1 金融科技行业 2023 年 专利分析白皮书 1 报告摘要 金融是国民经济的血脉，是国家核心竞争力的重要组成部分，金融高质量发展成为 2023 年中央金融工作的重要议题。中国金融科技调查报告中指出，我国金融服务业在科技的助力下，从 1.0 时代的“信息科技 金融”、2.0时代的“互联网 金融”逐步向 3.0 的“智能金融”转型，人工智能、云计算、大数据等多种技术与金融业深度融合，科技正在变革金融生态的现在和未来，“无科技不金融”已成行业发展特征！2018 年以来，全球金融科技专利申请量已突破 34 万件，保持高基数下的稳步增长 创新是引领发展的第一动力，保护知识产权就是保护创新，知识产权已成为高质量发展不可或缺的重要资源。2018 年以来，全球金融科技行业专利申请量已突破 34 万件，年均专利申请量近 6 万件，2021 年金融科技年度申请量达到近年申请峰值，高达 70869 件，年均专利申请增长率为 3.8%，保持了高申请基数下的稳步增长。中美两国引领技术创新，中国主体创新活跃，美国市场更受青睐 全球 70 余个国家和地区积极进行金融科技行业的技术创新和专利布局，中国和美国是金融科技行业技术创新的重要引领国，两国专利占比高达2 64.5%。中国专利申请量已突破 15 万件，以 6.6%的年均专利申请增长率快速发展。美国专利申请量近 7 万件，年均专利申请增长率为-1.6%。美国专利申请中近 1/4 的专利申请来自非本国创新主体，所占比重明显高于其他主要专利布局国家，同时美国申请人在 PCT 国际专利申请中以 37.6%的占比位列第一。比较而言，美国市场更受本行业创新主体关注。TOP 10 专利权人均为集团性金融机构，行业竞争激烈，平安集团和蚂蚁集团脱颖而出 2018 年以来，金融科技行业的科技创新领军企业包括平安集团、蚂蚁集团、中国银行、阿里巴巴、腾讯集团、工商银行、CAPITAL ONE、建设银行、万事达卡以及京东集团，位列专利权人榜单前十位。中国权利人位列 8 席，平安集团以 9373 件的专利申请量位列首位，蚂蚁集团以 8395 件的专利申请量位列第二位，两家集团公司专利申请量占金融科技行业专利申请量的比例达 5.1%，技术创新实力明显超过其他主体。美国权利人位列 2 席，分别为第一资本集团 CAPITAL ONE、万事达卡MasterCard。科技创新推动行业发展，人工智能、区块链引领行业创新风向 金融科技行业专利布局中，以人工智能和区块链技术为重点。2019 年至2021 年，这两项技术的专利申请平均增长率分别为 23.1%、3.3%。在金融科技行业所使用的技术中，人工智能技术自2020年起显示出了更加突出的创新优势，引领了行业的技术创新风向。3 从重点技术专利权人分布情况来看，平安集团与蚂蚁集团领跑金融科技技术创新赛道，竞相展现强大技术实力，在多项重点技术的专利申请量排名中均位列 TOP 3。其中，平安集团在人工智能、大数据领域位列第一，蚂蚁集团在区块链领域位列第一。云计算领域位列首位的专利权人为 IBM。风控、智能客服场景创新成果显著，人工智能发挥引领作用 专利数据清晰地描绘了金融科技行业在不同应用场景下的创新格局。风险防控和智能客服的发展突显了金融科技在提升客户体验和风险管控方面的技术优势。同时，数字化经营的活跃发展也为行业的数字化转型提供了强有力的支持。在关键技术的应用上，“ABCD”四项技术均发挥着重要的作用，人工智能技术备受瞩目，其在各应用场景中均表现出了技术引领作用，其中人工智能在保险理赔、风险防控中的专利占比分别为 31.0%、27.9%，所占比例最高。足以看出，基于人工智能技术解决金融交易过程中的安全问题是重要的技术发展方向。从主要应用场景专利权人分布情况来看，平安集团在金融科技各应用场景专利布局实力均非常突出，其在金融科技行业的风险防控、智能客服、保险理赔、数字化经营领域的专利申请数量均位列第一。除平安集团外，蚂蚁集团、阿里巴巴、Capital One、建设银行在金融科技主要应用场景也具有较大竞争优势，均至少在两个应用场景进入 TOP5 之列。4 金融科技巨头平安集团和 Capital One 均致力于全球专利战略，并极为重视借助人工智能技术推动行业革新 作为金融科技行业的领军企业，平安集团以中国本土市场为主阵地，同时在美国、新加坡、日本等多国布局，构建了全球化专利战略。在技术创新方面，平安集团高度重视核心技术的研发，将人工智能视为关键的创新方向。其作品“智能拜访助手AI 会客厅”在人工智能领域屡获殊荣。在应用场景方面，风险防控、智能客服、保险理赔等领域是平安集团专利布局的重点。美国第一资本集团（Capital One）作为一家多元化的金融企业，以其在科技创新方面的卓越表现而备受瞩目。其被誉为银行业中最具科技智慧的公司之一，也是美国金融科技行业的杰出代表。在专利布局方面，近 75%的专利申请聚焦于美国市场，除 PCT 国际专利申请外，其在其他国家或地区的专利申请逐渐收紧。同时，该公司极为重视人工智能技术在安全领域的运用，这成为了其在解决安全问题上的关键选择。金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 I 目 录 第 1 章 金融科技行业专利宏观分析.1 1.1 新技术推动金融科技快速发展，中国市场规模已超五千亿元.1 1.2 中美两国引领行业发展，创新主体多为集团性企业.1 第 2 章 金融科技核心技术要素创新.6 2.1 科技创新推动行业发展，人工智能、区块链引领行业创新风向.7 2.2 平安集团与蚂蚁集团领跑金融科技技术创新，竞相展现强大技术实力.8 第 3 章 金融科技在行业应用的创新与发展.9 3.1 应用场景蓬勃发展，风控、智能客服创新成果显著.9 3.2 关键技术推动场景创新，人工智能发挥引领作用.11 3.3 平安全面布局场景创新，蚂蚁、阿里巴巴等行业巨头紧随其后.12 第 4 章 重点企业专利布局案例分析.13 4.1 平安集团：引领金融科技创新，打造全球化金融科技影响力.13 4.2 Capital One：人工智能技术推动银行业务革新.16 金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 II 图 表 目 录 图 1 金融科技行业全球专利申请趋势.2 图 2 金融科技行业全球专利布局区域.3 图 3 主要布局国家/地区技术来源国分布.4 图 4 金融科技行业核心技术分布.7 图 5 金融科技行业重要应用场景分布.10 图 6 平安集团金融科技行业专利申请趋势及区域布局.13 图 7 平安集团金融科技行业技术构成及应用场景分布.14 图 8 Capital One 金融科技行业专利申请趋势.16 图 9 Capital One 金融科技行业全球专利布局.17 图 10 Capital One 金融科技行业技术构成及应用场景分布.18 表 1 金融科技行业全球专利权人 TOP 10.5 表 2 金融科技行业核心技术主要专利权人.8 表 3 金融科技行业应用场景采用技术分布情况.11 表 4 金融科技行业应用场景主要专利权人.12 表 5 平安集团金融科技应用场景采用技术占比.15 金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 1 第 1 章 金融科技行业专利宏观分析 1.1 新技术推动金融科技快速发展，中国市场规模已超五千亿元 金融稳定委员会（FSB）将金融科技定义为由大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴前沿技术带动，对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等。金融科技凭借着新的技术和商业模式快速发展，据波士顿咨询集团发布的 2023 年全球金融科技：重塑金融未来报告预测，全球金融科技行业收入预计从 2023 年 2450 亿美元增至 2030 年 1.5 万亿美元，全球金融服务收入从当前的 2%攀升至未来 7%，其中银行业金融科技预计到 2030 年将占全球所有银行估值的近 25%。近年来我国金融科技市场规模持续保持增长态势，年均增速 10%左右，2022 年我国市场规模达到约 5423 亿元。与此同时，金融科技对传统金融的影响，以及如何适应并促进数字经济发展是时代给出的新命题、新挑战。在此背景下，美国、欧洲、日本等发达国家纷纷发布政策法案来构建金融科技行业新型的发展路径，推动金融技术发展和基础设施的建设，建立健全金融监管机制。我国紧跟时代潮流，为加强金融科技工作的研究规划和统筹协调，2017 年中国人民银行成立金融科技委员会。2019 年和 2022 年，央行先后印发金融科技（FinTech）发展规划（20192021 年）、金融科技发展规划（2022-2025年），从宏观层面对我国金融科技发展进行顶层设计，为科技金融发展指明道路，推动我国金融科技从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新阶段。近年来，随着各省市及各部委相继出台金融科技及相关产业的有关政策，从数据、技术、经济等方面扶持行业发展，进一步细化了行业的发展规划，有助于落实好规划的重点任务，促进金融科技行业健康、有序、高速发展。1.2 中美两国引领行业发展，创新主体多为集团型企业 当代经济发展已将科技创新置于核心地位，成为我国持续繁荣的引擎。现代经济发展正经历结构性的变革和高速发展，科技与金融的融合愈发成为必然。这金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 2 种融合不仅可以全面推动创新，还能有效促进经济的持续增长，进而推动着贫困的根本消除，创造更多就业机会，提升生活质量。图 1 金融科技行业全球专利申请趋势 2018 年以来，金融科技行业全球专利申请逐年稳步增加，总量 34 万余件，20182021 年期间保持正向增长，年均专利申请增长率为 3.8%。根据国家知识产权局发布的2022 年知识产权年报1数据显示，中国 2022年专利申请量为 5364639 件（包含未公开数据），截至本项目数据检索时间，中国 2022 年专利申请公开量为 4442123 件，2022 年专利申请公开率为 82.8%。若按照这一比例推算，金融科技 2022 年中国专利申请量（含未公开）应为 35646件，较 2021 年同比增长了 17.3%。总体来看，金融科技行业表现出了较高的创新活力，同时自 2022 年起，中国专利申请量超过国外在金融科技行业的专利申请总量。这一发展趋势与我国数字经济持续高速增长，行业政策环境和监管规则体系不断优化，行业守正创新、合规经营、规范发展的整体环境紧密相关。1 https:/ 金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 3 由于 2022 年和 2023 年递交的专利申请仍未完全公开，因此，2022 年和 2023年的专利申请趋势并未充分展示，可持续关注最新专利申请公开情况。图 2 金融科技行业全球专利布局区域 在金融科技行业，专利申请量位列前四位的国家分别是中国、美国、韩国、日本。其中，中国专利申请量尤为突出，已超过 15 万件，占全球总量的 44.3%，远超过其他国家和地区。中国、美国、韩国、日本是当今世界专利布局的重要国家，2018 年以来，这四个国家专利申请量占全球专利申请总量的比例为 81.9%，同时，中美韩日四国在金融科技行业中的专利申请占比与全球占比保持基本一致（81.8%）。对比来看，美国、韩国、日本在金融科技行业的占比分别高于其全量占比的 14.2%、7.7%、3.0%，从这一数据来看，美国、韩国、日本高度重视金融科技行业的技术创新与专利布局，中国申请人在全球市场面临着更加严峻的竞争形势。金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 4 图 3 主要布局国家/地区技术来源国分布 在金融科技行业，各国均以本国创新主体的专利申请为主，中国、美国、韩国、日本专利申请中，来自本国专利申请人的专利比重分别为 94.5%、76.3%、95.5%、86.7%。另外，通过向世界知识产权组织（WIPO 局）递交 PCT 国际专利申请，再由 PCT 途径进入海外市场是当前各国创新主体优先选择的申请途径，在金融科技行业 PCT 国际专利申请中，来自美国、中国、日本、韩国申请人的专利比重依次为 37.6%、18.2%、10.3%、8.6%。综合专利布局国家、技术来源国家的分析结果可以看出，中国和美国是金融科技行业技术创新的重要引领国。在这其中，中国已成为全球金融科技专利申请的佼佼者，超过 95%的专利申请源自国内申请人。而美国则紧随其后，虽然在总体申请量上略显差距，但其国外申请人的比例高达 23.7%。在 PCT 国际专利申请中，美国申请人占据了近 40%的专利申请比例，位居榜首，这一数据彰显了美国申请人对海外专利布局的积极态度。金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 5 表 1 金融科技行业全球专利权人 TOP 10 专利申请是创新主体进行技术保护、参与市场竞争、树立品牌形象、展现科技创新能力的重要手段，通过分析行业内专利申请人或专利权人排名情况，可以了解行业内创新主体的专利申请及持有情况。为了方便表述，在本报告行文中将专利申请人和专利权人统一称为专利权人。2018 年以来，金融科技行业的科技创新领军企业包括平安集团、蚂蚁集团、中国银行、阿里巴巴、腾讯集团、工商银行、CAPITAL ONE、建设银行、万事达卡以及京东集团。所属国家来自专利文献中登记的地址信息，数据显示 TOP 10 专利权人分别源自中国、美国和开曼群岛。其中，8 家企业来自中国，2 家企业来自美国。值得一提的是，蚂蚁集团和阿里巴巴集团的部分专利登记地址位于开曼群岛。在专利数量方面，平安集团和蚂蚁集团脱颖而出，分别拥有 9373 件和 8395件专利申请，明显领先于排名第三的中国银行（4777 件）。这使得它们在金融科技行业堪称科技创新的佼佼者，具有显著的领先优势。值得一提的是，TOP 10 专利权人均为集团型企业，涵盖了金融科技企业、排名权利人名称专利（申请）量专利占比所属国家1平安集团93732.7%中国2蚂蚁集团83952.4%中国/开曼群岛3中国银行47771.4%中国4阿里巴巴42541.2%中国/开曼群岛5腾讯集团39581.1%中国6工商银行37281.1%中国7CAPITAL ONE35711.0%美国8建设银行32410.9%中国9MasterCard22930.7%美国10京东集团21220.6%中国金融科技行业全球专利权人 TOP 10金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 6 银行业企业以及信用卡公司等不同类型。综合来看，尽管上述专利权人所属细分业务领域存在差异，但它们都以金融行业为核心，共同推动着金融科技行业的创新与发展。第 2 章 金融科技核心技术要素创新 世界顶级会计专业服务机构毕马威持续关注金融科技发展，先后发布2022毕马威中国金融科技企业双 50 报告、2023 中国金融科技企业首席洞察报告等多份分析研究报告，同时在其网页设立金融科技动向板块。毕马威在其研究报告中指出，现阶段，以“ABCD”为代表的核心技术要素是金融科技基础设施的重要发展基础，即 AI（人工智能）、Blockchain（区块链）、Cloud Computing（云计算）、Big Data（大数据）。人工智能为金融行业各参与主体和业务环节赋予了强大动力，特别突显了AI 技术在产品创新、流程再造以及服务升级方面的重要作用。据麦肯锡估计，AI 技术每年可为全球银行业带来高达 1 万亿美元的增值。机器学习、知识图谱、图计算等核心技术的应用将对整个金融行业产生颠覆性影响。在金融行业发展中，信用问题一直是一个关键难题。区块链技术作为一种去中心化的数据库，将强化大数据信用机制。它能够对数字资产进行加密记录和安全存储，保证区块链网络中所有节点的信息一致性。这将连接原本相互不信任的节点，实现信任的传递，从而实现参与方之间的高效连接与协作。大数据被誉为“未来的新石油”，因其规模性、多样性、实时性和价值性而备受瞩目。各行业正快速迈入大数据时代，而金融行业则处于变革的前沿。云计算作为数字时代新基建的重要组成部分之一，为金融机构提供了存储和处理海量数据的能力，省去了机构在内部架构建设和管理上的诸多成本。综上所述，人工智能、区块链、大数据以及云计算等技术将深刻影响金融行业，为其发展注入新动能，也将推动金融行业朝着更加智能、高效和可信赖的方向发展。基于此，我们将以专利数据为分析对象，探讨上述重点技术在金融科技行业的专利布局情况。金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 7 2.1 科技创新推动行业发展，人工智能、区块链引领行业创新风向 2023 年 1 月，毕马威发布2022 金融科技发展趋势2报告指出，以人工智能、区块链、云计算、大数据（简称 ABCD）等为代表的新一代信息技术是金融“新基建”的重要组成部分，经过数年的跨越发展与积累沉淀，核心技术的发展和应用更加成熟稳定，科技对金融的影响已由“模式创新”转向“技术创新”，金融基础设施的技术底座已基本夯实。图 4 金融科技行业核心技术分布 金融科技行业专利申请中，以人工智能和区块链技术为布局重点。自 2019年至 2021 年，这两项技术的专利申请平均增长率分别为 23.1%、3.3%。在所有技术中，人工智能技术自 2020 年起显示出了更加突出的创新优势，引领了行业的技术创新风向。2 https:/ 金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 8 另一方面，云计算和大数据两项技术领域在专利数量上保持相对稳定的水平。它们的专利申请趋势保持着基本稳定的态势。然而，从 2022 年开始，大数据领域相关专利申请量超过了云计算，显示出了大数据相关技术逐渐成为金融科技行业中新的发展趋势。这些技术的聚焦表明了金融科技行业在不断追求创新，并将人工智能和区块链作为未来发展的核心驱动力。同时，云计算和大数据两项技术领域的稳定表现也显示出它们在金融科技发展中的持久价值。在这个充满变革的时代，技术创新是金融科技企业持续发展的关键。这些技术的不断演进将为金融行业带来更多的可能性，也将推动着金融科技行业朝着更加智能化、高效化的方向迈进。因此，持续地投资和关注这些关键技术，将是企业在未来金融科技竞争中脱颖而出的关键因素之一。2.2 平安集团与蚂蚁集团领跑金融科技技术创新，竞相展现强大技术实力 随着金融科技行业竞争加剧，企业需要具备强大的科技创新能力和敏锐的市场洞察力，以应对未来的挑战。通过对行业支撑技术不断创新和积极专利布局，可以为未来业务及产品创新提供有力保障，使企业持续保持竞争优势。表 2 金融科技行业核心技术主要专利权人 金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 9 从金融科技行业重点技术专利权人分布情况来看，平安集团在金融科技行业具有较强的综合技术实力，其应用人工智能和大数据领域的专利申请数量均位列第一，应用区块链与云计算的技术也排名前五。这些技术在金融科技行业中具有重要应用价值，为平安集团在金融科技行业中的竞争提供了坚实基础。此外，蚂蚁集团在金融科技行业也具有较大竞争优势，采用人工智能、云计算与区块链技术的专利申请也位居前五之列。第 3 章 金融科技在行业应用的创新与发展 3.1 应用场景蓬勃发展，风控、智能客服创新成果显著 风险防控是金融行业的基石风险防控是金融行业的基石。通过应用先进的技术如人工智能、大数据技术，可以实时监测、识别并响应潜在的风险事件，从而降低金融机构的信用和市场风险，保障了金融体系的稳定运行。随着金融市场的不断创新和复杂化，风险防控需求日益迫切。风控技术可以在保持高效性的同时，提供更准确的风险识别和评估，为企业提供可靠的风险管理手段。用户满意度是推动产业发展的关键用户满意度是推动产业发展的关键。随着客户服务需求的不断增长，传统的客服方式已经无法满足高效、个性化的服务要求。通过智能客服，可以实现 24/7 的全天候服务，同时提供更快速、精准的问题解决方案。智能客服结合了自然语言处理、机器学习等技术，可以根据用户的语义理解历史数据，提供更个性化、智能化的服务。这不仅提升了客户满意度，也为企业节省了人力成本，同时也反向推动了人工智能技术的快速发展。同时，在2023 中国金融科技企业首席洞察报告3中指出，客服、营销是行业内普遍看好的应用场景。保险理赔是用户最直接接触的环节保险理赔是用户最直接接触的环节。通过数字化技术，可以实现理赔流程的高效化、透明化，提升了用户的体验和信任度。基于人工智能和大数据相关技术，保险公司可以更准确地评估理赔申请的真实性，避免了不必要的理赔争议。数字化经营是企业在数字化时代保持竞争力的关键数字化经营是企业在数字化时代保持竞争力的关键。通过数字化技术，企业可以实现业务流程的优化和自动化，提高了运营效率，降低了成本。数字化经营还可以为企业提供丰富的数据和信息，为决策提供科学依据。同时，可以借助数字化手段拓展市场，提升品牌影响力。3 2023 中国金融科技企业首席洞察报告()金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 10 综上所述，风险防控、智能客服、保险理赔和数字化经营是金融科技的重点应用场景进行，这些领域涵盖了金融行业的核心环节，通过技术的创新和应用，可以为企业提供更高效、智能、安全的服务，提升其在市场竞争中的竞争力。同时，也能够为整个金融行业的发展注入新的动力。图 5 金融科技行业重要应用场景分布 2018 年以来，金融科技在风险防控和智能客服领域取得了显著的融合发展成果。在专利申请数量方面，风险防控专利申请达到了 30991 件，智能客服领域则有 28263 件。这两个关键领域的专利申请年均增长率分别为 6.7%和 13.3%。这显示了金融科技在不断深化应用场景的过程中，尤其在风险控制和智能客户服务方面取得了显著的创新成果。同时，数字化经营和保险理赔领域的专利申请数量和发展趋势也保持着基本一致的步伐。数字化经营在 2019 年至 2021 年的专利申请年均增长率达到了 9.0%，展现了更高的创新活跃度，这表明了数字化经营在金融科技中的重要性以及其在金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 11 未来发展中的巨大潜力。专利数据清晰地描绘了金融科技行业在不同应用场景下的创新格局。风险防控和智能客服的发展突显了金融科技在提升客户体验和风险管控方面的技术优势。同时，数字化经营的活跃发展也为行业的数字化转型提供了强有力的支持。3.2 关键技术推动场景创新，人工智能发挥引领作用 核心技术在推动应用场景发展方面扮演着至关重要的角色，在金融科技行业，“ABCD”关键技术的创新与发展可以有效提升处理速度、拓宽场景边界、降低运营成本、改善用户体验，甚至颠覆行业格局。表 3 金融科技行业应用场景采用技术分布情况 在关键技术的应用上，人工智能技术备受瞩目，其在保险理赔领域的表现最为突出，其专利占比高达 31.0%。风险防控、智能客服和数字化经营领域的人工智能专利占比则逐渐降低。金融安全是当今社会经济发展中不可忽视的重要问题，而区块链技术则被视为解决金融安全问题的一种创新型工具。从专利数据来看，风险防控、保险理赔领域高度重视区块链技术的创新与布局，专利占比分别为 12.6%、15.9%，显示出其在解决金融安全问题上的创新潜力。数据作为数字化经营的核心要素，已成为现代经济发展的引擎。数据分析在数字化经营中扮演着举足轻重的角色。特别是在数字化经营领域，大数据相关技术的专利占比高达 13.2%，远超其他领域。技术领域风险防控智能客服保险理赔数字化经营人工智能27.9%.31.0.6%区块链12.6%4.7.9%9.9%云计算3.9%3.6%4.5%9.6%大数据6.2%2.2%5.1.2%金融科技行业应用场景采用技术分布情况金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 12 云计算在金融科技的风险防控、智能客服、保险理赔和数字化经营中都发挥着重要作用，在这些领域中，其与数字化经营的融合尤为密切。云计算技术以多种模式（IaaS、PaaS、SaaS）助力企业实现数字化转型。从专利数据来看，云计算技术在数字化经营中的专利占比最高，高达 9.6%。3.3 平安全面布局场景创新，蚂蚁、阿里巴巴等行业巨头紧随其后 表 4 金融科技行业应用场景主要专利权人 从主要应用场景专利权人分布情况来看，平安集团在金融科技各应用场景专利布局实力均非常突出，其在金融科技行业的风险防控、智能客服、保险理赔、数字化经营领域的专利申请数量均位列第一。除平安集团外，蚂蚁集团、阿里巴巴、Capital One、建设银行在金融科技主要应用场景也具有较大竞争优势，均至少在两个应用场景进入 TOP5 之列。其中，蚂蚁集团在金融科技行业四个主要应用场景均位列前五之列；而阿里巴巴在风险防控、保险理赔、数字化经营领域位列前五之列；Capital One 在风险防控与智能客服领域的专利申请进入 TOP5。平安集团、蚂蚁集团、阿里巴巴、Capital One 和建设银行在金融科技行业的强大研发实力和专利布局的竞争优势，使其市场竞争中具有显著的优势。未来，金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 13 随着金融科技的不断发展，这些公司将继续发挥重要的引领作用，推动金融科技的创新和发展。第 4 章 重点企业专利布局案例分析 本章将甄选中国、美国一家企业进行典型案例分析，鉴于平安集团、Capital One 在专利权人中的创新实力，本章节将其作为重点分析对象，挖掘其在金融科技行业的专利申请态势、全球化布局策略、业务场景等内容。以期研究行业领先企业专利布局特点，为整体创新实力提升提供思路。4.1 平安集团：引领金融科技创新，打造全球化金融科技影响力 作为一家具有全球视野的综合金融集团，集团积极响应“十四五”发展规划，坚守金融主业，深化“综合金融”服务体系，深入推进全面数字化转型，助力金融业务提质增效，加速推进生态圈建设，实现“科技赋能金融、生态赋能金融、科技促进发展”。图 6 平安集团金融科技行业专利申请趋势及区域布局 金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 14 平安集团登顶金融科技专利榜首，展现强大创新实力平安集团登顶金融科技专利榜首，展现强大创新实力 2018 年以来，平安集团在金融科技行业的专利申请量为 9373 件，这一申请量彰显了平安集团在金融科技行业的创新活力和技术实力，并使其登顶行业专利权人榜首。从专利申请趋势来看，平安集团 2018 年以来持续稳定创新，虽然在 2019 年到 2021 年期间受集团技术创新方向调整优化、专利数量向质量转变等企业策略的影响，专利申请量有所降低，但平安集团在技术创新方面的步伐并未放缓，从2022 年开始呈现上升趋势。构建全球化专利布局，以夯实本土优势，扩大国际影响力构建全球化专利布局，以夯实本土优势，扩大国际影响力 就全球专利布局而言，平安集团在中国本土拥有高达 89.4%的专利申请比例。中国作为全球最大的市场之一，也是平安集团专利布局的基石和核心区域。中国本土扮演了平安集团专利布局的基础角色，也是其特别重视的专利布局区域。因此，平安集团在中国本土进行专利布局，以保护和巩固其在市场中的地位，显得尤为重要。除在中国本土进行充分的专利布局外，平安集团也积极在海外进行专利布局，目前国外专利申请占比约为 10%，其中向世界知识产权组织递交的 PCT 国际专利申请占比 9.6%，已进入国家阶段的国家/地区包括中国香港、美国、新加坡、日本、EPO、印度、印尼、中国台湾。随着全球化的加速，海外市场对于平安集团的业务发展也越来越重要，虽然目前海外布局专利数量仍不高，但足以看出其全球化的发展策略。图 7 平安集团金融科技行业技术构成及应用场景分布 金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 15 以人工智能为技术引领，打造金融科技创新优势以人工智能为技术引领，打造金融科技创新优势 在技术创新方面，人工智能是平安集团在金融科技行业专利布局的重要方向，专利申请比重为 30.8%。区块链专利申请比重位列第二，占比 22.9%。大数据领域专利申请相对较少，占比 12.0%。云计算领域专利布局数量最低，仅有 81 件，占比不足 1%。在应用场景创新方面，风险防控是平安集团的重点布局方向，专利申请比重达 13.8%。智能客服与保险理赔的专利申请量略低于风险防控，专利申请比重分别为 8.1%与 6.3%。表 5 平安集团金融科技行业应用场景采用技术占比 从平安集团金融科技应用场景采用的技术占比情况看，人工智能在各应用场景占比较大。尤其在智能客服领域，采用的人工智能技术占比接近 50%。较其他应用场景，人工智能在智能客服领域较发挥的作用更大。比较而言，平安集团在风险防控、数字化经营和保险理赔领域积极使用大数据相关技术，专利占比介于 10 %之间，在智能客服领域采用该技术的专利申请相对较少。平安集团运用科技助力金融业务提质增效和提升风控水平，“智能拜访助手AI 会客厅”采用平安人寿自主研发的 AI 技术，凭借在数字化转型方面的卓越表现以及丰富的业务场景应用经验，斩获“2022 年 Efma-埃森哲保险创新大赛”技术领域风险防控智能客服保险理赔数字化经营人工智能36.6G.19.2#.0%区块链18.0$.1.2.1%大数据17.5%5.3.9.9%云计算0.6%0.4%0.7%平安集团金融科技行业应用场景采用技术占比金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 16 全球铜奖4。平安集团运用科技赋能金融业务提效率、控风险，2023 年上半年实现数字化营销平台助力代理人触客超 1.1 亿人次，AI 坐席服务量约 9.9 亿次，智能化理赔拦截损失 60 亿元，同比增长 33%。同时，平安集团注重健全 AI 伦理体系，成立 AI 伦理管理委员会，制定了平安集团 AI 伦理治理政策，对人工智能的开发和应用进行全面科学管控。对外，平安积极参与人工智能全球治理，协助推动行业 AI 治理标准化发展。4.2 Capital One：人工智能技术推动银行业务革新 美国第一资本集团（Capital One）是一家以投资融资及基金管理为基础，集国际贸易、项目开发、投资银行业务为一体的多元化国际企业集团，根据 2022年财富榜单显示，Capital One Financial 美国 500 强第 108 位，资产超过四千亿美元5。Capital One 是科技赋能银行业务的先行者，被称为银行业中最懂技术的公司之一。其利用人工智能技术推出聊天机器人 Eno，支持客户用自然语言查询信用卡帐户和支票帐户、查阅转账记录，还支持询问机器人获取信用卡还款日期，以及对 Capital One 信用卡进行支付操作。图 8 Capital One 金融科技行业专利申请趋势 4 https:/ 5 第一资本金融公司 Capital One Financial(美国 500 强 2022 年公司排名)-2022 企业名单-财富中文网()金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 17 受经营状况影响，受经营状况影响，Capital One 公司在公司在 2021 年之后专利申请呈现下降趋势年之后专利申请呈现下降趋势 2018 年以来，Capital One 公司在金融科技行业的专利申请量为 3571 件，位列金融科技专利权人排名第七位，位列金融科技美国申请人排名首位。20192021 年专利申请年均增长率为 27.0%，20192020 年专利申请活跃度较高，此后专利申请呈现下降趋势。Capital One Financial 经营数据显示，该公司 2021 年营业收入为 31643 百万美元，较 2020 年同比下降 6.3%，2022 年营业收入为 32033 百万美元，虽然较2021 年出现了 1.2%的同比增长率，但是营业收入仍不及 2019 年营收水平。综合来看，Capital One 公司在 2021 年之后营业收入方面的波动或对其专利申请趋势产生了一定的影响。图 9 Capital One 金融科技行业全球专利布局 金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 18 Capital One 公司近公司近 75%的专利申请聚焦于美国市场，除的专利申请聚焦于美国市场，除 PCT 国际专利申国际专利申请外，其在其他国家或地区的专利申请逐渐收紧请外，其在其他国家或地区的专利申请逐渐收紧 从专利布局国家分布情况来看，Capital One 公司采用以美国市场为主辐射全球 15 个国家或地区的专利保护策略。美国专利占比最高，达 73.2%。其次，加拿大、WIPO、EPO、中国专利占比依次为 7.5%、6.0%、3.9%、2.1%。结合主要布局国家或地区专利申请趋势来看，其在美国、加拿大、EPO、中国的专利申请在 2021 年前后均出现了不同程度的下降，但是 PCT 国际专利申请依然保持了正向增长，从侧面反映出其对美国以外市场的重视程度。图 10 Capital One 金融科技行业技术构成及应用场景分布 Capital One 公司专注于通过人工智能技术防范风险、提高用户体验公司专注于通过人工智能技术防范风险、提高用户体验 在技术创新方面，Capital One 公司高度重视人工智能方向的专利申请，专利申请量占其总量的比例高达 26.9%，在人工智能领域位列专利权人排名第五位。在应用场景方面，Capital One 公司非常重视风险防控方面的专利申请，专利占比为 12.1%，位列主要应用场景首位。通过人工智能技术解决安全问题，是 Capital One 公司的重要选择，专利申请涉及基于对消息传送账户中的消息的分析的欺诈检测、用于生成预测性风险结果的系统和方法、使用语音和/或视频数据的交易跟踪和欺诈检测等内容。反欺诈和安全是 Capital One 公司部署的系列人工智能项目之一，其专注于通过机器学习分析大量数据，从而帮助该银行金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 19 实时侦测并预防欺诈行为。智能客服也是 Capital One 公司重点布局的应用场景，专利占比为 10.0%，位列主要应用场景第二位。其通过人工智能技术设计客户服务预测的系统和方法、用户对话管理、自动化身份验证系统等，通过利用大量的非结构化数据来分析客户，从而提高用户体验。除了自主研发以外，通过收购专业型公司以快速实现专业领域的技术突破，是美国企业普遍采用的发展战略。2018 年，Capital One 收购机器学习咨询公司 Notch，以便为客户开发更多更好的数据驱动产品和服务。金融科技行业 2023 年专利分析白皮书 20 附录 数据说明 数据范围：数据范围：（1）专利数据：发明专利、实用新型专利及外观专利（2）国家范围：中国、美国、欧洲、日本、韩国、世界知识产权组织、德国、英国、法国、俄罗斯等 170 个国家及地区（3）数据时间范围：申请日=2018 年 1 月 1 日2023 年 9 月 30 日（4）数据检索截止时间：2023 年 10 月 10 日 数据来源：数据来源：知识产权出版社有限责任公司（CNIPR、DI）、合享新创（INCOPAT）。数据说明：数据说明：由于数据公开的时限性，部分专利文献还没有公开，因此实际的申请文献数据会略大于本报告检索到的数据。同时，由于法律状态发生变化时，公布及检索数据存在滞后性的原因，本文提供的法律状态信息仅供参考。

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中国家庭财富指数调研系列报告 中国家庭财富指数调研系列报告 2023Q3 中国家庭财富变动趋势中国家庭财富变动趋势 中国家庭财富指数调研系列报告中国家庭财富指数调研系列报告 西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心 蚂蚁集团研究院 蚂蚁理财智库 中国家庭财富指数调研系列报告 1 研究团队介绍 中国家庭金融调查与研究中心 中国家庭金融调查与研究中心是西南财经大学于 2010 年成立的集数据采集与数据研究于一身的公益性学术调研机构，包含中国家庭、小微企业和城乡治理三大数据库。在数据采集上，为保证数据的科学性和代表性，中心采用了分层、三阶段与规模度量成比例（PPS）的抽样设计获取目标样本，结合实地走访和季度电话回访采集样本数据，并自主研发了多个计算机系统，对样本的质量进行严格审核。2021-2022 年，中心完成第六轮家庭金融入户调查，调查样本覆盖了全国除新疆、西藏、港澳台外的 29 个省，269 个县，1028 个社区的 22027 户家庭，具有全国和部分省级代表性。调查全面追踪家庭动态金融行为，填补了中国家庭金融微观数据的空白。2023 年，中心基本完成第七轮调查。此外，中心还积极运用收集到的一手数据开展相关领域的政策探讨和学术研究，服务于收入分配改革、财税体制改革、宏观政策和国家治理改革的智库研究，主要研究方向和研究优势包括中国收入分配体制改革研究、中国家庭储蓄、消费与保险行为研究、中国家庭金融研究、中国住房市场发展研究、小微企业的创新与发展研究、中国基层治理研究、农村普惠金融与农村土地流转问题研究、城镇化系列问题研究等，在智库建设、社会服务、学术成果等方面取得了重要进展。中心将以“让中国了解自己，让世界认识中国”为宗旨，树立“学术研究国际一流，政策研究国内领先”的目标，力争成为有重大社会及业界影响力、公信力的调查、研究和咨询机构。蚂蚁集团研究院 蚂蚁集团研究院是蚂蚁集团的专业研究部门，从事宏观经济、监管政策、公司战略和学术理论研究，覆盖数字支付、数字金融、数字科技、ESG、数据与平台治理、宏观经济等研究领域。通过开展客观、扎实和深入的研究工作，为公司战略决策提供支持，为政府部门公共政策提供参考和研究服务，并通过研究开放平台的搭建，为国内外数字经济学术研究和政策研究提供数据、案例等支持。蚂蚁理财智库 蚂蚁理财智库是蚂蚁集团旗下蚂蚁财富平台发起，联合行业头部的专业机构、中国家庭财富指数调研系列报告 2 专家、学者等共同组建，服务于广大普通投资者的理财智囊团。截至 2022 年末，已有超 30 家专业机构和高校，逾 60 位专家学者参入智库，从专业的视角出发，通过直白的语言、图文并茂的表现方式，让大众更加了解金融市场发展变化，对于资产配置以及合理的投资行为有更加深入的了解，最终助力广大投资者实现中长期的理财目标。中国家庭财富指数调研系列报告 3 【摘要】为全面深入地了解居民家庭财富变动状况，西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心联合蚂蚁集团研究院共同开展中国居民家庭财富变动趋势及未来预期的调查。该调查主要围绕家庭财富变化、未来预期及家庭投资决策等几方面展开，并于每季度末展开调研。本期报告主要基于 2023 年三季度的调研分析所得。报告发现，首先，2023年三季度，家庭财富、收入继续增加，增速相较二季度波动不大；家庭工作稳定指数均有增加，降幅继续收窄，总体就业情况向好发展。其次，今年以来家庭的投资理财收益率进一步下滑，为-0.3%。各类资产配置指数均接近或高于荣枯线 100，表明各类资产配置相较二季度均保持上升。其中股票基金类资产的配置意愿指数略有下滑，海外资产、贵金属和商业保险类资产的配置意愿指数继续上升。中高金融资产家庭的抗风险性明显高于其他中低金融资产家庭，股票类资产的配置意愿相对较高；中高收入家庭的投资理财收益率明显高于其他低收入群体。再次，三季度家庭消费继续增加，增速相较二季度波动不大，其中享乐型消费继续保持向好态势。分收入群体看，各收入群体的消费保持增加，中高收入群体的享乐型消费保持向好态势；分年龄群体看，各年龄群体的消费继续增加，享乐型消费均稳步恢复；分职业来看，各职业群体的消费继续增加，其中个体户/自营商的消费增速明显上升，享乐型消费整体趋势向好，指数值继续上升。最后，负债方面，2023 年三季度家庭总负债、消费性负债与经营性负债持续增加，家庭总负债和经营性负债指数略有上升。负债需求方面，2023 年三季度消费贷与经营贷需求保持增长，经营贷款需求指数略有上升。负债获得方面，2023年三季度家庭整体经营贷和消费贷获取容易度继续上升，增速略有上升，低收入家庭获贷难度有好转趋势。从未来预期看，财富及收入预期方面，家庭预期未来财富和收入继续增加，增速相较二季度基本持平；中高收入组的家庭预期财富保持增加，但增速略有回调；中低收入组家庭的财富预期降幅略有收窄。消费预期方面，除最低收入组外，其他各收入组家庭的消费预期均保持增加。从股市预期来看，2023 年三季度家庭对股市未来三个月的乐观预期程度有所下降。中国家庭财富指数调研系列报告 4 从近期出台的银行存款利率下调政策、股市利好政策的影响来看。首先，针对银行存款利率的下调，家庭整体选择继续增加银行存款的占比仍然较高，尤其是高收入家庭，更多表现在增加银行存款和偏债基金等中低风险资产的配置上；其次，股市出台的多项重大政策调整对家庭股市参与的影响来看，对家庭股市投资产生积极影响的占比较高，尤其对高收入群体更为明显。政策建议上，本报告建议：1）稳定增长的财富是中国经济复苏的动力源泉。当前家庭金融投资品价格的波动对家庭财富的影响日益增强，要继续加强投资者保护，促进资本市场健康发展。鼓励家庭继续提高财富管理的认知和素养，积极寻找专业财富管理机构的咨询和帮助。2）家庭消费保持增加，享乐型消费加快恢复。从收入端来看，家庭收入受工作稳定性波动较大，需继续增加稳就业政策，以提高家庭收入预期和对未来经济的信心；从消费端来看，家庭仍有可释放的消费潜力，积极满足居民多样化的消费需求。3）从政策反响看，可继续加强政策宣讲，提高家庭对政策的认知，使政策发挥更强的作用。中国家庭财富指数调研系列报告 5 目录 一、一、稳定增长的财富是中国经济复苏的动力源泉稳定增长的财富是中国经济复苏的动力源泉.1 二、二、各类金融投资品配置出现一定分化趋势各类金融投资品配置出现一定分化趋势.2 海外资产、贵金属和商业保险类资产的配置意愿指数继续上升.2 家庭投资理财收益率继续下降，各类群体走势与上季度一致.4 金融相关政策对高收入家庭的资产配置影响更大.6 三、三、家庭消费支出继续增加，享乐型消费复苏向好家庭消费支出继续增加，享乐型消费复苏向好.9(一)家庭享乐型消费保持向好态势.9(二)各收入群体的消费继续增加，中高收入群体的享乐型消费保持向好趋势.11(三)各年龄群体的消费继续增加，享乐型消费稳步恢复.14(四)各类职业群体的消费继续增加.16 四、四、家庭负债持续增加，增速略有上升家庭负债持续增加，增速略有上升.18 家庭负债和经营性负债增速略有上升.18 低收入家庭和年轻家庭的消费负债仍位于较高水平.20 家庭信贷需求保持增加，增速波动不大.22 家庭整体获贷容易度保持增加，低收入家庭获贷难度出现好转.24 五、五、展望未来：家庭预期财富及收入继续增加展望未来：家庭预期财富及收入继续增加.28 家庭预期未来财富和收入继续增加，预期增速与上季度基本持平.28 家庭对未来消费预期增加，增速相较二季度基本持平.30 2023 年三季度家庭对股市的乐观预期程度继续下降.32 六、六、总结及建议总结及建议.33(一)2023 年三季度家庭财富、收入继续增加，消费意愿逐步恢复.33(二)家庭投资回报有所下降，需继续提高家庭财富管理能力.34(三)继续稳定家庭就业及收入预期，促进释放消费潜力.34 附录附录 1：调研基本情况：调研基本情况.36 附录附录 2：数据基本介绍：数据基本介绍.37 附录附录 3：指数编制方法：指数编制方法.39 中国家庭财富指数调研系列报告 1 一、一、稳定增长的财富是中国经济复苏的动力源泉稳定增长的财富是中国经济复苏的动力源泉 20232023 年年三三季度，家庭财富与收入季度，家庭财富与收入继续保持增加继续保持增加1 1。三季度家庭财富指数与家庭收入指数分别为 102.0 和 100.9，均高于荣枯线 100，说明三季度家庭财富和收入继续保持增加，增速与二季度相比波动不大，基本持平。20232023 年年三三季度工作季度工作稳定性稳定性指数为指数为 9 96.76.7，指数值继续增加，降幅继续收窄，总体就业情况向好发展指数值继续增加，降幅继续收窄，总体就业情况向好发展2 2。图 1 家庭工作、收入及财富变化状况（加权）1 此处为加权调整的指数数据。2023 年三季度家庭财富指数和家庭收入指数（原指数）分别为 98。0和 95.2，指数低于 100，其表达的含义为（相比表示家庭财富（收入）增加的家庭）更多的家庭表示其财富（收入）相比上季度有所减少（若指数值为 100，表示家庭财富（收入）增减的群体比例相当）。为尽可能反映社会整体财富（收入）的变动，根据家庭的财富（收入）水平进行权重调整，构造了加权指数。调整权重的指数有家庭财富变动（预期）指数、家庭收入变动（预期）指数、家庭消费变动（预期）指数三类，若无特别说明，本报告中除以上三类家庭整体指数外，其他均为原指数，更多的反映家庭在各类经济数据表示“增加很多、增加一点、基本不变、减少一点、减少很多”的比例分布关系，不能准确反映整体经济数据水平的增减幅度。2 由统计局数据可知，2023 年 7、8、9 月的全国城镇调查失业率分别为 5.3%、5.2%、5.0%，与二季度的 5.2%相比略有下降，就业情况有好转趋势。86.889.395.298.498.2101.194.9 99.599.199.899.8101.8 94.796.0 96.7102.499.9102.2103.7103.2104.8102.5 104.0104.1103.8100.6 100.9102.7102.3 102.08085909520Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3工作稳定性指数家庭收入指数家庭财富指数中国家庭财富指数调研系列报告 2 二、二、各类各类金融投资品金融投资品配置配置出现一定出现一定分化分化趋势趋势 海外资产、贵金属和商业保险类资产的配置意愿指数继续上升海外资产、贵金属和商业保险类资产的配置意愿指数继续上升 20232023 年年三三季度季度活期定存类活期定存类的资产配置意愿的资产配置意愿与二季度基本持平与二季度基本持平，股票基金类股票基金类资产的配置意愿略有下降，资产的配置意愿略有下降，海外资产海外资产、贵金属贵金属和商业保险类资产和商业保险类资产的的配置配置意愿指数意愿指数继续上升继续上升。具体来看，活期/定存类资产和股票/基金类资产的配置意愿指数分别从二季度的 101.6 和 100.4 微减至三季度的 101.4 和 99.9，值得注意的是，值得注意的是，股股票票/基金类资产的配置意愿跌破荣枯线基金类资产的配置意愿跌破荣枯线 100100；海外资产和贵金属的配置意愿指数分别从二季度的 101.0 和 103.0 微增至三季度的 102.0 和 103.7，商业保险类资产的配置意愿指数也从二季度的 103.0 微增至三季度的 103.7。图 2 各类资产配置指数 20232023 年年三三季度偏季度偏债债型基金型基金的配置意愿指数的配置意愿指数高于荣枯线高于荣枯线 100100；偏股型基金偏股型基金和和股票股票/期货期货/衍生品配置指数衍生品配置指数仍仍低于荣估线低于荣估线 1 10000，表明表明家庭减少了家庭减少了股票股票/期货期货/衍生衍生品品的配置，增加了偏债型基金的配置。的配置，增加了偏债型基金的配置。具体来看，偏债型基金投资意愿指数为100.8，与二季度的 100.7 基本持平；偏股型基金投资意愿降幅略有扩大，从二季度的99.7下降至三季度的98.6，股票股票/期货期货/衍生品配置指数衍生品配置指数跌破荣枯线跌破荣枯线100100，从二季度的 100.4 下降至三季度的 99.2。111.1 102.7 106.8 103.3 104.4 105.0 100.0 103.1 105.6 104.2 98.9 101.9 102.3 101.6 101.491.0 86.8 93.6 101.5 101.4 101.9 100.1 101.3 101.8 101.8 107.4 101.1 101.0 102.080.085.090.095.0100.0105.0110.0115.02020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3活期/定存类商业保险类股票/基金类海外资产贵金属中国家庭财富指数调研系列报告 3 图 3 基金和股票类投资意愿指数 按金融资产分组来看，20232023 年年三三季度季度除除高金融资产群体高金融资产群体外，其余资产水平外，其余资产水平群体群体的股票、期货、衍生品配置的股票、期货、衍生品配置意愿意愿指数指数均低于荣枯线均低于荣枯线 1 10000，其中金融资产在，其中金融资产在 5 50 0-100100 万的群体配置下滑明显。万的群体配置下滑明显。具体来看，金融资产 100 万以上群体的股票、期货、衍生品配置意愿指数仍高于荣枯线 100，且显著高于其他资产组，但增幅略有下降，从 2023 年二季度的 106.7 下降至三季度的 105.3；金融资产 50-100 万家庭的配置下降明显，从二季度的 101.8 下降至三季度的 96.7；金融资产 30-50 万和 10-30 万家庭的配置指数均跌破荣枯线 100，分别从二季度的 100.9 和 100.5下降至三季度的 98.7 和 99.0。103.3103.8104.4104.3102.4102.8102.2102.895.9101.3 100.099.7 98.696.9101.4101.5101.9100.8101.5102.2102.399.3103.0 100.9100.7 100.894.096.098.0100.0102.0104.0106.02020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q3偏股型基金偏债型基金股票/期货/衍生品中国家庭财富指数调研系列报告 4 图 4 股票、期货、衍生品配置指数（按金融资产分组）家庭投资家庭投资理财收益率理财收益率继续下降继续下降，各类各类群体群体走走势势与与上季度一致上季度一致 2023 年三季度主要股票指数有所下降，截止今年三季度，上证指数累计涨幅从上季度 3.7%下降至 0.8%，其中三季度的涨跌幅为-2.9%。家庭投资理财累计收益率从上季度的-0.1%下降至本季度的-0.3%，收益率继续下滑，表明家庭整体投资情况不容乐观。图 5 家庭投资理财平均当年累计收益率历史走势 81.6 87.8 98.9 98.7 99.8 98.2 98.7 99.2 98.6 96.8 100.8 99.0 99.1 106.1 112.5 117.1 114.9 114.4 110.5 116.5 113.4 116.4 98.4 110.9 106.7 105.380.085.090.095.0100.0105.0110.0115.0120.0125.02020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5_10万10_30万30_50万50_100万100万以上1.5%2.2%1.5%2.8%0.9%-0.1%1.8%0.1%-0.1%-0.3%-0.9%3.4%2.7%4.8%-10.6%-16.9%-15.1%5.9%3.7%0.8%-30.0%-20.0%-10.0%0.0.0 .00.0%-3.0%-2.0%-1.0%0.0%1.0%2.0%3.0%4.0%5.0 21Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q3投资收益率上证指数涨跌幅（右轴)中国家庭财富指数调研系列报告 5 注：图中数据为当年的累计收益率，比如 2022Q1 为 2022 年一季度以来的收益率；2022Q2为今年上半年的收益率；2022 年 Q3 为今年前三季度的收益率，依次类推；上证指数涨跌幅计算口径相同。从学历从学历维度维度看，看，20232023 年年三三季度季度本科及以上学历群体的投资理财收益率为正，本科及以上学历群体的投资理财收益率为正，但相比二季度略有回落；但相比二季度略有回落；其余其余各各学历群体学历群体的的投资理财收益率投资理财收益率均为负均为负。具体来看，本科及以上学历群体的投资理财收益率从二季度的 0.6%下降至三季度的 0.4%；大专学历群体的投资理财收益率二季度的-0.1%下降至三季度的-0.5%；初中及以下学历群体的投资理财收益相对最低，但略有好转，从 2023 年二季度的-2.1%上升至三季度的-1.2%。图 6 投资理财平均收益率（按学历分组）从从收入维度看收入维度看，2022023 3 年三年三季度季度中高收入家庭的投资收益率仍然保持为正，中高收入家庭的投资收益率仍然保持为正，但相比但相比二二季度略有回落；低收入家庭的投资收益率仍处于亏损状态，但亏损幅度季度略有回落；低收入家庭的投资收益率仍处于亏损状态，但亏损幅度有所收窄。有所收窄。具体来看，30 万及以上高收入群体的投资收益率仍保持在较高水平，但相较上季度略有回落，从 4.5%微减至 4.2%；年收入 10-30 万群体的投资收益率从二季度的 1.3%回落至三季度的 0.8%；年收入 5-10 万群体的投资收益率从二季度的-0.01%上升至三季度的 0.02%，由亏损转为盈利。1.6%-0.2%0.0%-0.9%0.7%-0.8%-1.5%-2.8%-0.3%-1.4%-2.1%-1.2.9%5.7%9.1%5.5%8.7%4.5%1.4%-2.2%3.1%0.9%0.6%0.4%-4.0%-2.0%0.0%2.0%4.0%6.0%8.0.0.0.0 20Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q3初中及以下高中大专本科及以上中国家庭财富指数调研系列报告 6 图 7 投资理财平均收益率（按收入分组）金融相关政策对金融相关政策对高收入家庭的资产配置影响更大高收入家庭的资产配置影响更大 近期多家银行下调存款利率，且期限越长调整幅度越大。这是继去年 9 月份以来的第三次存款利率下调，2023 年三季度针对政策对家庭资产配置产生的影响进行调研。具体来看，表示继续增加银行存款和偏债基金等中低风险资产配置的家庭占比分别为 14.3%和 10.1%；表示增加黄金等贵金属和商业保险类资产配置的家庭占比分别为 6.9%和 5.4%。这表明这表明即使即使银行下调存款利率，选择继续增银行下调存款利率，选择继续增加银行存款的家庭占比仍然较高。加银行存款的家庭占比仍然较高。-0.5%-2.1%-1.7%-2.7%-2.2%-3.2%-5.5%-3.9%-0.3%-3.3%-3.1%-2.9%2.5%1.2%2.1%1.0%2.0%0.8%-0.5%-1.7%2.0%-0.3%-0.01%0.02%4.5%2.9%4.1%3.3%4.5%2.3%1.2%-1.1%1.4%1.6%1.3%0.8%8.5%6.4%7.5%6.0.1%5.6%3.3%1.0%3.8%4.8%4.5%4.2%-8.0%-6.0%-4.0%-2.0%0.0%2.0%4.0%6.0%8.0.0.0 20Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q35万以下5-10万10-30万30万以上中国家庭财富指数调研系列报告 7 图 8 银行存款利率下调对家庭资产配置的影响 从收入维度看，在在银行存款利率下调银行存款利率下调的背景下，的背景下，高收入家庭高收入家庭的的资产配置资产配置调整调整相对相对更大，更大，表现在表现在有更高比例人群愿意继续有更高比例人群愿意继续增加银行存款和偏债基金等中低风增加银行存款和偏债基金等中低风险资产的配置；险资产的配置；而而大多数大多数低收入家庭低收入家庭的的资产配置资产配置基本没有基本没有随政策随政策发生调整发生调整。具体来看，年收入 30 万以上的家庭中，表示继续增加银行存款和偏债基金等中低风险资产配置的家庭占比分别为 22.0%和 17.5%；年收入 5 万及以下的家庭中，表示其资产配置基本没有受到影响的占比高达 81.4%。图 9 银行存款利率下调对家庭资产配置的影响（按收入分组）69.7%2.1%4.4%5.4%6.9.1.3%0.0.0 .00.0.0P.0.0p.0.0%基本没有影响增加海外资产增加商业保险类增加黄金等贵金属增加股票、偏股基金等中高风险资产增加偏债基金等中低风险资产继续增加银行存款81.4%1.3%2.4%3.1%3.3%4.4.7Q.9%5.2%6.2.6.1.5.0%0.0.0 .00.0.0P.0.0p.0.0.0%基本没有影响增加海外资产增加商业保险类增加黄金等贵金属增加股票、偏股基金等中高风险资产增加偏债基金等中低风险资产继续增加银行存款30万以上10-30万5-10万5万及以下中国家庭财富指数调研系列报告 8 近期股市出台多项重大政策调整，如进一步规范股份减持行为，自今年 8 月28 日起，证券交易印花税实施减半征收等，2023 年三季度针对政策对家庭参与股市产生的影响进行调研。具体来看，针对股市出台的多项政策调整，表示“股市投资额增加一点”的家庭占比为 6.8%，“股市投资额增加很多”的家庭占比为3.2%；对其股市投资基本没有影响的家庭占比为 46.8%，表示继续不参与股市的家庭占比为 38.3%。整体来看，家庭对股市出台的多项重大政策调整整体来看，家庭对股市出台的多项重大政策调整反应并不强反应并不强烈，多数家庭的股市参与行为及投资额度基本不受影响烈，多数家庭的股市参与行为及投资额度基本不受影响；值得注意的是，在受到；值得注意的是，在受到影响的这部分家庭中，表示影响的这部分家庭中，表示增加增加其股市投资额的占比其股市投资额的占比更更高高。图 10 股市政策调整对参与股市的影响 从收入维度看，股市政策调整对股市政策调整对股市投资额股市投资额产生的产生的积极积极影响影响在高收入在高收入群体群体中中更加明显更加明显。在年收入 30 万以上的家庭中，表示“股市投资额增加一点”的家庭占比为 12.7%，“股市投资额增加很多”的家庭占比为 7.7%；而在 5 万及以下的低收入家庭中，表示“股市投资额增加一点”的家庭占比仅为 3.3%，“股市投资额增加很多”的家庭占比为 2.7%。38.3F.8%6.8%3.2%3.1%1.8%0.0%5.0.0.0 .0%.00.05.0.0E.0P.0%继续不参与股市基本没有影响股市投资额增加一点股市投资额增加很多股市投资额下降一点股市投资额下降很多中国家庭财富指数调研系列报告 9 图 11 股市政策调整对参与股市的影响（按收入分组）三、三、家庭消费家庭消费支出支出继续增加，继续增加，享乐型消费享乐型消费复苏向好复苏向好(一一)家庭享乐型消费家庭享乐型消费保持向好态势保持向好态势 20232023 年年三三季度家庭消费变动指数大于季度家庭消费变动指数大于 100100，表明家庭消费支出继续增加。，表明家庭消费支出继续增加。但但与二季度相比，与二季度相比，本季度家庭消费变动情况本季度家庭消费变动情况中中，“增加消费增加消费”的家庭占比有所下降，的家庭占比有所下降，“减少消费”的家庭占比均有所“减少消费”的家庭占比均有所上升上升，维持当前消费水平，维持当前消费水平的家庭占比略有上升的家庭占比略有上升。具体来看，“增加消费”的家庭占比从 2023 年二季度的 29.8%下降至三季度的26.7%，“减少消费”的家庭占比从二季度的 13.2%上升至三季度的 15.0%，消费维持“基本不变”的家庭占比从 57.1%微增至 58.4%。51.1.1%3.3%2.7%1.6%1.2%.1F.8.7%7.7%4.5%3.2%0.0.0 .00.0.0P.0.0%继续不参与股市基本没有影响股市投资额增加一点股市投资额增加很多股市投资额下降一点股市投资额下降很多30万以上10-30万5-10万5万及以下中国家庭财富指数调研系列报告 10 图 12 消费变动情况 从各消费类型的变动情况看，20232023 年年三三季度季度家庭享乐型消费家庭享乐型消费指数高于荣枯指数高于荣枯线线 1 10000，且且相较相较二季度略有上升，二季度略有上升，表明表明三三季度的家庭享乐型消费季度的家庭享乐型消费继续继续增加增加，保持保持向好趋势向好趋势；家庭生存型消费和发展型消费继续保持增加，；家庭生存型消费和发展型消费继续保持增加，但但增幅略有下降。