智能金融创新发展报告2023-部分1

创新发展报告2023年9月中央财经大学数字经济发展中心算力智库《2023智能金融创新发展报告》华夏时报金融研究院中央财经大学数字经济发展中心算力智库支持单位中国人工智能学会编辑委员会撰写人员付乐卢梦雪冯樱子刘佳李明会王兆轩王仲琦王汝冰张博佳黄本源贺豪华编辑孟俊莲中央财经大学是教育部、财政部和北京市三方共建的重点高校，素有"财公共管理领域专家学者并联动外部产业、投资圈层华夏时报金融研究院成立于2020年1月，是中央级综合性主流媒体《华夏时报》倾力打造的高端金融智库，其宗旨是研究中国宏观经济发展趋势，为华夏时报金融研究院以全球视野和国际化眼光，展过程中的重大问题，探索金融科技行业的前沿课题。依托业内高端资源和强大的媒体影响力，华夏时报金融研究院致力于促进金融高质量发展，助力金融通过深入产业进行调研，结合数据化、专业化研究手段究院推出年度研究报告、行业榜单，及各类数据产品，对行业做出长期性、前瞻性预判，为金融业的监管者和实践者提供有价值的决策参考。同时，华夏时分析师、大型金融机构高管等众多行业创新者与领军人物，全力打造连接各市算力智库创办于2018年，是由中国知名文化传媒上市公司华闻集团(000793)与时报传媒(证券时报)孵化的数字经济媒体研究智库平台，聚焦于隐私计算、智能数据、产业区块链、人工智能、大数据等数字经济代表领域，总部位于中国上海，在日本东京、新加坡、美国硅谷、英国伦敦等地设有分支机构，算力智库依托强势中央媒体集团的股东资源与专业化团队，在区块链+、好模式、好应用，链接全球3500+媒体，5000+政府/学者/专家，触达10万+产业精英。2019年初被评为《中国最具影响力区块链智库》,同时是上海现代服务业协会副理事单位，上海市股份联合会副理事单位，长三角大数据联席会议主要发起单位之一。2022年联合人民日报出版社出版国内首本隐私算力智库为政府及科创园区、投资机构、国内外数字经济独角兽企业提供产业研究、价值传播、投资者关系、产融对接等一站式配套服务，助推“数字经济+传统产业”有效融合，助力各社会主体机构在数字经济时代实现数字化称CAAI,官网)成立于1981年，是我国智能科技领域唯一的国家级学会，具有推荐“两院院士”资格。现任理事目前，学会拥有覆盖智能科学与技术领域的61个分支机构，凝聚了我国“中国人工智能大会”、评选“吴文俊人工智能科学技术奖”等顶中国人工智能学会智能产品与产业工作委员会(简称CAAl产工委)成立于2005年2月。作为学会联系学术界、产业界和市场的窗口，代表学会重点1)技术鉴定、标准制定、评优选粹；2)科技成果推介转化、协作攻关、科技咨询；3)促进智能科技与传统产业相结合，将信息化-工业化两化融合提升到智能化改造与数字化转型新高度，推动云计算、云存智慧海洋、智能交通、智能电网、智能家居、智能制造、智能机器人等智能化4)搭建人工智能领域“政产学研金服用”合作平台；5)推广人工智能技术、兴建实训基地。CAAl产工委主任是清华大学海洋目录3.1消费金融目录3.1消费金融金融数字化转型的高维阶段1.1技术驱动金融智能化服务升维1.2政策利好促发数实融合新机遇1.3金融数据公共化服务&公共数据金融化开发，双线并行培育数据新动能关键支撑技术应用解析2.1人工智能：驱动智能金融变革的核心力量2.2区块链：智能金融时代的安全卫士2.2.1区块链在金融行业的场景化应用2.3隐私计算：激活金融数据动能的突破点2.4元宇宙：多技术融合下的金融场景升维2.4.2元宇宙在金融行业的场景化应用2.5大模型：引领人工智能向2.0阶段跃迁2.5.2软硬结合：金融+大模型的创新探索2.5.4数据安全+监管合规：金融大模型面临的挑战细分领域应用创新3.2供应链金融04智能金融05智能金融前言随着数字经济上升为国家战略，金融科技推动金融业数字化转型深入发展，数字金融已经成为行业发展的主流。在这一背景下，金融业与人工智能、大数据、云计算等新技术的结合更加紧密，推动着金融服务创新发展。数字金融蓬勃发展，为智能金融提供了应用场景和平台。智能金融通过新兴技术，提高了金融服务的精准度和智能化水平，使其更加个性化、智能化，涵盖了智能客服、智能风控、智能营销、智能投研、智能投顾、智能理财等场景。目前，智能金融正在向纵深推进，解构了传统金融的业务流程，并重塑了金融业从获客、市场拓展、定价、风控到客户服务的全过程，在这个时而如疾风骤雨，时而如春雨润物的过程中，金融业已经或正在发生巨变。每一个金融企业，每一位金融管理者，每一位金融从业者都要从根本上理解智能金融给行业和自身带来的机遇和挑战。1.1技术驱动金融智能化服务升维智能金融是指将智能技术应用于金融领域，通过机器学习、预测算法、自然语言处理、计算机视觉等技术，提高金融服务的效率和精准度。基于全方位大规模的金融数据，智能金融通过人工智能的自学习和数据挖掘能力，建立自我完善增强的算法模型，更好地分析并满足客户的金融需求，重塑以客户为中心的金融价值链和生态，推动实体经济高质量发展。智能金融的发展可以概括为三个阶段：第一阶段是金融电子化和或者说信息化阶段，通过计算机的应用，将金融业务电子化，以进行自动化和批量处理。第二阶段是金融移动化阶段，通过互联网技术的应用把金融服务延伸到线上，人们能随时随地介入金融服务。第三阶段则是金融智能化阶段，利用人工智能、大数据、云计算、区块链等技术，实现智能化金融服务，包括智能投顾、智能客服、智能风控等领域。这三个阶段，从业务上提升效率、连点成线逐步过渡到以技术为支撑重构金融产品模式与产业生态。人工智能向金融业务的深度渗透逐步形成“感知-认知-自主决策-自我学习”的业务演化逻辑演化闭环，随时、随地、随需相应客户要求，持续拓展服务广度和深度，形成用户链接无缝化、智能交互场景化、产品组合立体化、产品配给精准化的新模式。例如，利用机器学习算法进行信用风险评估和信贷决策，使用自然语言处理技术提供智能客服服务，精准提升营销服务质效。同时，区块链技术也为智能金融的发展提供了新机遇，如数字货币和智能合约等创新产品在智能化方面，智能金融的最大特点是人工智能技术的支持，实现了金融业务自动化，例如保险产品的智能化设计和定价，提供了更加精准的保险服务。在个性化方面，智能金融能够通过数据分析技术，让用户画像更加精准，以提升用户体验。在精细化方面，通过拆解金融业务流程，智能金融实现了金融各环节的精细化运营。例如，利用风控模型对用户信用评估，进行自动化信贷审批，以加快信贷业务的处理速度和准确性。在互动化方面，智能金融实现了智能化人机交互，用户通过语音、文字等方式与机器交互，实现业务流程自动化办理。例如，智能投顾可根据用户投资需求和风险偏好，提供专属的投资理财方案，与此同时利用风险控制模型和算法，智能金融也可提供信用评在政策端，自2019年人民银行发布金融科续加码。