（一）趋势简介
零信赖（ZT，Zero Trust）是一种“永不信赖，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。零信赖架构（ZTA，Zero Trust Architecture）是基于零信赖 的观点，对组件关系进行拓宽，事情流程进行规范而形成的网络安全方案。零信赖架构实质上是 一种可信环境，为金融企业发展供应环境支持，重塑金融可信边界。
在金融数字化大背景下，基于零信赖架构，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、风险掌握等方面对访问主体身份进行动态持续的核查和管理，打 造安全、高效的金融访问环境，保障金融行业数据安全。
（二）技能特色
零信赖框架的履行紧张涉及以下技能特色，多种技能共同协作发挥最大浸染。
多源数据信赖评估技能。该技能的履行逻辑为将传统的、基于用户访问凭据的单信息源评估， 转化为包含访问要求、用户主体标识信息、资产状态、资源访问哀求等信息的多源信息评估，从 多角度、多维度对访问主体可信程度进行评估，确保数据安全。
安全代理关键技能。该技能对访问主体信息进行初步网络和剖断，将信息及其剖断进行统筹 管理，通报给掌握引擎，随后做出许可或谢绝访问的决策，并在许可访问后建立安全访问渠道。 根据用户访问场景不同，存在不同安全代理，紧张有 Web 代理网关、“隐身网关 +Web”代理网 关、网络隧道网关、API 网关等。
网络隔离技能。网络隔离技能实质为数据流动时的防火墙，为数据安全流动保驾护航。目前 来说，紧张有三种网络隔离防火墙办法，分别为代理防火墙、原生防火墙及第三方防火墙模式。 随着微做事框架发展，交互访问流量重心逐渐从传统的数据中央内外流动，转向数据中央内部容 器之间的流动。
身份安全技能。身份安全是零信赖架构的主要组成部分，为零信赖架构掌管设备、用户等 主要信息，为零信赖架构的多源数据评估供应根本信息支持。身份安全技能紧张存在以下核心 能力：身份识别与访问管理（IAM，Identity and Access Management）、单点登录（SSO， SingleSignOn）、目录做事、多因子认证（MFA，Multi-Factor Authentication）等等。
终端安全技能。在远程办公逐渐成为趋势的背景下，远程办公设备与传统办公设备的统一管理成为了急需办理的新问题。终端安全技能保障了不同设备在不同办公环境下的数据安全，实现 了不同终真个统一管理。
（三）运用处景
零信赖架构已在浩瀚领域展开实际运用，办理方案纷纭落地，并为家当、企业可信环境的培植带来了重大改变。
在金融领域，尤其在银行业金融做事中，零信赖架构在可信环境建立方面起到了主要浸染。 目前，随着银行数字化转型，做事内容、做事范围、做事手段等均存在改变，因此面临着分支机 构接入需求大、对外开放接口增加、内部运用交互困难等新问题。针对上述问题，零信赖框架打 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，办理了金融行业海量数据、业 务访问安全问题。零信赖架构以访问主体身份为认证关键，为未来金融系统可信环境的培植做好 了接入准备。
在互联网家当，零信赖架构通过强化终端安全合规接入、改进员工访问体验、零信赖与安全 运营中央联动等办法，办理了远程办公、接入体验、互联网安全威胁等问题。
在能源家当，零信赖框架通过物联网安全代理、动态授权、安全遇业务解耦等办法，办理了 物联网贯串衔接、身份授权繁芜、统一管理模型缺失落等问题。
（四）方案建议
在金融数字化转型的背景下，可以预见零信赖框架将在可信环境培植中发挥更大的浸染。
对监管方来讲，应对零信赖框架形成统一法律标准。统一规范将为零信赖系统在金融及其他 领域的运用划定法律边界，防止零信用系统在家当领悟过程中的技能滥用。
对企业方来讲，特殊是拥有海量数据的金融企业，应积极采取零信赖架构进行安全防护，建 立访问可信系统，保障各个访问主体的安全访问，以及企业的数据安全。此外，应加强对金融科 技干系技能人才的培养，以在企业内部形成科技安全“智囊”，保障内部、外部均处于数据安全 可信的环境中。
案例一：海内大型金融机构采取零信赖架构建立可信访问系统
（一）需求拆解
随着金融业数字化转型，在业务环境、IT 技能高速发展的背景下，银行等金融企业产生了以 云打算为主的新型云环境，给用户接入和访问可信环境提出了新需求。
该金融机构在多地存在数据中央，且各数据中央间具有互联互通的需求，目前在不同数据中 心间，还存在数据流利障碍。
金融业具有临时风险应对需求。传统静态授权机制难以及时应对突发风险，目前网络接入普 遍采取预授权机制，若用户登录后涌现设备、位置等变革，或访问频次、目标、范围等非常，传 统授权机制不能及时应对风险。
员工和外部职员有同时、远程访问数据中央及运用系统的需求。目前技能较难实现多站点统 一登录，统一防护等，传统远程访问 VPN 存在用户验证漏洞，随意马虎被黑客攻破直接进入后台。
（二）方案履行
针对以上问题，零信赖架构供应了由可信访问掌握台（TAC）、可信运用代理（TAP）、可信 环境感知系统（TESS）和可信网络感知系统（TNSS）等关键产品技能组件组成的可信身份认 证系统，实现对运用、功能、接口等各个层面的访问机制的管理，紧张通过以下步骤完成。
可信访问掌握台（TAC）针对多个企业运用及 API 做事的访问掌握需求，采取了动态授权、 身份认证、风险感知、国密算法等多项核心技能，为企业供应了访问掌握统一配置管理、WEB 运用和 API 做事集中管理、用户认证与授权、风险相应、运用审计等功能。
可信运用代理（TAP）对平台中的不同云模块进行隐蔽、收纳，使各模块端口 IP 等对外隐身， 访问主体无法打仗到银行内部系统机密数据。可信运用代理能供应链路加密、业务隐蔽和访问控 制能力。
可信终端环境感知系统（TESS）及可信网络感知系统（TNSS）供应各种场景的终端环境 的安全状态和环境感知，为智能身份剖析系统（IDA）供应实时的终端可信度的判断依据，是智 能身份剖析系统（IDA）的主要数据源。
（三）成效评估
利用零信赖架构完成了可信环境的搭建，办理了访问主体远程访问、系统网络间数据流利问题。
多地网络数据中央实现相互联通，在数据安全条件下对办公数据形成便捷访问渠道。
担保了访问过程中能快速应对访问主体环境变革，使公司在数据权限付与上更安全，员工工 作更便捷。
解放传统访问模式带来的安全隐患，使员工和用户能够实现远程、同时访问，为事情提效。
趋势二：跨链信赖促进金融场景深度领悟
（一）趋势简介
在未来，区块链将朝向家当区块链模式发展，跨链技能将在个中发挥重大浸染。家当间及产 业内系统将通过区块链跨链技能完成连接协作，定义统一的标准和共识机制，使多方协作成为可能。 在未来，跨链将构建商业代价网络，冲破目前区块链间的伶仃性，使数字资产在不同区块链间流利， 并将其代价在区块链网络上扩大，最大程度地发挥资产代价。详细来讲，跨链将授予数据资产以 代价刻画能力，实现数字资产的安全流转。
在金融行业内，区块链跨链技能将助力金融场景的深度领悟，实现核心链和浩瀚生态链的互 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 最大代价。
（二）技能特色
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、资产交流、金融衍生品抵押、包管、 跨链数据访问、跨链智能合约交互等场景下具有主要浸染。
公证人机制是一种大略的跨链机制，紧张用于数字货币交易，实质上是一种新型中介办法。 由于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赖的第三方充中介进 行交易。公证人不断地进行数据网络，并进行交易验证和确认。公证人机制常日用于金融公证与 金融风险防控等场景下。