增幅略有下降。具体来看，家庭的发展型消费指数生存型消费指数享乐型消费指数。家庭生存型消费和发展型消费指数分别从从二季度的108.8和110.4微减至三季度的107.6和109.7；享乐型消费指数为 100.7，与上季度的 100.6 基本持平。图 13 生存型消费、发展型消费、享乐型消费指数（总指数）104.6104.7104.4104.1104.3103.5102.5102.7103.2102.9102.4116.8116.5117.3115.4115.7112.5108.6110.6110.4109.5107.9909551200.0 .0.0.0.00.00.0 21Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q3减少基本不变增加消费变动指数(加权)消费变动原指数104.6112.1112.1111.5110.8111.4112.1110.6108.9 111.2 110.5108.8 107.6110.5113.8113.5113.1112.2111.2112.5113.2111.2 112.0 112.4110.4 109.795.291.292.190.283.886.991.090.386.7 93.4 97.8100.6 100.780.085.090.095.0100.0105.0110.0115.0120.02020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q3生存型消费发展型消费享乐型消费中国家庭财富指数调研系列报告 11 注：生存型消费包含餐饮、生活用品及生活服务消费；发展型消费包含交通和通信、教育、医疗保健消费；享乐型消费包含旅游、文化娱乐、耐用品消费。从从各消费类别各消费类别的的具体变动情况看，具体变动情况看，20232023 年年三三季度，家庭的旅游、文化娱乐季度，家庭的旅游、文化娱乐的消费的消费指数仍然高于荣枯线指数仍然高于荣枯线 1 10000，且指数，且指数继续上升；继续上升；耐用消费品耐用消费品的的消费消费略微减少略微减少至荣枯线至荣枯线 1 10000 以下以下；其余类别消费增速其余类别消费增速波动不大。波动不大。具体来看，家庭的旅游消费指数从2023年二季度的100.3微增至三季度的101.3；文化娱乐消费指数为101.3，与二季度的 101.1 基本持平，耐用消费品消费指数从二季度的 100.5 微减至三季度的 99.4。图 14 各类消费具体变动情况(二二)各收入各收入群体群体的消费继续增加的消费继续增加，中高收入中高收入群体的享乐型消费群体的享乐型消费保持向保持向好趋势好趋势 从收入维度看家庭消费变动。2023 年三季度，各收入群体的消费变动指数各收入群体的消费变动指数均大于均大于 100100，表明消费，表明消费继续继续增加，增加，增速增速均有所不同程度的回落均有所不同程度的回落。具体来看，年收入 30 万以上的群体的消费指数从二季度的 118.2 下降至三季度的 113.7；年收入 5-10 万和 5 万及收入群体的消费指数分别从二季度的 111.5 和 105.0 下降至三季度的 110.2 和 103.3。74.2 115.5 116.1 117.1 115.5 114.8 111.8 114.7 114.6 114.6 109.8 113.3 111.6 111.5 75.4 94.0 83.2 84.5 85.5 75.0 78.0 83.5 80.8 75.6 83.9 95.1 100.3 101.3 82.6 94.7 95.2 95.7 91.0 88.7 91.4 94.0 96.4 93.9 100.1 98.4 100.5 99.4 65.075.085.095.0105.0115.0125.02020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3餐饮生活用品及生活服务消费交通和通信教育医疗保健消费旅游文化娱乐耐用消费品中国家庭财富指数调研系列报告 12 图 15 消费变动指数（按收入分组）发展型消费方面，各收入群体的发展型消费指数仍大于荣枯线发展型消费方面，各收入群体的发展型消费指数仍大于荣枯线 100100，表明其，表明其发展型消费仍保持增加，发展型消费仍保持增加，增速与二季度相比波动不大增速与二季度相比波动不大。具体来看，年收入 30 万以上家庭的发展型消费指数从 2023 年二季度 115.8 微减至三季度的 114.2；年收入 10-30 万家庭的发展型消费指数从二季度的 112.3 微增至三季度的 113.3；年收入 5-10 万家庭的发展型消费指数为 112.0，与二季度的 112.5 基本持平。图 16 发展型消费指数（按收入分组）101.7 110.7 110.7 112.1 111.2 113.0 110.6 109.6105.2102.6103.6104.9105.0 103.3108.6 116.1 118.7 117.7 117.8 118.3 115.7 116.9113.2110.0113.6110.8111.5 110.2109.9 116.9 120.5 118.7 119.4 119.0 116.6 117.6113.9110.6111.9113.7112.4 111.9113.4 120.0 128.0 125.2 126.1 122.3 122.3 123.3 120.4 117.1 118.8 117.7118.2 113.790.095.0100.0105.0110.0115.0120.0125.0130.02020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万以下5-10万10-30万30万以上78.7 102.4 105.9 107.3 107.5 108.2 105.6 106.4 105.5106.7108.9 109.4107.4 106.092.1 111.4 115.0 114.6 113.9 112.3 111.2 113.1 113.1112.3114.1 113.7112.5 112.0100.0 113.4 117.2 116.0 115.9 114.1 112.6 114.5 114.7112.6112.2 113.9112.3 113.3108.5 120.5 127.2 123.6 125.4 118.8 120.0 120.2 121.5117.8 117.5 117.4115.8 114.275.085.095.0105.0115.0125.0135.02020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5-10万10-30万30万以上中国家庭财富指数调研系列报告 13 享乐型消费方面，享乐型消费方面，中高中高收入群体的享乐型消费收入群体的享乐型消费继续保持增加继续保持增加，增速波动不大；，增速波动不大；低低收入家庭收入家庭的享乐型消费的享乐型消费指数值继续上升，有向好趋势指数值继续上升，有向好趋势。具体来看，年收入 30万以上家庭的享乐型消费指数从二季度的 115.7 微减至三季度的 114.8，年收入10-30 万家庭的享乐型消费指数从二季度的 107.3 微增至三季度的 108.5；中低中低 收入群体的享乐型消费收入群体的享乐型消费与季度基本持平与季度基本持平，三季度年收入 5-10 万和 5 万及以下的家庭享乐型消费指数分别为 100.7 和 89.3，与二季度的 100.3 和 89.2 基本持平。整体来看，中高收入群体消费恢复较快，年收入整体来看，中高收入群体消费恢复较快，年收入 5 5 万及以下的低收入群体受万及以下的低收入群体受工作不稳定性及收入波动影响，消费潜力仍有待释放，工作不稳定性及收入波动影响，消费潜力仍有待释放，但有向好趋势但有向好趋势。图 17 享乐型消费指数（按收入分组）从收入维度看各家庭的旅游消费变动。20232023 年年三三季度季度高收入家庭的旅游消高收入家庭的旅游消费费位于位于较高水平较高水平，增速略有回落，增速略有回落；中高收入家庭的旅游消费指数明显上升；中低中高收入家庭的旅游消费指数明显上升；中低收入家庭的旅游消费指数为近三年来首次突破荣枯线收入家庭的旅游消费指数为近三年来首次突破荣枯线 1 10000，趋势向好；，趋势向好；低收入家低收入家庭的旅游消费降幅庭的旅游消费降幅略有略有收窄，收窄，有有向好向好趋势趋势。具体来看，年收入 30 万以上家庭的旅游消费变动指数从二季度的 118.7 微减至三季度的 117.7，10-30 万家庭的旅游消费变动指从二季度的 108.0 上升至三季度的 111.6；年年收入收入 5 5-1010 万万家庭的家庭的旅游消费指数突破荣枯线旅游消费指数突破荣枯线 100100，从二季度的，从二季度的 99.899.8 上升至三季度的上升至三季度的 100.1100.1，整体，整体趋势向好趋势向好；5 万及以下家庭的旅游消费降幅略有收窄，从二季度的 86.1 微增至三季度的 87.1。64.3 80.1 76.9 79.8 76.8 71.7 72.4 76.0 76.2 77.2 89.1 85.589.2 89.380.0 94.9 91.5 92.8 90.9 82.8 84.8 89.7 88.0 87.0 94.9 95.9100.3 100.790.7 101.7 99.6 99.0 99.8 91.1 92.1 97.6 94.7 89.5 92.5 104.7107.3 108.5102.7 113.7 114.3 112.1 114.1 104.9 106.6 111.4 105.0 101.2 105.9 113.6115.7 114.860.070.080.090.0100.0110.0120.02020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5-10万10-30万30万以上中国家庭财富指数调研系列报告 14 图 18 旅游消费变动情况（按收入分组）(三三)各年龄群体的消费各年龄群体的消费继续继续增加增加，享乐型消费，享乐型消费稳步稳步恢复恢复 从年龄维度看家庭消费变动情况。20232023 年年三三季度各年龄段的消费变动指数季度各年龄段的消费变动指数均大于均大于 100100，表明，表明各年龄段的消费仍在增长，各年龄段的消费仍在增长，年轻群体折年轻群体折增速增速有所放缓有所放缓。30 岁及以下年轻群体和 31-40 岁中青年群体的消费变动指数分别从二季度的 111.3 和111.0 下降至三季度的 107.6 和 109.0；41-50 岁中年群体的消费变动指数从二季度的 108.4 微减至三季度的 107.6；51-60 岁的中老年群体的消费变动指数为107.4，与二季度的 107.5 基本持平。58.977.370.172.871.863.565.168.768.867.881.981.286.187.174.393.283.485.685.474.476.282.779.076.485.592.399.8100.185.9101.491.090.996.082.082.489.884.777.781.7102.7108.0111.699.1114.8104.9102.6111.091.896.8103.093.188.895.5114.4118.7117.740.050.060.070.080.090.0100.0110.0120.0130.02020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5-10万10-30万30万以上中国家庭财富指数调研系列报告 15 图 19 消费变动指数（按年龄分组）发展型消费方面，各年龄组群体继续保持增加，发展型消费方面，各年龄组群体继续保持增加，年轻群体年轻群体增速增速有所回调有所回调。具体来看，30 岁以下年轻群体的发展型消费指数从上季度的 111.0 回调至本季度的 108.9；31-40 岁的中青年群体的发展型消费指数从二季度的 111.8 微减至三季度的 110.9；41-50 岁的中年群体和 51-60 岁的中老年群体的发展型消费指数分别为 111.3 和 107.0，与二季度的 111.0 和 107.3 基本持平。图 20 发展型消费指数（按年龄分组）108.9116.9120.2118.0120.0120.3118.8118.5115.4109.5111.4112.5111.3 107.6107.9116.3119.2117.9119.2119.8117.5116.4113.6109.4111.4111.0 109.0104.6114.3115.1116.1114.1115.1112.0113.6109.2108.1108.9109.3108.4 107.6100.0105.0110.0115.0120.0125.02020Q2 2020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q330岁及以下31-40岁41-50岁51-60岁111.8116.0115.8116.0115.2113.5115.0115.4112.2114.1111.8 110.9110.8112.4112.9112.4112.1109.9112.2111.4112.2110.9113.9111.0 111.3108.1110.5109.6108.5107.7107.8107.3109.3108.3111.8107.6107.3 107.0102.0104.0106.0108.0110.0112.0114.0116.0118.02020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q330岁以下31-40岁41-50岁51-60岁中国家庭财富指数调研系列报告 16 享乐型消费方面，享乐型消费方面，各年龄段群体的享乐型消费整体趋势向好，其中各年龄段群体的享乐型消费整体趋势向好，其中 4 40 0 岁以岁以下群体下群体的享乐型消费的享乐型消费指数指数保持增加，增速与二季度相比波动不大；中年保持增加，增速与二季度相比波动不大；中年及及以上群以上群体体的指数值继续上升，的指数值继续上升，降幅降幅继续继续收窄，有向好趋势收窄，有向好趋势。具体来看，30 岁以下年轻群体的享乐型消费指数为 103.8，与二季度的 104.6 相比波动不大，略微下降；3131-4040 岁的中青年群体享乐型消费岁的中青年群体享乐型消费指数为指数为 1 100.500.5，与二季度的，与二季度的 1 100.200.2 基本持平基本持平；41-50 岁的中年群体和 51-60 岁的中老年群体在本季度指数值略有提高，分别从二季度的 98.7 上升至三季度的 98.8 和 99.4。图 21 享乐型消费指数（按年龄分组）(四四)各各类类职业群体的消费职业群体的消费继续继续增增加加 从职业维度看家庭消费变动情况。各各类类职业群体的消费职业群体的消费指数均大于荣枯线指数均大于荣枯线1 10000，表明消费，表明消费继续保持继续保持增长增长，增速增速均有所均有所回落回落。具体来看，公务员/管理者和专业技术人士/技术工人的消费增速分别从 2023 年二季度的 114.0 和 111.1 下降至三季度的 111.5 和 109.8；个体户/自营商和自由职业的消费增速分别从上季度的 111.6 和 108.1 下降至本季度的 111.6 和 106.4。97.498.699.298.992.996.4100.8102.489.5100.1101.7104.6 103.893.686.987.983.678.680.586.183.483.391.094.398.7 98.891.790.489.481.986.787.986.781.895.697.398.7 99.470.075.080.085.090.095.0100.0105.0110.02020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q330岁以下31-40岁41-50岁51-60岁中国家庭财富指数调研系列报告 17 图 22 消费变动指数（按职业分组）发展型消费方面，各职业群体各继续保持增加，增速发展型消费方面，各职业群体各继续保持增加，增速与二季度相比波动不大与二季度相比波动不大。具体来看，公务员/管理者和公司普通职业群体的发展型消费分别从二季度的113.3 和 111.7 微减至三季度的 112.0 和 109.9；自由职业和个体户/自营商群体的发展型消费分别从二季度的 109.6 和 112.1 微增至三季度的 110.8 和 113.7。图 23 发展型消费指数（按职业分组）享乐型消费方面，享乐型消费方面，除自由职业群体除自由职业群体外，其余各职业群体的外，其余各职业群体的的指数值的指数值均高均高于荣于荣枯线枯线 1 10000，增速相，增速相较较二季度波动不大二季度波动不大。具体来看，公务员/管理者和公司普通职106.4 114.9 117.9 115.9 115.7 117.2 114.1 115.0112.9105.1114.1112.7108.1106.4108.9 116.5 121.3 119.6 120.0 119.1 116.7 117.4116.1111.3114.9111.5114.0111.595.0100.0105.0110.0115.0120.02020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3自由职业专业技术人士/技术工人公务员/管理者个体户/自营商107.8111.6111.3111.9110.9110.5110.9111.7109.4109.6112.4109.6110.8112.0116.0115.0114.4113.8112.0114.1114.3113.4114.4114.3112.2112.5113.6118.1116.7117.6115.3115.3115.3115.6113.9114.2113.4113.3112.095.0100.0105.0110.0115.0120.02020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q3自由职业公司普通职员专业技术人士/技术工人个体户/自营商公务员/管理者中国家庭财富指数调研系列报告 18 业群体的享乐型消费指数分别为 107.2 和 103.1，与二季度的 107.5 和 103.8 基本持平；个体户个体户/自营自营商商和和专业技术人土专业技术人土/技术工人技术工人群体群体的的享乐享乐型消费型消费指数指数继续继续增加增加，分别从二季度的 101.0 和 103.1 微增至三季度的 102.5 和 104.0；自由职业群体的享乐型消费指数与二季度一致，均为 99.8。图 24 享乐型消费指数（按职业分组）四、四、家庭负债持续增加，家庭负债持续增加，增速略有上升增速略有上升 家庭负债和家庭负债和经营性负债增速经营性负债增速略有上升略有上升 20232023 年年三三季度家庭总负债及各类负债（消费性负债季度家庭总负债及各类负债（消费性负债3 3与经营性负债）与经营性负债）的指数的指数值均高于荣枯线值均高于荣枯线 1 10000，说明家庭负债及各类负债，说明家庭负债及各类负债持续增加持续增加；家庭负债和经营性负家庭负债和经营性负债债指数指数略有上升略有上升。具体来看，家庭总负债指数和经营性负债指数分别从二季度的105.3 和 103.0 上升至三季度的 105.9 和 103.8；消费负债指数值相比二季度略有下滑，指数值为106.9，但仍高于荣枯线100，消消费负债费负债增加的家庭比例为增加的家庭比例为22%，明显高于负债减少明显高于负债减少的家庭比例的家庭比例 11.3.3%。其中，针对消费负债增加的家庭，负债增加一点的家庭比例从二季度 14.5%微减至三季度的 14%；负债增加很多的家庭比 3 消费性负债在问卷中的定义；包括除住房负债、经营性负债的其他一切负债，如教育负债、医疗负债或用于消费的其他负债等。88.787.389.884.480.283.688.789.786.396.395.799.8 99.895.992.292.492.986.189.592.490.487.799.6103.8 103.1102.599.099.1100.391.593.598.394.989.795.3103.5107.5 107.275.080.085.090.095.0100.0105.0110.02020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q3自由职业公司普通职员专业技术人士/技术工人个体户/自营商公务员/管理者中国家庭财富指数调研系列报告 19 例从二季度的 8.6%微减至三季度的 8%。图 25 家庭负债指数 注：2021Q3 无消费负债数据。图 26 消费负债的具体变动情况 从收入从收入维度维度看，看，20232023 年年三三季度各收入组家庭负债均持续增加，季度各收入组家庭负债均持续增加，中高收入家中高收入家102.1 103.6 103.6 98.7 98.5 102.9 99.6 101.6 105.4 105.0 103.0103.0 103.8111.1 110.5 112.4 108.7 108.2 107.9 107.4 110.3 109.2 113.7 110.6108.4 106.985.090.095.0100.0105.0110.0115.0120.02020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3负债变动指数经营负债变动指数消费负债指数4.3%7.7%4.5%4.8%4.3%5.1%4.8%5.1%6.8%6.5%7.6%5.9%4.7%4.95.2#.6(.80.1(.4).5.6.5$.4$.5%.0#.8.5.0.7%9.6%9.9.0.8.2.2.8.9%8.8.4%9.0%8.6%8.0%0.0%5.0.0.0 .0%.00.05.0.0 20Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3减少一点减少很多增加一点增加很多中国家庭财富指数调研系列报告 20 庭的增速有所上升，低收入家庭庭的增速有所上升，低收入家庭增速增速略微回落略微回落。具体来看，年收入 30 万及以上家庭的负债指数从二季度的 102.4 上升至三季度的 107.0；年收入 10-30 万家庭的负债指数从二季度的 102.7 上升至三季度的 104.6；年收入 5-10 万和 5 万及以下家庭的负债指数分别为 107.7 和 110.4，与二季度的 108.3 和 111.0 基本持平。图 27 家庭负债指数（按收入分组）低低收入家庭收入家庭和和年轻家庭年轻家庭的消费负债仍位于较高水平的消费负债仍位于较高水平 从收入维度从收入维度看，看，20232023 年年三三季度各收入组家庭的消费负债继续增加季度各收入组家庭的消费负债继续增加，中中低低收收入组家庭的消费负债相对较高入组家庭的消费负债相对较高。具体来看，年收入 5 万及以下和 5-10 万家庭的消费负债指数分别从二季度的 113.2 和 110.5 下降至三季度的 110.9 和 109.0；年收入 10-30 万家庭的消费负债指数从二季度的 107.3 下降至三季度的 105.9；30 万及以上家庭的消费负债指数为 107.0，与二季度的 106.2 相比波动不。117.2 118.1 121.0 115.1 112.1 109.6 118.3 114.1 117.2 116.8 108.3 113.7 113.5 111.0 110.4108.2 109.7 111.6 105.7 104.8 102.3 110.0 108.0 108.2 111.3 115.5 109.7 108.3 107.799.0 102.9 103.5 96.7 95.9 96.6 104.1 99.7 99.0 103.8 105.3 105.0 102.7 104.695.9 98.4 102.7 98.3 93.6 98.0 100.3 97.4 95.9 103.2 105.3 102.0 102.4 107.080.085.090.095.0100.0105.0110.0115.0120.0125.02020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5-10万10-30万30万及以上中国家庭财富指数调研系列报告 21 图 28 消费负债变动指数（按收入分组）从年龄维度从年龄维度看，看，20232023 年年三三季度各季度各年龄年龄组家庭的消费负债继续增加组家庭的消费负债继续增加，年轻，年轻家家庭的消费负债庭的消费负债仍仍位于较高水平位于较高水平；中老年；中老年群体群体的消费负债的消费负债增速增速略有上升略有上升。具体来看，30 岁以下年轻家庭的消费负债指数从二季度的 108.2 微减至三季度的 107.4；31-40 岁的中青年家庭的消费负债指数为 106.7，与二季度的 106.4 基本持平；41-50 岁的中年家庭和 51-60 岁的中老年家庭的消费负债指数分别从二季度104.1 和 101.2 微增至三季度的 105.8 和 103.2。图 29 消费负债变动指数（按年龄分组）120.1117.9121.3116.7114.8112.4116.8113.9117.1112.1113.7116.1113.2110.9111.3111.2113.3109.4109.5107.1110.3108.4113.8102.8102.4106.4102.9100.5102.899.9103.1107.8107.8118.1106.2106.2107.780.085.090.095.0100.0105.0110.0115.0120.0125.02020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5-10万10-30万30万及以上105.8104.6112.2106.7105.4109.3108.5116.3110.0 108.2 107.4100.0102.0104.0106.0108.0110.0112.0114.0116.0118.02021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q330岁以下31-40岁41-50岁51-60岁中国家庭财富指数调研系列报告 22 家庭家庭信贷信贷需求需求保持增加，增速波动不大保持增加，增速波动不大 从信贷需求看，从信贷需求看，20232023 年年三三季度家庭季度家庭经营贷款经营贷款需求指数需求指数和消费贷款需求指数和消费贷款需求指数均均高高于于荣枯线荣枯线 100100，表明家庭的，表明家庭的经营经营信贷信贷和消费信贷和消费信贷需求需求保持保持增长增长。具体来看，经营贷款需求指数为 103.8，与二季度的 103.6 基本持平。消费信贷指数波动不大，略有回落，消费信贷消费信贷需求需求增加的家庭比例为增加的家庭比例为 16.5.5%，明显高于消费信贷，明显高于消费信贷需求需求减少的家庭比例减少的家庭比例 10.9.9%，其中消费信贷需求增加一点的家庭比例从二季度 11.6%微减至三季度的 10.3%；消费信贷需求增加很多的家庭比例从二季度的 6.5%微减至三季度的 6.2%。图 30 信贷需求指数 111.0107.9108.9107.7104.8104.0107.4105.0106.5113.3107.0 114.9103.5103.6 103.8109.4108.0109.3108.2104.4103.1106.4105.0104.0110.3104.6 110.5105.5104.3 102.990.095.0100.0105.0110.0115.0120.02020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3经营贷款需求指数消费贷款需求指数中国家庭财富指数调研系列报告 23 图 31 消费贷款需求的具体变化情况 从收入从收入维度维度看，看，20232023 年年三三季度季度各收入组的经营贷需求指数均大于各收入组的经营贷需求指数均大于 100100，表明，表明家庭对经营贷的需求均保持增加态势，家庭对经营贷的需求均保持增加态势，增速相比增速相比二二季度季度波动不大。波动不大。具体来看，年收入 30 万及以上家庭的经营贷款需求指数从二季度的 106.6 微减至三季度的105.2；年收入 10-30 万家庭的经营贷款需求指数为 103.6，与二季度的 103.3 基本持平；年收入 5-10 万家庭的经营贷款需求指数与二季度一致，均为 103.4；年收入 5 万及以下家庭的经营贷款需求指数从二季度的 103.8 微增至三季度的104.5。图 32 经营贷需求指数（按收入分组）6.7%7.2%6.3%6.5%6.9%6.7%6.7%6.4%6.0%5.6%6.5%7.5%5.2%4.2%5.0.1.2.2 .3.9.1.1.9.2.5.4.5.7.6.3%9.1%9.5%8.7%9.2%7.5%6.9%8.2%7.8%7.5.4%6.8.6%7.5%6.5%6.2%0.0%5.0.0.0 .0%.0 20Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3减少一点减少很多增加一点增加很多111.6107.9108.6106.3103.8104.4106.8104.5106.0106.7113.5 102.9103.3 103.6117.4109.0112.7112.6107.3107.7110.3107.7110.8119.5112.7118.6 108.0106.6 105.2100.0105.0110.0115.0120.0125.02020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5-10万10-30万30万及以上中国家庭财富指数调研系列报告 24 从收入从收入维度维度看，看，20232023 年年三三季度各收入组的消费贷需求指数均高于季度各收入组的消费贷需求指数均高于 100100，表明，表明家庭对消费贷的需求家庭对消费贷的需求均保持增加态势，均保持增加态势，各各收入组家庭收入组家庭增速均增速均略略表现回落表现回落。具体来看，收入在 10-30 万和 5 万及以下家庭的消费贷需求指数分别从二季度的 105.0和 106.0 回落至三季度的 103.2 和 104.9；收入在 30 万以上和 5-10 万家庭的消费贷需求指数分别为 106.2 和 104.2，与二季度的 107.0 和 104.9 相比波动不大。图 33 消费贷需求指数（按收入分组）家庭整体获贷容易度保持增加，家庭整体获贷容易度保持增加，低收入家庭获贷难度低收入家庭获贷难度出现好转出现好转 从信贷获取容易度情况看，从信贷获取容易度情况看，20232023 年年三三季度经营性贷款和消费贷款获取容易季度经营性贷款和消费贷款获取容易度持续增加，增速度持续增加，增速略有上升略有上升。具体来看，经营性贷款和消费贷款获取容易度指数分别从二季度的 102.4 和 101.4 上升至三季度的 103.9 和 103.0。103.2108.8 104.8 108.8 110.6 105.1 105.1 105.6 103.8 106.5 113.2 107.0 115.5 106.5107.0 106.2100.0102.0104.0106.0108.0110.0112.0114.0116.0118.0120.02020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5-10万10-30万30万及以上中国家庭财富指数调研系列报告 25 图 34 信贷获取容易度指数 注：2021Q3 无消费贷款数据，2022 年 Q1 没有询问消费贷获取容易度情况,这里均取上季度和下季度的均值进行平滑处理。从收入分组看，从收入分组看，20232023 年年三三季度中高收入群体消费贷获取容易度持续增加，季度中高收入群体消费贷获取容易度持续增加，增速整体略增速整体略有上升有上升；低收入群体的消费贷获取容易度降幅收窄，有向好趋势。；低收入群体的消费贷获取容易度降幅收窄，有向好趋势。具体来看，年收入 30 万以上和 10-30 万家庭的消费贷获取容易度指数分别从二季度的 112.6 和 107.7 上升至三季度的 114.7 和 108.6；年收入 5 万及以下和 5-10 万家庭的消费贷获取容易度指数分别从二季度的 91.1 和 103.0 上升至三季度的 93.3 和 104.6，这意味着中低收入家庭的消费贷获取难度开始向这意味着中低收入家庭的消费贷获取难度开始向好好发展。发展。99.0101.2101.2101.5101.895.998.6102.7103.2104.4 113.2 102.8102.4 103.999.4101.5101.0100.8101.0103.6101.2100.5 99.7102.4 107.5 102.4101.4 103.085.090.095.0100.0105.0110.0115.02020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3经营性贷款获取容易度指数消费贷款获取容易度指数中国家庭财富指数调研系列报告 26 图 35 消费贷获取容易度指数（按收入分组）从职业从职业维度维度看，看，20232023 年年三三季度除自由职业季度除自由职业群体群体外，其余各职业群体的消费外，其余各职业群体的消费贷获取容易度继续增加，贷获取容易度继续增加，且且增速均增速均有所上升有所上升。具体来看，公务员/管理者的消费贷获取容易度指数仍处于较高水平，且增速有所上升，从二季度的 106.4 上升至三季度的 110.4；专业技术人士/技术工人和公司普通职员的消费贷获取容易度指数分别二季度的 105.1 和 103.9 上升至三季度的 107.1 和 105.1；个体户/自营商的消费贷获取容易度指数从二季度的 102.4 上升至三季度的 105.8。图 36 消费贷获取容易度指数（按职业分组）90.5 94.0 95.2 92.6 94.2 97.8 94.4 90.8 99.4 88.9 91.1 93.3100.3 98.6 100.9 101.6 101.4 103.5 99.4 98.0 101.4 110.1 102.9 103.0 104.6103.7 100.8 103.6 105.1 105.0 107.4 103.8 105.0 107.5 109.6 109.4 107.7 108.6111.0 104.6 108.7 115.0 110.9 116.7 112.9 115.3 118.6 118.5 114.7 112.6 114.780.085.090.095.0100.0105.0110.0115.0120.0125.02020Q1 2020Q2 2020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q4 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q35万及以下5-10万10-30万30万及以上93.995.296.598.599.4101.497.591.795.1109.798.798.495.9103.6101.3103.3106.3105.6108.3104.8109.4108.4112.4110.0106.4110.475.080.085.090.095.0100.0105.0110.0115.02020Q1 2020Q2 2020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q4 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q3自由职业公司普通职员专业技术人士/技术工人个体户/自营商公务员/管理者中国家庭财富指数调研系列报告 27 从年龄从年龄维度维度看，看，20232023 年年三三季度季度各各年龄段群体的消费信贷容易度继续保持增年龄段群体的消费信贷容易度继续保持增加，加，且增速均且增速均略有略有上升上升。具体来看，30 岁以下年轻群体的消费贷获取容易度指数从二季度的 101.3 微增至三季度的 102.6；31-40 岁中青年群体的消费贷获取容易度指数为 101.3，相比上季度的 1004 略有增加；41-50 岁中年群体的消费贷获取容易度指数从二季度的 101.8 上升至三季度的 104.5；51-60 岁中老年群体的消费贷获取容易度指数从二季度的 102.3 微增至三季度的 103.3。图 37 消费贷获取容易度指数（按年龄分组）从收入从收入维度维度看，今年看，今年三三季度的季度的各各收入群体的经营贷款获取容易度持续增加，收入群体的经营贷款获取容易度持续增加，且且增速增速均有所上升均有所上升。具体来看，年收入 30 万及以上和 10-30 万家庭的经营贷款获取容易度指数分别从二季度的108.9和103.4上升至三季度的110.6和105.0；5-10万家庭的经营贷款获取容易度指数从二季度的102.6微增至三季度的103.2。值得注意的是，值得注意的是，年收入年收入 5 5 万及以下家庭的经营贷款获取容易度指数万及以下家庭的经营贷款获取容易度指数在本季度在本季度突突破荣枯线破荣枯线 100100，从二季度的从二季度的 9 99.39.3 上升至三季度的上升至三季度的 1 101.001.0，趋势向好，趋势向好。100.0103.7100.398.4101.6107.9101.1101.3 102.6100.7103.4101.198.5102.8104.6101.2100.4 101.3101.7104.8102.9101.9103.9108.9104.8102.3 103.390.092.094.096.098.0100.0102.0104.0106.0108.0110.02021Q12021Q22021Q42022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q330岁以下31-40岁41-50岁51-60岁中国家庭财富指数调研系列报告 28 图 38 经营贷款获取容易度指数（按收入分组）五、五、展望未来：展望未来：家庭预期财富及收入继续增加家庭预期财富及收入继续增加 家庭预期未来财富和收入继续增加家庭预期未来财富和收入继续增加，预期增速与上季度基本持平，预期增速与上季度基本持平 总体来看，20232023 年年三三季度家庭对未来季度家庭对未来 3 3 个月个月的财富和收入预期继续增加，的财富和收入预期继续增加，增速增速相较二季度基本持平相较二季度基本持平。具体来看，预期家庭财富指数和预期家庭收入指数分别 102.6 和 102.1，与二季度的 102.3 和 102.7 相比波动不大。图 39 预期家庭财富和收入指数 91.694.197.394.795.986.788.992.688.096.3 116.0 98.799.3 101.098.698.6100.5100.9101.095.095.7101.2100.7101.4 100.999.5102.0102.9103.8100.1101.2105.9104.7107.0 104.3103.4 105.0109.6106.4108.8115.4112.5108.9112.1116.5115.6118.9 118.6 110.1108.9 110.680.085.090.095.0100.0105.0110.0115.0120.0125.02020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5-10万10-30万30万及以上102.3104.4105.7105.3105.4103.9104.8104.9105.1102.0102.1103.2 102.7 102.190.092.094.096.098.0100.0102.0104.0106.02020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3预期家庭财富指数预期收入变动指数37.9%中国家庭财富指数调研系列报告 29 对于未来家庭财富预期，2023 年三季度中高收入组的家庭中高收入组的家庭预期预期财富保持增财富保持增加，加，但增速略有回落但增速略有回落；低收入组家庭的低收入组家庭的财富预期财富预期仍处于较低水平，指数仍处于较低水平，指数相比二季相比二季度度略微上升略微上升。具体来看，年收入 30 万及以上家庭的预期家庭财富指数从上季度的 123.1 下降至本季度的 121.6；年收入 10-30 万家庭预期家庭财富指数从二季度的 110.4 微减至三季度的 109.3；值得注意的是，年收入 5-10 万家庭的财富预期指数突破荣枯线 100，由二季度的 99.4 上升至三季度的 101.2；年收入 5 万及以下家庭的财富预期由二季度的 85.4 微增至三季度的 86.8。图 40 预期家庭财富指数（收入分组）对于未来家庭收入预期，2023 年三季度中高收入组的家庭收入预期保持增中高收入组的家庭收入预期保持增加，加，增速相较二季度波动不大；增速相较二季度波动不大；低收入组家庭的财富预期仍处于较低水平，低收入组家庭的财富预期仍处于较低水平，指数指数相较相较二季度均二季度均略有上升略有上升。具体来看，年收入 30 万及以上和 10-30 万家庭的预期收入指数分别为 119.9 和 108.6，与二季度的 120.4 和 109.8 相比波动不大；年收入 5-10 万家庭的收入预期指数为 102.2，与二季度的 101.4 基本持平；年收入 5 万及以上家庭的收入预期指数从二季度的 85.7 微增至三季度的 87.2。83.3 94.0 85.4 90.7 93.2 84.4 82.8 86.0 80.5 80.5 93.9 86.4 85.4 86.8101.6 114.1 110.1 110.7 112.9 105.3 103.5 108.1 105.6 97.5 103.9 102.7 99.4 101.2112.2 123.4 124.9 122.0 123.2 118.3 119.0 120.6 120.0 104.5 106.7 114.4 110.4 109.3125.0 136.9 140.5 138.1 136.9 132.0 136.0 136.7 137.6 121.1 118.0 125.2 123.1 121.675.085.095.0105.0115.0125.0135.0145.02020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5-10万10-30万30万及以上中国家庭财富指数调研系列报告 30 图 41 预期收入变动指数（收入分组）家庭对未来消费预期增加家庭对未来消费预期增加，增速增速相较二季度基本持平相较二季度基本持平 2023 年三季度家庭对未来消费的预期继续增加，增速与二季度基本持平。具体来看，2023 年三季度家庭未来消费预期指数为 102.5，与二季度的 102.7 基本持平。这说明家庭对市场恢复的信心仍存在一定的不确定性，仍需继续提振家庭对这说明家庭对市场恢复的信心仍存在一定的不确定性，仍需继续提振家庭对未来消费的信心。未来消费的信心。图 42 家庭对未来消费的预期 85.4 93.1 88.7 94.0 94.6 87.5 84.9 87.4 82.2 81.8 93.5 85.8 85.7 87.2104.2 111.5 113.1 113.8 116.4 107.1 105.3 110.3 107.5 99.3 104.5 102.5 101.4 102.2113.1 118.9 127.0 122.7 125.6 117.9 120.9 121.2 119.7 106.7 108.1 115.0 109.8 108.6125.5 131.8 141.4 137.6 137.4 131.8 136.4 135.2 135.8 124.1 119.6 128.4 120.4 119.980.090.0100.0110.0120.0130.0140.0150.02020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5-10万10-30万30万及以上102.6104.3105.6103.8104.1103.6104.9103.3103.6102.5103.7103.3 102.7 102.595979971092020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3中国家庭财富指数调研系列报告 31 从收入维度看，2023 年三季度，除低收入组外，其他各收入组家庭的消费预除低收入组外，其他各收入组家庭的消费预期均保持增加，增速期均保持增加，增速波动不大，波动不大，略有略有回落回落。具体来看，年收入 30 万及以上和在万及以下家庭的消费预期指数分别为 116.0 和 98.3，与二季度的 116.8 和 98.8 基本持平；年收入 10-30 万和 5-10 万家庭的未来消费预期指数分别从二季度的 112.6和 108.5 微减至三季度的 111.7 和 107.6。整体来看，低收入家庭的消费预期仍处整体来看，低收入家庭的消费预期仍处于较低水平，乐观程度不高。于较低水平，乐观程度不高。图 43 预期消费变动指数（按收入分组）从年龄维度看，20232023 年年三三季度各年龄段的预期消费变动指数均大于季度各年龄段的预期消费变动指数均大于 100100，说，说明预期消费仍在增长，明预期消费仍在增长，增速增速整体波动不大，整体波动不大，略有略有下滑下滑。具体来看，30 岁以下的年轻群体和 31-40 岁的中青年群体的预期消费指数分别为 107.7 和 106.8，与二季度的 108.5 和 107.8 相比略微下降；41-50 岁的中年群体的预期消费指数从二季度的 106.5 下降至三季度的 104.4；51-60 岁的中老年群体的预期消费指数为105.5，与二季度的 105.4 基本持平。95.8107.1103.899.7100.999.4104.095.494.198.8 105.6 99.5 98.8 98.3107.0115.5119.2110.5113.3110.3115.6107.3107.8108.5 115.8 108.3 108.5 107.6111.4118.0125.8114.7119.2115.5121.2111.6113.9110.4 116.1 115.1 112.6 111.7117.4122.9134.7125.2125.7121.6127.7122.3122.8118.2 125.8 119.7 116.8 116.090.095.0100.0105.0110.0115.0120.0125.0130.0135.0140.02020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5-10万10-30万30万以上中国家庭财富指数调研系列报告 32 图 44 预期消费变动指数（按年龄分组）2023 年年三三季度家庭对股市的乐观预期程度季度家庭对股市的乐观预期程度继续继续下降下降 20232023 年年三三季度的股市预期指数季度的股市预期指数继续回落，继续回落，表表明明家庭对股市的预期家庭对股市的预期仍然仍然不够不够乐观乐观。具体来看，家庭股市预期从 2023 年二季度 97.3 下降至三季度的 94.5，表明家庭对未来股市走势预期偏保守，股市预期指乐观度减弱。图 45 股市预期指数 注：上证指数涨跌幅的计算方法为;本季度末上证指数相比上季度末的增幅。108.2117.8120.3114.0114.0113.5119.5112.1114.1109.6117.7111.3 108.5 107.7106.5110.6114.8106.7109.8106.6114.0103.7106.7106.9115.1107.5 105.4 105.590.095.0100.0105.0110.0115.0120.0125.02020Q2 2020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q330岁以下31-40岁41-50岁51-60岁100.7 112.6 106.1 105.2 108.5 101.7 102.2 99.9 104.0 100.8 102.5 94.590.2107.8107.999.1104.399.4102.089.4104.589.0102.1105.997.897.180.085.090.095.0100.0105.0110.0115.02020Q12020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3股市预期指数上证指数涨跌幅中国家庭财富指数调研系列报告 33 从家庭金融资产维度看不同群体对股市预期。20232023 年年三三季度季度高高资产资产水平水平家家庭的股市预期保持增加，庭的股市预期保持增加，但增速明显回落；其余资产水平家庭的股市预期整体仍但增速明显回落；其余资产水平家庭的股市预期整体仍处于较低水平，处于较低水平，且降幅且降幅略有略有扩大。扩大。具体来看，资产水平 100 万以上家庭的股市预期指数从二季度的 112.0 明显回落至三季度的 104.5；资产水平 50-100 万和 10-30 万家庭的股市预期指数均跌破荣枯线 100，分别从二季度的 104.6 和 102.8 下降至三季度的 98.1 和 99.7；资产水平 5-10 万和 5 万及以下家庭的股市预期指数仍位于较低水平，分别从二季度的98.6和88.9微减至三季度的97.3和87.8，值得注意的是，资产水平 5-10 万家庭的股市预期指数跌破荣枯线 100。整体来整体来看看，各资产组群体对股市的预期均有不同程度的下降。其中，各资产组群体对股市的预期均有不同程度的下降。其中低资产组对股市预期低资产组对股市预期仍仍不够乐观，中高资产群体对股市预期不够乐观，中高资产群体对股市预期也开始下降，部分群体开始跌破荣枯线也开始下降，部分群体开始跌破荣枯线1 10000。图 46 股市预期指数（按金融资产分组）六、六、总结及建议总结及建议(一一)2023 年年三三季度家庭财富、收入继续增加，消费意愿逐步恢复季度家庭财富、收入继续增加，消费意愿逐步恢复 2023 年三季度，家庭财富、收入继续增加，增速相较二季度波动不大；家庭工作稳定性指数继续上升，降幅继续收窄，总体就业情况向好发展。94.0 104.7 96.4 97.4 98.9 92.0 92.4 89.4 91.0 82.1 93.8 92.7 88.9 87.8100.5 112.7 106.8 106.1 109.2 102.7 101.9 101.5 103.3 104.9 104.3 98.6 97.3115.2 122.3 122.2 115.8 125.0 112.1 118.8 113.0 119.0 94.9 105.0 117.4 112.0 104.580.085.090.095.0100.0105.0110.0115.0120.0125.0130.02020Q12020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q35万及以下5-10万10-30万30-50万50-100万100万以上中国家庭财富指数调研系列报告 34 消费方面，2023 年三季度家庭消费继续增加，增速相较二季度波动不大，其中享乐型消费继续保持向好态势；整体来看，家庭仍有可释放的消费潜力，应积极满足居民多样化的消费需求。分收入群体看，各收入群体的消费保持增加，中高收入群体的享乐型消费保持向好态势；分年龄群体看，各年龄群体的消费继续增加，享乐型消费均稳步恢复；分职业来看，各职业群体的消费继续增加，其中个体户/自营商的消费增速明显上升，享乐型消费整体趋势向好，指数值继续上升。(二二)家庭家庭投资回报有所投资回报有所下降下降，需继续提高家庭财富管理能力需继续提高家庭财富管理能力 稳定增长的财富是中国经济复苏的动力源泉。家庭财富的保值增值是家庭抵御突发性风险的有力屏障。今年以来，家庭投资理财收益率为-0.3%，收益进一步下滑。各类资产配置意愿延续上季度趋势，其中活期定存类和股票基金类资产的配置意愿指数继续下滑，海外资产、贵金属和商业保险类资产的配置意愿指数继续上升。中高金融资产家庭的抗风险性明显高于其他中低金融资产家庭，股票类资产的配置意愿相对较高；中高收入家庭的投资理财收益率明显高于其他低收入群体。从学历维度看，2023 年三季度本科及以上学历群体的投资理财收益率为正，但相比二季度略有回落；其余各学历群体的投资理财收益率均为负。从收入维度看，中高收入家庭的投资收益率仍然保持为正，但相比二季度略有回落；低收入家庭的投资收益率仍处于亏损状态，但亏损幅度有所收窄。从银行下调存款利率的政策影响来看，家庭整体选择继续增加银行存款的占比仍然较高，尤其是高收入家庭，更多表现在增加银行存款和偏债基金等中低风险资产的配置上。鼓励家庭继续提高财富管理的认知和素养，积极寻找专业投资机构的咨询和帮助。(三三)继续稳定家庭就业及收入预期，继续稳定家庭就业及收入预期，促进释放消费潜力促进释放消费潜力 2023 年三季度家庭总负债、消费性负债与经营性负债持续增加，家庭总负债和经营性负债指数略有上升。负债需求方面，2023 年三季度消费贷与经营贷需求保持增长，经营贷款需求指数略有上升。负债获得方面，2023 年三季度家庭整体经营贷和消费贷获取容易度继续上升，增速略有上升，低收入家庭获贷难度有好中国家庭财富指数调研系列报告 35 转趋势。从未来预期看，财富及收入预期方面，家庭预期未来财富和收入继续增加，增速相较二季度基本持平；中高收入组的家庭预期财富保持增加，但增速略有回调；中低收入组家庭的预期家庭财富乐观度不高，但降幅略有收窄。消费预期方面，除最低收入组外，其他各收入组家庭的消费预期均保持增加，增速相较二季度基本持平。从股市预期来看，2023 年三季度家庭对股市的乐观程度有所下降；其中低资产组对股市预期仍不够乐观，中高资产群体对股市预期也开始下降，部分群体开始跌破荣枯线 100。从股市出台的多项重大政策调整对家庭股市参与的影响来看，对其股市投资额产生积极影响的占比较高，尤其对高收入群体更为明显。建议稳定家庭的政策预期，同时继续增加稳就业政策，提升家庭收入预期、继续提振家庭对未来经济的信心、进一步释放消费潜力。中国家庭财富指数调研系列报告 36 附录附录 1：调研基本：调研基本情况情况 采用线上调研方式，投放渠道为支付宝 APP，投放对象为支付宝活跃用户。自 2020 年一季度累计投放 15 季度，其中 2023 年一季度问卷投放时间为 2023 年3 月 24 日到 4 月 3 日，共计回收有效问卷 2,1770 份；2023 年二季度问卷投放时间为 6 月 25 日到 7 月 5 日，共计回收有效问卷 21,301 份；2023 年三季度问卷投放时间为 9 月 27 日到 10 月 12 日，共计回收有效问卷 19,472 份。问卷框架如下：本季度家庭财富/负债/收支变化家庭财富房产价值金融投资品价值可支配现金工商业盈利家庭负债经营性负债房产负债消费负债消费贷需求及获取经营贷需求及获取家庭收支变动工作稳定性未来3个月预期家庭财富/投资变化家庭财富预期金融资产价值预期家庭购房计划股市及房价预期收入及各类消费预期家庭储蓄计划经济恢复预期疫情对家庭决策行为影响海外资产投资商业健康险购买商业人寿险购买现金/活期/货基类定期/结构性理财类股票/基金类贵金属线上投资/医疗线上教育/外卖其他线上网购中国家庭财富指数调研系列报告 37 附录附录 2：数据基本介绍：数据基本介绍 为增强样本代表性，本研究按照国家统计局 2015 年中国人口抽样调查数据各省各年龄段人口结构对样本进行权重调整。在计算各年龄段的比例前，剔除了20 岁以下的人口数和 60 岁以上的人口数，剔除了新疆和西藏4的人口。有效问卷的样本结构如下：附图 1 权重调整前后样本年龄结构对比分析 4 由于新疆和西藏本身回收样本量较低，进一步区分到各年龄段样本量更低，不具有省份代表性，因此予以剔除。32.58.0 .1%9.4&.9#.3(.4!.4%0.0%5.0.0.0 .0%.00.05.0.00岁及以下31-40岁41-50岁51-60岁权重调整前权重调整后中国家庭财富指数调研系列报告 38 附图 2 权重调整前后样本省份结构对比分析 附图 3 权重调整前后样本各线城市结构对比分析 0.0%2.0%4.0%6.0%8.0.0.0.0.0%广东省江苏省浙江省河南省山东省上海市安徽省湖北省四川省河北省北京市福建省广西壮族自治区湖南省山西省陕西省辽宁省江西省重庆市天津市云南省黑龙江省吉林省内蒙古自治区甘肃省贵州省海南省宁夏回族自治区青海省权重调整前权重调整后23.0.9 .5 .5.1%6.5%0.4!.8%7.5 .9!.6.2.6%0.5%0.0%5.0.0.0 .0%.0%新一线城市一线城市二线城市三线城市四线城市五线城市六线城市权重调整前权重调整后中国家庭财富指数调研系列报告 39 附录附录 3：指数编制方法：指数编制方法 家庭的经济行为尤其是其态度和预期等是影响家庭行为决策的关键信息，自20世纪三四十年代经济学界对消费者行为愈加关注，消费者信心指数应运而生。该指数已成为许多国家先行指标的组成部分，并在经济景气预测中发挥了重要的作用。美国密歇根大学的 SRC 指数测度消费者信心，自 20 世纪 40 年代开始编制，至今已使用近 80 年；欧盟的经济信息指数自 1972 年开始，也已有很长的一段历史。本报告指数编制方法即借鉴于此。具体的，美国密歇根大学的 SRC 测度的调查问卷涉及形势、就业、收入、物价、利率、耐用品购买意愿等。指数根据问卷中的五个问题编制。首先，=乐悲 100。其中乐是第 i 个问题持乐观看法的消费者的比例；悲是第 i 个问题持悲观看法的消费者的比例。是第 i 个问题的得分，100 为基数。其次，根据得分值采用算数平均法计算指数。指数取值在 0200 之间，大于 100 则说明多数人对经济发展形势持积极看法，整体上信心比较强。欧盟的经济信息指数编制的问卷内容及对未来 12 个月里家庭收入、国家经济形势、消费价格、购买大件消费品时机、储蓄时机的估计。在计算方法上,对问题的选项是 5 项，即“非常积极”、“积极”、“中立”、“消极”和“非常消极”,分别用 PP、P、E、M、MM 表示,则每个问题的比例差为:B=(PP 0.5P)-(0.5M MM)，基数取值为 100。类似的，日本的消费者信心调查和指数编制对 5 个选项分配点数，改进 1，有所改进 0.75，中立无变化 0.5，轻微恶化 0.25，恶化 0。指数的基数为 50，取值在 50100 之间。上海财经大学上海市消费者信心指数编制对 5 个选项分配点数，改进 1，有所改进 0.5，中立无变化 0，轻微恶化-0.5，恶化-1。指数的基数为 100。本报告参照日本、欧盟、上海财经大学的消费者信心指数编制方法进行编制：=100 1 0.5 0 0.5 1 100 其中，,分别增加很多、增加一点、基本不变、减少一点、减少很多。中国家庭财富指数调研系列报告 报告参与作者报告参与作者 中国家庭金融调查与研究中心中国家庭金融调查与研究中心 甘犁 路晓蒙 王香 郭福森 袁德佳 蚂蚁集团研究院蚂蚁集团研究院 李振华 王芳 虞娅雅 张耀冈 马冬冬 程志云 蚂蚁理财智库蚂蚁理财智库 李小军 李智健

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养老产业专题研究（六）个人养老金试点首年追踪与展望 行业深度报告 行业报告 非银行金融 2023 年 11 月 23 日 请通过合法途径获取本公司研究报告，如经由未经许可的渠道获得研究报告，请慎重使. 