2022年1月份，央行印发的《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确指出将数字“十四五”规划对“打造数字经济新优势”打造具有国际竞争力的数字产业集群”。2023年3月，中共中央、国务院印发《党和国家机构改革方案》,组建国家数据局。负责协调推进数往生产要素的突出特点是，数据对其他要素资源层面的产品创新冲动不断释放底层数据价值，自农业生产、城市治理等场景数字化重塑，不断创新催生新产业、新业态、新模式，充分释放数据之下的新机遇窗口，如何把外部环境势能转换为内生发展动能?本报告整合汇集大量实践案例，尝试从实践创新探索历程中梳理数字经济与智能金融协同创新的底层脉动逻辑，研判未来趋势。金融化开发，双线并行培育数据新动能一方面数字经济快速发展产生海量数据，为智能金融创新提供了充分的生产资料，另一方面金融科技快速发展，涵盖法律规范、监管规定、行业标准、自律规则在内的多层次数字金融制度规则逐步完善，我国金融业态创新逐步形成中国特色、中国方阵，金融数据公共化服务与公共数据金融化开发双线并行，持续壮大数据新动能，也成为高质量发展的重要支撑。金融数据具有复杂度高，真实性强，价值巨大的总体特征，由于金融行业本身的广泛社会影响关联性，数据价值发掘受法律法规因素影响更多，整体而言，目前我国金融数据要素应用仍处于探索阶段，主体之间、领域之间发展的不平衡不充分是客观存在的现实。部分金融科技平台凭借前期积累的用户群体和客户数据，以移动支付为场景化入口，持续拓展应用场景并逐步介入贷款、存款、保险、财富管理等领域，但金融数据开发使用过程中存在权属和权利边界不清、权益分配规则不明、交易机制不健全和平台数据垄断等问题，数据垄断与数据孤岛现象并存，数据融合应用能力亟待提升，内部数据、公共数据、社会数据等多维数据的深度融合仍然面临很多现实规则困境和操作瓶颈。公共数据开放是公共数据来源部门向社会依法提供公共数据的公共服务行为，中间涉及到公共数据的授权运营。传统金融模式之下，因缺乏用户多维数据导致金融机构在对长尾客群提供服务的过程中，精准性不高，成本却居高不下。公共数据的开放应用可以丰富金融机构信息获取渠道，突破现有服务瓶颈打造新的产品体系和盈利增长点。以信贷审批环节为例，金融机构采集到的用户金融交易信息相对偏少，而企业在日常生产和对外合作交流中产生的大量电子信息可以有效弥补金融机构征信信息缺失的短板，通过传统征信数据、企业财务数据和公共数据的交叉核验提升用户画像精准度。尤其在普惠金融领域，知识产权、税务、水电、社保、公积金等公共数据可以帮助银行对小微企业和低收入人群精准画像、个性化定制，拓展金融服务的纵深边界。未来可以探索以应用场景打造为中心，把金融服务嵌入政务服务或互联网平台应用场景，通过一站式服务实现数据综合应用与多向赋能；支持大型金融机构搭建“政府、金融机构、互联网平台”合作的数据云平台，全面整合各类金融机构、互联网平台的金融服务数据资源，积极探索综合电子政务数据资源对金融机构开放和共享，将金融服务重心下沉到民生末梢的多元化场景之中，解决金融服务不均衡、不匹配、可持续性不在政策的引领下，智能金融正在加速转型。一方面，金融科技企业在明确未来发展方向的同时，能够及时了解政策红利，把握时代机遇。另一方面，企业加快了数字化转型步伐，提高业务处理效率和风险控制能力，在市场竞争中获得优势。此外，金融科技企业可尝试跨界合作，以拓展企业商业版图，创新金融产品和服务。智慧金融的发展，为金融业带来了前所未有的机遇，数实融合成为了新的突破口和切入点，在增强数据处理能力、提升服务质量以及风控能力等方面，数实融合的价值持续放大。1.4【案例】信飞科技-基于航空金融?智能金融创新发展报告2023 用信用额度付款购买机票。此外，平台将按照用户自主选择的分期时限同步生成对应期数的账单，用户只需要绑定银行卡按时进行还款操司达成合作，有效触达超过8000万航旅人群。根据平台历史数据显示，接入“先飞后付”机票分期服务的航司，用户购买机票的订单单价提升30%,复购率超过60%。的明珠数科共同出资收购了广东明珠互联网小要业务领域的互联网小贷牌照持牌金融科技公司。标志着信飞科技拥抱监管、在小额信贷业务领域的发展进入新的阶段。同时意味着信飞升级：具体来看，信飞科技通过运用大数据分析、大数据风控、机器学习模型技术，通过智能流量系统精准实现用户推送、获客、识别，并通过智能路由将筛选后的用户接入适合的金融机构。明珠数科依托南航优质的场景和丰富的航企业每年结算量大、融资需求大的特点，开展供应链金融业务，为上游供应商和下游代理商提供数字化金融服务解决方案。大数据储存1.5【案例】百融云创账户分级分类管理解决方案账户风险识别准确率达到90%以上，人力成本节约50%以上。同时，该方案实现了行内全量账户(包括新开客户和存量客户)全覆盖，行方也得以实现了100%账户分层分级。新开账户：在个人账户层面，百融云创围智能金融创新发展报告20230062.智能金融关键支撑技术应用解析中共中央总书记习近平在主持政治局集体学习时指出，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业革命机遇的战略问题。随着人工智能技术的不断发展，金融服务行业也开始大力推广和应用相关技术，在提高效率、降低成本、增强风控能力等多方面发挥自身优势。在这一趋势下，各家金融服务机构纷纷发力，人工智能技术正加速与金融产业深度融合，从“人找服务”转变到“服务找人”,以此来驱动金融服务更加高效、便捷，有温度。与此同时，在人工智能协同发展之下，金融服务行业也正在进入一场深刻变革。在政策推动、资本加持和技术进步等多重因素共同作用下，人工智能逐渐成为金融科技发展的新引擎。人工智能技术在金融领域的技术应用主要包含深度学习、知识图谱与自然语言处理等，用以消除当前金融领域存在的知识不对称、情报不对称与数据不对称情况，在智能投资、智能风险控制与智能资产管理方面也有一定应用。能”(GenerativeAl)技术获得各行业的广泛关注。生成式人工智能不仅降低了内容产出的边际成本，还提高了创作效率。在金融领域中，通过指令，生成不同风格的文字、语音、视频、传播文案、图像视频等，可以用在金融产品的智能营销等业务场景中，也可以用在客户服务、用户交互、售后服务过程中。由于深度学习等人工智能领域的技术突破，作为人工智能和认知科学的结合，情感计算近年来更是成为理论研究的一个热点。在理解式和生成式大模型的支撑下，情感计算的准确度上有望提升，有助于了解金融场景中客户的真实情感表达、识别客户情感变化，对于提升金融企业的服务质量和效率，可以起到辅助作用，尤其是在售后客服和催收等场景中。