一周报告精选:中国开放银行迈入"Open API+"新阶段;美联储全景解读DeFi的颠覆力量

陈艺楠
所属专栏:零壹周报合集
上周报告聚焦:隐私计算、开放银行、去中心化金融、数字经济等。


本栏目精选过去一周内8份热门报告,重点关注数字科技及相关赛道,并提炼出核心观点,希望能够对您的工作或学习有所帮助。所有报告来自01FINDs找报告平台,10W+精品报告,扫码即可查看。
 

一、腾讯《腾讯隐私计算白皮书2021》
 
隐私计算(Privacy Computing)是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统,参与方在不泄露各自数据的前提下通过协作对他们的数据进行联合机器学习和联合分析。在隐私计算框架下,参与方的数据明文不出本地,在保护数据安全的同时实现多源数据跨域合作,可以破解数据保护与融合应用难题。常见的实现隐私计算的技术路径包括联邦学习、安全多方计算、可信计算等,此外区块链也是隐私计算的重要补充。
 
图1:隐私计算体系架构
 
隐私计算是当前数据保护领域各界关注的热点,学术界、产业界、政府部门和监管机构都非常注重隐私计算技术的发展。对于个人消费者而言,隐私计算应用有助于保障个人信息安全,对于企业和机构而言,隐私计算是数据协作过程中履行数据保护义务的关键路径,对于政府而言,隐私计算是实现数据价值和社会福利最大化的重要支撑。
 
表1:隐私计算主流技术路径
 
区块链与隐私计算的融合应用也成为业界的共识。区块链因其技术特性,可实现原始数据链上存证核验、计算过程关键数据和环节的上链存证回溯,将区块链技术对计算的可信证明应用到隐私计算中,可以在保护数据隐私的同时增强隐私计算过程的可验证性。
 
目前,隐私计算在实现用户授权同意、数据存储安全、信息主体权利保障等关键合规要求的有效性上仍存在争议,一定程度上限制了隐私计算的推广应用,隐私计算的发展和应用对法律合规的支撑价值凸显,存在较大提升空间。未来,效率、性能提升和技术融合将成为隐私计算产品化的主要方向,隐私计算将通过助力法规政策落地促进数据融合应用,应用场景也将从金融、医疗等领域向其他行业加速拓展,有望重塑数据使用模式。
 
二、BCG×平安银行《中国开放银行白皮书2021》
 
中国开放银行发展历程经历了“银企直联”和“Open API”两大阶段,未来将面临“Open API+”的新阶段,且在新发展阶段,数据价值和规模价值两大特点极为凸显。
 

来源:BCG分析
图2:中国开放银行发展历程
 
报告认为中国正迎来开放银行腾飞发展的黄金时期:需求端体现出体验要求提升、C 端代际转化、B端产业互联网腾飞三大趋势;供给端商业银行和金融科技公司从封闭走向合作,更加清晰的认识到自身能力边界和比较优势;监管端一方面更加鼓励商业银行走向开放,另一方面不断规范互联网巨头直接开展金融业务。
 
目前,我国各个商业银行在开展开放银行实践时,内部管理方面面临落地效果不佳、商业模式不成熟、风控能力不足三大挑战,外部连接方面面临规范标准缺失、中小银行困境、核心理念冲突三大挑战,未来,商业银行在提升能力的同时也需要与监管机构、互联网/金融科技企业携手并行,推动行业健康发展。
 
· 金融科技公司:拥抱监管变革,在场景、数据、技术方面全面赋能传统金融机构
· 大型商业银行:秉持更加开放的利他心态与场景伙伴利益共享
· 中小商业银行:采用合作联盟方式抱团取暖
· 监管机构:在开放合作、数据共享、线上化经营三方面加强方向引领;在API标准、数据共享边界、数据安全、生态伙伴准入四方面制定规范
 

来源:BCG分析
图3:制胜开放银行九大能力
 
三、美联储《去中心化金融:基于区块链和智能合约的金融市场》
 
去中心化金融(DeFi)是一种基于区块链的金融基础设施,指开放、无须许可和高度可互相操作性的、搭建在公共智能合约平台上的协议栈。DeFi不依赖中介和中央化机构,并能创造出一个不能更改、高度可互相操作的金融系统。
 
所有DeFi协议和应用程序的主干均为智能合约。智能合约是指储存于区块链上并由大量验证器执行的小型应用程序,允许所有人独立验证结果,且是高度透明的,并能最大限度降低操纵和任意干扰的风险,具有更高的安全性。
 

来源:DeFi Pulse.
图4:锁定在DeFi应用程序上资产的总价值(美元&以太币)
 
报告提出用于分析层级和详细研究代币与协议层的概念框架,分为结算层、资产层、协议层、应用程序层和聚合层,5个层级间相互依托,创建了一个开放的、高度可组合的基础设施,并允许用户在此基础上进行搭建、重复使用或使用堆栈的其他部分。
 
