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金融机构正面临着内部市场竞争激烈、人力成本上升、监管力度加强等主客观环境的挑战,数字化转型已成为行业共识。制定企业数字化蓝图，构建与自身资源相适应的数字化转型路径，并通过业务与技术的深度融合，落地于应用场景，利用数字技术驱动企业业务模式重构、运营 管理革新、客户服务升级和风控合规优化，能够形成企业新型竞争优势，为企业带来新的价值增长点。因此不断增加预算，采购最新科技，更新传统作业模式，提升金融业务的运营水平，以金融科技为核心引擎，是未来趋势。
AI+金融
人工智能在金融业的应用主要集中在中台层和渠道层的IT架构中，以精准应对各种具体场景下的数字化需求，涵盖智能投顾、交易、客服、资讯、投研等领域。随着金融机构内部需求的增长、资金投入的持续、政策的支持，AI+金融拥有广阔的发展前景。
金融行业积累了大量高质量数据，各金融平台的用户数达数亿，交易数据更是庞大，其中蕴含的信息价值不可估量。在算法成熟和数据激增的加持下，金融大模型应运而生。它是一种垂直产品，属于大型模型的一种。领导者是bloombergGPT，它在金融新闻分类、问答系统和智能写作等方面发挥重要作用。
AI+金融的业务场景构成举例
1.计算机视觉和语音识别
利用视觉感知和内容分析技术处理前端硬件采集的图像和视频数据，将分析结果应用于预警或辅助决策等领域。智能语音和对话式AI是核心目标，通过ASR、TTS和NPL技术构建高度场景化、交互性强的产品，实现人机语音交互。
2. 知识图谱
以知识提取与计算为核心环节，基于金融大数据构建关联网络，实现风险异常识别与监测等功能。
3. 机器学习
这项技术可用于处理银行海量的表单数据业务，从中提取标签并获取数据特征，有效拦截金融风险，预防欺诈和风险漏洞造成的巨额损失。同时，它也能提高营销的精准度，为金融机构带来更多收益。
计算机视觉类产品在OCR审核、人脸识别门禁和安全支付等业务场景中广泛应用，从而节省了人力成本。在信贷风控和合规场景中，金融机构主要采购机器学习和知识图谱产品；而在精准营销场景中，除了上述产品外，还会采购部分自然语言处理产品以及智能语音与对话式AI产品。
安全解决方案--隐私计算和区块链的结合
尽管金融行业在人工智能的助力下蓬勃发展，带来了创新性的服务和效率提升，但也面临着显著的安全挑战。如随着AI在金融系统中的深度集成，网络安全风险也随之增加。复杂算法可能成为黑客攻击的目标，尤其是通过算法操纵、数据篡改和系统漏洞等手段。与此同时，自动化决策系统在缺乏透明度的情况下，可能导致难以预见的安全隐患和合规问题。此外，AI技术依赖于大量的个人和金融数据，这些数据一旦被不法分子获取，可能造成严重的隐私泄露和财务损失。因此，金融行业在享受技术带来的效率和创新红利的同时，必须高度重视和加强安全措施，以应对不断演变的网络威胁和技术挑战。
同时，这也是为了解决数据孤岛问题。 金融机构对整合同业及其他行业数据（如运营商、互联网平台和传统企业）的跨域建模需求日益强烈。如何通过技术手段在保障数据资产安全和隐私的前提下，实现数据融合和价值流通，成为一个重要课题。尽管金融机构拥有较为丰富的金融数据资产，但往往缺乏其他强相关的多维数据，因此需要广泛依赖外部行业数据进行跨域模型建设和数据挖掘。比如通信行业的数据通常具有高质量和高完备性特征，能够充分描绘用户画像和潜在群体。将两者结合，可以充分发挥双方的数据优势和场景优势，实现数据价值的最大化。
区块链技术则成为了数据安全的重要一环。区块链技术具有数据可溯源、难以篡改和智能合约自动执行等特点，能够实现数据全生命周期的闭环管理。可以看到，其热度在过去几年中有所波动。它最初主要与比特币等加密货币联系在一起，但现在其应用已经远远超出了加密货币。当前的热点领域包括DeFi（去中心化金融）和NFT（非同质化代币）等。
隐私计算则是指以安全多方计算、同态加密、联邦学习和可信执行环境等为代表的现代密码学和信息安全技术。
区块链技术和隐私计算结合在一起成为安全解决方案的重要部分。目前，区块链与隐私计算的应用主要有五个方向：解决特定单点问题、扩大联盟链的应用范围、提供网络安全相关服务、建立为企业提供服务的区块链+隐私计算基础平台，以及建立同时为企业和个人提供服务的区块链+隐私计算基础平台。区块链与隐私计算的结合，是解决数据共享难题、构建可信运营以及实现数据高价值流通的有效技术手段。