银行催收必须符合监管要求，识别用户情绪非常重要，例如当用户情绪非常激动的时候，(机器)应停止催收动作，否则会出现高投诉率。论”为基础，对现实世界进行“图”结构的抽象表达，以及一切基于图数据的分析和计算。图计算行业涉及提供底层能力的图数据库、图计算引擎厂商，以及应用开发商和软件集成商。图计算的优势，一是在表达方式层面，图符合人的思维改丽企业风险评估改丽企业风险评估企业关联分析企业信息查询方式、更符合世界万物本来的样子；二是图在当前数据分析中发挥的作用，可以自动化发现一些难以通过规则和经验所能发现的东西。从本质上看，图数据比单纯的数据存储更贴近应用层，图未来在数据治理层面上要高于关系型数据库。在金融行业的实战应用：图计算技术最清晰的应用效果是智能信审、资金流向查询和金融数据可视化。金融行业每天都有海量、关联的、动态时序数据产生，利用图技术，业务人员可以毫秒级得到查询结果。利用图计算技术，可以在金融场景中实现实时地找到最完整的路径。在数字支付、数字服务、数字金融等核心金融业务中，可以显著提升风险行为的实时识别和调查分析效率。识别5质检测文本2人工录入4查询/审核本歧文消文分信息知识图谱信息抽取算检近年来，不少金融机构坚持金融科技赋能数智化转型，不断升级科技引擎，发挥科技赋能优势，满足企业各类金融需求，助力企业高质量发在数字经济蓬勃发展的时代背景下，银行业以客户为中心的服务理念进一步深化，网点智能化转型成为带动长久发展的重点方向，其中“智慧银行”成为各大商业银行的代言词。“智慧银行”是以“客户体验为中心”的创新服务模式，它不仅提供传统物理网点的金融产品和服务，还能提供以“智慧”为核心的线上线下一体化、智能化、个性化的金融服务。在传统银行，客户需要到网点去办理业务，这一过程往往耗时费力，不能满足客户日益增长的金融服务需求。而智慧银行在一定程度上实现了业务“零距离”,客户只需要通过智能设备即可完成所有业务办理。从客户需求出发，银行的服务正是利用新技术、新模式重构业务流程和组织架构，推动网点从“产品导向”向“客户导向”的角色转变。以工商银行为例，目前工商银行已在网点部智能金融创新发展报告2023008署了多个智能化系统。例如：智能设备与自助机相结合的智能化服务模式、自助机具的智能审核及业务功能改造等。家智能网点，全面提升智能服务水平。一方面，通过线上线下相结合的方式，加强智能化建设；另一方面，通过持续优化业务流程和服务模式，不断提升客户体验。与此同时，工商银行在基于现有远程银行业务上构建了一套私有化音视频中台，实现了实时音视频能力中台的合规化、集约化、统一化。以音视频能力底座为基础，同时提供白板、屏幕共享、排队、录制等插件能力，为金融业务提供远程办理以及直播和点播的能力。工商银行研发中心统一管理音视频中台，运维成本大幅降低。基于音视频的业务可快速自研上线。此平台与工行当前远程办业务、VTM业务、小程序银行视频客服、工行直播、工行短视频点播、工银学院对接，支撑远程银行中心坐席1000人并发量。同时满足工银大学对40万员工的高并发知识培训。工商银行音视频中台私有化两地三中心部署，确保了音视频服务、信令服务、数据和业务系统更安全，整个中台满足全行各省市分公司的音视频业务述求，采用微服务架构，支持多租户管理，内网内可同时满足上万路实时音视频流并发，外网更是满足上亿路音视频直点播分发。确保了工商银行的业务高强度稳定运行。现如今，银行网点不再是简单的金融交易场所，而是成为链接客户、产品、渠道等资源的综合平台。对于银行来说，最重要的是要实现线上线下联动、渠道融合，在金融科技和信息化技术支持下提供个性化、差异化、定制化的服务，将传统银行网点打造成“智慧银行”。在银行业务不断向线上迁移的背景下，Al对客户需求进行更加个性化的适配和满足，并带通过Al数字员工的引入，银行可将海量的学习技术的数字员工，例如国有银行引入Al数节省人力成本，提升客户体验。同时，Al数字招商银行借助Al智能语音技术，推出“Al办理业务。同时，招商银行还将人工智能运用到服可为用户提供7×24小时无休的人工服务。光大银行上海分行早在2019年就首次引入引入Al机器人客服，协助大堂经理为客户办理成都农商行则是在2021年初引入智能机器人服务网点“惠程e站”,为客户提供业务咨询、是农商行中，Al技术在银行业中的应用越来越据麦肯锡全球Al状况年度调查显示，金融业采用人工智能的比例从2017年的20%翻倍至2022年的50%。调查还表明，采用人工智能可在风险管理方面，银行引入Al数字员工进在操作风险方面，银行可通过Al数字员工完成系统自动化操作，实现24小时全天候监控。通过引入Al数字员工，银行可以实现自动化、智能化的风险管理，进一步提升对业务和风险的银行业还将继续深耕“线上+线下”融合发展，平安银行“智能化银行3.0”是由开放银行、有机融合、五位一体、协同构建的新型数据化、智能化的零售客户经营模式。这套模式的核心在于以客户为中心、以数据为驱动。以客户为中心，意味着不再是以传统产品和渠道为中心，要全方位精准洞察客户的需求和偏好，为客户提供最优的产品服务和解决方案，做到比客户更懂客户。以数据为驱动，意味着不再是以个人意志和经验为中心，要以大决策最佳、效率最高、投产最优。的落地，关键在于精细客群经营、智能大脑中枢以及精准管控风险三个方面。群划分机制。细分定位客户是客户需求洞察以及精准匹配产品和服务的基础，同时也是做好消费者权益保护的重要手段。在平安集团“金心产品及服务覆盖了客户的“出门九件事”需求，包括买房、买车、买保险、投资、储蓄、信用卡、健康、医疗、养老，这些需求产生的决定因素是客户所处的人生阶段。亿客户分成了112(7×4×4)个细分客群宫格，作为“智能化银行3.0”新模式的运作出发点。二是搭建统一的经营策略体系与平台，参计了“客户是谁(KYC)—客户要什么(KYP)—的模式为客户提供更加适配的产品和服务。化以客户为中心的经营模式，平安银行行搭建P值从基本信息金融远程线下网点队伍KYP客户要什么?KYC客户是谁?业行三大渠道打通串联，实现策略统一管理、沉淀经营打法、支持全链路复盘可视化。同时，平安银行通过与头部互联网机构合作，将业界领先的机器学习推荐技术架构与金融产品及服务的特质相结合，创新搭建行业领先的智能推荐引擎，打造“千人千面”的个性化服务能力，真正做到向客户提供全方位、个性化、精准化的“陪伴式”服务。在优化评价体系上，平安银行回归客户经营的本源，将包括客户满意度、客户活跃度、客均持有产品数、客均营收在内的“1+3”指标体系作为“智能化银行3.0”的北极星指标，用来系统评估模式落地的效果，做到实时追踪、动态调优，确保新模式在建设过程中不偏离战能化银行3.0”模式下，Al将发挥重要驱动作用，模型作为Al应用的重要工具，在复杂的内外部经济环境下，由于调整滞后、因子不完备等因素，其本身也可能成为风险因素。