實(shí)際上這種增速并不能反映行業(yè)內(nèi)的真實(shí)情況，只看規(guī)模與增速的話很多問題就會(huì)被掩蓋。金融科技對金融行業(yè)來說，本質(zhì)上是一種舶來品，它并不原生與金融行業(yè)，反而是在社會(huì)發(fā)展趨勢上，其他科技力量崛起后，反向輸出給金融行業(yè)，才出現(xiàn)了所謂金融科技一說。

所以從傳統(tǒng)金融產(chǎn)業(yè)來看，金融科技投入的增減，是脈沖性的。也就是說當(dāng)新一輪技術(shù)出現(xiàn)后，會(huì)導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)短期內(nèi)大規(guī)模投入該技術(shù)進(jìn)行改良。但這股風(fēng)潮退去后，很難說沉淀下來什么具體的能力。至少從預(yù)期上，這些投入前后的結(jié)果是存在斷層的。

放大來看這一特點(diǎn)廣泛存在于大型的機(jī)構(gòu)中，2024年末，DeepSeek發(fā)力，引燃了新一輪大模型應(yīng)用熱潮，而2024年1-12月，中國大模型項(xiàng)目中標(biāo)金額呈現(xiàn)出如下態(tài)勢。

這隱隱的透露出另外一件，也許是金融行業(yè)忽略很久，又本應(yīng)該不寒而栗的事，即：金融行業(yè)傲慢到并不真正的在意技術(shù)。

金融科技九大技術(shù)趨勢

由此我們在2024年走訪了很多金融與科技公司，調(diào)研其在2024年的主要產(chǎn)品業(yè)務(wù)布局，得到以下九個(gè)技術(shù)趨勢。分為兩塊：

第一塊是相對重要和前沿，并且有一定的遞進(jìn)關(guān)系：

趨勢一：多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)異軍突起。改善信息收錄方式，推動(dòng)通用人工智能技術(shù)的泛化應(yīng)用。這是所有金融機(jī)構(gòu)在應(yīng)用科技過程中基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，在實(shí)際技術(shù)落地的時(shí)候，才知道自己的底子有多少漏洞。

趨勢二：低代碼平臺應(yīng)用。下沉業(yè)務(wù)開發(fā)邏輯，覆蓋更多中長尾金融業(yè)務(wù)場景。主要服務(wù)于金融機(jī)構(gòu)的毛細(xì)血管，也就是一些分支機(jī)構(gòu)和部門，所面對的臨時(shí)性，突發(fā)性和小的服務(wù)需求。讓基層業(yè)務(wù)人員可以快繞過復(fù)雜的報(bào)備和開發(fā)流程，迅速生成可用服務(wù)，滿足需求。

趨勢三：金融大模型。集成數(shù)據(jù)、算法、算力，是大模型能力輸出的主要方式。其內(nèi)涵是大模型更多利用金融數(shù)訓(xùn)練，生成更符合金融工作環(huán)境的模型能力。

趨勢四：AI數(shù)智人。數(shù)字人的升級。與多模態(tài)技術(shù)的結(jié)合為用戶帶來全新數(shù)智體驗(yàn)。

第二塊是相對獨(dú)立的應(yīng)用點(diǎn)：

趨勢五：RPA與多技術(shù)的融合應(yīng)用。以企業(yè)級集成平臺的模式為金融機(jī)構(gòu)提供復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化解決方案。

趨勢六：“云邊端”協(xié)同與邊緣計(jì)算。滿足金融機(jī)構(gòu)充分泛在算力的需求。

趨勢七：“一云多芯”融合云平臺。從底層硬件到上層云原生應(yīng)用的多芯全棧式適配兼容。

趨勢八：隱私計(jì)算一體機(jī)部署。軟、硬件結(jié)合提升隱私計(jì)算技術(shù)的易用性。服務(wù)于中小金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)對接的業(yè)務(wù)。

第九類：云原生安全。將安全技術(shù)與云端應(yīng)用緊密結(jié)合，打造云原生時(shí)代安全范式。從數(shù)據(jù)出口的安全規(guī)范，向更前端轉(zhuǎn)移，即在生成代碼時(shí)就會(huì)考慮安全方面的內(nèi)容。

那么應(yīng)用效果如何？

在2025年初，我們訪問了122位銀行、保險(xiǎn)、證券行業(yè)的從業(yè)人員，以數(shù)字化業(yè)務(wù)部、科技管理部、數(shù)據(jù)中心、軟件開發(fā)等部門的負(fù)責(zé)人為主，讓他們對自己公司所應(yīng)用的技術(shù)進(jìn)展做出評分。

一方面是與上面第一板塊趨勢相對應(yīng)的人工智能，也是與當(dāng)前社會(huì)環(huán)境中最熱的技術(shù)息息相關(guān)?？梢钥吹浇鹑跈C(jī)構(gòu)人工智能領(lǐng)域科技產(chǎn)品部署進(jìn)程的不同，可將其分為以下三類梯隊(duì)：