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北京金融科技产业联盟2023 年 11 月DPU 金融行业发展白皮书I版权声明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。转载、编摘或利用其他方式使用本白皮书文字或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。DPU 金融行业发展白皮书II编委会主编：聂丽琴编委：刘承岩张学利沈健执笔：王鑫沈震宇杨晓峰王启宇黄明飞陈文斌郭建强赵真孙传明杜冲邓德源刘继江张乾海阚立宸杜建成参编单位：北京金融科技产业联盟秘书处中国工商银行金融科技研究院深圳云豹智能有限公司北京火山引擎科技有限公司DPU 金融行业发展白皮书III前言前言党的二十大报告提出，要增强国内大循环内生动力和可靠性，提升国际循环质量和水平。这既离不开金融对资源配置的引导优化，也离不开科技创新在激发市场活力方面的重要作用。“十四五”时期，我国开启全面建设社会主义现代化国家新征程，数据成为新的生产要素，数据技术成为新的发展引擎，数字经济浪潮已势不可挡。2023 年 2 月，中共中央、国务院印发数字中国建设整体布局规划（以下简称规划），指出建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。加快数字中国建设，对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重要意义和深远影响。规划明确了数字中国建设将按照“2522”的整体框架进行布局，“2522”中的第一个“2”即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”。数字中国建设是数字金融发展的重要契机，对金融行业的数字化发展指出了明确的方向，也契合了我国促进数字经济高质量发展的总体规划。在云计算、大数据、5G、人工智能等技术的蓬勃发展下，金融云也迎来了发展的契机。金融云依据自身特点对云计算基础设施建设提出了更加严苛的要求，提供高效、安全、高容灾和高可用的云基础设施是金融云发展的重要关切点。中国工商银行高级金融科技专家刘承岩谈到中国工商银行高级金融科技专家刘承岩谈到：“以云计算为核心的数据中心，是金融机构数字化转型的核心基础设施。与公DPU 金融行业发展白皮书IV有云不同，金融行业在追求计算多样化、高性能的同时，更加注重系统的安全可靠、绿色高效和开放兼容。当前，软件定义的云计算架构主要依靠 CPU 算力进行相关云资源的抽象，而随着计算规模和网络带宽的增大，用于云管控和 IO 处理的 CPU 开销越来越大，以 CPU 为核心的云计算架构正在向软硬协同的新型架构演进。从业界实践来看，以数据加速处理为核心，具备通用可编程能力的 DPU 处理器是支撑软硬协同云计算架构的关键。通过将云平台的控制面和数据面卸载至 DPU，并根据金融场景进行定向优化，实现更低的单位算力成本，更高的 IO 性能，以及更灵活安全的云管控，将是更加云原生的计算架构。然而，当前 DPU、服务器、云操作系统之间的生态并不完善，制约着金融云架构的演进，需要产业侧和用户侧共同推进构建良性、开放的生态，以促进云原生金融云算力的全行业落地”。面向云基础设施的通用数据处理器（Data Processing Unit，以下简称 DPU）是连接算力资源和网络资源的关键节点。DPU 要解决的不仅是云基础设施“降本增效”的问题，也要解决现有云计算应用中网络资源与算力资源发展不协调的问题。随着各种应用在云环境中部署的复杂度持续增高和规模的不断扩展，数据交换不再仅仅是简单的服务器之间的数据搬运，还需要对数据进行有效的智能化处理。传统网卡（NIC）及其后续的智能网卡（SmartNIC）由于自身技术结构的限制，无法在飞速发展的云计算应用中满足数据交换和智能化处理的需求，正在被 DPU 这种通DPU 金融行业发展白皮书V用数据处理器所取代。DPU 作为通用的数据处理器，不是对 NIC或 SmartNIC 的简单替代，而是对网络基础架构的本质改变。DPU本身所具有的通用可编程特性、低时延网络、统一资源管控以及持续发展的加速卸载特性，使得 DPU 正在促进云计算应用从架构上实现优化和重构。DPU 作为通用数据处理的基础部件，主要聚焦当前应用中消耗 CPU、GPU 算力资源的网络、存储、安全以及和应用相关的数据处理任务。DPU 将这些任务从 CPU、GPU 中卸载下来，释放 CPU、GPU 的算力，支撑 CPU、GPU 发挥更大的效能。针对金融云的发展需求，DPU 本身具有的特点和能力，能很好地促进金融行业的数字化转型。本白皮书分析了金融行业在云部署中的发展趋势及面临的行业挑战，概述了 DPU 的技术演进历程、生态发展和典型案例，系统阐述了 DPU 技术在促进金融云绿色低碳发展方面的重要作用和应用实践，加快助力金融行业构建开放共享、稳定可靠、高效绿色、自主可控的金融级安全云平台。DPU 金融行业发展白皮书VI目录目录一、云原生浪潮下金融行业云基础设施的发展趋势和挑战.1（一）发展趋势.1（二）行业挑战.5二、DPU 发展与趋势.11（一）DPU 历史演进.11（二）DPU 生态发展.17（三）DPU 典型案例.19三、基于 DPU 构建绿色低碳金融云.24（一）统一部署弹性调度.25（二）计算实例高可用.28（三）加速云原生网络.29（四）加速云原生存储.31（五）加速微服务应用.33（六）加速云原生安全.34（七）加速大模型训练.35（八）提升计算资源利用率.36四、DPU 在金融云的应用分析.41（一）弹性裸金属.41（二）零信任安全.43（三）高性能扁平化容器网络.45（四）人工智能大模型.47五、DPU 在金融云平台发展中的展望.50六、结语.52插图附录.54缩略语.55DPU 金融行业发展白皮书1一、云原生浪潮下金融行业云基础设施的发展趋势和挑战（一）发展趋势（一）发展趋势在云原生技术快速发展、经济与商业模式正发生深刻变化的背景下，金融云平台作为金融行业数字化转型的依托，在金融行业生态格局中扮演着非常重要的角色。金融云包含平台基础设施（IaaS）、应用平台（PaaS）和金融生态（SaaS）3个层面（如图1所示），其中基础设施是构建体系完备、规模超大、自主可控和灵活高效的金融云平台的基石。图 1 金融云平台1.绿色计算与低碳发展1.绿色计算与低碳发展在碳达峰碳中和的双碳背景下，金融机构也在绿色转型和数字化转型升级中寻求突破，促进绿色计算和数字低碳技术创新。有数据显示，我国数据中心年用电量在全社会用电量中的比DPU 金融行业发展白皮书2重正在逐年升高，为确保实现碳达峰碳中和目标，就需要在数据中心建设模式、技术、标准和可再生能源利用等方面进一步挖掘节能减排潜力。近年来，云计算发展迅猛，其本身就是一种绿色技术，提高了CPU的整体利用率。通过聚集计算资源和转移工作负载，云的资源利用率持续得到提高。推动数据中心绿色可持续发展，加快节能低碳技术的研发应用，提升能源利用效率，降低数据中心能耗，从而实现绿色计算与低碳的发展目标。2.部署模式多样化2.部署模式多样化金融领域云计算部署模式主要包括私有云、团体云以及由其组成的混合云等。在实际的落地部署中，不论是采用私有云建设方式，还是采用与第三方合作的公有云建设方式，亦或混合云建设方式，越来越多的金融企业都在尝试利用云计算技术来降低运营成本，促进产品创新。当前，越来越多的金融机构开始尝试将IT 业务搭建在云上，而未来这一趋势还将不断深化。私有云或者混合云的建设模式在传统银行、证券等企业中得到青睐，而公有云模式则成为大量新兴互联网金融企业的选择，通过与第三方公有云厂商合作，得以实现自身业务的快速扩展，业务快速上线。金融业务上云呈现多样化的趋势，不同的金融企业也正在根据自身情况选择适合自身发展的建设模式。3.稳定与敏捷并存3.稳定与敏捷并存当前金融业务的发展中，既有针对稳态业务的高稳定性、高DPU 金融行业发展白皮书3可靠性、高安全性要求，也有针对大数据、人工智能、区块链等新数字化技术业务的敏捷支持要求。随着金融业务规模的不断扩大，以及面向互联网业务场景的不断丰富，传统金融行业的信息管理系统已经严重制约了金融行业向数字化转型的发展。一方面，越来越多的用户通过互联网进行经济活动（例如查询信息、购物和理财等）。另一方面，金融行业也正在借助与互联网技术的结合推出更多业务，增加用户量及用户黏性。因此对未来的金融云平台提出了新的需求。在资源利用上，需要对资源进行池化管理，解耦计算、存储、网络和安全，从而实现对计算、存储、网络和安全资源的统一高效调度管理，进而实现透明、按需供给的资源管理模式。在安全上，不仅是现有的应用层数据需要安全监控和管理能力，随着金融业务的不断变化，虚拟化层的引入以及基于云原生的容器、微服务的应用部署也需要依赖整个云原生平台的安全监控和管理能力。总体上，需要在实现安全和高效的前提下，保证具有高容灾和高可用性。4.安全可信与可控4.安全可信与可控随着金融业务上云的不断深化，经济活动安全越来越受到国家和监管部门的重视。金融行业对于数据的安全性和合规性要求非常高，金融云需要提供高度安全的数据存储和传输机制，确保客户敏感信息的保护和隐私安全。因为金融业务中涉及大量的资金、交易、用户隐私信息等敏感数据，所以对数据和隐私保护有更高的安全要求，这直接关系到国家的经济安全，同时也影响着DPU 金融行业发展白皮书4老百姓生活的方方面面，使得金融云服务的安全可靠、可信、可控成为其发展必须满足的条件。当前，金融云发展所面临的安全问题并没有完全有效解决，已成为阻碍金融云发展的障碍之一。对数据加密性要求最高的金融行业将整体系统上云之后，建设更高的安全、可信、可控的金融云平台是未来的必然趋势。5.高可用需求5.高可用需求金融行业对规划、建设和运维的专业性要求也非常高，从规划、建设到各个系统的迁移和管理，都与其他行业的云服务有着很大的不同，在行业和系统内部都有着严格的规范要求。针对高可用性，规范就要求云计算平台应具备软件、主机、存储、网络节点、数据中心等层面的高可用保障能力，能够从严重故障或错误中快速恢复，保障应用系统的连续正常运行，满足金融领域业务连续性要求。由于金融行业的特殊性，高可用是金融云基础设施建设中需要重点关注的问题。随着金融应用数量和类型的不断增加，以及对网络复杂度的要求也越来越高，高可用性成为金融云持续发展的重要保障。6.数据分析和AI能力支撑6.数据分析和AI能力支撑随着 AI 的发展，金融行业越来越多地使用数据分析和人工智能来优化业务决策和风险管理。因此，金融云通常会提供数据分析和 AI 训练推理的能力。此外，通用人工智能（AGI）所取得的成果使人们看到了一种可能性，即依托基础大模型的训练结果，DPU 金融行业发展白皮书5针对垂直领域特定场景和行业进行精细化模型训练，使 AI 在垂直领域实现落地应用，提高生产率。金融云平台在这个层面也在逐步加大投入，为 AI 训练提供网络和算力的基础设施支撑。总体而言，在金融云基础设施向云计算架构的发展过程中，需要着力打造具有快速响应、弹性伸缩、高可用、低成本和安全的云计算环境。在整体的演进过程中，也面临着诸多挑战需要一一克服，这些挑战主要体现在以下方面。（二）行业挑战1.资源利用率低（二）行业挑战1.资源利用率低为支撑应用平台（PaaS）和金融生态（SaaS）的服务功能，在基础设施（IaaS）层需要对计算、网络以及安全等基础资源进行优化和管理。目前在 PaaS 和 SaaS 层，金融云的应用有着向以微服务为主，采用容器、K8s 集群、Service Mesh 等管理框架实现管理和部署的趋势。这种“容器 微服务”的方式将基础设施的计算资源释放给上层使用，容器技术拥有自身独特的优势，尤其是在金融云平台的生产环境中得到了广泛应用。然而容器技术的发展却对基础设施的资源管控提出了新的挑战，通过微服务，将复杂系统拆分为易于开发和维护的服务单元，从而实现敏捷性开发，例如 Kubernetes,Istio 等框架和方案都是这种思想的应用和实践。但是，随着各种应用程序组件分布在不同的服务器和虚拟机之中，带来了东西向流量业务激增。这些激增的东西向流量主要是来自不同虚拟机之间、不同容器应用之间的通信流量。DPU 金融行业发展白皮书6这种微服务架构带来了分布式系统的复杂性，每个服务需要进行管理、调度和监控，这些管理组件的引入，无疑加重了额外的资源管理开销。随着容器和微服务部署规模的扩大，Kubernetes、Istio 组件消耗的主机 HOST 算力资源的比重将逐渐增大，最终将导致云计算平台无法提供有效的算力资源给容器和微服务应用，极大降低了金融云平台对计算资源的有效利用。2.部署模式的挑战2.部署模式的挑战在云计算技术金融用规范的要求中，明确金融云平台在实际的部署过程中，首先必须秉持安全优先、对用户负责的原则，根据信息系统所承载业务的重要性和数据的敏感性、发生安全事件的危害程度等，充分评估可能存在的风险隐患，谨慎选用与业务系统相适应的部署模式。所以，如何选择金融云平台系统的部署模式是极具挑战的任务。目前，金融领域云包括私有云，团体云和混合云等多种模式，为了承载不同的业务需求就需要灵活的部署模式，这是未来的发展方向，但当前面临的问题是如何有效管理这种灵活多变的部署模式。从私有云的这个单点上来看，私有云是企业传统数据中心的延伸和优化，可以针对各种功能提供网络、存储、计算资源。在金融云领域，私有云是金融企业单独使用并构建的，对数据、安全和服务质量有自身的要求，需要根据特定的应用场景进行适配，这就对私有云部署过程中具体软件和硬件的底层基础设施技术的支撑提出了要求。通常，金融机构和企业更加关注自身业务DPU 金融行业发展白皮书7的研发和应用，对底层基础设施技术的掌控和管理并不是强项。这就增加了金融企业在部署私有云过程中的成本和技术风险，因为在实现自身私有云应用需求的时候，很难根据来自不同软硬件供应商的软件、硬件组件增加符合自身业务需求的功能。另一个层面，从私有云、团体云和混合云相组合的这个面上来看，也更具挑战性。不同云部署模式下的管理和互联互通也是目前面临的挑战之一。总体而言，金融云平台在部署模式上的挑战是没有成熟和标准的云平台部署方案，需要金融企业投入大量的自有研发力量来进行定制化开发。3.资源弹性不足3.资源弹性不足资源弹性不足主要体现在如下方面。一是一是金融云平台面对的业务类型复杂多变，为了应对不同的业务需求通常会存在多数据中心以及多集群部署情况，资源的调度和编排受到跨集群能力的限制。二是二是实际业务运行过程中存在峰值波动的情况，这就需要整个云平台具有自动伸缩能力，当前的资源管控在面对跨集群、跨资源（例如计算资源、存储资源、网络资源池化之后的管理和调度）管控时能力不足。三是三是裸金属服务器的弹性不足，目前裸金属服务器需要进行操作系统自动安装，创建和回收速度较慢，并且无法迁移。四是四是受到容灾和高可用技术实现的限制，为了保证可靠的业DPU 金融行业发展白皮书8务服务能力，不得不采用折中的双备份资源的方式，但是这样的实现模式限制了资源的灵活调配能力。4.安全防护的挑战4.安全防护的挑战云原生技术在金融云平台的使用促进了金融云的数字化进程，以容器和微服务为代表的云原生技术得到了大力发展，同时基于云原生技术的安全性也得到了更多的关注。在基于容器和微服务提供高可靠、高灵活、高性能的情况下，高安全也非常重要。这里的安全尤其指基于 Docker 和 K8s 的容器安全。从云原生平台的架构来看会面对来自不同层面的挑战。首先，首先，在容器及 K8s 层面，镜像安全、容器运行时安全、容器网络安全、权限安全等问题需要进行管理和监控。其次，其次，在平台层面，集群隔离、租户安全、用户隔离等问题也对云平台提出了要求，当前云平台对资源的分散管理更凸显了这个问题。基于如上因素，一个典型的挑战来自针对东西向流量的安全管控。如上所述，云原生技术的应用大大增加了数据中心服务器之间的数据交换（东西向流量），有数据表明东西向流量在数据中心总流量中的占比接近 80%，这就面临一个问题，一旦攻击者绕过南北向流量的边界防御，就可能在内网中肆意蔓延，如何有效控制内网中的东西向流量成为一个重要的安全问题。采取更严格的细粒度安全模型是解决这个挑战的路径之一，其中分布式防火墙技术可以将安全和工作负载在细粒度上联系起来。但是，是DPU 金融行业发展白皮书9采用纯软件方式、还是其他软硬一体的解决策略也需要具体分析和讨论。这些因素都对金融云平台在安全防护上提出了持续的挑战。5.高可用的挑战5.高可用的挑战云原生技术在企业实际场景中的实施落地，特别是在金融场景的实施落地，仍然面临诸多挑战。如何实现金融云平台的高可用性是当前的挑战之一。金融云平台的高可用是一个系统级平台层面的要求，是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。架构实现上可以通过冗余和自动故障迁移来实现，在故障迁移方面，首先就需要能够识别故障，能够在技术风险事件中有全链路的监控和管理能力。这就包括事件发生前、发展中、发生后的连续的业务监控和追溯能力。具体到风险事件发生前，就需要具备日常业务巡检、故障演练、业务监控，建立风险发现等手段；在风险事件发生时，需要具备应急管理快速拉起应急流程的能力，完成故障快速诊断，并通过应急预案、容灾切换实现故障的快速恢复；在风险事件结束后，需要具备风险管理回溯、复盘等机制，加固风险事件发现和诊断能力。这些能力和手段保证了高可用性的实现，但这些功能的具体实现依托于具体的基础设施（IaaS）所能提供的能力。在高可用层面一个有代表性的挑战来自裸金属的应用，在裸金属应用中需要额外的网关服务器来承担虚拟化网络的开销，在 PXE 装机，本地盘迁移等能力上性能不高且耗时长。基于这些基本的能力现状，裸金属服务器在出现硬件故障时，无法DPU 金融行业发展白皮书10像虚拟机一样在短时间内恢复或迁移，不能满足故障应急需要，无法提供高可用能力。另外还有其他的情形，例如容器平台的宿主节点使用了 IaaS 虚拟机且启用了 SDN 网络，当容器平台启用CNI 特性时，容器平台上的应用就可以和 IaaS 虚拟机的业务应用直接通信。如果和传统网络中的旧应用通信，则需要开启 IaaS的 NAT 特性或者为宿主节点配置 EIP 地址。可以看到，不同业务部署和实现方法对保证高可用性需要提供针对性的功能实现，一方面增加了适配开发的工作量和维护成本，另一方面无法解耦软件与软件之间、软件与硬件之间的耦合性。6.人工智能大模型训练难度大6.人工智能大模型训练难度大大模型通过海量数据的训练学习，具备了强大的语言理解和表达、思维链推理等能力，在文本图像理解、内容生成等人工智能任务中表现出显著优势和巨大潜力。相较于传统人工智能算法一事一议的建模方式，大模型具备更强的通用能力，可处理多种任务，可较好解决传统模型的碎片化问题。大模型作为一种新型人工智能技术，在金融领域的应用范围涵盖了风险管理、欺诈检测、语音识别和自然语言处理等方面。通过人工智能大模型可以提高金融行业的应用效率，降低成本，提高精确性和安全性，并且为客户和投资者提供更好的服务和体验。训练一个大模型当前主要面临以下几方面挑战。（1）内存墙。（1）内存墙。GPT3 模型拥有 1700 亿的参数，光内存消耗需要近 800GB。训练过程因为会有权重、激活、优化器状态，再DPU 金融行业发展白皮书11加上自动微分所产生临时变量，需要 3500GB 内存，一个大模型的训练就需要 100 多块具有 32GB 内存的 GPU。随着大模型的发展，参数会变得越来越大。而 GPU 与 GPU 之间的内存如何高效的进行交换，对大模型的训练效率有直接影响。（2）通信墙。（2）通信墙。大模型通过模型并行、流水线并行切分到大模型训练集群后，通讯便成了主要的性能瓶颈。对于大规模的深度学习模型，动辄需要几百甚至几千张 GPU 卡的算力，服务器节点多，跨服务器通信需求巨大，使得网络性能成为 GPU 集群系统的瓶颈。传统基于以太网络的 TCP 通信方式，不仅时延高，而且极大消耗了宝贵的计算资源和内存带宽资源，不能满足大规模的深度学习的网络通信需求。（3）存储墙。（3）存储墙。大模型训练过程中需要读取和存放海量数据到磁盘中，如何高效存放这些数据，以及集群中的 GPU 如何共享这些数据将直接影响到大模型训练的时间。二、DPU 发展与趋势（一）DPU 历史演进（一）DPU 历史演进随着云计算、虚拟化技术的发展，网卡也随之发展，从功能和硬件结构上基本可划分为 4 个阶段。1.传统基础网卡（NIC）。1.传统基础网卡（NIC）。负责数据报文的收发，具有较少的硬件卸载能力。硬件上以 ASIC 硬件逻辑实现网络物理链路层，以及 MAC 层的报文处理，后期 NIC 标卡也支持了，诸如 CRC 校验的功能。不具有编程能力。DPU 金融行业发展白皮书122.智能网卡（SmartNIC）。2.智能网卡（SmartNIC）。具备一定的数据平面硬件卸载能力，例如 OVS/vRouter 硬件卸载。硬件结构上以 FPGA 或者是带有 FPGA 和处理器内核的集成处理器（这里处理器功能较弱）来实现数据面硬件卸载。3.FPGA CPU 的 DPU 网卡（FPGA-Based DPU）。3.FPGA CPU 的 DPU 网卡（FPGA-Based DPU）。兼具智能网卡功能的同时，可以支持数据面和控制面的卸载以及一定的控制平面与数据平面的可编程能力。硬件结构的发展上，基于 FPGA增加了通用 CPU 处理器，例如 Intel CPU。4.DPU SoC 网卡（Single-Chip DPU）。4.DPU SoC 网卡（Single-Chip DPU）。单芯片的通用可编程 DPU 芯片，具备丰富的硬件卸载加速和可编程能力，支持不同云计算场景和资源统一管理特性。硬件上，采用单芯片的 SoC 形态，兼顾性能和功耗。FPGA-Based DPU 在硬件设计上的挑战主要来自芯片面积和功耗。面积上，PCIe 接口的结构尺寸限定了板上的芯片面积；功耗上，板卡的散热设计与芯片和整板的功耗密切相关。这两个因素制约着 FPGA 方案的持续发展。DPU SoC方案吸取了从 NIC 到 FPGA-Based DPU 的发展过程的软硬件经验和成果，是目前以 DPU 为中心的数据中心架构的重要演进路径。DPU 作为软件定义芯片的典型代表，基于“软件定义、硬件加速”的理念，是集数据处理为核心功能于芯片的通用处理器。DPU 通用处理单元用来处理控制平面业务，专用处理单元保证了数据平面的处理性能，从而达到了性能与通用性的平衡。DPU 专用处理单元用来解决通用基础设施虚拟化的性能瓶颈，通用处理DPU 金融行业发展白皮书13单元则保证 DPU 的通用性，使得 DPU 能够广泛适用于云基础设施的各种场景中，实现虚拟化软件框架向 DPU 的平滑迁移。1.NIC的发展和应用1.NIC的发展和应用传统基础网卡 NIC，又称网络适配器，是构成计算机网络系统中最基本和最重要的连接设备，其主要工作是将需要传输的数据转换为网络设备能够识别的格式（如图 2 所示）。图 2NIC 在虚拟化中应用在网络技术发展的带动下，传统基础网卡的功能也更加丰富，已经初步具备了一些简单的硬件卸载能力（如 CRC 校验、TSO/UFO、LSO/LRO、VLAN 等），支持 SR-IOV 和流量管理 QoS，传统基础网卡的网络接口带宽也由原来的百兆、千兆发展到 10G、25G 乃至100G。在云计算虚拟化网络中，传统基础网卡向虚拟机提供网络接入的方式主要分为以下 3 种。DPU 金融行业发展白皮书14（1）网卡接收流量经操作系统内核协议栈转发至虚拟机。（2）由 DPDK 用户态驱动接管网卡，让数据包绕过操作系统内核协议栈直接拷贝到虚拟机内存。（3）使用 SR-IOV 技术，将物理网卡 PF 虚拟化成多个具有网卡功能的虚拟 VF，再将 VF 直通到虚拟机中。随着 VxLAN 等隧道协议以及 OpenFlow、OVS 等虚拟交换技术的应用，网络处理的复杂度在逐渐增大，需要消耗更多的 CPU 资源，因此智能网卡 SmartNIC 诞生了。2.SmartNIC的发展和应用2.SmartNIC的发展和应用智能网卡 SmartNIC 除了具备传统基础网卡的网络传输功能外，还提供丰富的硬件卸载加速能力，能够提升云计算网络的转发速率，释放主机 CPU 计算资源（如图 3 所示）。图 3SmartNIC 在虚拟化中应用DPU 金融行业发展白皮书15智能网卡 SmartNIC 上没有通用处理器 CPU，需要主机 CPU进行控制面管理。智能网卡 SmartNIC 主要卸载加速对象是数据平面，如虚拟交换机 OVS/vRouter 等数据面 Fastpath 卸载、RDMA网络卸载、NVMe-oF 存储卸载以及 IPsec/TLS 数据面安全卸载等。但是随着云计算应用中网络速率的不断提高，主机仍会消耗大量宝贵的 CPU 资源对流量进行分类、跟踪和控制，如何实现主机 CPU 的“零消耗”成了云厂商下一步的研究方向。3.FPGA-Based DPU网卡的发展和应用3.FPGA-Based DPU网卡的发展和应用相比智能网卡 SmartNIC，FPGA-Based DPU 网卡在硬件架构上增加了通用 CPU 处理单元，组合成 FPGA CPU 的架构形态，从而便于实现对网络、存储、安全和管控等通用基础设施的加速和卸载（如图 4 所示）。图 4DPU 在虚拟化中应用DPU 金融行业发展白皮书16在这个阶段中，DPU 的产品形态主要以 FPGA CPU 为主。基于 FPGA CPU 硬件架构的 DPU 具有良好的软硬件可编程性，在 DPU发展初期大部分 DPU 厂商都选择了这个方案。该方案开发时间相对较短且迭代快速，能够迅速完成定制化功能开发，便于 DPU 厂商快速推出产品，抢占市场。但是随着网络带宽从 25G 向 100G的迁移，基于 FPGA CPU 硬件架构的 DPU 受到芯片制程和 FPGA 结构的限制，导致在追求更高吞吐能力时，难以做到对芯片面积和功耗的很好控制，从而制约了这种 DPU 架构的持续发展。4.DPU SoC网卡的发展和应用4.DPU SoC网卡的发展和应用DPU SoC 是基于 ASIC 的硬件架构，结合了 ASIC 和 CPU 的优势，兼顾了专用加速器的优异性能和通用处理器的可编程灵活性的单芯片 DPU 技术方案，是驱动云计算技术发展的重要因素。如前一段所述，虽然 DPU 在云计算扮演着重要的作用，但传统的 DPU 方案多以 FPGA-based 方案呈现，随着服务器从 25G 向下一代 100G 服务器迁移，其成本、功耗、功能等诸多方面受到了严重的挑战。单芯片的 DPU SoC 不仅在成本、功耗方面有着巨大优势，同时也兼具高吞吐和高灵活编程能力，不仅支持虚拟机、容器的应用管理部署，也支持裸金属应用（如图 5 所示）。DPU 金融行业发展白皮书17图 5 DPU SoC 在虚拟化和裸金属中的应用随着 DPU 技术的不断发展，通用可编程的 DPU SoC 正在成为云厂商在数据中心建设中的关键部件。DPU SoC 可以实现对数据中心中的计算资源和网络资源的经济高效管理，具备丰富功能和可编程能力的DPU SoC可以支持不同云计算场景和资源统一管理，优化数据中心计算资源利用率。（二）DPU 生态发展（二）DPU 生态发展可以看到 DPU 技术是由需求驱动，然后快速发展起来的新技术形态。近几年来，经过国内外互联网公司在不同应用场景下的尝试和验证，取得了不错的成本收益。例如在国外 AWS 使用 NitroDPU 系统把网络、存储、安全和监控等功能分解并转移到专用的硬件和软件上，将服务器上几乎所有资源都提供给服务实例，降低了数据中心总体的运行成本；在国内阿里云发布了云基础设施处理器 CIPU，实现了网络、存储、虚拟化全硬件卸载。DPU 金融行业发展白皮书18随着 DPU 技术的不断完善和功能定位的逐步明晰，DPU 的生态建设也在积极推进，在行业内取得了很大的进展。在国外，首先 Nvidia 推动 DOCA 软件栈的发展，促进和降低终端用户对 DPU 的使用门槛。从 CUDA 软件生态之于 Nvidia GPU的作用，可以看到 DPU 软件生态对 DPU 技术发展的重要性，因此DOCA 广泛受到了业界的持续关注。其次，除了 DOCA 之外，OPI（Open Programmable Infrastructure，开放可编程基础设施），在 2022 年 6 月由 Linux 基金会发布，旨在为基于 DPU/IPU 等可编程硬件承载的软件开发框架培育一个由社区驱动的开放生态，简化应用程序中的网络、存储和安全 API，从而在开发运维、安全运维以及网络运维之间的云和数据中心中实现更具可移植性和高性能的应用程序。在国内，也在积极推进 DPU 产业的软件生态建设。例如，2023年 6 月 ODPU 作为算网云开源操作系统（CNCOS）项目 1.0 的子项进行了发布，在 DPU 管理、计算卸载、存储卸载、网络卸载、安全卸载和 RDMA 支持等方面提供通用软件开发框架和兼容性接口。与此同时，如中国信息通信研究院、中国通信标准化协会等部门和组织，也在制定积极制定相应的标准，从多个维度，例如兼容性规范、硬件编程规范、应用生态接口规范等维度，来实现 DPU的软硬件解耦和互联互通的互操作能力。当前，国内外都在围绕着 DPU 这个新兴技术积极推进相关软硬件生态的开发和迭代。并且，立足于国内，无论从行业本身还DPU 金融行业发展白皮书19是来自政策的引导，都在积极推动着 DPU 的生态建设和标准化进程。不过需要强调的是，目前 DPU 的生态发展还处在早期。软硬件都还面临诸多挑战。例如在硬件层面，服务器中的电源管理、BMC 带外管控逻辑与 DPU 的需求并不完全匹配；在软件层面还没有形成统一的软件栈（包括 SDK 和运行时环境），也没有完善的定义清晰的 API 接口实现与云平台软件系统的兼容性对接；在操作系统层面，例如 Linux、windows、VMware 以及各类国产操作系统（OpenEuler 等），也面临适配的需求。长期来看，DPU 生态建设是一个不断迭代长期完善的过程。（三）DPU 典型案例（三）DPU 典型案例在 DPU 的设计、开发和使用中，国内外芯片巨头和头部云服务商都投入了大量的研发资源，经过不断探索和实践，取得了很好的成本收益。1.DPU在AWS（亚马逊云）中的应用1.DPU在AWS（亚马逊云）中的应用AWS 是全球领先的云计算服务和解决方案提供商，AWS NitroDPU 系统已经成为 AWS 云服务的技术基石。AWS 借助 Nitro DPU系统把网络、存储、安全和监控等功能分解并转移到专用的硬件和软件上，将服务器上几乎所有资源都提供给服务实例，极大地降低了成本。Nitro DPU 在亚马逊云中的应用可以使一台服务器每年可以多获得几千美元的收益。DPU 金融行业发展白皮书20图 6AWS Nitro DPU（来源 AWS 官网）Nitro DPU 系统主要分为以下几个部分（如图 6 所示）。（1）Nitro 卡。（1）Nitro 卡。一系列用于网络、存储和管控的专用硬件，以提高整体系统性能。（2）Nitro 安全芯片。（2）Nitro 安全芯片。将虚拟化和安全功能转移到专用的硬件和软件上，减少攻击面，实现安全的云平台。（3）Nitro 控制卡。（3）Nitro 控制卡。一种轻量型 Hypervisor 管理程序，可以管理内存和 CPU 的分配，并提供与裸机无异的性能。Nitro DPU 系统提供了密钥、网络、安全、服务器和监控等功能支持，释放了底层服务资源供客户的虚拟机使用，并且NitroDPU 使 AWS 可以提供更多的裸金属实例类型，甚至将特定实例的网络性能提升到 100Gbps。2.Nvidia DPU的应用2.Nvidia DPU的应用Nvidia 是一家以设计和销售图形处理器 GPU 为主的半导体公司，GPU 产品在 AI 和高性能计算 HPC 领域被广泛应用。2020年 4 月，Nvidia 以 69 亿美元的价格收购了网络芯片和设备公司Mellanox，随后陆续推出 BlueField 系列 DPU。DPU 金融行业发展白皮书21图 7 Nvidia BlueField-3 DPU 介绍（来源 Nvidia 官网）Nvidia BlueField-3 DPU（如图 7 所示）延续了 BlueField-2DPU 的先进特性，是首款为 AI 和加速计算而设计的 DPU。BlueField-3 DPU 提供了最高 400Gbps 网络连接，可以卸载、加速和隔离，支持软件定义网络、存储、安全和管控功能。3.Intel IPU的应用3.Intel IPU的应用Intel IPU 是一种具有硬化加速器和以太网连接的高级网络设备，可使用紧密耦合的专用可编程内核来加速和管理基础设施功能。IPU 提供完整的基础设施卸载，并充当运行基础设施应用的主机控制点，以提供额外的安全层。使用 Intel IPU，可以将全部基础设施业务从服务器卸载到IPU上，释放服务器CPU资源，也为云服务提供商提供了一个独立且安全的控制点。DPU 金融行业发展白皮书22图 8 Intel IPU 产品 roadmap（来源 Intel 官网）2021 年，Intel 在 Intel Architecture Day 上发布了 OakSprings Canyon 和 Mount Evans IPU 产品（如图 8 所示）。其中，Oak Springs Canyon 是基于 FPGA 的 IPU 产品，Mount EvansIPU 是基于 ASIC 的 IPU 产品。Intel Oak Springs Canyon IPU 配备了 Intel Agilex FPGA和 Xeon-D CPU。Intel Mount Evans IPU 是 Intel 与 Google 共同设计的 SoC(System-on-a-Chip)，Mount Evans 主要分为 IO子系统和计算子系统两个部分。网络部分用 ASIC 进行数据包处理，性能相比 FPGA 高很多，且功耗更低。计算子系统使用了 16个 ARM Neoverse N1 核心，拥有极强的计算能力。4.DPU在阿里云中的应用4.DPU在阿里云中的应用阿里云也在 DPU 的技术上不断进行着探索。2022 年阿里云峰会上，阿里云正式发布了云基础设施处理器 CIPU，CIPU 的前DPU 金融行业发展白皮书23身是基于神龙架构的 MoC 卡（Micro Server on a Card），从功能和定位符合 DPU 的定义。MoC 卡拥有独立的 IO、存储和处理单元，承担了网络、存储和设备虚拟化的工作。第一代和第二代MoC 卡解决了狭义上的计算虚拟化零开销问题，网络和存储部分的虚拟化仍由软件实现。第三代 MoC 卡实现了部分网络转发功能硬化，网络性能大幅提升。第四代 MoC 卡实现了网络、存储全硬件卸载，还支持了 RDMA 能力。阿里云 CIPU 作为一颗为飞天系统设计的数据中心处理器系统，对于阿里云构建新一代完整的软硬件云计算架构体系有着重大意义。5.DPU在火山引擎中的应用5.DPU在火山引擎中的应用火山引擎同样在不断探索自研 DPU 的道路，其自研 DPU 采用软硬一体虚拟化技术，旨在为用户提供可弹性伸缩的高性能计算服务。在火山引擎弹性计算产品中，第二代弹性裸金属服务器和第三代云服务器都搭载了自研 DPU，在产品能力和应用场景上进行了广泛验证。2022 年正式对外商用的火山引擎第二代 EBM 实例首次搭载火山自研 DPU，在整体性能上既保留了传统物理机的稳定性和安全性优势，能够实现安全物理隔离，又兼具虚拟机的弹性和灵活性优势，是新一代多优势兼具的高性能云服务器。2023 年上半年发布的火山引擎第三代 ECS 实例同样结合了火山引擎自研最新 DPU 的架构和自研虚拟交换机、虚拟化技术，网络及存储 IO 性能均实现了大幅提升。DPU 金融行业发展白皮书24三、基于DPU构建绿色低碳金融云近年来，为落实双碳等国家重大战略，金融业积极实施绿色发展转型。数据中心作为金融业的关键基础设施以及数字经济的重要基础，是金融业发展和数字化转型中的重要抓手。而在数字化转型中，数据中心一方面需要支撑大量数据吞吐和运算能力，另一方面还要面对来自服务器等 IT 产品的散热与功耗挑战，需要大量运维成本和能源消耗，已经成为金融机构的主要开支。党的二十大报告最新提出，要加快发展方式绿色转型，完善支持绿色发展的金融政策和标准体系，发展绿色低碳产业。如何让金融业数据中心建设既满足大量数据吞吐和运算能力的要求，又满足绿色低碳的发展方针成为当前一大难题。当前金融云计算平台架构体系可分为基础硬件设施与设备、资源抽象与控制、云服务、运维运营管理等部分（如图 9 所示）。图 9 云计算平台架构体系DPU 具备高效数据处理、内置安全、网络可编程、弹性资源DPU 金融行业发展白皮书25调度等能力，作为资源调度的中心，可以将计算、存储、网络等硬件设备与云计算架构中的资源抽象层有机结合起来（如图 10所示），充分利用软件定义计算、软件定义网络、软件定义存储等技术提升资源利用率，使得金融云更加灵活弹性，从而助力金融业建设绿色、安全和高效的数据中心，积极践行国家战略。图 10 基于 DPU 的云平台架构体系（一）统一部署弹性调度（一）统一部署弹性调度随着云原生技术的快速发展和大规模应用，当前云原生在金融行业中的落地应用也越来越多，通过将云计算、大数据、区块链等技术和云原生理念有机结合在一起，以实现数据中心计算、存储、网络等资源的弹性调度和弹性伸缩，从而构建跨层级、跨区域的智能化云原生数据中心，最终提升金融行业的运营效率。云原生技术平台可以通过混合云对接多种基础设施，例如容器、虚拟机、裸金属服务器等计算资源。用户可以通过申请或释DPU 金融行业发展白皮书26放云化的计算资源来实现成本的最优化，同时通过云原生的混合调度能力实现各种资源的个性化配置，做到业务的多样化部署。在传统的数据中心中，要满足云原生架构下不同业务对计算资源的个性化需求，一般需要对整个数据中心的资源进行预先分配，划分出容器、虚拟机、裸金属服务器所占资源的比例，并以此比例注册相应的计算资源。同时，为了实现裸金属服务器和虚拟化平台或者容器云平台的互通，一般需要为裸金属服务器单独划定专用的物理交换机来实现裸金属服务器与虚拟化网络的互通（如图 11 所示）。在这种架构下，虚拟机、容器、裸金属服务器所使用的资源都是预先固定的，因此计算资源的类型属于不可调度状态，并不符合云原生的理念。在云原生时代，应用的发展非常迅速，而计算资源实例类型的使用是不可预测的，很可能出现虚拟化资源不够满足需求的情况，而为了满足虚拟化资源就只能通过增加虚拟化服务器来解决资源不足的问题。而此时，若裸金属或者容器所预先分配的资源处于空闲状态，但因为物理上的预先限制而无法转换为虚拟化所需要的资源，依然会占用数据中心的空间和运维等成本，导致计算资源没有完全充分利用，最终出现数据中心的整体利用率不高，而所消耗的运维和能源成本却很高的情况。DPU 金融行业发展白皮书27图 11 传统数据中心架构为使云原生技术在金融行业实现标计算资源标准化和更加灵活的弹性调度，并能更好地支撑对计算、网络和存储等资源进行弹性伸缩，同时又降本增效，让数据中心的计算资源发挥更大的价值，DPU 应运而生。在以 DPU 为中心构建云原生金融数据中心的架构下（如图12 所示），数据中心的建设从一开始就不需要从硬件层面预分配虚拟机、容器、裸金属服务器等计算资源，特别是裸金属服务器不再需要为其单独配置专用的交换机以及相应的裸金属镜像PXE 服务器。通过 DPU 特有的云盘启动能力支持，能够以分钟级提供裸金属计算实例，同时 DPU 能够为裸金属实例提供弹性磁盘和弹性网卡，大幅降低了运维和部署的成本和复杂度。此外，DPU内置虚拟交换机，用户可以根据自己的需要配置相应的虚拟网络，实现原先需要专用交换机才能实现的功能。DPU 金融行业发展白皮书28图 12 基于 DPU 的金融云架构通过 DPU 对数据中心的计算资源虚拟机、容器、裸金属服务器进行统一并池管理，可以大幅提升数据中心空间利用率，降低数据中心能耗，使得数据中心运维更加简单方便，实现从数据中心建设层面践行云原生的理念，打造符合金融行业绿色、高效、灵活、高度集成的云原生数据中心。（二）计算实例高可用（二）计算实例高可用金融云平台对外提供的计算实例主要包括虚拟机、容器、裸金属。在以 DPU 为中心构建的数据中心，通过 DPU 的云盘启动能力，每台服务器可以进行分钟级别的灵活调整，切换角色。根据该特性，云平台对裸金属实例进行生命周期管理，当发现服务器故障或裸金属实例不可达时，首先通过云平台的高可用机制将业务引导到正常状态节点，同时利用 DPU 提供的云盘启动方式将故障的裸金属实例在另外的服务器迅速拉起恢复业务集群到正常DPU 金融行业发展白皮书29状态，实现裸金属实例的高可用。在虚拟机实例方面，DPU 提供硬件级热迁移能力，可以将使用 Passthrough 技术的虚拟机根据需要迁移到合适的节点，在迁移过程中业务不中断。依靠该特性，云平台在监控到宿主机异常或虚拟机异常后，对虚拟机进行热迁移以实现虚拟机实例对外业务的高可用。在容器实例方面，通过把 service mesh 卸载到 DPU 将多个由 DPU 提供网络和存储的容器构建为一个服务网格，通过服务链的方式提供对外服务，当出现容器故障时，利用 service mesh 的自动选路功能保证对外服务正常工作，同时利用云原生平台提供的容器副本监控机制可以快速的将故障容器进行重建，在这两种机制的配合下保证容器实例的高可用。（三）加速云原生网络（三）加速云原生网络随着云计算和容器化技术的发展，云原生架构已经成为现代应用程序的主流架构之一。云原生网络是一种专门为云原生应用程序设计的网络架构，是指在云环境下构建、管理和运行应用程序的网络。这种网络的特点是高度自动化和可编程，以适应云原生下快速变化的应用需求和规模。在云原生网络中，网络功能通常以虚拟化的方式存在，以提供更好的灵活性并做到兼容原有的物理网络设备。在云原生大浪潮下，金融业务相较于传统金融业务更加多元化和规模化，需要更灵活、敏捷的业务和技术架构来支撑。传统的集中式单体业务架构和多层架构已经无法满足业务变化和行DPU 金融行业发展白皮书30业发展的需求。云原生的应用程序通常采用分布式微服务架构，一个应用程序由多个微服务组成，这些微服务之间会频繁地通信和交换，这种架构的特点是能够提升应用程序的可伸缩性和灵活性，这就对网络提出了更高的要求，要做到稳定、高带宽和低时延。目前主流的网络方案还是基于内核协议栈或者虚拟交换机，当业务对带宽和时延的要求比较高时，当前架构就无法满足应用程序对网络的需求。特别是在统一资源管理的需求下，容器、虚拟机、裸金属服务器需要在同一网络平面下，若虚拟机使用虚拟网卡的方式接入网络，网络的带宽和时延都不能得到保证。为了满足应用程序的网络需求，只能增加更多的工作负载，这在另一种程度上降低了数据中心的真实利用率，并带来了更多的运维和能耗成本。DPU 作为数据处理的核心，借由半虚拟化几乎能够达到物理设备性能的特性，DPU 为主机侧提供硬件实现的半虚拟化设备virtio-net，使容器、裸金属服务器和虚拟机都使用统一的网络设备类型进行通信。另外，DPU 内置硬件包处理引擎，可以做到完全卸载虚拟交换机的快速路径到硬件，实现高带宽、低时延的可编程虚拟网络（如图 13 所示）。DPU 金融行业发展白皮书31图 13 基于 DPU 的网络卸载加速（四）加速云原生存储（四）加速云原生存储云原生存储是一种针对云原生应用设计的存储架构，可更好地适应动态的云环境，提高应用的可用性和可伸缩性。云原生存储通常采用分布式存储技术，将数据分散存储在多个节点上，提高存储系统的可靠性和可用性，并支持动态扩展和收缩。常见的云原生存储技术包括如下几种。1.对象存储（Object Storage）。1.对象存储（Object Storage）。对象存储是一种分布式存储方式，将数据分散存储在多个节点上，并使用元数据管理数据。对象存储通常具有高可靠性、高扩展性、高性能和低成本等优点，适用于存储非结构化数据。2.分布式块存储（Distributed Block Storage）。2.分布式块存储（Distributed Block Storage）。分布式块存储将数据分割成块，然后将块分散存储在多个节点上，可以提供高可靠性和高性能，适用于存储结构化数据和虚拟机磁盘。3.分布式文件系统（Distributed File System）。3.分布式文件系统（Distributed File System）。分布式文件系统将文件分散存储在多个节点上，并提供文件系统接口，DPU 金融行业发展白皮书32支持多个客户端访问，可以提供高可靠性和高性能，适用于存储大型文件和共享文件。其中虚拟机、裸金属服务器以及一些应用对块存储的性能和延迟、兼容性和互操作性有强烈的需求。目前为了应对这些挑战，普遍的做法是优化存储协议、缓存，采用支持多种存储协议和接口的分布式存储系统。但随着数据规模和数量越来越大，各种应用对存储的带宽、时延等性能指标的要求越来越高，存储系统也变得越来越庞大和复杂。DPU 作为数据处理的核心，一方面可以对裸金属服务器、虚拟机提供标准的半虚拟化设备 virtio-blk 和 nvme 设备，同时这些设备的存储后端通过 DPU 可连接各种存储后端（如 iSCSI、NVME、RBD 等），从而节省大量的非计算损耗。另一方面，通过 DPU 提供的 RDMA 技术和内置的存储协议加速引擎，为计算实例提供高带宽、低时延的数据读写，提升数据中心存储资源的效率，降低数据中心存储资源的运维和能耗等成本（如图 14 所示）。图 14 基于 DPU 的存储卸载加速DPU 金融行业发展白皮书33（五）加速微服务应用（五）加速微服务应用伴随着云原生和微服务的技术在金融行业的普及，以及服务网格（Service Mesh）技术的逐渐成熟，解决了金融行业分布式系统的历史包袱。服务网格架构引入 SideCar 使现有的服务可以在不改造的情况下引入了服务治理能力，大大降低了中间件的研发投入和演进成本，也降低了业务和中间件的耦合，基础架构与业务架构可以独立演进。服务网格架构也为多语言栈提供了服务治理能力。面向大规模金融级的微服务应用，引入新系统架构服务网格以实现分布式平台的架构转型和技术组件能力进化。服务网格通过 SideCar 接管业务进程的出入口流量，将微服务治理的逻辑从业务中独立出来，由服务网格框架提供服务鉴定、过载保护、负载均衡等分布式服务治理的功能。尽管 Sidecar 在服务网格中带来许多好处，但它也可能会带来一些缺点。其中一种常见的缺点是延迟，这主要是因为许多服务网格解决方案需要通过Sidecar 来处理网络流量、域名解析和负载均衡等复杂的工作。当本来应该直接在进程内部完成的工作被转移到了 Sidecar 中时，会额外增加一定的延迟。另外，在高负载情况下，Sidecar 还可能成为瓶颈，导致服务的性能下降。并且，随着微服务规模不断扩大，服务网格资源占用量较大的问题逐渐凸显，同时由于服务网格代理进程与业务进程部署在一起共享资源，也存在相互影响的情况。DPU 金融行业发展白皮书34利用 DPU 异构计算进行卸载和加速的技术正不断发展和演进，通过将 SideCar 卸载到 DPU 上，业务和服务网格的关系从“逻辑隔离”演进为“物理隔离”，服务器上只运行业务逻辑。在保持多语言的 RPC SDK 向业务输出能力的同时，对于卸载到DPU 上的 SideCar 部分，通过软硬件结合等方式，将 SideCar重复性、高频的操作用硬件卸载和加速，从而解决了服务网格链路延迟和资源隔离的问题。（六）加速云原生安全（六）加速云原生安全云原生作为一种新的软件开发和部署理念，它强调应用程序的可移植性、可扩展性和弹性。云原生环境中有许多不同的组件和服务，包括容器、微服务、自动化部署工具等。这些新的组件和服务使得安全方面的需求也发生了变化。金融行业是对安全性要求最高的行业之一，因此金融行业的云原生架构需要具备高可用、高可靠、高安全等特点，需要采用一系列安全解决方案来保证整个云原生平台的安全性。在云原生网络中，mTLS 是确保云原生应用程序中微服务之间的通信安全的首选协议。DPU 作为云原生架构中数据处理的核心，对虚拟机、容器、裸金属网络进行卸载加速的同时，可以将mTLS 卸载到 DPU 上，加速微服务安全应用，可以将 IPS，防病毒，防火墙等安全软件部署在 DPU 上并使用 DPI 硬件引擎进行加速，将计算实例产生的流量导入到这些安全软件中，从而构建零信任的网络解决方案，对东西向流量进行节点级的防护。同时，DPUDPU 金融行业发展白皮书35支持国密硬件引擎，能够为数据的加解密提供更高安全的防护。（七）加速大模型训练（七）加速大模型训练随着 AI 模型的规模越来越大，分布式训练成为 AI 大模型训练的主要方式。所谓分布式训练，即跨越单台 GPU 服务器的算力限制，使用数据中心不同的物理服务器的 GPU 算力卡，通过高速低延迟网络及存储构建 GPU 计算集群，实现更大规模的、多机多卡的 GPU 并行计算。