基于此，我行建立了针对模型的系统管理机制，覆盖模型生产、校验、实施、迭代及退出全流程，以敏捷应对复杂外部金融环境，规避Al自动化带来的技术风险。二是重合规经营。在统一监管框架下，我行积极推动科技赋能合规经营，完善合规管理机制，重点关注消费者保护、数据安全、合规销售、反洗钱等领域的合规风险防控。如在人机协同模式下，做好一线队伍与客户交互全流程的留痕及实时监测，最大程度避免操作风险、道德风险等风险事件。客户黏性下滑、获客成本高企等挑战愈发凸显，而以“信任”为关键词的区块链技术，建金融的本质是风险控制，风险控制的基础是有效数据。区块链技术其特有的数据确权溯源、普适性的底层数据结构、合约自动高效执行等特性，为金融领域的深刻变革孕育了强大的发展潜力。同时，区块链技术按照中心化程度的不同，分为公有链、私有链和联盟链，公有链中任何人都可以参与数据的维护和读取、完全去中心化、不受任何机构控制；私有链仅对单独的个人或实体开放，参与的节点只有自己，数据的访问和使用有严格的权限管理；而联盟链各参与节点是事先选择好的，对特定的组织或团体开放。相较于公有链和私有链而言，联盟链交易速度快、交易成本低且能够保证数据有一定隐私，是区块链技术在金融领域落地应用的一个很好切入点。区块链技术可以有效降低金融交易成本。例如，银行借助区块链技术，不仅能够更加便捷、精准地甄别借贷者的资质、信用程度以及还款能力，还能够及时获取与借贷人相关的担保者的所有信息，对银行做出放贷计划和安排非常有利，也进一步提升了贷款业务的效率。更重要的一点，是借助区块链技术提升金融交易的安全性。传统模式的银行数据通常在本银行内部进行中心化管理，每个银行内部的数据只供自己享有和使用，容易造成数据孤岛。借助区块链技术，银行对数据的中心化管理变为分布式管理，且具有不可篡改的特点，使得银行的数据系统比传统模式更加安全与可靠。此外银行可以借助区块链技术对资金流动状况进行实时监控和查询，有效防止和杜绝了违规资金转移、洗钱、资金诈骗等非法行为的发生。2.2.1区块链在金融行业的场景化应用作为一种去中心化、安全可靠的分布式账本系统，区块链不仅在加密货币领域引起轰动，更为金融行业带来了全新的应用前景。(1)清算、结算环节：区块链技术助力效按照国际清算银行支付结算委员会的定义，所有涉及到资金转移的行为，都可视作支付行为，而清算和结算属于支付过程中的特定环节，先有清算，后有结算。作为金融证券行业的交易核心，清算结算的效率低下一直是金融市场面临的一大障碍。传统的清结算过程耗时较长，账户信息和结算指令时常变化，增加了沟通和人工干预成本，在交易结算过程中面临额外的操作风险。结算工作所使用数据众多、种类庞杂，在数据生成、接受、分发和拆分等环节，存在输入和输出数据风险。不同金融机构间的基础设施架构、业务流程各不相同，其中还涉及很多人工处理的环节，极易出现操作差错。区块链技术以准实时的方式自动建立信任，完成点对点的实时交易、清算与结算，将显著降低价值转移的成本，由此大幅提升清算、结算流程效率。基于分布式账本的清结算模式利用区块链的不易篡改性，建立了多主体之间的可信账本，无需通过代理银行的层层人工审核以及各种单一系统的清结算，只需通过区块链上的智能合约进行自动清结算。使各银行之间进行点对点的支付和结算，显著提高了清算的效率。由于这个模式是对银行系统(即现有大部分支付方式的底层清结算系统)的改善，因此可直接应(2)跨境支付：区块链技术帮助提高处理以实现供应链金融的数字化和自动化，加快支付(3)票据交易：区块链技术提高其安全性、贸易中的支付结算和企业短期融资，是一种拥有交易、支付、清算、信用等诸多金融属性于一的市场交易机制，需要引入中介服务方提供细致性，通过伪造业务合同、多次转卖等方式，使得一些高风险的票据流入市场。如何确定票据的真在这样的点对点交易中，不再需要中心化系统或强信用中介做信息交互和认证，只要通过共同算法解决信任问题即可，有效削弱了票据中介的职能，减少了信息互相割裂的风险，提高了链上数据的透明性、真实性、完整性，也为监管机构链上审计、提高监管效率、降低监管成本创造(4)供应链金融：区块链助力破解中小企随着供应链全球化的发展以及大数据的普遍应用，“区块链+供应链金融”的结合在解决中小企业融资困境方面的优势逐步凸显，也被越来越多金融机构看到了其中的潜力。供应链金融是通过商业银行的介入，利用核心企业的信用保障和其他企业的资产和信用等担保方式，将低成本的资金流引入供应链中，以解决供应链中各环节的资金缺口问题，从而促进整个供应链的高效运转和协同发展，主要通过核心企业担保、订单融资、库存融资、应收账款融资作为产融结合的重要方式，供应链金融成为推动金融服务实体的重要战略途径。但受自身的局限性和金融行业的特殊性影响，中小企业资金流问题一直是影响其经营的关键因素。供应链信息孤岛、缺乏可信的贸易场景、履约无法有效控制、核心企业信用不具传递性、融资难且利息高等是传统供应链金融存在的主要问区块链的技术特性与供应链金融有着天然的适用性。一方面，可以通过区块链技术实现供应链信息的透明化和畅通，从而帮助消除交易壁垒，提高信用传递效率。另一方面，区块链技术可以促进各参与方的合作和协调，降低机构间信用协作的风险和成本。此外，区块链技术能够依托通证(Token)来传递核心企业的信用，从而解决多主体的信任关系问题，覆盖每一层级的供销商。(5)资产证券化：区块链赋能交易的严谨资产证券化是指将固定资产、无形资产的权利或者其他权利，通过证券化的方式，使其在金融市场交易，被投资者投资购买。它是将传统的金融资产以证券化的形式由企业转变成可进行交易的金融资产的一种方式。资产证券化可以有效地改善企业的融资结构，提高融资效率，增加融资来源，同时可以降低融资成本。但证券化过程存在环节多、流程复杂、底层资产透明度差等问题，导致过程中也存在一些风险，比如道德风险、技术风险、金融管理风险和法律风险。如何确保交易的严谨性和安全性是资产证券化过程的重要问题。区块链去中心化、可靠性、不可篡改性、去信任性等优点，为资产证券化发展带来新的方向。一方面，区块链技术可以记录证券交易的过程，并且交易结果不可篡改，减少了纸质记录和人工核查的时间，提高了交易的效率；另一方面，区块链技术可以智能管理资产，降低交易过程中的中介费用，从而降低交易成本；此外，区块链技术可以实现资产信息的公开透明，帮助投资者更好地了解投资资产的情况；最后，通过记录交易的全过程，区块链技术可以防止欺诈行为；并通过提供全面的市场信息，帮助投资者优化投资策略。