金融科技产业研究：四大技术趋势如何重塑金融IT行业格局

金融科技产业研究：四大技术趋势如何重塑金融IT行业格局？一、四大金融科技影响概览：底层架构变革，供应商角色转变1.1

云原生/分布式：低成本解决弹性、拓展性及高并发问题，信创的最佳落地路径分布式解决高并发、高成本问题，是云计算落地的形式

分布式构架伴随网络技术发展而来，核心作用是解决互联网时代高并发、海量数据处理效

率的问题，核心指标是计算性能。网络技术从发展历史看，依次经历了小型网络时代、局域网时代、广域网时代、互联

网时代、移动互联网时代，对应系统架构从早期的客户端-服务器二层结构、客户端应用服务器-数据库服务器三层结构再发展到现在的分布式架构。历史上不同阶段系统构架最重要的指标是计算性能的发展：每个时代对数据处理的需

求差距巨大，以银行系统

IT为例，随着系统构架的演进，并发处理能力已经由最开始

二层架构时期的几笔交易/秒提升到了如今分布式架构下的几十万笔交易/秒。互联网是率先应用分布式架构的行业：2005

年前后，在互联网对高并发、海量数据处

理能力需求的推动下，分布式应用架构研究取得进展，并随后率先在互联网行业中取

得应用。而以银行业为代表的金融行业真正关注分布式架构是

2010

年之后。云计算最核心的特征在于虚拟化、服务特征。虚拟化实现了计算、存储、网络资源按需动

态分配，而服务特征则体现了云计算面向用户的特点，提供

SaaS/PaaS/IaaS等不同层级服务。云计算技术不断迭代，云原生将成为未来主流。云计算始于虚拟化技术，但早期基于传统

技术栈并没有完全利用云端的服务能力，近几年以容器、DevOps、微服务为代表的云原生

技术能够优化云计算的敏捷性、可移植性，在实际工程应用中逐步被采用。分布式与云计算/云原生的区别与联系：区别：分布式计算是与集中式计算对应，而云计算更多是与本地计算相对应；此外，

