数字孪生技术金融应用研究报告

数字孪生技术金融应用研究报告北京金融科技产业联盟版权声明本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转违反上述声明者，将被追究相关法律责任。编制委员会参编单位：交通银行股份有限公司中电金信软件有限公司华为技术有限公司浙商银行股份有限公司 1 2 2 4 9 9 12 13 16 18 20 23 25 27 29 30 33 35 38 38 39 40 41 41 44 47摘要：随着数字经济发展，数字孪生（DigitalTwin）技术成为连接物理世界与虚拟空间的重要力量。本课题围绕数字孪生技术在金融领域中虚拟厅堂服务、供应链金融、智能运营等场景的应用，探索了其在提升客户体验、优化流程、强化风控的潜力。通过具体案例实践，为金融行业数字孪生应用提供借鉴和指导。1一、数字孪生介绍（一）数字孪生的概念与发展数字孪生（DigitalTwins）概念于2003年提出，最初被定义为与物理产品对应的虚拟数字化模型。2010年，美国开始在航天与军事领域推广数字孪生，通过模拟和优化航空器和航天器的数字化模型以改进其性能。2014年后，如西门子、达索等世界知名的工业软件公司开始在各自擅长的工业领域提出数字孪生的衍生概念与应用方案。2015年，国内航空工业领域吸收并应用了数字孪生概念，通过集成各类传感器采集的数据，使用机器学习等人工智能算法，建立可实时更新的“拟真”模型，以支撑各类航空工业产品的生命周期内的各项活动。数字孪生是集成了多物理量、多尺度、多概率的系统，经过最初在航空航天领域的应用，逐渐扩展到电力、城市管理、建筑、制造、金融等多个行业；数字孪生在精确反映物理对象的虚拟模型中，会给研究对象（例如，风力涡轮机）配备与重要功能方面相关的各种传感器。这些传感器产生与物理对象性能各个方面有关的数据，例如，能量输出、温度和天气等等，然后将这些数据转发至处理系统并应用于数字副本。一旦获得此类数据，虚拟模型便可用于运行模拟、研究性能问题并生成可能的改进方案；所有这些都是为了获取富有价值的洞察成果，然后将之再应用于原始物理对象。2（二）数字孪生的金融政策指引在金融行业，中国人民银行于2021年发布的《金融科技发展规划（2022-2025）》1中明确提出要运用数字孪生等技术手段，深化吸纳数据综合应用，为跨机构、跨市场、跨领域综合应用夯实多维度数据基础，建立面向用户、面向场景的大数据知识图谱和综合分析能力的业务要求。2024年，中共北京市委金融委员会办公室联合人民银行北京市分行、国家金融监督管理总局北京监管局、北京证监京市推动数字金融高质量发展的意见》2，提出搭建数据开放共享机制，通过数字孪生、联合建模、图计算等技术手段，对数据资源进行价值挖掘和关联分析。（三）数字孪生体系架构数字孪生体系架构需支撑数字孪生的核心目标，建立与物理空间等价的虚拟实现表达，并在全生命周期内支撑物理空间的运营与决策。从架构的视角来看，从上至下分为四层应用层：包含数字孪生技术应用的各类业务应用，对内外部客户提供服务。金融行业内常有数字孪生财富管理类应用，数字孪生风险控制类应用，数字孪生零售应用类业务，数字孪生支付清算类应用等。1《金融科技发展规划(2022-2025)》由中国人民银行于2021年12月29日发布，旨在推动金融科技跨越式发展，实现数字化转型和核心竞争力提升。2《北京市推动数字金融高质量发展的意见》由中共北京市委金融委员会办公室于2024年10月28日发布，旨在通过数字技术推动金融业高质量发展，服务数字经济和数字中国建设。3服务层：包含支撑数字孪生业务应用的各类技术服务，包括感知技术类服务，通常有IoT，5G等类型服务。建模服务，指通过技术手段对物理实际业务实体进行建模映射。渲染服务，指根据通过建模服务得到的模型进行渲染，从而得到一个与物理实体等价的虚拟实体。仿真服务，指在建立虚拟实体上进行各类运算，从而对实际物理实体的运行决策进行支撑。数据层：包含支撑服务层各类服务的各类数据，包括从物理实体各处采集和监测的数据，以及对数据中间集和物理实体历史数据仿真的生成孪生数据。同时，数据层能够运用机器学习，大模型技术等AI技术对数据集进行各类预测及模拟生成，对数据进行虚拟化，实现数据智能孪生。算力层：支撑以上各层服务的算力基础设施层，包括云计算、容器化、云原生等技术，通用计算、智能计算、存储、网络等资源，提供弹性高效的算力基础服务。4（四）数字孪生的关键技术支撑数字孪生架构体系的关键技术如下。1.渲染技术渲染技术通常指通过计算机图形引擎，多层次实时渲染呈现数字孪生体实境的技术。通常支持包括宏大开阔地理信息如城市环境，精细细密局特征等，主要能力至少包括有三维实体的可视化渲染能力，数据可视化渲染能力，业务逻辑可视化渲染能力，应用逻辑可视化渲染能力等。2.仿真技术工程仿真传统上一直被用于新产品设计和虚拟测试。虚拟仿真技术（CAE）是实现工业产品及制造过程模拟仿真与优化的核心技术，是支持工程师进行产品创新设计最重要的工具和手段，在保证产品质量的同时能大幅度缩短产品研5发周期，节省产品研发成本。在数字化设计技术和虚拟仿真数字原型）、DigitalPrototyping（数字样机）、VirtualPrototype（虚拟样机）、FunctionalVirtualPrototype（全功能虚拟样机）等技术，主要是用于实现复杂产品的运动仿真、装配仿真和性能仿真。仿真技术是创建和运行数字孪生模型、保证数字孪生模型与对应物理实体实现有效闭环的核心技术之一。3.数据孪生技术数据孪生作为金融领域数字孪生底层的关键技术，该技术通过机器学习模型对一组业务数据的分布进行学习，从中找到相应规律，进而生成与之相类似的数据，实现业务数据的仿真模拟。