通过 GPU 分布式训练技术，可以在更短时间内将模型训练到满足工业级应用的精度。GPU 分布式训练优化涉及计算、网络、存储硬件层面，也包括数据并行、模型并行、GPU参数同步通信的算法和软件实现层面，GPU 集群任何一点出现性能短板，都可能会成为整体训练过程中的性能瓶颈关键点，其中，“内存墙”与“通信墙”是 GPU 分布式训练最主要的性能瓶颈点。为了解决“内存墙”与“通信墙”，通常会使用 RDMA 技术和 100G 带宽的网卡。传统的 RDMA 网卡通过 SR-IOV 技术可以拆分出多个 VF 以供虚拟机使用。在云原生架构下，为了资源利用率的最大化，大模型的训练需要做到快速部署训练，需要每个容器、虚拟机都有使用 RDMA 设备的能力，DPU 通常可以支持上千个 RDMA 设备可以充分满足通信需求。同时，通过基于 DPU 的内存和存储交换方案，可以加速 GPU 与存储设备之间，GPU 与 GPU之间的信息交换，降低通信时延，从而降低大模型训练的消耗时间。DPU 金融行业发展白皮书36（八）提升计算资源利用率（八）提升计算资源利用率虚拟化和容器化是云原生技术的核心技术之一，通过虚拟化技术和容器化技术提供的计算资源是云计算基础设施的核心组成部分，也是计算能力的基础。充分利用计算资源是云计算技术一直努力的方向。当前主要通过以下途径来提升计算资源的利用率。1.资源虚拟化。1.资源虚拟化。通过虚拟化技术，可以将物理计算资源划分为多个虚拟计算资源，从而使得计算资源可以更好地被多个租户共享，提高计算资源的利用率。2.弹性计算。2.弹性计算。通过资源动态调度技术，根据应用程序的需要动态调整计算资源的分配，从而实现计算资源的最大化利用，减少计算资源浪费，提高计算资源利用率。3.自动化管理。3.自动化管理。通过自动化管理技术，减少人工操作和管理通过自动化方式完成计算资源的管理和调度，提高计算资源的利用率。随着云原生业务的发展和应用，云原生业务也变得越来越庞大和复杂，各个应用对网络和存储等 IO 的需求也越来越高，单台服务的带宽需求开始从 10Gb 到 25Gb 甚至 100Gb、200Gb 开始转变。为了应对网络和存储对带宽的挑战，各种解决方案也应运而生（如图 15 所示），比如网络使用 XDP 技术加速内核协议栈，使用 DPDK 技术旁路内核协议栈，存储采用 RoCEv2 来加速存储提供更低的带宽和时延等。DPU 金融行业发展白皮书37图 15 旁路内核加速数据处理但这些软件方案随着云原生业务对带宽的要求越来越高，也逐渐面临很多问题。以一台 56 核的服务器，采用 DPDK 技术对网络进行加速为例：单服务器带宽需求为 10Gb 时，需要消耗大概4 个核作为网络转发、52 核作为业务，计算资源利用率为 92%；单服务器带宽需求为 25Gb 时，需要消耗大概 10 个核作为网络转发、46 核作为业务，计算资源利用率为 82%；当服务器带宽需求为 100Gb 时，可能需要消所有的 CPU 核作为网络转发，已经没有资源留给业务了（如图 16 所示）。DPU 金融行业发展白皮书38图 16 基于 CPU 转发的 CPU 利用率图 12 基于 HOST 转发的 CPU 利用率从以上案例中可以看到，随着 IO 的越大，传统的各种 IO 加速方案已经不再适用，如果不引入新的解决方案，那么只能靠更多、更强的服务器来满足业务的 IO 需求，这使得数据中心的真实计算资源利用率十分低下，并大幅提升数据中心的能耗和运维成本。DPU 作为数据处理的核心，内置可编程报文处理引擎，可以将网络、存储所消耗的 IO 资源全部卸载到 DPU 上，完全释放服务器的 CPU 资源，让云原生业务可以 100%利用服务器的计算资源（如图 17 所示）。DPU 金融行业发展白皮书39图 17 基于 DPU 转发的 CPU 利用率在以 DPU 为中心的数据中心架构下，所有 IO 由 DPU 来处理和加速，一方面因为 DPU 低功耗的特点，数据中心 IO 的能耗可以大幅降低。另一方面，计算资源可以 100%用于计算，这提升了单台服务器的计算密度，与同等规模的数据中心相比，该架构可以提供更多的计算资源，提升数据中心的计算资源利用率。以构建一个 1000 台服务器的 IaaS 集群，每台服务器 80core的硬件配置为例，每台服务器要预留出 20%左右的资源给虚拟机的网络、存储和虚拟机生命周期管理。当前服务器的网络带宽一般在 100 万 pps 左右，按照 2vcore，4G 内存的虚拟机规格可以分出 30 个左右网络带宽为 5MB（3 万 pps）带宽的虚拟机。宿主机 CPU 支持超分的能力，一般按 1 比 2 或者更多来超分虚拟机，但是由于网络 IO 瓶颈的存在，无法充分利用 CPU 的能力。DPU可以提供超过 1000 万 pps 的网络性能，可以将虚拟机的超分比DPU 金融行业发展白皮书40做到 1 比 4 甚至 1 比 8。基于以上，综合硬件和运维等成本因素，可以从两个方面计算 DPU 所带来的收益：在提供同等算力的情况下 DPU 可以节省20%的服务器数量，与之对应的成本下降 13%，功耗下降 28%，空间收益 30%。在 1000 台服务器数量不变的情况下，虚拟机的超分比可以进一步提升，可以新增 40%的虚拟机售卖资源（如图 18所示）。图 18 DPU 带来的算力收益金融行业普遍都使用 Kubernetes 作为容器编排平台，Kubernetes 通过节点组件（如 kubelet、containerd 和 runtime）来管理容器化应用程序。尽管这些组件对于 Kubernetes 的正常运行至关重要，但它们也会占用大量的计算资源和存储空间。在以 DPU 为中心的数据中心架构下，通过将节点组件（如 kubelet、containerd 和 runtime）卸载到 DPU 上，可以释放出较多计算资源和大量的存储空间，从而提升主机资源售卖率。DPU 金融行业发展白皮书41在云原生应用中，runV 容器是一种基于轻量级虚拟机技术的容器化解决方案。它利用虚拟化技术提升了容器的隔离性、稳定性和安全性等，同时也支持弹性计算和自动化管理技术，可以根据应用程序的需要动态调整计算资源的分配，从而实现计算资源的最大化利用，减少计算资源浪费。并且 runV 容器与传统虚拟机相比，具有单节点实例密度高的特点：传统虚拟机一般最小支持一核的虚拟机，而 runV 容器可以支持小数核（例如 0.5 核）的虚拟机，进而使得单节点有着更高的实例密度；通过将 runV容器卸载到 DPU 上，可以实现更高效的网络通信和存储访问，减少网络和存储对主机 CPU 的占用，从而提高容器实例密度以及提高计算资源的售卖率。四、DPU在金融云的应用分析DPU 作为一种专用于数据处理的芯片，能够在金融行业云计算架构中实现高效的数据处理和分析，为弹性裸金属、零信任安全等多种应用提供支撑，同时也带来多种优势（例如高性能扁平化容器网络、人工智能大模型加速、微服务应用加速等）。（一）弹性裸金属（一）弹性裸金属基于虚拟机加容器的方案，相比裸金属服务器中间多了Hypervisor 层，可能会导致很多硬件创新无法及时、高效地提供给应用使用，性能也会存在 10 %的损耗。因此，越来越多的应用选择直接部署在裸金属服务器上。传统裸金属相对于虚拟机，没有虚拟化损耗，性能更加强大，DPU 金融行业发展白皮书42可以提供高带宽低时延的高性能网络，但存在裸金属实例部署交付周期长、运维复杂、架构僵化等问题，同时需要额外的配套设施对服务器进行管理以实现 VPC、SLB 等云平台业务。在传统裸金属的生命周期管理中，运维交付涉及大量的手工操作，产品灵活性较低，一旦物理机出现故障，就无法像虚拟机一样进行迁移快速恢复业务。DPU 能够在云计算场景实现全卸载，作为服务器的数据出入口，使用硬件为服务器提供标准的 virtio 网络和存储设备，并将网络和存储的数据面和控制面下移，释放主机 CPU 算力资源的同时提升 IO 性能（如图 19 所示）。DPU 支持挂载远端云盘，通过该盘作为服务器的启动盘实现裸金属的快速拉起，实现像虚拟机一样管理裸金属实例。图 19 云盘裸金属因此，基于 DPU 的弹性裸金属具备如下关键特征。DPU 金融行业发展白皮书431.分钟级交付。1.分钟级交付。DPU 支持云盘启动的能力，弹性裸金属在交付时不再需要经过漫长的 PXE 装机服务，通过 DPU 直接挂载远端云盘，服务器启动所需要的时间就是裸金属实例交付的时间，实现分钟级交付。2.兼容 VPC/SLB 等云平台全业务。2.兼容 VPC/SLB 等云平台全业务。基于 DPU 的弹性裸金属可以完全兼容现有云平台的业务。以 VPC 为例，弹性裸金属可以做到和虚拟机保持完全一致的虚拟化网络接入能力和安全隔离能力。3.兼容虚拟机镜像。3.兼容虚拟机镜像。实现物理机和虚拟机之间的相互平滑切换，提升业务部署的弹性和灵活性。4.网络和存储设备动态热插拔。4.网络和存储设备动态热插拔。支持裸金属实例根据需要对存储和网络设备进行热插拔操作，无需像传统服务器一样需要人工运维增加网卡或者硬盘等硬件。5.宕机迁移恢复。5.宕机迁移恢复。利用这些特性，当裸金属出现硬件故障时，通过将该服务器的云盘在另外一台裸金属拉起的方式，实现业务的快速迁移恢复。（二）零信任安全（二）零信任安全传统的网络安全方案是在业务的网络边缘部署相关的安全设备，主要对南北向流量进行扫描监控。随着虚拟化云计算等技术的普及，基于虚拟化安全的解决方案应运而生，通过将原有物理安全设备的功能虚拟化，按需部署到计算实例中或者构建一个虚拟化安全资源池，将特定的流量导入其中实现对网络的保护。DPU 金融行业发展白皮书44云原生架构下，容器的生命周期非常短暂，其网络配置也在不断变化，虚拟化安全资源池的网络安全防护已经无法满足云原生网络的安全需求，通过微分段防火墙可以实现容器之间的网络隔离，防止未经授权的访问和横向移动的威胁。微分段防火墙可以提供容器粒度的访问控制，做到根据单个容器进行安全策略定义和执行。当前容器网络微分段防火墙也面临较大的挑战，一方面，对于高密度容器环境，微分段防火墙需要处理大量的网络流量和执行复杂的安全策略，这会带来额外的性能开销，影响容器网络的带宽和时延。另一方面，随着容器数量的不断增加，微分段防火墙本身也会挤占容器业务的资源（如图 20 所示）。图 20 基于 DPU 的零信任安全方案DPU 能够为云原生网络提供以下能力。1.安全监测。1.安全监测。对数据流的安全监测，通过监测网络流量、检测入侵攻击、发现漏洞等安全事件，保护云原生应用的安全。DPU 金融行业发展白皮书452.数据保护。2.数据保护。DPU 提供加密、解密和压缩的硬件加速引擎，保护敏感数据机密性和完整性的同时，提高计算资源的利用效率。3.信息分析。3.信息分析。DPU 作为每一个计算节点的数据入口，可以对整个系统进行安全分析和风险评估，从而识别和解决潜在的安全威胁。在以 DPU 为基础构建的高性能、高密度的容器网络中，可以将微分段防火墙、入侵防御、防病毒等安全业务部署到 DPU 中，宿主机上容器所产生的网络流量都会先经过 DPU 进行处理，DPU上运行的安全业务利用硬件加速引擎提升业务处理能力，减少微分段防火墙、入侵防御等安全业务对容器网络的性能影响，构建零信任的网络架构。同时，将主机侧的安全业务下沉到 DPU 侧，可以释放更多的资源，运行更多的容器业务。（三）高性能扁平化容器网络（三）高性能扁平化容器网络容器是通过 Linux 的 Cgroup 和 namespace 来实现底层基础资源隔离的一种轻量级虚拟化技术，每一个容器都拥有属于自己的命名空间，包括网络堆栈、接口、路由表、套接字和 iptable规则表等。一个网络接口只能属于一个命名空间，多个容器就需要多个接口。通常使用虚拟化技术来实现硬件资源共享，通过将虚拟化设备连接到真实的物理设备上，具体分为 3 种实现方式（如图 21 所示）。1.虚拟网桥。1.虚拟网桥。创建一个虚拟网卡对（veth pair），一端在容器内，一端在宿主机的 root namespace 中，使用 Linux bridgeDPU 金融行业发展白皮书46或者 OVS 来连接两个不同的 namespace 内的网卡对，这样容器内发出的数据包就可以通过网桥进入宿主机网络，发往容器的数据包也可以经过网桥进入容器，实现容器间的网络通信。2.多路复用。2.多路复用。使用一个中间网络设备，暴露多个虚拟网卡接口，容器网卡都可以接入到这个中间设备，并通过 mac 地址、ip地址来区分报文应该转发给哪一个容器网卡。3.硬件直通。3.硬件直通。大多数网卡都支持 SR-IOV 的功能，该功能可以将物理网卡虚拟成多个 VF 接口，每一个 VF 接口都有单独虚拟PCIe 通道，这些虚拟 PCIe 通道共用物理设备的 PCIe，可以将VF 直接分配给容器，实现容器和容器之间近乎物理网络的通信。图 21 容器网络方案随着云原生的不断发展，越来越多的应用都在往容器化转变，这对容器网络提出了很高的要求。现有的基于虚拟网桥、多路复用的网络方案在满足大规模容器网络高带宽、低时延的需求方面存在一定困难，而基于硬件直通的方案虽然能够带来更好的网络性能，但由于普通网卡硬件自身的限制，一方面网卡的 SR-IOV能力不足以满足单台计算节点承载上千个容器的需求，另一方面DPU 金融行业发展白皮书47SR-IOV 的网络功能相对比较简单，无法支撑比较复杂的容器网络功能。DPU 充分结合了 SR-IOV 和虚拟网桥的优势，能够提供超过1024 个 VF 数量，完全满足单节点上千容器的应用场景，同时 DPU提供的每一个 VF 的后端都是挂载在 DPU 上 OVS 的端口，可以通过标准的 Openflow 对网络流量进行编程，为容器提供扁平化的网络架构，在这种架构下可以实现百万级可编程、高性能、扁平化的容器网络（如图 22 所示）。图 22 高性能容器网络（四）人工智能大模型（四）人工智能大模型AI 模型越庞大，模型参数越多，训练过程中参数同步的通信消耗越大。一些大型 AI 模型训练过程，其参数同步的通信时间消耗占比已经超过 50%，很容易因为网络拥塞造成性能急剧下DPU 金融行业发展白皮书48降。为解决 GPU 分布式训练过程中的“通信墙”，使用 DPU 提供的 DDPR（Data Direct Path RDMA）技术是非常有效的性能优化方案（如图 23 所示），通过 DDPR 技术调用 RDMA 通信库，服务器节点上的GPU可以直接将数据从GPU内存发送到目标服务器节点的 GPU 内存中，而不需要经过两个节点上的系统内存。AI 训练过程中的每一个数据字节，不需要绕路到系统内存进行严重拉低性能的内核拷贝，从而显著提升计算效率。图 23 基于 DPU 的 DDPR 技术AI 训练过程需要加载外置存储系统中的数据到 GPU，将存储数据加载到 GPU 中需要消耗大量的 CPU 同时涉及存储到 host 内存再到 GPU 内存的搬移，会产生较大的通信时延，影响 AI 训练性能。利用 DPU 提供的 DDPS（Data Direct Path Storage）技术（如图 24 所示），可以将存储于外置存储系统中的训练数据直接加载到 GPU 内存进行预处理和后续的训练计算，缩短了训练数据加载的流程通路，同时可以降低对 CPU 的处理开销。DPU 金融行业发展白皮书49图 24 基于 DPU 的 DDPS 技术单机多卡训练，可以通过 GPU 服务器本地配置高性能 NVMESSD 或者 SSD 硬盘，对服务器运维要求较高。在 AI 的分布式训练集群环境，当部署几十张到上百张 GPU 卡规模，会有更大数据规模的存储空间要求，挂载远端存储可以满足需要，但会消耗较多的 CPU 资源，通过 DPU 挂载远端磁盘，并为 Host 提供弹性virtio-blk/Nvme 设备，不再需要服务器上插很多物理磁盘（如图 25 所示）。同时将消耗较大 CPU 资源的 IO 操作卸载到 DPU 中，降低 AI 集群的运维复杂度，同时提升 AI 训练效率。图 25 基于 DPU 的统一远端存储访问DPU 金融行业发展白皮书50五、DPU在金融云平台发展中的展望在政策引导和数字科技的双重助力下，金融行业大步迈入金融科技时代，金融业务模式和客户服务模式正在发生着深刻变革。金融信息系统正全面朝着金融云平台的技术架构持续发展，金融云平台的云基础设施是支撑金融云平台的底层核心技术，而其中的 DPU 作为衔接算力（包括 CPU GPU）和网络及存储两大领域的关键节点，是实现高效、绿色、节能金融云平台的重要技术支撑。DPU 技术融合和吸收了近几年在网络、存储、虚拟化、安全和自动化管控多方面的软硬件技术，具备资源统一并池管理、云管平台解耦、加速云原生网络、加速云原生存储、加速云原生安全、加速大模型训练和提升计算资源利用率等优势，促进了新型数据中心架构的演进和落地。与此同时，DPU 的生态发展还不太成熟，不仅体现在软件栈的生态建设上，也体现在整体服务器硬件架构的协同发展上。但是，只要 DPU 技术可以切实解决云平台建设中的问题，随着 DPU 自身技术的不断迭代以及 DPU 标准化的不断深入，DPU 的整体生态也会逐步成熟并完善起来。纵观 DPU 技术在国内外数据中心应用的发展历程，可以看到DPU 的技术路线与金融行业全面进入云化的发展道路相契合，使得金融云平台成为 DPU 技术落地和实践的重要领域。从长期的技术发展来看，DPU将全面卸载基础设施层（IaaS），提供各种应用领域的硬件加速，协同实现多租户的数据和计算安全。帮助云计算突破 IO 限制，将不同的、分离的芯片聚合起来，DPU 金融行业发展白皮书51为计算抽象出一个超级的计算平台，突破 Server 或 Rack 级别的限制。为应用（如 ChatGPT 超大模型训练和推理应用）提供更易用、更高效能、更安全的计算平台。DPU 将继续沿着软件定义芯片软件定义芯片的架构发展，呈现以下趋势。（一）基础设施层全面卸载。（一）基础设施层全面卸载。基础设施层是云平台中的基础软件栈控制域，在物理上其运行在 HOST CPU 之上，与租户域共享物理空间。DPU 技术可以将运行于 HOST CPU 的基础软件栈控制域全面卸载到 DPU 上，从而实现租户域与云服务提供的基础软件栈控制域物理隔离，为二者的解耦合安全提供了更好的平台。目前基础设施层在网络和存储的卸载正在逐步深化和扩展，但在计算管理上还做不到，随着 CXL 技术发展将会推动基础设施层在计算管理上实现卸载。（二）多领域硬件加速。（二）多领域硬件加速。包括网络相关的可编程网络处理器、AI 和高性能计算相关的低时延 RDMA 技术、DDP 数据直通技术以及在向量数据库、大数据 Spark 等应用领域的硬件加速。这些领域的硬件加速技术要考虑可编程性和硬件加速的平衡和融合，也要考虑软件易用性以及相应的生态，在云计算中还要考虑数据和计算安全性。（三）数据和计算安全。（三）数据和计算安全。在计算安全上，无论是 Intel、AMD，还是 ARM CPU 都在不断发展和完善，但是未来以异构计算为核心的数据中心是否能保护租户的数据和计算始终还是个难题。DPU作为异构计算的数据通信核心，既要保证通信的性能，还要做相DPU 金融行业发展白皮书52应的硬件加速，如何在保证其性能的前提下，提供数据和计算安全的保障，是个挑战。DPU 在机密计算方面仍需继续探索最优的解决方案。（四）互联技术发展。（四）互联技术发展。互联技术涉及芯片内多个 Die 之间的互联（比如 UCIe）、芯片之间的互联（比如 CXL）、Server 之间的互联以及 Rack 之间的互联（比如 RDMA）。相应的技术在近年来迅速发展，将持续影响以 CPU、GPU 和 DPU 为主体，以异构计算为核心的云计算平台的体系架构发展。生成式人工智能、数据科学、元宇宙、自动驾驶等应用的快速发展正在推动着云计算平台的技术发展和革新。DPU 需要为大规模云计算、人工智能和高性能计算应用提供基础设施层服务，以满足云计算平台的规模、性能、弹性、租户数据和计算安全的快速发展要求和低功耗要求。这些技术正是金融云平台未来发展的重要战略落脚点。六、结语虽然 DPU 的生态发展建设还面临诸多挑战，但是在当前的云计算平台发展中，从应用的角度 DPU 的功能和定位越来越明晰，已经从最初简单的网络卸载转变为以 DPU 为中心的计算架构中的数据处理核心部件。DPU 已经成为衔接算力（包括 CPU GPU）和网络两大领域的关键节点。随着 DPU 的功能定位逐步明晰和DPU 生态建设不断推进，其接口标准化也成为可能。在 DPU 生态建设和标准化的道路上，无论从行业本身还是来自政策的引导，DPU 金融行业发展白皮书53都在积极推动 DPU 的生态建设和标准化进程。这种标准化的趋势不仅可推动 DPU 行业向着有序良性竞争的方向发展，也能促进各云数据中心运营商积极采用 DPU，以满足运营商对 DPU 的可维护性及稳定性要求。基于 DPU 的以数据处理为中心的新型云计算数据中心架构将会促进金融云的发展，在解决金融行业原有问题的同时，也会给金融行业的进一步发展带来机遇，例如数字人民币的应用，没有这些基于云计算的基础设施架构创新，就不会衍生出支持未来金融行业新业务的创新。DPU 技术的发展将和金融云平台的发展保持同步同向，DPU 的技术迭代将促进金融行业打造开放共享、稳定可靠、高效绿色、自主可控和金融级安全的金融云平台。与此同时，金融云的实践也将反向指引 DPU 不断迭代自身的核心技术。最后，大力倡议金融行业共同推动 DPU 软硬件生态的标准化，实现 DPU 与服务器、DPU 与云平台之间的解耦，在金融云等私有云领域实现通用的、可互换的硬件采购模式，打破硬件壁垒，实现金融云平台与 DPU 等硬件行业的良性发展。DPU 金融行业发展白皮书54插图附录图 1 金融云平台.1图 2NIC 在虚拟化中应用.13图 3 SmartNIC 在虚拟化中应用.14图 4 DPU 在虚拟化中应用.15图 5 DPU SoC 在虚拟化和裸金属中的应用.17图 6 AWS Nitro DPU（来源 AWS 官网）.20图 7 Nvidia BlueField-3 DPU 介绍（来源 Nvidia 官网）.21图 8 Intel IPU 产品 roadmap（来源 Intel 官网）.22图 9 云计算平台架构体系.24图 10 基于 DPU 的云平台架构体系.25图 11 传统数据中心架构.27图 12 基于 DPU 的金融云架构.28图 13 基于 DPU 的网络卸载加速.31图 14 基于 DPU 的存储卸载加速.32图 15 旁路内核加速数据处理.37图 16 基于 CPU 转发的 CPU 利用率.38图 17 基于 DPU 转发的 CPU 利用率.39图 18 DPU 带来的算力收益.40图 19 云盘裸金属.42图 20 基于 DPU 的零信任安全方案.44图 21 容器网络方案.46图 22 高性能容器网络.47图 23 基于 DPU 的 DDPR 技术.48图 24 基于 DPU 的 DDPS 技术.49图 25 基于 DPU 的统一远端存储访问.49DPU 金融行业发展白皮书55缩略语缩略语缩略语英文全称英文全称DPUData Processing UnitCPUCentral Processing UnitGPUGraphics Processing UnitDCQCNData Center Quantized Congestion NotificationDDRDouble Data RateDMADirect Memory AccessECNExplicit Congestion NotificationGREGeneric Routing EncapsulationGROGeneric Receive OffloadGSOGeneric Segmentation OffloadiWarpInternet Wide Area RDMA ProtocolNICNetwork Interface CardNVGRENetwork Virtualization using Generic RoutingEncapsulationOVSOpen Virtual SwitchP4P4 is a language for programming the data plane ofnetwork devicesPFPhysical FunctionQCNQuantized Congestion NotificationQMQueue ManagerQPQueue PairRoCERDMA over Converged EthernetSoCSystem on a ChipSR-IOVSingle Root I/O VirtualizationTLPTransaction Level PayloadDPU 金融行业发展白皮书56缩略语缩略语英文全称英文全称VFVirtual FunctionVTEPVxLAN Tunnel End PointVxLANVirtual Extensible LANRoTRoot of TrustDDPRData Direct Path RDMADDPSData Direct Path StorageIaaSInfrastructure as a ServicePaaSPlatform as a ServiceSaaSSoftware as a Service

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序言IDC观点第一章 市场环境供应链金融内核升级.市场需求升级.供给意愿提升.技术能力升级.政策推动助力第二章 问题诊断当前供应链金融发展的痛点和瓶颈.供应链上下游融资均存在痛点.供应链金融在核心企业落地面临挑战第三章 创新破局破解供应链金融发展困局.技术创新，提升供应链金融数字化能力.价值跃迁，以运营与风控管理提升供应链金融价值.模式创新，降低供应链金融服务获取门槛.产品创新，促进供应链金融服务“精准滴灌”.场景延伸，扩展供应链金融服务范围0103050817 第四章 实践落地供应链金融科技的产业洞察与实践探索.ICT行业-神州数码.大消费行业-古井贡酒.制造业-立邦.能源化工行业-中海信托.大宗商品供应链行业-国贸股份.行业探索经验总结与分析第五章 领先实践京东供应链金融科技的产业实践.“双链联动”新范式.京东供应链金融科技业务系统与服务体系第六章 洞见未来关注前沿趋势 采取最佳行动.未来展望.行动建议Contents第四章 实践落地供应链金融科技的产业洞察与实践探索.ICT行业-神州数码.大消费行业-古井贡酒.制造业-立邦.能源化工行业-中海信托.大宗商品供应链行业-国贸股份.行业探索经验总结与分析第五章 领先实践京东供应链金融科技的产业实践.“双链联动”新范式.京东供应链金融科技业务系统与服务体系第六章 洞见未来关注前沿趋势 采取最佳行动.未来展望.行动建议335871序言数字经济时代，供应链对于商业的意义已由过去的“成本中心”转变为“机会中心”。过去，供应链主要是解决生产中的原材料供应问题，对企业来说是成本支出。但是，未来通过优化供应链各环节，可以帮助提升企业的整体竞争力，带来新的商业机会。这一转变意味着，在供应链内部以及市场、销售等活动中，供应链需要有能力实时收集、处理、传递数据洞察。而那些积极推进供应链数字化转型的公司将在营收和利润上超越那些迟迟不行动的公司。供应链金融正成为推动这个转变的核心要素之一。供应链金融主要服务于对中国GDP贡献超过%、税收贡献超过%的中小微企业，这些企业也是市场经济中更具活力与创新精神的部分。中小微企业融资是世界性难题。究其根源，是巨大的信息不对称，造成金融机构为中小微企业提供金融服务的成本与收益不匹配。供应链金融，将单个中小微企业置于产业供应链视野中，通过从供应链上下游搜集生产、流通、交易、消费等各环节的数据，以尽可能低的成本最大程度降低信息不对称，同时借助产业链中实力较强的核心企业的信用，重构金融机构在服务提供当中的成本与收益，打通金融资源流向中小微企业的堵点。供应链金融在中国已有超过二十年的发展历程。其在中国的起步，开始于上世纪九十年代末。二十多年间，供应链金融业务的开展以核心企业为主导的模式占据主流。其中，金融机构依托核心企业为其上下游企业授信，通过银行承兑汇票、核心企业商业票据进行融资，是供应链金融最为主流、市场份额最大的业务。虽然从根本上来看，仍然面临着供应链金融业务开展过度依赖核心企业，尚未摆脱主体信用，尤其是核心企业的信用流动尚且无法触及二、三级产业链末端的节点等核心痛点。但与此同时，我们也看到尤其是近两年来，供应链金融的发展迎来高歌猛进。在政策推动、市场需求、供给意愿、技术赋能等因素下，供应链金融的市场价值、业务模式、服务场景、产品创新等都迎来了新的发展范式。产业场景丰沃，数字技术日新月异，金融科技不断深化，也都在不断为供应链金融的进化进行着反哺。供应链金融科技正与产业充分交融，并迈向产业纵深，重塑着供应链金融之基，助力产业链底盘更稳，实体经济发展韧性更强。“大江云涌千帆尽”，在当前的供应链金融“黄金十年”中，如何结合产业场景，以数字技术将产业链上下游以千万计的中小微企业贯通链接，一方面为核心企业降本增效、一方面为链上中小微企业精准滴灌，成为产业与金融之间的双向奔赴，亦成为核心企业、金融机构、科技企业等多方在时代浪潮下竞相奔涌的底色。IDC观点供应链金融已成为推动金融服务实体经济的重要力量年以来，中国陆续出台了各项推动供应链金融发展的政策，提升了供应链金融的战略高度。同时，在市场经济影响下，中小微企业融资需求也在持续加强，供应链金融的发展能够帮助供应链的上下游企业获得更全面高效的融资，从而畅通供应链、提升供应链的安全与韧性、促进供应链降本增效。风控是供应链金融产业落地的核心痛点IDC对中国供应链金融科技发展现状进行的专题调研显示，供应链上游融资可获得性相对较高，只是在融资成本、期限、额度、便捷度等方面需要进一步优化。下游企业融资可获得性较低的主要痛点是风控。同时,还存在供应链上下游数字化程度较低，平台建设成本高、缺乏运营能力等问题。科技进步成为推动供应链金融创新发展的第一引擎物联网、大数据、人工智能等技术极大地提升了供应链及供应链金融的数字化、智能化水平，能够有效推动供应链中各个环节的数据实时共享，并提高供应链中信息的透明度。同时，金融机构基于更多、更全面的数据可以对供应链中的各方进行更智能、及时且准确的风险评估。在此基础上，供应链金融的发展将有更多的模式创新、产品创新，从而打开新的局面。产业、科技与金融相融合的生态模式成为供应链金融突围关键供应链金融数字生态的建设能有效推动传统模式下，过度依赖于核心企业的融资模式，发展为由金融机构、金融科技公司、产业企业等生态伙伴共同参与、协同的发展的生态化发展模式。这种生态化的模式不仅能将融资企业置于生态网络当中，而非单一核心企业的供应链当中，生态中的多元数据可以相互关联、校验，从而大幅提升风控能力；而且也能有效促进供应链与供应链金融之间的有效联动，实现供应链金融从“单链”到“多链”、从链状到网状的跃迁发展，从而提升供应链效益。数字经济的迅速发展，正在改变供应链金融赖以开展的根基。这使得现实中对供应链金融的迫切需求遇上了被科技改变的供给。二者的相遇，正在从根本上改变驱动供应链金融发展的核心元素。.市场需求升级从需求侧来看，当前中小微企业与实力较强的核心企业对供应链金融的需求都在上升。一方面，中小微企业数量快速增长，释放出旺盛的融资需求。据工信部数据，截至年末，中国登记在册的中小微企业数量超过万户，比年末增长%。年平均每天新设企业.万户，是年的.倍。对于数量庞大的中小微企业来说，他们缺乏抵质押物，供应链金融是其获取金融资源的有力支持途径。第一章市场环境供应链金融内核升级:年月日，人民日报海外版，我国中小微企业已超万户，https:/ 年以来供应链金融相关政策梳理来源：IDC依据网络整理编辑，关于规范发展供应链金融、支持供应链产业链稳定循环和优化升级的意见加强供应链金融配套基础设施建设，首次提出通过打造物的信用和数据的信用助推产业链升级“十四五”规划和年远景目标纲要聚焦提高要素配置效率，推动供应链金融服务创新发展 国家发改委“十四五”现代流通体系建设规划统一供应链金融数据采集和使用的相关标准、流程，确保数据流转安全合规，加快人工智能、大数据、物联网等技术应用，为供应链金融线上化、场景化及风控模式转变提供技术支撑银保监会关于加力提升小微企业金融服务质量的通知综合运用动产、供应链票据、应收账款融资推动小微企业综合融资成本逐步降低年政府工作报告政府工作报告在解决小微企业融资难题具体举措中首提创新供应链金融服务模式国务院十四五数字经济发展规划“推动产业互联网融通应用，培育供应链金融、服务型制造等融通发展模式，以数字技术促进产业融合发展国务院十四五现代物流发展规划鼓励银行等金融机构在依法合规、风险可控的前提下，加强与供应链核心企业或平台企业合作，丰富创新供应链金融产品供给”关于金融支持全面推进乡村振兴、加快建设农业强国的指导意见“鼓励供应链核心企业通过链条白名单确认、应收账款确权等多种方式为上下游企业担保增信，提升链上企业农户和新型农业经营主体融资可得性”年，IDC对中国供应链金融发展现状进行了专题调研。调研显示，总体来看目前供应链金融的惠及面还有待进一步提升。%的受访企业供应链金融业务处于单点实验阶段（第一阶段）。.%的受访企业供应链金融业务处于局部推广阶段（第二阶段）。供应链金融在落地核心企业以及产业链上下游时，存在不同程度的困难。第二章问题诊断当前供应链金融发展的痛点和瓶颈:定量调研的样本为家核心企业，主要分布在制造业、消费品、能源化工、交通运输、ICT行业，其中以年全国主营业务规模在亿元人民币以上的企业为主。图 核心企业供应链金融发展阶段分布单点实验：正尝试帮助上下游厂商获得供应链金融服务局部推广：已开始帮助上下游某一个或几个厂商群体获得供应链金融服务全面推行：正在全面帮助上下游厂商获取供应链金融服务管理运营：供应链金融已经成为公司发展的重要战略，开始完善管理运营 方案，并开始全面部署优化创新：与公司业务深度融合，助力业务创新发展来源：IDC年中国供应链金融发展现状调研，N=.%.%.%.%.%.供应链上下游融资均存在痛点以核心企业主体信用背书，供应链上游的融资可获得性较高，但在融资的成本、期限、额度、便捷度等方面存在优化空间。供应链下游融资的可获得性较低。阻碍下游企业获得融资的因素当中，风控因素是最根本的原因。.上游融资服务有待优化IDC调研显示，以应收账款为基础的上游供应商融资，仅有.%的受访者表示融资顺畅，不存在困难。其余受访者对于融资困难的反馈中，排名前五位的要素为：融资成本高（.%）、期限不够灵活（.%）、额度太低不能满足要求（.%）、便捷度（.%）、缺乏抵押物（.%）。图 核心企业上游供应商的融资难题来源：IDC年中国供应链金融发展现状调研，N=融资成本高期限不够灵活便捷度方面，比如申请手续繁杂等额度太低，不能满足需求申请需要抵押物，供应商难以提供抵押物只有一级供应商能够获得融资，二三级及其他供应商很难获得融资从申请到拿到贷款经历的时间较长（一周以上）融资顺畅，没有困难无法提前还款，资金占用成本较高.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.下游融资可得性低与上游融资相比，下游融资的痛点更为突出，其融资的可获得性明显更低。尽管有.%的核心企业受访者表示，供应链金融需求主要来自企业的下游，但在实际业务开展中，超过一半的受访者表示，其下游经销商没有获得过融资。据IDC研究显示，可用于支持风控决策的相关数据缺乏是下游经销商融资获得性低的主要原因。供应链下游企业多为中小微企业，其财务制度并不完善，在申请贷款过程中能够提供的数据较为有限，而供应链金融风控往往需涉及从原材料到成品、流通、仓储、消费等诸多环节的相关数据，金融机构进行风控调研成本巨大；此外，AI、物联网、区块链等技术在产业中的应用程度较弱，其通过技术手段来搜集数据、支持风控的能力较弱。图 核心企业上游供应商的融资难题来源：IDC年中国供应链金融发展现状调研，N=供应链金融需求主要来自于上游还是下游？贵司下游经销商是否获得过融资？.%.%没有有.%.%.%上游下游上游下游需求都不少.供应链金融在核心企业落地面临挑战从落地企业的角度来看，核心企业在推进供应链金融落地方面尚存在数字化程度较低、数字基建成本高、风控能力不足、运营提升困难等关键挑战。要推动供应链金融在产业落地，核心企业是一个极佳的切入点。但是，供应链金融在核心企业落地也存在不少的挑战。.数字化程度较低数字化建设的完善程度，是供应链金融落地的关键挑战。IDC调研显示，大部分核心企业供应链金融的数字化程度较低，“几乎没有数字化”和“有少量的数字化系统”的受访者总计占比高达%。图 核心企业下游经销商没有获得过融资的原因来源：IDC年中国供应链金融发展现状调研，N=核心企业不方便提供数据便捷度方面，比如申请手续繁杂等没有足够数据支持，金融机构难以把控风险期限不够灵活额度太低，不能满足需求申请需要抵押物，经销商难以提供抵押物.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.数字化建设成本高供应链金融服务能力的提升需要解决数字化能力不足的问题，首先要面对的就是成本挑战。因为供应链金融业务的拓展，需要进行供应链金融科技平台的建设，来支持资金与资产的对接。而供应链金融科技平台的数字化是系统工程，需要较长的建设周期和较高的成本投入。调研显示，“平台建设成本太高”成为阻碍核心企业搭建供应链金融服务平台的第一大因素。一方面供应链金融服务平台往往涉及到多个系统的搭建。例如在产业端包括：供应商管理系统、电子招投标系统、智能物流系统、数字化仓储系统等，在资金端包括：保理融资系统、动产融资系统、征信科技支持系统、支付结算支持系统等多个业务系统。另一方面，供应链金融科技平台的建设常常涉及到多方系统对接。例如，在供应链金融科技平台的建设过程中，涉及到与企业此前建设的相关系统的对接，如ERP、CRM等系统，这往往会涉及到系统的改造升级，随之带来的是较长的实施周期和较高的成本。图 核心企业所在行业的供应链金融数字化程度来源：IDC年中国供应链金融发展现状调研，N=几乎没有数字化有少量的数字化系统有一定的数字化基础设施建设有充分的数字化基础设施支撑.%.%.%.%.风控能力不足供应链金融在各行业的落地过程中，风控能力的提升是核心挑战。如前文所述，此前，供应链金融服务主要面向核心企业的上游企业；对于下游企业来说，风控能力的提升是供应链金融下沉的关键点。在实践中，下游企业申请贷款时，核心企业需要辅助金融机构进行风控。而在辅助风控当中，核心企业面临的风控难点体现在：缺乏对抵质押物进行管控的科学方法，导致金融机构无法基于这些财产进行授信。可用数据不足，包括缺乏外部数据、缺乏二三级及更终端的经销商数据、历史数据积累不够等。对数据进行分析的技术实力不足。图 核心企业尚未搭建供应链金融服务平台的原因来源：IDC年中国供应链金融发展现状调研，N=平台建设成本太高项目复杂，系统建设时间长现有业务模块基本可以满足日常使用，暂未看到上线供应链金融服务平台的明显好处，感觉性价比不高.%.%.%此外，核心企业在辅助供应链金融风控方面面临的挑战，也体现在其选择合作伙伴时所看重的能力上。IDC调研数据显示，与外部合作搭建或完善供应链金融服务平台时，核心企业看中合作伙伴的能力当中，风控能力是排名第一的要素。图 与外部合作搭建或完善供应链金融服务平台，核心企业看中的合作伙伴能力排序情况来源：IDC年中国供应链金融发展现状调研，N=.%.%.%.%.%.%.%风控能力丰富的融资渠道对接可帮助进行联合运营，将平台充分用起来数字化系统建设能力.%.%.%.%图 核心企业辅助金融机构为下游经销商提供融资时存在的风控难点来源：IDC年中国供应链金融发展现状调研，N=.%.%.%.%.%.%.%缺乏对抵押物进行管控的科学方法，使得金融机构无法基于这些资产进行授信只有我司作为核心企业的内部数据，不够用，缺乏外部数据除一级经销商之外，二三级及更终端经销商的数据难以获得对数据进行分析的技术实力不足历史数据积累不够，经验不足.%.%.%.%.%.运营支持乏力对于供应链金融服务平台而言，有科技能力、系统建设之后，运营是更重要的因素。只有做好运营，供应链金融科技平台才能让产业客户用起来，真正解决供应链中的融资问题，从而为供应链上下游创造价值。市场中供应链金融服务平台的运营是较为薄弱的环节。IDC调研显示（如下图），.%的受访者反馈，现有供应链金融服务平台有少量运营，但不够精细化，运营效率不高，缺乏数据抓手，还是依赖经验导向。另有.%的受访者反馈，几乎没有运营。运营往往包括：产品运营、用户运营、渠道运营、数据运营等。对供应链金融科技平台的运营来说，这些必须有机结合、形成体系，才能最终为客户创造持续的价值。图 核心企业现有供应链金融服务平台的运营情况来源：IDC年中国供应链金融发展现状调研，N=几乎没有运营有少量运营，但不够精细化，运营效率不高，缺乏数据抓手，还是依赖经验导向自身有成熟的运营，效果也较好与外部科技型的合作方进行联合运营，实现了数据导向，效果较好%IDC调研结果显示，数据运营是核心企业推进供应链金融业务中最大的挑战。数据运营是驱动数据要素创造业务价值的有效方法，其中包括几大要素：数据、算法、流量、风控、合规。在供应链金融场景的用户增长、反欺诈、信用评估、合规审查等诸多环节中，数据运营能够有效让数据产生更大的业务价值，如提升用户活跃度、放大信贷规模、管理不良风险等。.%.%.%.%.%.%.%图 核心企业现有供应链金融服务平台运营的困难环节排序情况来源：IDC年中国供应链金融发展现状调研，N=数据运营（精准营销、BI平台、数据分析报告、业务看板等）渠道运营（企微运营、销售公司、大区运营、资方联合营销等）用户运营（拉新、转化、留存、促活等）产品运营（产品培训、推广、活动物料等）.%.%.%.%虽然供应链金融科技落地产业、拓展服务范围面临诸多困局。但在数字技术赋能、平台支持、政策催动，以及产业数字化转型持续深入推进下，以技术创新、价值跃迁、模式创新、产品创新以及场景延伸等途径，成为有效赋能供应链金融服务模式创新与产业链高质量发展的破局良药。第三章创新破局破解供应链金融发展困局图 供应链金融科技服务生态架构来源：IDC,金融服务（银行 信托 小贷 商业保理 融资担保 保险/核心企业的财务公司或下属金融公司）场景嵌入业务流程线上化信用评估数据化风控决策智能化数据共享、应用程序共享、平台联通；产业与科技及金融融合；产品创新供应链数据：可得 可信 可用大数据产品/组件 区块链产品/组件 Al产品/组件 边缘计算产品/组件.大数据 云计算 区块链 物联网 隐私计算 边缘计算 G 生物识别 卫星遥感 供应链金融科技服务：可运营 可扩展 可迭代运营管理可视化场景延展从单链到多链的生态扩展技术底座供应链数字化供应链管理集采商城仓网优化智能物流数字化仓储智慧供应链管理经销商管理与分销系统电子招投标系统供应链金融科技平台保理融资融资租赁仓单融资信用融资票据融资动产融资采购单融资征信科技如图所示，结合IDC对当前供应链金融发展现状、实践、特点洞察，IDC提出“供应链金融科技服务生态架构”。该框架以数字技术为基础，通过各类技术产品/组件的场景化输出，为产业方或资金方提供其数字化能力，为供应链金融服务的智能化升级，以及为供应链金融与产业结合、与场景融合、产品创新等方面提供了新的支撑。同时，也能有效解决供应链上下游融资存在的痛点及核心企业在开展供应链金融业务中的难点。在此基础上，供应链金融构建主体更容易通过数据共享、平台联通、供应链上下游数据、资产等产业资源的共享、科技与产业和金融融合发展等方式，把金融服务更高效地嵌入各场景与各行业中，从而实现从单链到多链的生态扩展，推动金融更精准、安全地服务于实体经济，促进金融普惠。.技术创新，提升供应链金融数字化能力供应链金融作为一种针对中小企业的新型融资模式。它通过利用供应链中各方的信用、风险和资金需求信息，将融资和资金管理等金融服务融入到供应链贸易中，为供应链参与方提供资金支持和风险保障。而在数字技术的赋能下，供应链金融通过运用数字技术整合供应链上下游资源，对接丰富的金融产品，以促进产业内外部中小企业之间建立长期协同关系，并提升供应链的竞争能力。例如，供应链金融通过引入区块链、人工智能、物联网等前沿技术，并通过建设保理融资、融资租赁、仓单融资、票据融资、动产融资、采购单融资等系统，全面提升供应链金融数字化能力，构建更加安全、高效的供应链金融生态。关于数字技术在提升供应链金融数字化能力的梳理详见下表。同时，IDC认为，随着数字技术在供应链各环节深入应用，能极大地提升供应链中的数据实时收集、处理、以及共享与传递等效率。IDC预测，未来五年中，在全球范围内，相当比例的企业将在建设数智供应链方面采取积极行动，并且看到显著成效。具体表现在以下两个方面。获得更加可靠的供应链金融风控信息。供应链数字化使得大量的底层数据可以被记录、共享与分析，促使供应链数据可得、可信、可用，只有这样供应链金融的风控效果才能提升。同时，此前不能判断的风险才可以被判断，从而产生供应链金融的模式创新。表：数字技术在供应链金融中的作用描述来源：IDC年中国供应链金融发展现状调研，N=物联网区块链隐私计算大数据人工智能云计算边缘计算G技术优势采集关于物的信息分布式账本，可溯源，不可篡改让数据可用不可见对海量、快速、多样数据进行专业化处理提升对数据的分析和预测能力低成本提供计算资源减少网络和云端数据处理的负担，提升前端客户数据的分析能力和速度提升数据传输和处理效率在供应链金融当中的作用实现对实物资产的感知、识别、定位、跟踪、监控和管理记录并自动同步交易数据，使信用可以拆分、传递，从而建立数字信任实现多方数据共享，以支持供应链金融风控、运营等业务各环节采集、存储、处理、应用多样化数据在营销、风控、运营等各环节对数据进行分析和预测使中小微企业可以低成本使用供应链金融科技服务提升对数据的实时处理能力，可以提升交易效率、提升供应链金融风控当中的反欺诈能力让海量的工业数据快速、稳定、可靠地传输技术类别提升供应链企业间的协同效率。供应链数字化可以实现对全局信息的监控和分析，链上企业可以实时了解供应链运行情况，并为可以为了实现共同利益提高协同意愿和协同效率，进而推动协同模式创新。综合来说，供应链数字化（如供应链管理、采购、物流、经销商管理、仓储管理等的数字化）能够有效推动供应链中各个环节的数据实时共享，并提高供应链中信息的透明度。同时，金融机构可以基于更多、更全面的数据可以对供应链中的各方进行更及时且准确的风险评估。这也使得金融机构能够更准确地了解供应链中的各方需求，提供更精细化、定制化的金融服务。.价值跃迁，以运营与风控管理提升供应链金融价值供应链上下游及供应链金融科技能力的提升，逐渐推动着供应链金融业务流程线上化、风控决策数智化、运营管理数字化等，在此基础上能有效促进供应链金融服务向更高效、安全、透明的方向发展，助力产业链提质增效，实现价值跃迁。具体表现业务流程线上化风控决策数智化运营管理数字化描述通过在线平台，供应链金融的各个阶段，如融资申请、审批、放款、还款等，可以在数字化平台上进行；减少物理文件和纸质流程，提高流程的自动化和效率，同时也为参与方提供了更方便、快捷的融资和交易渠道。通过人工智能和机器学习等技术提高预测风险和实时监控能力；通过数据模型，分析供应链各方数据，提高信用风险评估的准确性；识别潜在风险信号，自动发出预警并提供决策支持，快速应对市场变化，减少损失和风险。将供应链上下游业务运营数据和指标可视化呈现，帮助决策者更直观地了解供应链业务状况和趋势；优化运营流程，提高效率，让决策者更快速地识别问题并做出决策，同时让参与方更好地理解和参与决策。表：供应链金融数字化的具体表现在上述“三化”中，需要着重强调的是风控决策智能化和运营管理数字化都将为供应链金融的发展带来关键改变。风控决策数智化（或称“智能风控”）将使供应链金融业务当中原本不可控的风险变得更为可控，原本不可行的业务也开始逐步变得可行，从而在根本上改变供应链金融的覆盖度。在供应链金融领域，智能风控是全面识别并判断供应链金融服务各个环节中所涉及的风险，并实现全流程智能风控决策，提升业务效果和效率的关键举措。具体来说，智能风控往往需要覆盖金融业务的贷前、贷中、贷后全流程。在贷前，可以通过大数据采集技术（如物联网技术、声音识别、OCR等）收集金融机构内外部各类数据，应用人工智能技术对数据进行挖掘，从而预判风险。在贷中，可以根据相关规则，应用人工智能等技术进行监控，在出现实际损失前启动拦截流程，降低损失金额。在贷后，也可以应用大数据、人工智能等技术辅助风险处置以及复盘。智能风控在供应链金融中的实际效果有赖于风控模型的先进性和成熟度。其中，多样的、可信的数据是提升风控模型先进性的关键，例如，整合供应链中各环节的数据，包括交易记录、物流信息、企业财务信息等，以及外部数据源，以提升风控模型评估的准确度。AI大模型的出现，也使得人工智能技术迎来新的拐点，未来应用人工智能技术可以不断提升可以处理的数据类型、数据量，也可以大幅提高处理效率，从而支持在金融风控当中做出更精准的决策。