云计算更多是偏向于用户的概念，而分布式计算则是面向计算任务的概念。联系：分布式计算是云计算实际落地的基本形式。分布式在计算机的物理空间上几乎

没有限制，虽然理论上分布式并非云计算的必要条件，但在实际产业落地层面分布式

计算是云计算的实现基础，云计算几乎必然意味着分布式架构。云计算改进了传统分

布式计算在易管理性、用户友好性及弹性方面的不足，是分布式面向应用的延伸。分布式、云计算对金融

IT行业格局影响：在金融各子行业中，银行的

IT能力最强，且其业务数据量最大，且面临互联网企业公司更

直接的冲击，对分布式架构转型需求最为迫切，2014

年工商银行就率先开始了分布式构架

的布局。证券行业则由于数据量相对更小且信创推进节奏慢于银行，处于分布式转型初期，

未来

5

年客户分布式转型的需求明确。银行

IT：由于其核心系统壁垒最高，且发展时间较早，形成了海外巨头在核心系统等

关键领域存量份额较高的现状，所以通过分布式架构实现信创的需求最为强烈，带来

软硬件国产替代机遇，同时由于分布式架构实现硬件成本大幅降低，我们认为中长期

软件及服务投入占比有望提升。证券/资管

IT：证券行业分布式转型目前处于初期阶段，但趋势确定，在此轮分布式转

型将对原有竞争格局形成一定冲击。且由于证券公司

IT能力较银行弱，对外部技术供

应商的依赖更为明显，恒生电子作为行业龙头布局前瞻，2018

年即推出分布式架构

Jres3.0

平台，预计将在此轮技术升级保持竞争优势。保险

IT行业：市场成熟度低+客户集中度高造成保险

IT产品化率低、盈利能力较弱的

现状,

此轮基于分布式、云中台的新一代保险核心系统是

20

年维度的重大升级。1.2

中台：本质是通过分工专业化降低创新门槛，进一步加强规模效应中台概念由阿里巴巴提出，并引领着传统企业信息化系统转型。中台常见的理解是

提高各种业务模块复用性，从而避免在新业务领域“重复造轮子”。阿里

2015

年提出

“大中台，小前台”，互联网企业级别的运营能力也是其他行业公司的发展目标，中

台概念在互联网行业提出之后也引领着传统企业

IT转型。中台的建设是系统性工程，涉及组织架构、技术、业务流程等多方面，且需要持续

的积累迭代。从

2015

年提出以来，4

年间阿里前后进行了

19

次的组织构架调整，涉

及多次高管换岗、部门合并，为中台的运行提供了坚实的基础。另一方面，随着企

业业务的迭代和进化，中台也是不断迭代的。中台理念符合

IT构架的长期发展趋势，短期成熟度不高导致落地效果受影响。2019

年以来中台成为持续性产业热点，但在产业落地及实施过程中效果不理想的情况频

发，主要由于目前中台建设整体处在摸索阶段，行业及概念都缺乏统一规范和标准，

中台理念、技术还需要完善。中台建设产业规律

1：分工精细化之后，各系统耦合性降低，客户自身主导权加强本质上看，中台是各行业服务定制化需求爆发的时代大背景下，通过分工的进一步精细化

来降低创新与定制化的实现门槛。随着

IT服务业的发展及竞争加剧，如何解决新功能开发

周期长与市场需求变化迅速之间的矛盾，如何解决既懂平台技术又懂产业需求的人才稀缺

问题，如何低成本的满足日益增加的客户个性化需求成了以互联网为代表的新型服务业面

临的

3

大难题。中台通过技术上解耦，实现了分工的进一步精细化，降低了应用开发的门

槛，缓解了平台开发周期长与应用需求变化快、复合型人才稀缺及定制化成本高的

3

大矛

盾。分工精细化、系统解耦之后，客户自身对于整个

IT系统的主导权将加强，有利于供应商格

局平衡优化，为客户搭建中台的底层供应商将凭借对系统更深刻理解及卡位形成先发优势。银行

IT：银行

IT格局分散，集中度较低，去年以来基于分布式的核心系统技术中台在

邮储首先落地，中行等也陆续跟进，未来技术中台将是行业卡位关键，我们认为看长

期银行

IT多套独立系统共存的分散现状有望在底层技术平台搭建之后逐渐提高集中度。证券/资管

IT：中台符合大客户自研需求，不同于银行

IT高度分散的现状，证券及基金

领域呈现出围绕核心业务系统集中的格局，中台搭建之后各系统间解耦，底层平台将

成为重要卡位，底层平台供应商在客户

IT系统中占据先发优势，但对于强势头部券商

/基金而言，我们认为中长期客户自身掌握平台主导权将成为趋势，细分产品优质供应

商优势仍有自身优势市场。中台建设产业规律

2：客户、供应商两个层面都因为复用而规模效益更加显著不论客户角度还是供应商角度，中台大型企业搭建中台更为划算，中台搭建后能形成更强

规模效益。中台核心在于复用，搭建平台需要足够大的体量作为支撑，我们认为大型客户、

龙头供应商本身业务复杂度更高、业务场景更多，搭建中台之后相比于小型客户将更容易

体现出更加明显的规模效益，更能达到提高效率及管理能力的目的。另一方面，搭建中台

本身需要大量的人力进行代码重构，成本较高，且对运维能力的要求明显提升，小型客户

及供应商在业务规模有限的情况下难以负担。中台建设产业规律

3：中台本质是降低创新门槛，更适合业务变化较快、创新需求强烈的

行业中台设立的最终目的是减少冗余、提高

IT系统的快速响应用户需求的能力，实现“让

听得到战火的人来指挥战斗”，核心特点是低耦合、高复用。根据过去几年产业界的

实践，中台又可具体分为数据中台、技术中台、业务中台、算法中台等，但不论哪

种中台，其核心特征都在于低耦合、高内聚，其最终目的都在于减少冗余，提高复

用率，从而达到快速响应用户需求的效果。中台是数字经济时代为解决创新能力瓶颈而发展的组织形式。在工业经济时代，对于传统

的例如劳动密集型行业，经典的金字塔的组织结构、层级式的管理模式仍然是管理其业务

的高效模式。而数字经济时代，企业面临着更多的不确定性、复杂性、模糊性，创新能力

而非效率成为了主要矛盾，快速的创新成为了核心诉求，而传统的金字塔企业组织构架不再适应。同样的，对于工业经济时代创新需求弱、业务稳定的行业来说中台的组织形式效

率不一定是最佳的。1.3

区块链：去中心化的记账方式，解决信任问题区块链本质是一种记账方式，核心特点是防篡改。狭义上区块链也称为分布式账本技术，

指的是按照时间顺序、以顺序相连的链式结构将数据区块组合，通过密码学保证传输和安

全，同时利用分布式节点的共识机制算法来实现数据的生成和更新，通过多方维护，实现

了防篡改、防伪造、数据一致存储。链式结构：典型的区块链中每个

Block（数据块）包含数据、Hash值、上一个

Block的

Hash值

3

个部分，其中

Hash值本质上是通过一个计算函数把任意长度的字符串或者

其他类型的数据转换成一个固定长度整数。某个

Block一旦生成，Hash值就确定，要

改变

Block里面的内容，哈希值也会改变。正是因为每个

Block有上一个

Block的

Hash值，所形成的链式结构导致单独改变任何单一

Block，都将会使之后的

Block都变得无

效。共识机制：典型的共识机制包括工作量证明(ProveofWork)、权益证明、拜占庭一致性

协议三种。以比特币采用的

PoW机制为例，一方面，PoW解决了区块链如何分布式场

景下达成一致性的问题，另一方面，光靠哈希值还不足以保证不被篡改，目前电脑算

力强大到在篡改一个哈希值之后短时间能够重新计算所有其他的哈希值，

PoW的机

制可以通过动态调整工作量，实现更改每个

Block的时间可控。分布式：分布式网络中，新加入的参与能拿到一套完整的账本，新增加

Block需要得

到所有人的共识，要想篡改某个

Block，需要把网络中所有人的

Block同时修改，意味

着需要控制超过

50%的用户让他们承认这个被篡改的

Block，通过分布式、P2P的网络

可以进一步数据确保安全。BaaS是未来趋势，分工精细化将加速应用场景落地。BaaS（BlockchainasaService，区块链

即服务）是区块链技术与云计算的结合，是行业朝着分工精细化方向发展的必然结果，BaaS服务商通过提供后台数据存储、信息识别、账户管理体系、定制化数据分析系统、智能合