为实现数据的高质量仿真，需要使用机器学习领域的生成式模型，主流的生成模型包括生成式对抗网络（Variationalautoencoder，VAE）两大类。（Generator）和判别器（Discriminator）。GAN的工作原理基于一个零和游戏（zero-sumgame），其中生成器试图生成足够真实的数据以“欺骗”判别器，而判别器则试图区分真实数据和生成器产生的假数据。6生成器：生成器的目标是捕捉训练数据的分布，以便能够生成新的、看似来自真实数据集的数据点。它通过接收一个随机噪声信号作为输入，并将其映射到数据空间中。判别器：判别器的任务是识别输入数据是来自真实数据集还是生成器。通过这种方式，判别器指导生成器产生越来越逼真的数据。GAN的训练过程涉及到不断调整生成器和判别器的参数，使得生成器能够产生越来越难以被判别器区分的数据，而判别器则变得越来越擅长识别真伪。这个过程最终导致生成器能够产生高质量的假数据。（2）变分自编码（VariationalAutoEncoder，VAE）变分自编码器（VAE）是一种基于概率的生成模型，它通过学习输入数据的潜在表示来生成新的数据。VAE的核心组成包括两个主要部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器：VAE的编码器负责将输入数据映射到一个潜在空间（latentspace）中的表示。这一过程涉及了概率分布的估计，通常是假设潜在空间遵循高斯分布。解码器：解码器的任务是从潜在空间的表示中重构出输入数据。通过这种方式，VAE能够生成与训练数据类似的新数据。VAE的训练涉及到最小化重构误差和潜在空间分布与先散度。这种方法不仅促使模型学习有效的数据表示，还保证7了潜在空间的平滑性，使得我们可以通过在潜在空间中采样来生成新的数据点。4.建模技术建模技术是将物理世界中的对象、过程或系统转化为数几何建模是最基础的一环，通过CAD计算机辅助设计软件创建物体的几何形状及物体间行为框架，通过一系列可变参数控制模型。针对复杂场景，可基于点云的建模技术通过LiDAR（光检测和测距）或其他3D扫描设备获取大量空间坐标点，然后使用表面重建算法如Delaunay三角剖分或泊松重建。此外，动态建模技术，专注于捕捉和表示系统的动态行为，常见用于表达逻辑流程和状态转换的状态机建模，用来模拟并发事件和资源分配问题的Petri网建模等。建模技术为数字孪生提供了坚实的理论和技术支撑，正向着更加自动化、智能化的方向不断发展。5.感知类技术感知类技术包括常见的物联网IoT、射频识别RFID、计算机视觉和声波雷达等。IoT（Internetofthings，物联网）本质上是互联网从人向物的延伸，物联网是将“物”和互联网相互连接的技术，涉及对于“物”的感知、信息采集、传输和控制，用于实现物与物、人与物之间的信息交互。具体而讲，就是通过温度、湿度、压力、振动等传感器实时收集环境和设备的数据。RFID（Radio-Identification，射频识别）是一种利用无线电波进行自动8识别和跟踪标签附着物体的技术，对物品更主动、更精准地感知和管理。计算机视觉，以摄像机为常见载体，能感知物理世界并能获取丰富的信息，在日常生活中已得到普遍地使用，即使恶劣环境，已有基于太阳能发电、无线网络回传、自动补光的高端摄像机。声波雷达又是一种高效且普遍的感知技术，特别适用于对移动、变化的事物通过声波的测量和监测。感知技术作为构建数字孪生的源头，针对不同环境、场景和诉求，综合运用各种不同感知技术更全面、更多层面地获取数字信息是非常重要的。6.云计算技术云计算技术本质是按需灵活地提供各种类型的算力存力运力服务给需求方，提供跨地域跨渠道接入的计算、存储、网络服务并按用户使用量使用率计费，通常包括通用计算算力服务，智算算力服务，通用存储服务，通用网络服务，数据库服务，大数据计算服务，机器学习及人工智能大模型相关服务等通用服务。时至今日，云计算技术已经广泛地运用于全世界服务于各行各业。国外的知名厂商有亚马逊、微软等云计算厂商，国内的主要厂商包括电信天翼云、移动云、华为云、阿里云、腾讯云等云计算服务提供商。9二、金融应用发展（一）金融业业务场景痛点金融业务涵盖银行、投资、保险、外汇交易、信托等多个领域。随着数字化转型的深入，金融科技逐渐成为重塑传统金融业服务模式的重要力量3。《2024中国金融科技企业首席洞察报告》指出，当前金融科技主要集中于平台赋能科技、普惠科技和财富科技三大领域4。其中平台赋能科技以数据分析技术为核心，占比36%，在支持机构优化运营和提升服务效率的同时，对精准营销的有效性和交易风险的快速识别提占比16%，尽管智能风控提升了融资效率，不过复杂场景中的动态风险评估仍是重要挑战；财富科技专注于财富管理和理财服务，占比11%，旨在通过智能投顾5和个性化资产配置满足客户的多样化需求，但在隐私保护和数据安全方面的要求也愈发严格。金融机构作为金融业务的载体，承担着为社会提供资金配置、风险管理和服务支持的职能，也有义务应对数字化转型过程中精准营销、风险管理以及安全合规要求带来的日益复杂的挑战。1.金融营销方面痛点介绍金融营销领域存在的痛点包括客户获得的成本上升，对客户需求的准确分析不足，以及日益激烈的同业竞争。根据3《金融科技发展规划(2022-2025)》由中国人民银行于2021年12月29日发布，旨在推动金融科技跨越式发展，实现数字化转型和核心竞争力提升。4数据源自毕马威《2024中国金融科技企业首席洞察报告》。5指金融信息投资咨询，主要业务包括市场调研、商业报告和技术咨询等。