2021-2022中国金融数字化“新”洞察行业研究报告

2020年，全球数字经济规模达到32.6万亿美元，其中中国数字经济规模达到5.4万亿美元（39.2万亿元），雄踞世界第二。此外在疫情冲击和全球经济下行的叠加影响下，中国数字经济2020年依然保持9.7%的高位增长，是当年GDP名义增速的3.2倍多，成为稳定经济增长的关键动力。 聚焦到金融行业，中国人民银行于2021年12月印发《金融科技发展规划（2022-2025年）》，规划中提到当前的重点任务在于全面塑造金融数字化能力，强化数字思维、培育数字文化，提升全员数字素养，将以数连接、由数驱动、用数重塑的数字理念深度融入企业价值观，建立技术从“支撑使能”向“价值赋能”变革的数字化认知，增强对数字化趋势的洞察力和适应力。 金融行业本身是信息科技运用的前沿行业，也是中国信息基础设施最完善、数据资源最丰富的行业之一，拥有开展大数据分析等新技术应用的基础资源，推动数字化转型的良好条件。因此，推动金融数字化转型被视为发展数字经济、推动新旧动能转换的排头兵、试验田。 在金融数字化发展进程中，伴随着数据应用深度、广度的不断推进，亿欧智库观察到大量技术层（隐私技术、云原生）、业务层（数字营销、数字风控）以及服务层（数字钱包、先买后付）的“新”变化在市场上涌现出来，并受到广泛关注。 该份行业研究报告将从这些金融数字化“新”洞察方面入手，探究其在数字化大潮中的表现特性、应用效果、发展难点及未来趋势。 一．金融数字化概念界定及现状 二．金融数字化生态“新”变化 中国数字经济引领深度变革，2020年规模达39.2万亿元，占GDP比重为38.6%，呈现双“39态势”；同时数字经济内部结构成“八二”分布 从农业经济、工业经济一路走来，数字经济现已成为拉动当前社会经济发展的重要引擎，数字化转型正在驱动生产方式、生活方式和治理方式发生深刻变革，对世界经济、政治和科技格局产生深远影响。 中国数字经济规模占比呈现双“39”态势。2020年中国数字经济规模达到39.2万亿元，相较2019年增加3.3万亿元，占GDP比重为38.6%，同比提升2.4个百分点。 数字经济内部结构“八二”分布。2020年中国产业数字化规模达到31.7万亿元，占数字经济比重达80.9%；数字产业化规模达到7.5万亿元，占数字经济比重达19.1%。 亿欧智库：产业数字化与数字产业化 中国数字经济规模占比（双“39”） 数字经济占GDP比重增长明显2020年中国数字经济 推动科技平台与传统企业融合共生。通过有效打通金融链、供应链、服务链、物流链等，为传统企业及开发者提供数字基础设施和科技支撑。 发挥产业数字化丰富应用场景特性，给予AI、区块链、云计算、大数据等规模化应用舞台，从而培育壮大新兴数字产业 四种数字产业以实际应用为目的，多方位、全流程为产业数字化发展提供相应数字技术、产品、服务、基础设施和解决方案 数字经济四大特征 特征一：以云为核心技术引擎 充分运用数据要素重塑商业模式。加快培育数据要素市场、推进数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护。 特征二：以数据为关键生产要素 特征三：以生态为主要商业载体 特征四：以开放共赢为主流合作模式 金融数字化转型是发展数字经济、推动新旧动能转换的重要内容；“5+6+4+N”的转型理念一定在未来3-4年内得到验证 产业数字化涉及行业极广，包括数字金融、智慧农业、智能制造、数字政府等。其中金融业作为信息科技运用的前沿行业，积极拥抱AI、区块链、云计算、大数据、隐私计算等数字技术，打造完备的智能服务体系，在广度及深度方面都给予用户体验大幅度提升。 亿欧智库认为“金融数字化”，是指在以上数字技术支撑和引领下，以数据为关键要素，以价值释放为核心，以数据赋能为主线，对金融产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程，进而完成服务实体经济的使命。 