随着前沿科技与金融业态间的不断融合与发展，金融科技打破了传统金融市场的单一供给方式，科技创新模式让更多市场参与者可以从科技禀赋、细分专业等角度切入金融赛道，以技术推动金融基础设施、金融业务模式、组织内部架构的多层次创新实践。在此背景下，艾瑞咨询发布了《2023年中国金融科技行业洞察报告》（以下简称《报告》），细致展现金融科技行业的发展态势。
报告指出，金融机构在政策指引下迎来新的发展机遇，中国Fintech行业迈入自主创新、效能深化、提质提速新阶段。
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报告认为，金融机构开展金融科技实践的驱动力分为内生驱动因素和外生驱动因素。前沿科技与金融业态间的融合碰撞蕴含增长韧性与潜力，金融科技正从设计生产、风险控制、资源配置、渠道流通、交互协作等方面不断重构传统金融价值链，并成为有益延伸。
报告从技术发展、业务创新等方面对中国金融科技行业进行深度剖析，以下为报告部分内容。
隐私计算：持续稳步增长
报告指出，2021年Q4，金融机构发起的隐私计算项目增多；2022年实现商用初期阶段的稳步增长；预计2023年将持续稳步增长。
隐私计算平台建设方面，国有大行、股份制银行等数字化领先的金融机构往往对可信数据能力建设拥有自上而下的推动方式，通过竞争性磋商引入技术供应商开展隐私计算平台建设。部分中小金融机构也在业务侧的需求推动下，以场景+可信数据的需求推动隐私计算平台建设实践。目前，金融客户在选择服务商时，除了评估安全性、性能等关键技术能力外，同样将可信数据链接调用、场景建模等纳入关注的能力方向。
决策智能：金融机构正在加深对决策智能的重视与投入
金融机构对决策智能的重视程度正在逐步提升，越来越多的机构领导者计划将决策智能应用于全域业务中。
金融机构对决策智能的关注情况
决策智能将帮助金融业务提供风险分析、营销分析、结构分析、流动性分析等能力。根据部分机构领导者反馈，决策智能需要提升输出结果的精准性、实时性、主动性，以便满足金融级场景需求。此外，金融场景Know-How也是厂商服务能力中关键的一部分，近65%的金融机构提出，期望服务商可以拥有对金融业务的精准理解，以便于保证业务模型的高可用性。
在金融场景全域数据化、多方数据可信协同计算、自动因子发现等技术和能力推动者决策智能的进一步发展，金融机构也需要将促进决策智能发展的相关技术纳入投入范畴。
云原生：金融机构云计算战略深化，云原生技术投入与实践态度积极
我国金融机构正逐渐从以资源为中心的云化阶段，步入到以应用为核心的云原生时代。艾瑞咨询调研结果发现：61%的金融机构已经开始积极布局云原生相关实践，且其中有79%的实践者计划在未来持续加大云原生相关技术投入。
基础资源的标准易用性与应用开发的敏捷高效性，成为金融机构上云、用云的重要衡量标准。74%的金融机构已将微服务及Service Mesh列为最关注的实践方向。
基础云（信创）：“自主可控、性能适配、数字创新”三项能力成为金融信创云平台的长期实践方向
注：调研范畴包括国有商业银行、股份制银行、部分城市商业银行、保险、证券等金融机构的科技/IT部门决策者；N=100。
来源：专家访谈，企业调研，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
金融信创云平台建设以信创生态兼容适配与非信创资源纳管迁移为基础，在具体实践中更强调平台对稳态、敏态业务的支撑能力，及系列云上应用与解决方案的延伸空间。“自主可控、性能适配、数字创新” 已成为金融信创云平台建设的长期方向。同时，自主知识产权、自主开源的技术路线也逐渐成为金融机构采用趋势。
调研显示，88%的金融机构已将信创云平台积极投入生产/测试环境。
数字人民币：围绕智能合约的互信机制，标准化互联的生态体系有望建立
数字人民币作为国家信用的数字化法币，为智能合约的自动执行提供了可信工具；同时，通过加载不影响货币职能的智能合约，对资金的时点、流向等加以限定而形成的创新型支付方案，也为数字人民币在市场中找到了差异化发展策略。在试点过程中，智能合约已经在消费红包发放、预付资金管理、财政补贴等方面取得较为成熟的落地实践。
随着相关法律法规的完善，以及央行与指定运营机构的牵头推动，提供开放化标准服务的智能合约互联互通生态体系有望在未来建成。
监管合规：合规科技为金融机构长期部署、投入的重要领域
伴随金融监管制度的日益细化、监管巡查的日益频繁、监管处罚的日趋严厉，金融机构亟需提升自身的合规能力。合规科技可以帮助金融机构实时对接监管政策与舆情事件，并自动化识别不同业务条线与业务场景下的风险点位，实现合规全流程的降本提效。从“被动处置”到“主动合规”的策略转型，合规科技已经成为金融机构高度关注的实践领域。
艾瑞咨询金融机构调研发现：约95%的金融机构均在集团/总行级规划中设置合规科技相关内容，且约73%的金融机构计划在未来3年内持续追加合规科技相关技术投入。
风控：数据沉淀、策略响应、迭代调优为金融机构的重点考察能力
报告显示，我国金融机构已经形成了较为完善的“数据-策略-模型”风险管理体系，及事前预警防范、事中化解处置、事后修复迭代的风险管控机制。具备卓越实践效能的金融机已经完成了风控中台的构建，通过整合多维外部场景数据及跨行业数据，形成内外统一、联防联控的风险标签、风险名单、风险特征体系。在完备数据沉淀基础之上的毫秒级风控策略响应、模型策略迭代优化、业务全流程预警监控同样为本调研周期内金融机构IT决策者的关注重点。
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