国家金融监督管理总局数据，中国银行业金融机构法人数和证券公司数近五年分别增加了30家和9家6。金融业竞争存活同业数的增加，导致了客户获得成本和企业营销成本的上同时，随着客户对金融产品个性化需求上升，传统市场划分和客户画像可能因无法满足客户需求，导致金融机构获客率下降。而客户需求分析准确度不足，也在对客产品设计和营销策略上给金融机构带来了挑战。数据分析工具普遍应用的当下，海量的客户数据仍是金融业市场洞察的难题。日益精细化的客户需求，导致同类金融机构间产品同质化严重，增加了产品开发压力，同类产品的同业竞价也影响了机构整体的利润。日益精细化的客户需求也导致非同类金融机构若无法共享与整合数据时，数据孤岛现象的加剧，这可能降低营销策略制定和调整时的及时性和有效性。2.金融风控方面痛点介绍金融风控领域方面的痛点包括风险识别滞后，合规压力大，数据整合难度大。传统金融业风险管理方式一般基于历史数据和静态模型，在客户对金融产品个性化需求提高的现在，可能存在风险识别滞后的问题，表现为在市场变化、客户行为和潜在欺诈方面反应速度较慢，不能迅速适应市场变化。当突发市场波动时，若金融机构无法及时调整风险策略，将导致客户投资损失，甚至客户流失。6国家金融监督管理总局官方公告，截至2023年底，中国银行业金融机构法人共4608家，中国证券公司共140家；2019年中国银行业金融机构法人共4588家，中国证券公司共131家。合规压力来源于监管环境的变化，新的监管法规和标准要求金融机构不断更新和完善自身风险管理框架，甚至构建新的合规体系，例如衍生自金融监管的监督审计和衍生自金融风险领域的反洗钱。这增加了机构的合规成本，也加大了金融机构平衡合规性和业务灵活性的难度，以及管理难度。客户个性化及监管法规和标准的增多，使得数据结构趋于复杂增大了数据的整合难度。不同机构、系统之间的数据孤岛也成了风险管理人员获取并整合准确数据的障碍，这种情况不仅影响了风险的实时监测，也使得机构难以预测和应对潜在的市场风险。3.金融安全方面痛点介绍金融安全领域的主要痛点包括数据泄露风险、合规成本过高等。金融数据一般包含客户的个人身份信息以及资产信息，如果这些敏感信息发生大规模泄露，金融机构将承担包括巨额罚款、品牌形象损害等严重后果。金融数据安全领域存在《中华人民共和国中国人民银行法》《中华人民共和国银行业监督管理法》《中华人民共和国商业银行法》在内的多项法律法规。在数据隐私法规日益严格的情况下，为确保合规，金融机构需要不断更新和完善安全措施，这也将耗费大量的人力和财力。数字孪生技术在解决上述金融业务场景的痛点上，具有广阔的应用前景。在营销上，可以通过模拟客户虚拟业务场景进行员工培训，提升品牌形象，还可以分析供应链上下游生产经营情况，评估跨区域业务需求并提供定制化服务。在风控上，数字孪生能帮助机构进行可视化分析及信贷评估，监控虚拟服务流程是否合规。而在安全领域，数字孪生可以为测试环境提供仿真业务数据，防止数据脱敏不彻底、生产取数丢失导致发生大规模数据泄露。（二）金融业数字孪生需求方向在金融行业数字化转型的过程中，数字孪生技术在风险管理、客户体验改善和业务流程优化等方面显示出了巨大的潜力。本节将讨论金融领域数字孪生技术的关键需求方向，并详细阐述其应用及重要性。1.风险管理与合规性提升通过模拟各类金融市场风险情景，数字孪生技术能够帮助金融机构对市场风险、信贷风险以及经营性风险进行较为准确地评价。金融机构通过对数据的实时监视与分析，建立及时地识别与应对潜在风险的动态风险监视体系，从而及时识别相应潜在风险，降低风险暴露。在绿色金融领域，数字孪生技术可以模拟环境风险，评估绿色项目的环境影响，确保投资的可持续性。另外，在合规性方面，通过模拟和预测业务流程，数字孪生技术能够确保金融机构的业务操作符合监管要求，减少合规风险。例如，在养老金融领域，养老金的合规使用和合理的风险管理是重要的监管对象，也是数字孪生技术的“用武之地”。2.客户体验与服务个性化随着消费者对金融服务个性化需求的增加，金融机构可以通过数字孪生技术来提升客户体验。金融机构能够创建虚拟厅堂和数字人与客户互动，为客户提供更加个性化的服务。在提升了客户满意度的同时，使金融机构的服务效率和响应速度得到提升。3.业务流程优化复杂性的金融业务流程要求金融机构不断寻求流程优化的途径。数字孪生技术可以帮助金融机构发现流程中的瓶颈并通过模拟业务流程来优化低效环节。这种模拟既包括前台的客户服务流程也包括后面的清算、结算等操作流程，优化模拟流程能达到在不影响实际业务运行的前提下，提高业务效率的效果。4.数据安全与隐私保护金融机构在数字化转型过程中，面临着数据安全和隐私保护的挑战。数字孪生技术通过创建数据的虚拟副本，使得金融机构可以在不泄露客户敏感信息的前提下，对虚拟数据进行数据分析和模型训练，从而保护客户隐私和数据安全。普惠金融和养老金融涉及大量的敏感个人信息，数据安全和隐私保护在其中显得尤为重要。这些需求表明，数字孪生技术在金融业中存在多样化的应用和潜在价值。随着技术的不断发展和应用的深入，数字孪生也将在金融领域扮演更加重要的角色，推动金融业的数字化转型和创新发展。（三）金融业数字孪生建设进展数字孪生技术正迅速成为推动行业创新和转型的关键技术，该技术在供应链管理、客户服务、品牌形象构建以及数据安全等多方面都取得了显著的建设进展。1.在供应链金融方面数字孪生技术可以通过物联网设备收集的实时数据，实现对供应链全程的可视化分析，从而为金融机构提供更精确的企业信用评估和偿债能力分析。这不仅能够降低信贷风险，还能促进跨区域业务的发展，尤其在风险评估和信贷决策方面，能够显著提升金融服务实体经济的能力，体现科技金融的核心价值。