同时，采用先进的机器学习和人工智能算法，如深度学习、强化学习等，确保模型的预测和决策过程具有可解释性和透明度，并结合大数据分析，可以更准确地识别异常和风险。在供应链金融的风控当中，智能风控也将大大提升金融的可获得性。智能风控此前在局部场景应用更为领先，如消费金融、供应链金融的部分产业场景等。未来，结合对产业的深耕，经过前期场景实践验证过的智能风控原理可以在新的场景中继续提升。在数字化运营方面，IDC认为，目前，金融机构亟需以端到端客户旅程为视角，以数据分析作为手段，将客户体验作为出发点和落脚点作为金融业务运营及客户运营的新标准。换言之，金融机构需采用数字优先的客户体验方法，并提供具有同理心的体验，即：使用数据了解客户环境，并通过数字技术及数字化运营策略高效地响应他们的需求。金融机构通过数字化运营方式，让客户服务体验贯彻至客户旅程周期的各个环节，从而让其在成为提升金融业务增长和客户价值的重要手段。其主要包括：客户运营、业务运营、渠道运营等。在客户运营方面，通过客户旅程数据的采集及指标监测，金融机构可以根据客户属性、交易特征等行为数据/特征数据，同时基于业务模型、策略模型、推荐模型等，并在客户旅程的各接触点进行精准且个性化的产品/服务推荐。此外，在金融服务提供过程中，为了强化客户体验，实现客户的深度服务，金融机构可以通过客户旅程数据监测指标，还可以透过动态化的监测数据，从而优化从数字参与到实时交互的体验。在业务运营方面，将供应链上下游业务运营数据和指标可视化呈现，可以帮助决策者更直观地了解供应链业务状况和趋势，并基于供应链全链条运营数据，让决策者更快速地识别问题并做出决策，同时让参与方更好地理解和参与决策。在渠道运营方面，借助于数字化技术可以实现供应链金融渠道的数字化和集成，连接供应商、制造商、经销商和金融机构，并提供在线交易、支付和结算等功能。这有助于统一获取渠道运营数据，并基于渠道数据分析，加快资金流转速度，降低运营风险，并简化供应链金融渠道的管理和监控。IDC认为，未来，数字化运营将是驱动供应链金融的良性发展不可或缺的模块，数字化运营不仅可以提升客户服务体验，而且也能助力解决供应链金融科技服务的“最后一公里”，推动供应链金融深度服务实体经济的深度，从而驱动供应链金融业务增长。综合来说，数字技术在供应链金融中的创新应用，不仅能助力洞察供应链金融上下游中更复杂和多元的贸易关系，也能促进供应链金融业务协同与服务高效。同时，随着供应链数字化水平的加强，供应链金融数字化能力的提升（例如通过构建供应链金融数字服务平台），并通过数字供应链与供应链金融之间的融合发展，以及基于多方业务之间协同而实现的风控能力和运营能力的提升，也会促进金融机构向更多场景、更大范围扩展金融服务，从而实现服务能力的下沉。.模式创新，降低供应链金融服务获取门槛当前，由于供应链金融业务复杂程度高、所涉主体数量多，供应链上下游企业融资服务效率的提升、融资服务范围的扩展，以及融资服务成本的降低，是当前供应链金融发展中仍存在的问题。如何通过模式创新解决供应链金融业务开展当中面临的难题，让供应链金融成为各行各业都无门槛使用的服务，是实现供应链金融稳定健康发展的关键。而当前，供应链金融的落地仍有几个关键问题需要解决。首先，需要对接丰富的资金方。不同金融机构能力禀赋、资金成本、风险偏好不同，供应链金融平台需要对接尽可能多的资金方，上下游企业的融资可获得性才会比较高。第二，需要具备风控能力。金融机构仅靠自身能力难以解决问题，因为金融机构不参与各行业的生产，要细致了解每个行业的生产过程，成本较高。因此，需要供应链金融平台与产业方合作，帮助金融机构开展风控。如果不能解决风控的问题，再多资金方的接入都没有意义。风控能力的建设，难点在于对产业场景有足够的了解，并且风控逻辑需要经过真实场景的验证，这样才具有可信度。近年来，不同背景的供应链金融科技平台都在进行探索。这些探索不同程度地解决了部分问题，但是在产业、科技、金融的不同维度仍存在一定缺失。核心企业主导的供应链金融科技平台往往由科技企业或者软件服务商帮助解决技术问题。此类平台的优势在于对产业的深入理解和广泛的影响力，缺点在于两个方面：其一，在引入资方上存在诸多困难，所能对接的资方和引入的资金比较有限，因为核心企业缺乏与多层次金融机构交往的经验；其二，该类平台风控能力不足。一方面，如前文所述，核心企业风控能力存在缺失；另一方面，该类平台往往只应用于一家核心企业的供应链上下游企业，难以获得自身供应链外部的数据，风控能力的拓展具有局限性。金融机构主导的供应链金融科技平台，优势在于本身就是资金方，对融资企业有相当影响力。为了获取融资，企业愿意使用此类平台。但此类平台的缺点在于三个方面：其一，难以获得深入产业的底层数据，为了规避风险，风控容易“一刀切”，难以为产业链、供应链上的中小微企业提供灵活的融资服务。他们往往优先选择与产业中的头部企业合作，提供服务的范围有限；其二，由于金融机构之间存在竞争，此类平台较难吸引其他金融机构入驻，从而使得融资企业在资金选择上较为单一。其三，金融机构数字化基础设施建设能力参差不齐，实力雄厚的头部金融机构可以建设比较完备的数字化基础设施，但是中腰部的金融机构却不具备同样的能力。数字化基础设施的完备程度，也决定了其开展供应链金融服务的丰富程度。科技公司主导的供应链金融科技平台，优势在于科技能力。但是也存在两方面的缺点：其一，没有产业背景，缺乏对产业的理解，风控能力不足；其二，对接资金方的能力不足。综合来说，随着市场环境加速变化（如前文提到的市场需求升级、供给意愿提升、技术能力升级、以及政策推动等），供应链上下游的中小微企业对金融需求越来越呈现出多样化、个性化、碎片化特点。而仅靠核心企业的产业资源、渠道资源，或科技服务商的科技能力，或金融机构的金融服务能力等单方面的资源或能力，较难解决供应链金融风控及运营等多样问题，无法识别并满足供应链上下游中多样的金融需求。IDC认为，为了更有效地实现供应链金融服务向更大范围、更深层次发展跃迁，需在充分借鉴未来行业生态系统的基础上，结合供应链金融服务的特点和要求，打造供应链金融生态服务平台。该方式对于提升服务实体经济能力，推进供应链金融普惠化、创新化发展等方面具有较大价值和意义。数字化 资本化 物理化共享的数据与洞察 共享的应用 共享的运营与经验图 IDC未来行业生态系统模型来源：IDC，可信的行业生态系统模型IDC认为，未来产业生态系统的构建需要在共享数据、应用程序、运营和专业知识的平台基础上进行扩展。共享数据和洞察：通过共享数据，一方面金融机构可以洞悉用户客户需求，提供更高质量、更加安全、更加创新的金融产品及服务；另一方面，也便于提高金融机构风控能力，确保服务的安全性和可靠性，减少因数据不透明而引发的欺诈等风险。共享应用程序：应用程序是获取数据、承载数据、共享数据、分析数据的重要支持，通过共享应用程序，可以更快提高运营效率，并创造更好的客户体验。同时，还可以改进业务流程，提高数据治理水平，优化人力、资产和财务资本的利用效果。共享运营和专业知识：共享运营和专业知识对于金融机构在行业的发展、合作与创新等方面至关重要，在此基础上更便于金融机构完善行业知识图谱，更高效的满足企业融资需求。供应链金融数字生态的建设能有效推动主流的依赖于核心企业贸易关系的融资模式，发展为由金融机构、金融科技公司、产业企业等生态伙伴共同参与、协同发展的“生态圈”，能有效整合并打通金融、科技及产业等多方资源，并实现资金与资产的高效对接。产业方、金融机构与科技公司之间的融合发展就是一种推动三方资源共享、平台互通、数据共用的数字供应链金融生态建设及模式创新的方法。资源共享：例如，供应商可以通过金融机构提供的资金支持来扩大生产规模，同时向金融机构共享其销售订单和供应链信息，以获取更多的融资机会。金融机构可以通过与供应链中核心企业的合作，获得更多的金融服务机会和收益。科技公司可以提供智能化的供应链管理工具和数据分析服务，为供应链各方提供更高效的运营和决策支持。平台互通：基于开放的供应链金融服务平台，以开放API的形式打通供应链管理系统与产业信息平台或供应链金融服务之间的壁垒，实现不同参与方之间的信息交流和业务对接。如此，供应链上的各个环节可以更加便捷地进行合作和交易，提高供应链的整体效率和灵活性。同时，通过平台的互通，金融机构可以更好地了解和评估供应链上的风险，并为供应链企业提供更精准的金融服务。数据共用：供应链中的每个参与方都会产生大量的数据，包括订单数据、物流数据、资金流数据等。通过将这些数据进行整合和分析，可以更好地了解供应链的运行情况，预测和控制风险，优化供应链的各个环节。同时，数据的共用也可以促进供应链上各个环节之间的合作和协调，提高整体运作效率。比如，通过区块链技术的应用，提升数据的可信度；通过隐私保护计算技术的应用，提升数据在跨场景、跨机构、跨应用间的高效共享、流通与交互的安全性。IDC认为，“供应链金融数字生态”模式的出现，将有效推动供应链金融实现跨越式发展。该模式的出现，将产业、科技、金融三者相结合，补齐了此前实践的短板，使得供应链金融落地各行业企业的门槛大幅降低，中小微企业融资可获得性大幅提升。该服务模式具有如下个方面特点：第一，具有产业资源基础。如果没有产业背景，科技公司要想推动供应链金融高效落地及创新发展，最关键的一点是初期在供应链金融服务场景中检验风控逻辑，需要承担试错风险。这需要科技公司具备较强的风险承受能力。因此，一般来说，供应链金融在产业中的创新落地往往需要其具有一定的产业认知和产业资源，因为既有产业资源，也具备深刻的产业认知，往往对风险有更强的判断能力，初期试错成本最低。第二，具备综合的科技能力。供应链金融要想取得突破，往往需要借助于大数据、区块链、物联网、人工智能等多种数字技术解决供应链金融具体业务场景中的问题。第三，具有较为丰富的金融服务经验。供应链金融的创新发展需要了解金融机构的能力禀赋、资金成本、风险偏好等特性。只有拥有较多的项目经验，并深入供应链金融业务流程的各个环节，才能比较准确、及时地把握这些特性。第四，具有产业协同能力。一方面，该模式有利于聚集不同产业的企业，使不同产业、不同企业形成新的连接与协同能力，未来在风控方面可以获得更多的数据支持，从而进一步提升供应链金融服务的可获得性。另一方面，该模式有利于将源于不同产业的供应链金融服务经验推广复制，使得供应链金融服务迭代进化及边界扩展的速度加快。综上所述，“供应链金融数字生态”的模式创新，是当前供应链金融科技平台各类尝试当中的较优解。该模式的应用，使得供应链上下游企业可以以较低的成本获得科技能力、风控能力以及与资金方迅速对接的能力，因此较容易被产业方与资金方所接受。同时，这种模式也能有效促进供应链与供应链金融之间的有效联动，实现供应链金融从链状到网状的跃迁发展，有利于核心企业或金融机构穿透式管理多层级上下游之间的贸易关系，并实现多级供应商融资，从而提高供应链效率、降低融资成本，促进产业升级，提升智能风控及数字化运营水平。此外，通过供应链金融数字生态资源的积累，亦可较容易地将生态资源（包括金融服务及科技服务等）定向地向产业方输出，从而实现金融产品与产业场景深度融合，让金融服务随需可得。.产品创新，促进供应链金融服务“精准滴灌”技术创新和模式创新，最终会带来供应链金融产品创新。目前，供应链金融产品创新也在两个维度上持续推进。一是金融产品本身的创新。以往，供应链金融服务以信贷服务为主。目前，围绕供应链各环节的需求，金融机构正在尝试推出各类金融服务产品，为中小微企业提供综合服务。例如，为供应链提供结算、融资、财资管理、避险等系统化的综合解决方案，以及从不同行业、不同场景需求出发，为供应链上下游企业量身定制金融产品服务，提升整条供应链的融资能力和资金管理水平，提升支付效率，降低企业成本，畅通和稳定上下游产业链条。例如，针对快速消费品行业，产品的季节性需求变化较大。金融机构可以基于销售数据和市场趋势，为供应链中的经销体系提供灵活的匹配其经营周转节奏的融资产品方案，以适应季节性的资金需求变化。二是在技术和模式创新的基础上，推出更多的创新产品，例如：订单融资/到货融资，是比较典型的在技术创新基础上的产品创新。订单融资，是基于上游供应商与优质核心企业间真实有效的采购订单或合同，以订单项下预期销售回款为主要还款来源，为上游小微供应商提供的一项全线上化融资服务。核心企业与上游经销商的交易过程，包含下订单、发货、入库、确认营收、开票、结算等多个环节。以往金融机构为上游供应商融资，为了规避风险，是在应收账款确认之后的开票环节提供融资。但是，通过对历史交易数据建模，对违约/履约概率进行分析，可以提高抗风险能力，从而把融资时点提前到订单确认或到货环节，同时通过全线上化的系统对接，降低传统展业过程中人工介入的操作风险，以及提高整体服务的运营效率。采购融资创新。核心企业拥有较完善的经销商分销体系，直达终端零售商。而经销商是否具备充足的资金，现金流是否稳定，对核心企业的销量增长、业务拓展至关重要。传统的采购融资模式主要基于核心企业提供经销商的历史交易数据而进行授信。当经销商在场景中的历史交易数据不足时，较难享有采购融资服务。创新后的采购融资，可以让经销商的授信资质不拘泥于与核心企业的历史交易收据，而是以经销商主体授信 交易数据为基础，以税票数据为补充，由此可以通过更全面的客户画像的获取，使以前不可贷的客户成为可贷，由低额度自动升级为高额度，并且客户有机会获得更低的利率。小额融资租赁。数字化技术使得供应链金融机构能够创新设计多种融资租赁产品，以满足不同中小企业的需求。例如，灵活的租赁产品结构，可以根据中小企业的资金需求和还款能力，提供包括设备租赁、商用房租赁等在内的多种融资选择。或者结合保险机制，为小额融资租赁提供风险保障。例如，推出小额融资租赁保证保险，为租赁公司或投资人提供违约风险的保障，鼓励更多投资者参与小额融资租赁市场。IDC认为，未来嵌入场景型产品也将是供应链金融产品/服务创新的主要创新，核心企业或金融机构借助于大数据、区块链、知识图谱等技术，能有效洞察多级贸易关系及供应链上下游中的融资需求，在此基础上，可以更加高效地嵌入供应链交易场景，赋能供货商融资及经销商预付款融资，实现金融产品与交易场景之间的深度融合。.场景延伸，扩展供应链金融服务范围IDC认为，为了更有效地实现供应链金融服务向更多产业、更多场景产业实现跃迁，需通过扩展生态体系，从而打造更加丰富且具有韧性的供应链金融生态系统，以此有效提升供应链金融科技服务能力，实现资源共享、优势互补，从而提供更全面、高效的服务。以下是实现供应链金融服务场景延伸的条件或方法：技术/产品能力整合与复用：供应链金融科技服务商可以将技术能力或产品能力整合，打造更强大、更综合的供应链金融科技基础能力/组件，从而形成标准化的服务模式，核心企业及其链属企业入驻即可链接多家银行，并能有效帮助其上下游中小微企业匹配相应融资服务，从而实现技术资源的有效复用和金融服务效率的有效提升。创新合作：以供应链金融服务生态构建促进创新合作，推动新技术、新产品的研发和应用，共同探索供应链金融领域的创新解决方案，以满足不断变化的市场需求。例如，在推动供应链金融创新发展的过程中，生态内的各参与者（如：金融科技公司与产业企业）可以成立合资公司，双方或多方通过共享其优势资源，共同打造面向某一（某些）产业的供应链金融服务链路的闭环。同时，供应链金融生态的构建可以更有效的拓展服务范围，提供更多元化的供应链金融科技服务，覆盖更广泛的业务需求。这有助于满足不同客户的需求，提高市场竞争力。联合运营：IDC认为，在复杂的市场环境中，金融科技服务商除了帮助客户开发及部署供应链金融系统外，更需要以联合运营等陪伴式成长的方式，帮助客户实现供应链金融业务的稳步发展，并实现业务的增长。例如，通过以渠道资源、营销资源等之间的共享与共用，通过用户运营、产品运营或业务运营等模式，共同扩展客户，深耕客户，以此扩展供应链金融服务范围和提高供应链金融服务深度，扩大市场影响力，从而形成市场合力。联合运营模式的优势在于，它可以加强供应链上各个环节之间的合作与协调，降低信息不对称和信任风险。同时，通过共享数据和资源，各方可以更好地了解供应链的整体情况，从而更准确地评估风险和提供金融支持。同时，通过生态合作或联合运营，合作伙伴可以共同分担风险，降低单个机构面临的风险。这有助于增加对风险的承受能力，提高业务稳定性。在此基础上，更利于供应链金融的服务实现金融服务场景延伸及多层级融资模式的创新，例如，不仅有核心企业融资，还可以延伸至一级、二级甚至更多级别的供应商融资，形成更完善的融资链条。目前，供应链金融有关的的技术创新、产品创新和模式创新已率先在ICT行业、大消费行业、制造业、交通出行、能源化工及大宗商品贸易等行业落地实践。.ICT行业-神州数码.行业特点消费电子行业具有产品更新速度快、市场竞争激烈、渠道多元化等特点。企业的销售渠道及合作伙伴数量、规模及其资产健康度等对企业的生存发展至关重要。尤其是消费电子产品的销售渠道通常需要与各类渠道合作伙伴建立合作关系，如经销商、代理商、零售商等。产业链上的企业为应对快速变化的消费者需求，需要不断地迭代产品、更新库存等，用款规模大、频次高、时间紧急是目前ICT行业企业在获取金融服务时的主要问题。此外若供应链上的企业无法及时收到回款，将难以支持下一阶段的生产研发、备货等需求。而传统银行的供应链金融服务从贷款申请到放款耗时较长，难以满足ICT行业及时用款的需求。第四章实践落地供应链金融科技的产业洞察与实践探索神州数码 X 京东科技 从京保贝到采购融资，再到供金平台lite版，实现精准资金路由，让融资更轻快更简单，助力销量提升，扩大3C数码业务经营规模。在ICT行业 因此，为了解决自身的金融需求，越来越多的ICT企业开始寻求创新型的供应链金融服务，确保及时获得资金支持以确保企业的持续发展。近年来，采购融资的产品创新有效解决了ICT行业下游经销商融资难的问题。依托以往的采购数据和其上游核心企业的信用，下游的经销商能够从金融机构轻松获得贷款。.创新实践案例背景 神州数码是国内领先的网络设备制造商和解决方案提供商，其构建了遍布全国 城市，集合万家合作伙伴，涵盖各大垂直行业，覆盖全产品、全周期的庞大BB营销生态网络。以往神州数码的下游经销商常面临融资难的问题。由于C数码产品相对客单价高，叠加多品种采购复杂性，为下游各级经销商带来了较大的资金压力，因此经销商普遍有融资需求。作为行业头部的中间环节资源聚合商，连接上游品牌商和下游经销商，年神州数码打造了其与下游渠道伙伴之间进行信息对接与交易的互联网平台“神州商桥”。由于下游经销商处于供应链的末端，其面临的市场风险和经营风险较高，金融机构更加注重风险控制，因此对于下游经销商的融资申请会更加审慎。这导致了下游经销商无法获得足够的资金支持，从而影响了其正常经营和与神州数码的合作。这种情况进一步加剧了供应链的问题。由于下游经销商无法及时付款，神州数码的资金链也受到了影响。作为供应链的中游企业，神州数码需要向上游供应商支付货款，以确保供应链的正常运转。然而，由于下游经销商无法按时付款，神州数码也无法及时向上游供应商支付货款，导致上游供应商的资金链受到压力。这种连锁反应使得供应链的资金流动受到了严重的阻碍，不仅影响了各个环节的正常运作，还限制了神州数码业务的进一步发展。解决方案为了解决这一问题，改善下游经销商的融资环境。神州数码携手京东科技于年尝试京东科技推出的行业首款基于互联网的保理融资产品“京保贝”。此后，神州数码和京东供应金融科技的合作从单一产品向多元产品拓展，在融资规模、融资成本、融资便捷性、安全性、时效性等方面，都极大满足了神州数码产业链客户的融资需求。年，神州数码与京东科技为其旗下的BB垂直分销服务平台“神州商桥”提供采购融资服务，主要服务于神州数码在ICT分销领域广大二级经销商。京东科技通过神州商桥上的“神州商桥易贷”板块为神州商桥中小微采购企业提供纯线上支付流动资金信贷服务。依托中小微企业的采购数据，评估授信额，从而满足二级经销商的采购资金需求。年，神州数码又与京东供应链金融科技平台Lite版合作，通过本地化部署，全面提升神州数码金融产品的运营能力，实现资金路由，让更多金融机构顺利接入。实施效果神州数码通过与京东科技的合作拓展了供应链金融服务范围。其将供应链金融服务拓展至二级经销商，为二级经销商解决了资金周转难题，不仅实现了自身销量和规模的增长，也带动下游合作伙伴的规模增长，拉升了整体供应链的业绩。“神州商桥易贷”大幅提升了二级经销商的融资可得性、贷款效率和便捷性，从线上申请到线上放款全流程在线完成；年化利率.%，借款期限最高个月，无需抵押或担保，且可按需借款按日计息，还款方式支持随借随还。神州数码也拓展了融资渠道，各级经销商在申请贷款时有更多的资方选择，提高了融资成功率及客户体验。未来，神州数码将与京东供应链金融科技继续深入合作，助力C数码产业链的健康发展，让更多供应链上下游的客户融资更高效、更便捷，进而推动整个行业的高质量发展。图 神州数码与京东科技合作历程与合作方案示意图来源：京东科技，合作产品京保贝年外部保理年采购融资年京东供金平台Lite版年神码运营端神码本地化信贷驾驶舱供金科技平台方案资金路由端京东供金平台Lite版产品多元化、全覆盖应收融资系统京东风控系统采购融资系统（有订单模式）.大消费行业.行业特点大消费行业具有上下游涉及企业主体数量庞大、分销层级繁杂、库存规模受到节庆影响较强、销量不确定性大等特点，这使得核心企业上下游的中小微企业易受到资金流动性短缺的制约。而供应链金融可以及时解决中小微企业在生产和销售中的资金需求，因此在大消费行业中发挥着重要作用。随着中国消费市场逐步复苏，大消费行业对供应链金融的需求将逐步上升。然而，目前大消费行业的企业在获取供应链金融服务时面临以下挑战：第一，渠道层级繁多，经销商质量参差不齐。大消费行业渠道层级繁多，下游分布了大量的经销商、分销商、一批、二批、终端零售商等，融资需求旺盛。但渠道商的经营规模、管理模式、经营模式、经营效率等各异，信用质量参差不齐。如何在海量的渠道商中筛选出信用优质的渠道商，提供供应链金融服务，是个难题。第二，经销商的数字化程度低，且数字化意愿不强。多数经销商的规模较小，订单管理仍以线下方式为主，数字化程度较低。此外，他们对数字化的接受能力较弱，发展数字化的意愿较低。第三，受限于盈利空间，金融机构提供金融服务的意愿不强。客户分散且融资频繁，操作成本、运营成本、风控成本却不比大额融资低，盈利空间有限，因而针对大消费行业开展供应链金融业务时，金融机构本身的意愿不强。第四，数据获取困难，服务客户层级有限。目前，在大消费行业的供应链金融主要服务于供应链上的一级供应商和一级经销商。由于其他层级的客户数据难以获取，即使他们对供应链金融有着更迫切的需求，供应链金融业务也难以覆盖到该层级客户。:大消费行业是指向终端消费者销售日常生活必需品和服务的行业，是拉动国民经济发展的重要动力。古井 京东科技 打造供应链金融科技服务平台，提升多级经销商和供货商、票据服务等场景的金融服务体验。在白酒行业供应链金融科技平台的创新有效解决了大消费行业二级经销商融资难、融资贵的问题。供应链金融科技平台通过打通数据链条，基于数据对二级经销商的资产进行分层，实现资产和资金的精准匹配，提高了二级经销商的融资可得性，同时传统金融机构也能够透过平台在合规的前提下获得对方的经营数据，从而基于交易数据为二级经销商融资。.创新实践案例背景古井集团是中国老八大名酒企业。白酒行业的上下游产业链庞大，上游有原料供应商，下游有庞大的经销商体系。下游的中小经销商需要大量资金压货，但白酒企业通常不提供账期，因此他们常面临较大的资金约束，有强烈的融资需求。目前，传统供应链金融绝大多数只能服务到一级经销商，不能服务到二级经销商，这主要是由于二级经销商通常是一些个体工商户或终端门店，他们与核心企业没有直接的交易往来，没有任何征信标准，在传统金融机构的名单中属于“白户”，由于缺少数据，传统金融机构难以把控风险，也就难以提供融资。解决方案年月，古井集团全资子公司汇信金融集团与京东科技达成合作，双方联合打造基于该产业生态金融的供应链金融科技平台，增强产业链协同效应，推动白酒主业发展。平台包括上游供应商融资管理系统、下游经销商业务系统、二批终端业务系统、票据服务系统等场景的金融服务。在此次合作中，京东科技通过重新设计白酒供应链金融交易结构、搭建供应链金融科技平台和白酒供应链智能风控系统、资产分层，解决了二级经销商融资难、风控难的问题，将供应链金融服务渗透到二级经销商，实现了大消费行业供应链金融实践的一大突破。交易结构方面：京东科技引入担保公司为二级经销商增信，同时自身作为再担保方。此外，设立监管账户，贷到的款项汇入一级经销商名下的监管账户，由古井集团、银行和京东三方进行监管。坏账率在一定阈值下时由担保公司担保，超出阈值则由京东代偿。在该交易结构下，交易风险分散到银行、担保公司和京东三方。对于银行而言，银行根据二级经销商以往的交易数据进行授信，同时监管账户保障资金安全，降低了贷款风险，使得银行在风险可控的前提下增加贷款量。对于二级经销商而言，其融资门槛降低，提高了其压货能力和销售积极性。供应链金融科技平台方面：古井集团联合京东科技构建供应链金融服务平台，实现了商流、信息流、资金流的透明化、标准化和集约化。平台将古井集团的销售管理系统和融资服务系统打通，二级经销商在一个平台即可完成进货、贷款、还款和订单管理，在进货的同时完成贷款，提高了融资的便捷性。平台所实现的信息透明化大幅降低了信息不对称性，为银行授信提供了依据，降低了授信风险。实施效果借助京东科技所搭建的供应链金融科技平台，古井集团将融资服务下沉至覆盖全国多个城市的二级经销商，使得长期无法获得金融扶持的二批终端门店获得了融资。智能风控系统方面：京东科技结合其科技能力、数智供应链和供应链金融业务的实战经验以及对白酒供应链业务场景，搭建了白酒供应链智能风控系统。基于供应链金融科技平台接入的内外部系统数据和智能风控模型，实现了准入筛选、欺诈识别、量化定价等功能，并对高风险情景进行监控和预警，从而提高决策效率，降低交易风险。资产分层方面：京东科技针对古井贡酒下游经销商的各种资金情况，做了相应的资产分层，精准匹配资金端和资产端。为一级经销商引入农业银行等资源，为二级经销商引入中关村银行等资源，提高了各级经销商的资金可得性。图 古井贡酒与京东科技合作方案示意图来源：京东科技，应用层服务层应收融资员工贷票据业务采购融资二批终端融资系统对接资金对接多家创新银行产品北京中关村银行中国农业银行供应商供应商数据服务资产服务风险服务资金服务支付服务智能撮合.古井贡一级经销商二批终端员工对于古井集团而言，降低二级经销商的融资门槛能为其吸引更多的经销商，同时提高已有经销商的品牌粘性，从而提高古井旗下产品在经销商销售总额中的比例，促进自身销售业绩的增长。此外除了为下游多级经销商提供融资，还能为古井集团的上游多级供应商提供融资。通过平台，实现了商流、信息流、资金流的归一，能够帮助古井更好地管理供应链，提高供应链效率，增强产业链协同效应，带动白酒产业链的共同发展。.制造业.行业特点制造业是国民经济的重要组成部分，是我国实体经济的主体，战略地位高，对中国经济的高质量发展具有重要作用。国家统计局数据显示，年中国制造业增加值占GDP比重达到.%，规模达到.万亿元，连续年位居世界首位。然而，制造业高质量发展需求与现有的金融服务供给之间存在不匹配的问题，制造业在融资方面面临着一定的困难和挑战，大量的金融服务流向供应链产业链中的核心企业，中小企业融资难题突出；加之制造业供应链环节众多，节点关系复杂交错，易受外部环境影响造成断链、少链的风险。首先，制造业的资金需求较大。制造业通常需要大量的资金来购买设备、原材料以及支付员工工资等。这些资金需求对于许多中小型企业来说是一个巨大的负担，因为它们通常没有足够的资本来满足这些需求。由于资金需求巨大，制造业往往需要寻找更多的融资渠道。其次，业务线上化程度低。制造业整体的数字化水平较低，在供应链管理方面的数字化建设基础较弱。核心企业与其上下游企业交易频繁、业务琐碎，账款结算工作量巨大，目前仍主要以传统线下的方式进行操作。对于银行而言，融资企业的业务流程无法线上化、数字化，则难以体现交易数据的真实有效性，也难以对接银行的供应链金融系统，将加大银行的风控难度。第三，金融产品单一。制造业企业的经营活动和资金使用范围广，资金需求多样且复杂，例如用于购买原材料、半成品和支付工资的流动资金，购买设备和零配件的中长期贷款，产品营销费用等。但是，多数金融机构的产品在融资金额、融资期限、担保方式等方面同质性强，难以满足制造业多元化的融资需求。第四，制造业的资产结构复杂。制造业通常拥有大量的固定资产，例如生产设备和厂房等。然而，这些资产在价值评估和抵押贷款方面存在一定的困难。由于这些资产的特殊性，涉及资产折旧、变卖等，金融机构可能会对其价值和流动性产生怀疑，从而对融资产生障碍。最后，制造业的盈利周期较长。制造业的产品通常需要经过一系列的生产过程才能最终完成和销售，一些新兴的高精特新类制造业企业往往也需要更长的时间才能实现真正的盈利。这使得制造业总体而言盈利周期较长，而金融机构往往更偏好快速回收资金的行业。因此，制造业在融资方面也面临着一定的挑战。综上所述，制造业在融资方面存在一些难点。资金需求大、风险高、资产结构复杂以及盈利周期长等因素都导致制造业融资的困难。近年来，一系列供应链金融的技术和产品创新有效解决了制造业的融资难题。在技术创新方面，通过供应链金融平台与核心企业的业务平台直连，上游供应商基于核心企业平台开具的应收账款电子债权凭证，即可在平台申请融资，提前回款，全流程线上操作，大幅提高了融资效率。在产品创新方面，金融机构创新推出的“集群资产池”产品，使得供应商通过质押应收账款得以定制融资产品，满足了供应商复杂多样的融资需求。立邦 京东科技 搭建生态圈资金赋能平台，为经销商提供低成本纯信用的资金支持，强化销售端的可持续增长。在涂料行业.创新实践案例背景立邦中国隶属于新加坡立时集团，是世界知名的涂料制造与服务商。立邦的业务范围涵盖装饰涂料、建筑涂料、工业涂料、汽车涂料、船舶涂料、厨卫底材、防护涂料、卷材涂料、粉末涂料和辅材等多个领域。立邦中国区在全国拥有超过家生产供应链基地。立邦中国制定了“生态数智化”发展战略，即以“共识、共创、共建”为核心，携手涂装生态圈的客户，通过数字化转型赋能管理能力升级和驱动业务创新，共同提升核心竞争力的同时，实现规模化、高质量发展。在该战略推进过程中，立邦中国希望为涂装生态圈构建供应链金融科技服务体系，帮助生态圈内客户获得资金支持。该体系需要确保以用户为中心，为客户提供合规、安全、高效、便捷、高性价比的服务。解决方案为更好地助力立邦服务集团客户，打造更和谐的产业生态，提升供应链稳定性，京东科技助力立邦搭建了供应链金融科技平台，上线了资金赋能工具“立邦E邦融”。“立邦E邦融”主要包含两方面服务：融资服务和平台服务。融资服务，包含注册、登录、预授信、授信、用信、还款等模块。主要是方便立邦客户应用该平台进行贷款申请、提款、还款等操作。平台服务，包含业务看板、用户管理、企业管理、个人中心等模块。主要是方便立邦根据平台信息了解客户情况，对客户进行管理。之所以选择与京东供应链金融科技合作，是因为立邦中国看重京东供应链金融科技团队在两方面的优势：其一，团队的专业性。该团队既懂科技，又懂供应链金融，在沟通需求和业务实施过程中沟通可以迅速达成一致。其二，京东供应链金融科技平台底层构建拓展性好，有利于未来的升级迭代、不断进化。立邦E邦融拥有数智化平台、整合式的优质资金资源和客户专属服务体系。平台建成后，客户端和立邦中国自身都感受到了其带来的改变。从客户视角出发，在使用该平台时，客户登录、授信、用信、还款业务办理、客户服务等环节获得了优质的体验。在客户登录环节，客户可以选择PC、手机等设备在客户端登录，并在线上方便快捷地进行操作。在业务办理环节，一方面，平台上可以链接多资金方的接入，丰富的金融产品满足了下游不同客户不同场景的资金需求，客户在申请贷款时可以有更多的资金选择；另一方面，该平台上的风控初筛及资金路由的智能匹配，可以帮助立邦客户更便捷找到相匹配的金融产品，提升下游客户的融资可获得性以及获取资金的时效性，提升资金周转率，进而进一步提升企业资金流动性和稳健性。在客户服务方面，客户如果有任何问题或需求，都可以通过平台快速反馈给立邦运营团队，获得高效、及时的服务体验，甚至为客户提供专属定制化方案。从立邦中国自身来看，平台在行业影响力、提升客户融资可获得性、提升管理能力等方面都带来了显著改变。通过构建开放、多元、共生、灵活、共荣的资金赋能生态圈，通过生态数智化供应链金融，提升企业资金流动性和稳健性。帮助立邦提升了其客户融资可获得性，平台上线年，已助力立邦客户获得了数亿规模的资金，有效帮助帮助立邦中国的客户缓解了资金压力，与此同时也助力立邦的主业增长。提升了立邦对产业链生态圈的管理能力，更好地发挥龙头企业的引领作用。平台还可实现供应链金融产品的信息发布及更新、各银行差异化准入规则预置、立邦与银行数据自动交互、客户授信申请发起、银行授信、用款还款等反馈信息的展示、立邦对客户进行统一风险管理。最终，立邦E邦融能够让客户一站式、全线上获得纯信用、低成本、高效便捷的融资服务，同时降低融资成本，增加立邦客户粘性。实施效果该平台的建设，为立邦中国进一步完善生态数智化布局提供了强大助利的同时，还获得了客户的赞誉。首先，该平台的建设提升了立邦中国供应链金融数字化程度，降本增效。其次，以创新的数字化方式赋能立邦经销商群体，使其获得高效、便捷、经济的供应链金融服务。再次，客户反馈，通过该平台，B端服务获得了像C端一样的客户体验。这有利于立邦中国与客户高效互动，共同提升产业效益。通过以供应链金融为核心的服务运营体系，立邦将构建开放、多元、共生、灵活、共融的资金赋能生态圈，打造核心企业、客户、金融机构三方共赢的局面，最终以供应链金融科技能力提升立邦的核心竞争力，实现规模化的高质量发展。图“立邦E邦融”平台功能框架示意图来源：京东科技，数智化平台一站式&全线上获得资金资源客户专属服务体系为客户提供全程化融资服务整合式的优质资金资源降低客户融资成本平台入口PC端移动端-微信公众号/企业微信电子签章平台电子签章平台短信平台平台服务融资服务授信用信还款业务看板用户管理企业管理个人中心.能源化工行业.行业特点能源化工行业是中国经济快速发展的重要支柱之一，近年来，能源化工行业产能过剩，供大于求，市场竞争加剧。此外能源化工项目的投资规模庞大，从石油炼化到煤化工，从天然气化工到生物化工，这些项目往往需要巨额的资金投入。另外，整个周期可能需要数年甚至更长时间。这导致了融资周期长、回报周期较长的特点。由于投资规模大，项目周期长，很多传统的商业银行对此类项目持谨慎态度，难以提供足够的融资支持。具体来看，目前能源化工行业企业在获取供应链金融服务时面临以下难点：第一，抵质押物的管理难度较大。一方面，能源化工行业单笔融资金额往往较大，金融机构需要贷款申请方提供抵质押物来帮助增信。该行业的产品多为大宗商品，一般需要专门的仓库进行存放，如何确保可以用来抵质押的货物在仓库当中的真实性，不会丢失或被替换，是个难题。另一方面，该行业许多领域涉及危险化学品，如何保障其安全储存、运输，也是难题。第二，市场行情波动较大。受到宏观经济形势以及国际关系等诸多因素影响，能源化工类产品往往市场行情波动较大，这就增加了融资的难度。一方面，即使在有抵质押物的情形下，由于价格波动，抵质押物能够变现的价值不确定性增强。另一方面，没有规避价格风险的企业极易遭受损失，面临资金不足、资金链断裂等经营风险。第三，能源数据安全标准高。央国企背景的能源化工企业关乎国计民生，监管层对其数据安全、自主可控要求较高。而供应链金融服务的获取和开展，需要以其经营数据为基础进行风险管理。因此该领域的供应链金融业务，需要统筹考虑数据安全与数据利用的问题。中海信托 京东科技围绕“海油商城”部署中海信托贸易融资系统，为其物资供应及工程建设提供产融结合的切实保障。在能源化工行业第四，供应链数字化程度较低。多数能源化工企业是生产制造型企业，供应链数字化程度不高。尤其是中小微企业由于其供应链数字化程度低，业务系统、资金系统、物流系统等对接难，控货确权难，信息流、物流、资金流、商流四流数据无法归集合一，增加了供应链金融的风控难度。目前，供应链金融科技平台已在能源化工行业的供应链场景中落地，提供“系统建设 风控 运营”服务，有效解决了行业下游众多中小微企业的融资难题。.创新实践案例背景 中海信托股份有限公司是由中国海洋石油集团有限公司和中国中信有限公司共同投资设立的国有银行业非存款类金融机构。年起，中海油开始提升发展供应链金融的战略高度。此前，年月，国务院办公厅发布关于积极推进供应链创新与应用的指导意见，将供应链的创新与应用视为落实新发展理念的重要举措、供给侧结构性改革的重要抓手、引领全球化提升竞争力的重要载体，提出积极稳妥发展供应链金融。中海信托成为中海油体系内发展供应链金融的主要主体。当时，中海信托拓展供应链金融服务难度较大。中海信托在中海油体系内的供应链金融业务主要服务于中海油的上游企业，尚未延伸到下游。主要由于当时供应链金融的风控主要依靠线下尽职调查等方式完成，中海油下游中小微企业众多，线下风控成本较高、难度较大。此外中海油“海油商城”的下游经销商特别是中小微企业的采购订单金额小而分散，在商品销售旺季有较大借款需求。传统模式下，采购商在海油商城采购能源物资都需要以现款或者预付款的形式，很难获得系统化的供应链金融服务，即便在银行能申请到贷款，也需要用自己的资产进行抵押，然而现实情况是中小微企业往往缺乏抵押物。解决方案年月，中海信托与京东科技达成战略合作，在此次合作中，中海信托基于产业背景，引入了京东的科技能力、新的风控和运营方法论，探索为中海油下游企业提供供应链金融服务。合作初期，双方以服务中海油“海油商城”下游企业的采购融资系统模块的建设切入，搭建供应链金融服务平台。中海油供应链金融服务平台上线之后，中海信托推出面向海油下游客户专属的订单信用融资产品“海油e融”，融资资金专项用于向海油商城店铺支付订单货款。依托中海信托供应链金融服务平台，依托在海油商城的订单和历史交易数据，下游的采购商即可高效便捷获得及时贷款，解决短期资金周转难题。在合作中，京东科技不只承担了供应链金融科技平台的系统建设，还提供风控系统、数据支持及运营服务。在风控方面，中海油供应链金融服务平台上线之后，“海油e融”可以借助平台接入的大数据进行风控，有效地提升了风控效率，降低了风控成本。其风控有效性已经在真实场景中得到验证经过大数据风控识别出的风险较高的客户，经过人工实地调研，验证了判断的准确性。在运营方面，京东科技从业务流程、工具系统、生态连接等方面，为中海信托提供一体化的运营服务策略。得益于此，中海信托在供应链金融的运营方面可以借助京东科技的丰富经验，少走弯路，使得中海油供应链金融服务平台的客户获取、以及持续活跃运行可以健康稳步推进。此外，中海信托面向上游供应商提供金融服务的模块正在与京东科技合作建设当中。未来，数智供应链以及供应链金融的其他模块的建设也将持续推进。图 中海信托与京东科技合作方案示意图来源：京东科技，金融机构 供应链金融科技平台中海油集团下游销售业务上游采购业务经销商供应商订单融资到货融资应收融资采购融资履约保险可视化协同平台物流仓储能力建设采集平台京东云京东工业京东物流京东科技平安银行风控输出征信服务资产资金链接支付账户体系投标保险信用流转中海信托供应链金融科技平台实施效果年月，中海信托“海油e融”产品首次成功放款。据中海信托披露数据，截至年月，中海信托已为余家下游采购商客户授信超过亿元，相当于年全年中海信托供应链金融项目累计放款规模。“海油e融”的突破，让中海信托看到了服务中海油下游经销商的巨大蓝海市场。中海油下游分布着产值高达多亿元人民币的数万家石油产生品生产及销售企业。未来，中海信托通过产业与科技、金融的结合，供应链精细化运营、促活增效的空间巨大。“海油e融”的推出对中海信托来说是一次全新的突破。对下游企业用户而言，它优化了用户体验，有效解决了下游中小微企业资信弱、无抵押、手续繁、周期长等问题，高效便捷助力中海油产业链下游企业缓解资金周转压力。对中海信托而言，一来通过供应链金融科技系统的建设大大提升了作业的效率、节省了人力成本；二来新的借助人工智能技术进行风控的理念，改变了此前完全依靠人力在线下进行尽职调查的风控方式，提升风控能力。在中海油供应链金融服务平台的助力下，中海信托计划进一步拓展面向中海油下游企业的供应链金融服务，与京东供应链金融科技携手探索诸如：大幅拓展供应链金融服务范围。未来比如采购商的贷款申请门槛可以进一步降低，由目前的“须有一年以上交易历史”降低为“三个月以上交易历史”；在更多维数据的帮助下，可以对客户进行精细化的分类经营；在对产业深入理解的基础上，借助大数据开发出更多贴合产业需求的更细分的供应链金融产品等。同时，未来通过发展供应链金融，中海信托也可以助力中海油提升整体竞争力。供应链金融可以为中海油供应链上下游企业深度赋能，增强中海油与上下企业的粘性，从而稳定供应链、扩大销售量，推动中海油供应链发展不断良性循环，从而为打造中国特色国际一流能源公司奠定坚实根基。.大宗商品供应链行业.行业特点大宗商品供应链是制造业的基石。大宗商品供应链企业主要服务于上游及中游制造业厂商的采购、库存及分销等各个环节，保障了制造业生产过程的连续性。近年来，大宗商品供应链经历巨大变革，商业模式由依靠集采集销获得贸易价差的传统形式，逐步向提供信息、物流、金融、加工等综合服务进化。在此过程中，供应链服务的专业化程度面临更高的要求，不仅需要持续提升贸易层面的专业力，还需要实现商流、物流、信息流和资金流的多层次、多维度整合。商业模式的改变，对大宗商品供应链的协同管理提出更高要求，使得大宗商品供应链亟需向数字化、科技化方向深入发展；解决这些挑战，将提升大宗商品供应链的经营稳定性，也将进一步提升与其密不可分的产业链稳定性。以浆纸行业的上下游企业面临的痛点为例：第一，长尾客户的服务成本高。供应链企业在下游对接大量中小制造厂商，他们是下游市场的重要组成部分。但这些长尾客户采购资金有限，单次订单量小，订单频次高，导致操作成本也高。对于供应链企业而言，要服务好长尾客户，所需的工作量大，成本高。第二，客户群体小而分散，供应链管理企业需要完善的信用管理团队进行信用准入审核与后续持续的跟踪管理，需要付出较高的人工成本。国贸股份 京东科技建立供应链管理协同及供应链金融科技平台，优化供应链流转效率，满足全链条金融需求。在供应链行业第三，大宗商品贸易交易主体繁多，金融信息数量大且较难完整获得。大宗商品贸易涉及到上游原材料供应商、供应链企业、仓储物流企业和下游制造商、银行等多个主体，各类主体的金融信息因不同的性质较难完整提供给供应链企业，导致其运营决策时在金融信息的获取或加工方面存在不及时、不完整的天然缺陷。目前，供应链一体化业务协同的综合服务平台和依托数智化平台所打造的供应链金融科技平台已开始在大宗商品供应链行业落地，有效解决了部分产业企业面临的以上痛点。.创新实践案例背景厦门国贸集团股份有限公司（以下简称“国贸股份”）聚焦供应链管理主业，以“采购服务、分销服务、价格管理、物流服务、金融服务、市场研发、数智运营、产业升级”等八种服务为基础，为产业链上下游客户提供ITG Solutions产业综合服务解决方案，覆盖“冶金、浆纸、农产、纺织、能化、有色、橡胶”等条成型的产业链，服务上下游万余家合作伙伴。为更好的解决前述的供应链产业痛点问题，更好服务产业链上下游客户，推动数字化升级，国贸股份携手京东科技，为供应链产业伙伴提供了更优解决方案。解决方案年月，国贸股份与京东科技达成合作，共同开展供应链业务协同平台建设。双方充分发挥各自资源禀赋，携手打造了供应链一体化业务协同平台国贸云链，有效促进供应链多方高效协作，优化传统业务管理模式和流转效率。在国贸云链的基础上，双方还合作打造了供应链金融科技平台国贸云链金贸通，在国贸云链平台上叠加供应链金融科技服务和风控技术，解决产业链供应链上合作伙伴的资金需求，形成更加有效的供应链协同生态。具体的解决方案包含以下三方面：建设供应链业务中台，提升业务协同水平。国贸云链的供应链中台涵盖了会员、商品、订单、合同、仓储、支付、物流、运营等中心，整合了商流、物流、资金流和信息流，增强内外部业务协同能力和供应链流转效率，灵活支撑业务开展。比如，在销售环节，实现客户在线自助下单，并提供各个节点可视化与全流程的自助服务，“链”上每一笔订单都可全程追踪；在技术层面，国贸云链打通了数据孤岛，有效解决了以往供应链业务流程繁杂、信息不对称的问题；在业务层面，提升了对供应链上下游客户的服务效率，降低了长尾客户服务成本。提升数据资产价值，实现客户信用统一的智能化管理。国贸云链为国贸股份各业务板块的数字化业务，运用数据中台技术拉通业务流程，整合多路资源，利用数据资产打造企业对数据的洞察能力，支持数据的业务价值不断提升。通过数字化业务中台，国贸股份实现了客户信用管理和授信标准的统一。引入多家金融机构作为资方，提升资金效益。在供应链全链路数字化的基础上，金融机构可掌握全链路交易信息，在风险可控的情况下为供应链上的中小企业提供授信。京东科技依托“国贸云链”的数智化底盘以及国贸股份丰富的业务场景，携手国贸股份搭建了“国贸云链金贸通”供应链金融科技图 国贸股份与京东科技合作方案示意图来源：京东科技，供应链金融科技平台金贸通智慧供应链平台国贸云链国贸云链：通过国贸云链整合商流、物流、资金流和信息流，增强内外部业务协同能力和供应链流转效率，整合外部产业资源（仓储物流、加工、金融机构等），打造高效的生态型。金贸通：依托业务场景提供应收融资、采购融资、未来货权等供应链金融产品，服务国贸各业务板块产业链客户。供应链供应链金融服务应收融资采购融资未来货权采购流转代付采购品牌商应收终端信用买方预付订单各业务单位供应商应收订单原料商供应商厦门国贸运输仓储经销商下游物流上游终端客户动态折扣融资租赁信用流转付款代理 应收融资司机钱包存货融资预付融资信用融资平台：一方面统一了客户信用管理和授信标准；另一方面，依托供应链全链路的数字化，可以根据上下游客户与国贸股份的历史交易信息，实现智能评级和风控，不仅加快周转，也降级了融资过程中的人工成本。未来，“金贸通”平台将拓展上线更多的金融产品，如现货质押类和电子仓单类。实施效果“国贸云链”整合了此前分散、重复的数据，打破了数据孤岛，消除业务协同的“割裂感”。通过“国贸云链”的建设，国贸股份的供应链管理效率大幅提升，成本大幅降低，其自身业务也获得显著增长。在成交数据方面，截至年月底，“国贸云链”已服务国贸纸业、国贸物产、国贸农产、启润农产、国贸化工、国贸能源等多个业务单位，实现累计订单超万笔，成交金额超亿。“金贸通”自年月上线以来不断丰富产品与服务，截至年月底已服务国贸股份旗下国贸纸业、厦门国贸金属、国贸农林、国贸纺原等多家业务单位，已累计帮助约家企业客户获得亿元的金融授信。在金融产品创新方面，年月，京东供应链金融科技的采购融资产品在金贸通平台正式上线，并在厦门福海纸业、厦门佳琳达纸业等国贸纸业下游客户中实现了首批落地。这些客户基于在“国贸云链浆纸e站”的历史交易数据，从注册到授信申请，到采购，再到还款的全链路在“金贸通”平台一站式完成，既有效提升供应链流转效率和资金流转的安全性，也促进了国贸股份的业务增长。未来，京东科技将与国贸股份深度合作，让供应链金融服务惠及冶金、浆纸、纺织、农产、能化、有色、橡胶等产业链上下游客户，进一步增强产业链上下游企业的黏性，赋能产业，助力实体经济高质量发展。.行业探索经验总结与分析纵观以上的行业分析与案例，在数字化时代围绕供应链金融的探索都是通过充分发挥数字技术的作用推动供应链金融的发展，解决资金方、企业方直接的信息不对称问题，从而破解供应链上下游的企业获取金融服务的难题。在这些实践案例中，各方担任的角色各有差异，虽探索的切入方式、角度、应用场景各不相同，但这些领先探索的底层要素都是围绕场景、风控、生态，即借助新兴技术，拉通数据要素，将数据作为逻辑闭环的根本。从供应链中来，纵深到产业中去，方能再造供应链之基。京东供应链金融科技在与实体产业深度融合的过程中，走出了一条“数智供应链 供应链金融”的“双链联动”独特道路，将数字化触角深入更多更广泛的产业，使得供应链金融的服务纵深进一步得到拓展，增强了产业链中小微企业的融资可获得性，也提升了供应链产业链的韧性与安全性。.“双链联动”新范式“十年磨一剑”，在供应链金融科技领域，京东科技拥有十年的丰富实践经验。起步于年的京东供应链金融科技从“服务京东内部生态发展”的.阶段、“服务京东外场生态发展”的.阶段，逐步迈入“产业平台化输出”的.阶段，面向核心企业、地方政府平台和金融机构进行输出。第五章领先实践京东供应链金融科技的产业实践.阶段：构建了京东生态内供应链上下游金融服务体系，服务于集团主业。年，京东面向京东自营供应商推出了第一款基于互联网的供应链保理融资产品京保贝。后续，陆续推出了服务于上下游的采购融资、动产融资、仓单融资、信用融资、融资租赁、企业支付、票据平台等多种供应链金融科技产品和服务。.