侧链是一种协议，侧链的技能形式保障了资产在不同区块链之间的安全转移，实在质上是锚 定某种原链上的代币为根本的新型区块链。若两条链的连接是由某数据构造完成，则称这个数据 构造是两条链的中继，如果数据构造本身也是区块链构造，常日称为中继链（Relay Chain）。 中继链更为灵巧，中间人不存在数据的认证，而是仅网络数据供应给另一条链。吸收链收到中间 人发送来的链数据后，由吸收链自行验证，并完成交易确认的事情。
哈希锁定，全称哈希韶光锁定合约（Hash TimeLock Contract）。哈希锁定模式是指用户 在规定的有限韶光段内对付哈希值的原值进行输入以确认支付的一种机制。详细来讲，是在智能 合约进行的根本上，双方先行履行对资产的锁定。若双方能够在既定的有限韶光段内输入精确的 哈希值原值，即交易成立。哈希锁定常日用于小额支付的快速确认。
（三）运用处景
从全链到跨链，意味着区块链作为一种去中央化的单链逐步互联，从而成为区块链网络，大 大提升了网络中各主体的交互、领悟能力。
在金融业，跨链能够补充传统区块链在金融场景运用中的不敷，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。
跨链技能实现不同区块链间金融资产的转移。在金融领域，随着技能高速发展，越来越多场 景对不同区块链间互操作能力需求的增加。若通过第三方平台进行中介式互联，则须要引入新节 点，带来不可信的安全问题。跨链技能旨在通过技能而非第三方中介，供应可信和可靠的高效保障。 详细运用处景有金融跨链支付结算、跨链金融信息互联、去中央化的交易所等等。
跨链技能实现跨境金融交易。传统区块链由于存在技能上的限定性，只能知足中央性、可扩 展性和安全性三项的个中两项。区块链跨链技能能够通过更高的速率和性能，办理代币代价交流 和流利问题，且能同时知足中央性、可扩展性和安全性三项哀求。详细运用处景紧张为跨境金融 交易等。
跨链技能实现对金融资产的快速锁定。在金融场景中，跨链供应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，也能够将某些数据和资产的冻结和解冻与另一条链上的 行为和事宜干系，因此供应了跨链的金融数据资产保障。详细运用处景紧张为金融资产远程监控等。
第四，跨链技能实现读取跨链金融数据。在金融业的同盟链生态下，有许多场景须要在同盟 链中获取其他链上数据，在本链上用以利用，或启动本链上智能合约等。跨链技能供应了金融跨 链获取数据的可能性。
金融领域外，跨链技能常日用于家当链高下游互联互通、横向业务形成同盟链、跨行业监管 等方面。
（四）方案建议
在监管方层面，可加强跨链技能监控。跨链技能是区块链技能的未来，其安全性必须得到保 障。由于跨链体系中，没有统一的管理者，一旦涌现安全事件不易追责，对系统稳定性也存在影响。 在金融等业界推广跨链技能是大势所趋，同时安全也是跨链技能发展最主要的技能打破口。因此， 须要加强对跨链同盟的监控和牵制，防止恶意毁坏区块链等安全事件发生。
在企业方层面，大力发展跨链技能。在金融、医疗、工业等领域，跨链技能都将有长足发展。 跨链技能带来的便利性数据共享能力使各领域效率加快、安全性增加。因此，应大力推动跨链技 术的发展以及它在各行业各场景下的运用。
案例二：腾讯云助力跨行业的数据安全、透明流动
（一）需求拆解
在金融业，银行对跨链技能需求较大，紧张表现在三个方面。
第一，由于银行与各行业均存在资金往来，故存在对不同行业数据的需求。但由于目前家当 同盟链缺少统一技能和数据标准，大部分行业均存在独立自洽的商业生态系统，使数据存在“数 据孤岛”征象，不同行业之间的数据很难被获取和利用。
第二，对跨行业数据安全、透明流动的需求。不同行业数据存在数据壁垒，且部分数据并非 公开，因此，在数据跨链、跨行业流动过程中，保障数据的流动安全和数据的透明可追溯性极为 主要，银行在网络和处理跨行业数据时，安全、透明问题始终是重中之重。
第三，对模块化区块链跨链的需求。银行须要跨链技能进行数据传送，但对底层技能架构了 解不多，在实际运用中，银行须要模块化的、可直接操作的跨链网络操作系统对详细业务进行实 施和管理。
（二）方案履行
腾讯云是范例的区块链跨链技能引领者，打造了高可扩展性大额区块链网络，形成了跨链互 操作的系统。通用的跨链互操作性完成了底层逻辑的包装和封层，为利用者供应一个大略的框架， 不用研究繁芜的底层协议，就可以直接进行跨链开拓。
对付银行来说，跨链互操作为金融领域的 IT 技能发展供应了大略易操作的办理办法，科技公 司供应操作手段。金融公司则利用技能，达成互联互通，实现资源领悟。
在详细操作层面，腾讯云通过以下机制实现对跨链交互和安全的平衡。
首先，存在对数据的验证。对数据验证能从输入端担保数字安全、真实及对数据产生链上监督， 紧张从以下方面进行对数据的验证。
第一，提案可验证。提案的链上相互验证，运用子链对公证人的提案进行有效应考验，发挥 公开透明的监督浸染，防止公证人作歹，保障了银行所需不同行业间数据安全流动。
第二，提交可验证，即在数据运用阶段发挥跨链监督验证浸染，对数据交互提出安全保障。 在子链的交易实行阶段，公证人对运用子链的交易实行的结果和过程上采纳二次验证，防止子链 作歹。通过对数据的验证，在跨链交易时防止了公证人及子链的作歹，保障了干系家当跨链交易 的公正性和透明性。
其次，公证人的同盟链为事务链，能够对跨链事务状态和公开记录进行凭据管理。跨链凭据 紧张由子链和公证人凑集组成。子链上存在区块元信息及区块与交易提交凭据。公证人凑集上存 在提案策略和提案署名集。事务链通过管理此两类凭据保障银行与各家当间数据跨链和互联的安 全透明。
（三）成效评估
通过腾讯云跨链技能在银行业的利用，使银行能获取更多跨行业数据，且保障了数据流动时 的安全透明。在运用流程上，跨链技能向模块化发展，银行仅通过封装后的整体架构进行业务操作， 简化了技能运用难度。（报告来源：未来智库）
2 数据篇趋势三：联邦学习提高数据交互效率
（一）趋势简介
未来，家当协同发展成为主要趋势，金融业与其他行业的协同，对数据融通能力提出了更高 的哀求。个中，在不同类型、不同样本的数据资源领悟过程中，须要保护数据主体权利，也需防 止垄断行为的发生，更须要在数据领悟的根本上促进企业发展。
联邦学习在匹配上述需求方面有主要浸染，其通过模型共享，实现“数据可用不可见”。同时， 由于不同行业、不同公司间数据资源存在着巨大差异，基于联邦学习技能的数据领悟，会形成横 向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习为一体的联邦学习体系。
在联邦学习技能发展方面，联邦学习技能已处于技能成熟度曲线中的“创新触发期”阶段。 且在疫情压力及技能进步的叠加浸染下，联邦学习凭借着其在数据货币化、物联网、数据共享等 领域的成功实践，打破技能发展预期，未来有望朝着“期望膨胀期”阶段进一步迈进。
在联邦学习标准制订方面，国内外联邦学习技能标准有望接轨，有利于环球联邦学习技能的 发展，在国内外技能标准统一的根本下，将会吸引更多市场主体加入到联邦学习技能的运用中， 行业内、行业间将形成浩瀚的联邦数据网络，形成模型共享的联邦学习生态。
（二）技能特色
联邦学习的目的是在担保数据安全的情形下，将多方数据模型进行领悟。因此在联邦学习过 程中，须要利用多种工具对数据隐私进行保护，如安全多方打算，同态加密，私密共享和差分隐私等。
安全多方打算可以担保在信息层面的数据安全，紧张研究参与者间的协同打算及隐私信息保 护问题。但由于数据传输本钱的增加，存在数据安全与数据传输效率之间的平衡问题。
同态加密指对所有数据进行加密，之后将利用加密数据进行流利，以担保原始数据信息的安全。 但同态加密的打算效率相对较低。为了兼顾效率与安全，参与者常日会选择在半同态加密根本上 进行数据的运算。
私密共享是在联邦学习的过程中，引入受信赖的第三方，提高数据的打算效率。但同时由于 第三方的引入，降落了参与者与第三方之间的信息传输效率。
差分隐私优点在于担保数据信息安全，通过在参与方各自的原始数据上不断增加噪音来减弱 任意一方数据对付整体数据的影响。但其缺陷在于过多的噪音会降落模型演习的效果。
（三）运用处景
