2023金融科技趋势研究报告

信创背景之下，金融机构内部各系统数据库迁移路径从外围系统试水，推进到了核心业务系统的替换，适配改造工作逐步进入深水区。金融机构进行信创数据库选型时，会考虑应用层面的改造工作量与难度，以及由此衍生出来的变更风险。而实际面临的问题是金融应用开发不可避免地大量使用原特定数据库的功能特性，如果要做到系统的平滑迁移，信创数据库需要尽可能地兼容原数据库，以期实现金融业务系统安全可控转型的“软着陆”。

信创数据库的平滑迁移挑战不仅仅是对于主流数据库的语法、函数、数据类型等兼容，更是需要在性能、高可用、可维护性、用户体验等层面向传统厂商看齐。当前金融应用在数据库层面仍然普遍采用集中式架构，在信创/分布式/微服务化系统升级目标之下，可以考虑分阶段多批次实施，在不改变原数据库类型的情况下先完成支持多数据库的分布式应用系统升级，同时对信创数据库进行并行验证，在积累一定的数据库使用经验并验证业务系统之后，再切换到信创数据库，以实现在保障业务安全稳定运行的基础上平滑迁移，满足安全可控的信创要求。

趋势二：随着信创基础设施的上线，信创云建设将助力金融机构完成云原生和低延时的转型

目前，信创产业在尝试通过云进行整体赋能，作为底层软硬件基础设施的关键技术，云计算将更多地与信创的建设相融合。同时由于金融领域的特殊性，对于交易及数据延迟有着极高的敏感度，低延时的软硬件技术就显得尤为关键，这也正是云计算能发挥其优势的地方。因此，金融领域信创背景下，结合低延时技术的云平台信创替换将是未来信创的关键基础能力，信创云建设将助力金融机构完成云原生和低延时的转型。

信创云通过把信创基础设施（包括普通硬件与低延时硬件）进行资源池化，按需向业务应用提供可灵活配置的计算资源，实现了基于信创基础设施的统一资源管理。金融机构如果要加快向信创云平台迁移的步伐，可以从下面三个方面着手准备：1.从底层基础设施着手，支持信创基础设施以及各种低延时硬件统一纳管。2.从平台层建设着手，目前在信创操作系统领域，部分厂商的生态在逐步完善，兼容主流的低延时网卡和其配套的加速协议栈。3.依托于前面两层的建设，从流程规范着手，金融机构应制定适合于自身的云原生标准规范，包括DevOps、持续交付、可观测、监控运维、数字化运营等，并逐步应用信创云对各类业务应用进行云原生改造。

趋势三：DBPaaS管理平台将成为提升数据库应用、运维效率的关键

随着信创进程的推进以及信创数据库的落地，金融机构的数据库数量和种类都在增多，信创数据库应用和运维效率面临挑战。基于大部分金融机构技术储备的现状，既要管理原来正在使用的数据库又要运维信创数据库，能够提供统一管理能力的DBPaaS管理平台将成为金融机构信创数据库应用进程中的最优选择，有助于提升数据库综合管理能力。 

趋势四：跨平台技术、转码技术将成为信创客户端快速落地实现现有资产复用的有效途径

信创操作系统在金融机构逐步落地，相关金融应用都需要伴随信创操作系统的落地进行迁移，目前服务端程序以及移动端APP的迁移都有了比较成熟的方案和落地案例，但是桌面终端的信创迁移一直没有很好解决，随着信创进入深水区，桌面终端改造就是最后的“一公里”。

对于机构，建议从软件和硬件两方面进行“以新替老”式的信创桌面终端升级改造：软件方面，新采购系统时，可优先考虑采购Web等跨平台开发的技术，因为Web 页面可以最大化地保证在信创浏览器中运行。而面对存在高性能需求的软件，采购时可以提出具体的性能要求，将适配的要求下放到供应商。针对已经使用的系统，可以通过转代码技术，先进行一部分功能的迁移升级改造，逐步采用信创产品和解决方案，替换原有产品。硬件方面，原有的硬件持续使用，设备在使用的过程中存在损耗和更新，在老设备的更新迭代中，将此策略逐步从办公系统推广到一般系统、核心系统，从而将全部设备 更替到信创设备；新采购的设备硬件建议直接选择符合信创要求的设备，同时也采购 配套的外设相关的信创产品，确保终端功能不受影响。

趋势五：由“开发安全”演进到“安全开发”，DevSecOps将成为安全研发最佳解决方案

从瀑布到敏捷再到DevOps，软件交付速度不断加快。按常规做法，安全保障往往在开发后期才会介入，或是安全制约了软件的快速交付，或是以牺牲安全为代价。而DevSecOps则可以在不牺牲安全性的前提下，让业务、技术和安全更高效地协同工作。