约模板等，相比底层技术提供商更注重于行业的对接，在安全性、可拓展性、运维管理方

面较原有部署模式具备明显优势，降低了区块链开发者提供区块链服务的门槛，提高了效

率，让区块链开发者可以更加专注于不同应用场景的落地。对金融科技公司来说，区块链技术仍处于落地中早期，ISV中前瞻布局、与互联网巨头合作

密切的恒生电子、宇信科技等龙头先发优势明显，更有机会抓住行业爆发红利，同时数字

货币中长期将为银行

IT市场带来大量新增改造升级需求。经过近几年的市场教育，目前产

业中客户对区块链技术的接受程度及需求已经升温，但落地仍需要靠政府机构、强有力的

政策及巨头推动为主，在这个过程中

ISV厂商的提前布局进展及与互联网巨头合作的深度

是影响未来格局的重要因素。布局前瞻的

ISV龙头先发优势将更明显：不同于大数据等技术，区块链即使在较为领

先的美国也仍处在落地早期，行业现阶段仍存在技术投入产出比低等问题，所以只有

龙头

ISV厂商才有能力在目前阶段做早期投入，以恒生为例，早在

2017

年即发布区块

链应用平台

HSL，2019

年成立了专门的区块链发展部，目前已经实现部分场景的应用

案例落地，领先优势明显。与互联网巨头合作是影响

ISV在区块链市场竞争的关键因素：BAT等巨头在区块链技

术上保持领先，借助其底层能力能帮助

ISV厂商更快更好地实现区块链技术场景落地

及产品开发，目前恒生电子与阿里在区块链技术上合作较多，宇信科技通过引入百度

战略投资，在区块链技术上实现深度合作。中期内重点关注数字货币对银行

IT市场带来的升级改造需求：DCEP（央行的法定数字

货币，DigitalCurrencyElectronicPayment）将重塑银行

IT整体面貌。一方面，全程数

字化交易系统将取代纸钞为主的传统银行端系统；另一方面，DCEP的交易请求与接收

将带来用户端的功能革新需求。新场景和系统升级革新的需求将为银行

IT带来较大增

量空间，我们预计单个银行的初期升级改造需求在百万元级别，乐观估计全国上千家

银行存在相应需求，另考虑周边系统和模块，蕴含空间在十亿至百亿元体量。在以上新技术的冲击下，金融

IT的三大子行业（银行

IT、证券/资管

IT、保险

IT）也面临差

异化的变革和机遇。从金融子行业成熟度来看，银行

IT领域的新技术渗透最早且最为急迫，

证券/资管

IT次之，国内保险

IT发展尚不成熟，技术旨在辅助满足行业创新需求。二、银行

IT：分布式转型需求迫切，关注国产化机遇2.1

现状：国内银行

IT厂商地位弱势、格局分散在金融各子领域中，银行

IT系统是壁垒最高、国产化率较低的。银行的

IT架构经历

了电子化、区域互联、数据大集中以及

2010

年以后开始的互联网+数据驱动几个阶

段。之后

1999

年工行率先在国内开展了银行数据大集中工程。银行业务量大、IT系统壁垒高，核心系统国产化率较低：银行核心系统是其信息化的

基础和核心，其运行安全可靠的要求非常高，长期以来被西方大型

IT厂商占据绝对主

导地位。国内长亮科技等少数厂商从中小银行起步，逐渐切入这一领域。历史原因造成导致银行业对

IOE的依赖较为明显：大陆银行的信息化系统始于上世

纪

80

年代

IBM引入中国的

SAFE核心业务系统，80

年代末期符合中国国情的完

整方案

SAFEII开始在工行、中行、建行等陆续上线，同时

IBM将

SAFE源代码开

放给客户帮助其改造应用，奠定了其主机在大陆银行业的霸主地位。银行业务复杂且自身

IT能力强，导致银行

IT厂商处于弱势地位、格局分散与券商、保险等其他金融机构相比，银行的

IT部门投入的量级最大，自身具备强大的研发

团队，导致银行

IT第三方厂商在信息化、数字化过程中整体处于弱势地位。据银保监会主

席郭树清，2020

年银行机构的信息科技资金总投入达

2,078

亿元，据

2020

年各银行年报：从投入规模来看，国有四大行及招商银行的信息科技投入均超百亿元，大型商业银行

IT投

入也高达数十亿元；从人员配置来看，招商银行、浦发银行的研发人员占比近

10%。强大

的

IT自研投入使得银行在金融

IT领域占据强势地位，服务厂商空间趋于分散。大客户意味着更高定制化需求，更低产品化程度，导致银行

IT厂商明显低于券商、基金

IT服务商。以四大行、股份制银行为代表的大型银行

IT系统结构复杂，对系统性能要求高，

且所支持的业务繁多且变化频繁，同时所面对的监管变化频率较高，因此其采购

IT服务的

定制化需求较高，也意味着第三方厂商更高的客户维护成本及开发人员投入；而中小型金

融企业客户由于

IT预算相对少，对

IT系统的性能方面要求相对更低，更容易接受已经被大

机构所验证过的产品化的模块，对于金融

IT厂商来说，服务中小客户往往意味着更高的产

品化程度和毛利率。对比中美银行

IT发展，美国的银行相对更分散，因此银行

IT第三方厂商具备较强话语权。美国早期对银行机构监管严格，且区域性银行众多，银行自身拥有较强技术团队，因此银

行

IT供应商地位较高，但体量中型；而后受益于美国银行业的跨区域整合，头部供应商得

以成长为银行

IT巨头。反之，中国的银行高度集中，且自身投入力度高，目前缺乏快速扩

张的契机，因此第三方厂商竞争格局较为分散。2.2