联邦学习在小微信贷领域有广泛运用。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形下，依赖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， 形成知足多方数据特色的综合模型。针对小微企业数据不全面的问题，通过设立多元数据领悟机制， 涵盖小微企业在税务、工商等领域的信息，以及在银行的资金交易信息，从而对小微企业的多维 剖析，丰富其特色体系。
同时，联邦学习在民生领域也存在许多运用处景。以医疗领域为例，医疗数据常日分散在不 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，也随意马虎产生数据权属轇轕。通 过引入联邦学习机制，可保障医疗数据在安全域内，仅依赖数据模型的汇总，统计出适宜各种患 者的特色模型，为下一步针对性的研究治疗打下数据根本。
（四）方案建议
可以预见，联邦学习将会在金融、民生等领域发挥重大浸染。对付企业来说，首先应加强联 邦学习的技能运用，强化人工智能在联邦学习多节点学习的能力。看重算法效率的提升，压缩节 点间的验证过程。同时，联邦学习还需不断提升抵御攻击的能力，意识到联邦算法不同环节的脆 弱性。各家当间数据融通的过程中，加强在客户端攻击、做事端攻击、模型更新攻击、数据攻击 以及逃逸攻击等方面的防御能力。
对监管方来说，应该鼓励支持不同数据构造共同参与演习的联邦学习系统建立，提升模型整 体效果。建议监管方统筹设立联邦学习体系的正面循环机制，包括有效的多方参与的赏罚机制等。
案例三：神盾联邦学习实现数据“可用不可见”
（一）需求拆解
银行与外部数据互助方建模的时候，常常须要将标签数据发送给互助方，这样的问题在于： 一是为银行增加了数据泄露的风险，由于数据外传给数据方，由于数据方对数据保护的严格程度 每每参差不齐，成为银行数据管理链条上薄弱的一环。二是从合规性来说，数据外传所须要的三 重确认（利用者确认、供应者确认、平台方确认）在建模场景下无法知足，因此，数据外传存在 不可忽略的法律风险。三是由于上述风险，将数据发送给外部数据互助方前往往须要很长的审批 韶光，数据量少且韶光较旧，导致建模质量不佳。
联邦学习可以帮助银行在建模风险模型时不在须要数据外传，杜绝泄露风险和法律合规风险， 也减少了冗长的审批流程。
（二）方案履行
海内某大型互联网银行风险管理部和腾讯云，在神盾联邦学习平台，基于联邦学习技能，利 用加密算法，在隐私保护条件下进行的风控建模探索。
海内某大型互联网银行与腾讯云互助，基于风控模型构建，作为业务运用的需求方，参与神 盾平台方案和设计。首先，基于金融领域风险管理的运用，提出功能模块的建议，含对付建模模 块和模型运用模块等的建议。详细包含数据预处理、特色挖掘、变量封箱、模型打分等的功能点 需求。其次，基于实际风控运用处景，海内某大型互联网银行作为平台的运用方和模型构建方， 利用神盾联邦平台加速建模探索。通过多轮的考试测验，建立多信贷场景可适用的信用风险识别模型， 可用优化贷前风险识别。第三，通过试点，利用技能有效办理了数据合规性和信息安全性的问题， 从而为社交与信贷数据领悟建模供应了根本，更好做事于普惠客户的小额分散化贷款产品的风险 管理”
（三）成效评估
通过神盾联邦学习建立上述模型，从经济代价方面，帮助海内某大型互联网银行更好地戒备 风险，降落违约率，增加利润。同时，神盾易用的图形化界面，更快的算法，减低了银行剖析师 培训本钱和韶光本钱。更安全的无第三方算法，肃清了银行的合规风险和数据泄露风险，增加了 对社会"大众的隐私保护，减少了隐私泄露风险，带来良好的社会效益。
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，金融行业对运用做事的敏捷性和多元性提出了更高哀求。网上银行、空 中业务等场景化的金融做事须要更快捷的运用支持，为个人、小微、三农平分歧工具供应的差异 化的金融做事须要更多元的运用支持。在此背景下，数字金融对产品与做事创新速率提出寻衅， 唯有创新技能架构才能知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，即云做事供应商将公有云做事分发到不同的 物理位置 , 由 CSP 统一卖力云做事的运营、管理、更新和演进 , 将云做事交付地理位置作为其定 义一部分的云模型。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。详细来说，基于分布式架构、微做事架构等，分布式云能提升运用快速开拓、支配和 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相应和支持。因此，分布式云原 生的全新架构正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的云原生架构成为推动金融数字化发展的主要方案， 也因此受到广泛关注和急迫期待。
（二）技能特色
CNCF（Cloud Native Computing Foundation（云原生打算基金会））对云原生定义为： 云原生技能有利于各组织在公有云、私有云和稠浊云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展 的运用。云原生的代表技能包括容器、做事网格、微做事、不可变根本举动步伐和声明式 API。
云原生微做事指运用间通过 RESTful API 通信，且可以被独立地支配、更新、扩所容和重启 等。详细来说，运用被拆分成浩瀚微做事，这显著提高了运用的整体灵巧性和可掩护性。
DevOps（Development 和 Operations 的组合词）是一种重视“软件开拓职员（Dev）”和“IT 运维技能职员（Ops）”之间沟通互助的观点。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。
容器化普遍指运用容器化，纵然运器具有一种完备自包含的定义办法，运用才能以一种快速 的可扩展可复制的办法支配到云上，发挥出云的能力。容器能够简化运用的构建、支配和运行过程。
持续交付指集成后的频繁发布、快速交付和快速反馈过程，从而降落单次发布风险。详细 操作上，持续交付操作将代码支配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。如果代码没有问题，可以连续手动支配莅临盆环境中。
（三）运用处景
以分布式云为主的云原生架构在浩瀚领域具有广泛运用。
以金融领域为例，云原生技能架构的做事工具有公有云客户，专有云客户，稠浊云客户和边 缘云客户等，且从不同方面助力数字创新。
从根本举动步伐方面来看，云原生架构以容器为代表，将金融机构的干系根本举动步伐从线下向云上 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，通报标准化的互联网技能、 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构的基本架构，推动了 IT 构造的转变，实现 了运用分布、快速相应等多种功能。此外，云原生的涌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，实现数字化转型和智能升级，推动业务迭代创新。
（四）方案建议
在未来，分布式云原生对浩瀚行业的影响不言而喻，行业方和监管方都应积极应对技能进步。
对行业方来说，一方面，应积极倡导云原生架构在金融领域的运用，从而提升金融领域数字 化程度，另一方面，在新技能持续影响传统业务的条件下，应担保发布过程中的实时监控，原始 数据备份且路径可查。
对监管方来说，应与国家哀求、环境标准对接，建立流程和技能标准，实现技能运用过程的监控， 保障云原生等新兴技能在标准可控的环境下发挥最大效用。
案例四：分布式云加速金融大数据云化进程
（一）需求拆解
金融机构在数字化发展道路中，为了适应更精确繁芜的业务需求 , 须要更加高效的软件技能 架构。在改进技能架构方面，紧张存在以下需求。
第一，业务稳定性需求。金融机构具有弘大现金流，对业务稳定性哀求较高。