2.在客户服务方面融合元宇宙、VR、AR等技术构建的金融虚拟厅堂，能为客户提供沉浸式的服务体验，还能为员工培训提供模拟真实场景的平台，有效提高培训效果。在优化客户服务流程的同时，提升员工的专业技能，对提升金融机构的整体服务质量和效率具有重要意义。这与普惠金融“提高金融服务的普及性和可获得性”的目标不谋而合。3.在品牌形象展示方面数字人技术能为金融机构提供一个全新的服务和品牌形象展示平台。金融机构可以通过创建具有高科技感的虚拟数字人，提升品牌形象，并为客户提供高质量的远程服务。数字人的应用能增强金融机构的科技感，通过提供个性化服务，也能增强客户忠诚度。对于金融机构而言，数字人的技术可以使其在竞争激烈的市场中保持竞争力；对于金融行业而言，也与数字金融提升金融服务的科技含量和创新能力的发展目标相契合。4.在数据安全和隐私保护方面数字孪生技术给金融机构提供了新的数据安全和隐私保护解决方案。通过数据模拟仿真技术，金融机构能够在保护客户隐私的同时，完成对拟真数据的分析和模型训练。在数据隐私法规日益严格的背景下，仿真业务数据的应用为金融机构提供了一个既安全又高效的数据处理方案，既有利于满足合规要求、赢得客户信任，也与绿色金融、普惠金融领域对个人信息和隐私保护的要求相呼应。数字孪生技术在金融行业的建设进展得到了政策的支持和市场的积极响应。随着技术的成熟和应用的深入，数字孪生技术将在金融领域扮演更加重要的角色，推动金融业的数字化转型和创新。数字孪生技术能让金融机构在竞争激烈的市场中为客户提供个性化、差异化的金融服务，提升服务质量、降低运营成本，进一步做深做细科技、绿色、养老、普惠、数字金融“五篇大文章”，推动金融高质量发展。三、应用场景分析1.应用场景概述数字孪生技术可以帮助金融机构构建个性化的虚拟厅堂环境，其中高度还原真实网点的各类场景和业务办理设备。客户可通过多种渠道（如手机、电脑、VR/AR设备）进入虚拟网点，享受个性化、高效的厅堂服务。虚拟厅堂不仅能够提升客户体验，降低运营成本，还能实时监控服务过程并进行数字化定量分析，达到不断优化服务流程及客户体验的效果。2.解决业务问题传统金融机构厅堂服务，存在客户排队时间较长，服务效率较低的问题，可能降低客户的用户体验及客户对金融机构的满意度评分。数字孪生技术可以结合元宇宙、VR、AR等先进技术，帮助金融机构创建虚拟厅堂。客户可通过终端设备进入虚拟环境，或与全息成像技术进行互动，获得个性化服务。通过数字孪生技术构建虚拟厅堂，可以实时采集客户操作及行为数据，确保每一步都符合厅堂服务规章制度，并在业务流程中自动检测和纠正违规行为，降低操作风险发生概率，提升金融机构厅堂服务合规水平。（3）创造培训虚拟环境通过数字孪生技术构建虚拟厅堂，可以帮助金融机构创建模拟真实业务场景的服务培训环境。让员工在拟真业务场景中熟悉不同业务的厅堂服务流程，提高实际工作中的应对能力。3.技术实现方案数字孪生技术在厅堂服务方面的应用，主要围绕虚拟网点的建设。通过对线下网点实体进行对象定义，选取部分物理设施、流程作为数字化建模的对象，包括客户取号、业务咨询与导引、业务办理、系统操作、业务资料归档、办理业务回执等流程，根据不同对象及流程，选定相适应的属性及行动，最终迭代输出数字化模型。通过构建场地、终端、人员、操作四类实体的数字模型，对真实网点进行仿真孪生。基于数字网点，开通客户线上通道，客户即可进入虚拟网点，虚拟网点通过语音识别、自然语言处理、视频图像分析等技术，融合业务建模、深度学习、大数据分析等手段，对业务办理、客户服务过程中产生的图片、语音、视频等非结构化数据进行深度信息挖掘与分析，构建可以与客户完美互动的虚拟网点环境（见图2）。1.应用场景概述数字人技术目前已大量应用于金融产品营销、金融业务办理等场景，通过创建高保真的数字人形象，借助计算机图形学、图形渲染、深度学习、动作捕捉、语音识别及合成等人工智能技术，虚拟数字人可以对物理世界进行感知并通过电子屏、VR/AR等设备与物理世界进行交互，为客户介绍金融产品，提供金融投顾、金融投资者教育等服务，降低人员成本的同时，提升服务效率，强化合规管理。2.解决业务问题数字孪生技术可以根据金融机构特色创建具有高科技感的虚拟数字人，提升金融机构的品牌形象。通过创新的服务方式，吸引年轻客户，增强品牌竞争力。金融机构通过数字孪生技术创建的数字人，可以为客户提供优质的远程服务，客户无需出门即可办理各项业务。通过视频通话、文件传输等功能，数字人可以与客户进行实时互动，确保服务的连续性和安全性。（3）多语言及无障碍服务在全球化的今天，数字人通过配备多语言处理能力，可以为不同国家和地区的客户提供消除语言障碍的定制化服务；同时，数字人可为听力障碍客户提供手语服务，为视觉障碍客户提供语音识别反馈服务，实现无障碍金融服务，确保所有客户能够得到无差别的金融服务体验。3.技术实现方案基于数字孪生的数字人技术方案主要涵盖基础能力、交互能力、安全能力及应用实现几大部分（见图3）。在基础能力方面，通过3D建模生成数字分身，数字分身可基于人体扫描或手工建模的方式获取数字人所需的人体形状和外观信息，设定文本驱动、视频驱动、语音驱动等多种驱动方式，结合音视频通讯技术，通过渲染引擎合成显示数字人。进行语音合成、多轮对话等生成，同时，支持文本、语音、图像等多模态信息人机交互方式。在应用实现方面，针对交互式数字人和播报式数字人，需要区分不同的应用架构。在部署设计中，需要考虑高可用、高并发、兼容性等问题。数字人的交互模式、文案内容、运营模式等都需进行提前配置，以保证数字人能够达到预期效在安全合规方面，需确保技术的合规应用，保障系统和数据的安全性，同时，对数字人在产品介绍、金融服务、投资者教育等方面进行严格的风险合规管理。