表2:DeFi构建模块
 
DeFi有潜力创建一个真正开放、透明和不可改变的金融基础设施,方便用户验证和分析所有的事务和数据,提高金融基础设施的效率、透明度和可及性,其可访问性与复合性允许用户将多个应用程序和协议组合整合、分解或重构,以创建全新的金融服务,但DeFi也存在一定的风险,如智能合约执行风险、操作安全性风险以及对其他协议和外部数据的依赖,因此,报告认为一个真正的去中心化的区块链能否跟上需求,并为金融基础设施提供一个开放、透明、稳定的基础,还有待观察。
 
四、新华三集团×中国信通院《中国城市数字经济指数蓝皮书(2021)》
 
当前,我国经济社会已经进入转型阶段,经济从高速增长阶段进入到高质量发展阶段。随着中央及各地不断推进落实数字经济及数字化转型政策,配合我国雄厚的产业发展基础和广阔市场空间,我国数字经济规模将不断提升。数字技术的成熟落地将会重构产业数字生态,推动数字经济成为我国经济发展新的动能及增长点,数字经济也必将会引领新一轮经济周期,成为经济发展的新引擎。
 
本次评估全面盘点全国242个城市的数字经济指数平均得分为53.4分,多数城市数字经济发展卓有成效,最高分为上海的91.6分,上年148个城市整体平均分由57.3分提升至59.8分,其中上海、深圳、北京、成都、杭州、广州6个城市达到数字经济一线城市标准,平均得分为90.3分,数字经济发展水平遥遥领先。
 
对比近五年数字经济评估情况,全国城市数字经济发展已经明显形成“一浪紧似一浪”的发展态势,数字经济“4+N”区域格局继续演进,区域经济进一步集聚融合,原有粤港澳大湾区、京津冀、长三角、成渝城市群保持领先。
 
图5:2017-2021年数字经济发展浪潮
 
自2020年4月20日国家发改委高技司明确“新基建”范围以来,多个城市积极响应,出台专项行动方案,产业融合基础设施成为“新基建”重点规划方向,截至2021年1月底,已有33个城市发布了645项“新基建”专项建设任务,其中60%聚焦融合基础设施建设。在融合基础设施建设内容中,50%聚焦于推进产业融合,28%致力于提升数字治理水平,22%服务于打造数字社会。
 
五、头豹研究院×沙利文《2020年中国数据管理解决方案市场报告》
 
数据管理解决方案(DMS,Database Management Solutions) 指由服务提供商向公司与组织提供的一站式数据管理系统,利用计算机硬件和软件技术对海量数据进行有效的收集、存储、计算、分析和应用的过程,旨在从原始数据中抽取、推导出有价值的信息,以支撑企业决策。数据湖和数据仓库是实现正式数据管理解决方案的两种主流架构,为各行业提供数据资产化的基础,数据湖的治理能力、数据仓库延伸到外部存储的能力都在加强,湖仓一体的出现兼顾了数据管理的灵活性与成长性,二者的边界正在慢慢模糊。
 
· 数据仓库:专注处理结构化数据视大数据处理的效率,偏重于数据管理的成长性
· 数据湖:储存海量的实时原始数据,兼容非结构化数据,偏重于数据管理的灵活性
 
图6:数据管理解决方案
 
从行业需求来看,多数行业都存在大数据管理需求,如金融行业的高频交易与精准营销、整合多源数据建立行业大数据库;从关键价值节点来看,数据湖和数据仓为各行业提供数据资产化的基础,数据的资产化将从营销、研发、供应链等关键价值节点重构企业价值链,构建数据生态圈良性循环。
 
随着云服务和移动互联的普及,数据上云已成为趋势,现阶段数据管理解决方案的重点在于数据的价值,驱动供给侧开发新一代数据库产品,数据制造的能力逐渐向中小企业和消费者转移。未来,各行各业竞争需精细化运营,通过大数据分析洞察需求,生成情景化的预测性知识以建立差异化竞争力,领导者应基于混合云、5G、物联网和边缘计算能力重新设计工作流程,开发基于数据的AI策略,将数据置于每一项业务决策的核心依据,制定清晰的商业计划,打造认知型企业。
 
六、艾瑞咨询《中国数据中台行业白皮书(2021年)》
 
数据中台是企业级的数据共享、能力复用平台,是数字化转型的基础和中枢系统。将企业全域海量、多源、异构的数据整合资产化,为业务前台提供数据资源和能力的支撑,以实现数据驱动的精细化运营。从广义上,数据中台更是一种企业组织管理模式和理念,集公司战略决心、组织架构、技术架构于一体,以协调和支持各业务部门,用技术拓展商业边界、提供成长空间,其核心价值在于降低数据建设成本并提高数据治理效率、激活数据商业价值并赋能企业运营与决策、助力企业组织架构升级。
 