阶段：从生态内部开始往外走，把在京东体系内打磨出来全线产品逐步实现了向外部产业开放，帮助更多的像京东这样的链主企业服务其链属中小微企业。.阶段：解耦供应链金融业务能力、大数据风控能力、资产代运营能力和科技能力，提供一体化供应链金融科技解决方案，服务更多客户和合作伙伴，实现“从京东供应链走向产业供应链”。通过“双链联动”模式，京东供应链金融科技平台旨在打造成为资产、资金高效对接的生态服务平台。首先，通过数智供应链平台的搭建，实现数据的平台化归集。京东科技深入核心企业的产业链中，基于对产业链和供应链know-how的掌握，利用数字化技术打通研、采、产、销、服等各节点，实现整个供应链的商流、图 京东供应链金融科技发展历程来源：京东科技，服务集团主业-京保贝-京东金采向外走，向产业看输出供应链金融科技综合能力.未来，随着京东供应链金融科技平台引入的参与方越来越多，资金方类型越来越多元化，资产越来越标准化，可为供应链上各个环节的企业提供更高的融资效率和更低的融资成本。.京东供应链金融科技业务系统与服务体系京东供应链金融科技“双链联动”的新范式不仅包括由“双十模型”构建的产品体系，还包括其所提供的数智化风控和贯穿业务全生命周期的运营服务。.京东供应链金融科技平台业务系统与生态模式）京东供应链金融科技平台“双十模型”京东供应链金融科技平台涵盖十大供应链金融业务系统与十大数智供应链服务体系，是一个模块化、可拆解、开放的平台，能够结合中小企业的需求进行定制。系统的部署既可以采用SaaS模式，也可以采用SaaS 本地化结合的模式。十大供应链金融业务系统构成了平台的核心功能，包括保理融资系统、信用流转系统、采购融资系统、动产融资系统、仓单融资系统、票据融资系统、信用融资系统、融资租赁系统、征信科技支持系统、支付结算支持系统。物流、资金流和信息流四流数据的闭环并实现平台化归集。第二，基于四流数据，提升风控能力。在四流数据汇集的基础上，京东科技可以对融资企业精准画像，数智化风控能力对金融机构“一刀切”的风控形成有力补充。第三，实现资金与资产高效匹配。在对融资企业精准画像的基础上，平台可对资产进行分层，匹配不同金融机构的风险偏好和价格，从而实现资金和资产的高效对接。最终，促使中小微企业贷款审批通过率提高、融资成本降低。十大供应链金融业务系统平台的底层是十大数智供应链服务体系。它集成了京东在零售、物流、工业、健康、金融、城市、产发等多个产业链服务场景中锤炼出的数智化系统能力，这些数智化系统能力是平台核心功能得以实现的必要支撑。其中包括，服务于企业上游数智采购的供应商管理、集采商城、电子招投标系统；服务于数智物流仓储的仓网优化、智能物流、数字化仓储；服务于下游经销商和终端用户的全渠道履约体系和智能运营体系，以及服务于数智研发生产的CM反向定制、工业互联平台。京东供应链金融科技平台是一个综合科技平台。该平台基于京东云的全栈式融合技术，以京东云混合数字基础设施为底座，以AI、IoT、区块链技术为通用模块，可为客户搭建集供应链金融、消费金融、支付管理、风险管理、资产管理等能力的综合科技平台。比如使用人工智能算法 知识图谱关联分析技术的供应链金融大数据风控平台，为核心企业准确评估供应商的信用水平和潜在风险情况提供有效的业务抓手和决策辅助。图 京东供应链金融科技平台“双十模型”全景图来源：京东科技，京东供应链金融科技平台全景双十模型JDT供应链金融科技平台供应链数智底座金融服务大数智供应链服务体系大供应链金融业务系统核心企业分销经销/零售终端信用核心企业应收采购采购到期收款流转代付 开单流转代付买方预付银行 信托 小贷 商业保理 融资担保 保险/核心企业的财务公司或下属金融公司资产管理：优质资产（ABS ABN）不良资产（资产处置）支付结算（本地 SaaS）采购融资（本地 SaaS）仓单融资（本地 SaaS）动产融资（本地 SaaS）信用流转（本地 SaaS）保理融资（本地 SaaS）供应商管理应收信用流转存货物流 仓储基础设施建设预付款下游上游采集商城电子招投标系统全渠道履约体系智能运营体系CM反向定制工业互联平台仓网优化智能物流数字化仓储信用融资（SaaS)融资租赁（SaaS)票据融资（SaaS)数智化风控前置驾驶舱（本地化部署）人工智能区块链/大数据云计算物联网前言技术探索一体化运营征信科技（本地 SaaS）供应商供应商）京东供应链金融科技平台Lite版在打造十大数智供应链服务体系和十大供应链金融业务系统的基础上，京东科技推出了京东供应链金融科技平台Lite版（以下简称“Lite版”）。该版本的推出主要针对供应链金融科技平台建设初期决策周期长、成本高的问题，它是可以帮助核心企业以更快、更低成本的方式接入供应链金融服务平台的轻量化版本。具体来看，Lite版具有四个核心价值：轻量部署、快速上马。Lite版的部署支持本地化 SaaS化相结合的模式，系统架构“更轻盈”，部署速度快，核心企业接入无需高成本。核心企业接入Lite版的时长平均在三周左右，效率提升%。多金融产品接入。Lite版将供应链预付、应收、存货等多个不同业务场景，以及供应链流转过程不同环节的融资产品和融资服务纳入同一入口和界面，实现一个平台部署多个产品，便于核心企业整合运营。授信覆盖广、服务效能高。Lite版可接入京东科技智能风控体系和运营体系。一方面，帮助提升核心企业对于上下游客户的风控能力，扩大产业链上下游客户的授信覆盖范围，提高授信通过率。一方面，核心企业可通过线上化、数智化的运营管理工具，优化在服务链属客户过程中的重复繁杂的运营工作，提高整体运营效率和服务效能。多元资方对接、精准资金路由。Lite版将原有的非标资产通过资产引入、模型适配、资产筛选、分类定级，以实现风险管理把控。在此基础上，平台再依据资金方的风险和价格偏好进行资金匹配，实现精准资金路由。目前Lite版已在大消费、大制造、能源化工等领域落地服务天章实业集团、道恩集团等核心企业。.数智化风控体系京东科技通过京东生态体系内外供应链金融业务的实践，构建了由场景、数据、系统、模型共同驱动的京东供应链金融数智化风控体系。图 京东供应链金融科技平台Lite版优势来源：京东科技，一个平台多个产品授信覆盖广服务效能高多元资方对接精准资金路由轻量部署快速上马）“五全”风控能力京东科技建立了贯穿产业链上下游的“五全”风控能力，即：全场景、全客户、全业务、全流程、全模式。全场景：满足经销商采购、供应商回款、存货盘活、设备采购等多个贸易场景的需求。全客户：覆盖产业链核心企业及链属企业的全部中小微客户。全业务：为企业提供保理融资、采购融资、信用流转、融资租赁、动产融资、票据融资等多种类型金融服务。全流程：覆盖从贷前审批、贷中防控、贷后监控、资产处置的信贷全流程。全模式：支持京东自主出资、平台合作、一体化联合运营等多种合作模式。图 京东供应链金融科技平台数智化风控体系示意图来源：京东科技，信用体系数据枢纽蓝鲸/朴道 征信牌照企业评级、行业评级数据集市智能决策反欺诈地方政府核心企业金融机构各类场景数据打通四流合一基础画像综合评定外部信息内部特色物联网数字化数字仓库、数字监管、影像监控、环控信息、设备保息银企直连、企业网银、企业支付、数字人民币企业：工商、司法、税票、财报、征信、水电煤、购情等企业主：投融资、个人征信、关联企业数据企业：零售、物流、健康、工业品企业主：消费、信贷、理财ERP（进销存）、集采/招采平台、财务结算系统、BB商城WMS系统、OMS系统、TMS系统多维识别核心企业 商流、信息流物流公司 物流、信息流金融机构 资金流、信息流）核心竞争力综合来看，京东科技数智化风控体系的核心竞争力主要在以下四个方面：第一，多年实践所积累的数据资源。一方面，基于京东自营电商业务，京东体系内沉淀了大量的关于价格、销量、物流、评价等数据，这些数据对于商品估值、风险控制意义重大。另一方面，在多年实践中，京东科技接入了丰富的工商、司法、税票等外部数据，与京东自身数据、核心企业数据相结合，提升风控能力。第二，应用新技术提升风控能力。从京东白条的探索开始，京东科技的智能风控能力一直在业界处于领先地位。多年来，京东科技不断探索将人工智能、大数据、区块链、云计算、物联网等前沿科技应用在智能风控中解决难题，形成了深厚的技术积累。第三，经历真实业务场景检验的供应链金融风控逻辑。经过前期京东自身及周边生态的供应链金融实践，京东科技沉淀了可靠的供应链金融风控逻辑。这为京东供应链金融科技向其他产业输出打下了坚实的基础。第四，京东供应链金融科技平台的风控，下沉到了产业。在向其他产业进行供应链金融科技的输出时，京东科技会深入产业进行调研，了解行业发展实际情况，从而制定风控策略。这是风控思维的全新转变，它突破了金融机构单纯从规避风险出发的较为保守的风控理念，基于产业实践分情况、分步骤地适度降低融资门槛，从而可以从根本上提升金融服务实体经济、服务中小微企业的能力。目前，京东供应链金融科技.数智化风控体系已经助力产业链中小微企业获得融资服务超百亿次，单笔业务秒级审批，自动化率达到%以上。）大语言模型技术在供应链金融风控场景的探索在大模型的帮助下，供应链金融业务可以由传统的“数据强链接”向“数据弱连接”、“泛供应链金融”方向转变，可以将更多的中小微企业纳入供应链金融业务范围。目前，京东科技在行业风险监测与预警、动产融资模式下押品准入和估值、应收融资模式下供应商信用评估、小微金融模式下中小企业信用评估等领域进行了大语言模型应用的探索实践，并且取得了成效。例如，在行业风险监测与预警场景下，京东科技可通过大语言模型技术，对于海量公开数据进行分析。例如，在行业维度、行业关联维度、企业维度、企业关联维度进行理解和分析，并生成行业舆情、行业景气度、行业政策风险、行业产业关联度等指数，并输出产业链图谱、行业研究报告、行业风险政策等内容。这些内容可为不同行业开展供应链金融业务、动态化调整风控行业政策提供依据。此前，这些数据的分析主要靠人力完成。大模型的应用，可以提升数据分析的效率，从而大为提升可以支持风控的数据量，从而提升风控效果。再例如，在押品准入 估值场景下，京东供应链金融科技借助于多模态大模型对于信息的超强提取和整合能力，对海量的商品标题、商品详情、商品图片、商品评论、订单信息等非结构化和结构化文本数据、图片数据进行处理，形成押品估值模型和押品监控模型，实现质押价自动评估和健康度实时监测。截至目前，京东供应链金融科技所积累押品库数据超过亿条，准入的SPU超过W，为生态内外客户融资超过亿，盘活了超过亿的商家库存。.贯穿全生命周期的运营体系不同于一般互联网产品的运营，供应链金融科技平台的运营有三个显著特点：运营复杂度更高。不止需要了解互联网产品的运营，还需要了解金融和产业的影响。一方面，要结合风险、合规等方面的要求，综合形成供应链金融业务的运营规划和策略设计；另外一方面，还需统筹考虑业务各参与方需求，将标准化和特殊性相结合，兼顾平台运营效率和运营效果；同时在面对行业、客户等内外要素变动时，还需要做好预判和及时调整。需要形成全局的体系化能力。区别于各功能模块的独立运营，供应链金融运营需要在产品、用户、渠道、数据运营等层面具备全局统筹的视角，不能“头痛医头、脚痛医脚”，要系统性地解决问题提升整体运营服务体验。需要深入具体产业场景“一链一策”。泛场景的通用方案往往无法奏效，深入场景才能发挥效用。从产业链维度、核心企业维度、再到最终的融资客户维度，供应链金融科技的运营需要结合多场景、多角色的互动与链接情况，做出运营端的设计和反馈。京东供应链金融科技平台整合了京东科技多业务场景积累的线上线下的运营经验，从业务流程、工具系统、生态连接等方面，为客户提供一体化的运营服务。通过对渠道运营、用户运营、产品运营、数据运营等不同功能模块的有效整合，覆盖用户全生命周期各阶段和各节点的运营需求，使得供应链金融科技平台的价值向核心企业客户及用户维度实现“链式传导”，也强化核心企业对上下游企业的黏性，进而提升核心企业主业。在运营服务介入的链路方面，京东科技为核心企业或合作伙伴提供全程的陪伴式运营服务；在运营服务的专业深度方面，提供针对产业特性的个性化、全生命周期运营服务。）陪伴式运营服务，帮助客户建立运营大脑京东科技通过与客户联合运营，将有效实用的运营经验传授给客户，助力客户形成自己的运营大脑。京东供应链金融科技平台的运营服务分为四个阶段：深度调研、运营规划、运营实施及迭代升级，确保平台运营的顺利启动和有效运转。深度调研阶段：通过对供应链金融业务所涉及的业务场景和各方需求的深入了解和洞察，理清业务运转的关系网和要素池，为后续整体业务计划、组织、实施和控制提供有效的输入和决策依据；运营规划阶段：确定整体运营目标，从而确保业务链条各角色认知和后续动作的统一性，以各方的有效协同推动业务从启动进入良性循环；运营实施阶段：围绕规划阶段的目标，通过对渠道、用户、产品、资金等各要素有效影响和推动，实现多方式触达、多需求匹配、多服务满足和多数据反哺，在业务动态中完成起步期向成长期再到成熟期的顺利过渡。迭代升级阶段：通过对目标、流程、策略、效果及问题的定期分析，为业务后续调优提供反哺。图 京东供应链金融科技平台运营服务步骤示意图来源：京东科技，深度调研运营规划运营实施迭代升级）全生命周期管理和个性化运营，专业系统解决运营问题不同于单纯的标准化运营动作，供应链金融科技平台金融产品的运营，需要依据各产业属性的不同，制定个性化的运营体系和策略，以确保与行业、客户需求的最大化适配。）数字化运营能力，助力运营提质增效在业务实践中，通过将前期行业、企业、用户三个维度的内外部数据作为初始分析输入，中期业务运行中的动态数据，以及后期的业务结果数据相结合，对业务链条建立完整的、动态的认知，辅助运营精准决策；同时，通过对多维度、多层面的数据融合分析，逐步加强对平台资产的有效识别，进而推动实现资产和资金的精准适配，最终提升产业链融资可获得性，降低融资成本，助力产业链提质降本增效。京东科技图 京东供应链金融科技运营管理流程来源：京东科技，流量导入流量管理资产管理精细运营核心企业流量聚集金融资产沉淀用户资产沉淀产品内容服务流量管理贷前贷中贷后HPC小程序电销短信微信营销运营产品线上目标拉齐/节奏拉齐/认知拉齐流量&机制交互流量管理/标准/策略业务资产管理品牌/营销用户运营产品运营渠道运营数据运营运营能力建设/运营竞争力提升用户资产用户画像用户分层渠道运营资产稳定性用户关系用户运营产品运营金融资产流量围栏线下有效流量导入拉新扩增有效流量转化提升概率有效流量夯实业务底盘有效输入经验反哺优化前置有效输入经验反哺优化前置有效输入经验反哺优化前置图 京东供应链金融科技平台金融产品运营服务示意图来源：京东科技，京东供金平台金融产品的运营产品运营深入场景 定制化客户运营获客 转化数据运营丰富标签库 数据分析由数字化就技术升级及应用所推动的供应链金融的发展正在进入新的阶段。随着全球供应链的日益复杂化、金融科技的发展及产业数字化升级，供应链金融这一通过金融手段为供应链中的各个环节提供融资、结算、风险管理等服务的金融模式将在数字技术的影响下迎来重大的变革，朝着更加数字化和智能化的方向发展。.未来展望.科技成为第一引擎供应链金融将与金融科技发展深度融合。金融科技企业将成为供应链金融的重要参与者，通过技术手段提供更便捷、高效的供应链金融服务，如供应链金融平台、供应链风险评估工具等。第六章洞见未来关注前沿趋势 采取最佳行动技术的进步和发展将催生更家多元化的供应链金融产品。云计算、大数据、物联网、区块链以及隐私计算等数字化技术的应用可以助力供应链金融实现更快速的交易处理、更准确的风险评估和更智能的决策支持。此外也有望为企业提供更多的融资渠道和更灵活的融资方式，除了传统的应收账款融资、存货融资等产品外，还会出现更多针对供应链中各个环节的定制化金融产品，如供应商贷款、物流融资等。技术将为供应链金融的风险管理提供更加有力的保障。通过利用大数据、人工智能、区块链等技术，可以对供应链中的各个环节进行实时监控和风险评估，及时发现和应对潜在风险，提高供应链金融各参与方金融活动的稳定性和安全性。大模型有望为供应链金融场景提速增效。在供应链金融相关场景中，大模型可以帮助提升对结构化和非结构化数据的处理能力，有望在多个领域提升效率。风险评估和信用评级：大模型可以分析供应链中的各种数据来源，包括供应商和买家的历史数据、财务报表、交易记录等，以评估其风险水平和信用评级。帮助资方准确地评估供应链参与者的信用风险，并做出相应决策。欺诈检测：通过分析供应链中的大量数据，大语言模型可以识别潜在的欺诈行为。例如识别虚假交易、重复融资、假冒身份等欺诈行为，并提供实时的警报和风险提示，降低金融欺诈风险。资金流优化：借助大模型可以分析供应链中的资金流动情况，包括供应商和买家之间的付款周期、资金需求等。基于这些分析，金融机构可以提供更准确的资金流优化建议，帮助供应链参与者更好地管理资金，并提高资金使用效率。预测和规划：大模型可以分析供应链中的历史数据，并基于这些数据进行预测和规划。例如，它可以预测需求量、交付时间、库存水平等，做出更准确的生产计划和库存管理决策，从而为供应链金融参与者提供更加准备的资产信息。未来随着技术的不断发展和大模型的进一步成熟，供应链金融场景中还会有望出现更多创新的应用。.生态化模式创新将是供应链金融科技突围关键生态化，指的是供应链金融科技平台能够汇集跨企业、跨行业的多元主体，并且这些主体之间能够形成有机合作。生态化将成为未来供应链金融破解现实困境的关键，即通过整合各种资源和利益相关方，构建一个相互依存、互利共赢的生态系统，在当前环境下以更低成本破解前期实践中遇到的科技、风控、运营能力不足、融资成本高等问题。生态化将带来供应链金融在三个方面的关键变革：更有效的市场，更高性价比的金融服务。生态化将使得供应链金融多方（金融机构、产业企业以及其他参与方）汇集。这将带来三方面的改变：第一，资金方和资产方都有更多的选择空间，从而匹配的成功率提升；第二，科技、物流、风控、运营等专业服务的提供，能够疏通卡点，进一步提升资金方与资产方匹配成功率；第三，竞争带来融资成本下降，提升供应链整体效益。更有力的风控。生态化的模式将融资企业置于生态网络当中，而非单一核心企业的供应链当中，这使得在风控中可获得的数据变得更加多维丰富。这些数据可以相互关联、校验，从而大幅提升风控能力。更协同的发展。生态化将使得生态内企业与机构更好地协同发展，从而提升供应链效益。未来的竞争不仅仅是单个企业之间的竞争，还是整体供应链之间的竞争，已经成为共识。总之，生态化模式创新可以借助平台化、数据驱动、跨界合作、协同发展的方式来构建一个更加协同、创新和可持续发展的供应链金融生态系统。这种创新模式将为各参与方带来更大的价值和发展机会。.供应链金融将深度嵌入更多、更深层次的场景 未来，在供应链金融场景中，服务将在广度和深度两个维度上不断演进。广度：金融服务将进入更多的产业、覆盖供应链更多的层级和场景。科技进步将提升金融机构在供应链金融服务中的风控能力，一方面更多行业可以获得供应链金融服务，另一方面供应链金融可以逐步延伸至供应链上下游多级供应商和经销商，触达更多的需求场景。深度：未来供应链各环节场景中将有更丰富、更多元的金融服务。随着技术的进一步成熟，供应链金融服务深度嵌入到各个场景中，有望提高供应链的流动性和效率，降低融资成本，促进供应链的稳定和可持续发展。同时，也为金融机构提供了更多的商机和创新空间。.行动建议由数字化、生态化引领的供应链金融发展是大势所趋。面向趋势，供应链金融各重要参与方应当采取积极行动，以在未来获得更强的竞争优势，帮助生态各方提升价值。.核心企业将供应链金融提升至战略高度。供应链金融将为企业带来全新的发展空间。实体产业经过多年发展，不少已经完成了主要产品和市场的占领，未来发展面临瓶颈。供应链金融通过对资金流的优化，将贸易中的买卖双方、第三方物流以及金融机构紧密联系在一起，用较低资金成本实现较高经营绩效，推动供应链整体运作效率提升。这样的提升，可以帮助企业实现精细化运营，加快产品创新和优化，提升发展的安全性、质量和效益。基于其在供应链管理中的核心地位，核心企业应当提升发展供应链金融的战略高度，通过供应链金融的发展，进一步提升产业竞争力。拥抱新兴科技。科技，应当成为核心企业供应链金融战略中的首要考虑因素。核心企业可以自主研发或者与科技服务商合作，借助科技力量实现数字化转型，推动“产业-科技-金融”良性循环。在供应链金融领域，那些未能利用科技推动业务数字化转型的企业，将落后于投资技术的同行。建立生态化的思维。建立数字化生态在构建自身平台和融入外部平台方面，改变非此即彼的思维。一方面，走出自身体系，加入供应链金融科技平台构建的生态，分享平台带来的低成本、多元跨链连接、经验策略迭代、多元主体协同等生态红利；另一方面，推动供应链上中小企业、尾部企业的数字化建设，让他们更好地接入平台，从而真正提高供应链金融的普惠程度，也提升自身的竞争力。以数据驱动运营。未来，供应链金融的运营将是以数据驱动的更为精细化的运营。数据能够帮助清晰了解运营效果、提升资源配置效率，从而最终提升商业价值、持续创新、缓释风险。轻量破局。供应链金融、以及供应链金融科技的发展是一个系统工程。在实践中，一次性投入建设完整系统的解决方案是最佳选择。但是，建设系统性的解决方案需要耗费较长的时间和不低的资金投入，IDC建议核心企业可以从局部需求较强业务入手试点。在试点取得成功的基础上，再逐步进行完整的体系建设，从而破解系统性变革难题。.金融机构重塑应链金融风控体系。以往，金融机构主要依赖核心企业的主体信用。未来，在科技力量加持、金融机构内外部数据有希望打通的情况下，金融机构应当考虑重塑供应链金融风控体系，以拓展供应链金融业务，否则将无法开拓新市场。利用技术加大产品创新。在应用科技的基础上，充分发挥金融优势，推出多层次（服务于不同类型的客户）、多维度的（服务产品与服务种类）供应链金融产品。优先数字化程度较高场景。未来，金融业将由“坐商”转变为“行商”，金融服务将深度渗透各行各业真实场景。金融机构应当从数字化程度较高的场景入手，嵌入供应链金融服务。主动走出自身体系，接触外部商业场景。优选合作伙伴，循序渐进。未来，金融机构拓展供应链金融服务，涉及到与外部合作。在此过程中，应当优先选择稳定发展的行业、信用优质、客群优质的合作伙伴，逐步积累经验，循序渐进扩大服务客群。.科技公司找准定位。科技公司应当基于自身禀赋，选择适合自身的发展方向。或者搭建供应链金融科技平台，或者成为某些服务的专业提供商，与其他科技公司、金融机构或者企业进行有机合作。与产业、金融深度融合，在场景中打磨技术。在供应链金融领域，技术落地真实金融场景还处于初期。要使技术更好地服务于供应链金融场景，还需要在场景中打磨技术。在技术的应用层面，还有巨大的创新空间。针对产业痛点，系统性解决供应链金融服务落地困境。从技术创新，到供应链金融服务真正落地产业，还有较长的距离。其中要解决的问题包括资金的对接、风控能力的支持、产品设计的支持、运营能力的支持等。科技公司应当迈向产业纵深，针对产业痛点，拓展自身在供应链金融服务提供当中更加系统性的支持能力，以提升竞争力。.政府机构政策引领：供应链金融的拓展，将涉及到不同的产业领域、不同的管理机构，政府部门可推动供应链金融发展的体系化政策制定。分类监管：适应产业发展需要，适时对现有监管政策进行调整，疏通供应链金融发展的政策堵点。例如，涉及企业线上开户、供应链金融业务跨区经营、不同地区税收计算标准等监管细则。数据市场：通过推动公共数据的开发利用，加快数据基础制度建设，促进数据交易市场发展，在数据要素层面给予供应链金融发展有力支持。关于 IDC国际数据公司（IDC）是在信息技术、电信行业和消费科技领域，全球领先的专业的市场调查、咨询服务及会展活动提供商。IDC帮助IT专业人士、业务主管和投资机构制定以事实为基础的技术采购决策和业务发展战略。IDC 在全球拥有超过名分析师，他们针对多个国家的技术和行业发展机遇和趋势，提供全球化、区域性和本地化的专业意见。在IDC超过年的发展历史中，众多企业客户借助 IDC 的战略分析实现了其关键业务目标。IDC 是 IDG 旗下子公司，IDG 是全球领先的媒体出版，会展服务及研究咨询公司。IDC ChinaIDC中国（北京）：中国北京市东城区北三环东路号环球贸易中心E座室邮编： .Twitter:IDCidc-版权声明凡是在广告、新闻发布稿或促销材料中使用 IDC信息或提及IDC都需要预先获得IDC的书面许可。如需获取许可，请致信。翻译或本地化本文档需要IDC额外的许可。获取更多信息请访问，获取更多有关IDC GMS信息，请访问https:/ IDC。未经许可，不得复制。保留所有权利。

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-编撰支持单位编撰支持单位 -中国信托登记有限责任公司中国信托登记有限责任公司 上海交通大学上海高级金融学院上海交通大学上海高级金融学院 -案例支持单位案例支持单位-（按笔画排序）上海国际信托有限公司上海国际信托有限公司 五矿国际信托有限公司五矿国际信托有限公司 中信信托有限责任公司中信信托有限责任公司 中航信托股份有限公司中航信托股份有限公司 中国对外经济贸易信托有限公司中国对外经济贸易信托有限公司 中诚信托有限责任公司中诚信托有限责任公司 中粮信托有限责任公司中粮信托有限责任公司 平安信托有限责任公司平安信托有限责任公司 长安国际信托股份有限公司长安国际信托股份有限公司 华润深国投信托有限公司华润深国投信托有限公司 华宝信托有限责任公司华宝信托有限责任公司 陆家嘴国际信托有限公司陆家嘴国际信托有限公司 建信信托有限责任公司建信信托有限责任公司 社会发展步入数字经济时代，数字化已成为推动社会各行业创新发展的重要力量，国家高度重视数字技术发展。党的二十大报告指出，要加快建设网络强国、数字中国，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。中共中央、国务院印发数字中国建设整体布局规划，明确了数字中国“2522”整体建设框架，从党和国家事业发展全局的战略高度作出了全面部署。人民银行、国家金融监督管理总局1也相继提出了关于引导和促进数字化转型发展的指导意见。当前，信托业正积极推进业务模式和经营模式的深度转型。2023年 3 月，关于规范信托公司信托业务分类的通知的颁布实施，是信托转型发展过程中的重要里程碑。一方面，充分厘清了信托业务边界和服务内涵，引导信托公司回归本源，积极发挥制度优势，走高质量转型发展之路；另一方面，进一步强调了信托业务的服务属性。而要走好“服务”新征程，不仅需要在客户经营、渠道建设、投研交易等多个业务能力方面加强数字化提升，也需要在信息安全、业务连续性等基础保障方面进一步巩固夯实，金融科技支撑的重要性愈发凸显。新版信托公司评级指引也首次增加了信息科技建设方面的内容要求。对信托业而言，金融科技已不再是选择，而是必然和必须。为深度观察信托业金融科技应用现状和发展趋势，洞悉行业发展 1 2022 月 1 月前后，人民银行、原银保监会相继发布金融科技发展规划(2022-2025 年)和关于银行业保险业数字化转型的指导意见。前言 诉求，探索行业发展路径，自 2022 起，信托业协会金融科技专业委员会立足金融科技视角，组织行业各方力量，共同编撰中国信托业金融科技应用发展报告（以下简称报告）。今年，报告继续围绕业务经营（B）、客户体验（X）、技术研发（T）、科技治理（G）模型框架，结合问卷调研和专家访谈，对行业金融科技发展情况进行调研分析。同时，为进一步深化报告内涵，提升报告对行业金融科技建设的指引与参考价值，在 BXTG 模型基础上，进一步总结提炼了以进一步总结提炼了以“经营、服务、交付、管控”为核心、“经营、服务、交付、管控”为核心、“ITIT 和数据和数据”为支撑的金融科为支撑的金融科技能力技能力框架和发展成熟度模型。整体来看，虽然行业正处转型周期，框架和发展成熟度模型。整体来看，虽然行业正处转型周期，但金融科技发展稳中有升，金融科技能力建设也在稳步推进。但金融科技发展稳中有升，金融科技能力建设也在稳步推进。具体而言，报告分为行业发展环境阐述、行业金融科技发展现状分析、他山之石案例以及发展建议四个部分。从行业发展环境来看，从行业发展环境来看，行业面临监管改革深化、经济增长放缓、业务经营承压和市场竞争加剧等问题，给业务转型和经营转型带来了较大的挑战。从行业金融科技发展现状来看，从行业金融科技发展现状来看，整体保持稳中有进，BXTG 得分小幅提升。基于金融科技能力视角分析：经营能力方面，客户经营能力基础平台基本建立，机构经营与公司经营能力有待提升；服务能力方面，客户服务能力相对全面，机构服务和员工服务能力有待加强；交付能力方面，重点业务已基本满足经营需求，不同业务的数字化交付实现差异较大；管控能力方面，合规管理的数字化建设已基本满足展业需要，风险管理的数字化建设有待加强；IT 支撑方面，总体保障基本建立，但尚不稳健，有待进一步夯实；数据支撑方面，机制建设较为全面，但支撑能力和业务应用尚不充分。行业整体在发展金融科技过程中，仍面临资源投入并不充足、基础积累尚不充分、数据治理方式方法和技术支撑仍待优化加强、数字底座尚不稳健等多方面的不足与挑战。为积极推动行业金融科技发展，报告基于数字化能力视角，提出了“经营综合化、服务定制化、交付敏捷化、管控敏知化”以及“基础设施现代化”的评估模型，并划分了“初始、探索、形成、成熟、卓越”五阶段成熟度，为每个等级拟定了不同的目标以及重点建设内容，以帮助信托公司进行能力定位，科学制定金融科技发展路径，更好地推进金融科技应用建设，实现高质量数字化转型。中国信托业协会金融科技专业委员会 2023 年 8 月 目 录 第一章第一章 转型之路：转型变革深化，金融科技赋能愈发重要转型之路：转型变革深化，金融科技赋能愈发重要 /1 1 一、监管趋严、经营承压，信托转型步入深水区 /2（一）监管改革深化、经济增长放缓，行业发展面临较大挑战 /2（二）业务经营承压、市场竞争加剧，数字转型有待持续加强 /3 二、“服务”新征程，金融科技赋能需求愈发突显 /4（一）政策指引，引导加强金融科技建设发展 /4（二）“服务”新征程，亟需金融科技赋能前行 /5（三）同业先行，金融科技赋能价值可期 /5 第二章第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 /7 7 一、金融科技应用发展总体概况 /8 二、信托业金融科技能力发展现状分析 /12（一）金融科技能力框架模型 /12（二）信托金融科技能力建设分析 /14 三、信托业金融科技发展存在的不足与挑战 /99（一）金融科技建设发展资源投入并不充足 /99（二）构建数字化能力的基础积累尚不充分 /99（三）数据治理的方式方法和技术支撑仍待优化加强 /100（四）数字底座支撑尚不稳健 /100 第三章第三章 他山之石：深化先进经验借鉴，加快转型创新步伐他山之石：深化先进经验借鉴，加快转型创新步伐 /10103 3 一、道富集团：以金融科技促进机构服务转型 /104 二、贝莱德：金融科技助力实现资管行业领先地位 /106 目 录 第四章第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 /10109 9 一、金融科技能力成熟度模型 /110 二、信托业金融科技能力成熟度现状/113 三、信托业金融科技能力建设路径/目标建议 /115（一）经营能力发展建议 /115（二）服务能力发展建议 /119（三）交付能力发展建议 /123（四）管控能力发展建议 /125（五）IT 支撑能力发展建议 /127（六）数据支撑能力发展建议 /129 四、行业公共服务能力建设发展建议 /131（一）深化行业金融科技生态建设，提升行业金融科技发展活力 /131（二）加强行业公共服务平台建设，提升行业金融科技发展质效 /132 后记后记 /13/135 5 第一章 转型之路：转型变革深化，金融科技赋能愈发重要 1 第一章 转型之路：转型变革深化，金融科技赋能愈发重要 1 第一章 转型之路：转型变革深化，金融科技赋能愈发重要 2 2018 年，关于规范金融机构资产管理业务的指导意见（以下简称资管新规）的发布，拉开了大资管行业改革的序幕。三年过渡期结束，资管新规正式实施，期间资产管理行业变化巨大。与此同时，信托行业积极推进转型变革，坚持走高质量发展之路高质量发展之路。2022 年是信托业务转型深化的重要一年，信托公司紧密围绕监管要求，积极探索差异化发展道路。整体来看，业务结构正持续优化，经营质量也趋于好转，但也面临多方面的挑战。（一）（一）监管改革深化、经济增长放缓，行业发展面临较大挑战监管改革深化、经济增长放缓，行业发展面临较大挑战 从监管政策上看，行业改革持续深化从监管政策上看，行业改革持续深化。一方面，为防风险、治乱象，“两压一降”政策持续推进。另一方面，关于规范信托公司信托业务分类的通知（以下简称“信托业务三分类新规”）的颁布实施，并将资产服务信托放在首位，积极引导和鼓励行业转变传统思路，将服务信托作为未来重点方向，回归信托“服务”本源，做好做强服务信托，推进高质量转型发展。此外，异地展业要求出台，进一步规范了行业跨区域经营模式。从经济环境上看，行业发展产业支撑转弱。从经济环境上看，行业发展产业支撑转弱。受多方面因素影响，2022 年全年国内生产总值（GDP）增速放缓。信托业长期倚重的房地产、基础设施建设等传统产业的景气度走弱，优质资产稀缺。与此同时，数字经济快速发展，已成为未来经济发展的重要方向，但行业整一、监管趋严、经营承压，信托转型步入深水区 第一章 转型之路：转型变革深化，金融科技赋能愈发重要 3 体在数字产业的布局尚不充分，切入路径、服务模式尚不清晰，需要进一步加紧研究深化。（二）（二）业务经营承压、市场竞争加剧，数字转型有待持续加强业务经营承压、市场竞争加剧，数字转型有待持续加强 从业务经营上看，盈利能力持续下滑。从业务经营上看，盈利能力持续下滑。在新旧动能转换的转型阶段，2022 年虽然行业信托资产规模有所回升，但收入规模、利润总额持续走低，分别为 838.79 亿元和 362.43 亿元，同比下滑 30.46%和39.76%。多家信托公司开始出现亏损，而保持盈利的公司其营收规模和利润率也出现明显下滑，行业整体面临较大的经营压力。从市场格局上看，竞争优势尚需挖掘从市场格局上看，竞争优势尚需挖掘。信托行业在财富管理、证券投资等未来发展的重点领域，面临着与银行理财子公司、公募基金、私募基金、保险资管等诸多同业的同质化竞争。但在客户资源、投研能力、运营服务等方面，信托业与同业都存在一定的差距，竞争优势并不明显，需要围绕自身信托制度优势，积极开展与同业的错位竞争和优势互补，找到经营发展的破局之道。第一章 转型之路：转型变革深化，金融科技赋能愈发重要 4 信托业务三分类新规的颁布实施，重点强调了信托业务的“服务”属性，积极引导和推动信托公司经营展业从传统融资利差模式向服务手续费模式转变，信托业也将迈入以“服务”为核心的全新征程。相较传统业务，“服务”型信托业务具有客户广、交互频、数据多、周期长等特点，要走好“服务”新征程，在客户经营、产品设计、风险管理等多个方面，都需要依托稳健强大的金融科技支撑，以线上化、自动化、智能化的方式，推进业务经营和服务保障。（一）政策指引，引导加强金融科技建设发展（一）政策指引，引导加强金融科技建设发展 2022 年初，人民银行、原银保监会相继发布金融科技发展规划（2022-2025 年）（以下简称规划）和关于银行业保险业数字化转型的指导意见（以下简称 意见）两份金融科技重要文件，旨在引导和加强金融机构加强金融科技投入建设。其中，意见从战略组织、业务经营、数据能力、科技能力和风险防范等多个方面，系统全面地提出了数字化发展要求，引导金融机构加快构建适应数字经济时代发展需要的数字能力体系。中国信托业协会发布新版信托公司行业评级指引首次增加了信息科技建设方面的内容，切实加强了对行业发展金融科技的引导和推动。此外，中共中央、国务院颁布了 数字中国建设整体布局规划，明确了数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，强调了数字技术二、“服务”新征程，金融科技赋能需求愈发突显 第一章 转型之路：转型变革深化，金融科技赋能愈发重要 5 创新体系和数字安全屏障“两大能力”，从更高的层面阐释了数字化的重要价值，也从更全的视角指明了数字化的发展方向。而围绕数字中国展开的技术创新所带来的示范效应和技术外溢也将极大地丰富信托行业金融科技应用，提升行业整体的数字化能力。（二）“服务”新征程，亟需金融科技赋能前行（二）“服务”新征程，亟需金融科技赋能前行“服务”新征程上，各项业务的发展都离不开金融科技的赋能支持，并且越是重点业务对金融科技的赋能诉求越为强烈。家族信托，作为信托公司推进财富管理的发力重点，以客户需求为核心，个性化属性较强，内容复杂多样，服务周期长，需要资金端、资产端等多个业务环节的协同联动，因此在账户设计、资产配置、合约管理、数据流通、渠道对接等多个方面强烈依赖金融科技平台的支持；预付类资金信托，是信托业服务社会治理的重要手段，其核心是基于信托资产隔离制度优势，建立合理的权益登记及分配体系，而客户多、交易频、时效强等特点也要求信托公司必须在账户管理、登记结算、权益分配、资金划拨、信息披露等方面具备强大的数字化能力。（三）同业先行，金融科技赋能价值可期（三）同业先行，金融科技赋能价值可期 受传统业务模式影响，信托业对金融科技投入与应用尚处于起步阶段，但银行、证券、保险等同业对金融科技的应用已较为广泛，并已在金融业务前中后台各个环节都产生了明显的赋能效果。在客户经营领域，同业通过运用大数据技术建立了精准的客户画像，基于客户特点，开展个性化营销和智能投顾，大幅提升了营销的第一章 转型之路：转型变革深化，金融科技赋能愈发重要 6 针对性和有效性。同时，通过在客户交易流程中引入“埋点”，及时发现客户交易断点，并运用智能机器人动态触发断点外呼，为客户提供针对性的交易断点引导服务，大幅提升交易成功率。在风险管理领域，同业通过引入指纹、人脸等生物识别技术，大幅提升了移动客户端的安全保障；同时，对于实时风控，基于消息中间件、实时计算技术建立动态的、主动式风控能力，提升了交易前、交易中的风险识别时效，有效防范各类风险。在公司经营领域，同业通过建立企业级的数字化看板及分析系统，及时直观了解公司各项业务发展动态，准确把握业务经营走向，为业务决策和经营分析提供有力支持，有效提升公司经营管理质效。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 7 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 2 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 8 为有效观察评估行业金融科技应用发展现状，2021 年编写组设计了 BXTG2 模型，2022 年继续以该模型为基础，对问卷进一步补充完善，面向 67 家信托公司进行了书面调研（以下简称调研问卷）。总体来看，行业行业金融科技发展稳步金融科技发展稳步提提升，但增长势头相对平缓。升，但增长势头相对平缓。图 2.1 信托业金融科技投入情况 在业务结构深入调整、经营承压的背景下，2022 年行业整体金融科技投入仍保持小幅增长，达到 24.02 亿元，同比增长 5.6%。基于 调研问卷 结果统计3，2022 年行业 BXTG 得分均值为 52.7，中位数为 51.6，最高分为 77.5，最低分为 26.2。得分在20-40)之间的信托公司有 11 家，占比 16%；得分在40-60)之间的有 34 家，占比51%；得分在60-80)之间的有 22 家，占比 33%。相较 2021 年，信托 2 业务应用(Business)、客户体验(Experience)、技术研发(Technology)、科技治理(Governance)。3 2022 年 BXTG 模型四个模块比例权仍然为 25%、15%、30%、30%。编写组对不同板块所有问题得分按百分制进行归一化和权重比例赋权后，计算统计 2022 年行业整体金融科技应用发展水平。整体科技投入 亿元）同比增速 年科技投入趋势年科技投入趋势一、金融科技应用发展总体概况 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 9 业金融科技应用发展水平有所提升，平均得分提高 2.2 分，同比增长4.39%。图 2.2 BXTG 指数情况 信托业整体金融科技水平虽然较去年有所进步，但提升幅度较小。分板块来看，2022 年 BXTG 均呈现不同程度的提升，其中 G（科技治理）、X（客户体验）提升幅度相对较大。面对快速发展的数字经济浪潮和日趋激烈的市场竞争环境，需要加大金融科技投入，实现数字能力的提升。图 2.3 BXTG 模型指数 业务应用（业务应用（BusinessBusiness）方面）方面，2022 年的得分为 42.2，较 2021 年50.572.126.850.152.777.526.251.6总分最高分最低分中位数2021年行业2022年行业42.246.870.047.2BXTG2021年行业2022年行业X-客户体验 G-科技治理 B-业务应用 T-技术研发 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 10 41.6 提升 0.6。其中，在业务赋能上，资产管理信托领域的金融科技应用普及度较高，得分达到 66.3，家族信托、资产证券化服务信托等业务的科技应用渗透也相对较高。在经营管控上，客户经营、公司经营和风险管控领域，行业整体对金融科技的应用也相对较为普及。图 2.4 BXTG-业务应用 客户体验客户体验(Experience)(Experience)方面方面，2022 年的得分为 46.8，较 2021 年42.6 提升 4.2。在客户服务上，渠道建设和客户信息整合领域的普及程度相对较高，得分分别达到 88.4 和 75.4；而面向机构的服务，金融科技的渗透普及尚不充分。图 2.5 BXTG-客户体验 技术研发技术研发(Technology)(Technology)方面方面，2022 年的得分为 70.0，较 2021 年67.6 提升 2.4。其中，在业务连续性上，得分达到 71.6，“竖井系统”现象有所改善；在安全管理上，信息安全方面的科技建设渗透相 业务赋能经营管控 客户经营机构经营公司经营风险管控资产服务信托资产管理信托公益 善信托家族信托保险金资产证券化预付资金信托风险处置 客户服务客户服务机构服务机构服务客户信息整合客户信息加工客户信息应用客户服务渠道完善程度是 建设机构服务平台机构服务的时效性功能点建设情况第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 11 对较好。图 2.6 BXTG-技术研发 科技治理科技治理(Governan(Governance)ce)方面方面，2022 年的得分为 47.2，较 2021 年44.8 提升 2.4。其中，在组织制度保障上，行业对金融科技的重视进一步提高，得分达到 84.9；在数据治理上，组织和岗位设置已较为完善，得分分别为 90.9 和 72.4；在平台架构上，行业整体上云已较为普遍。图 2.7 BXTG-科技治理 业务连续性安全管理 研发去系统断点 备管理信息安全系统安全研发模式项目管理系统网络安全 组织制度保障数据治理工作云技术应用是 有高管 金融科技科技人员构成创新激励 施是 有 头部 是 有专人专岗数据质量管理数据标准管理数据资产管理是 有系统上云上云的系统类型云原生技术应用程度第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 12 （一）金融科技能力框架模型（一）金融科技能力框架模型 图 2.8 金融科技能力框架模型4 BXTG 模型主要侧重对行业当前金融科技应用发展实际情况的客观描述，而从数字化转型目标来看，信托公司转型核心是需要依托金融科技构建适应数字化发展需要的能力体系。为此，本章节将从能力体系视角进一步对行业整体的数字化能力构建情况进行挖掘分析，并结合信托业务价值链各项重点工作，将信托转型所需的数字化能力总结提炼为“经营、服务、交付、管控”四大能力体系和“IT、数据”两大基础支撑。其中：经营与服务：经营与服务：在业务全流程中，经营是基，服务是本。此处将业务达成前的环节归入“经营”范畴；业务达成后的环节归入“服务”范畴。对于经营，按照业务主体不同，细分为客户经营、机构经营和 4 不同公司对于经营、服务、交付、管控理解可能有所不同，本模型仅供参考，有待持续完善。信托业务 ：型 经营经营服务服务交付交付管控管控价值链模型价值链模型价值链价值链主要主要 动 动客户管理投资管理运营支持客户数据整合客户 机构画像客户需求洞察资产配置建议行政管理财务管理销 渠道触点管理代销渠道信息 移动展业经营分析前台前台中台中台风险合规后台后台投资研究资产服务系统投资交易管理业 考核销 支持统计分析经营决策盈利分析账户管理交易 行份额登记风险管理监管报 交易监控投资 准入行政 公财务核算资金管理全生 周期管理权益 增值服务产品管理产品设计产品 架产品发行资产估值资金清算客户 机构合作方销 人员客户 程管理信息披露人力资源科技基础科技基础 善信托系统项目管理 数据数据安全数据标准数据质量数据资产数据 存 数据分析数据应用数据服务 基础设施信创业务连续性云服务信息安全数据加工产品分析资金划拨管理会计二、金融科技应用能力发展现状分析 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 13 公司经营。对于服务，按照业务主体不同，细分为客户服务、机构服务和员工服务5。经营和服务贯穿业务全流程，在数字经济时代，建立扎实、稳健、强大的数字化经营和服务能力体系，是拥抱时代趋势，实现可持续发展的必然要求，也是建立业务优势的重要前提。交付与管控：交付与管控：在业务全流程中，交付是核、管控是纲。此处将业务 理流程相关工作归入交付；将风险合规等保障业务规范有序 理的工作归入管控。交付与管控是实现和保障业务运转的关键。在数字经济时代，引入金融科技力量，建立数字化的交付与管控能力体系，是提升业务 理效率、提升风控质效的核心支撑。ITIT 与数据：与数据：是数字化建设的底层支撑，其中 IT 支撑是骨骼，涉及操作系统、服务器等软硬件设施设备及网络等资源环境；数据支撑是血液，为业务系统的运转提供必要的信息养分。两大底层支撑的强弱直接决定了上层能力的优劣，是数字化转型过程中不可或缺的底座。5 客户客户指购买信托计划的自然人、法人实体等，主要包括财富管理客户、资产管理信托委托人、预付资金服务信托的消费 等。机构机构指信托公司合作伙伴，主要包括信托代销机构，资管产品受托服务委托人，预付资金服务信托的服务实体、善信托委托人等。员工员工指信托公司的主要工作人员，包括投资、运营、研发、客服、行政管理等。公司公司指的是信托公司经营主体。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 14（二）（二）信托业信托业金融科技能力建设金融科技能力建设分析分析 1 1、业务方向有共识，财富管理服务信托、资产管理信托是发展重点业务方向有共识，财富管理服务信托、资产管理信托是发展重点 数字化能力建设与业务发展方向息息相关。不同的业务需要不同的能力支撑，因此在开展行业金融科技能力分析之前，有必要对行业当前的业务发展重点方向进行排摸梳理。基于此，本报告围绕信托业务三分类新规中 3 大类 25 小类业务分类，对信托公司的重点发展方向进行了调研。数据显示，财富管理服务信托、资产管理信托是行业发展重点。其中，将家族信托、家庭信托和保险金信托作为重点方向的信托公司占比分别为 95%、81%和 74%；将资产管理信托作为重点方向的信托公司占比为 83%；将资产证券化服务信托作为重点方向的信托公司占比为 69%；将资管产品服务信托作为重点方向的信托公司占比为 63%。从科技投入规模上看，也与上述调研结果基本一致。2022 年，全行业在数字渠道建设、客户关系管理等方面的系统投入超过 1.63 亿元；数据 购及投研平台方面的投入超过 1.05 亿元；家族信托、资管产品服务信托系统投入分别达到 6208 万元和 4634 万元，近三年来保持较为稳定的增长。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 15 图 2.9 业务发展重点方向 2 2、经营能力：客户经营能力基础平台基本建立，机构经营与公司经经营能力：客户经营能力基础平台基本建立，机构经营与公司经营能力有待提升营能力有待提升 经营能力主要涉及客户经营、机构经营和公司经营三个层面。其中，客户经营主要体现在客户中心、产品中心、账户中心等基础平台建设以及相应的业务应用等方面；机构经营主要体现在机构信息整合、机构业务支撑等方面；公司经营主要体现在经分体系建设等方面。