分布式影响：转型需求迫切，核心系统迎来国产化及软件投入占比提升机遇在金融各子行业中，银行业务数据量最大，对分布式架构转型需求最为迫切和保险、证券等相比，银行

IT所处理数据量级更大，且面临互联网企业公司更直接的冲击，

而分布式解决的核心问题是海量数据、高并发，从而提升客户体验。IT构架是银行信息化

顶层设计的核心，对于支撑公司战略愿景十分重要。在数据量激增、互联网企业的冲击下，

银行的传统集中式

IT架构面临巨大挑战，分布式架构应运而生。在金融各子领域中，银行

信息化程度较高，IT能力储备较充分，在分布式构架转型中走在最前面，2014

年工行就首

先开始了分布式构架的布局。分布式趋势确定：2006

年前后，在互联网爆发带来数据量爆发的大背景下，传统小型

机+Unix的集中式

IT构架在稳定性方面的受到了很大的挑战，随着核心业务系统的数

据量级达到

TB、PB级，IT系统对稳定性、可扩展性的要求大幅提升，2010

年前后国

内的分布式系统改造最早从互联网公司开始，阿里开始提出“去

IOE”，通过采用

X86

服

务器及标准存储与网络设备，将以

IOE为代表的传统集中

IT架构逐渐替换成开放的、

高稳定性、分布式的互联网架构。银行数据量大：国内银行市场体量大，客户及账户数量级远超海外国家，以邮储银行

为例，其账户数多达

16

亿个级别，活跃账户接近

10

亿个级别，对

IT系统的要求高。

数据量方面，以工行为例，其大数据体量已经从

TB级跨入

PB级阶段，我们预计未来

几年将会达到

EB级。证券行业、中型保险公司虽然近年来非结构化数据激增，但整体

仍处在

TB级阶段。互联网企业倒逼：银行本身竞争更加激烈，且在互联网企业的冲击下，倒逼银行必须

在产品客户体验等方面提升，特别是在互联网营销的背景下，传统构架无法支撑秒杀

等新兴场景对高并发的要求。“棱镜门”后，银行业去

IOE的方向更加明确：鉴于以

IOE为代表的国外厂商在技术和

产品上具有较大优势，很多领域核心业务系统仍依赖国外，银行业作为关乎国家命脉

的基础行业，以国产系统替代国外系统、消除信息技术安全隐患需求迫切。目前银行处在分布式转型快速落地期。过去

10

年阿里推动了基于

X86

服务器集群和大规模

数据中心的互联网分布式系统的发展，但即使

IT成熟度相对最高的互联网公司大部分近

10

年仍沿用集中式构架，亚马逊直到

2020

年才下线最后一个

Oracle数据库。银行整体

IT架

构升级慢于互联网，银行领域分布式技术处在快速落地阶段，部分银行分布式架构特点是

混合模式，数据库层面仍然普遍采用集中式架构，应用层面普遍使用分布式架构。2020

年

疫情及“新基建”影响下，以银行金融为代表的各行业朝着分布式

IT构架转型加速。分布式对竞争格局影响：国产替代机遇+软件占投入比例上升硬件、软件看，都是国外龙头占据优势；且国外巨头核心系统基于

IOE。以核心系统为例，

早期主要参与者以

SAP、Tata等海外公司为主，长亮科技等国内厂商从中小银行、周边系统

切入，逐步在银行软件体系中实现国产替代。核心系统相关软件及服务国产化空间较大：在早期，银行体系的硬件、软件出于稳健

性考虑更偏好用国外成熟产品，即使

3-4

年前国内银行也主要由海外公司提供大部分

软件服务，以民生银行为例，分布式转型之前采用

SAP核心系统每年软件维护费用高

达

2000

万。去

IOE带来国产软件厂商替代海外厂商机会：以中信银行信用卡案例为例，长亮科技

协助中信打造基于自主云架构的信用卡新核心系统

StarCard，其拥有“国产服务器+国

产数据库+国产软件”的全国产化属性，该系统已于

2019

年上线，同年经过“双十一”消

费高峰的考验，验证了其安全可控和稳定先进性，基于信用卡线上交易速度提升

3

倍。分布式是去

IOE的可行路径：目前数据库国外仍然占比在

80%以上，银行业去

IOE仍

然任务艰巨，而分布式架构能够一定程度弥补国产产品性能上的差距，是去

IOE落地

的可行路径。以长亮为例，经过八次大的版本迭代之后，其核心系统产品已经做到真

正做到了全面的去“IOE”和支持完全国产化，即完全不依赖于任何特定硬件服务器和系

统软件，实现对高并发海量数据处理和良好的横向扩展能力的支持。分布式带来软件及服务投资占比提升：5-10

年前中小银行

IT投入中硬件占绝对大头，

目前随着分布式及国产化的推进，软件占比已明显超过硬件。通过分布式完成去

IOE之后，银行可以通过国产化大量节省硬件相关的

IT投入，预计未来服务及软件产品占

比提升的趋势将会持续。2.3

中台&区块链影响：技术中台或成为卡位关键，互联网巨头成重要影响因素。中台是银行业一直以来的

SOA理念的进一步演进中台是银行业趋势，在落地时往往通过微服务的技术手段实现，是银行业

SOA进一步

演变。面向服务的构架（SOA）的概念

1990

年代就已经提出，其最核心的思想是松耦合、

高复用。在数字化的实践中

SOA理念先后经历了企业应用集成（EAI）、企业应用总线（ESB）、

微服务等不同阶段。EAI（企业应用集成）

：在中小银行

IT系统建设初期，在当时背景下往往由于新建系

统的任务层出不穷，IT构架上难以考虑到共享和扩展，从而形成烟囱式的

IT构架，产