针对金融机构落地DevSecOps建设，建议先在组织内全面推行DevOps，并贯穿 软件全生命周期获得整体效率提升，然后将安全工具嵌入到DevOps才能够比较有效 地落地DevSecOps。

趋势六：混沌工程将成为保证金融信息系统稳定性的重要手段

近年来，金融信息系统规模急剧扩大、复杂度不断上升，给金融安全带来了极大的挑战。如何保障金融信息系统的可靠性和稳定性成为了金融机构和金融科技企业迫在眉睫的课题。混沌工程的方法和理论在互联网行业的复杂系统可靠性保障工作中的应用已经证明了其实践价值，将成为保证金融信息系统稳定性的重要手段。

金融机构进行SRE建设需从核心业务出发，以关键业务系统稳定为目标，逐步建 立企业和人员的可靠性风险理念、建立配套的工作规范和制度，完善应对风险的组织 架构，提升业务系统架构韧性，逐步打磨混沌工程平台的能力，有序覆盖各类业务系 统，最终保障生产环境业务系统的可靠性。

趋势一：湖仓一体、数据编织技术将进一步统一企业数据资产的管控

数智化金融对金融机构的数据能力提出了更高要求，一方面需要沉淀和管理更优质更多元的数据资产，另一方面需要对这些数据资产做涵盖BI和AI各种场景的高效分析使用。企业级大数据平台进一步发展，湖仓一体、数据编织技术将进一步统一企业数据资产的管控，提升企业数据资产管理能力，强化企业数字文化建设。

使用湖仓一体和数据编织等新技术实现对全量数据资产的多场景高效分析使用， 需要从数据平台的现状和实际的数据应用场景出发，逐步推进。在此过程中，有以下两点点建议：在 湖 仓 一 体 技 术 的 使 用 上 ，建 议 首 先 选 择 合 适 的 应 用 场 景 ，探 索 引 进 Iceberg/Hudi/Delta Lake等湖仓一体新技术，逐步了解其架构特点和功能优势，并通过部分项目的成功应用，积累相关技能和经验，然后再尝试推广湖仓一体在更多的场景和项目落地。在数据编织技术的使用上，建议企业建设完善各种元数据管理和数据治理工具， 构建企业级数据标准和数据资产目录，优化完善数据质量稽查规则和数据安全规则， 不断提升数据服务能力；同时加强企业内部BI和AI等各种数据团队之间的沟通，提升 数据能力，打造数据共享文化，实现内部生态协同创新。

趋势二：数据处理、数据应用的平民化将加速企业数智化转型和升级

当前，基于企业的海量数据建立统一的数据系统，仍需投入大量IT技术人力进行数据量归集、处理、分析、应用，已成为阻碍企业数字化转型的瓶颈。数据处理和数据应用的低码化、无码化将是助力企业提高数据处理效率、加快数据平台建设的有力手段。

目前，行业基本处于低码系统建设的方案设计阶段，且机构在系统建设时只是在某个环节引入低码，未能实现数据全流程处理、应用低代码或无码开发，同时存在业务人员参与度不足,业务人员与IT人员沟通成本较高，效率较低，无法快速应对金融市场的发展和变化 等难题。建议金融机构可以从以下几个方面进行数据处理、应用环节的低码建设：1.进行金融行业元数据资源积累；2.对元数据进行标签化分类管理；3.探索数据处理环节的低码、无码化；4.打造前中后台全流程数据应用低码平台。

趋势三：领域知识与深度学习的融合创新，将开启金融AI普及泛化的新阶段

AI纯粹使用大量标注数据利用有监督学习方式训练深度学习模型的时代已基本结束，该模式面临数据使用效率低、泛化能力差、可解释性弱等问题。目前深度学习已然成为AI的主要发展路径，通过领域知识融合深度学习的新方式，将开启金融AI普及泛化的新时代。这种新方式将有效地降低资本市场智能化应用落地成本，让用户获得更好的用户体验。 

趋势四：场景驱动图数据库基础设施建设，高性能大规模图计算将是必争之地

大数据时代，在数据量剧增的同时，数据之间的关联也日趋复杂。图数据库直接描述关联数据的这一特性，使其获得了蓬勃发展。大规模图数据的高性能计算能力，是支撑“大数据”时代图数据要素价值释放的关键能力。以图数据库、图学习、知识图谱为代表的图计算相关技术迎来了发展的黄金时代。