第二，规模管理需求。由于大型金融机构管理规模弘大，业务做事器浩瀚，期望通过统一的 云原生技能底座来接入和管理多云。
第三，可靠性需求。大型金融机构的各地分支较多，在不同地理区域均存在做事器联网需求， 对分散风险的把控较为严格。
腾讯云原生架构针对此类需求实现了相应的架构办理方案。
（二）方案履行
针对以上金融机构在运行过程中存在的需求，腾讯云原生架构通过不同技能架构进行办理， 详细来说，实现了云原生统一的业务技能底座，将众业务和运用“云化”。
从可靠性上来说，腾讯云原生通过统一业务技能底座，支持了容灾支配，定期实施内部的“故 障”演习训练，从内部排查可能存在的问题。
从规模管理上来说，业务技能底座的单集群目前已支持一万加的节点数，且支持多集群管控 和运用管理。
从稳定性上来说，目前已实现高利用率和低损耗的稳定运行形态。如通过在离线混部技能， 利用率提升 3 倍；通过内核级别虚拟化技能，实现性能险些零损耗，很大程度长进步了效率，节 省了本钱。
在运用层面，从接入、运用、做事、算力四个方面实现云原生操作系统的可靠性、规模管理 和稳定性。
（三）成效评估
腾讯以分布式云为主的云原生架构有效办理传统痛点，知足了稳定性、规模管理和可靠性的 哀求。
同时，宏不雅观来看，云原生架构从以下几方面大幅加速业发展效率。第一，实现开源创新，以 开源开放的形式连接生态。第二，实现全域管理，云原生的做事无处不在，并以同等的产品能力 做事做事用户。第三，推动无限算力，即标准化的云算力无所不及，随时随地可打算，高效创造 业务代价。第四，触手可及，即就近获取大略便利的云做事。（报告来源：未来智库）
3 智能篇趋势五：低代码开拓提升金融业敏捷做事能力
（一）趋势简介
随着金融数字化发展，金融科技呈现发达发展态势。伴随越来越多新兴技能的不断呈现，大 量软件编写和代码开拓工为难刁难金融领域科技人才提出了更高的哀求。为了降落金融领域浩瀚科技 的学习难度和进入门槛，提升金融业敏捷做事的能力，低代码开拓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运用供应了“快车道”。
低代码开拓平台（LCDP）是通过少量代码就可以快速天生运用程序的开拓平台。通过运用 程序开拓可视化的方法，使具有不同履历水平的开拓职员可以通过图形化的用户界面，利用拖拽 组件和模型驱动的逻辑来创建网页和移动运用程序。
随着低代码技能的广泛运用，在未来，低代码平台供应了全新的金融技能职员事情流程，即 非专业开拓者经由大略的 IT 根本培训就能快速上岗，既能充分调动和利用企业现有的各方面人力 资源，也能大幅降落对昂贵专业开拓者的资源依赖，促进金融领域各项目的快速落实。
（二）技能特色
低代码企业目前紧张存在两种企业做事模式，分别为综合做事商和多端平台商两种。
综合做事商模式紧张是使低代码平台构建于云做事之上，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拓；与自研开拓平台对接，实现低代码平台形 成的软件开拓平台。综上，低代码平台和对接衍生的云环境、办公软件、软件开拓平台等共同形 成产品组合，供应给企业与个人终端用户利用。
多端平台商采取自研低代码平台和外部低代码平台结合的产品构造，许可外部 SaaS 企业、 ISV 企业、个人开拓者等外部低代码平台，与内部低代码平台结合，实现多端平台商构造，并将 结合后的架构构建与云做事上，便于企业用户和个人用户访问和利用。
（三）运用处景
低代码平台作为一种简化的开拓平台，与传统的运用程序开拓比较，低代码开拓的紧张好处 是节省了本钱和韶光，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能的发展供应了便利。
在金融领域，低代码开拓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 兴金融科技技能快速发展。未来，随着低代码开拓平台组件丰富度逐渐提升，平台所沉淀的能力 和其所能支撑的运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 变繁芜的外部环境。
例如，云原生、微做事架构等与低代码开拓的领悟能显著提升开拓效率。微做事的架构能力与低代码开拓的快速整合能力能快速提升云原生架构的开拓、做事能力。再如，低代码开拓平台 与云打算等技能领悟，极大程度提升金融机构个性化做事水平，实现智能做事、智能投顾、智能 咨询、语音识别等业务的顺利进行。
（四）方案建议
对企业方来说，一方面，加快低代码技能与其他技能的领悟发展，实现低代码对其他新技能 的推动和促进浸染。另一方面，大力推进低代码平台在业务范畴内的推广和遍及，降落软件编写 门槛，推动金融领域数字化快速发展。
对监管方来说，低代码平台作为开拓平台涉及的范围较广，须要联合不同方面和部门共同提 出标准建议及监管方案。
案例五：低代码开拓助力快速建立金融做事平台
（一）需求拆解
海内某大型商业银行在金融数字化过程中须要做事大量不同领域的客户，因此，建立综合金 融做事平台成为必要手段。而在建立该金融做事平台过程中，该银行具有以下需求。
第一，构造化方案需求。该银行的统一业务平台须要精确的业务描述和快速的业务交付。面 对金融行业迅速变革、内容丰富的运用需求，构造化方案是实现业务需求与技能方案高效统一的 主要方法。
第二，多领域的低代码平台联合。针对金融机构繁多的业务形式，通用的低代码开拓平台无 法支撑企业级的所有需求，在产品、做事、运营平分歧业务领域须要实现低代码平台的联合和个 性化。
第三，开放集成架构需求。低代码平台的架构须要帮助金融机构保障各层级的互联互通，实 现门户、流程、数据、做事的集成架构需求，便于实现不同金融机构或业务领域的多方协作和业 务创新。
（二）方案履行
该银行的数字口袋是面向中小微企业的综合金融做事平台，与腾讯云微搭共同探索小微企业 行业办理方案。基于腾讯云微搭底座为企业、员工、小程序用户供应贷款融资、支付结算、保险 等场景金融做事，助力电商、批零行业小微企业经营。
详细来看，腾讯云微搭通过客户沉淀、技能或安全、用户运营等办法进行业务组件的贯串衔接， 从三大业务体系和相应的技能能力角度进行培植。
三大业务体系紧张指组织架构体系、角色权限体系和提醒体系，三大体系赋能无 / 低代 码平台运用。
技能能力紧张由技能架构、六大无 / 低代码引擎驱动、拓展插件、开放平台等紧张能力组成， 不同能力相互协作，紧张用以做事企业提升效率。技能架构分为前段、运用做事层和数据做事层， 紧张用于低代码平台技能保障。六大引擎驱动指门户引擎、表单引擎、流程引擎、自动引擎、报 表引擎和数据库引擎，帮助银行更好地实现不同业务流程板块之间的协同浸染。拓展插件有场景 插件、特定行业插件和业务插件组成，旨在知足不同行业、不同业务、不同运用处景间的正常利用。 开放平台能够与其他业务体系和插件对接，保障了该银行金融综合做事平台的可扩展性。
（三）成效评估
腾讯云微搭电商小程序与该银行定制化金融做事结合，助力了中小微数字化经营。低代码带 来编码量的大幅低落，能知足业务多样化和个性化，开拓效率大幅提高。例如，腾讯云微搭与银 行联合金融小程序实现某品牌运用程序快速开拓，实现 2 周上线。
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，我国利用 RPA（机器人流程自动化）技能的企业持续增加，个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，导致承担的风险较大； 以及数据量大、剖析操作繁芜，致使出错率高档痛点，RPA 技能正能为金融行业带来新的发展趋势。
个中，RPA 和 AI 的领悟成为未来主要的发展方向。RPA 作为扩展 AI 落地的“末了一公里”， 与 OCR、图像识别、视频智能、感情剖析等 AI 技能的结合，极大扩展其运用边界，且通过易于利用、 易于管理的支配来帮助 AI 加速转型。RPA 领悟 AI 认知智能技能，增强认知决策能力以处理繁芜 的长链条业务，降落运维成本来提升运用代价。
