科技進步和創新是金融科技發展的關鍵。隨著需求增加,科技發展也日益成熟。
近日,騰訊金融研究院、騰訊雲和畢馬威聯合發布《數實共生.2022金融科技趨勢展望》報告。該報告提出了未來三年金融科技領域的科技趨勢。
騰訊金融科技專家強調,以下六大趨勢將為金融科技行業塑造可信、安全和智能的未來。
虛擬銀行快速發展
虛擬銀行改善了很多人的生活品質。人們無需在銀行分行排隊等候就可以辦理各類業務。實際上,虛擬銀行的作用不止於此,它們在從前端到後端的各個層面將銀行業務數碼化,便於不同客戶隨時隨地使用服務。
在數碼化的過程中,虛擬銀行還能利用AI、大數據和物聯網等數碼技術,評估金融風險和用戶需求,提供滿足客戶最佳利益的個性化服務。
最近,中國的一些銀行正在使用微信小程序提供虛擬銀行服務。作為微信內置的功能之一,微信小程序連接起用戶和企業服務,目前擁有超過4.5億活躍用戶。微信用戶通過小程序可以極方便地訪問和使用銀行服務。
零信任架構(ZTA)打造安全可信邊界
零信任架構是一種可信環境,要求對任何進入網絡的主體先行驗證,包括組織網絡內的用戶。在授權主體訪問應用程式和數據之前,訪問主體身份將接受動態持續的核查和管理。
ZTA協助銀行業打造安全的訪問環境。銀行數碼化轉型帶來新挑戰,例如數據安全和外部存取安全等。ZTA為身份驗證、授權和風險管理提供了一層安全保障,確保客戶在使用金融服務時的數據安全和效率。
聯邦學習提高數據交互效率
金融科技行業經常使用機器學習來預測金融風險、發掘市場機遇、檢測欺詐等。
銀行需要大量數據來打造精準的機器學習工具,為不同行業的企業服務。不過,由於安全和私隱問題,企業與金融機構分享自己的數據時存在風險。聯邦學習可以在此環節發揮作用。
該技術允許機器使用去中心化的數據進行訓練演算,這意味著系統無需擁有數據,也可進行訓練,安全隱患不復存在。此外,它可以幫助解決樣本量少的限制,讓更多中小企業可以使用機器學習工具。
目前,聯邦學習廣泛應用於授予小微企業的小額貸款服務,這些企業的數據樣本量一般比較分散。
低代碼開發平台(LCDP)使程式開發更簡單
隨著新科技的出現,大量編程與編碼工作對金融領域科技人才提出了更高的要求。
為了提升金融業敏捷服務能力,LCDP簡化了冗長的編碼流程,為程式開發提供捷徑。開發人員可以通過平台的可視化編輯器創建應用程式,進而節省大量資源和時間。
有了LCDP,金融行業的編碼人員無需研究、編寫和測試手稿,就可以快速匯編和構建應用程式。經過基礎培訓後,即使非專業開發者也可以創建簡單的應用程式,這樣可以充分利用人力,減少專業開發人員的壓力。
數碼助手——機器人流程自動化(RPA)
近年來,越來越多的中國企業開始利用RPA技術將各項數碼工作自動化。金融行業的工作流程繁瑣,任務包含複雜的數據。RPA解決方案可以讓軟件機械人模擬人類操縱數碼系統,這意味著大量重複性工作可以交給機械人來完成。
RPA高效易用。只要有電,它就可以全天候運行,準確度也很高。沒有IT背景的員工也可以學習如何設定指令,讓機械人執行工作。此外,以LCDP技術為基礎,RPA的開發和維護成本也能減低。因此,企業使用和更新RPA軟件的成本也較低。
在與圖像識別、情緒分析和OCR等AI技術融合之後,RPA有望在金融業發揮更大作用。
同態加密保護數據私隱
數據分析是金融科技行業的重要支柱。計算過程需要大量數據,可能會造成數據安全方面的問題。要避免數據洩漏,常見方法是使用加密算法,但是加密數據不便於數據分析,會使流程更為複雜。
同態加密讓用戶無需解密數據就可進行分析,分析結果能夠與分析解密數據的結果幾乎一樣。這種加密方法可以促進企業之間的數據分享,同時降低數據洩漏風險。不過,由於營運成本較高,該技術尚未在行業內廣泛應用。