2.2.2【案例】微众银行：为“珠三角征信链”提供FISCOBCOS区块链开源技人行网络运营专线监管金融纠纷机构机构调解组织产品管理(目录发布)查询溯源银行运营管理监管查询地方征信平台联网监管机构区块链征信机构征信机构智能金融创新发展报告2023016通过“珠三角征信链”应用平台，链上的查询机构可自主向征信机构发起订单业务，由征信机构接单并提供服务。同时，监管机构可点),获取订单流程信息，进行查询监管。上链地方征信平台、征信机构、数据源单位、监管部门等节点共14个，上链企业508.95万家，上链征信数据9325.97万条，为208家金融机构开立查询用户1.57万个，累计提供企业信用报告查询591.12万笔，金融机构依托“珠三角征信链”累计授信9.56万户，金额5579.36亿元。针对数据隐私保护、金融业务监管、权属难确定等问题，趣链科技利用区块链和多方安全计算等前沿技术联通人民银行、各金融机构与政府部门，构建一个能够有效保护数据隐私、提升数据使用效率的平台，实现数据“可用不可见共享”,充分释放数据价值。核心价值1)共享企业收支流水报告，缓解中小微企业融资难题，提高银行风控能力；2)构建农户信用信息联网核查能力，打通银政数据通道，提供多维农户信息，提高农户信贷服务水平；诈app名单、电信数据、银行账户数据，实现欺诈事前预警；诈app名单、电信数据、银行账户数据，实现欺诈事前预警；业务服务业务服务省级金融数据交换平台数据共享数据共享数据共享地方政府部门地方金融机构其它数据源省内政府部门省内政府部门江西省信息中心江西省公安厅应用服务江西省财政厅数据服务区块链省内金融机构监管机构非金融机构其他机构参与机构图表8江西省安全可信金融大数据共享平台2.2.4【案例】边界智能「区块链+链智能金融创新发展报告2023018底层逻辑：「区块链+链上可编程支付」解决方案的底层逻辑正是遵循支付账户的全套合规与风控管理要求，并通过提供智能合约调用，确保链上交易安全合规，具体表现为：1)底层由开放联盟链结合支付云原生技术架构，承载可编程的智能合约，所有资金流、信息流，都可追溯、可审计，清晰透明，监管友好；2)由边界智能「AVATA多链跨链分布式应用服务平台」和汇付天下「斗拱PaaS平台」提供API功能接口，方便应用快速对接上线。核心优势：「区块链+链上可编程支付」解决方案实现了链外数字支付驱动链上分账合约，解决链上链下交易结算难题。其核心优势表现在：1)合规支付牌照支持，严格遵守支付账户全套合规风控管理要求；2)合规开放联盟链文昌链支撑，智能合约驱动高效、透明、公平分配；3)保护内容创作者利益，促进有价值资产高效流转，促进生态健康发展；4)支持API快速接入，多种增值服务如版权确权服务，支持数字资产安全托管；5)监管友好，可审计，可追溯。应用场景：「区块链+链上可编程支付」解决方案基于合规高效的底层平台，可广泛支持Web3.0数实相生的多元消费场景，进而探索更多创新商业模式。部分典型消费应用场景：1)数字文创，版税分配2)数字权益证明及发放3)会员及积分体系4)游戏、元宇宙突破点伴随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展，数据已经成为是数字经济时代的新型生产要素。聚合多维、海量数据，挖掘数据内在价值，多元化利用数据价值已成为全球各产业机构的战略重点。2022年12月，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》发布，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四个方面初步搭建了我国数据基础制度体系，并提出了20条政策举措，其中明确了守住数据安全是数据要素流通交易的红线和底线，是开展数据流通交易的首要条件。数据是金融业重要资产之一，在多年的生产经营中，金融机构积累了海量的数据，这些数据也成为金融机构数字化运营的核心资产。“数据二十条”的发布使得数据交易市场活跃度大幅提升，也使得金融机构在数据的交易与流通中的角色发生了转变：在传统的“数据需求方”2.3.1金融机构对数据安全流通需求迫切2022年，人民银行印发《金融科技发展规划(2022-2025年)》,明确提出在保障安全和智能金融创新发展报告2023020通的各个阶段都有数据保护的需求由于业务需求，数据需要在不同部门之间以及总部与分支机构之间进行共享和流动。这种共享已成为支持金融数字化的基本能力，并且数据在内部共享的趋势也明显增加。在金融机构内部的数据共享场景中，涉及不同网络区域或不同安全域之间的跨域数据流通，因此面临着不同程度的数据泄露和违规使用风险，如对于敏感数据的流动过程和使用过程是否合规等问题的把控。(2)金融机构之间：保障数据权益方的权益成为需重点解决的安全问题在金融机构之间、金融机构与第三方之间，受到监管和业务需要等影响，也存在许多数据交在数据成为新型生产要素之后，机构间数据交换呈现了高速增长的趋势。在这些场景中，数据权益方对数据在流通各个阶段都有数据保护的需求，特别是对于敏感数据，一旦流出本机构网络可信边界或者可控安全域，面临的安全风险将由于数据要素的易复制性和非排他性，如何保障数据权益方的权益成为此类场景下需要重点解决的安全问题。2.3.2隐私计算技术促进金融业数据流通与安全隐私计算是涵盖众多学科的交叉融合技术，是人工智能、密码学、区块链、数据科学及计算芯片等领域的交叉融合。通过对数据进行加密和处理，隐私计算技术实现了在多方不泄漏原始数据或者多方之间的数据在全密文状态下进行加工和分析验证以完成联合的计算任务，为数据流通平台提供了更高的灵活性和可信度，使得数据交易更加便捷、安全，具有“可用不可见”“可控可计量”的特点。以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术，二是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术，三是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。三大方向虽有不同，但不同技术在实践中常组合使用，在不同应用场景下强化数据安全和隐私保护。当前隐私计算在金融领域主要应用于风险管理、精准营销、普惠金融等方面。1)风险管理“数据孤岛”现象使金融机构在贷前、贷中、贷后各环节都存在风险识别难的痛点问题，且多头借贷风险较难规避。在风险管理方面，隐私计算可以帮助金融机构将自身和外部数据联合起来进行分析，通过融合多个机构数据，解决单个金融机构数据量有限的问题，在贷款全周期流程中实时、精准、全面地分析客户，提升风控模型精准度，从而有效降低多头信贷、欺诈等风险，有助于信贷及保险等金融产品的精准定价，提高反洗钱甄别能力。