（二）技能特色
机器人流程自动化（RPA）通过仿照人类在软件系统的交互动作，帮忙完成大量规则固定、 重复性较高、附加值较低的业务流程，从而提升事情效率，降落人力本钱，这将成为未来金融行 业的核心竞争力之一。
首先，RPA 技能的非侵入性减少框架依赖，实现灵巧支配。RPA 源于屏幕抓取、事情流程 自动化等技能，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 企业由于业务发展，须要将其系统与外部系统进行对接，但由于系统繁芜性，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正就可将多个别系结合互通；同时能实现在做事器、 loT、私有云等各种环境下跨平台、跨系统支配，结合组件级、运用级模板，实现自行构建和直接 利用，确保高效、稳定地实行任务，必要时还转为人工操作，实现繁芜场景手动化。
其次，从观点验证到卓越中央规模化推广来实现 RPA 支配。根据企业需求进行业务流程梳 理方案，选择得当的业务落地场景，并对其可行性和代价度提前评估，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 机器人进行开拓和支配，待 RPA 项目正式运行后，培植卓越中央（COE）对 RPA 进行管理，规范管理多条业务线流程实 现高效规模化运用。
末了，低代码性子实现低操作本钱。RPA 的 IT 开拓本钱低，运维本钱也相对较低，使得企 业能够降落开拓本钱实现软件快速迭代；同时，利用职员的学习和操作本钱也较低。因其支持事情流程拖沓拽，且无需数据科学干系背景，利用职员能够简便上手、操作精准，有效规避人工失落误。
（三）运用处景
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运用处景。
在财务领域：财务的处理规则性强，且其业务流程存在着大量的重复性、人工操作性等特点， 这会耗费大量的韶光和人力本钱。又因财务天然具有大数据中央的特质，是数字化转型的切入点 之一，这就为 RPA 技能的利用创造了良好环境。通过 RPA 技能，实现财务数据信息的安全可控， 同时提升业务运行的效率。RPA 代替人工处理大量系统间切换、交互操作频繁、人工运营效率低 的事情，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宜 RPA 机器人。 如，将 RPA 结合 OCR 影像识别技能将构造化信息录入企业资源操持（ERP）系统完成凭据制单，节约 90% 以上的韶光。
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办理方案（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，并降落了人工本钱。
在电商领域：电商零售借助互联网实现快速发展，但随着竞争加大客户需求更加风雅化多元 化，面临着人力本钱的增加。
首先，在电商贸易过程中，RPA 能够快速准确地跟踪发卖活动成效，同时进行全面审计和实 时洞察，供应更有效的剖析结果，通过评估当前发卖状态改进营销渠道，最大化电商效益。
其次，对付发卖账户的处理和数据核对，RPA 可以逐日跟踪并实时监控，以确保账户安全性 和数据准确性，减少人为失落误。
末了，电商的家当链由于来源繁芜、数据繁杂，也构成了适用 RPA 的生态，零售业中利用 频率较高的自动退换货时效性直接关系到客户体验。人工处理办法费时费力，本钱较高，利用 RPA 机器人对退换货申请进行剖析归类，并根据已设定好的规则自动判断出结果录入系统，快速 处理重复过程，节省业务本钱和韶光。
在运维领域：运维由于整体业务的高速发展，技能难度逐步加大。大量的数据掩护以及固定 重复的人工操作需求，且哀求时效性与 7 X 24 X 365 的无间断掩护，对人力本钱和韶光本钱花费巨 大。另一方面，系统业务之间的隔离形成数据孤岛，须要利用接口对接、集成平台（ESB）等进 行跨系统、跨组织的数据领悟，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 将运维职员从低技能操作中解放，且对付需求方用户不哀求节制底层技能事理，大大降落操 作门槛。
首先，运用 RPA 技能对做事器和运用程序进行日常掩护和监控，避免做事器意外停机或崩 溃导致的数据丢失和作业停滞等巨大丢失，保持业务连续性。在日常掩护中自动进行例行检讨并 提醒职员修正，担保系统得到迅速修复正常运行。
其余，RPA 机器人可将数据备份和还原充分自动化，办理手动实行耗时且缺点率高的痛点， 一旦事情流与自动化集成，就能准确实行规复事情，并对新的运用处景进行自动化测试，确保不 会引入新的毛病。
（四）方案建议
政策上应履行宏不雅观层面的计策把握。RPA 运用需领导团队的计策指引以及配套政策的制订实 施，加强业务部门间的调控和职责分配，调度组织架构，加强经费、人才、团队的支持，扩大规 模化支配，实现降本增效。
其余，企业自身应增强产品和做事性能，规模化支配降落本钱。提高产品的稳定性和可操作性，针对可能发生的非常情形提前做好备用方法，确保系统运行的稳定性。企业应努力将 RPA 向通用性模块封装方向发展，支持自建模块，从而拓展客户运用处景。做事质量方面，则应在交付、 运营和掩护流程长进步做事性能。
案例六：海内大型商业银行以 RPA 技能实现集团协同
（一）需求拆解
首先，银行中后台流程繁芜、系统割裂，须要大量人力进行数据领悟折衷来办理数据的跨系统、 跨部门问题，因此为减少人力本钱，实现自动办理数据领悟问题，肃清操作断点成为操作需求。
其次，传统 IT 开拓仅能覆盖小部分自动化业务，难以知足大量长尾客户的金融做事业务自动 化需求，故须要拓展覆盖多类型客户的各种运用处景，并针对客户需求迅速反应，实现与客户精 准对接。
再次，各业务、各部门之间的系统数据没有统一平台管理和规范管理方案，运营及运维团队 须要针对不同系统、不同标准分别管控，花费大量人力物力，需利用自动化整合全集团资源，实 现运行状况和运用能效的统一标准制订。
末了，传统自动化仍需基于大量重复呆板的操作，因此需将自动化与人工智能结合开释员工 创造代价。
（二）方案履行
该银行首先基于运用策略，对 RPA 项目研发办法、运营办法进行初步方案，确定 RPA 技能 的引入策略以及平台架构和运营组织架构的方案，从顶层架构设计明确 RPA 的运用范围。随后 通过比拟供应商的资质、办理方案、自主可控程度以及技能指标等方面结合公司架构特色对产品 进行综合评比，使得 RPA 产品能与自身业务特点实现最佳匹配。
在支配方面选择以集中支配为主、分散支配为辅的办法，供应稳定的运行环境，同时也有利 于集中掩护；而分散性也有利于资源的动态扩展。之后进行 RPA 平台和组织培植，通过平台为企 业赋能，为用户供应统一便捷操作。同时加强对 RPA 的运营管理，通过配套的组织机制培植规 范 RPA 管理和事情职责。末了根据客户需求变动不断完善 RPA 运用，实现敏捷上线和快速推广。
以客服机器人为例，在用户端给予客户以智能、便捷的 C 端体验。RPA 机器人具有丰富的 对话能力，对相应客户进行多轮任务问答、文档问答等操作；同时，让客户充分体验细节升级，如， 对其进行满意度采集以及对歧义问题进行勾引。针对 B 端配置管理平台，完善根本举动步伐，对知识、 文档进行搜集管理，利用机器学习技能建立任务画布、同义词库等配置；同时加强建立差异化工具， 建立行业知识包、系统词典，实现问题自动泛化，知识自动天生。
（三）成效评估
首先，机器人相对付人工的业务流程处理速率大大提高，均匀增效 78% 以上，且能够 7×24×365 不间断事情，充分开释人力资源，更大地实现员工的个人代价。
其次，RPA 按照预先设定的规则操作，保障数据搬运过程的同等性和准确性，提高剖析结果 的可信程度。且每一个步骤都有日志记录，可供日后回溯查验，以降落人为成分风险。
末了，针对每一个 RPA 步骤都有相应的检讨逻辑，若有出错则可由人工接管。且前后台均 支持多活，实现无人值守。