围绕金融数字化核心价值、创新方向、预期成果等，亿欧智库整理出“5+6+4+N”的金融数字化转型理念，该理念或将在未来3-4年内在以银行、保险、证券、消费金融公司等为代表的各类金融机构数字化进程中得到验证与实现。 亿欧智库：“5+6+4+N”的金融数字化转型理念 1.金融数字化中，风险控制作为关键考虑因素重要性进一步提升。一切变革的起始点都将是以符合风控监管要求为标准，不再随性而变。 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》指出，要健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融体系,有序推进金融创新，稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型。 1.业务场景化实现体验创新。以用户流程为中心进行全渠道整合，通过AI、大数据、隐私计算等技术，将用户客群细分，建立精准画像，从用户体验出发重构业务流程、实现业务创新。 金融数字化涉及的技术具有更新迭代快、跨界、混合业务等特性。 2.金融数字化可以实现业务流程自动化，对于金融行业存在的大量信息录入、核检、提交等简单重复性工作，进行数字技术辅助、替代人工劳动。 2.能力开发互联实现生态创新。金融生态服务平台的建立，将金融服务融入用户生活场景，以更开放的形式提供数字化便利。 除了近几年提到较多的 ABCD技术外，类似隐私技术、云原生、中台技术等也不断在市场涌现并迅速成长。 这意味着金融业的科技创新与数字化建设将迈入多领域、深层次探索与实践的新阶段。 3.金融数字化可以解决信息不对称问题，弥合数据信息差，这会对客户量大、数据复杂、精准度要求高的金融业产生巨大价值。 金融数字化新阶段发展将使得各类金融机构实现内核重塑，从而成为“数字化原生企业”，最终获得并持续加强数字化竞争优势。 3.金融与科技融合实现组织创新。传统金融业务将更基础、更核心，科技属性将成为大量金融机构亟待争取的核心竞争力，成熟优秀的金融机构未来将成长为围绕金融主业的综合性科技公司。 4.金融数字化可以面对客户千人千面的需求，构建普惠金融，提供定制化个性化服务与方案，全新赋能数字普惠新发展模式。 4.架构演进与升级实现科技能力创新。金融数字化转型过程中，将涉及大量围绕促进业务架构与技术架构融合的演进与升级，从而实现从“信息支撑业务”到“信息驱动业务” 5.金融数字化的未来期望与核心目标是服务政府改革、服务产业升级、服务民生改善。 疫情加速金融数字化建设，数字化被看作金融业应对后疫情时代的“最佳疫苗”； 对症下药，才是数字化彻底融入到金融的标志 受2020、2021年新冠疫情影响，中国金融业面临来自宏观经济与金融市场环境的深刻变化。在抵御疫情负面影响、保证同业间差异化竞争等压力下，金融业数字化转型呈现出不断加速的趋势，并逐渐走向应用深水区。 以营销、运营、风控、客服等为核心组成的金融机构业务全流程中，数字化技术应用已经实现稳定、全面、高效覆盖；并基于AI、大数据、云计算、隐私计算等技术，形成一套金融数字化技术应用新生态。 亿欧智库：疫情下金融数字化转型全景图 疫情对金融数字化核心业务环节的影响 实现营销、运营、风控、 客服等一系列金融业务流程的数字化经营 后疫情时代给金融业线下展业带来的影响存在较长持续性。类似信用卡地推、寿险线下代理人展业等业务，短期内将受疫情制约情况较为严重。 实现“三先”，即先知（提前知悉，准确获取信息）、 先觉（提前感知，做出正确决策）、先行（提前行动、落实举措追踪执行） 疫情加深人们对移动互联网的依赖，使得线上化、数字化的产品营销效果更优秀。 疫情带给金融业的思考和数字化进程的催化，都使得数据互通的重要性提升。隐私计算、中台技术以及多维数据接口等，在未来也将为金融业数据使用发热赋能。 以银行业为例，疫情的影响从系统性风险、流动性风险、信用风险等角度给银行带来较大不确定性。提升数据使用价值，实现“风险先知、先觉、先行”是数字风控当下最紧要的任务。 客服作为最接近渠道业务且交易频次极高的环节，数字化程度较高。