2)精准营销在存量客户挖掘、异业交叉等传统营销场景中，由于单一金融机构拥有的数据资源有限、数据特征单一，通常难以精准、实时地分析客户偏好，最终被迫采取“广而告之”的营销方式。多方可信计算智能银行网点选址服务2.3.3【案例】百度超级链：浦发银行1)训练阶段，将各方用于模型训练的数智能金融创新发展报告2023022据及算法加密汇总至可信执行环境中，计算任务执行时，数据和算法在可信执行环境中解密，进行模型训练，参数修正并加密输出训练模型。2)预测阶段，各参与方将预测数据及训练阶段得出的训练模型加密汇总至可信执行环境，在可信执行环境中计算并加密输出银行网点选址的预测结果。最后，输出的计算结果信息将保存至区块链。在整个计算过程中，数据存储、传输及结果输出均为加密状态，保证了数据的安全性和隐私性，计算结果上传至区块链上，各参与方可对结果验证，计算结果不可篡改，保证其真当前，浦发智能银行网点选址服务已成功应用于深圳和武汉两地。该服务结合区块链技术和可信计算技术，构建了多方数据参与的隐私计算平台，与传统的银行网点选址服务对比，基于数据可信共享的智能网点选址方案能够让不同类型的数据持有方参与其中，在安全、高效的环境中共享数据，训练出更精准的预测模型，实现人工智能的跨越式进步，使得银行网点选址决策时间大大缩短；量化选址结果的指标项，使选址依据更明确、合理；根据选址需求，合理调整指标项重要度，精准定位服务人群。同时，这一选址服务模式可复制，可横向扩展，可以落地至更多行业，提供多样化的选1)确保各参与方数据安全。基于数据可信共享的智能网点选址方案可确保各参与机构不泄露用户数据，安全合规地进行数据合作。2)数据使用降费增效。改变传统的数据一次采购，终生使用模式。通过数据的可用不可见，保证了原始数据明文的不泄露、数据所有权的确认。从而促使数据使用按量及次数计费成为可能，降低了数据使用费用的同时提高3)降低网点选址失败率。采用大数据计算模式，与优质数据机构打通数据，利用多维度数据训练模型得出网点选址推荐结果，有效规避人为干预影响，降低选址失败风险。2.3.4【案例】蚂蚁链摩斯提供MorseFlow方案：为招商银行破解平台“计算孤岛”,实现跨平台互联互通近年来，隐私计算作为一种助力实现“数据可用不可见”的关键技术，受到了越来越多的关注。在推广隐私计算落地应用的过程中，不同技术厂商提供的产品和解决方案在设计原理和功能实现之间存在较大差异，使得部署不同技术平台的数据流通参与方之间无法跨平台完成同一个计算任务。造成跨平台无法互联互通，隐私计算原本连接的“数据孤岛”,又演变成“计算孤岛”。蚂蚁链摩斯提供MorseFlow方案，实现招商银行与其他异构隐私计算平台低成本、轻量化、快速互联互通。1)可信上链MaaS模组“设备上链”是一种创新技术方案，即通过融合区块链和IoT技术完成实物资产的数字化升级，将实体设备全生命周期的运行数据实时、可信地映射在数字世界中。此举可直接解决数据上链前的真实性问题，让物理资产的价值在区块链网络中得到指数级放大。蚂蚁链的MaaS(Module-as-a-Service)可信模组。它是物理世界到数字世界的“连接器”,可以实现“通电即上链”。MaaS模组采用区块链技术，通过基于设备唯一特征的可信根，让电子设备自动连接区块链，实现可信数据上链，并进行全流程加密。目前，蚂蚁链MaaS模组已经成功应用在新能源物流车、动力电池、分布式光伏、纺织机、高空作业平台、电动二轮车等数十类设备，覆盖新能源、工业互联网、新共享、智慧农业等多个领域。截止2022年底，蚂蚁链上链设备量突破750万。2)蚂蚁链隐私协作平台(FAIR)蚂蚁链隐私协作平台依托“区块链+隐私计算"等多种行业领先的隐私保护与数据安全技术，构建了隐私计算原生的区块链服务，提供数据全生命周期管理能力。在数据开放共享、融合应用中，降低数据安全、合规管理成本，提升数据协同的效率，释放数据融合新价值。隐私计算主要解决数据共享计算环节中的数据隐私保护问题，在数据加密或者不透明状态下完成计算和分析；区块链则侧重构建可信协作网络，通过智能合约实现链上数据真实性验证和审计，呈现清晰、真实的数据权属关系。区块链与隐私计算有机结合，能使得原始数据在不出域的情况下，实现多节点之间的可信协同计算和数据隐私保护，发挥出“1+1>2”3)摩斯MorseFlowMorseFlow是蚂蚁链隐私计算平台摩斯的体业务和产品形态无关、聚焦于通过引擎互通实现隐私计算产品互通的应用系统，即不同执行引擎间通过一套参数描述实现互联互通。MORSEFLOW:让你的业务和各种计算引擎打交道门槛低：支持轻量级的接入方式适配广：适配机构的IT和用户体系*功能全：支持各种Al/BI/自定义计算引擎适配器图表10MorseFlow:让你的业务和各种计算引擎打交道上游只需要提交一套DSL描述和CONF描述，即可实现在不同的执行引擎间执行；可集成内接口，结合统一接口，可实现一次任务定义，多种计算引擎任意切换；采用蚂蚁先进的统一任务流可视化前端框架体验更优，组件化设计操作更便捷、更易拓展，集成成本低。数据是金融机构数字化、智能化转型的基础，数据驱动业务正成为银行发展的新方向，数字化转型被视为银行业转型升级的战略手段和可持续发展新动能。据中国银行业协会《中国银行家调查报告》显示，九成以上的银行家在积极推进金融科技数字化。然而，目前，银行数据分散在各个业务系统中，数据价值挖掘尚不充分，数据资源利用率低，无法形成有效的数据分析结果驱动数字化运营。隐私计算作为打通数据要素安全流通的技术最优解，正在帮助银行数字化转型。锆崴科技是隐私计算领域的先行者和推动者，聚焦金融相关应用场景，锆崴科技开发了服务银行、保险、证券等金融机构，促进机构场景，助力业务能力转型升级。针对某银行新客户难找、企业放贷压力增大、存量客户信息传递滞后、信用卡拉新促活难等问题，锆崴科技基于隐私计算技术，通过为该银行提供了一套全流程的数据智能应用方案，其中包括信用卡拉新产品、存量客户激活产品、隐匿地址核验产品、关注名单产品、新企业注册名单产品、普惠金融产品、反欺诈产品、风控定制分产品、精准营销产品等，帮助银行充分挖掘数据价值，赋能银行业务发展。场景产品场景产品精准营销2风险管理价值挖掘擅入合规数据慰能业务锆崴科技基于隐私计算的银行数据智能应用服务解决方案可服务银行、保险、证券等金融机构，促进机构内/外部数据安全流转，主要应用场景包括：1)普惠金融服务：协助搭建政府主导、企业运营的金融服务体系，把政务数据与银行、担保公司、保险公司等金融机构和小微企业对接起来，解决小微企业和金融机构之间的信息不对称问题，使金融机构能充分利用政务数据对企业进行全面评估，并开发面向小微企业的2)银行互联网营销平台：可以消除银行和互联网公司对于用户数据泄露顾虑，在保障用户数据隐私安全的前提下，进行用户特征画像的全维度数据流转，使得互联网流量能精准地对特定的银行用户开放，助力银行的拉新、促活、助贷业务。