RPA 在集团内部累计上线运用超过 500 个，覆盖总行 12 个机构和 37 家分行，2 家外洋机构， 累计用户 12000+，每天可节省工时 4800+，覆盖财会、业务运营、IT 运维、人力资源等多个领 域。通过引入 RPA 技能完成 50% 的规则业务场景覆盖，提升 2 倍业务事情效率，仅需 4 个机 器人即可完成，且目前精确率为 100%。RPA 高效率、高准确率、低本钱大大开释了银行生产力。
4 安全篇趋势七：同态加密推进金融数据安全共享
（一）趋势简介
在金融行业数字化趋势下，数据安全日益主要，因此当代加密办法成为针对性保护数据安全 及用户隐私的主要工具。然而，在目前密码学范畴内，在处理和剖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露风险。
同态加密的涌现使数据处理可以不经由解码，直接在密文上进行打算，且能达成与明文打算 相同的结果，故在获取数据剖析结果的同时，也能保障数据安全。对金融领域来讲，利用同态加 密技能将对隐私数据产生更加严密的防护，推进金融数据安全共享。详细来讲，同态加密将数据 输入值、中值、输出值进行隐蔽，数据无泄露风险，故在未来实际运用中操作者不须要打仗详细 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落。
（二）技能特色
同态加密分为部分同态加密（PHE）、类同态加密（SHE）和全同态加密（FHE）。同时， 为了掌握同态加密产生的噪音，须要采取同态解密技能。
部分同态加密（PHE）指该加密方案仅支持有限的密文打算深度，即仅支持有限次的单一类 型的同态运算，犹如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打算的根本上，更能够实现有限次不同类型的同态 打算，如有限次的同态加法和同态乘法的稠浊操作。类同态加密本钱低廉、过程简便，能够运用 于目前大部分加密场景。
全同态加密（FHE）指对该加密方案可以对密文进行无次数限定的同态操作，即全同态加密 能够同态打算任何符合标准的函数。全同态打算是同台打算的重点发展方向，首先利用全同态加 密方案对数据进行加密处理，后将密文在云端储存，担保了云端运营商无法打仗数据本身。在处 理过程中，也以密文形式进行传输、打算，为海量数据的安全打算供应了技能根本。
但是，在同态加密过程中，不可避免会产生一定的随机身分，而随机身分会产生噪音，且会 随打算次数和步骤增加而增强。在噪音超过一定阈值后，对构造进行解密后的结果将不可信。因此， 全同态打算技能的最大寻衅即为对噪音障碍的肃清。
同态解密技能是目前同态技能中用于肃清噪音、还原结果的关键性技能。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，利用函数进行打算，从而得到一个低噪音的、更新后的密文，且能担保解密构造不变。
（三）运用处景
同态加密在多个场景中有着广泛运用，个中，在金融和政务领域运用较为普遍。
在金融领域，同态加密保障金融云安全。目前，已存在基于隐私同态加密技能理论的新型金 融云数据库，许可用户对加密库进行访问，且能够在不涉及数据解密的情形下返回结果。其事理 为通过同态加密技能使得加密库中计算措辞能够理解数据含义，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职员进行打仗，数据管理员或做事 器黑客均无法打仗数据本身。因此，同态加密保障了数据机密、繁杂的金融云安全。
在政务领域，同态加密技能多被利用于在线投票或电子选举。通过同态加密对线上投票数据 进行网络和统计，同时保障了投票者的信息、隐私和选举投票的公道性。
（四）方案建议
在监管方层面，加强对技能发展的政策勾引。如《数据安全法》等文件规定，鼓励最大化开释、 挖掘公共数据，鼓励政务平台开放，将大数据资源开释给社会和家当，为数据同态加密传输的应 用和发展打好数据和政策根本。
在企业方层面，一方面，推进同态加密办法在金融领域的进一步运用。可实现数据可利用前 提下的最小泄露风险，加强个人隐私信息的保护。另一方面，加强全同态加密算法改进。目前， 全同态加密仍存在打算量和资金量花费大等难题，给技能的实际运用带来了阻碍。在未来全同态 打算推广的背景下，须要持续推动技能进步，减少打算和资金花费。
案例七：某大型商业银行为巴西金融机构打造安全数据处理环境
（一）需求拆解
目前，环球数据隐私泄露严重，数据安全问题亟需办理。内部职员的黑客攻击和蓄意透露数 据导致敏感的财务、金融和政府信息透露。
因此，金融机构存在数据保护需求。数据的网络和学习常日用于银行和金融领域，以预测交 易敲诈或投资结果等情形。这常日涉及大量敏感数据存储，但必须在处理前解密，从而使敏感数 据暴露在外泄和泄露的风险中。为办理数据泄露问题，银行采取同态加密技能对数据进行保护。
（二）方案履行
巴西一家著名金融机构与 IBM Research 互助，将同态加密技能运用于银行数据保护方案中。
在与巴西某著名金融机构互助的试点项目中，IBM 目标是在一段韶光内不雅观察账户持有人的银 行活动，对数据进行网络和同态加密，并利用机器学习等技能，准确预测该账户持有人在接下来 的三个月内的贷款需求。
该团队采取交易数据和机器学习的预测模型，并进行了两个实验。
首先，IBM 对数据和模型进行同态加密。履历证，加密后打算和预测结果与不加密时的打算结果准确度相似，这意味着银行可以安全地将客户行为预测的任务外包给外部主体。
其次，IBM 利用加密数据演习模型，表明可以利用同态加密来保护数据的隐私。常日在判断 该客户是否须要贷款时，金融机构会网络有关其客户在消费、收入方面的信息。为此，银行的分 析师常日会手动识别个人财务历史中最主要的特色，以便他们做出预测，但是在这样做时，他们 可以访问数据，可能会危及数据安全。通过加密演习，可以通过输入的加密数据同态地完成这项 主要任务，即判断贷款需求时不会暴露任何有关客户的信息。
（三）成效评估
利用同态加密技能，可以在数据保持加密的同时实行打算。因此，各主体可以在不网络且不 存储任何敏感信息的情形下对数据进行剖析。同态加密会阻挡数据黑客获取可用信息，减少过去 数据透露和陵犯个人隐私的毁坏性后果。该技能现在已经达到了可以投入实际利用的“拐点”。 该案例表明，无需解密即可将机器学习算法运用于加密数据，从而创造可运用于金融行业的新隐 私级别。
趋势八：隐私打算保障金融数据安全领悟
（一）趋势简介
针对多方不互信产生的“数据孤岛”征象，隐私打算为实现数据的安全互联互通提出了一种 办理方案。
一方面，隐私打算持续通过升级算法系统、密码技能实现性能提升，将其运用到更多金融服 务场景。另一方面，隐私打算不断加强与区块链的领悟，借助分布式网络数据管理技能，实现数 据的防修改、可追溯，在增强数据安全性的同时增强其打算过程的可验证性，保障数据全链路安全。 同时，对付因隐私打算系统、功能组件差异形成的数据孤岛问题，正通过加强技能软件互联互通 逐步办理。
随着密码技能和硬件系统的提升，隐私打算不断与联邦学习、安全多方打算以及可信打算等 技能的结合，通过将原始数据加密转化，来实现数据的安全保障，从而提高做事效益与用户代价。 在隐私打算的技能加持下，在未来能够打通多种横向数据，促进内外部数据领悟，实现合规、有 效的数据流利，促进营销、风控、反洗钱、资管等金融场景发展。
（二）技能特色
首先，隐私打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 向办理数据特色过少和数据不敷问题，来支持基于海量数据的多样化深度学习模型。由于数据弘大， 单一的隐私打算技能无法知足联邦学习的安全高效需求，面对多样化的运用处景，联邦学习将与 多方隐私打算技能结合实现向通用型的平台化发展。
其次，隐私打算和安全多方打算相结合。安全多方打算由于须要花费大量通信资源，目前主 要基于大略机器学习模型，但大略模型只能聚焦小规模数据的大略统计和查询等业务。将安全技 术领悟于其他隐私打算办理方案成为发展主流，通过同态加密、秘密分享等技能对数据的中间结 果和转化结果加以保护。
