新一代大學英語視聽說教程1答案(金融科技2022技術趨勢)

金融科技圈的技術走向該如何看？

今天，北大光華-度小滿金融科技實驗室發(fā)布了「2022全球金融科技十大技術趨勢」，涵蓋隱私計算、大模型、多模態(tài)學習、數(shù)字孿生等多個前沿領域。

剛走過規(guī)?；瘧迷甑?strong>隱私計算，今年將如何助力金融業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)建設？

大模型、元宇宙、多模態(tài)……這些熱議技術與金融產(chǎn)生怎樣的聯(lián)動？

以及又有哪些前沿技術，已經(jīng)在給行業(yè)創(chuàng)造價值？

現(xiàn)在就帶你一文看盡年度金融科技十大技術展望，快速概覽如下：

趨勢一：“數(shù)據(jù)可用不可見”，隱私計算助力金融業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)建設

隱私計算能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)在流通與融合過程中的“可用不可見”。在數(shù)據(jù)互聯(lián)互通需求高漲與數(shù)據(jù)安全政策不斷出臺的背景下，互聯(lián)網(wǎng)巨頭、科技公司及金融機構等紛紛入局隱私計算產(chǎn)業(yè)。2021年，被業(yè)界稱為隱私計算規(guī)?；瘧迷?/strong>。

作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，金融業(yè)對數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通需求迫切，是隱私計算技術的主要落地行業(yè)。隱私計算能夠在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，助力金融業(yè)數(shù)據(jù)流通，被主要應用于信貸風控、精準營銷、反欺詐、移動支付人臉識別等場景。

2021年，各國持續(xù)加強數(shù)據(jù)安全立法相關工作，例如，中國陸續(xù)出臺《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》《征信業(yè)務管理辦法》等一系列數(shù)據(jù)法規(guī)，韓國發(fā)布“MyData”相關立法和數(shù)據(jù)服務指南，強化數(shù)據(jù)保護等。

在此背景下，伴隨著隱私計算行業(yè)標準的陸續(xù)發(fā)布及相關技術的不斷迭代升級，2022年，隱私計算將在金融數(shù)據(jù)生態(tài)建設方面發(fā)揮更大作用。

趨勢二：頭部企業(yè)加碼，大模型成全球AI技術競爭焦點

隨著算法不斷創(chuàng)新、算力逐漸增強及數(shù)據(jù)的海量爆發(fā)，預訓練大模型已經(jīng)成為人工智能的新方向。大模型的基本訓練方法是自監(jiān)督學習，依托復雜的預訓練目標、龐大的模型參數(shù)，能夠將豐富的知識存儲到大量參數(shù)的隱式編碼中，可以完成面向不同場景下的不同任務。大模型提高了AI通用性，有助于解決AI應用場景碎片化的問題。

自2020年OpenAI發(fā)布NLP（自然語言處理）預訓練模型GPT-3以來，大模型在全球范圍迎來爆發(fā)，成為新一輪人工智能技術競爭的焦點。2021年，谷歌發(fā)布萬億級模型Switch Transformer，百度發(fā)布鵬城-百度·文心知識增強大模型，華為發(fā)布盤古大模型……大模型開始從自然語言處理向更多領域拓展。

在應用落地方面，目前大模型仍處于各大機構的積極探索階段。隨著技術性能的不斷提升、產(chǎn)業(yè)模式的不斷成熟及監(jiān)管體系的逐漸建立，大模型必將掀起新一輪的人工智能應用浪潮。

趨勢三：“元宇宙”助推下，VR/AR產(chǎn)業(yè)興起新一輪發(fā)展浪潮

伴隨產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的逐漸成熟，疊加疫情推動“零接觸”需求的上升，VR/AR技術在經(jīng)歷熱炒、低谷、復蘇后，進入快速發(fā)展階段。在“十四五”規(guī)劃中，中國更是將“增強現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實”列入數(shù)字經(jīng)濟重點產(chǎn)業(yè)之一。

2021年，“元宇宙”概念大火。VR/AR能夠帶來人機交互新方式，被視為元宇宙與現(xiàn)實世界的硬件接口。在元宇宙的助推下，VR/AR產(chǎn)業(yè)迎來了新一輪發(fā)展機遇。根據(jù)IDC預測，2021年全球VR產(chǎn)品同比增長約為46.2％，2020-2024年復合增長率約為48％，2025年全球AR設備出貨量將達到2440萬部。

2022年，蘋果有望發(fā)布首款MR產(chǎn)品，Oculus或將發(fā)布Quest Pro，打造下一個VR旗艦款，索尼有望發(fā)布新一代PS VR頭顯。

