组织;混合云是指基础设施是由两种或两种以上的云(私有、公共)组成，每种云仍然保持独立，但由专有技术连接;私有云是指云基础设施是为一个客户单独使用而构建的，私有云可以部署在企业数据中心，或其他主机托管所。从技术趋势来看，一是边缘计算和边缘云进阶为独立门类;从边缘端到数据中心到云端，这样的区隔与发展逻辑，已经逐渐在多个行业中被认同，随着5G、物联网、云计算、AI等交互协同，在新零售、医疗、工业园区、智慧城市以及工业物联网等领域的发展，加速了边缘云的发展和进步;二是容器云激发云端创新;公有云厂商大力推进容器技术云上落地，促进了PAAS层云交付模式的敏捷创新;容器即服务(Container as a Service)的云平台构建，也成为一个云原生发展焦点;三是AI与云的深度结合;AI云平台在图像、声音、医疗影像识别等领域应用越来越深入，AI的深度学习、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。