来源:艾瑞咨询研究院
图7:数据中台架构
 
伴随着数据中台产品逐渐实现商业化、需求端企业对数据中台的认知开始树立,当前中国数据中台行业处于从萌芽转向高速发展的过渡期,整体仍处在相对基础的发展阶段,行业增长势头明显,市场规模快速扩张,但行业集中度较低,市场竞争格局尚未成型,且存在一些产品区分度低、边界不明、业务混杂等行业乱象。
 
目前,数据中台的应用在企业内外认知和推广、多源异构数据标准化、技术与业务融合、收益指标量化方面仍面临挑战,未来数据中台的发展应深入下沉市场、深耕细分领域,发展趋近软件形态以实现技术的SaaS化,同时融合新兴技术,助力行业发展。
 
七、亿欧智库《2021中国车联网行业发展趋势研究报告》
 
近两年来,国务院等相关部门发布一系列的政策意见来指导和规范车联网行业发展,聚焦网联化和智能化发展,对车联网技术创新和产品研发提出创新发展需求,中国车联网已经从宏观产业顶层设计的规划,落实到具体的产业标准制定,中国车联网产业发展强调以新能源汽车为载体,发展智能化与网联化协同,亟待完善和建立支撑车联网应用和产业发展的智能交通相关标准体系。此外,中国各省市及地区都在推进汽车产业“数字化、智能化、网联化”发展,正逐步形成完整的生态链,持续提升车联网技术水平。
 
当前,中国在车联网方面走在了世界前列,通过深入测试,验证并完善了基于C-V2X的车联网架构的可行性与先进性,同时为5G技术下的C-V2X奠定了理论基础和事实依据。未来中国有望凭借产业链领先优势,引领全球车联网产业发展,抢占全球C-V2X市场份额,由单一性的车载信息服务向综合性智能网联汽车迈进。
 
来源:网络公开资料,亿欧智库
图8:中国车联网产业链生态
 
中国车联网产业正在催生大量新技术、新产品、新服务,产业发展迎来政策支持黄金期,科技巨头携资本大量涌入,车联网将依托技术快速演进和产业加速布局“双擎”,进入商业数字化运营的新阶段,深度挖掘数据价值,实现增值盈利将是车企以及车联网企业共同探索的重点方向。报告预计,2023年车联网服务的空间渗透率将从12%提升至70%,2025年中国车联网市场规模将达到万亿元,车联网数字运营将形成以车企为主导,电信运营商、互联网企业以及第三方技术企业为核心的运营格局。
 
八、国信证券《物联网研究框架与投资机会》
 
物联网(IoT,Internet of things)是指利用各类信息识别设备(二维码、RFID、传感器、激光扫描等),把任何物品通过有线或无线传输协议相连接,进行信息交互,以实现识别、定位、监控、控制和管理的一种网络。物联网的连接主体强调场景,即不同行业特定的物品,其架构一般可分为四层:感知层、传输层、平台层和应用层。
 
· 感知层:嵌入终端的底层元器件,实现数据搜集  
· 传输层:通信网络以及帮助终端接入网络的通信模组,实现数据传输
· 平台层:云平台和操作系统,实现对终端状态数据的计算、存储
· 应用层:各类应用终端与包含应用软件的整体解决方案,实现数据的应用
 

来源:Strategy Analytics,国信证券经济研究所
图9:全球IoT市场规模(十亿美元)及同比增速
 
从产业链价值分布看,应用层贡献最大的附加值,占到30-40%左右;从产业发展顺序看,感知层和传输层将会最先发展,随着联网终端的越来越多,应用会应运而生,同时云平台会同步成长和成熟;从产业受益的必然性看,底层元器件众多可选择性强、终端应用分布在不同的行业、通信模组(含芯片)和云平台这两个产业链环节,是不同种类的终端入网,因此会确定性受益产业的大发展。
 
物联网利用丰富的连接技术,以实现不同场景的连接需求。物联网技术主要有被动识别、短距有线、短距无线、长距无线四大类,RFID技术(被动识别)的出现掀起第一次物联网浪潮,但被动读取的性质使其应用场景有限;ZigBee、WIFi、Lora等短距离无线组网技术的成熟,掀起第二次物联网浪潮。长远看,蜂窝通信技术(4G/5G等长距无线)的不断演进,将进一步推动物联网的应用和升级。
 
近日,零壹智库先后发布了《2021Q1全球保险科技投融资报告》《中国金融科技子公司大全》。据零壹智库不完全统计,2021Q1保险科技股权融资数量为58笔,公开披露的融资总额约120.5亿元,中国获投总额18.7亿元,包括3个过亿元项目(镁信健康信美相互小雨伞保险);大全主要分析央行以及银行、保险和证券业持牌金融机构成立的45家金融科技子公司,同时对20家其他行业巨头旗下的金融科技子公司做简单介绍,欢迎读者查阅。
 
房地产的核心动力,人工智能应用的持续深化将是中国房地产业未来发展的主要趋势。
  
END.

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