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金融科技2021年趋势:技术与业务双向融合发展

商业资讯 零壹财经 零壹财经 2021-01-18 阅读:938

关键词:金融科技金融科技趋势数据孤岛金融科技监管


2020年伊始,突如其来的新冠疫情对社会经济各领域都带来了广泛而深刻的影响。面对疫情的冲击,凭借“零接触式”的金融服务方式,金融科技得到了更加广泛的重视和应用,在金融行业数字化转型呈现加速的趋势下,金融与科技的融合程度不断加深,整个生态正在发生着新的深刻变化。

新一轮生态产业的变革,技术与业务界限的不断模糊化,让我们不得不感叹,技术与业务开始有了深度融合的趋势,从具体不同视角来观察,其体现在两个方面。

一、从技术对业务的影响角度看:

按照以往的经验来看,技术几乎以支撑业务为主,而现在大家都慢慢发现了技术改变业务,甚至是技术创造业务的现象。

具体以大数据的技术演变为例,从传统的Oracle、Mysql关系型数据库支撑企业数据存储,到2012年使用Hadoop技术栈构建大数据分析平台而衍生出的互联网征信、大数据风控系统,再到2015年的Spark技术框架实现了业务数据可视化解决流式计算问题,现在Flink技术的迅猛落地让数据应用走向智能化从而辅助企业进行经营决策。

再以知识图谱为例,知识图谱助力数据价值的挖掘,赋能于多个细分金融场景。众所周知,知识图谱具有多维度、深加工、可视化等典型特征,可挖掘金融领域非结构化和半结构化数据的资源价值,提升决策和构建工作流程的准确度和效率,知识图谱多应用于金融领域风控、征信、审计、反欺诈、数据分析、精准营销等。

二、从业务反向驱动技术的角度:

应用场景又将成为新技术研发和应用的重要驱动力,比如联邦学习,数据孤岛是信贷机构参与者普遍面临的痛点之一,由于涉及到用户隐私、行业竞争等问题,无法直接进行数据交换,业务痛点促使联邦学习技术的出现。

在天冕大数据的联邦学习平台上,就运用了联邦学习技术,通过应用场景驱动多方安全计算技术的研发,各参与方只需要在本地服务器上传数据样本,没有数据流出,仅交互中间梯度计算结果,无样本数据交互,通过智能WeFe,机构参与者可以在本地配置算法与建模参数,本地训练模型,最终可在交互中间梯度迭代模型。

随着金融科技技术与业务的融合进程加快,金融科技自主创新能力正在得到更高的重视,底层技术突破将是关键,具体来看:一方面自主创新能力正在成为金融科技主体的“核心竞争力”,把核心技术牢牢掌握在自己手里,确保对于自身金融科技应用能力的自主把控,既是强化自身关键竞争能力的保证,也是应对外部市场和用户灵活需求的需要。

另一方面,金融科技的应用需求更加向底层穿透,需要在适应金融行业独特需求的条件下进行创新突破,比如在多方隐私安全计算、IT 基础设施转型、大数据+人工智能应用、区块链技术应用,以及 5G 金融应用等多个方面,金融业都对技术应用有更高性能、更强稳定性的要求,而这些要求都必须通过底层技术创新突破来实现。相对应的,将强化科技能力提升到战略高度,以战略性的资源投入面对金融科技领域的竞争成为各大金融机构的共识。

央行 2020 年金融科技重点工作中,明确提出要“加大金融科技监管力度”。尤其是央行专门印发了《关于开展金融科技应用风险专项摸排工作的通知》(银办发〔2020〕45 号),可以预见,对于金融科技的监管制度和能力建设都将得到进一步的重视和完善。

随着我国加快促进金融回归服务实体经济的本源,金融科技的应用也会更加重视以提升金融服务可得性,强化金融服务实体经济能力为目标。

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