再次，隐私打算和可信打算相结合。可信打算基于硬件和密码学，比较纯软件的隐私打算具 有更高的通用性和性能上风，但对硬件可信方的哀求较高。向利用者供应大略易操作的做事，将 可信功能整合到可信实行环境（TEE）平台，实现对付隐私打算任务的无差别事情流程，将平台 功能更便捷地运用在实际业务上。
末了，隐私打算同区块链技能相结合。隐私打算利用多方打算担保了数据的安全，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、智能合约等技能可以授予打算过程可验证性，避免了数据过度采集以及数据储存单点透露 等问题，二者实现广泛数据协同。
（三）运用处景
隐私打算可以广泛运用在联合风控、金融普惠、金融反敲诈等场景中。
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剖析， 在保障数据安全的同时冲破数据孤岛问题，将多系统、多场景的客户数据综合交叉剖析，减少信 息缺失落和低质量问题。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。
在政府金融普惠场景下，隐私打算有助于保障个人信息安全从而降落信息透露风险。对付企 业和机构，隐私打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 于隐私打算实现数据的可用不可见，能够打通家当链进行上游供应商和下贱客户的需求联合剖析， 实现百口当链的数据领悟，推动企业代价最大化。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，助力普惠金融发展推进。
将政府数据与个人、企业多方数据领悟运用，通过隐私打算办理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、企业的三方信息领悟对企业精准画像， 将模型的 AUC 提升 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。
（四）方案建议
可以预见，明确各方权利责任边界，勾引隐私打算技能在数据生态环境中软着陆是一定选择。
在政策制订方向上，应加强对个人信息主体权柄保护，厘清个人信息主体、数据持有者、模 型构建者之间的法律关系和任务划分，防止数据权属争端。同时政策方应勾引各互助方建立同盟， 实现技能信赖和监管合规，统一安全标准、技能框架标准、接口标准，确立产品认证体系，最大 化隐私打算系统效率。同时健全数据流利的政策监管体系，构建隐私打算家当的合法框架。
企业应增强隐私打算技能保密效果，实现技能的安全性和可控性，将不同技能间的利害相互 补足、领悟发展，肃清不同算法技能间的数据孤岛问题，促进隐私打算系统的交互与协同，打造 通用型隐私打算平台。
案例八：隐私打算推进某国际银行实现数据安全共享
（一）需求拆解
银行具有保护资产和改进金融风险等方面的责任，数据的有效利用作为履行责任的主要浸染 方法而存在。但目前，银行存在数据隐私和数据利用之间的平衡困难，这阻碍了银行天生和保护 其资产的能力。因此，银行须要对外部数据进行网络，以获取和利用多行业信息。此外，银行还 可以通过数据对自身业务进行改进和创新。
隐私打算是办理此问题的一种可行方案。通过利用多种密码协议和打算算法，该技能使各方 能够匿名获取和打算共享数据，且无需通过第三方包管。
（二）方案履行
隐私技能紧张运用于信息共享方面。
首先，在欧盟的银行间进行敲诈指标或风险概况的信息共享，从而改进风险安全监测手段。 通过隐私打算支持的数据共享和剖析，在各银行或金融机构之间的共享信用档案可以用来对客户 的贷款能力进行判断，从而影响贷款利率。此外，隐私打算也能改进银行业务：数据模型可以通 过对现有产品的反馈和剖析来改进做事流程和业务产品。
其次，在银行和政府间形成数据共享。隐私打算促进公共和私营部门之间的数据共享，使银 行将打算作为一种做事出售，如银行数据用于非公开的剖析性交易。详细来讲，隐私打算的履行是为了支持监管机构或政府当局，用于打击如洗钱等的金融不当行为。为了建立对银行的监督， 须要建立银行和政府当局之间关于金融敲诈和洗钱犯罪的数据共享。
（三）成效评估
第一，提高银行的内部效率。隐私打算可以在使各主体在应对网络安全威胁、金融犯罪和信 用监控方面做出更明智的决定。在网络安全方面，当银行的网络安全受到攻击或威胁时，银行可 以通过银行间数据共享关照其他银行和监管机构。
第二，隐私打算技能增强现有的产品和做事。以多方数据驱动的产品改进可以增强银行对客 户的做事，如更准确的保险和金融模型将须要来自医疗保险公司等非银行实体的外部数据。
第三，支持金融政策和保护社会利益。为了打击金融犯罪，银行将帮忙政府和警察当局供应 有关诱骗犯、洗钱交易、资金账户和其他金融不当行为指标的知识或信息。
5 普惠篇趋势九：全真互联实现数实领悟加速金融普惠
（一）趋势简介
在移动互联网时期，消费互联网和家当互联网全面发展，给全真互联的发展供应了机遇，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运用处景和运用体验，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，实现实体家当与数字技能的深入领悟。
算力的提升推动信息打仗、人机交互模式更加繁芜多变；从消费互联网抵家当互联网的运用 场景也更加多元发展。随着 VR、AR 等稠浊现实技能、软硬件的升级推动，各领域都将全真互联 视为数实领悟的可靠路径，而虚拟现实交互、数实领悟将进一步实现金融普惠。
（二）技能特色
无限算力。随着云打算行业发展，软硬一体化的趋势愈发明显。芯片是硬件中最核心的部分。 面对 AI 打算、视频处理、高性能网络等业界强烈需求，提升芯片性能，结合云打算场景，支持超 大网络，实现整机性能全面提升。在硬件根本举动步伐上，通过公有云、私有云及客户本地集群建立 云做事，将资源利用率翻倍提升。
实时处理。海量数据尤其是非构造化数据与数据库等技能的领悟发展将加速数据流转。以海 量分布式存储为支撑，在存储层面冲破构造化数据和非构造化数据的边界，实现冷热数据的灵巧 流转，知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冲破时空限定，实现面对面体验的线上交互。利用高校压缩、 减少接入延时、实时渲染等技能对传输全链路进行极致优化，知足全真互联时期对数据连接的高 哀求。
（三）运用处景
第一，在金融领域，利用高质量、低延时的体验，实现浩瀚基金经理的线上投资讲解、基金 发卖等事情，将银行、证券的业务流程搬至线上。冲破线下网点的地域限定，实现业务线上流程化， 更广泛便捷地覆盖用户种别和用户需求，助力金融普惠。
第二，在工业领域，远程实时操控系列产品及办理方案充分表示全真互联运用。基于 5G 技 术和实时音视频通信领悟，实现一对多的集中远程掌握，助力行业生产安全与效率双提升。面对 工业生产中危险呆板的事情，利用全真互联技能可以实现远程操纵，合营无人自动化操作，实现 一个人掌握一组生产，只需在必要时远程操控参与，充分提高了效率并降落了人工本钱，并具备 了安全可控、支配掩护大略、全网络场景支持的上风，在各种高危、繁芜、恶劣的环境作业场景 都有极大运用潜力。
第三，在医疗领域，利用全真互联技能打造“云化”医疗影像事情站。依托行业领先的实时 图像渲染技能，为医疗大数据的云端一体化处理、剖析和诊断供应新解法。年夜夫可通过给定接口 直接访问医疗影像软件，通过已经上传存储的云端数据，完成诊断事情，知足医疗影响软件预定 的帧率目标，实现端对端时延稳定，达到私有化支配产品级体验。云上的实时影像剖析技能，是 对医疗产品在功能上的良好补充，也是促进全国医疗数据联网、医疗大数据奇迹发展，办理当前 医疗资源分布不平衡、分布面不广问题的主要成分。
（四）方案建议
环球科技企业都在探索下一代互联网形态，寻求虚拟现实的深度领悟。为实现全真互联网， 更应看重以现实天下为根本，通过数字虚拟技能实现互联网的真实化。
