导语：

报告对中国金融科技行业的发展情况进行整体梳理，通过iResearch的数字化研究工具与分析模型，对研究周期内关键技术的实践效能及细分领域的业务创新进行用例解读。报告通过对大量优秀厂商的案例实证研究，深刻阐述金融机构技术投入趋势与技术厂商的市场机会，为金融机构科技建设路径提供前瞻性参考建议。

金融机构在政策指引下的发展机遇

中国Fintech行业迈入自主创新、效能深化、提质提速新阶段

金融机构数字化实践的驱动因素组织内生驱动力与市场外生驱动力共同作用下的价值循环

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。同时，金融科技打破了传统金融市场的单一供给方式，使金融服务不再是传统金融机构的“专属特权”。科技应用与创新模式的引入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。传统金融机构、金融科技公司、技术服务商呈现三方融合发展态势，积极推动金融基础设施、金融业务模式、组织内部架构的多层次创新实践。

FinTech –技术战略矩阵

矩阵用例解读：TDaaSTDaaS是一项值得被数据提供者、数据应用者及服务商共同关注的数据安全可信流通的能力范式

TDaaS（Trusted Data（intelligence）as a Service），可信数据（智能）即服务。是由艾瑞咨询可信科技研究团队定义的一项“满足业务敏捷响应、高互通、高可用、可持续”的可信数据流通产品形式与服务理念。是一项值得隐私计算厂商与行业用户重点关注的重要战略技术趋势。2028年，60%以上的金融机构将通过金融级TDaaS获取安全、合规的数据调用及数据智能服务。TDaaS概述TDaaS是数据安全可信流通方向的一项重要战略技术趋势，其不仅被定义为多项功能集合而成的产品，也可以被定义为一种服务。在TDaaS1.0产品出现之前，一切与TDaaS理念趋同的基于隐私计算的可信数据流通能力均可被定义为TDaaS服务，而这些服务及实践经验的积累，成为打造TDaaS产品的基石。在实践经验积累的过程中，TDaaS将对算法、模型、数据调用功能等多元化能力进行抽象与封装，可以让用户按需调用相关功能，且TDaaS应该支持单点功能的部署与使用。TDaaS不只是功能的集大成者，还可以帮助用户在安全可信的前提下，快速接入所需数据，TDaaS的产品提供方还应该建设参与者丰富的跨平台互联互通生态。TDaaS产品需要融合自适应AI能力来应对变化莫测的业务环境和规则以及数据的调整与更新，根据即时的动态反馈来敏捷调整模型，帮助客户实现业务敏捷响应。而这项能力应该出现在TDaaS2.0或TDaaS3.0阶段，并不成为TDaaS1.0的必选项。期望获得关于“TDaaS”更加详细的解读，可联系分析师进行咨询。

TDaaS的能力演变周期基于TDaaS能力阶段的分析TDaaS1.0所构建的可信数据流通的基础框架性能力，但是不具备模型与功能的敏捷性。TDaaS2.0将模型与功能进行了进一步封装与抽象，支持业务需求和技术实现的快速响应。TDaaS3.0通过融入了智能科技与模型自适应，让TDaaS的能力架构进一步完善，通过主动智能、过程智能捕捉和记录模型效果促进业务和模型的自适应匹配。TDaaS与隐私计算TDaaS所需的技术能力不止于隐私计算，并非所有隐私计算厂商都将走向TDaaS：TDaaS是多元化的技术堆栈，完备的TDaaS产品需要融合隐私保护计算、区块链、安全防御、自适应AI等多元化技术。TDaaS在构建与客户需求精准匹配的数据源生态的基础上，封装了基于隐私计算的数据调用功能、模型训练算法、场景模型知识库（TDaaS能力架构见上文）。对于只聚焦于技术输出者角色定位的隐私计算厂商不具备构建TDaaS能力的充要条件，聚焦于“平台建设+场景运营”双重能力建设的竞争者中也仅有少数厂商具备实现TDaaS 3.0的能力。艾瑞可信科技研究团队在《厂商竞争力象限(2021Q1 – 2022Q3，隐私计算+金融，中国市场) 》报告中，对中国金融领域的隐私计算厂商进行了评估与研究，可联系分析师进行咨询。