1.应用场景概述随着金融机构数字化转型的不断深入，金融行业面临数据安全、隐私保护等诸多挑战，在开发上线支撑业务发展的关键信息系统过程中，传统的测试数据通过抽取客户业务生产数据并脱敏获得，无法完全避免数据泄露风险，通过数字孪生技术中的仿真数据模拟，可以基于业务数据自动生成高质量的孪生数据，保障数据安全的同时，提升金融信息系统开发及测试人员效率。2.解决业务问题金融机构存在大量敏感、高度保密的隐私数据，该部分数据在数字化转型过程中应用极易造成数据泄露等问题，通过数据模拟仿真技术，可以通过学习敏感数据模拟生成与真实数据极其相似的仿真数据，减少敏感数据的应用安全性问金融系统测试需要高质量的测试数据来验证开发工作的正确性。但测试数据不能泄露客户的真实数据，尤其是数据中的隐私信息。传统的做法是通过人工抽取数据的方法，从数据库中抽取部分数据进行脱敏处理，容易存在脱敏不彻底，存在操作风险，通过仿真数据模拟，可以模拟生成高质量的仿真业务数据，提升系统测试效果，降低系统差错率。（3）扩充模型构建样本金融机构在开展新业务初期，由于业务数据积累较少，造成AI算法模型在构建时缺乏训练和测试样本，通过数字孪生中的业务仿真数据技术，可以批量模拟生成算法模型构建所需的样本数据，为冷启动提供更多数据支撑。3.技术实现方案基于数字孪生技术的仿真业务数据生成，在技术实现上主要涵盖数据语料库、算法基础层、工具引擎三部分，为了更加真实地模拟业务数据，需要对结构化及非结构化业务数据进行归类，按照业务流程进行整合梳理，并生成一整套与业务流程相匹配的数据语料库，通过变分自动编码器VAE、生成对抗网络GAN等生成模型，结合业务规则模型及大语言模型，对业务流程数据进行模拟，在工具引擎层实现业务用户自定义的仿真业务数据生成，为软件开发、大数据开发、数据报表开发、AI模型开发、系统测试提供高质量的仿真业在大数据及软件开发方面，基于数字孪生技术的仿真业务数据模拟可以在系统开发中模拟造数，满足历史业务数据缺失情况下的系统需求开发，辅助缺少数据支撑的创新业务场景系统开发。在模型开发方面，在模型样本获取难度大的情况下，通过基于数字孪生技术的仿真业务数据对真实业务数据进行模拟，可以支持机器学习模型无样本或少样本冷启动。在测试模拟方面，通过基于数字孪生技术的仿真业务数据可以生成测试数据及案例，辅助大规模批量人工造数，提升系统开发中数据测试效率。在数据报表开发方面，在部分或全部业务数据未获取到的前提下，通过基于数字孪生技术的仿真业务数据生成模拟数据，支持新业务场景报表敏捷开发及数据验证。1.应用场景概述将数字孪生技术应用于金融机构的智能运营，可以帮助金融机构构建起业务流程及金融市场的孪生体，通过实时收集和分析来自物理世界的市场动态、客户行为、交易记录、业务环节等多维度信息，通过机器学习模型及大语言模型，进行智能化的分析、预测与总结，构建高度仿真的业务模拟环境并自动化输出高质量的分析结果，用户可以通过智慧大屏、智能驾驶舱等系统与模拟环境相连接，对业务运营情况进行实时跟踪分析，帮助金融机构动态了解各版块业务运营情况，并快速做出智能化决策。2.解决业务问题数字孪生技术通过构建金融机构及其业务流程的虚拟模型，可以实时同步和分析金融业务开展过程中的运营数据，精准监控业务的实时开展状态，迅速识别业务流程中的瓶颈及异常情况，从而实现自动化的业务流程低效环节识别并分析提出优化建议，帮助金融机构设计更加高效的对客服务业务流程，提升客户满意度。金融机构通过数字孪生技术可以对现有金融产品的市场环境及客户反应进行孪生仿真，并在实验室环境下，对金融产品进行各类压力测试，结合客户的模拟反馈，从而帮助金融机构设计出更具备市场竞争力的创新金融产品。（3）加强合规管理通过数字孪生技术，金融机构可以对业务开展全流程进行仿真模拟，监控业务开展的合规性，同时金融机构可以模拟不同的监管环境和政策变化，预先测试其业务流程是否符合最新的监管法规要求。3.技术实现方案在智能运营方面，通过建立银行数字孪生系统，针对业务运营、客户运营、合规管理等业务场景，从业务流程中采集数据，针对营销转化、合规管理、压力测试等目标进行仿真推演。业务流程中各环节进行数据采集及分析，预测可能产生的效果及影响。对真实业务场景、管理流程进行模拟，用户可通过智慧大屏、管理驾驶舱、移动端等终端对运营情况进行实时数据采集及监控，并可通过仿真实验室，通过极为真实的仿真业务数据，模拟真实业务场景进行情景推演、压力测试，预测营销活动效果及潜在风险（见图5）。1.应用场景概述随着数字经济和数字技术的发展，供应链金融已成为银行服务实体经济的重要途径，是新一阶段银行业务数字化转型发展的关键方向。传统供应链金融对核心企业背书较为依赖，在供应链融资过程中，进行大量的线下人工审核，从企业背景调查到核准授权，耗费大量人力效率低，无法及时获取业务变化，风险管控能力弱。通过数字化平台建设，上下游企业的经营情况主要来自财务报表、信用评级报告，以及订单、合同、发票等数据，该类数据易出现造假行为。数字孪生技术可以有效解决供应链金融在数字化转型中数据收集难，企业评价维度少的问题，通过物联网（IoT）设备收集供应链中各环节数据，可以帮助金融机构更好评价及监控贷款企业的生产经营情况，提升供应链金融的风控水平。数字孪生技术在供应链金融的广泛应用，为核心企业、银行和中小微企业提供了更多发展机会，提高了业务韧性，实现多方共赢。2.解决业务问题数字孪生技术可以通过物联网（IoT）设备收集供应链中各环节的实时数据，包括生产进度、库存水平、物流状态等，实现供应链全链条的可视化数据分析。