数字化客户经营能力，基本实现了主要功能平台建设，但对经营数字化客户经营能力，基本实现了主要功能平台建设，但对经营能力的应用转化尚不充分。能力的应用转化尚不充分。调研结果显示，行业整体对客户信息、产品信息在识别、整合等方面的基础功能建设相对全面，约 92%的信托公司已经实现客户唯一性识别、82%的信托公司已开展了客户数据整合6，68%的信托公司已不同程度建立了统一账户管理，97%的信托公司已建立了统一的产品管理系统。但在业务应用方面，尚不充分，对经营能力的支撑转化相对不足。调研数据显示，仅 35%的信托公司基于客户数据开展了数字化营销、仅 29%的信托公司具备个性化产品推荐 6 58%的信托公司实现部分关联性较强业务条线的客户数据整合，24%的公司实现了企业级数据整合。家族信托家族信托家庭服务信托家庭服务信托保险金信托保险金信托资产证券化服务信托资产证券化服务信托资管产品服务信托资管产品服务信托预付类资金服务信托预付类资金服务信托 保品服务信托 保品服务信托企业企业 业年金服务信托 业年金服务信托风险处置服务信托风险处置服务信托资产管理信托资产管理信托 善信托 善信托行政管理行政管理服务类信托服务类信托资产证券化服务信托资产证券化服务信托风险处置服务信托风险处置服务信托资产管理信托资产管理信托公益 善信托公益 善信托财富管理服务信托财富管理服务信托 ：新新 三分类三分类 业务发展重点业务发展重点第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 16 能力。图 2.10 客户经营能力金融科技建设普及情况7 数字化机构经营能力建设所需功能平台尚不完善，有待加强提升。数字化机构经营能力建设所需功能平台尚不完善，有待加强提升。调研结果显示，仅 28%的信托公司建设了机构全景视，少于 50%的信托公司建设了面向机构侧的数字化的销 过程管理平台，但是大多数信托公司已意识到机构侧经营的重要意义，超过 55%的信托公司已在规划中。在合作方客户信息对接的数字化建设方面，已有 63%的信托公司能够通过系统对接的方式从合作方 客户数据。图 2.11 机构经营能力金融科技建设普及情况 7 因不同公司数字化情况各异，调研问卷中的答案选项难免不能包括所有可能，只能覆盖大部分主流选项。对于问卷选项未能覆盖的情况，问卷采用了开放式问答方式，由信托公司根据实际情况自行填写。在统计过程中发现此类情况相对较少，故在分析展示时均用“其他”替代。客户信息整合客户信息加工客户信息应用销 支持服务产品管理账户管理部分业务条线客户数据 通企业级客户数据整合客户唯一性识别客户标 客户画像客户评价其他规划中需求洞察个性化产品推荐营销 动其他规划中 不需要客户统一视 需求分析产品 配渠道信息整合知识 规划中转化率预 手工在投交系统管理在产品管理系统统一管理其他规划中已建设系统，未实现统一管理已实现统一管理 不需要部分系统数据整合 ：客户经营数字化能力建设客户经营数字化能力建设 机构全景视 建设机构客户销 支持合作方客户信息 规划中客户或合作方全景视 不需要机构全景视 销 过程管理知识 其他未 得数据开放手工 系统对接方式 其他客户与合作方全景视 规划中 不需要 ：机构经营数字化能力建设机构经营数字化能力建设第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 17 数字化公司经营能力相对薄弱，行业整体基本尚未实现企业级的数字化公司经营能力相对薄弱，行业整体基本尚未实现企业级的经营分析经营分析。调研数据显示，约 90%的信托公司主要基于半自动化形式开展经营分析工作，少部分信托公司仍以纯手工方式实现开展。为更高效地拥抱时代、应对竞争，在公司经营能力的数字化建设方面，行业整体需要结合经营实际，积极加大投入，着力构建企业级的数字化经营分析能力。图 2.12 公司经营能力金融科技建设普及情况 半自动化，仍存在部分手工统计情况纯手工方式实现报 或经营分析报告全自动化，实现了企业级数字化经营分析其他 ：公司经营数字化能力建设公司经营数字化能力建设第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 18 随着信托业务三分类信托影响不断深入，财富管理服务信托越来越多地被认为是行业未来发展的重点方向，而做好客户经营则对财富管理发展有着至关重要的作用。五矿国际信托有限公司（以下简称“五矿信托”）经过数年的财富管理数字化建设和线上经营实践，已充分感受到提高客户经营能力在展业过程中的重要性，于是提出以“客户数据闭环”为数字化建设思想，以数智化客户经营 造全新 4K资产配置体系的目标。财富管理领域应用架构图 五矿信托 APP 经过多年的运营，目前已达到注册用户超 8 万人、实名用户 5 万人、月 跃用户 2 万的水平，累计完成募 资金已超6220 亿元。公司基于运营成果提前布局引入客户智能分析平台，逐渐在 APP 中覆盖埋点，将客户行为数据进行沉淀收，已形成近 2 亿条的行为事件记录。大量的行为数据使得个性化营销成为可能，数据经过客户智能分析平台的灵 加工分析，已在内部提炼形成近百种客户财富 财富 包系统 包系统投配与运营管理投配与运营管理五矿 财富管理相关系统未来 构想服务信托服务信托标品资管标品资管财富管理财富管理消费金融消费金融五矿信托五矿信托 财富展业财富展业 小程序小程序公司 网公司 网财富财富管理管理域域业务业务中台中台客户中心客户中心产品中心产品中心资 中心资 中心客服中心客服中心 量化网 量化网 企业 信企业 信开放平台开放平台 渠道渠道 资 选资 选趋势研 趋势研 市场动态市场动态家族家族 家庭信托系统家庭信托系统项目 项目 调 调 项目设立项目设立 加委托 加委托信托利益分配信托利益分配 清算 清算产品管理产品管理产品 产品 投资项目 投资项目 产品 产品 管理 管理统计报 统计报 工作管理工作管理 核 核 事件通知事件通知日 日 流程 管理流程 管理客户 客户 项目人员管理项目人员管理产品价格 产品价格 营销管理营销管理直 管理直 管理积分 积分 营销 动监控营销 动监控 券管理 券管理内容运营内容运营个性化推荐个性化推荐营销效果分析营销效果分析积分管理积分管理营销工具营销工具营销 动管理营销 动管理理财经理工具 理财经理工具 服务管理服务管理资产 断资产 断指标监控指标监控资产组合资产组合 效归因 效归因未完成 未完成 资金流水 资金流水 创建 创建 产品线管理产品线管理额度管理额度管理 值 值 产品信息管理产品信息管理计费管理计费管理开放日管理开放日管理披露报告管理披露报告管理营销 管理营销 管理产品画像管理产品画像管理产品资 服务产品资 服务上下架管理上下架管理基础服务管理基础服务管理服务过程管理服务过程管理服务资 管理服务资 管理服务信息管理服务信息管理增值服务对接增值服务对接策略管理策略管理披露日 披露日 数据数据中台中台人工智能实验 人工智能实验 数据赋能数据赋能数据价值 数据价值 数据资产管理数据资产管理数据研发管理数据研发管理数据底座数据底座投研中心投研中心风控中心风控中心投资服务投资服务资金收付服务资金收付服务头 管理头 管理异 处理管理异 处理管理特 业务支持特 业务支持充值提现充值提现受益权流转 合受益权流转 合账户管理账户管理账户服务账户服务客户管理客户管理核心服务核心服务会计管理会计管理权益管理权益管理对账管理对账管理资产管理资产管理客户经营客户经营新建新建现有现有待改造待改造 例 例运营中心运营中心 行业代表案例（客户经营-1）五矿国际信托有限公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 19 标 及超过 450 个定向客群，涵盖客户基础特性、使用黏性、关注版块、投资行为特征、心理账户特性、资产分析特征、内部评价特征等多 度的应用场景。客户智能分析平台分析报告 有了丰富的客户标 和客群，还需配套个性化营销能力才能发挥价值。为此，五矿信托 APP 进行了深度的技术架构改造，对接客群数据，提炼形成通用客群能力，并在轮 、弹窗、icon、推 消息、产品露出、动露出等诸多版块中整合客群能力，为不同客群提供不同内容，实现千人千面的个性化营销。如今，客群能力已经在五矿信托 APP 上得到广泛应用，营销之外的许多业务场景（如个性化业务入口、特定业务通知等）也接入了客群能力，使得客户经营更加精细化，客户服务更加精准。优秀的客户经营需要持续改进优化，五矿信托还进一步引入客户第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 20 体验分析平台，在五矿信托 APP 各使用节点中植入问卷收 能力，针对服务意向、服务满意度向客户随时随地直接收 馈意见，在得到 馈结论的同时又进一步丰富客户标 基础数据，帮助持续改进标 和画像算法，真正做到客户数据的闭环生态。客户体验分析平台分析报告 另一方面，丰富的标 也为理财经理提供了更加多 度的客户分析能力，凭借多种标、属性的组合 选，理财经理可以依据需要快速圈选目标客群，使得高效、高质量地制定营销策略成为可能。算法工程师经过对标 的深入研究，还形成了 20 套极具代 性的典型客户画像，并为其研究搭配了各自不同的 SOP 营销策略。运营团队基于多 的标，搭建了由多元资产、客户黏性、投资经验等多 度构成的全新客户价值模型，指导理财经理科学认知客户价值。“客户数据闭环”的数字化建设思想，使得五矿信托在客户经营领域并非基于提供的功能，而是基于客户数据链路来思考、规划解决方案。前期功能建设沉淀下来的大量数据经过疏通，变的不再孤立，能够快速流动起来，从而实现将数据转化为资产的价值赋能，完成向第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 21 全新数智化客户经营的蜕变。而全新的数智化客户经营则为五矿财富4K 资产配置体系提供了精细化的分析能力，4K 体系依托 KYC（理解客户 Know Your Client）、KYM（市场解读 Know Your Market）、KYP（产品研 Know Your Product）三套研究分析框架，将沉淀的闭环数据提炼为不同客户、市场、产品的不同“因子”并进行融合，通过科学、智能的算法为客户提供 KYA（组合管理 Know Your Allocation）资产配置服务。未来，五矿信托财富管理将围绕 4K 资产配置体系为客户提供更加智能、精准、贴心的服务，使得财富管理回归本来目的，使得信托业务回归本源。4K 资产配置体系解读 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 22 建信信托有限 任公司（以下简称“建信信托”）始 坚持以客户为中心，充分利用互联网发展成果，为客户提供“时不在、因需而在”的服务，并不断丰富直销渠道服务场景。建信信托重构客户服务 程，充分挖掘前期对客服务中的痛点与断点，总结过往经验教训，从客户视角出发，形成了以全流程线上化，加强自动化、可视化、智能化为核心理念的新一代对客服务顶层设计。在 IT 架构 的指导下，形成了以信托综合管理系统、企业级客户信息整合系统、数据仓 为底层基座；以 管理系统、客户关系管理系统、信 平台系统保障客户权益；新建销 中心系统，整合对客服务公共能力；重构建信尊享 APP、智能客服系统、智慧双录系统，持续优化客户触达解决方案。建信信托充分借鉴互联网发展前沿成果，引入移动开发平台，支应用层应用层建信尊享建信尊享 建信尊享 信端建信尊享 信端建信尊享后台管理系统建信尊享后台管理系统接入层接入层 网关网关应用服务层应用服务层用户管理用户管理产品管理产品管理资产管理资产管理 子合同服务 子合同服务 动运营 动运营内容运营内容运营后台用户管理后台用户管理后台产品管理后台产品管理后台后台 设置设置账 管理账 管理财富专区财富专区 内触客 内触客客户服务客户服务后台 核管理后台 核管理后台参数管理后台参数管理中台服务层中台服务层销 中心销 中心 家族财富家族财富智慧双录智慧双录 数据仓 数据仓 系统 系统信披中心信披中心 信平台 信平台智能客服智能客服存 层存 层 内容管理平台内容管理平台 安全服务层安全服务层 行业代表案例（客户经营-2）建信信托有限责任公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 23 撑移动 端开发、应用发布、安全保障、移动监控与分析等功能，满足移动应用 APP 快速开发、安全运行、高效运、精准运营的需要。基于新平台，客户可以通过建信尊享 APP、建信信托 信公众 进入，也可通过 网、客户经理营销码等途径快速注册；全自助完成线上实名认证和风险 评；感通过 黑名 ；并线上 署提交税收居民 与合格投资 认证 。平台提供了多 度的 选功能，搭配丰富的产品特 标，帮助客户找到最适合的信托产品。客户下 后，即可在 APP 立刻发起 AI 自助双录。需排队等待客服人员，不需事前约定工作时间，双录 AI 机器人随时随地为客户提供双录服务，并通过人脸识别、生物 体识别、语音识别等技术保障录制人的真实性和录制的有效性。线上 署 子合同功能省去了传统纸质合同寄 的漫长等待。合同一经 署即上传区块链，以技术手段确保合同的有效性。以客户为出发点，以精细化服务驱动精益成长。建信信托基于用户的风险偏好、业务特征等数据，开展客户画像分析，实现精准服务，提升用户精细化运营能力。借助客户画像精准分析，将日 消息提醒、专区推、弹窗提醒等多种运营策略，精准触达客户，提供满足个性化、定制化客户服务，大幅提升客户满意度和认可度。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 24 3 3、服务能力：客户服务能力相对全面，机构服务和员工服务能力有服务能力：客户服务能力相对全面，机构服务和员工服务能力有待加强待加强 服务能力主要涉及客户服务、机构服务和员工服务三个层面。其中，客户服务主要体现在对交易流程安全便捷的支持及资 咨 专业全面的供给等方面的数字化建设，提升客户体验；机构服务主要体现在对机构运营高效便捷的支持及信息传递及时准确的响应等方面的数字化建设，增进机构信任；员工服务主要体现在对员工展业的及时便捷的支持等方面的数字化建设，释放员工能效。图 2.13 客户服务能力金融科技建设普及情况 数字化客户服务能力主要面向财富端，已较为专业全面。数字化客户服务能力主要面向财富端，已较为专业全面。调研数据显示，绝大部分信托公司完成了移动 APP、PC 端及 信渠道的数字化建设，并针对账户开立、合同 署、支付交易等财富管理主要流程提供了全面的数字化应用支持。在客户权益等增值服务方面，已有超过 50%的信托公司提供了数字化应用。此外，对于以智能机器人为代 的数字化 后服务，虽然行业总体处于起步阶段，但渗透普及率也已超过 16%。触客渠道客户服务数字化 前 中 后服务 端移动 信公众 小程序其他账户开立交易 信托交易合同 署资 推 财富权益服务 值动态展示 程 文本智能客服 智能客服其他规划中 不需要 ：客户服务数字化能力建设客户服务数字化能力建设第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 25 数字化机构服务能力建设总体处于起步阶段，但行业整体给予了数字化机构服务能力建设总体处于起步阶段，但行业整体给予了较高的重视。较高的重视。调研数据显示，当前已建立机构服务平台的信托公司不到 30%，而建立企业级机构服务平台的信托公司占比仅 5%，但近一半的信托公司已在制定机构服务平台建设规划。从机构服务平台的功能应用来看，信披报告 、交易指令自动下达的数字化渗透率较高，分别为 42%和 39%，其余功能服务的数字化渗透有待提升。图 2.14 机构服务能力金融科技建设普及情况 数字化员工服务能力建设主要侧重业务运营端，销、投研投资数字化员工服务能力建设主要侧重业务运营端，销、投研投资等领域的赋能有待加强。等领域的赋能有待加强。调研数据显示，当前行业整体对数字化员工服务能力建设较为重视，主要侧重在业务运营流程的自动化、智能化等方面，运营工作的数字化程度在 85%以上。但对于移动销 支持及投研、交易等工作的数字化赋能，行业整体仍有待加强。其中，对于财富管理，超过 40%的信托公司 未面向销 条线员工提供移动展业工具支持；对于投研投资工作，超过 60%的信托公司尚未面向投研条线员工提供投研工作台，投资交易工作台的行业渗透较投研工作台高，达到 70%以上，但主要功能应用渗透尚不全面，主要 中在指令自动收、交易 行等方面，业 归因、投资模拟等数字化支持能力相对 机构服务平台建设机构客户服务数字化合作伙伴服务数字化建立 立服务平台 接口企业级平台 不需要规划中其他 调 合同 署意见 馈资 推 交易指令下达 量交易估值信披报告 效分析财务对账规划中 直联报 值披露与同步产品信息互通交易确认及持仓同步公告发布风险 示异 交易预 对账规划中 ：机构服务数字化能力建设机构服务数字化能力建设第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 26 薄弱。图 2.15 员工服务能力金融科技建设普及情况 移动展业投研工作台数字化应用投资交易工作台数字化应用运营工作台资 分析产品知识 客户信息展示账户开户合同 署 规划中 不需要信息 索知识 业务预 不需要规划中 事件分析业 归因分析研报生成 价指令管理投资指令收 指令 分交易 行 效归因 实时估值规划中文 管理项目要素管理收益分配管理 品管理运营任务管理信披管理规划中 ：员工服务数字化能力建设员工服务数字化能力建设第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 27 华润深国投信托有限公司（以下简称“华润信托”）是“阳光私募”发源地，是当前国内规模最大的证券投资信托服务，截至 2023年 7 月，存续信托产品规模超 1.5 万亿元。通过 造润管家系统群润管家系统群，实现了覆盖场内外基金，股票和债券的投研一体综合服务体系。委外业务和债券业务爆发式增长，传统运作模式，不仅需要占用大量人力资源，还存在较高的操作风险，运作压力较大。基于此，华润信托自主研发建设了投资润管家和产品润管家系统自主研发建设了投资润管家和产品润管家系统，使用 RPA AI完成场外非标准化数据转换的最后一公里，替代场外交易和估值场景中的人工劳动，大幅提高了场外业务的运作效率和容量。同时，针对债券业务交易量激增的情况，专 建设交易润管家交易润管家 通银行间市场接口、中债和上清结算直连接口及券 PB 接口，实现债券交易线上化。润管家系统群由投资润管家，产品润管家和交易润管家组成。投润管家系统群由投资润管家，产品润管家和交易润管家组成。投资润管家系统资润管家系统面向资金端和资产端，构建资金端与资产端的有机互联华润 投资、交易、分析等科技服务一体化向资金方及投顾提供的场外业务资管系统，系统 交易、风控、运营为一体，构建资金端与资产端的有机互联 ，通公司内直销 台，估值系统，子印章等系统，支持内部运营高效运作；对接托管机构和公募基金等指令 行渠道，建设全线上化场外投资流程。为合作机构客户提供的 证券服务系统平台，直观展示产品运作情况，灵 支持各类用户服务，提供投资组合模拟分析，风格行业 归因，业 归因等投资分析、信息 等工具，全方位多 度满足客户需求。结合证券业务头 管理、交易、运营的需求，与头部金融科技公司合作，精心 造的 子化交易平台。该平台 用全新的 服务架构，核心功能实现了全内存化处理，提供极速交易体验，业务场景完成了场内、银行间、场外交易市场的全覆盖，支持交易全流程风控，投资流程灵 调配。投资润管家系统投资润管家系统交易润管家系统交易润管家系统产品润管家系统产品润管家系统投研一体化投研一体化系统群系统群行业代表案例（机构服务-1）华润深国投信托有限公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 28 ，提供投资、交易、风控、头、数据服务；产品润管家系统产品润管家系统主要为上下游机构（投资顾问，代销渠道，资金方）提供了多渠道，全方位的投研和投后分析服务；交易润管家交易润管家是基于证券业务头 管理、交易、运营等需求，造的 子化交易平台，完成了场内、银行间、场外交易市场的全覆盖，支持交易全流程风控，投资流程灵 调配。整体而言，润管家系统群实现了：（1）从资金端指令发、委托 行，到资产端的成交回传全流程的闭环管理；（2）支持银行理财产品、FOF 等委外业务和股票、大宗交易、固收等场内业务多类型资产指令线上化管理；（3）与招银理财、招银私行、基煜基金等众多主流平台互通互联；（4）支持场外业务非标准数据的 7*24 小时自动化处理；（5）灵 便捷的投研分析和信息披露服务。润管家系统群上线以来，开拓了银信合作的线上化新模式，是业内首个专 针对银行委外业务场景的系统，为全委及委外业务插上金融科技的翅膀。同时，高效解决了银行委外与全委业务中广泛存在的精力“2/8 错配”问题，各业务方大大节省了宝贵时间。投资润管家 造行业首创合作新模式通过 技术的应用，实现 小时不间断解析行情、交易确认、估值 等文件，实现场外资管产品交易数据标准化、自动化的处理和 配。通投资、交易、风控、估值、运营等产品管理所涉及的内部系统，实现了指令传、风控管理、头 管理、成交回报、估值清算的系统化统一管理，支持场外交易事前事中风控，大幅提高交易、风控和运营效率，降低人工操作风险。与多家理财子公司、业银行、托管券、金融机构直销 台、基金代销平台等渠道完成系统互联，实现了从投资 信托产品，到信托机构 行投资交易（如 投资子层标的）的全流程线上化。场外交易场外交易系统化系统化机构互连机构互连线上化线上化交易估值交易估值自动化自动化第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 29 为有效解决证券信托业务快速发展中在运营承载、客户服务、操作风险、监管报、清算运营、信息传递和人均 荷等多方面的压力，中国对外经济贸易信托有限公司（以下简称“外贸信托”）结合资金端运营、信托财务管理及证券项目运营、清算的实际业务特点，建设了公司运营管理系统，构建公司运营可视化作业机制，提升系统整体支持能力，实现证券业务高效协作、深度互联互通，提升公司运营管理的高效性和精确性，支持公司证券业务的持续发展壮大。运管管理平台核心定位：主干快速路主干快速路：a、流程驱动，根据预先定制的业务流程，触发待 或提醒的方式驱动业务；b、功能组件模块化，根据业务、部、项目角 不同，差异化支持运营场景。工作台工作台进度中心进度中心效能中心效能中心项目项目中心中心合作合作机构机构账户账户中心中心划 划 转账转账文 文 中心中心日 日 中心中心场景场景 流程 流程 移动移动 应用应用工具工具 新一代证券运管平台新一代证券运管平台统一 户流程平台数据中心 合同系统（要素模板）综管系统用印系统 系统资管系统估值系统信息披露尊享平台行业代表案例（机构服务-2）中国对外经济贸易信托有限公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 30 监控分析平台监控分析平台：a、进度监控，根据业务领域、项目运营事项，提供个性化运营进度监控视；b、效能分析，基于业务数据为时间管理、效率、点分析提供量化支撑。数据加工厂数据加工厂：a、按主题存，实时抽 加工，提升系统间数据交互效率；b、指标统一归口，提供标准数据服务，赋能业务应用。可视化工作台可视化工作台：a、千人千面，提供按业务领域、角 个性化设置的项目运营节点导航视；b、全景视，待、任务、行程、会议以及自定义 动等内容及时提醒。1 1、可视化运营工作台、可视化运营工作台 以项目全生 周期和员工 360 度 工作信息和完成工作为场景，一 式展示当日或设定时间需完成的所有工作及设定日期需提示的所有工作，并且可按不同人员视角区分展示，实现千人千面。支持我的项目、我的任务、我的计划、我的提醒、我的报告等我相关的所有工作，以工作驾驶舱、工作日、流程待 等多种形式进行信息展示。2 2、进度监控中心、进度监控中心 通过将项目对应的成立、估值、清算、支付等时效标准灵 线上化配置，生成紧急程度不同的待 任务，实现智能化的运营清算监控，提升运营工作整体的数字化作业效率，降低业务操作风险。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 31 支持进度监控时效设置、账户进度监控、项目进度监控、估值进度监控、清算进度监控、清算进度监控、支付进度监控、交易进度监控、风控进度监控和信息披露监控等，在项目 度、公司 度、部 度多种不同 度做可视化大屏展示。3 3、效能分析中心、效能分析中心 效能平台对公司主要运营环节进行效率分析（人均承载、平均耗时、最长最 耗时、人均耗时、关键 点耗时等），最 达到优化工作流程的目标，提高运营效率。主要需要分析的场景：合同 运营分析、项目运营分析、账户运营分析、估值运营分析、清算运营分配分析、投资交易运营分析、支付 分析、信息披露分析和全流程自定义节点分析。实现项目初始管理、账户开销、估值做账、清算分配、投资交易、划 支付、信息披露、流程 等各个关键节点的人均承载、平均耗时、最长最 耗时、人均耗时、关键 点耗时等数据进行分析，并生成对应的统计。4 4、项目生 周期管理功能优化项目生 周期管理功能优化 项目综合管理系统重构，以实现证券项目全生 周期管理，各环节流转通过流程待 和事务待 驱动，实现事找人，提升整体系统性能。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 32 5 5、AIAI 工具应用工具应用 在管理过程中应用 RPA 和 OCR 技术，构建 像识别、语音识别等AI 工具，实现智能账户中心、机器人等场景应用。以 AI 的手段解决因账户信息录入、数据变更、余额 、合同上传等大量低价值劳动耗费宝贵时间的问题，提高生产效率。在运营管理系统支持赋能下，实现了与合同中心、信息披露、资管、估值、TA、综管、证券数据 市、数据中心等系统平台的互联互通，支持（1）证券项目初始、费用计算、权限导入、合作机构、角 及 等功能应用；（2）构建了证券内部业务运营的可视化科技支撑，实现了可视化运营；（3）构建证券项目权限统一管理，实现运营管理（证券）、公司合同中心、信息披露、资管、估值、TA 系统、综管系统等核心系统一致性；（4）支持辅助管理分析、自动作业和运营决策，将业务人员从低价值劳动中解放出来。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 33 为高效支撑公司业务战略转型，华润信托制定了公司级数字化转型框架。以“服务智能化、运营高效化、管理数字化、决策科学化”四大转型目标为指导，聚焦“数字化服务、数字化运营、数字化风控、数字化管理”四大核心场景，本着“一张 绘到底”的指导思想，推进数字化转型建设，启动了“智能一体化业务管理平台”建设项目，旨在重构信托核心业务管理中枢，以数智化平台助力公司业务转型。在新一代“智能工作台”建设过程中，华润信托针对自身业务特点和发展阶段，确立了“敏前台、强中台”和“个性化、一体化、标准化、数智化”的建设原则 前台应用建设层面，针对信托不同业务条线的个性化需求分别 造工作台，实现了操作聚合、数据聚合、监控聚合和一体化作业。各个工作台围绕着信托计划全生 周期，按照业务运作逻辑，实现各中台中心操作入口统一、业务主数据及参数管理统一、各专业系统进度监控整合以及 缝衔接的一体化作业。华润 为 配信托各业务条线个性化需求以及快速响应客户需求，亟需差异化建设各业务条线的工作台。智能工作台围绕着业务流程再造、作业模式转型和数据驱动管理三个重点，旨在 造业务管理的智能中枢，实现业务管理的可知、可视及可管智能工作台整体规划智能工作台整体规划建设内容建设内容业务层业务层工作台建设工作台建设中台建设中台建设标准建设标准建设差异化建设差异化建设同业工作台同业工作台标品工作台标品工作台家 工作台家 工作台普 工作台普 工作台非标工作台非标工作台产品日 产品日 流程导向流程导向提醒待 提醒待 流程 流程 项目管理项目管理客户管理客户管理账户管理账户管理文 管理文 管理信息披露信息披露认证中心认证中心项目中心项目中心资 中心资 中心流程中心流程中心账户中心账户中心文 中心文 中心数据中台数据中台数据标准数据标准接口标准接口标准业务模型标准业务模型标准 面组件标准 面组件标准账户通账户通数据通数据通流程通流程通消息中心消息中心工作台建设工作台建设基于公司统一的技术框架基于公司统一的技术框架、标准标准、规范规范，按需按需、逐步建逐步建设各业务自 的工作台设各业务自 的工作台。通通过工作台为业务用户 造操过工作台为业务用户 造操作聚合作聚合、数据聚合数据聚合、监控聚监控聚合的一体化工作台合的一体化工作台中台建设中台建设推动业务和技术中台的建设推动业务和技术中台的建设，从账户从账户、数据数据、流程三个方流程三个方面保证系统间的互联互通面保证系统间的互联互通，实现线上化实现线上化、数字化的业务数字化的业务流程再造流程再造标准建设标准建设以系统建设 实贯标以系统建设 实贯标，推动推动业务流程业务流程、数据接口数据接口、业务业务模型模型、功能组件等多个方面功能组件等多个方面的标准化建设的标准化建设行业代表案例（员工服务-1）-华润深国投信托有限公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 34 在中台和标准建设层面，充分考虑了信托业务在流程 、项目管理、文 管理等方面的共性需求，用户在使用系统时对用户体验、操作习惯、数据口径的一致性要求，同步推进了项目中心、流程中心、文 中心等多个中台和数据、UI 等标准的建设。通过引入“智能工作台”（1）全面梳理了产品全生 周期，推动流程再造；（2）将割裂于不同系统业务操作进行整合，统一业务操作入口，实现业务作业前、中后台的贯通和业务数据 缝化流转；（3）变革传统依赖人为主观驱动发起业务，事后线下跟踪确认的方式，变为事前主动提醒、事中处理监控、事后闭环 馈的全线上管理；（4）面向全信托业务抽象出项目管理、客户管理、账户管理、流程管理、合同管理、信息披露、文 协同、资金交收等共性化能力，造可复用的平台能力体系；（5）借助 RPA、OCR 等智能工具应用，嵌入信托业务场景辅助提升作业效能。截至目前，智能工作台已完成了一期项目投产。上线以来，项目管理数量年均同比增长 24%，资产管理规模年均同比增长 16%，管理华润 智能工作台功能架构作为华润信托数字规划 中的 数字 经系统，智能工作台是实现信息高度聚合的一 式工作平台，旨在 通业务前、中、后台，实现移动化、线上化、智能化的业务作用和数字化、自动化、约化的运营支持智能智能工作工作台台业务业务作业作业移动化移动化、线上化线上化、智能化的业务作业智能化的业务作业业务业务运营运营数字化数字化、自动化自动化、约化的运营支持 约化的运营支持产品成立产品成立产品存续产品存续产品清算产品清算项目事前项目事前产品立项产品立项 移动 调移动 调、移动 移动 技术技术平台平台服务化服务化、分布式分布式、灵 化的技术服务灵 化的技术服务 服务架构 服务架构 拟化 拟化 云部署云部署分布式分布式流程引 灵 配置流程引 灵 配置统一登录认证统一登录认证数据数据管理管理客户数据客户数据合同数据合同数据账户数据账户数据交易数据交易数据项目数据项目数据信息高度聚合的一 式工作处理平台信息高度聚合的一 式工作处理平台业务指标进度业务指标进度项目进度总 项目进度总 重点指标展示重点指标展示日 制驱动日 管理日 制驱动日 管理 流程流程、事务待 事务待 业务报 分析业务报 分析智能撰写智能撰写智能核 智能核 算法引 算法引 业务向导地 业务向导地 数字 名数字 名标准化标准化、充分共享的主数据统一管控充分共享的主数据统一管控合同灵 配置合同灵 配置文 分 传 和处理文 分 传 和处理 量文件断点续传 量文件断点续传规则引 规则引 量化操作支持 量化操作支持 作业作业 子用印 子用印第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 35 客户数同比增长 30%，约 10.88 万，管理信托账户数同比增长 18%，约 1.8 万户。同时，业务效率大幅提升，某业务线业务规模年均同比增长 181%，信托经理人均产能同比增长 20%，项目成立周期从 T 21日缩 至 T 3 日，投资时效从 T 5 日缩 至 T 2 日，估值时效从月估值缩 成周估值。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 36 陆家嘴国际信托有限公司（以下简称“陆家嘴信托”）自动化估值数字员工项目，通过应用 RPA AI 技术，以 拟数字化劳动力代替人工操作，提升运营效率，提高流程质量和业务处理的准确性，实现降本增效，并推动全公司业务流程优化与再造，提升客户体验，推动科技金融、全面助力信托业务数字化转型。在数字员工的开发过程中，科技团队与业务团队在需求设计、试迭代等多个环节开展了紧密协作，设计了深度契合运营流程需求的AI 机器人。自动化估值数字员工完全自主开发可控，支持 FA 公共数据同步、FA 自动清算转账、增值税自动划、FA、AM、网银余额自动比对、分配流程部分节点自动化、清 流程部分节点自动化功能，大幅提升了业务运作效率。分配流程部分节点自动化 行业代表案例（员工服务-2）陆家嘴国际信托有限公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 37 FA、AM、网银余额自动比对 数字员工上线以来，不仅大幅提升了日 业务运营质效，并且通过人力劳动的节省，进一步实现了经济降本。功能应用功能应用 效率提升效率提升 FA 公共数据同步 20min/天 FA 自动清算转账 150min/天 增值税自动划 20min/天 FA、AM、网银余额自动比对 30min/天 分配流程部分节点自动化 120min/天 清 流程部分节点自动化 20min/天 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 38 RPA 机器人，被视为企业的数字化操作员工，在加速企业数字化转型、减少业务开展过程中的人工错误、提高企业运营效率、降低企业运营成本、提升科技与创新能力等方面发挥重要作用。华宝信托有限 任公司（以下简称“华宝信托”）作为从事资产运营的专业金融机构，业务开展过程中，具有大量工作涉及多系统信息交互、对业务细节准确性及时性要求高、数据计算过程繁复等特点，这些业务都可以通过 RPA 机器人及相关数字化技术进行提升、改进和优化。证券信托业务部是华宝信托的核心部，信托经理是证券信托业务部的核心人员，也是 资产管理业务的专业人士。然而，由于资产管理涉及的数据量庞大、信息来源复杂，加上市场波动等因素的影响，工作中会出现 关键信息不及时、业务处理出错、决策时间不足等痛点。具体 现在：产品开放日信息 不及时，错过产品开放日，影响了产品交易操作；信息不及时，还会进一步影响决策时间；开放日进行产品 购、回等操作时，涉及华宝信托多个内、外部系统数据的 及加工，容易出现错误，直接导致业务事故。通过引入 RPA 建设理念，对开放日信息及时 到产品数据加工全流程进行重新梳理：流程中能够自动化运行的工作进行自动化处理，通过人机结合的方式对全流程进行重构。华宝信托 RPA 平台 用市面主流的 C/S（Client/Server）架构，行业代表案例（员工服务-3）华宝信托有限责任公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 39 整个平台包括服务端控制台、机器人、设计器以及 AI 平台。服务端控制台包括设计中心、运行中心和控制中心三部分；机器人分为有人值守机器人、人值守机器人和服务型机器人；设计器即编辑器，用于流程构建开发。AI 平台，提供人工智能相关能力，为 RPA 运行提供智能支持，相关功能包括 OCR、NLP、智能语音等。RPA 平台整体架构 如下：RPA 对业务流程的重构说明如下：原来业务每月在开放日 的操作累计需要 22 个小时，通过RPA OCR UKEY 机器人等相关技术对流程的重塑，每月仅需 1.8 小时，宝之云宝之云 数据存 服务数据存 服务 拟资源计算 拟资源计算 拟网络 拟网络 载均 载均 内容与分发内容与分发容器服务容器服务弹性 缩弹性 缩分布式文件系统分布式文件系统 通用通用技术组件技术组件数据中台技术组件数据中台技术组件企业互联网架构企业互联网架构业务中台技术组件业务中台技术组件基础中台组件基础中台组件业务交付业务交付 通用业务通用业务组件组件业务中台业务中台数据中台数据中台人力资源中心人力资源中心财务中心财务中心投资中心投资中心 计风险内控 计风险内控 务服务中心 务服务中心 直数据层 直数据层公共数据层公共数据层数据运营层数据运营层业务业务应用应用数字数字员工员工 平台平台工程项目中心工程项目中心 中台中台模型工厂模型工厂运 优化运 优化智能感知智能感知智能控制智能控制固有合同固有合同业务流水业务流水资金额度资金额度成本收益成本收益自营自营业务业务受托管理受托管理 计划 计划账户管理账户管理 利 利产品目录产品目录资产组合资产组合组合投资组合投资 组合组合管理管理资产配置资产配置资产分析资产分析配置优化配置优化 资产资产配置配置 生资管 生资管券 券 融资融券融资融券 品期 品期 资本市资本市场投资场投资 本引 本引 记录 记录 插件插件 有人值守有人值守 人值守 人值守 管理调度管理调度运行监控运行监控 部署 部署 设计设计中心中心运行运行中心中心控制控制中心中心网银机器人网银机器人 银行 银行 发银行 发银行 银行 银行 值机器人 值机器人 件 值 件 值 拟 值 拟 值产品 值 产品 值 证券信托机器人证券信托机器人开放日提醒开放日提醒开放日数据处理开放日数据处理监控台账处理监控台账处理业务管理机器人业务管理机器人每月公司定价每月公司定价银监月报银监月报行业周报 数行业周报 数更多更多 平台平台运营运营 户管理 户管理产品管理产品管理计费管理计费管理开放平台开放平台 招 银行招 银行成都银行成都银行光大银行光大银行平安银行平安银行 银行 银行广发银行广发银行工 银行工 银行 业银行 业银行 营销管理营销管理销 管理销 管理客户服务客户服务客户信息客户信息 产品管理产品管理 流程 流程 信托信托业务业务产品管理产品管理 家族家族信托信托 资产视 资产视 资产配置资产配置 财富财富管理管理资产接收资产接收份额管理份额管理资产 付资产 付 数字员工平台方案安全安全安全安全运 运 数据安全数据安全应用安全应用安全主机安全主机安全数据安全数据安全云平台安全云平台安全物理安全物理安全网络安全网络安全服务运 服务运 服务分析服务分析认证服务认证服务数据安全数据安全定量分析定量分析资源计算资源计算资源监管资源监管 开放日提醒及开放日数据处理登录代销系统登录代销系统，开放日，开放日基金产品信息基金产品信息登录核心系登录核心系统，核 基统，核 基金产品状态金产品状态 开 开RPARPA机器机器人程序人程序两个两个 RPARPA机器人机器人(开放日提醒、开放日数据处理开放日提醒、开放日数据处理)加上人工沟通，完成复杂业务工作加上人工沟通，完成复杂业务工作.整个流程涉及整个流程涉及 RPA RPA、OCR OCR、UKEY UKEY 机器人等多种技术的协同工作。机器人等多种技术的协同工作。1 1发 件通发 件通知 核知 核 用前：用前：每月每月花费时长花费时长2222小时小时 用后：用后：1.81.8小时小时RPARPA 效效率提升率提升RPARPA 的工作量的工作量相当于相当于纯纯手手工工自自动动化化2 2与银行人员沟与银行人员沟通，确定操作通，确定操作产品清 系统产品清 系统3 3银行 件回银行 件回复可 产复可 产品信息品信息4 4业务人员登业务人员登录银行网银录银行网银，网银，网银相关数据相关数据5 5业务人员登业务人员登录核心、代录核心、代销系统进行销系统进行 操作 操作6 6 个流程操作用时：个流程操作用时：每月投入人力：每月投入人力：用前：用前：3 3个人个人 用后：用后：1 1个人个人12001200%2 2个人个人 用用RPARPA前前 用用RPARPA后后第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 40 效率提升高达 12 倍。在保证准确率、及时性的前提下，业务人员也从 3 人降为 1 人。此流程目前应用于某银行端的 购、回操作；未来，如需扩展至其他银行，流程仅需快速迭代，扩展其他银行 UKEY 机器人的辅助，即可满足业务发展需求。未来，随着人工智能技术不断成熟，RPA 与传统模型、AIGC 为代 的大模型的结合将越来越紧密。IDC 报告预，受到大模型、AIGC等影响，中国 RPA AI 市场将进入爆发期，预计未来三年的复合增长率在 60%以上。目前看来，AIGC 已经在金融领域多个层面展现其价值。例如，为金融机构员工的专业化营销、渠道 提供更多支持，提升面向客户的个性化服务能力；提升业务智能化与 公模式化自动化，改善内部工作流程，提升工作效率。AIGC 相当于数字员工的“脑”，RPA 技术相当于数字员工的“手”，相信有更多大“脑”加持的 RPA技术在未来有更大应用前景和发展空间。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 41 4 4、交付能力：不同业务的数字化交付存在较大差异，重点业务已基交付能力：不同业务的数字化交付存在较大差异，重点业务已基本满足需求本满足需求 数字化交付能力主要是指能够基于数字化的方式实现各项业务流程的 理，提升业务经营质效，相关业务平台功能应用的全面性、专业性、有效性是 量交付能力的重要参考。交付能力的建设积累，除了必要的预算投入外，高质量的业务需求也是重要前提。业务方向的差异化，决定了交付能力范围的差异化；需求价值的高低，决定了交付能力专业性的深浅。从三分类角度来看，资产服务信托、资产管理信托、公益 善信托的数字化交付能力呈现较大的差异性。资产服务信托方面资产服务信托方面，已建立了相对较强的数字化交付能力，但仍已建立了相对较强的数字化交付能力，但仍需持续加强。需持续加强。结合资产服务信托的几个重点细分业务来看，家族信托、保险金信托、资产证券化信托等重点业务的数字化交付能力较强，大部分业务流程已实现数字化的信托公司占比分别为 72.6%、53.2%和62.9%，而预付类资金服务信托、风险处置服务信托的数字化交付能力相对较弱，大部分业务流程已实现数字化的信托公司占比分别仅为19.4%和 27.4%。其中：家族信托的数字化交付能力较强，家族信托的数字化交付能力较强，不仅数字化建设的行业渗透率较高，并且在功能应用方面也较为全面，分配方案制定、事务管理、资产配置功能应用等是家族信托数字化交付能力中最普及的能力点。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 42 图 2.16 家族信托重点金融科技应用普及情况 资产证券化信托、保险金信托也具备了一定的数字化交付能力，资产证券化信托、保险金信托也具备了一定的数字化交付能力，收益分配、信息披露以及保/资金 加、计划制定分别是两个业务中最主要的数字化能力建设点；图 2.17 资产证券化信托和保险金信托重点金融科技应用普及情况 预付类资金信托和风险处置信托的数字化交付能力建设尚处起步阶段，已具备的数字化能力中最普及的能力点其渗透率尚不足15%。财富传承计划制定资产配置现金流预 全流程风险管理投资收益分析利益分配方案制定家族事务管理合作伙伴对接未经营此类业务规划中 不需要 ：家族信托业务系统建设情况家族信托业务系统建设情况 产品设计产品发行发行备案估值做账注册上市 环购买收益分配受托管理信息披露未经营此类业务 未建设此类系统 不需要 ：资产证券化信托业务系统建设情况资产证券化信托业务系统建设情况 保险金信托计划制定保 资金 加保 质 减保 现未经营此类业务规划中 不需要 ：保险金信托业务系统建设情况保险金信托业务系统建设情况第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 43 图 2.18 预付类资金信托重点金融科技应用普及情况 资产管理信托方面，投研资产管理信托方面，投研工作的数字化交付能力偏弱，投资交易工作的数字化交付能力偏弱，投资交易的数字化交付能力相对较强。的数字化交付能力相对较强。调研数据显示，仅 15%的信托公司实现了投研一体化，45%的信托公司在开展数字化投研能力建设过程中仅是接入了外部数据，为研究人员提供基础的数据分析支持，而投资策略研究、资产配置等功能应用的普及度均较低。相较而言，超过 83%的信托公司已建立投资交易系统，其中 29%的信托公司建立了企业级的多资产交易系统，交易指令下达、清结算、估值、认 购/回等功能应用的普及程度也较高。图 2.19 投研系统及投资交易系统重点金融科技应用普及情况 公益 善信托公益 善信托数字化交付能力建设处于探索阶段，调研数据显示，超过 56%的信托公司尚未搭建数字化系统。信托财产保管权益登记 行监督支付清算信息披露未经营此类业务规划中 不需要 ：预付类资金管理信托业务系统建设情况预付类资金管理信托业务系统建设情况 观数据分析行业数据分析 情监 投资策略研究大类资产配置规划中 不需要风险建模其他 ：投研系统系统建设情况投研系统系统建设情况 市场数据对接投资决策管理资产认购 购 回交易指令下达指令 指令分发 中交易日 清算数据处理与估值对账头 管理业 归因其他规划中 不需要 ：投资交易系统建设情况投资交易系统建设情况第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 44 图 2.20 公益慈善信托重点金融科技应用普及情况 善信托结构设计 善项目管理客户权益体系设计 善信托效果评估规划中未经营此类业务 不需要 ：善信托业务系统建设情况 善信托业务系统建设情况第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 45 为积极做好家族信托业务赋能，上海国际信托有限公司（以下简称“上海信托”）聚焦“服务平台”建设，推出“信睿”家族信托综合业务平台，满足家族信托客户多元化、深层次的资产管理需求，以及标准化、量化项目运营管理目标。在“信睿”平台建设过程中，鉴于家族信托需求个性化程度高，定制化特 明显，上海信托专 成立数字化团队，汇 产品设计、财富管理和科技人员，通力协作，确保科技力量持续赋能。产品团队将渠道客户多样化需求通过系统汇 成家族信托项目报 及设立时需要的标准要素内容，与信息科技部沟通，利用“信睿”平台将各类型家族信托的共性内容标准化，基本架构嵌入系统中，大大简化业务报 流程及合同制作流程，减少人工差错，同时保 定制化制作的空间，支持业务长期发展。功能应用上，“信睿”平台已实现现金类家族信托及保险金家族信托 子 章、智能双录、客户 约等全流程线上化操作。通过对客户风险等级，投资比例及分配情况的综合 断，为项目经理对客户进行资产配置提供智能建议，并能自动生成标准合同、投资指令、信披报告。通过不断优化迭代，帮助家族信托业务逐步建立系 化、标准化产品，成为家族财富服务理念与资源的高效整合，不仅为客户实现个性化理财与全方位规划的财富管理目标，也大大提高了项目创设、资产配置、流程 效率，为公司拓宽更多信保合作 好了基础。行业代表案例（家族信托）-上海国际信托有限公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 46 “信睿”平台以面向服务的架构设计为理念，通过 Springcloud 服务应用服务平台，实现应用组件级别的解耦，以应对业务种类和系统压力的持续增长，提高架构的可扩展性，保障系统易开发、易 、易扩展和可靠稳定运行。在渠道端，“信睿”APP 的专属远程 约、智能双录模块，既保持了 约的私密性、合规性，又有专属性，并且可以在多个渠道上快速复制运用。远程 约和智能双录功能有效地支持了已经成熟的合作渠道方，大大提高了渠道客户经理的业务拓展便捷程度。在投资端，“信睿”平台开发了智能化资产配置模块和现金流管理算法，根据委托人的风险偏好、期限偏好、产品额度、合同约定的投资范围和投资比例等，自动 选出可投产品，并计算各产品可投资金额，实现拟投资产品与项目资金配置需求、投资逻辑能自动 配。