矩阵用例解读：隐私计算Insight 1 技术应用概述隐私计算平台建设：

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。客户侧在逐渐推动隐私计算跨平台互联互通的建设：目前招商银行、银联为代表的机构开展了互联互通平台建设的项目，随着金融客户对数据合作者多样性需求的提升，此类项目数量也将不断增多。隐私计算+应用场景的实践：对比《艾瑞：2022年中国隐私计算行业研究报告》中的发布结果，营销类、风控类场景用例已迈入精益实践象限，证明这类场景的大部分实践案例在金融机构用户的业务中获得了相应实践成效，但目前主要以局部业务实践为主，实践深度有待扩展。其余场景的突破依然需要1～3年的探索驱动。Insight 2 商用市场概述整体概述：2021年Q4，金融机构发起的项目增多；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。2022年概述：2022年H1，受到疫情等因素的影响，部分已中标项目无法实施、新项目招标开展缓慢，商用实践进程放缓。进入2022年Q3，金融隐私计算商用市场开始回温，机构招标数量渐渐增多，且出现千万级金融类项目（科研类机构采购）。部分机构展开了第二阶段的隐私计算采购。

平台选型建议选型要点解读 & 领先实践者的关键反馈金融客户进行隐私计算平台建设的核心诉求是为实现数据的可信流通能力建设，以致于从战略上构建可信数据生态圈。下述从要点能力展开解读。安全性：80%以上的金融客户期望厂商在提供安全证明的基础上，能够提供安全防御的策略及能力，对此，艾瑞咨询提出了“最优安全设计+有效安全证明+实时安全防御”原则。在年初的调研中，市场内的服务商主要是通过流量监控、攻防形式化验证、三方评测等方式进行安全证明。本次调研发现已有厂商增加了主动性防御、动态对抗博弈等能力，补齐了实时安全防御的空白。性能：隐私计算在金融领域的业务实践已经出现了实时精准营销等对性能要求较高的场景，在不影响安全性的前提下，可以通过硬件加速、算法优化、并行计算、通信优化等方式来优化隐私保护计算的性能。跨平台互联互通：跨平台互联互通建设的重要性随着用户场景实践的深入及多样化的可信数据链接需求而逐渐显现。目前部分用户正在推动算法协议层与计算原语层的互联互通。其他选型要点：在金融机构自主可控的信创架构下，隐私计算平台的信创适配能力成为基础要求。在应用实践中，产品功能、内置算法、场景模型若能同金融业务的场景需求形成较高的适配性，可以帮助用户降低业务实践成本，提升业务实践效能。此外，部分业务对联邦学习的计算精确性存在要求。合规性方面，监管及相关技术应用规范要求算法所使用的数据、模型、模型参数与计算结果均需可追溯审计，因此合规与审计能力成为必选项。除上述要点内容的解读外，读者欲对平台选型的相关研究内容进行更加详细的了解，可以联系分析师进行交流。

金融机构客户关注的隐私计算厂商能力

矩阵用例解读：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。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。

矩阵用例解读：RPA/IPARPA技术能力不断外延，金融机构建设趋势实现从任务执行、流程执行到决策执行的转变艾瑞咨询调研结果发现：78%的银行机构客户正积极布局RPA技术应用，并将RPA与其他技术的融合应用纳为重要考察指标。

RPA技术与人工智能、低代码、流程挖掘等多项技术的效能融合，可实现从结构化数据处理到非结构化决策赋能，从简单任务执行到业务流程解析的飞跃式发展，成为企业流程治理、业务衔接、部门协同的加速引擎。