趨勢四：多模態(tài)學習受青睞，催生人工智能多元化應用場景

多模態(tài)學習最早始于1970年，經(jīng)過幾個階段的發(fā)展，2010年后全面步入深度學習階段。最早的多模態(tài)研究應用之一是視聽語音識別，通過融合視頻和聲音兩個模態(tài)，多模態(tài)學習開始表現(xiàn)出其優(yōu)秀的學習能力。

2020年以來，面對“戴口罩”“零接觸”的疫情常態(tài)化防護需求，以及指紋、人臉等單一生物特征信息頻頻泄露的個人隱私風險，多模態(tài)的解決辦法開始受到市場青睞。多模態(tài)生物識別憑借其準確度高、安全性強以及應用場景廣的特點，正不斷成為市場主流，被逐漸應用于金融、公安、出入境、安檢以及教育等多個場景。

2022年，在加強個人信息保護的主旋律下，多模態(tài)生物識別融合多種生物特征的優(yōu)勢，可以靈活地選擇合適的技術融合方式和決策權重，能夠適應不同應用場景下的需求變化，將有更多的落地應用場景。

趨勢五：低代碼與無代碼應用升溫，加速金融領域數(shù)字化轉型

2014年，F(xiàn)orrester Research提出“低代碼開發(fā)平臺”的概念，隨后，Gartner則用基于aPaaS的高生產(chǎn)力平臺（hpaPaaS）來命名這一品類。2018年，西門子收購低代碼應用開發(fā)領域廠商Mendix，低代碼平臺 OutSystems 獲得3.6 億美元融資，低代碼應用開發(fā)在海外市場迅速升溫。

在國內(nèi)市場，數(shù)字化轉型驅動的軟件需求擴張與現(xiàn)有研發(fā)體系的矛盾日益增長，傳統(tǒng)架構無法應對多變的市場需求。而低代碼/無代碼可以較好地解決這一問題。

低代碼/無代碼開發(fā)平臺能夠釋放金融領域的生產(chǎn)力，加速金融領域的數(shù)字化轉型。一方面，低代碼/無代碼開發(fā)平臺能夠滿足機構隨時變化的業(yè)務需求；另一方面，可以實現(xiàn)架構可視化、建?？梢暬伴_發(fā)可視化等。2022年，低代碼/無代碼將驅動金融領域更快實現(xiàn)業(yè)務創(chuàng)新。

趨勢六：云原生技術生態(tài)逐步擴展，為金融行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展注入新動能

2015年，云原生應用基金會（CNCF）創(chuàng)立，云原生技術與應用的發(fā)展開始駛入快車道。近年來，云原生技術生態(tài)也從早期集中于容器、微服務、DevOps等技術領域，擴展到底層技術、編排及管理技術、安全技術、監(jiān)測分析技術以及場景化應用等眾多分支。

隨著企業(yè)數(shù)字化轉型的深入，企業(yè)應用需要基于云原生的技術、架構和服務來構建。2021年，全球云原生應用持續(xù)上升。云原生應用可彈性擴展、可伸縮，通過云原生改造，可以最大化地利用服務器資源，有效節(jié)約服務器成本。同時，云原生應用平臺能夠提升業(yè)務應用的迭代速度，能夠靈活應對各種場景需求。

當下，一些金融科技領域的創(chuàng)新者不斷從技術架構、產(chǎn)品迭代速度、用戶體驗提升及客戶畫像精準度等方面基于云原生架構進行創(chuàng)新。根據(jù) Gartner預測，2022年，將有75%的全球化企業(yè)將在生產(chǎn)中使用云原生的容器化應用。

趨勢七：行業(yè)關注度提升，數(shù)字孿生成企業(yè)數(shù)字化轉型的重要抓手

2003年，美國密歇根大學Michael Grieves 教授首次提出了“數(shù)字孿生”的概念。數(shù)字孿生最早應用于航空航天領域。隨著新一代信息技術的成熟，數(shù)字孿生開始向智能制造、智慧城市、交通、醫(yī)療及農(nóng)業(yè)等垂直行業(yè)拓展，成為促進企業(yè)數(shù)字化轉型、促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展重要推動力。

當前，全球積極布局數(shù)字孿生應用，2020年，美國和德國分別成立了數(shù)字孿生聯(lián)盟和工業(yè)數(shù)字孿生協(xié)會，加快構建數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)協(xié)同和創(chuàng)新生態(tài)。在中國，探索建設數(shù)字孿生城市被寫入“十四五”規(guī)劃，成為國家發(fā)展戰(zhàn)略。Global Industry Analysts 報告顯示，2020年全球數(shù)字孿生市場規(guī)模為46億美元，2026年將達到287億美元。