3)保险联合营销：帮助保险公司把自己的用户数据和运营商、银行等其他机构的用户数据进行联合建模，针对不同产品筛选出合适的客户群，通过赠险、红包等合适的方式进行4)风控：在不泄露各方原始数据的前提下进行分布式模型推断或者训练，政府部门可以将政务数据共享给金融机构，通过隐私保护计算进行合规数据分析，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，实现精准风控。5)征信：可以实现多行业、多部门、多中心的数据联合计算。结合区块链溯源技术，在接入不同的数据源之后能自动采集和读取相该案例主要帮助银行解决六大问题：1)新客户难找，企业放贷压力大，新增企业名单难以快速获取，企业对金融产品需求靠人工跟踪，通过助贷机构导流成本高企问题；2)存量客户信息传递滞后，存量客户信3)信用卡层面：流量费用高企，黑名单、存量用户无法排除，人群圈选不精准等问题；4)个贷层面：个人经营贷缺乏全面的企业画像，个人消费贷拓客严重依赖消费渠道问5)交叉营销中存在的信息孤岛严重，缺乏全面精准的交叉营销数据的问题；6)数据资产贷层面：新业务一定伴随着新技术蓬勃壮大，如何拓展大数据相关业务占案例创新性：1)技术创新：该案例融合不同的隐私保护计算技术，其中安全联邦学习是锆崴科技首创技术，可在普通联邦学习技术基础上，克服原有的弊端和风险，有效消除普通联邦学习存在的信息泄露问题，兼具隐私保护和跨机构数据共享的双重目标；2)产品创新：该案例是全流程的数据智能应用方案，不是基于单一需求或场景，而是针对银行业数据流通中存在的问题，例如新客户难找，企业放贷压力大，存量客户信息传递滞后等，提供丰富产品，通过技术和产品组合，帮助银行解决数据流通问题；2.3.6【案例】洞见科技：基于“隐私计算+区块链”的证券业分布式可信数据共享平台计算引擎层集成集成资源管理层图表12基于隐私计算和上证链的业务系统架构(3)联合筛选：在各方不暴露自有数据的前提下，利用安全多方计算联合外部数据勾勒出更加精准的存量用户画像与维度更广的行为特征筛选，从而实现多方联合营销。(4)联合建模：通过联邦学习算法模型，能够在保护各参与方原始数据的前提下只交换模型训练过程中加密计算的中间结果，结合内外部更为丰富的特征维度数据，从而实现多方2)上证链上证链围绕“可信、可监管、安全、自主”的证券期货行业专属区块链平台进行搭建和持续优化，目前已对内提供了统一的节点管理平台，对外提供了多种应用服务。(1)电子签约平台建设：为客户开发具备身份认证、数字证书、电子印章、在线签署、合同管理、用户与系统管理等模块的电子合同平台，同时开发配套SDK便于内外系统对接。(2)对接集成上证云链平台：与上证链、上证云盘等系统对接集成，将签署过程中文件上云备份，流程要素和文件特征值上链存证，形成完整证据链条，提高司法链上取证效率，降低证券公司的合规成本。(3)时间戳服务：建设时间戳服务，通过专用安全硬件设备，对接国家授时中心并内嵌国密算法，将处理电子文件时的精确时间嵌入文件编码中，为上证链各类型业务系统提供可信赖的时间戳服务。解决的问题：通过该平台，能够实现行业黑灰白名单共享，在不暴露投资者原始信息情况下，各券商机构通过上证链数据共享平台完成黑灰白名单判定，实现数据可用不可见，通过该方案降低了证券行业违约风险，丰富了上证云链一体化产品服务，促进行业数字化转型。(1)隐私计算技术与区块链技术深度融合，能够在保护数据隐私的同时增强隐私计算全流(2)通过算法容器设计支持算法扩展和第三方算法兼容，保障算法代码安全性，使得整体项目更加「低代码化」,便于开箱即用与互(3)计算服务功能模块高度解耦，实现各业务模块之间不产生循环依赖，进而提高代码的清晰度，增强代码的可扩展性和可重用性；(4)适配兼容国产主流信创环境，为打造自主可控、研究、发展和生产的国产信创提供社会价值：(1)实现证券行业各方在「安全可信任、可控可监管」的数据共享环境中进行业务协同(2)发挥以上证链为基础的行业数据共享机制，树立行业标杆示范作用，推动证券业金融科技生态建设。(3)充分发挥证券业数据要素价值，实现对证券行业违约风险的有效管理，包括黑灰名单共享，多方数据联合建模(风险识别、风险预警等),降低证券业整体信用风险。2.3.7【案例】蓝象智联：助力金融机构数据能力建设，释放数据要素价值蓝象智联为国内领先的隐私科技与数据要素生态服务商，基于在金融领域的隐私计算应用与数据要素运营经验，蓝象智联推出了“金融数据要素流通运营平台”。该平台为全国首家实现《数据二十条》落地的数据要素流通运营平台，基于自主可控的隐私计算等可信流通技术，实现《数据二十条》中"原始数据不出域、数据可用不可见"的公共数据流通交易新要求；能够结合场景实现多种部署形式，支持信创环境和软硬件一体化加密计算，实现数据要素化到数据要素产品化，再到数据要素应用价值化的可信流通闭环体系，提供数据流通全生命周期管理能力。针对金融机构，该平台可以支持各家金融机构打通数据要素的价值链，实现整个数据要流通运营流程的全面线上化，助力金融机构加速数据要素价值的释放与再造。金融数据要素流通运营平台四大亮点：产品发布：金融数据要素流通运营平台1)链接政务+社会数据，助力金融数字化转型在《数据二十条》的指导下，公共数据正在按照"原始数据不出域、数据可用不可见"的要求，以模型、核验等产品和服务等形式向社会提供。蓝象的平台通过打通政府和金融机构之间的数据供应链，将政务数据引入金融机构的决策和业务过程中，实现了全要素的供应链互通。2)数据产品工厂支持业务与数据协同创新与传统数据驱动模式不同，该平台引入了数据产品工厂的概念，支持场景驱动的数据协同创新。这一新方法能够让金融机构的业务部门与数据部门密切合作，根据实际场景需求快速创新数据产品，并获得及时反馈，从而提高数据产品的质量和适用性。3)数据试衣间评估数据资产价值并辅助平台的数据试衣间模块为数据资产入表定价提供了创新的解决方案。这一模块创新了数据资产价值计算方式，基于各方的贡献度、收益测算和成本分配，准确计算数据资产的价值，为金融机构的数据采购管理和数据资产入表提供了高效的解决思路。4)隐私计算技术确保数据安全合规平台基于蓝象智能自主可控的隐私计算技术，数据运营的全流程均保障数据分级分类管理、数据匿名化处理，并严格遵守“原始数据不出域，数据可用不可见”的监管新要求，帮助金融机构夯实安全、合规的数据要素运营基其整合的多项技术早已出现并持续发展多年。元宇宙场景中的用户带来高清优质的视听体验和沉前所未有的方式扩大和加强他们的业务模式。