业务流程提效之外，RPA实践具备强化组织战略的卓越潜能本次调研的金融机构均已开展不同程度的RPA实践，87%的金融机构对RPA的实践价值表示认可，且有59%的金融机构获得了理想的实践收益。在技术融合、场景深化的双轮驱动下，金融机构愈加希望借助RPA技术的流程连接、流程塑造能力，在战略层面推动超级自动化平台、自动化卓越中心等创新能力布局，自上而下推动组织内部协同与组织结构优化。

矩阵用例解读：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。同时，DevOps作为促进开发团队之间持续集成、持续交付的一系列做法和工具，在云化转型过程中同样作为一项重点实践内容，正不断驱动金融机构组织变革。

云原生变革基础架构与开发模式，支撑金融敏态业务良好发展

从基础资源角度看，容器技术对虚拟化资源的进一步抽象，降低了金融机构的上云、用云门槛；从应用开发角度看，微服务架构将业务逻辑与服务治理的深度解耦，为在线业务的精细化管理与敏捷开发创造条件，大幅提升金融敏态业务的响应速度与创新韧性。云上资源与云上应用相辅相成，形成了自下而上与自上而下的良性互动，并朝着“统一泛在”、“极致弹性”的方向持续演进。

矩阵用例解读：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

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（如：云轴科技ZStack、青云科技等）也逐渐成为金融机构采用趋势。

2021-2022年金融科技效能发展象限金融行业科技创新稳步发展，关键科技战略持续深化，以风控、营销、渠道为代表的典型用例拥有卓越实践效能

本轮象限研究结果显示，较多关键用例处于“敏捷实践期”与“卓越效能期”，且科技效能位于均值曲线之上，表明诸多用例已经开始落地实践并取得一定积极成效。从金融业务属性维度来看，监管合规用例正逐步迈入“卓越效能期”；从通用能力维度划分来看，风控类、营销类、渠道类用例在本轮观测周期内产生了相对明显的效能。

象限整体解读金融属性维度下的业务类别及关键科技战略

Section 1：整体实践解读领跑实践类别：从供应链金融到产业链金融，借贷融资服务可更好传递至远端中小微企业/个体，撬动下沉市场需求，是本次调研中最受关注的实践方向。保险、财富管理类业务在多元技术实践中不断调节信息不对称难题，并通过智能化、定制化的产品服务获得实践收益。潜力实践类别：金融行业是合规科技的关键领域，国家政策也多次强调金融合规科技的战略意义。我国大型金融机构已先后建立合规科技系统，其刚需属性将成为未来金融的标配。

Section 2：关键科技战略解读关键科技战略（数字人民币）：数字人民币是金融基础设施升级的关键用例，以国内零售支付业务为主要支点，持续扩大全国试点范畴，在本研究周期内获得可观成果（详见后文）。伴随指定运营机构运行机制的完善，非指定运营机构参与度的提升，其在对公支付、跨境支付等领域将发挥更大实践效能。关键科技战略（远程金融）：后疫情时代，银行为代表的金融机构加快以RTC技术为核心的远程金融建设。通过业务呼叫、路由调度、音视频会话管理及互动控制，联动线上、线下服务优势，提高渠道运转效能。头部金融机构偏好布局全栈式音视频底座，中长尾金融机构更多从应用场景入手开展实践。关键科技战略（开放金融）：我国开放金融实践起步较晚，是金融机构长期实践的重点方向。通过共享平台与标准化的API接口增加外部生态触点，串联生态合作伙伴、产业链上下游、监管机构等多方主体形成共赢联盟。开放金融战略与我国金融行业牌照制度以及相关数据信息保护制度间的适配磨合，同样是决定实践效能的重点因素。

通用能力维度下的业务类别

Section 1：整体能力解读领跑能力类别：风控、营销、渠道用例在本轮观测周期中具备良好成效，且为金融机构科技/IT部门决策者当前及未来期望优先补齐的关键能力。潜力能力类别：业务协同、产品设计用例在本轮观测周期中仍处于敏捷实践期，但其与上述领跑能力建设关联紧密，是金融机构数字化转型的进一步能力补位。