建议金融机构从场景出发、以应用为主，聚焦业务本身，借助金融软件供应商的金融业务能力和底层相关技术的集成能力，多角色协作。在场景侧，机构内落地已相对成熟的场景如客户/企业画像、产业链研究、反洗钱、 反欺诈、同业业务等，实施过程中要做好建设目标和预期效果的管理，围绕目标、预期 做好数据和相关技术的梳理、建设、管控，需要避免盲目地推进全量数据入图（即为图 而图）。在技术侧，提前搭建相应的图相关的技术及应用平台（如知识图谱平台、图计算平 台等），基于平台进行相应的场景落地，积累相应的技术、业务组件。在人才侧，随着图相关技术的发展及应用，未来对相应人才的需求会逐步增长，为 了保障机构内相应技术系统及应用的平滑建设，建议各机构提前做相应的技术及业务 人才储备。在

趋势五：数字人将走向交互式，从本质上改善线上线下服务体验

随着AI技术的发展、数据的积累和算力的提升，人机交互模式从文字、图像、语音单一模态发展到多模态混和的形式。同时，数字人自身技术的突破，使得行业对于数字人人物模型采集设备的要求进一步降低，合成人物也更加多样化、拟人化。上述变化均助力资本市场在客服、营销、资讯生产等领域给客户带来全新的体验升级，最终实现数字人“听得清、听得懂、会表达”。

机构IT规划建议：1.客服、投教、资讯播报等核心场景的素材积累。通过核心场景的快速落地提升客户体验，减少数字人视频生产的周期。在数字人落地过程中，流程得到完善、人员技能得到提升、系统得到迭代等，为后续快速创新做好铺垫。同时做好素材沉淀，数字人素材主要包括契合场景的短视频模板、图片素材、 文字素材等。这些素材后续将有助于减少数字人视频编辑成本，缩短数字人项目落地周期。2.数字人模型和平台建设。金融行业主要以2D真人数字人为主，目前2D数字人技术成熟、性价比更高，3D数字人建模依然需要大量的人工制作参与，整体制作效率相对较低，与部分应用场景快 速、批量制作的需求并不匹配。同样，为了更快速地将数字人基础模型融合到业务场景 中去，需要数字人视频生产统一平台，降低视频运营人员的应用门槛和使用成本，提升视频生产效率。

趋势一：用内存计算弥补数据库相关性能会逐步成为核心交易系统的主流

内存交易在极速交易领域行之多年，其可用性及高效性已经得到了证实。随着安全可控、快速高效的意识深入人心，内存交易的应用领域在逐步扩大，全业务、全内存交易将成为证券交易的下一步演进方向，也将成为券商IT的建设重点。

在交易系统和技术底座的技术选型中，建议关注产品的自研程度，确保底座技术的安全可控，避免被关键技术卡脖子。同时需要评估技术底座兼容不同的芯片、OS特别是不同网络设备的能力，以及为适配一种新的网络设备所需要的改造成本。最后，必须考虑到业务的快速迭代以及券商后续可能的业务自研需求，上述需求都需要有一套成熟的、经过市场考验的开发工具作为支撑，以响应越来越迅速的市场变化，也为券商后续个性化业务自研做好充分的准备。

趋势二：业务开发逻辑下沉到平台将成为高性能开发的趋势

业界对高性能低延迟的交易需求越来越迫切，业务类型越来越多，基于传统的开发模式难以满足客户的需求。由平台统一进行系统资源的封装，实现高性能的资源调度，甚至将一部分固化的业务逻辑下沉到平台侧，助力业务开发人员更多地考虑易变的业务逻辑、业务创新势将成为一种趋势。

趋势三：部分平台功能硬件化/内核化是高性能平台发展的趋势

随着业务功能的下沉，平台功能越来越丰富，抽象程度不断提升，可固化的逻辑也越来越多。为了提升处理性能，减少平台开发的复杂度，某些固化的逻辑可以下沉到硬件，实现既降低延迟、又降低平台软件的开发复杂度，这势必成为一种趋势。 

趋势四：超融合存储计算引擎将是数据技术融合的下一站

行业主要数据应用场景对应的数据任务量大且任务间相互依赖复杂，但处理的数据规模有限（一般在10TP以下），采用存算一体的超融合架构（交易类型、分析类型和实时流类型的数据在同一架构下处理）有利于减少数据移动、优化任务调度、简化系统运维。