现存挑战
1. 区块链需要保护链上数据隐私
区块链在保护链上数据隐私方面面临显著挑战，包括数据公开透明性与隐私需求的冲突、数据不可篡改性导致的敏感信息无法删除风险，以及隐私保护技术的复杂性和高成本。同时，保持隐私与透明的平衡、符合不同地区的合规要求、管理用户隐私、缺乏统一的隐私保护技术标准、以及隐私保护技术对性能的影响，都是亟需解决的问题。
2. 隐私计算安全性有待进一步提升。
隐私计算通常假设多方计算的参与方严格遵守协议流程，并假设硬件提供商完全可信。然而，在实际情况中，这些假设不一定总是成立。同时，在隐私计算技术的产品化过程中，系统安全风险是不可避免的。由于隐私计算产品对安全性的要求较高，系统中的安全薄弱环节将成为最容易被攻击的部分。
3. 隐私计算需要更大的计算和通信负载。
大规模应用隐私计算面临计算和网络负载的限制，其负载是传统机器学习的数十倍甚至数百倍。此外，隐私计算需要多方同步计算，其中任何一方的计算或通信资源瓶颈将直接限制整个计算平台的性能。
4. 难以形成各方的安全共识。
隐私计算需要多个参与方在安全性上达成共识。然而，参与者很难直观地验证各方的安全性。目前也缺乏隐私计算的安全分级标准或统一的国际或国家标准，各方对于其安全性和可靠性尚未达成共识。
5. 不同产品之间难以互联互通。
每个隐私计算应用方都面临与不同机构进行多方计算的挑战，但由于各方部署的隐私计算平台可能基于特定的算法和设计，不同平台之间难以实现信息互通，导致需要重复部署。
安全体系架构
公司布局
AI企业与金融科技布局
在当前阶段，AI+金融领域的主要玩家包括互联网大厂、AI企业、智能硬件公司以及金融机构的科技子公司四大类。
其中，互联网大厂和专注于垂直领域的AI企业的核心优势在于AI+金融软件业务，能够独立完成从技术层到应用层的自闭环AI+金融解决方案，同时以人工智能基础层能力为支撑。
而金融机构的科技子公司则主要依托母公司积累的金融业务知识和数据，从AI金融应用层切入市场，利用金融机构内部关系的优势，作为资源整合者和任务分包者参与中上游环节，并通过与AI企业和智能硬件企业的合作来弥补自身技术短板。
子公司通常由银行、保险、证券等金融机构全资或合资设立，专注于将AI技术与金融服务深度融合。其战略定位主要是为母公司提供IT建设与数字化转型服务，首要目标是赋能金融主业发展。在满足母公司需求的同时，金融科技子公司也将同业科技能力输出作为业务延伸方向。由于多数金融科技子公司由领先金融机构出资设立，因此在同业输出方面具有潜在优势。银行一直处于金融科技探索的前沿，而证券公司在设立金融科技子公司方面相对保守。
大型金融机构倾向于成立金融科技子公司，而中型金融机构由于资源有限，难以支持顶尖IT团队的引进或成立金融科技子公司。同时，AI企业能够根据客户的具体金融业务需求，提供高度贴合的产品或解决方案。因此中小型金融机构购买其他机构输出的技术解决方案和服务成为快速布局金融科技领域的有效途径。
安全解决方案公司布局
隐私计算、区块链和AI模型之间的融合趋势明显。隐私计算领域，公司布局主要包括技术创新公司、云服务提供商和初创企业。技术创新公司致力于开发如安全多方计算（MPC）、同态加密和差分隐私等核心技术，通常与金融、医疗和政府等领域的企业合作，以满足高隐私保护需求。
在区块链领域，公司布局包括区块链平台开发商、金融科技公司和企业应用公司。区块链平台开发商如以太坊和Hyperledger，提供底层区块链技术及开发平台。金融科技公司主要利用区块链技术进行跨境支付、数字货币和供应链金融等业务，而企业应用公司则开发区块链在供应链管理、身份验证和物联网等领域的应用。
行业内部分公司示例
总而言之，金融科技的发展不仅决定了企业数字化转型的深度，而且塑造了未来金融行业的面貌。随着大数据、人工智能、区块链、云计算、隐私计算、5G、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、边缘计算等技术的不断成熟和应用，金融行业将迎来更多的变革和创新。这些技术的结合将进一步推动金融服务的普及和个性化，加速数字支付、智能投资、智能风险管理等方面的发展。
同时，金融科技还将引领着新型金融业态的崛起，如数字货币、DeFi（去中心化金融）、智能合约等，为金融行业注入更多活力和活力。因此，金融科技的未来展望是充满希望和机遇的，它将继续引领着金融行业向着更加智能、高效、安全、便捷的方向发展。