高度的透明度有助于金融机构更加准确地评估贷款企业的信用状况和还款能力，从而降低信贷风险。数字孪生技术可以帮助金融机构获取企业更加详细的数据，用来分析供应链各环节的生产经营状况，同时，实时获取数据可以帮助金融机构构建针对供应链上下游的动态风险监控体系，实时收集和分析供应链中的交易数据、物流信息、市场动态，帮助金融机构实时监测潜在风险，及时采取应对措施。（3）推动跨区域业务发展数字孪生技术可以帮助金融机构实时监控跨区域企业的生产经营情况，通过集成物联网设备和传感器，收集企业的生产数据、物流信息和市场动态，确保金融机构及时获取准确信息，更加及时准确地评估跨区域企业的融资需求和还款能力，从而提供定制化金融服务。3.技术实现方案数字孪生技术通过传感器、物理模型等方式，在虚拟空间中对物理世界进行映射，通过在物流、仓储、交易等各环节布置传感器，对数据进行实时采集，生成物理世界供应链各环节的数字孪生体。金融机构可通过物流、仓储、交易等各环节的数字孪生体，实时动态获取供应链运营和金融活动的全生命周期过程，对物理世界中供应链各环节可能存在的潜在风险进行预判，从而更为主动地进行供应链金融全流程1.应用场景概述绿色金融的全面数字化转型离不开数据的收集，绿色数据的准确性和完整性是影响绿色金融产品设计的重要因素。通过应用数字孪生技术和物联网等感知技术，可以构建绿色金融场景的数字模型，并实现绿色金融的数字全景视图。2.解决业务问题数字孪生技术可以帮助收集碳排放、能源消耗、水资源使用等不同维度的数据，可以基于数据对绿色金融场景进行模拟，为绿色金融的风险评估提供充分的数据参考。数字孪生技术，可以收集生产、能耗等方面数据，助力碳排放统计核算的智能化升级，确保碳排放相关信息的准确、及时收集与共享。数字孪生还能为企业构建碳账户作为评价企业碳排放表现的载体，为有效管理和监控碳排放提供数据支持。3.技术实现方案通过物联网（IoT）传感器、卫星遥感、无人机和其他监控设备，对绿色金融进行实时数据采集，通过云计算平台和安全通信协议确保采集数据的安全传输与存储。通过采集到的数据，不断完善客户属性画像及行为画像，形成客户专属的绿色档案，结合国际主流ESG评价标准，对客户进行分级分类评价及管理。针对不同类型的客户，打造多元化的绿色金融产品，使用数字孪生技术，构建沉浸式虚拟业务场景，不断创新绿色金融服务生态（见图7）。1.应用场景概述随着乡村振兴战略的推进，普惠金融需求日益增长，数字化推动普惠金融发展成为提升金融服务能力的关键手段。传统农贷业务需要信贷人员进行实地调研，存在管理种植和畜牧资产困难的问题。数字孪生技术能够通过为农业场景生成专属孪生体，实现实物资产与数字孪生体的协同管理。2.解决业务问题通过数字孪生技术，为蔬菜种植和畜牧业养殖场景中的动产抵押品构建精确到每个大棚和牲栏的数字孪生体。为农畜产品提供便捷统计和流通溯源功能，实现线下普惠资产的线上管理。对于活体资产（如牲畜）或大型农机具，可以通过数字孪生技术设置自动化定期远程巡检，对该类资产进行智能盘点，确保农户贷款主体具备还款来源，解决传统农业贷款中贷款主体过于分散导致的缺乏有效抵押物管理问题，进而为普惠金融业务贷后资产质量提供保障。（3）精准金融服务通过数字孪生技术建立透明的信息共享机制，通过实时的信息收集，可以对每位农户或农业企业进行智能画像，进而生成定制化的金融服务方案，有助于提高金融服务效能。3.技术实现方案通过数字孪生技术可以整合多源数据，包含天气、土壤湿度及酸碱度、作物生长周期、农机具运行状况等。基于数据实时采集构建普惠金融场景专属数字孪生体，通过溯源码管理，对农畜产品进行远程、实时智能监控及盘点，实时获取普惠金融贷款主体的种植、养殖情况，大幅提升贷款全生命周期信息获取时效性，为普惠金融的发展注入新的活力1.应用场景概述养老服务体系的建设需要大量的资金，养老领域的贷款可以帮助养老服务机构拓展经营场所，优化服务设施，提升服务质量。数字孪生技术通过数据采集和仿真建模，可以帮助金融机构实时采集养老机构的医、食、住、行等信息，提供产业经营的全景数据，辅助贷款审核与发放。此外，数字孪生技术还可以构建虚拟养老社区，为行动不便的老年人提供便捷交流沟通、个性化线上财务管理等服务。2.解决业务问题随着积极应对人口老龄化逐渐上升为国家战略，适老化改造成为各行各业的重要发展方向，金融领域也在不断探索新型养老金融服务模式，通过数字孪生技术构建线上虚拟养老社区，能够让老年人足不出户享受远程医疗咨询、在线社交互动等线上化服务，探索养老服务新模式。（2）优化养老机构信息获取途径通过数字孪生技术，构建养老机构的数字孪生体，对机构的运营情况等进行实时监控，可以帮助金融机构获取养老机构的全景信息，从而为养老机构贷款审批和贷后管理等各环节提供重要信息来源，实时获取养老机构经营情况，在抵押保障的同时，减少信息不对称造成的贷款损失。3.技术实现方案通过数字孪生技术，构建对养老机构进行数字化信息采集，获取机构场地、设施、入住等各类信息。通过仿真模拟构建孪生体，生成虚拟养老社区，在获取养老机构运营情况辅助贷款发放的同时，在虚拟养老社区中提供线上支付、财富管理类金融服务，实现虚拟孪生场景中的存贷联动，大幅提升养老金融服务的覆盖范围（见图9）。四、机遇与挑战（一）数字孪生带来的机遇数字孪生技术作为数字化转型中的重要驱动力，凭借其独特优势在金融领域引发深刻变革。数字孪生通过创建物理实体的数字副本，为金融机构提供了评估实体行为和性能的全新的视角，帮助机构优化业务流程的同时提升客户服务体验。甚至随着金融业服务的数字化发展，数字孪生还能凭借虚拟世界探索成本低的优势，为机构提供预测市场趋势、客户需求和风险变化的能力，辅助优化决策并提升运营效率。1.