后疫情时代对人工客服的需求下降，加之元宇宙、虚拟人的热度，AI数字客服、数字虚拟人等新概念、新产品目前也正在试点和小范围布局。 技术层、业务层与服务层的“新”变化，新场景新业态一飞冲天 金融数字化从业务角度出发，存在高并发、多平台、高敏感、严监管的特性；数字化技术的高速迭代，使得数据重要性得到进一步体现，几何级速率递增的数据量和扇面扩展的数据应用，为金融数字化中数据安全治理带来更高的要求。 市场对于数据价值的认知更加全面与清晰，金融业数据接口也越发丰富多彩。在加大发挥数据价值的同时，也使得数据暴露风险变大。 数据价值的发挥，引领着金融数字化催生出技术层、业务层与服务层的多种“新”变化，极大程度上丰富金融场景、扩展金融业态。 亿欧智库：数据价值与金融数字化“新”变化 金融业数据接口急速扩张 金融数字化的“新”变化 三方数据接口使得数据暴露风险变大 四大特性造就金融数字化的特殊性 第一方数据接口：线下网点、各类金融机构自有APP、金融电商等 高并发，如支付结算、外汇支付等业务并发峰值可达每秒万笔以上 金融数字化带来营销精度与风控强度的提升，为新兴支付带来了生机。数字钱包为虚拟货币提供支撑，先买后付创造新模式，全球范围内已出现多位千亿巨头。 第二方数据接口：个人征信、企业征信、电信、社保、司法、税务、海关、社交、资讯数据等 多平台，金融业务通常涉及资产方、负债方、委托方、管理方、审计方、中介方等不同角色，数据安全治理必须达成多方实时共享共管 第三方数据接口：数据服务商提供的经授权数据等 高敏感，金融数据涉及大范围个人隐私与商业秘密，在特定企业、特定组织的数据处理方面还会涉及国家机密，具有政治敏感性 隐私技术保证数据“可用不可见”，云原生配合金融业务快速创新。营销风控环节中的数据价值在二者协同作用下，呈现出可信、完善、全面的优秀表现。 据相关数据显示，2025年全球数据量将高达175ZB（1ZB=10万亿亿字节）；在全球的数据圈中，中国数据量最大，到2025年将高达48.6ZB，占全球的27.8%。 严监管，整体金融行业在未来会处于更全面、完善、严密的监管大环境下，对安全性、稳定性的极高标准将是金融业不变的核心诉求 金融数字化“新”洞察生态图谱 技术层：隐私计算，为数据流通“可用不可见”提供想象空间 隐私计算，以多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等为代表，为数据流通环节中数据的“可用不可见”提供解决方案与想象空间。 金融业通过应用AI、大数据等技术，其基础设施经历了深刻且有效的数字化升级改造，为应用隐私计算提供良好发展基石。同时由于数字资产是金融数字化建设的核心要素，而隐私计算是在保护数据拥有者权益安全及个人隐私的前提下，实现数据流程及价值深度挖掘的重要方法，在天然特性方面与金融业形成明显契合。因此，金融业是当下隐私计算技术应用落地最为活跃的行业。 亿欧智库：金融业隐私计算应用架构图 亿欧智库：金融业数据流通相关政策（部分） 强调收集的用户信息严格保密，维护网络数据完整性、保密性和可用性 《金融科技发展规划（2019-2021）》 提出利用多方安全计算技术提升金融服务安全 《个人金融信息保护规范》对个人金融信息保护提出明确要求 隐私计算平台技术 强调数据安全与开发利用并重，多手段保证数据交易合法合规 强调个人信息在数据流通过程中的合法合规 深化精准营销精度、提高联合风控强度是金融业隐私计算两大主要作用 金融业作为强监管行业，一方面各类金融机构数据人员对于数据共享持保守态度；另一方面数据运用一旦不合规，其后果影响辐射范围极大。 隐私计算在数据运用与隐私保护之间承担了从“可用不可见”到“可控可计量”的关键作用；类似多方安全计算等主流技术将从精准营销、联合风控、普惠金融、跨境贸易等方面进行金融多业态数据护航。 亿欧智库：金融业隐私计算落地联合风控&精准营销 金融数据运用困境 隐私计算协调数据运用与隐私保护 金融业隐私计算主流技术 “数据孤岛”情况明显，服务