案例九：某海内大型商业银行运用全真互联提升普惠做事能力
（一）需求拆解
银行窗口业务堆积成山，受到疫情影响医疗物资企业急需的资金无法放款，浩瀚业务均需线 下办理，给客户带来极大不便。同时由于疫情影响，为减少线下聚拢，线下网点多数停滞业务， 金融做事更难以展开。
因此银保监会哀求金融机构积极推广线上业务，优先丰富“非打仗式”做事渠道，供应安全 便捷的“在家”金融做事。
（二）方案履行
某银行基于全真互联实时数据更新和模型迭代，加强用户发展体系培植，对入口流量的开拓 和剖析，将客户生活与金融相结合，充分挖掘数据代价，提前预测客户需求，加强开放体系培植， 实现全渠道家当领悟。
该银行通过全真互联技能与腾讯云联合推出虚拟业务厅，两个月内就与用户正式见面。通过 这一方案，银行能够进一步将个人信息修正、密码重置、对公开户法人面前等业务转到线上办理。
腾讯云金融虚拟业务厅基于腾讯云实时音视频、AI 等技能，将实时互动视频场景与银行业务 实现有效结合。并通过身份认证、视频双录、双向加密传输等技能手段做到了全程留证，担保金 融机构的安全合规性，将线下的面对面做事搬到线上，进行更周密的支配和赞助验证，充分保障 用户数据安全。
（三）成效评估
在“虚拟业务厅”上线一年后，交易量以每天四五百笔的规模在持续增长，目前已经累积了 几万的客户，可办理的业务占比达到了 30%-40%。
例如，在最常用的贷款面签场景中，用户可以直接通过微信小程序呼叫起客户经理，在视频 中快速完成金融级身份认证、意愿审核、资料网络、尽职调查、电子署名等全流程，最快 30 分 钟即可以完成以往须要 2-3 天才能实现的贷款全流程。
趋势十：数字银行打破时空限定，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，个中，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家当的领悟，借助前沿技能加强多场景互助来拓展银行业务， 增强客户粘性，实现家当与银行代价的深度绑定。嵌入式供应家当做事，实现银行构造扁平化来 覆盖更多场景和客户，实现做事个性化与金融普惠。基于数字获取，深度领悟生活场景，将金融 做事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做事，也能主动开拓客户需求， 提高竞争力。
在新技能利用方面，数字银行不断加强对大数据、AI、物联网等在业务中的运用，实现风险 掌握和用户需求剖析。利用干系模型科学量化预测客户行为和需求，并通过关联方剖析多维度评估， 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、提升产品迭代速率表示差 异化上风、利用分布式架构实现业务创新将成为未来发展趋势。
（二）技能特色
数字银行紧张采取分布式架构，个中包括云打算、大数据及人工智能技能等。
云打算模型包括软件即做事（SaaS）、根本举动步伐即做事（IaaS）、平台即做事（PaaS）三部分， 通过改进数据架构实现云端管理。云技能缩短新产品开拓和面世的韶光，将银行的 IT 运营本钱降 低 30% 以上。从 SaaS 层入手，基于平台和家当链，供应专业化的人物场景金融做事，通过软 件打包和技能输出成熟的产品和做事，使银行能够迅速、轻量实现数字化转型。实现与场景侧快 速领悟，构建互惠共赢的金融生态，打造更高层面的技能平台，践行普惠金融做事。
大数据技能为数字银行建立根本架构。在平台根本上，结合多种其他信息技能，如区块链技能、 隐私打算技能等，实现数据安全的保障和运营能力的提升。以大数据为根本结合与其他技能的联动， 将全面加快数字银行的构建和新业务拓展速率。
人工智能技能作为数字银行的驱动力，为数字银行业务流程赋能。通过 AI 技能，如知识图谱 技能运用，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 光学字符识别技能（OCR）使得图像识别率上升，将证件、票据等大量重复性高、冗繁繁芜的人 工操作业务转入后台运营；利用机器人流程自动化（RPA）技能极大程度提高了业务运营效率和 准确性，避免人工操作失落误；基于神经网络、机器学习、随机森林等剖析方法，进一步提高银行 在征信、信贷发放等领域的事情效率。对付实现消费场景嵌入、实时在线金融做事、推广普惠金 融有最实际的运用。
（三）运用处景
在智能风控领域，数字银行可以结合多维外部数据，包括互助方数据、用户交易数据、运营 商数据等，实现数据联动。通过自然措辞处理、机器学习和预测算法等技能进行数据建模，对原 始数据进行处理。并根据用户的基本属性、行为特色、生理特色等要素对客户进行画像，不断动 态调度数据和指标。末了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 施征信评级和风险掌握，并针对客户特色进行模型管理和选择迭代。
在智能投顾领域，财务管理数字平台即智能投顾，因此人工智能和机器学习驱动的数字银行 场景，针对的用户紧张为年轻储户，具有巨大的潜在全生命周期代价。智能投顾通过数字化工具 吸引年轻储户，帮助用户构建符合风险偏好和风险承受能力的投资组合，从而极大扩展其资产规 模。智能投顾正吸引更多的大众富余客户和小企业客户，通过 AI 和机器学习的精准画像定制个性 化的数字办理方案，实现自身利润增长。根据实时变革自动调度投资策略，对投资组合进行再平衡， 以实现最佳的动态投资。
（四）方案建议
可以预见，数字银行的开放将会随着政策、行业发展稳步推进。因此，建议政策上需加强深 化数字化转型“末了一公里“培植力度，推进自动化和端对端运营模式建立。鼓励银行引入新一 代信息技能，帮助提高银行系统的稳定性和可靠性，加快业务自动化进程实现银行降本增效。同 时聚焦跨平台、跨行业数据以优化根本举动步伐培植，重视综合内外部数据加强端对端运营模式构建。
企业应把稳创新做事模式，依赖数据深度学习，为不同用户供应个性化需求。加强与其他产 业互助，借助多家当平台推广实现大生态圈内与客户的互动，开辟新的收入来源。
案例十：小程序是数字银行最便捷的实现路径之一
（一）需求拆解
通过小程序，腾讯与某海内大型商业银行，互助推出数字银行办理方案，引起业界关注。各 银行为实现从渠道到平台的数字化，不断加大对付手机银行的投入，来打造全方位做事的金融平 台。但以 APP 来实现银行平台数字化较为困难，大行的生动度偏低、发展较为缓慢滞后等问题， 以及在推广过程中用户的商业诉求难以精准知足始终制约着数字化转型。APP 等手机银行的操作 繁琐，吸引力不高，故推广困难，而借助微信"大众年夜众号可以以更低的本钱、更广泛渠道得到客户青睐。
（二）方案履行
数字银行办理方案，紧张以小程序为载体，以钩子产品为抓手、以裂变获客为目的、以持 续经营，将银行的传统交易功能与小程序用户体系和生态体系打通，强调以互联网化的用户体验、 持续的客户运营反馈、闭环的产品能力、线上裂变传播获客等手段，实现银行业务能力与互联网 营销、互联网运营的全面领悟，从而达到全面转型互联网零售业务的目的。
在前台打造 To C 小程序和 To B 展业小程序等客户渠道。在中台搭建金融营销平台、福利 权柄平台、DMP 数字平台等，确保流程自动化、定向营销、会员体系更加完善，保障客户权柄 采买、运营、兑现，利用机器学习等技能进行数据采集和标签管理等事情。在后台看重根本能力 和赞助能力的提升，加强金融移动开拓平台和专有云的掩护开拓，并以人脸识别、OCR、短信、音视频、影响存储等形式加以赞助，全面实现与银行已有生态的对接。
（三）成效评估
借助互联网和银行双方上风，利用互联网海量流量和用户社交数据裂变，完善营销工具，进 行快速的策划运营，并借助多维用户数据，不断丰富标签维度；将银行线上线下协同浸染，提升 综合做事能力，打造银行高相信品牌，实现自带客户口碑，对业务进行多维渠道合营，利用线上 线下共同数字化转型。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需利用干系信息，请参阅报告原文。）
精选报告来源：【未来智库】。未来智库 - 官方网站