趋势五：数字普惠金融助推包容性设计成为用户体验新趋势

数字普惠金融的实现，离不开包容性设计，它强调理解用户多样性并欢迎不同的人真正参与到产品、服务甚至组织的理念。包容性设计需要借助强大的音视频技术、人脸识别以及数字人等来突破现有平面式、被动式、单向型的交互方式，实现三维式、主动式、互动型的新模式。

趋势一：基于企业架构资产的低码开发平台，将助力企业业务创新

低码平台已经基本具备快速开发日常功能的能力，但随着软件产品功能更加数智化，对低码平台也提出了同样的要求。企业要求低码平台能够结合RPA、AI、区块链、大数据等新技术，实现基于新技术的业务功能开发。同时企业通过不断的业务积累和架构抽象所形成各类资产（包括元数据、组件等），可快速实现新的数智化与创新业务。 

机构在规划/落地低码平台时，应做到以下两点：1.充分考虑低码平台的扩展能力。对供应商系统提供的低码平台组件进行标准层面要求，包括行业通用标准、主流低码平台技术标准等，同时也要注重低码平台的资产 扩展标准，从而使供应商各类技术、业务组件或者资产沉淀到低码平台成为可能。2.以组件形式集成新兴技术，服务于业务开发。无论是AI技术、多终端技术、大数 据技术还是RPA技术都存在一定的技术门槛与要求。想要完全通过低码平台本身来实 现比较困难也不现实，低码平台应该做的是对这些技术的集成与融合，最终通过快速、灵活、智能的业务实现能力来体现低码平台应用落地的价值。

趋势二：RPA将融合更多技术、组件，成为企业级集成平台

数字化发展进入“深水区”，自动化的复杂度和成本呈几何级提升。为应对复杂度提升，RPA不断集成更多的应用和组件以扩大自动化能力并提高易用性；融合流程挖掘工具发现并优化自动化流程，融合AI实现更强大的信息提取和软件控制；构建全生命周期治理能力以满足企业资源复用和综合管理需求。 

作为IT机构，需要首先将自动化作为公司数字化转型的重要目标，以公司战略和一把手工程去推进，从企业级角度去建设。需要成立专门的自动化卓越中心（CoE）来 重点负责业务流程的优化与工具的推进。大平台视角规划流程自动化架构。如果机构还没有引入RPA产品，在产品选型时， 建议选择能提供企业级RPA平台的产品方，以此产品作为整个自动化平台的基座，对现有的自动化工具进行集成和整合。为推动自动化流程的落地和改进，建议机构在RPA推进中引入流程挖掘工具，提高进行自动化流程发现和优化的效率，具体的业务流程优化，可以借助外部的业务咨 询专业辅导一起推进

趋势三：在数据要素的确权、流通、交易环节中，区块链及其衍生的可信技术将成为关键支撑技术

2022年爆火的Web3.0、元宇宙概念的本质在于价值互联网，数据要素资产化是价值互联网的核心需求。区块链技术与其衍生的隐私计算、数据要素目录共享等可信技术将成为未来数据要素确权、流通、交易的技术底座，可以保证各类数据要素的安全、唯一、不可篡改，确认数据的归属、数据的价值，实现数据要素的跨平台流动。同时，需要积极关注该场景下的技术标准与业务标准的制定情况。

建议相关金融机构在促进数据要素市场化过程中，加强对区块链及其衍生的 联盟链、隐私计算、跨链等可信技术的投入，进一步完成数据链上登记、链上确权、链上流转、链上交易等数据要素市场化基础设施建设，积极参与相关行业标准与创新试点的建设，提早参与相关标准规范制定，促进数据要素流通交易规范化，从而完成数据要 素市场化业务的全面开展，推动我国数据要素市场化发展。

趋势四：金融科技的落地进入标准建设阶段，并进一步推动行业生态的发展

在金融与科技结合快速发展的同时，部分采用新兴技术的金融业务边界模糊化、信息安全、网络安全等问题也随之暴露出来，这些需要通过标准建设进行规范，并通过行业试点、金融科技创新试点验证新兴技术的稳定性与安全性后，对标准进行完善，再面向行业推广，未来金融行业技术创新生态也将基于此逻辑迭代发展。

对于金融机构来说，同样面临着技术创新带来的全新挑战。为了保证自身业务竞争力与客户吸引力，不仅需要完成“守正”：密切关注相关监管科技、金融科技的业务创 新、场景落地，积极参与行业标准建设，金融科技创新试点。还需要主动“创新”：积极探 索新兴技术在业务应用的可行性，在自身业务范围内，主动进行相关创新技术的落地 尝试，牵头完成新业务新场景的标准、创新试点落地，推动行业相应基础设施的建设， 才能进一步巩固自身金融科技水平，提升业务竞争力。