到2026年，全球30%的企业机构将拥有用于元宇宙的产品和服务。近年来，金融机构积极布局元宇宙金融应用，提升用户服务体验、创新金融营销模式、促进金融业数字化转型，创建金融数字人、搭建虚拟营业厅/虚拟展厅、AR/VR营销、发行金融数字藏品等。元宇宙所蕴藏的技术创新活力和应用革新潜力，将深度影响金融产业未来生态，数字空间与物理空间的深度融合将进一步加快金融行业数字化转型工作，形成新的金融产业发展机遇。2.4.1元宇宙手段有望破解传统金融服务四大痛点元宇宙是金融机构数字化的延伸，为解决金融机构的获客难题提供了新途径。当前金融机构在获客过程中面临四个痛点：痛点一：客户体量庞大，但服务人员数量有限，客户面临有效经营的问题。一方面，很多金融机构的客户体量以亿级为单位，但客户经理数量却远远不足。为此，许多银行对客户群体进行划分，只有客户达到贵宾、白金卡等级别，才有机会得到贵宾理财经理服务，如果想要享受更高级别的服务，客户还需达到私行、钻石卡等级别，获得专人、一对一服务更是另一方面，金融机构服务人员正呈缩减态势。据统计，2018年以来，多家上市银行工作人员总数出现明显下滑。能享受到银行高质量服务的客户数量极为有限，而普通客户却长期被忽视，无法得到有效经营。痛点二：金融机构网点铺设成本高，人力成本、租金成本逐年增长。随着互联网金融的兴起和竞争的加剧，传统金融机构网点的投资回报率也越来越低。一方面，金融机构线下网点开设和运营成本高企，新增一家线下网点需要经历选址调查、网点建设、人员招聘、设备采购等多道流程，在租金和人力成本上升的大环境下，金融机构线下网点成本大幅增加。另一方面，金融机构业务线上化逐渐成为常态，随着线上业务替代率逐年上升，传统网点业务功能逐渐被淡化，过去金融机构不计成本、单纯依托物理渠道拓展以求规模扩张的发展模式将国家金融监督管理总局金融许可证信息查询系统显示，截至9月6日，2023年以来机构退出列表中共有1759家银行分支机构终止营业，包括支行、分理处、金融服务点等，而2022年全年则有2754家机构退出。金融机构聚焦数字化转型，通过技术创新和模式变革来提高效率和降低成本的诉求越来越强痛点三：随着科技的发展，金融机构客户的行为变化速度也在加快。客户的需求也在不断变化和升级，传统的服务方式已经难以满足客户的需求。一方面，在线购物、社交媒体互动和数字服务等领域科技服务水平的提升，使得客户也期待在金融服务方面能享受到同样方便、快捷的服务，此外，金融科技公司(如：蚂蚁金服、京东金融等)的兴起，推动了金融服务的数字化和智1)虚拟营业厅：一些金融机构在元宇宙中如2022年工商银行推出的同业首个“VR元宇宙虚拟营业厅”,主要功能包括基于VR眼镜的2)数字人：一些金融机构在元宇宙中打造具有机构特征的“数字人”。数字人在银行与用户接触的各个阶段扮演多重角色，大致可以分为两种类型，一种是服务型(实用型)数字人，用如邮储银行数字人员工小邮、南京银行推出的一种是身份型(形象代言)数字人，侧重于形象3)数字藏品：通过发行数字藏品，金融机1)当前技术支持的场景搭建较为简单，沉2)当前的元宇宙内容主要是对真实世界的3)在拓展性和创新性方面，用户尚且无法在元宇宙中创造自己的内容；4)各金融机构间的元宇宙场景相对独立，尚无统一的标准进行互联互通。未来，随着元宇宙相关技术的成熟，在金融机构探索元宇宙还有几个可尝试方向：1)实物资产数字化：依托数字孪生和区块链技术，实现实物资产的数字资产化，适应数字化金融资产交易的需要。2)智能风控：元宇宙以区块链为基础，具备区块链技术分布式、不可篡改等特性，通过分析元宇宙中的数据，金融机构可以对用户的信用评级、风险水平等进行评估，提高风险控制能力。1)虚拟货币交易：一些金融机构在元宇宙中开设了虚拟货币交易所，用户可以通过虚拟现实技术进入交易所进行数字货币的交易和兑换。虚拟货币交易所可以提供多种数字货币的交易，包括比特币、以太坊等。2.4.3【案例】兴业银行打造虚拟私人银行中心财富管理业务是银行零售转型的重要一环，其中私人银行又被称为银行财富管理皇冠上的明珠，具有需求复杂多元，业务价值高等特点，是许多银行竞逐的重要战场。兴业银行打造了虚拟营业厅“虚拟私人银行中心”(下称“兴业虚拟私行中心”)拓展服务边界。借助3D虚拟形象、RTC实时音视频等技术以及VR引擎，兴业虚拟私行中心为客户提供可一个沉浸式的数字化服务空间，以“身在万物中，心在万物上”为宗旨，以兴业银行logo的线条为概念，将福建武夷山、福州闽江等要素融入到数字空间内，构筑了简洁而富有意蕴的概念建筑。兴业虚拟私行中心有以下特点：一方面，拥有超低的延时与3D虚拟形象技术，可以带来更真实的视听与交互体验。在视觉上，通过3D虚拟形象技术构建不同的角色形象并完成骨骼绑定，使得虚拟形象以贴近真人的自然肢体动作在空间内进行移动和互动。除了实现理想的视觉效果之外，还可以实现音视频同步、人物动作、交互、三维场景和内容等多个数据的同步：在物理网络延迟时间下，每一个动作的同步增加延迟不超过1ms,宽带+WIFI条件下延迟可低至20ms。在听觉上，RTC实时音视频技术可以实现快速构建高质量、低延时的语音通话、视频通话、互动直播、转推直播等音视频场景，全球400ms延时达标率≥99.5%。而声场仿真技术，则可以让用户听到真实空间一般的立体音，例如不同角度听到的声音有所不同，音量随虚拟空间中用户间距实时变化。另一方面，VR引擎让客户三端互联与场景化、个性化设计，变得更高效且低成本。在技术的支持下，兴业虚拟私行中心不仅可以全球异地多人交互，而且客户还可以在多种设备间无缝切换，既可通过VR智能眼镜进行手柄操作和肢体交互，也可以在手机端、电脑端进行体验。2.4.4【案例】桂林银行推出元宇宙数2023年3月，桂林银行推出了“元宇宙较于传统RTMP协议，交互延迟从800ms降低1若物的报行主拔我气自助设备吞进您价认机具费边图表14桂林银行“元宇宙数字人2.0”智能金融创新发展报告2023034内容更丰富、服务更贴心。优质的服务除了技术加持，更离不开丰富且人性化的内容支撑。"元宇宙数字人2.0”新增了“基础服务、投资理财、贷款服务、信用卡、生活服务”等8大功能模块，共106项业务场景，客户还可根据喜好选择不同的数字人形象、会话背景，调配最优服务场景，同时，它还具备桂林银行常见金融问题问答、日常闲聊等技能，可随时随地为客户提供全方位贴心服务。形式更新颖、体验更沉浸。“元宇宙数字人2.0”以动画为入口标识，动画形象不断向客户抛出爱的温暖，形象活泼灵动又懵懂可爱。会话交互界面UI以桂林银行主题色为基调，交互展示形式多样，背景参考桂林银行线下营业网点进行设计，为客户提供更沉浸的体验。目前，桂林银行合作打造的虚拟“数字人”服务平台截止2023年2月末，已“辐射”超