第一梯隊(duì)產(chǎn)品聚焦于服務(wù)核心盈利環(huán)節(jié)以及非核心業(yè)務(wù)場景下的交互服務(wù)與知識支持；第二梯隊(duì)產(chǎn)品聚焦于金融業(yè)務(wù)的中后臺場景，通過技術(shù)的賦能實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化，體現(xiàn)人工智能的智慧涌現(xiàn)性；第三梯隊(duì)產(chǎn)品服務(wù)場景較為冗雜，目前AI智能招聘作為增長較快、市場反饋較好的AI應(yīng)用受到關(guān)注，約有24%的機(jī)構(gòu)已將該項(xiàng)能力投入應(yīng)用。  

來源：N=122，以上所列舉的人工智能產(chǎn)品并不意味著該項(xiàng)產(chǎn)品僅有人工智能一類技術(shù)，而是指人工智能在該產(chǎn)品中起較為主導(dǎo)的作用，因此把其歸類為人工智能類金融科技產(chǎn)品；專家訪談，公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。 

另一方面聚焦于更加基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)層面。同樣可以看到分為三個(gè)梯隊(duì)第一梯隊(duì)產(chǎn)品聚焦于數(shù)據(jù)要素開發(fā)與基礎(chǔ)應(yīng)用，圍繞用戶經(jīng)營與全生命周期運(yùn)維的數(shù)據(jù)支持。第二梯隊(duì)產(chǎn)品聚焦于數(shù)據(jù)要素在業(yè)務(wù)場景的深度應(yīng)用，關(guān)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽與信息的傳達(dá)，服務(wù)的業(yè)務(wù)場景專業(yè)化程度更高。第三梯隊(duì)產(chǎn)品更加關(guān)注金融業(yè)務(wù)的長尾場景，多以完善用戶的深度服務(wù)體驗(yàn)為主，聚焦業(yè)務(wù)價(jià)值鏈的遠(yuǎn)端。

來源：N=122，以上所列舉的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品并不意味著該項(xiàng)產(chǎn)品僅有大數(shù)據(jù)一類技術(shù)，而是指大數(shù)據(jù)應(yīng)用在該產(chǎn)品中起較為主導(dǎo)的作用，因此把其歸類為大數(shù)據(jù)類金融科技產(chǎn)品；專家訪談，公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。 

所以，終極的結(jié)論浮出水面

在前文中，我們提過，金融科技在金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)用，是跟隨社會(huì)科技發(fā)展趨勢而來的。這一點(diǎn)在金融機(jī)構(gòu)在技術(shù)的應(yīng)用上有所體現(xiàn)，金融機(jī)構(gòu)的自主性很差。應(yīng)用最成熟的板塊，基本都可以在當(dāng)前社會(huì)最熱門的供應(yīng)商中，找到其售賣的影子。也就是說，所謂的金融科技，投入前后的能力斷層，本質(zhì)上是因?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)并不明確知悉自己的需求，往往是供應(yīng)商兜售哪類產(chǎn)品，他們才拿來主義的應(yīng)用。這體現(xiàn)出在中國金融科技發(fā)展過程中，最具實(shí)力的金融機(jī)構(gòu)，其生態(tài)位僅僅是科技公司發(fā)展過程中的市場，并不是主導(dǎo)者。

而我們觀察金融機(jī)構(gòu)的核心價(jià)值，其實(shí)是對金融生產(chǎn)資料的牢牢掌控。這些生產(chǎn)資料包括現(xiàn)金與各類金融產(chǎn)品，和更為重要的數(shù)據(jù)。所以對于這樣的優(yōu)勢，金融機(jī)構(gòu)想要在金融科技領(lǐng)域有所建樹，只有三個(gè)方向：

第一，利用資金資源優(yōu)勢，投資有潛力的技術(shù)公司。只以投資人的身份，參與科技領(lǐng)域的進(jìn)步，產(chǎn)生的收益總好過于無意義的金融科技投入。

第二，將數(shù)據(jù)生產(chǎn)資料與有技術(shù)的公司進(jìn)行在必要安全框架下的合作，輔助技術(shù)公司利用數(shù)據(jù)產(chǎn)品獲得利潤。

第三，完全拋棄金融母公司的包袱，以不要求KPI和集團(tuán)貢獻(xiàn)的方式，成立真正意義上的金融科技子公司，將所有的技術(shù)在自己體系內(nèi)應(yīng)用成行業(yè)標(biāo)桿，進(jìn)而再與市場上已有的科技公司競爭。

除此三法，以目金融公司面臨的內(nèi)外部環(huán)境來看，金融科技必然會(huì)延續(xù)脈沖式增長的虛假繁榮。