生框架、开发语言、技术平台各异的繁多的应用系统。EAI是将基于各种不同平台、用

不同方案建立的异构应用集成的一种技术。ESB（企业应用总线）：为了实现系统之间的交互与解耦，产生了基于

ESB的中心化架

构，不同于

EAI的总线只是一个消息的分发器，ESB总线承担了更多的功能，加入了业

务流程、数据格式转换、消息处理的方式增多，相比

EAI而言耦合更加松散。微服务：ESB初步解决了多系统点对点的问题，但仍然存在业务可持续发展性差、难

以扩展、重复建设等问题。建设的重心往往落在系统间交互及接口封装，而较少关注

服务的划分、复用。2012

年微服务概念被提出，在

ESB的基础上一定程度上改进了上

述不足。中台：中台本质上是一种企业管理方法论，是

SOA理念的进一步演进，有了微服务架

构之后，中台在技术层面有了落地的支撑。从

2015

年由阿里巴巴提出中台战略，到

2018

年开始金融行业的“中台热”，

“中台”的概念开始由互联网企业向传统企业以及金

融企业快速蔓延。云中台对竞争格局影响：技术中台是卡位关键，互联网厂商成影响

ISV格局重要因素银行业搭建中台趋势确定，数据中台落地较快。传统前台直接构建在后台之上，业务系统

构架往往拥有功能强耦合、复用程度低、维护成本高，造成创新难、协同难等痛点。随着

互联网业务迅速发展，银行

IT资源的弹性供给提出了更高要求，传统的银行传统构架难以

满足频繁创新、快速试错的需求，越来越多的金融机构通过中台化转型来应对。银行中台

大概分为数据中台、业务中台和技术中台，在实际落地中，通过互联网成熟的大数据技术，

快速构建了基础数据平台，打造数据中台，重复实现数据资产价值，实现跨源透明访问，

是见效较快的中台实施切入点。基于分布式的技术中台是新趋势，2020

年开始在邮储首先落地，近期中行跟进。2020

年以

来以邮储、中行为代表的大行开始了核心系统升级，并以分布式技术中台的方式搭建应用

基础服务平台，长亮科技、神州信息等优势厂商凭借分布式领域的前瞻技术布局成功切入。前瞻布局的龙头在技术中台趋势下更为受益，本质是规模效应的进一步体现。长亮科技正

是在面对大量客户定制化需求时，率先通过底层平台实现复用与高效率定制，形成了技术

中台的原型，技术中台本质上是龙头的规模效应的进一步体现。技术中台是卡位关键，有利于原本高度分散的银行

IT行业进一步集中。核心系统技术中台

是客户的系统底座，其供应商往往从前期规划阶段就开始切入，对客户整个系统理解更为

深刻，银行往往在完成核心系统的升级部署后会开始其他系统的部署，核心系统技术中台

供应商在关键的底层平台的搭建中得到认可后，往往在周边软件开发适配上具备优势，长

期看银行

IT多套独立系统共存的分散现状有望在底层技术平台搭建之后逐渐提高集中度。中台架构搭建需求与分布式构架特性匹配，互联网巨头凭借云计算优势成主导者。在中台

搭建过程中，互联网巨头通过

PaaS平台提供能力调用接口，提供分布式应用服务框架、数

据库、消息中间件等服务，

ISV厂商业务往往需要基于云计算巨头的大数据平台。以顺德

农商银行项目为例，宇信在阿里云的大数据技术组件上构建数字中台，阿里云则提供分布

式组件、阿里云飞天底座及

IaaS层产品；中台的搭建往往与分布式架构改造、云平台构建、

微服务改造等共同实施，阿里腾讯等巨头在项目中起到提供底层支持、甚至主导的作用。互联网厂商与

ISV整体呈合作生态，竞争集中在

PaaS层面，对

ISV而言是增量市场。云计

算生态中，互联网厂商与

ISV厂商以合作为主，以阿里云为例，在

2019

年明确了“不做

SaaS、

被集成”的生态定位，依靠合作伙伴打造细分行业的

SaaS。另一方面，ISV厂商传统产品属

于应用层软件，而在云架构下，长亮科技等部分研发实力较强的

ISV厂商下沉到技术平台

PaaS层，与互联网厂商形成一定的竞争关系。互联网巨头在金融领域与深耕行业的

ISV整体呈合作关系：例如蚂蚁金服控股恒生电

子，且与易诚互动、科蓝软件、润和软件保持深入合作；而腾讯则于

2018

年成为长亮

科技第二大股东；百度

2020

年以

6

亿元战略投资宇信科技。云中台趋势下，与互联网厂商的合作深度、广度影响最终

ISV格局。腾讯入股长亮后，与

长亮在业务中台解决方案上深度合作，长亮相对更具备优势。长亮科技凭借与腾讯的股权合作，在整体方案上具备优势：2019

年就与腾讯云联合发

布新一代分布式金融业务服务框架。合作中，腾讯主要提供

IaaS、PaaS层能力，成熟

的云平台集成了分布式中间件与数据库、AI应用、营销与风控等能力，以云化技术支

撑平台为底座，提供全面的服务管控能力、综合运营平台；而长亮则主要负责与具体

业务场景、业务系统相关的

SaaS层，提供银行核心系统的优化。此外，宇信于

2019

年起与阿里云就“云上经济共同体”主题开展合作，探索银行

IT领域

的云化改造市场，二者的合作将融合宇信对于银行业务的理解和阿里云的底层技术架

构，进行强强联合。区块链对银行

IT影响：现阶段

DCEP是主要落地形式，带动银行系统升级改造需求在现有区块链技术高并发性能存在瓶颈的背景下，DCEP是银行领域区块链落地的主要形式。DCEP（DigitalCurrencyElectronicPayment)）是由中国央行发行的具有价值特征的数字支付