隨著數(shù)字孿生技術的不斷成熟，未來也可被用于金融場景中。金融機構可以利用數(shù)字孿生技術構建“數(shù)字經(jīng)理”，為客戶提供個性化、定制化服務，還可以將其應用于金融產(chǎn)品研發(fā)，在數(shù)字孿生模型中進行產(chǎn)品的迭代設計等。

趨勢八：提供核心科技能力，區(qū)塊鏈推動供應鏈金融邁向3.0時代

當今世界的國與國競爭，制造業(yè)被擺在了日益重要的位置。制造業(yè)的競爭歸根結底是產(chǎn)業(yè)鏈和供應鏈的競爭，于是，建設一個高效的供應鏈金融體系就變得至關重要。疫情以來，央行等八部委聯(lián)合《關于規(guī)范發(fā)展供應鏈金融 支持供應鏈產(chǎn)業(yè)鏈穩(wěn)定循環(huán)和優(yōu)化升級的意見》，力推供應鏈金融發(fā)展，鼓勵“運用區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術，持續(xù)加強供應鏈金融服務平臺、信息系統(tǒng)等的安全保障”。

大力發(fā)展供應鏈金融，或將成為金融科技公司的下一個主場。2021年9月，浙商銀行原行長徐仁艷加盟度小滿金融，負責供應鏈金融科技業(yè)務，并兼任度小滿供應鏈科技有限公司董事長，從人事變動中可以看出度小滿加大在供應鏈金融科技布局的意圖。12月，度小滿應用區(qū)塊鏈技術支持中小企業(yè)在北京金融資產(chǎn)交易所發(fā)行了首單供應鏈創(chuàng)新直融產(chǎn)品。另一巨頭網(wǎng)商銀行也在2021年10月推出了基于數(shù)字技術的供應鏈金融方案“大雁系統(tǒng)”。

目前，區(qū)塊鏈技術主要應用于圍繞核心企業(yè)的供應鏈2.0模式，解決協(xié)作問題、信任問題、數(shù)字化信用憑證問題和自動履約問題。未來，通過結合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術，構建基于區(qū)塊鏈的協(xié)作網(wǎng)絡和資產(chǎn)網(wǎng)絡，區(qū)塊鏈技術有望從根本上改變供應鏈金融的業(yè)務模式，推動供應鏈金融向去核心企業(yè)的3.0模式邁進。

趨勢九：“從不信任，始終驗證”，零信任構筑金融網(wǎng)絡安全屏障

不同于傳統(tǒng)的基于邊界的網(wǎng)絡安全方法，零信任以“從不信任，始終驗證”為原則，將身份作為訪問控制的基礎，以最小化實時授權為核心，持續(xù)認證、動態(tài)訪問控制、授權、審計以及監(jiān)測為鏈條，從而實現(xiàn)動態(tài)的、持續(xù)的信任評估。
2021年，美國發(fā)布《聯(lián)邦零信任戰(zhàn)略》《零信任成熟度模型》等在內(nèi)的多項零信任政策；歐洲企業(yè)中有82%增加了零信任建設方面的預算；在中國，自工信部2019年發(fā)布《關于促進網(wǎng)絡安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指導意見(征求意見稿)》將“零信任安全”列入需要“著力突破的網(wǎng)絡安全關鍵技術”以來，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭、科技公司也在不斷探索零信任布局。

趨勢十：云、邊、端協(xié)同，邊緣計算助力金融機構打造“安全+效率”雙優(yōu)勢

邊緣計算被視為云計算的延伸，與云計算相輔相成，協(xié)同發(fā)展。邊緣計算的數(shù)據(jù)處理和分析實時性強，可以為用戶提供實時性更高的服務，同時由于邊緣計算只負責自己范圍內(nèi)的任務，數(shù)據(jù)處理基于本地，數(shù)據(jù)的傳輸安全性高。邊緣計算也不需要使用太多的帶寬，網(wǎng)絡帶寬的負荷降低，智能設備的能源消耗也進一步降低。

隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術的不斷成熟，邊緣計算正在迅速崛起。面對海量數(shù)據(jù)計算、新型計算場景、小數(shù)據(jù)實時處理等方面的挑戰(zhàn)，邊緣計算正成為數(shù)據(jù)時代技術落地的重要計算平臺，不斷滿足各行業(yè)數(shù)字化轉型中應用智能、實時業(yè)務、隱私保護等需求。

對于金融領域的很多實時性高、安全性強的場景，邊緣計算能夠為其發(fā)展帶來更多的可能性。隨著邊緣被賦予越來越多的數(shù)據(jù)存儲和計算資源，未來邊緣計算或將成為主流部署。

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