Section 2：关键能力解读关键能力（风控）：具备卓越实践效能的金融机构已开始在大数据风控中台建设之上，进一步提升非结构性数据的梳理提炼能力。通过明细各部门数据口径与定义，建立统一、共享的标签体系与特征库，实现全行级/集团级风险资源的最大化利用。同时，更多金融机构决策者期待在风控能力建设中引入隐私计算、知识图谱等技术的创新应用。关键能力（营销）：伴随公域流量获客成本不断走高，金融机构实现了被动获客到主动触客的营销逻辑转变。私域流量在用户数据沉淀、用户粘性培养方面具备卓越实践效能，成为金融机构实现MAU到AUM指标转化的重要抓手。关键能力（渠道）：2022年受疫情因素影响，本轮研究周期内，金融机构高度重视渠道的远程化、无接触化、轻量化建设。渠道能力建设并非以量取胜，而需在全渠道经营战略的大背景下，通盘部署物理网点、自助通道、移动掌厅、远程营业厅等渠道间的差异化经营策略与资源动态调整能力。

象限用例解读：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。

多边央行数字货币桥支持对接传统系统，多项举措循序演进

针对全球范围内日益扩大的跨境支付需求，以及当前跨境支付存在的支付费用高、结算周期长、资金透明度低等问题，G20跨境支付路线图从5大方面共提出19条改进建议。其中，在创新模式非常重要的一项为：加大央行数字货币（CBDC）的研究。当前，我国央行已深度参与多边央行数字货币桥（m-Bridge）项目，在系统建设与平台接入方面均具备先发优势。m-Bridge项目设计采用参与者广泛兼容、银行点对点连接、新旧支付系统互通等举措循序演进的理念，成功展示了其在可用性、兼容性、多样性等方面的阶段性成果。

象限用例解读：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。

象限用例解读：营销围绕客户需求，促进主动触客战略的全链路、多层次转变

在互联网生态融合大战略下，用户线上线下交易行为不再泾渭分明，且用户多平台、跨平台行为的复杂度不断提升。艾瑞咨询调研发现：触客方式的多样性、用户画像的丰富性为受访金融机构当下最关注的实践内容。二者均强调了多渠道的营销协同能力与数据整合能力，并呈现相互补充、相互促进的发展趋势。在此之上，金融机构IT决策者同样希望推动营销策略全链路的量化归因与反馈迭代，通过不断打磨的精细营销策略，打通金融机构主动触客价值的“最后一公里”。

私域流量运营及营销一体化战略成为长期建设趋势

艾瑞咨询调研发现：约69%的金融机构计划持续增加营销相关资金投入，且约67%的金融机构在公域流量运营中出现了获客成本高、用户转化率低的难题。实践领先的金融机构已开始积极布局私域流量来摊薄公域营销成本、培养用户粘性。此外，在实践的过程中，大多数金融机构IT决策者表示已经意识到了在数据、策略、渠道方面构建全局战略设计的必要性。本次调研周期内亟待解决的重点问题包括：以用户旅程为主干线索的公域私域、线上线下流量联动，全链路营销策略的数据支撑与价值评估，内部数据的标准化互通与外部数据的标准化引入等。

象限用例解读：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

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。

风控实践态度积极，数据、策略、模型多维并进补足风控能力

风控能力建设具备刚需属性，金融机构实践态度始终积极。艾瑞咨询调研发现：约75%的金融机构计划持续增加风控相关资金投入；同时，外部数据补充为当前金融机构最期望解决的问题。依靠评分卡模型与规则引擎等具备强特征的风控机制，难以精细化捕捉部分业务中的风险盲点。因此，智能风控往往需要社交行为、身份信息、设备安全等多维内外部数据进行综合评估。此外，金融机构IT决策者同样关注风控策略的自动化运行与自定义配置，并期望引入冠军挑战机制，实现风控策略的及时更新、持续优化。