工具，与已经实现电子化、数字化的

M1、M2

不同，DCEP定位是替代

M0。虽然

DCEP并

没有全部采用去中心化的共识机制等技术，但在设计上仍运用了区块链特性。中国在数字

货币方面探索较为积极，DECP由央行牵头，早期由四大行配合，完成顶层设计、标准制定、

功能研发及联调测试等工作。从实施路径看，今年开始六大国有银行已开始推广数字人民

币货币钱包，央行数字人民币

App与银行子钱包预计是最快的落地形式。中长期看，数字货币给银行

IT带来确定性的升级改造需求。DCEP需要银行对接，且涉及

到离线支付等新场景、新业务模式，我们预计早期

DCEP将会给核心系统及支付、收单等与

交易相关的周边系统带来新增模块，或将会产生新增系统升级改造、上线测试需求，预计

单个银行的初期升级改造需求在百万元级别，乐观估计全国上千家银行存在相应需求。未

来随着数字货币应用场景的开拓、适用机构下沉，我们预计会带来更多的改造升级需求。区块链领域，与互联网巨头合作同样是影响

ISV竞争的关键因素：BAT等巨头在区块链技术

上保持领先，借助其底层能力或将帮助

ISV厂商更快更好地实现区块链技术场景落地及产

品开发。宇信科技通过引入百度战略投资，将

ISV行业理解优势与百度的底层技术充分结

合，且借助与建信金科合作参与其数字货币研讨。长亮科技

2019

年开始成立专门研发组织，

并与腾讯合作借助其区块链平台等底层能力，目前已经在中国银行基于区块链产业金融服

务项目实现案例落地。神州信息则早在

2016

年即携手腾讯、华为等八家机构发起国内首个

区块链开源组织——金融区块链合作联盟，并于

2020

年正式发布区块链平台

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和

DCEP解决方案，其数字钱币系统已在建行、广发银行、北京银行实现落地。三、证券/资管

IT：中台打开增量市场，分布式是未来需求主线3.1

现状：产品化率高、格局优、高增长的好赛道现状：产品化程度高，高增长，恒生电子市场地位高从发展历史看，国内分业经营的历史及券商、基金的诞生的时代背景造成券商、基金

IT系

统从一开始就被本土厂商占据。美国由于早期银行业混业经营的历史背景，其券商及基金

业务率先做大，导致美国金融

IT厂商主要发家于银行

IT市场。而国内银行

IT发展最早，当

时国内尚无综合能力强劲的服务厂商，核心系统等早期几乎被技术经验占优的国外厂商垄

断。国内金融业是分业经营，且不同于银行信息化起步于上世纪

80

年代，在国内券商、基

金起步的上世纪末期恒生、金证等国内

IT厂商已经初步具备竞争力，能够在早期券商、基

金业务规模较小的情况下满足其

IT系统的需求，并且在券商做集中交易系统领域解决了国

外厂商系统价格昂贵这个行业核心痛点，实现了国产化，最终本土厂商并凭借本地化服务

优势、成本优势占据了新兴的券商、基金市场主要份额。竞争格局方面，目前国内目前形成券商

IT系统恒生、金证双寡头格局，资管

IT系统恒生龙

头独大的格局。赢时胜、华锐、衡泰、顶点等厂商在特定领域具备一定产品竞争力。资管：围绕证券行业，恒生的核心投资管理系统

O32

及

O45

的市占率已超过

90%，核

心资管系统具有运行需求稳定以及客户粘性高等特点，随着客户由

O32

系统向

O45

系

统的内部迭代，以及恒生在新设基金资管系统中的高中标率，资管领域已呈现恒生一

家独大的市场格局，金证作为后进入者也具备一定发展空间。交易：证券核心交易系统中，恒生的UF2.0和UF3.0等集中式交易系统市占率超过50%，

且在基金、保险等领域交易系统具备竞争优势。金证的核心交易系统也具备扎实的客

户基础，于

2019

年在多家券商上线交易服务中台，提供智能策略交易服务，二者形成

双寡头竞争格局。此外，华锐（未上市）在急速交易等领域具备较强竞争力，且在向

分布式转型方面具有一定技术储备。风控：恒生、赢时胜等服务商在风控领域具备较为完备的解决方案，此外，衡泰（未

上市）在风控领域具备较高产品竞争力，拥有优质客户基础。估值：赢时胜在估值核算系统方面具备多年行业积累，具备较高竞争力，在银行托管、

基金及券商资管等行业具备优质客户群体，已为国有大行、股份行和城商行等客户及

理财子公司上线估值核算系统。客户体量小、需求标准化程度相对较高导致产品化程度高。相较于银行系统的多元化、多

层级需求，证券行业客户的规模较小，且需求标准化程度较高，使得恒生的核心投资管理

系统系统

O32

与

O45，以及核心交易系统

UF3.0

等明星产品能够以产品化形式向客户输出。

恒生的高产品化程度使其毛利率始终高于其他

ISV，尽管受到

2020

年会计准则调整影响，

毛利率有所回落，但仍保持在较高水平。资管赛道是金融行业中增速较快的子行业。受益于居民的个人财富转移，资管行业具备更

高的业务前景及数字化需求。我们测算

2030

年证券

IT行业规模相比

2019

年有望扩大

10

倍，对应

CAGR为

23%。我们预计

2030

年资管

IT行业规模有望达到

120

万亿元，是

2019

年资管

IT行业规模的

6

倍左右，对应

CAGR为

16%。高增赛道中，我们认为恒生电子作为