创新营销与获客方式随着金融服务的数字化发展，金融机构逐步致力于通过优化线上渠道金融服务提高客户满意度。未来，数字孪生技术将为金融机构获客营销、提升客户体验提供新的解决方案。获客方面，在面对流量红利逐渐削弱和元宇宙蓬勃发展的大背景下，围绕“数字孪生场景、虚拟场景和虚拟数字人”打造的创意玩法和个性化互动方式，已经成为一种新兴的获客渠道。作为新消费经济浪潮下的产物，以智能人机交互，虚拟形象的驱动技术以及未来感十足的场景为代表的数字化技术将会成为流量增长的“良药”。营销方面，金融机构可以利用数字孪生技术创建具备足够历史数据和其他客户行为推断能力的产品平台。机构在推出新产品或服务前，数字孪生可用于评估市场可行性和客户需求，并预测客户将来可能需要什么样的产品，如何利用正确的优惠政策激励客户，这将成为机构创新的驱动力。2.提升运营与风控效率数字孪生可用于模拟和分析不同的场景，尤其在金融机构的运营和风控中，通过利用数字孪生技术对具体场景的模拟分析，能够提升运营效率、降低运营成本，并使风险控制更加精准，对风险事件的应急预案应对也更加从容。具体而言，运营方面，例如金融机构在面临客户流量的变化或者新业务新产品的上市时，可以利用数字孪生进行模拟，以确定银行分支机构的最佳布局和人员配备水平，这有助于简化运营并提高实体分支机构的效率；风控方面，例如市场条件的变化或客户行为的变化，应用数字孪生识别潜在风险并制定缓解策略，这可以帮助银行更好地管理风险并保护资产。3.改善基础设施监控水平基于数字孪生结合物联网、大数据、人工智能等核心技术，将金融机构的基础设施连接起来，建立一个孪生的体系，通过对虚拟仿真体实时性能状态的仿真和分析，可及时发现实际设备的问题并模拟解决方案。例如金融机构在数据中心领域应用数字孪生技术，通过整合物理模型、传感器数据以及运行信息，实现了对机房空间、电力供应、空调系统等基础设施的全周期数据重建和数字映射。这种技术集成了多学科、多物理量、多尺度和多概率的仿真模型，助力金融机构深入分析物理实体与性能状态之间的映射关系，并通过数据挖掘和仿真模拟技术的融合，实现了故障诊断、趋势预测和控制反馈。通过这种方式，金融机构能够将实体数据中心和基础设施转化为数字化基础设施，实现与物理设施的互联互通和互操作，进而通过模拟、仿真和预测优化，确保物理实体在整个生命周期中的安全、可靠和高效运行。（二）数字孪生面临的挑战1.数据安全方面的挑战数字孪生技术的实施过程本质上涉及物理实体的全面数字化映射，其核心机制在于确保物理实体与其数字副本之间实现实时双向数据同步与交互。这一过程必然伴随着广泛的数据采集和高效传输，同时也面临着数据泄露的风险。在数据采集阶段，构建数字孪生模型通常需要收集大量多元化数据，涵盖传感器读数、图像资料、视频记录及各类敏感信息。例如在供应链金融场景中，金融机构需依赖物联网收集供应链各环节数据，包括交易记录、订单处理、库存水平等，这些信息可能包含商业秘密或客户隐私，一旦泄露，将对企业竞争力和客户信任造成严重影响。类似地，在智能运营场景中，需收集客户身份信息、交易记录、财务状况、市场策略等信息，这些包含金融机密和客户隐私的敏感数据，一旦发生泄露或不当利用，可能引发严重的安全隐患。在数据传输环节，数字孪生体系通常需连接互联网或专用内部网络，以便实时接收数据输入、模型更新及与其他系统的协同操作。例如在金融供应链的数字孪生模型中需与物理世界实时交互库存更新、物流跟踪等信息。然而，这种网络连接性增加了数字孪生系统面临网络攻击的风险，包括恶意软件入侵、数据外泄及身份盗用等安全威胁。因此，在推进数字孪生技术应用过程中，必须高度重视数据安全防护及网络威胁防御，以确保该技术在保障信息安全的前提下，充分发挥其在监测、预测及优化物理实体性能方面的巨大潜力。同时，建立有效的数据备份和恢复机制，以确保在发生灾难性事件时能够循序恢复金融业务的相关运行。2.数据缺失方面的挑战数字孪生技术需要高精度还原物理实体空间，其准确性高度依赖于输入数据的完整性。然而在数据缺失方面，数字孪生技术也面临着多个挑战。首先，当前数字孪生领域缺乏统一的数据标准，包括明确的采集尺度、参数定义、数据格式及采集周期等。数据标准的缺失将导致来自不同来源和平台（如传感器、数据库、第三方系统等）的数据难以有效整合。例如，在数字孪生金融市场模拟中，需整合多个交易平台的实时交易数据、价格数据、市场指数等，而平台间数据采集周期的差异（如有些平台提供每分钟交易数据，有些则提供每秒数据）使得填补数据空白时难以找到合适的数据，进而影响建模的准确性和可靠性。其次，数据治理过程中的挑战亦不容忽视，由于系统故障、人为错误或其他技术因素，关键数据常面临丢失或损坏的风险，因此导致的数据不完整，可能直接影响市场模拟预测、风险管理、投资组合优化等金融模型的构建和评估，甚至导致决策偏差。为应对这些挑战，金融行业需加大对数据治理的重视，建立统一的数据标准与治理框架，提升数据质量，确保数据完整性。同时，强化数据安全措施，降低因数据缺失导致的风险，保障数字孪生技术的有效应用，为金融机构提供更为精准的决策支持。五、趋势与展望在当前市场环境的不断演变下，数字孪生技术的趋势亦随之发展。企业通过这项技术在虚拟环境中对流程和产品进行测试与优化。展望未来，数字孪生将在金融行业多个领域内得到广泛应用，提升金融服务质效。（一）数字孪生有望助力金融机构做好“五篇大文章”数字孪生技术可以助力金融机构在“五篇大文章”实现创新和提升。