头部第三方

IT厂商有望在赛道扩容中享受增量红利。3.2

分布式影响：证券

IT处于分布式转型初期，未来

5

年将成需求主线与银行

IT相比，证券行业自身

IT能力相对更弱，分布式转型需求爆发时间更晚，目前处于

初期阶段，但趋势确定。在居民财富管理转型背景下，证券

IT激烈的市场竞争本质上是对

客户需求响应速度、个性化需求服务能力的竞争。传统的集中式交易架构面临拓展性和灵

活性较低、部署时间长、传导风险大等不足，而分布式架构下交易速度提升百倍，且能弥

补集中式的缺陷，因此分布式转型为证券

IT的确定性大趋势。恒生电子作为行业龙头布局前瞻，2018

年即推出分布式架构

JRES3.0

平台，预计将在此轮

分布式转型中继续保持竞争优势。基于多年在金融领域的业务积累，恒生于

2018

年发布

JRES3.0

平台，支持产品向互联网微服务多场景升级。2019

年，恒生在

online战略指引下，

聚集公司与蚂蚁金服、阿里云三方能力共同发布新一代分布式服务开发平台

JRES3.0poweredbyant，推进数字金融进一步发展。截至

2019

年底，90%以上的新产品均基于

JRES3.0

技术中台研发，转型成果显著，理财信息登记报备系统升级分布式清算架构，容量扩至

亿级。金证

2019

年以来产品线逐渐补全，2019

年底发布新一代分布式架构平台

FS2.0

及

KOCA云

原生平台，发力技术追赶。金证于

2019

年底发布了基于分布式架构的证券业务综合服务平

台

FS2.0，所有部件均已生产落地，并且已经推动多家券商客户上线，能够保证系统灵活、

松藕，支撑产品需求的快速迭代及业务单元化趋势。在高性能低时延技术领域，金证通过

持续升级已实现极速交易产品性能达到行业领先水平。公司

2019

年底还发布了

KOCA云原

生平台，基于微服务架构，以容器方式打包，由平台进行调度，采用持续交付和

DevOps进行应用开发和管理，具备良好的开放性、融合性和敏捷性。3.3

中台影响：头部

ISV研发规模效应加强，解耦后系统去中心化，生态更加开放中台趋势影响

1：大型

ISV搭建中台后自身研发规模优势更加明显、且生态壁垒更高中台架构可以显著地提升软件开发效率，但中台化本身的成本较高，更适合大型

ISV。对于

恒生这样的大型软件供应商，通过中台架构的搭建可以提高软件开发效率、提高管理能力，

但本身中台搭建需要大量的人力进行代码重构，成本较高。对于中小型

ISV及中小型客户，

其业务、产品种类没有那么多样化，对中台架构的需求不如大型

ISV、大型客户迫切。中台趋势影响

2：顺应大客户自研需求，中台产品打开新市场出于差异化竞争考虑，大客户自研系统需求趋增。从客户角度来看，第三方厂商提供的同

质化产品较多，在个性化场景下的服务经验尚显不足。随着

AI和云计算技术催生多元化业

务场景，大客户旨在以差异化服务提升自身竞争力，由此带来大客户自研需求趋增，头部

券商的信息技术投入力度远高于均值，但国内证券整体

IT投入力度相比外资仍有提升空间。大型

ISV通过中台架构的搭建，切入大客户自研体系，打开增量市场。传统头部大客户为

了满足个性化的业务场景下的服务需求，主要通过自研的方式搭建核心交易/资管系统。与

之对应，恒生自

2019

年起将中台业务定位为战略重点，将可以复用的底层架构标准化输出，

通过提供中台切入大客户自研体系。恒生提出“大中台、小前台”模式，将中台分为技术中

台、数据中台和业务中台，以大中台的稳定性保障小前台的灵活性和快速响应能力。技术中台：为客户提供底层技术架构，客户基于技术中台进行自研开发和改造。例如，

客户可以基于恒生

JRES3.0

技术中台进行应用开发，一方面，节省了开发成本，提升

客户开发效率，另一方面，作为原有系统的延伸，以更高效的响应能力支持个性化业

务场景。2019

年，基于

JRES3.0

新产品应用率已达

93%，并已进行外部推广。业务中台：七大业务中心包括用户中心、客户中心、权益中心、产品中心、通知中心、

员工中心和认证中心，一些应用已在券商和公募中落地，2020

年关注度较高。数据中台：恒生数据中台为客户提供一体化数据中台解决方案，主要包括数据治理、

数据资产化等，旨在实现数据资产的共享和复用，更大程度上发挥数据价值，以人工

智能大脑

iBrain为例的数据中台目前也已切入客户自研。恒生通过中台战略切入客户自研体系，粘性更强，具备一定生态壁垒。恒生借助其多年积

累的技术优势和业务理解，为客户提供稳定的中台服务，满足客户的自研需求，二者发挥

协同效应，具备较高粘性和生态壁垒。中台趋势影响

3：客户搭建中台后各系统解耦，去中心化，细分产品优质供应商优势将被

放大在传统的证券/资管信息化系统，交易系统是核心，核心系统供应商话语权强。券商的核心

交易系统、资管的投资管理系统均属于客户的核心系统，价值量最高，例如，恒生的

UF3.0

交易系统和

O32

投资管理系统满足客户的基础功能需求，在证券

IT系统中具备核心地位，

其他的业务模块在此基础上进行延伸和功能对接。客户搭建中台之后，可以实现各系统之间的解耦，生态更开放，细分领域第三方供应商迎

来机会。中台可通过松耦合的实现，降低往系统中加入模块对业务系统的干扰，同时第三

方供应商系统与平台对接的问题在一定程度上得到缓解，对客户来说整个系统更加开放。

以恒生

JRES3.0

为例，明确定位于开放给金融机构以及为金融机构提供服务的其他第三方，

平台赋能后第三方企业开发应用难度将会降低。3.4

区块链影响：与互联网巨头合作成为关键，恒生电子作为龙头先发优势明显区块链技术仍处在落地早期，恒生等部分龙头布局积极。恒生

2017

发布区块链应用平台

HSL，2019

年成立区块链发展部，并完成了

HSL2.0

发布，已经在浙商电子邮局等案例应用。

恒生

2020

年已经推出区块链产品恒融易。从恒生目前最新的

HSL2.0

平台及产品看，借助蚂蚁底层能力是加速场景落地的关键。基于

HSL2.0

研发

ABS区块链平台，可以提升发行效率，降低违规风险。以

ABS为例，现有流程

存在线性、长时间在多方点对点沟通的问题。通过将线性流程去中心化，提高效率，该平

台可以实现

ABS全阶段所有数据链上互通，做到业务信息更透明，协作流程更高效，数据

流程更安全，人力成本降低

30%，操作风险降低

50%，数据输入需求降低

80%。四、保险

IT：保险行业创新性需求强，云+中台契合转型需求4.1

现状：市场成熟度低+客户集中度高造成产品化率低、盈利能力较弱和发达国家相比，保险是金融

IT各细分赛道中潜在空间最大的领域。根据艾瑞咨询数据，

预计2023年大陆保险解决方案市场规模将达到213亿元，2019-2023年行业CAGR达到14.4%。

和发达国家保险业

IT投入占保费规模

5%的比例相比，大陆目前保险业

IT投入还不到

1%，

潜在空间大。另一方面，大陆保险

IT投入中硬件占比较高，软件及服务占比较低，这也与

海外软件占比较高的现状有明显差距。未来随着

AI、云计算等技术的应用普及，营销、风

控等环节对软件赋能需求的增加，我们预计大陆保险

IT投入中软件及服务占比提升的趋势

将会持续。保险

IT供应商集中度高于银行

IT，但盈利能力较弱。中科软一家独大，在整个保险

IT的市

占率达到

40%以上，第二梯队的公司包括软通动力、新致软件、易保网络等。在高集中度

的情况下，2019

年龙头中科软毛利率只有

25.2%，明显低于行业集中度更低的银行

IT及证

券

IT厂商。市场成熟度低导致定制化程度高+客户集中度高导致议价能力强，是造成保险

IT高集中度高、

低毛利率的现状的主要原因：与银行不同，保险

IT行业产品化程度低、盈利能力较低的现状更多是由国内保险市场发展

成熟度较低的特点造成。保险行业在欧美国家是一个有着近

700

年历史的古老行业，国外

保险公司复杂度高，专业能力强，相比之下国内保险行业成熟度较低。保险公司的信息化

需求差异程度较大，导致每个客户的定制化程度都非常高，另一方面对安全、保密要求严

格的保险客户也不愿意主动去适应软件厂商提供的标准化产品，从而导致保险

IT行业产品

化程度低的现状，厂商满足客户需求付出的成本很高。与银行类似的是，大型保险客户往往由于自身

IT投入较大，具备自研核心

IT系统能力，从

而导致保险

IT服务厂商在产业链中议价能力较弱、且需求呈现高度定制化的特征。据中国

银保监会主席郭树清，2020

年保险机构信息科技资金总投入达

351

亿元，我们估算单头部

保险机构

IT投入为几十亿元，从绝对金额上来看仍明显大于单体券商、基金，自身具备较

强的

IT能力；另一方面，对于保险

IT厂商资深员工而言跳槽到甲方是常见职业路径，也导

致大型保险本身的

IT人才队伍技术实力、经验均较为丰富。大型保险公司在产业链中话语

权较强，处于自身管理的需要且自身具备较强的

IT开发能力，在实际的保险

IT项目中，大

型客户往往是以人力外包的形式采购

IT服务，从而造成

IT服务厂商产品化程度低、盈利能

力不高的现状。相比证券、银行市场，保险客户集中度更高导致

IT服务商议价能力较弱。在绝对投入金额

与自有

IT队伍投入差距巨大的同时，公募基金及券商行业的行业集中度也低于银行、这也

是保险、银行

IT服务商议价能力弱、盈利能力较弱的重要原因。渠道类与管理类系统独立性较弱，需要与核心系统适配，造成高费用。保险

IT解决方案分

为核心业务系统、管理类系统、渠道类系统，这三类市场分别为

36.1/30.81/19.63

亿元。传统保险公司采用核心系统构架

为主，随着互联网的发展，渠道类系统重要性不断提升。另一方面，传统保险行业的数据

获取、分析处理等技术较为落后，基于大数据的数据管理系统重要性日益提升。保险

IT中

的渠道类及数据管理类系统与保险核心系统同源，导致在项目部署中往往与核心系统联系

紧密，若核心系统与渠道、数据管理系统厂商不一致，则后者往往需要额外投入人力与核

心系统适配，造成项目实施成本较高。中科软、易保网络是国内保险核心系统双寡头。早期国外厂商

CSC在国内的保险核心系统

市占率较高，但由于本地化服务弱于大陆厂商，近年来呈份额下降趋势。国内本土的保险

核心系统厂商主要是中科软、易保两家。4.2

云+中台契合行业转型需求，有望改变行业低价竞争生态，关注易保网络、中科软保险行业创新需求强，云+中台契合行业转型需求保险行业从粗狂发展向精细化发展过渡的背景下，创新能力将是行业竞争的焦点。近