例如在科技金融中，数字孪生技术可以帮助金融机构对科技型企业进行全景画像，提升客户筛选和营销对接效率，通过建立企业、产品的数字孪生模型，金融机构可以更准确地评估风险，优化信贷审批和投资决策流程，从而促进金融服务触达更多初创期、成长期企业；在绿色金融中，数字孪生技术结合大数据、人工智能等技术，可以用于绿色项目识别与评价工具、绿色资产管理等方向，通过精准认证和识别符合绿色发展的技术、产品和资产，建立满足绿色认证的项目和企业数据库，提供差异化、定制化的绿色金融产品；在普惠金融中，数字孪生技术通过模拟不同的业务场景，帮助金融机构优化业务流程，提高业务效率，降低成本，从而提升金融产品服务的可获得性和普惠性，这有助于金融机构更好地服务小微企业和个人，提高金融服务的覆盖面和深度。数字金融中，数字孪生技术可以赋能金融业务运营数字化管理新模式，使重点业务数据直观、实时可视，有效提高运营管理效率。（二）数字孪生与金融业务联系更加紧密数字孪生技术的采纳正变得日益普遍，预计未来各金融机构将持续利用该技术创造独特的混合型及远程工作空间，提升客户体验，并简化产品开发流程。例如在风控场景，金融机构会利用数字孪生技术拓宽数据采集广度、模拟信贷客户行业视图、强化对未知风险的模拟能力和防范能力，就绿色金融而言，自然灾害、气候风险等因素具备不可预测性，金融机构可以借助数字孪生模拟气候变化带来的自身资产质量的影响，对当前绿色金融业务的资产负债情况进行评估和压力测试，从而更好地制定业务发展策略，提升风险防范能力。这些技术有助于降低运营和维护成本，同时增强企业的可持续性能力。（三）数字孪生与物联网、5G等技术的融合逐渐加深物联网设备的广泛普及和连接选项的增强，为数字孪生技术的应用提供了更多可能性，随着连接设备的增加，企业将获得大量新数据，同时，5G网络的广泛部署将以高速度和低延迟特性，彻底改变实时同步和远程监控，这使得金融机构获取客户的抵押物数据和经营情况更加及时，将风险降到最低。（四）数字孪生与虚拟现实的结合为金融带来了新机遇通过结合这两项技术，金融机构能够利用XR和元宇宙简化产品开发策略，为团队提供尝试不同设计的机会，并创造更具沉浸感的员工培训和入职体验。同时，企业可以通过AR/VR技术和数字孪生提供更有效的客户体验，利用这些技术监控产品和系统的运行状况，并远程协助客户解决问题。（五）安全意识提升随着数字孪生、元宇宙、物联网和XR技术的发展，企业面临着新的安全和合规性挑战。尽管企业在设计物联网设备和数字孪生解决方案时已考虑安全性，但仍需解决一些潜在威胁。随着人工智能解决方案越来越多地融入数字孪生技术，这一点变得尤为重要。由于数字孪生系统依赖大量有价值数据，企业领导者需要谨慎实施保护知识产权、个人数据和机密信息的措施，包括采用高级用户身份验证方法、安全网络和定期安全审核。数字孪生技术对企业未来的影响是深远的，它将成为推动各公司数字化转型的关键因素。随着技术格局的持续发展和科技公司对数字孪生产品的研发，我们预见该技术将在各领域内变得更加普遍。附录A：金融业数字孪生应用实践案例一：中电金信数据孪生实验室1.案例背景在当今飞速发展的数字时代，中电金信作为中国电子旗下成员企业，为金融机构提供全场景的数字化转型解决方案，在此过程中，金融业务数字孪生场景落地、系统开发、测试及AI算法模型构建过程中均需要采集实际业务数据支撑，由于金融领域数据安全及隐私保护要求极为严格，存在业务数据无法直接使用，造数成本较高，数据脱敏不彻底易存在信息泄露等问题，为系统开发、测试及数据挖掘等工作带来诸多不便。2.解决方案中电金信通过整合内部各项资源，将解决业务数据仿真模拟为目标，组建数据孪生实验室，通过将机器学习、深度学习、大语言模型等先进技术相结合，逐步探索形成金融领域垂直场景数据孪生解决方案（见图10）。数据获取是数字孪生、金融系统开发及测试、AI算法模型开发等工作的关键环节，但大规模获取真实业务数据的成本过高，数据孪生技术可以通过小规模脱敏业务数据，低成本模拟生成大规模孪生数据集，解决业务数据获取难、适用难的问题。中电金信通过持续研发与创新，构建起基于数字孪生和大语言模型技术的数据孪生实验室，通过对金融领域业务数据进行仿真模拟，帮助金融机构对业务数据进行仿真模拟，自动化生成孪生数据库，用于金融系统开发、测试及金融模型的构建，保证敏感业务数据安全的同时，为金融业务系统及金融领域AI模型的构建提供数据支撑。同时，作为金融领域各类数字孪生场景的基础，为金融业数字孪生提供一整套安全合规的业务数据仿真模拟解决方案，帮助金融机构通过构建孪生数据库将物理世界的真实业务数据进行高质量的孪生模拟，扩展业务数据在数字孪生技术中的应用范围，同时降低数据安全风险。一是基于机器学习及深度学习模型中的生成模型，通过结合概率潜变量模型和自编码器的构建思想，构建生成模型，学习真实业务数据的分布及其中的关联关系，通过多维空间转换编码及解码，生成真实业务数据的模拟孪生数据。二是通过大语言模型，结合业务场景逻辑规则，对生成数据进行修正，保证生成的业务数据符合业务场景逻辑，避免出现数据勾稽关系错误等问题。数据孪生的应用可以解决开发、测试等数字化转型过程中对业务敏感数据的大批量需求，在充分满足数据安全的基础上，提供高质量的孪生数据集，在金融机构，数据孪生的在数字孪生环境构建过程中，需要获取真实业务场景数据，但由于金融领域数据的敏感性较强，数据获取难度较大，数据孪生通过使用小量真实数据，模拟生成大量孪生数据集，协助数字孪生场景搭建。在系统开发中通过数据仿真进行模拟造数，满足历史业务数据缺失情况下的系统需求开发，辅助缺少数据支撑的创新业务场景系统开发。通过数据仿真生成测试数据及案例，辅助大规模批量人工造数，提升系统开发中数据测试效率。（4）数据报表开发在部分或全部数据未获取到的前提下，根据业务逻辑，通过数据仿真生成模拟数据，支持新业务场景报表敏捷开发及数据验证。（5）AI