他益分配是家族信托的特 之一，也是与其他投资类信托在分配信睿信睿 前期营销信睿信睿 系统基础功能系统基础功能项目报 项目成立项目运营视频双录视频双录受益人录入受益人录入风险 评风险 评 名 管理 名 管理保 录入保 录入分配方案录入分配方案录入 件上传 件上传意向书复核意向书复核保险金合同定制保险金合同定制产品信息预登记产品信息预登记项目创建项目创建项目模板管理项目模板管理子项目管理子项目管理委托人管理委托人管理保 人管理保 人管理受托人管理受托人管理受益人管理受益人管理分配方案管理分配方案管理分 方式管理分 方式管理保费录入保费录入投资比例管理投资比例管理项目基本信息管理项目基本信息管理投资标的管理投资标的管理自有产品管理自有产品管理引进产品管理引进产品管理智能投顾智能投顾产品 产品投资产品 产品投资信睿项目资产配置信睿项目资产配置产品 量 回产品 量 回投资投决额度管理投资投决额度管理 加分配 加分配信睿项目 加信睿项目 加存续期 规分配存续期 规分配存续期特 分配存续期特 分配各省最低工资标准各省最低工资标准 划拨指令重划 划拨指令重划身份证信息管理身份证信息管理身份证 记录身份证 记录身份证有效期 身份证有效期 信息披露信息披露报 数据复核报 数据复核 生成及下载生成及下载 生成及下载生成及下载报 数据节点 报 数据节点 估值日 估值日 其他披露事项 其他披露事项 外 部 产 品 披 露 信 息 管 理外 部 产 品 披 露 信 息 管 理 需 本 期 披 露 项 目 需 本 期 披 露 项 目 信息 信息 信睿项目信息 信睿项目信息 信睿投资指令 信睿投资指令 信睿分配指令 信睿分配指令 信睿划 指令 信睿划 指令 项目账户 项目账户 项目状态 项目状态 项目 项目 项目 时分配 时分配系统参数管理系统参数管理系统流程管理系统流程管理系统公告管理系统公告管理系统用户管理系统用户管理系统角 管理系统角 管理系统权限管理系统权限管理数据同步管理数据同步管理定时任务管理定时任务管理第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 47 端的最大差异。基于“信睿”平台的流程引 和规则引，创设专属受益人业务模式，重构他益分配流程，在满足个性化需求的同时实现了标准化，解决了委托人身故后的归属权风险，确保资金划付零 误。借助“信睿”平台，上海信托家族信托实现了从原有以产品为中心、分散化、碎片化的资产管理模式，向以客户为中心、智能化、自动化服务模式转变。2023 年上半年，上海信托家族信托呈现爆发式增长势头，共 地近 1700 ，新增管理规模超 130 亿元，存续规模突破 500 亿元。在业务拓展成效显著的同时，对项目运营也提效明显。家族信托合同文件由合同模板自动生成，核要素明确，效率大幅提升。系统上线前每 家族信托业务耗时约 150 分钟，“信睿”平台上线后，耗时缩减至 60 分钟，大大提高了业务处理效率。系统还能对合同加盖 子 章，替代了原有效率较低的人工盖章过程，加速了项目 地，响应了客户意愿、渠道/合作机构 馈和市场竞争要求。家族信托是最具代 性的信托本源业务，是行业在转型过程中最重要的投入方向之一。从业务特点来看，家族信托是以客户需求为核心，业务模式创新多变，每个家族信托服务内容都有各自特点，个性化属性较强，涉及多个业务条线协同。对公司信息系统来说，需要实现以客户为中心的全流程贯通、业务方案的配置化和智能化运营，并且和家族信托业务生态布局以及渠道进行合作对接。一方面要及时响应客户需求，灵 开发部署上线；另一方面要保证系统对全流程涉及几千，甚至几万个客户资金的 量化处理，提高效率和安全性。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 48 保险金信托是资产服务信托大类的重点业务，凭借起点低、分配灵、可资产隔离等优势，受到众多高 值人群欢迎，并快速发展，截至 2023 年上半年，全市场规模已经超过 1600 亿。平安信托有限 任公司（以下简称“平安信托”）在 2019 年已将保险金信托作为战略发展的业务之一，与 团内平安银行、平安寿险合作，共同探索出了一条具有普适性的业务发展模式，建了一套智能化的产品管理平台，助力业务实现低成本、高质量的发展。为清晰全面地梳理平台需求，信托、银行、寿险联合成立项目组，由业务和科技部 参与，共同制定项目规划。在 2019 年下半年完成了一套关于保 设立、保 赔付、产品销、产品管理、产品投资、产品服务等涵盖保险金全生 周期管理的详细规划，为构建智能化平台奠定了基础。在开发实施过程中，基于平安 团云平台，用 服务架构，并且 100%自主设计和编码，既实现了完全可控，又保证了系统先进性。平台建设引入了人脸识别、语音识别、区块链等新技术，并自主设立了流动性管理、量建壳、一键开户等创新功能。行业代表案例（保险金信托-1）-平安信托有限责任公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 49 保险金信托产品的管理高度依赖系统，论是保险销 和赔付，保险金产品的设立、管理和投资都需要系统连续、精准、高频的支持。在系统平台上线后，保险金业务快速增长，截至 2023 年上半年累计规模突破 1000 亿，市场总份额超过 60%。系统平台的持续迭代完善，有力支撑了保险金业务的快速发展，是业务发展的垫 石和助推器。平台建设的优劣，直接影响了业务发展的质效，因此在系统平台的设计开发过程中需要（1）做好合理规划，平台不能仅仅满足 期需要，而是要有明确的战略指导和长远的系统规划，能够支持业务长期、灵、稳定的发展：（2）引入先进的技术，系统建设要提前规划、设计、选 好基础架构平台，选择好开发框架，并根据业务未来发展引入适用的 AI 技术和工具，保证系统项目运作方案 全流程管理系统方案 存续存续投资投资设立设立直投外部理财直投公募 投资行 通公募 置资金投资直投理财子保费代 直投存 金投中投中产品到期提醒流动性投后风控投后数据 投后投后产品 中信登报 管理 证管理份额登记产品成立登记成立登记成立信息 核立项决策资产 入产品升级产品创设产品创设建壳推 账户开立决策 资产建券投前投前投前 验受益分配清算分配变更管理费用管理业 报 信披管理权 管理数据一体化客户咨诉 证寄 产品估值区块链存 其他事务管理保 赔付产品产品保险金 保险金 保险金 保险金信托服务管理平台寿险端平台银行端平台服务服务设立设立投配投配投后投后保险金设立 加和升级资产看板传承 评 管理设立 证 署银信交互流程 设立流程设立流程运营支持运营支持家 助手 核 调 风险 评托管交互投配 证 署银信交互流程 投配流程投配流程运营支持运营支持投配录入 管理资产配置银行代销银行理财子托管网银银行平台支持银行平台支持运营报 账户视 投后监 流动性监控资金报 服务设置数据服务数据服务账户服务账户服务账户分析账户报告账户管理信托保 理赔报案 受理 新报案是 已开户是 待信托开户理赔处理给付后推 理赔数据给信托理赔开始理赔结束保 销 投保人变更保 同步保 管理销 设立销 设立保 理赔保 理赔21 122 228 326 327 00200222023第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 50 可以在未来 3-5 年或更长时间保持领先；（3）建立开放的合作关系，平台能够较高质量地完成建设，离不开三方业务、运营、科技等众多人员的合作，所以 论是对内还是对外系统建设或对接，都需要保持合作开发的态度，共同探索和实践，才能不断成长和保持先进性。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 51 为有效策应建设银行 团化战略业务快速发展，建信信托积极推进统 科技顶层设计，应用人工智能、云计算、移动互联等科技利器，升级 造数字化、自动化、智能化保险金信托线上工作平台，推动业务实现跨越式发展，已陆续对接支持了建信人寿线上化保全变更，线上保费 纳，泰康人寿保全变更等流程，极大地缩 业务 理流程，提升了客户体验。基于保险金信托线上工作台，委托人可完成线上 、线上视频双录、线上合同 署、线上自动生成收益分配方案、线上智能核算投资决策、线上资金划转等流程。同时，支持私人定制的分配细则支持特定激励或约束机制的特 分配，支持定向、分次有条件的传承等个性化需求。应用层应用层 端（信托公司）应用服务层应用服务层工作管理 核 核 待 通知待 通知系统通知系统通知 项目管理项目设立项目设立项目 项目 利益分配利益分配要素变更要素变更投资决策投资建设投资建设投资决策投资决策交易 行交易 行 产品管理产品 产品 开放期管理开放期管理 值管理 值管理 系统管理数据字典数据字典用户管理用户管理角 管理角 管理模板管理模板管理财产交付财产交付 基础服务基础服务流程引 流程引：大数据大数据统一认证统一认证：统一文件管理统一文件管理：内容管理平台内容管理平台客户管理客户管理 归 归：案系统 案系统待 待：任务中心任务中心项目后期项目后期 运行环境运行环境云服务保险公司保险公司 报系统 报系统尊享尊享 视频双录视频双录 子 约 子 约 流程平台流程平台 公司内部系统保全变更保全变更项目数据项目数据传 传 数据交互数据交互行业代表案例（保险金信托-2）-建信信托有限责任公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 52 建信信托保险金线上工作台通过线上对接保险公司，实现了保险金信托业务的全部流程线上化，同时支持部分保险公司保费 纳业务。基于客户的受托意愿，保险公司和建信信托通过科技系统依次完成客户项目 报，保全变更，财产交付，以及合同线上 约。在线上化、智能化与生态化的多元驱动下，建信信托保险金信托业务 通了资金、资产和产品之间的壁垒，实现了投前、投中、投后的线上化管理。通过与多个保险资金渠道实现线上实时连接，逐步形成全面覆盖、深度经营、可持续发展的保险金信托业务生态圈，最 实现保险金信托项目资金快速 配信托投向资产的优质受托体验，以较低的业务 槛满足客户财富传承规划、保 隔离、管理配置等多元化财富需求。自系统上线以来，保险金信托业务规模 得大幅增长。截至 6 月底，规模突破 80 亿元，前五个月新增保 规模 65.5 亿，较去年增长4 倍以上；保险金信托客户数超 1400 人；今年累计设立保险金信托项目 1300 多笔，月最高设立 520 多笔；一账户保 规模超 1.5亿元，上亿保 4 笔；保险金信托项目处理周期，从去年的平均 77天，缩减为平均 27 天，工作效率提高 65%第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 53 上海信托积极响应信托“三分类”要求，探索通过涉众服务信托搭建覆盖广泛、面向未来的综合性服务信托平台，充分运用信托财产 立优势，促进涉众性社会资金的安全管理和有效使用，在服务人民群众美好生 和提升社会治理水平方面发挥信托特有价值。上海信托以预付 类业务为涉众性资金服务信托突破口，在充分了解上海市 委、宝山区政府对涉众性社会资金管理的需求基础上，制定 业预付 涉众服务信托方案，启动与协同监管平台的端口对接，搭建了 预付码管理、协同监管服务、服务信托、风险管理等全业务周期的线上化预付 资金业务管理系统，对预付资金从支付、消费、退 等环节进行全方位的监管，凭借信托风险隔离的制度优势，实现对信托账户内资金的安全监管。上海信托预付 资金业务管理系统包含四个部分：预付码管理系统、上海市 用途预付消费 协同监管服务平台、上海信托服务信托系统、风险管理等其他辅助系统。其中，经营 通过 B 端系统，实现注册、信息对接、预付 管理、会员管理等功能；消费 通过 C 端小程序浏 户和预付 产品，完成购、消费、退、举报等操作；G 端系统部署于政府政务云，同时接入前端交易数据，帮助政府各相关部 实时掌握辖区内 户发 底数及异 预，实现对 用途预付 的全流程动态管理；T 端系统以提高运营效率为核心，可实现 户在线 约开户，在线即时资金存管，724 小时高频交易 处理，行业代表案例（预付类资金服务信托）-上海国际信托有限公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 54 以及 T 1 日的资金结算和 付。目前，上海信托成功 地了上海市首“用途预付 资金受托服务信托业务”，完成了首 户的预付 资金监管，造了上海信托“卫士”品牌的预付类受托服务产品。通过对接上海市 用途预付消费 协同监管服务平台和上海市大数据中心，协助政府对各类 户开展全周期动态管理，有效保障消费 权益，为上海市行政类综合监管提供了全新的金融服务类型。涉众资金管理领域，是信托比较典型的本源业务，也是信托公司参与和服务社会治理的重要抓手。近年来，涉众资金应用场景持续丰富，包括预付、物业费，住宅专项 修基金等，社会资金管理市场空间广阔。涉众服务信托符合监管指引方向，也可以提升公司的管理规模，为信托业务引流，并扩大信托公司社会影响力。从业务特点上看，涉众资金管理具有类型丰富、适用场景多、账户数量多、体金额小、交易笔数多、频率高、时效性强等特点，对信托公司的托管和康存系统康存客户端康存客户端康存业务系统康存业务系统政府监管系统政府监管系统支付系统支付系统资金监管服务系统系统开放平台开放平台 户管理 户管理应用应用服务服务交易交易中心中心基础服务基础服务信托公司内部系统CFCACFCA 章系统章系统风控系统风控系统TATA系统系统TCMP/CCTCMP/CC服务服务信托信托 WEBWEBwfxtwfxt-web.warweb.war服务信托开发平台服务信托开发平台fwxtfwxt-open.waropen.war资金监管业务 台资金监管业务 台stdstd-server.warserver.war收银台核心服务收银台核心服务pmcpmc-server.warserver.war运营管理系统运营管理系统fwxtfwxt-oms.waroms.warstcstc-server.warserver.war核心服务核心服务StcStc-server.warserver.war离线服务离线服务StcStc-nrt.jarnrt.jar权益登记服务权益登记服务StcStc-rights.warrights.war协议服务协议服务agmtagmt-server.warserver.war会员服务会员服务StcStc-cust.jarcust.jarredisredisminiominiooracleoraclemysqlmysqlsftpsftpRabbitRabbit-mqmq收银台收银台 支付地址、机构 支付地址、机构/个人注册，个人注册，产品同步，对账，购买，充值，产品同步，对账，购买，充值，退 退 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 55 运营能力提出了较大的挑战。因此，建立以客户为中心的账户体系，通系统各个环节，实现业务流程贯通，以及开放接口，满足合作机构和业务场景的灵 管理是其数字化建设重点。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 56 信托公司开展特 资产业务属于创新型业务，由于不良资产处置模式复杂，特 资产类型多样，涉及关联方众多，处置周期长，对信息系统的安全性、稳定性和处理效率都有较高要求，登记管理方式与传统信托项目也有较大差别，导致信托公司现有的业务系统很难承载特 资产业务的管理，同时专业的信息系统开发厂 也没有成熟的产品。为了支持公司特 资产业务的发展，中信信托有限 任公司（以下简称“中信信托”）基于对业务逻辑的深入理解，充分发挥金融科技优势，用自主研发的方式建成了适合中信信托不良资产处置业务特点的特资业务一体化运营管理平台，开创了行业先河。公司特 资产业务规模跃居行业前。中信信托特 资产管理系统上线后，实现数万名债权人、数千亿资产的管理和运营。充分发挥业务协同优势，建立了 团内外协同的一体化特资业务管理生态圈。团内通过与中信银行协同，实现数万名受益人同时在线参与的受益人大会的召开，并充分发掘客户潜力，为客户提供在线开户等其他增值金融服务。通过与光大信托协同，实现海航客户统一管理、标准化运营，并实现双方自动份额确认、子 章等交互。可以最大限度保障受益人的知情权、参与权和监督权，有效提升运营管理效率，良好适应业务转型背景下破产服务信托对于受托人勤勉 、提供优质服务的要求。中信信托抓住特资业务登记管理本质，对系统进行合理分层，并行业代表案例（风险处置服务信托-1）-中信信托有限责任公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 57 对业务流程进行抽象和统一，既建立了面向客户的标准化服务流程和功能，也建立了统一的登记管理体系，实现了业务流程全线上化管理和统一运营，可快速推广到特资业务的多种场景中。依托该一体化平台，中信信托特资业务在 2023 年持续发力，先后 地多个信托项目，特资业务规模实现快速增长。特资系统能在 时间内高质量完成，标志着中信信托自主研发和交付能力迈上了一个新的台阶，特资业务运营管理能力和系统建设能力均处于行业领先地位。未来，将更加积极地探索新技术，充分发挥金融科技创新驱动力，推动公司向数字化和智能化转型，助力特 资产业务高质量发展。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 58 “彩蝶”系 破产重整服务信托业务是建信信托为响应回归信托本源转型发展首创的业务模式，该模式利用信托天然的法律和制度优势参与债务企业风险化解，有效解决破产重整项目 见难题。根据重整计划规定，债务企业作为委托人以特定资产为信托财产委托建信信托成立信托计划，债权人通过 得信托受益权份额实现部分债权清偿。信托存续期间，建信信托履行受托人 任，包括配合债权人完成信托受益权份额领受和受益人登记、向受益人分配信托财产管理与处置收益等。为支持创新业务发展、搭建高效快捷的破产重整业务 中运营体系，建信信托先后开展了服务信托平台系统建并实现与机构渠道客户端、个人客户移动端相关配套功能的快速 地。服务信托目前已实现关键业务流程及环节的线上化运营。全面支持信托受益权转受让、受益人信息登记、受益账户变更、机构经 人变更等业务流程，大幅提升客户信息 、核、合规 、合同 署、受益权登记、归 的工作效率。同时正在进行迭视 层视 层服务层服务层存 层存 层互联网机构客户服务平台 面内容管理平台 数据存 信息录入服务服务信托系统数据 服务信托系统 面 子协议模板管理及生成服务 件模板管理及生成工 信息 服务用户 量注册互联网个人客户服务平台 面服务信托系统行业代表案例（风险处置服务信托-2）-建信信托有限责任公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 59 代优化，预计实现信息披露、受益人持仓及收益分配信息展示、个人客户线上 约、信托受益权冻结等功能，进一步提升运营工作线上化、自动化水平，实现业务提质增效的目标。在赋能高效运营的同时，机构渠道客户端与个人客户移动端的配套模块上线，为机构客户、个人客户提供便捷、安全的 方平台，有效提升客户体验及我司行业竞争力。自 2023 年 1 月系统正式运行起，已承接 9 个彩蝶产品的线上化运营，支持信托资产规模超 2 千亿元。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 60 自 2018 年资管新规发布实施、今年 3 月银保监会发布“信托业务分类新规”以来，信托行业拉开了第三次转型的序幕。数智化时代的信托业务转型，产品不断创新，论从客户交互、交易频度、交互体验还是数据量相对于传统业务发生了巨变，中信信托以客户为中心，全面 造精准营销能力、客户经营能力、产品创新能力、投资研究能力、资产配置能力、一体化运营能力和风控合规能力的数智化，以实现信托公司价值。近年来随着中信信托业务转型的不断深入，围绕“做大型金融机构综合服务”定位，在产品设计方面不断创新，包括家族信托、家庭服务信托、递延服务信托、养老金服务信托、多策略投资信托、现金管理类信托等，公司秉承金融科技与投资研究、资产配置业务紧密结合的理念，持续进行业务与科技及数据的深度融合，在信用研究、资管产品研究及资产配置业务的数字化、智能化、一体化方面深耕；同时，以数据为驱动，造业务数据化、数据资产化，实现大规模、多源异构内外部数据高效存，对数据进行结构化、标准化处理，使其沉淀为满足信用风险研究分析及预 和资产配置业务所需的资产。行业代表案例（投研-1）-中信信托有限责任公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 61 资产配置业务功能框架 信用风险评级与预 系统信用风险评级与预 系统：信托行业首家通过 OCR、NLP、知识 、大数据分析和机器学习等前沿技术，综合专家经验，实现对交易对手的企业 团关联网、面 情、二级市场交易、信用研究报告的模型量化评分及分析，提前预 信用风险，为投资决策和风险管理提供科学依据，造端到端的、闭环式的信用风险管控手段，实现投前风险 算与预、投中风险监控、投后风险监 与 馈的信用风险控制中心，大幅释放人力投入，降低市场、信用、操作风险。信用风险预 系统功能架构 资产配置业务系统：资产配置业务系统：信托行业首家通过大数据、大模型、机器学（二）中信信托数字化转型战略之资产管理 财富管理领域家族 公 家族 公 高 值客户高 值客户大众客户大众客户个性化个性化 定制尊享的财富服务定制尊享的财富服务伴随式财富服务伴随式财富服务智能化财富服务智能化财富服务投前投前投中投中投后投后 基于用户画像和投资偏好进行风险定位基于用户画像和投资偏好进行风险定位、推荐产品组合推荐产品组合 一 式一 式、自动自动、高效的产品下 高效的产品下，资产资产组合管理组合管理 资产收益风险分析资产收益风险分析，智能风险预 和再智能风险预 和再平 平 客户画像客户画像目标风险确定目标风险确定产品画像评价产品画像评价智能投顾智能投顾一 式下 一 式下 智能验证智能验证 子合同 子合同资产组合资产组合资产风险分析资产风险分析资产再平 资产再平 资产收益分析资产收益分析智能账户智能账户产品创新能力产品创新能力 发挥信托投融资创新能力发挥信托投融资创新能力，丰富信托产丰富信托产品线品线，覆盖债券覆盖债券、股权股权、资本市场等跨资本市场等跨资产资产资管信托资管信托特 信托特 信托家族信托家族信托家庭信托家庭信托消金信托消金信托保险金信托保险金信托企业年金企业年金 业年金 业年金 信托信托 中台业务能力中台业务能力 提升信托托管运营提升信托托管运营、风险评 效能风险评 效能，通过通过规范化产品规范化产品 用户数据赋能中台用户数据赋能中台、产品创新产品创新托管运营托管运营数据中台能力数据中台能力风险评 风险评 合规管理合规管理金融科技能力金融科技能力 将影像将影像 生物生物 语音识别语音识别、人工智能移动人工智能移动互联网技术互联网技术，应用于产品创新应用于产品创新、中台业中台业务务 前端 合营销等场景前端 合营销等场景机器学习机器学习知识 知识 云计算云计算 服务架构 服务架构大数据大数据能力支撑能力支撑资产配置资产配置前台 客前台 客数据驱动、顾智能算法和专家经验指标，使信评和投资团队对市场信用风险的关注方式改变并降低工作量。企业风险标 体系 规则规则关键 抽 去重、主体 信用 市场 管理 经营 财务 不可 力风险低频低频基本面基本面区域数据财务数据行业数据经营数据关系关系基本面基本面股权数据实控人关联经营关联高频高频市场面市场面工 变更司法 信 面 情市场报价高频高频中债 含 评级 情预 情预 情感面传导预 传导预 企业关联度股权 供应链 保传导重大风险事件可信度 财务质量财务质量预 预 计相关真实偿债能力资产质量财务异 财务异 预 预 经营指标同比异 经营指标行业位置异 约 率模型分行业结合专家指标 选要素分模型拟合 约特征得到 约 率主体信用风险预 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 62 习等前沿技术，构建资产中心、配置中心及风险监 中心，实现公司级资产配置业务线上全生 周期的闭环式管理，包括资管产品研究、资产配置方案、组合模拟 算、组合配置优化、机构代销生态通道对接、穿透式类风险因子归因分析及类 Barra 多因子风格漂移分析等，以及对产品进行标 式的定性评价、管理人进行 面 情预。资产配置业务系统架构 风险因子研究框架内置遗传算法因子挖掘系统和深度学习因子风险因子研究框架内置遗传算法因子挖掘系统和深度学习因子合成系统：合成系统：运用前沿人工智能技术挖掘阿尔法因子，通过 选有效因子，自动优化组合配置并进行模拟 算、回 分析，形成从因子研究到配置组合优化的全流程智能化。投资管理系统：投资管理系统：信托行业首家实现信托与代销机构生态全 通，包括公募基金代销、私募基金线上 子 约、银行理财平台、券 台代销等；同时，实现一键式多账户、多资产组合下、组合智能 的 OMS 管理能力。资产配置业务系统资产配置业务系统自主决策型组合管理自主决策型组合管理养老金服务信托养老金服务信托受托管理型配置方案推荐受托管理型配置方案推荐 递延服务信托 递延服务信托中信优品中信优品家族家族 家庭服务信托家庭服务信托应用功能层应用功能层数据处理层数据处理层投研工具投研工具资产中心资产中心供给方管理供给方管理产品信息管理产品信息管理产品研究分析产品研究分析管理人 调管理人 调产品入 产品入 定量评价定量评价策略标 策略标 年金组合年金组合资产包管理资产包管理配置中心配置中心约束条件管理约束条件管理资配模型资配模型（、风险平风险平价价、自定义权重自定义权重）组合回 及对比分组合回 及对比分析析组合优化再平 组合优化再平 中枢 调中枢 调、资产替资产替代代 产品组合指令 产品组合指令生成生成多账户组合指令多账户组合指令生成生成投资目标管理投资目标管理资产配置方案设计资产配置方案设计交易通道对接交易通道对接风险监 中心风险监 中心数据 数据 、清 处理清 处理事前计划层风事前计划层风险 算险 算资产包工资产包工具具资产包构建资产包构建排名优选排名优选定期更新定期更新研究报告研究报告 观研究 观研究中观研究中观研究 合信托计划 合信托计划公募基金公募基金银行理财银行理财外部资产包外部资产包私募子基金私募子基金市场 情市场 情综合业务管理系统综合业务管理系统（）系统对接系统对接财富管理系统财富管理系统（）投资管理系统投资管理系统（）年金受托投资年金受托投资监督系统监督系统估值系统估值系统（）业 归因与 效业 归因与 效评价系统评价系统 投资业务投资业务管理系统管理系统信用评信用评级系统级系统养老金产品养老金产品策略研究策略研究模型研究模型研究 调服务 调服务事前组合层风事前组合层风险 算险 算事后计划及组合层 事后计划及组合层 值预估值预估事后计划事后计划、组合及资组合及资产层风险归因产层风险归因策略验证及风策略验证及风格漂移预 格漂移预 事后计划流动性事后计划流动性、穿穿透式信用风险预 透式信用风险预 应用场景层应用场景层第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 63 基于上述平台，实现了研究、配置及交易一体化，提高协同效率，研究员能够专注于分析研究，提升研究水平，组合经理能够专注于组合调仓优化回 上，可以试算调仓对组合久期、收益率等的影响，提升组合管理能力；交易员能够专注于实时头 和实时组合指标上，提升投资交易能力。中信信托在数字化转型的浪潮中，将持续科技赋能业务创新和经营转型，提升资产端信用研究、产品研究、资产配置能力，为财富客户提供分层的个性化财富服务体验、千人千面画像、伴侣式陪伴以及收益风险 配的财富增值保值服务，从而提升中信信托乃至整个信托行业在资产配置及投资研究领域的品牌价值。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 64 为深入贯彻 实资管新规、信托三分类的监管要求，长安国际信托有限公司（以下简称“长安信托”）围绕公司标品业务转型，支撑资产配置事业部业务开展，资产配置事业部与信息技术部联合组建资产配置数字化转型共创团队，搭建研究、投资和管理为一体的资产配置投研管理体系，促进资产配置的科学化和精细化，有效 地机构投资、高 值客户定制化的资产配置需求，造长安信托特 的资产配置业务品牌。目前已实现 观及资产气象跟踪、管理人 调、基金产品、大类资产配置、组合构建分析、效归因、策略标、投资决策、母基金分析、风险监、个性场景等。同时引入公私募基金、观指标、因子模型等多渠道外部数据，提升产品运作效率，沉淀资产研究成果，实现了资产配置业务线上化管理目标。在该平台的赋能支持下，对于开展市场研究分析，能够及时掌握 观经济指标跟踪，大类资产市场 现，解决以往资 行情信息 财富管理财富管理家族信托服务信托资管机构高 值客户数据中心数据中心外部数据外部数据业务系统业务系统资配模型资配模型量化指标量化指标策略标 策略标 接口接口业务数据业务数据统一交互统一交互 地 地清 加工清 加工管理人及资产管理人及资产画像画像私有基金管理人数据 私有基金管理人数据、投研知识 投研知识 决策 决策 调 调 入 入 指令 指令 提高决策 效率提高决策 效率 私有数据等私有数据等研发平台研发平台系统管理系统管理组织角 组织角 户样式 户样式统一认证登录平台统一认证登录平台资产管理资产管理场外交易场外交易公募基金公募基金私募基金私募基金银行理财银行理财同业产品同业产品场内交易场内交易交易所交易所 股通 股通银行间银行间期 市场期 市场全资产交易管理全资产交易管理资金划拨、估值、项目、份额等运营支撑系统 、企业 信、共享等工具，支撑重要提醒、问卷调、报告 出等，提高交互效率数据范围数据范围私募基金因子行情公募基金资产气象运营支撑运营支撑、辅助功能辅助功能业务价值业务价值市场研究跟踪市场研究跟踪高效构建组合高效构建组合精细策略标 精细策略标 母基金 效分析母基金 效分析线上基金投资线上基金投资定制客户报告定制客户报告风险 情监 风险 情监 提高 效率提高 效率公开数据公开数据私有数据私有数据 调模板 调模板决策 决策 入 报告入 报告管理报告管理报告因子模型因子模型三方数据三方数据私募基金私募基金监管协会监管协会 情资 情资 业务数据业务数据配置报告配置报告基金 基金 配置模型配置模型归因模型归因模型策略分类策略分类资产配置资产配置资产配置资产配置组合平 组合平 资本 设资本 设资产模型资产模型构建组合构建组合组合共享组合共享数智化数智化标准标准 配置化配置化工程化工程化标 指数标 指数优选策略优选策略 产品产品 调 分 调 分基金研究基金研究基金入 基金入 管理人研究管理人研究基准比较基准比较组合模拟组合模拟策略研究策略研究 分评价 分评价投后管理投后管理母基金信息母基金信息策略环境策略环境 效分析 效分析投顾 现投顾 现归因分析归因分析市场环境市场环境风险管理风险管理黑名 黑名 基基础础数数据据模模板板报报告告量化模型 接口接口资产配置业务系统建设目标资产配置业务系统建设目标市场跟踪市场跟踪 观气象 观气象因子指标因子指标市场 现市场 现策略指数策略指数资产 现资产 现研究报告等研究报告等角 权限角 权限 观气象业务系统解决方案私募基金行业代表案例（投研-2）-长安国际信托有限公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 65 效率低的问题；对于开展基金产品研究，通过数据 地、RPA 、API 接口等方式，引入公私募、外部第三方多数据源，全面覆盖基金产品数据，解决手工频繁操作的情况；对于开展资产组合建设，支持股票、债券、基金等标准化多资产配置，按照 观经济周期与大类资产配置模型快速实现组合构建，满足自上而下和自下而上多种构建方式；对于投决 支持，与决策 系统实现接口交互，实现基金入 决策线上化，构建长安信托公私募基金，沉淀资产知识。通过以上业务场景的应用，极大的满足资产配置的投研决策，更好的满足投资 资产配置的需求。后续将进一步推进资产配置系统建设和资产配置研究，一是深化资产研究框架，科技赋能提高资产研究效率；二是夯实业务系统基础功能，提升用户体验感；三是丰富业务功能场景，基金生态探索等功能；四是培养自主研发能力，沉淀知识成果，领先行业布局资产配置系统以增强研究实力和扩大资产规模，赋能公司资产管理与财富管理业务。开展投研系统的建设，需要结合公司业务思路明确系统定位，可围绕母基金 效风险管理，侧重投后；可按照投研为核心的一体化平台方案，侧重研究；行业现状，资管机构在 FOF、MOM 组合投资方面处于起步阶段，多以账 端模式或 基础 UI 界面进行分析，部分头部信托公司进行产品自研，行业尚未有标准成熟的 地产品，需要在使用过程中不断 磨提升；数据方面，私募数据披露不够透明，能提供基础数据为排排、朝阳等，衍生数据不一，需要结合自身需要进第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 66 行选型，目的确保数据的稳定性，如需进行深度研究要对私募数据进行清 加工，为系统提供准确清晰的数据源，满足系统进行投研投后分析。总之，投研系统的建设呈现出个性化、定制化的特点，起步阶段需要把控好业务思路与需求边界，评估好需求的可行性和实用性，有利于项目的顺利推进。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 67 5 5、管控、管控能力：风险管理数字化建设有待加强，合规管理的数字化建能力：风险管理数字化建设有待加强，合规管理的数字化建设基本满足展业需要设基本满足展业需要 数字化管控能力能够更高效地保障业务经营的规范有序发展，数字化的风险管理与合规管理是管控能力建设的重点。其中，风险管理围绕信用风险、市场风险、流动性风险与操作风险等内容展开；合规管理围绕外规内化、销 服务全生 周期、交易监控与监管报 等内容展开。整体来看，信托业数字化管控能力建设有待持续提升，特别是风险管理，需要结合信托业务三分类新规要求构建新型的数字化风险管理体系。风险管理方面，数字化建设总体较为薄弱，处于起步阶段。风险管理方面，数字化建设总体较为薄弱，处于起步阶段。调研结果显示，仅 16%的信托公司搭建了专 的风险管理系统，约 60%的信托公司主要基于相关业务系统开展风险管理。分项来看，信用风险、操作风险的数字化建设相对较好，近一半的信托公司都对 情监控、项目评级和 调 建立了数字化的应用支持；超过 82%的信托公司针对交易指令发起与复核等重点操作环节建立数字化的应用支持。而市场风险、流动性风险的数字化支撑相对较弱，市场风险预、现金流预 等重点工作的数字化应用的行业普及度不足 30%。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 68 图 2.21 风险管理重点金融科技应用普及情况 合规管理方面合规管理方面，数字化建设已基本满足展业需要。调研结果显示，行业整体在销 服务全生 周期中涉及的 、交易 、投资 适当性管理等数字化实现渗透率均已达到 80%以上，对 KYC 的数字化渗透率也达到了 66%。特别是在监管报 方面，超过 89%的信托公司已实现了对大部分报 数据的自动抽，超过 79%的信托公司实现了对大部分报 数据的自动质检。图 2.22 合规管理重点金融科技应用普及情况 风险管理平台数字化应用情况信用风险市场风险流动性风险操作风险风险预 管理风险偏好管理 量化模型分析规划中客户评级交易对手关联关系资金流监控 情监控市场风险预 市场风险指标量化市场风险评估监 现金流预 流动性分析融资 中度流动性限额管理操作 行检 客户资格 及信息管理交易指令发起复核其他其他关键风险指标监 会计自动 核 调 资产穿透风险管理平台数字化情况风险管理平台数字化情况 动态外规内化数字化应用销 服务全生 周期交易行为监控管理外规检索外规与内部制定的比对分析 交易 投资 适当性管理其他异 交易行为监控关联交易核 其他合规管理数字化现状合规管理数字化现状 数据抽 数据质检数据自动化报 监管报 数字化程度监管报 数字化程度覆盖少部分数据覆盖大部分数据覆盖所有数据覆盖少部分数据覆盖大部分数据覆盖所有数据覆盖少部分数据覆盖大部分数据覆盖所有数据第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 69 6 6、ITIT 支撑：总体保障基本建立，但尚不稳健支撑：总体保障基本建立，但尚不稳健，有待进一步夯实提升，有待进一步夯实提升 信息安全方面，规性防 已基本建立，突发性网络攻击应对有信息安全方面，规性防 已基本建立，突发性网络攻击应对有待加强。待加强。调研数据显示，89%的信托公司已建立了信息安全专岗，较2021 年进一步提升；绝大部分信托公司都建立了覆盖防火墙、入侵检、端防病毒、堡垒机、漏洞扫描等功能的 规性网络安全防 体系，已有 55%的信托公司应用了态势感知技术。此外，对于重要信息系统，50%信托公司已达到等保 3 级标准。但另一方面，结合调研访谈和行业实际来看，鉴于前期积累相对较少，当前行业整体对突发性、针对性的网络安全防 能力相对有限，需要持续加强。图 2.23 信息安全建设普及情况 业务连续性方面，基础 备保障进一步夯实，业务级容 尚不充业务连续性方面，基础 备保障进一步夯实，业务级容 尚不充分。分。调研数据显示，绝大部分信托公司均实现了同 备，超过 81%的信托公司建立了数据级容，较 2021 年进一步提升，但行业整体的业务级容 保障尚不充分，仅 35%左右信托公司具备实时/准实时的业务切换能力。鉴于信托业务三分类新规实施后，服务信托等创新业务的实时性要求均较高，行业整体在业务级容 建设上有待加强。信息安全岗设立情况重要信息系统安全等保评级网络安全管理防 手段 是等保 级等保 级等保 级 未做等保评级防火墙入侵检 件网关 端防病毒 内外网络隔离堡垒机主机安全 流量安全监 漏洞扫描 态势感知网络安全管理情况网络安全管理情况第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 70 图 2.24 业务连续性建设普及情况 云服务方面，行业上云尚处探索阶段，私有云是主要方式。云服务方面，行业上云尚处探索阶段，私有云是主要方式。调研数据显示，近 70%的信托公司不同程度地开展了云服务探索，较 2021年小幅增长。其中，私有云是主要上云方式，使用公有云或以公有云为主的混合云的信托公司占比仅 6.4%。从不同业务上来看，销 支持等外围业务系统是上云的重点，近 50%的信托公司开展了尝试。对于核心业务系统上云，行业整体仍较为谨慎。图 2.25 行业云服务建设普及情况 信创国产化信创国产化方面，行业整体起步相对较晚，尚处探索发展阶段。方面，行业整体起步相对较晚，尚处探索发展阶段。调研数据显示，公软件、服务器两个领域的国产化程度相对较高，而在操作系统、数据、中间件等领域，国产化程度较低。同 备异地 备数据级 备业务级 备其他 未建立 备系统，规划中 备 施建设 备 施建设 云服务应用情况云服务信息系统应用情况云原生技术应用情况已使用公有云已使用私有云已使用混合云（私有云为主）已使用混合云（公有云为主）其他 未上云 不需要销 支持服务类系统资产服务业务类系统风控合规管理类系统 公类系统其他 未上云 未 用云原生技术计划 用云原生已 用云原生云服务使用情况云服务使用情况第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 71 图 2.26 行业信创建设普及情况 ）国产服务器）国产操作系统）国产数据 ）国产中间件）国产 公软件信创国产化现状信创国产化现状少部分国产化大部分国产化全部国产化规划中 不需要少部分国产化少部分国产化少部分国产化少部分国产化大部分国产化大部分国产化大部分国产化大部分国产化规划中规划中规划中规划中全部国产化 不需要 不需要 不需要 不需要第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 72 平安信托业务连续性建设以风险部 头，组织合规、品宣、人事、行政、中后台、业务后管等部，为有效应对重要业务运营中断事件，建设应急响应、恢复机制和管理能力框架，保障重要业务连续运营的管理过程，推动建立业务连续性管理制度，详细制定公司业务连续性目标、策略、组织形式、方法、标准和流程。根据公司业务连续性目标、策略，结合金融机构属性和现状，IT服务连续性管理是其中重要一环。公司以信息科技部 头，建立了IT 服务持续性管理制度，规范公司 难恢复规划、恢复实施和日 的管理，以确保在 IT 系统发生 难的情况下能够快速恢复 IT 服务，最大限度地降低中断对业务的影响，从而确保高效、有效地保持IT 服务持续运行。平安信托通过 IT 难恢复计划（DRP）保障服务持续性的实现。管理对象包括组织机构、难恢复需求分析、难恢复方案制定、难备份环境 、难恢复预案的演练和管理、应急响应和 难恢复、计等过程，在此重点 难恢复技术建设方案。公司当前有对外客户的在线服务，对内作业和管理支持系统，以及公共技术平台等，结合监管要求，了“两地三中心”的技术方案。根据系统和服务的 RTO/RPO 不同的容 等级。具体是深圳建设生产 IDC 和同 双 IDC、上海建设远程 备 IDC。深圳两个 IDC是双 互为备份，上海 IDC 在发生 害情况下，启动远程恢复系统和服务。行业代表案例（业务连续性）-平安信托有限责任公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 73 两地三中心灾备架构 IDC 建设 平安信托在深圳同 完成了双 IDC 建设，每年演练双 同 快速切换（10 分钟内），期间也发生过类似数据 实例意外宕机，切换到同 双 数据 的情况，有效降低服务中断带来的影响，保障服务有效性。平安信托在深圳、上海完成两地三中心 IDC 建设，每年度进行实战演练切换。最近一次演练，模拟在重大 害发生情况下，约 60 分钟切换到 备 IDC，恢复系统和服务。为业务发展，在发生极端情况下提供有力保障。业务连续性下的 IT 服务连续性的建设，是一个复杂、高成本的体系，也是一个时间跨度比较大的工程。涉及多个部/组织协同，涉及基础设施建设，涉及应用整体架构设计，涉及每个系统/组件，涉及支撑平台和运。所以从上至下明确 IT 服务连续性要达到的目标，合理的策略和规划，适当技术方案，建设规模合理、成本适当、效能高的服务连续性保障体系。监控告 监控告 变更管理变更管理 资产管理资产管理 事件管理事件管理 自愈平台自愈平台 平安平安云云 户 户数据 主实例数据 主实例 双机双机 同 多 同 多 容 容 双机双机 远程容 远程容 双机双机 云 户云 户运 管理运 管理 服务层服务层深圳区深圳区 同 双 云区同 双 云区 容 容 上海远程容 区上海远程容 区 群 群 资源 资源 业务领域业务领域云服务层云服务层 群 群 资源 资源 服务及公共服务服务及公共服务 网 网客服客服产品产品资金资金信托信托 智能智能风控风控客户客户信息信息资管资管估值估值监管监管报 报 资管资管估值估值监管监管报 报 服务及公共服务服务及公共服务双 双 群 群 资源 资源 服务及公共服务服务及公共服务容 容 对象存 对象存 工作流工作流消息 日志云日志云 部署部署 网 网客服客服产品产品资金资金信托信托 智能智能风控风控客户客户信息信息 网 网客服客服产品产品资金资金信托信托 智能智能风控风控客户客户信息信息资管资管估值估值监管监管报 报 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 74 随着数字化进程的不断加速，传统的 IT 架构“厚、重、笨”，需求支撑的周期长、速度慢，长链条、紧耦合，灵 性差，严重制约了业务创新模式的发展。基于此，五矿国际信托有限公司开启探索企业级的 DevOps 建设，引入 DevOps 工具链加强流程体系建设，用统一的工具链实现稳敏双态实践并行，确保项目质量与管理的“可视、可管、可控、可信”。在研发管理流程上，五矿信托针对流程体系建设和平台支撑能力进行了双向探索，实现稳敏相融。在流程体系建设上，利用 TAPD 和 鲸 DevOps 等工具搭建起统一的 DevOps 工具链；平台支撑能力方面，围绕流程规范、工具能力、运营服务等构建起全新的 DevOps 能力体系。实践中，五矿信托把工具体系相融合，通过端到端一体化方式推动稳敏双态开发、试及发布流程。以质量风控流程为例，基于TAPD、Gitlab 和 鲸 DevOps 产品 成，在代码仓 上，通过工作项加强流程体系建设 根据目标形成适合团队的流程体系建立高效的敏态研发管理体系需求管理建立透明的管理制度配置管理快速响应业务变化核心目标 规范的项目规划与管理 可靠的质量和 试 可 踪的研发数据 敏态研发管理体系 工具链改进规划持续 成、持续交付敏捷计划和进度管理配置变更管理持续 成和发布研发数据分析将敏态研发体系内建到工具链平台需求定义和管理 多样的，混合型的研发模式支持；重点关注复杂型稳敏结合的项目如 进行支撑目标形成体系试点导入工具链构建完成全面推广传统模式（稳态体系 工具链）敏态模式（稳态体系 工具链）看板方法 监控和度量数据分析现状 断分析现有的敏捷团队的核心成员的 访，了解目前组织实施情况。包括人员、流程、结构、交付物以及各项 式等，形成适应企业的研发体系方案根据上述方法论形成对 体系支撑的敏态研发体系并进行试点导入 行业代表案例（DevOps）-五矿国际信托有限公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 75 目 ID 能够与代码进行关联，并在 TAPD 上可以看到需求信息、开发信息和 馈信息、试用例以及一些 bug 情况。在工具平台 实上，五矿信托通过组建 拟团队，解任务需求，细化成员分工，实现 DevOps 平台在企业内部 地。在持续改进方面，通过 DevOps 平台对研发全生 周期可控、可视，自行识别 板，进而持续迭代优化。同时导入敏捷实践、看板实践和研发过程管理系统，实现对人员、团队、组织的透明化管理；增加数字化分析能力，通过设定度量指标体系、提供组织级效能分析、提供对接外围的数据接口等让组织效能看得清；完善 DevOps 生态链，从 量研发投入产出、生成版本发布计划等环节提升平台能力，形成最佳实践，帮助企业各研发团队更好地、更规范地去使用平台，实现研发效能整体提升。DevOps 平台功能分为过程管理、持续交付、试管理三部分，上有统一的平台权限管理，下有统一的安全能力质量保证，做到从需求、研发、试、部署，端到端的自动化流转与全方位管理，让平台建设质量、风控 质量内建要求需要在平台中实现，包含数据、性能、体验等非功能性质量要求 平台规划和建设要满足安全、合规、风控等 计要求 平台规划要符合体系架构要求和规范约束 平台建设要 在用户角度提供一 式服务 平台演进要参考成熟度等级要求架构、体系组织架构组织结构、角 权限、技术架构实施工艺流程、规约、功能、质量等要求成熟度模型平台能力参考和演进路径度量规范数据 、馈和度量规范等要求文化建设团队能力提升，促进架构和技术演进 体系流程要 在平台工具中实现，可在试点推广 平台要支持流程交付物的线上化 平台要考虑流程中的管控环节流程、规约 平台要实现体系约定的节点能力 工具实现的能力 量 在平台内 节点能力要符合度量规范要求能力、度量以平台规划吸 业内先进经验和技术发展趋势，参考五矿信托组织级研发体系的规范和流程要求，指导平台与工具建设，通过端到端一体化方式实现稳敏双态开发、试及发布流程，更好的从体系层面支撑团队实践推广以提速增效第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 76 价值流真正流转起来。在实施中，五矿信托通过工具支撑敏捷管理项目流程、构建 成、部署等能力，实现流程编排自动化；统一管理 试用例，把 试管理环节纳入需求交付整理流程，启用自动化引 指定 行 试 本，精确度量，实时监控，提高 试有效性。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 77 结合公司转型战略，在原有系统架构、核心开发厂 法快速响应公司不断增加的创新业务需求、客观上制约了公司业务快速发展的背景下，中粮信托有限 任公司（以下简称“中粮信托”）于 2022年启动以 造数字化快速响应能力、赋能业务发展为主要目标的数字化 2.0 战略，数字化 2.0 战略从基础设施、应用架构、团队组织、服务管理体系、信息安全等方面加强数字化能力建设。在应用架构方面，中粮信托以数字化中台为总体思路，将共性需求进行抽象，造成平台化、组件化的系统能力并共享使用，先期布局研发管理、运营管理、金融服务、企业数据中心 2.0 四大核心基础平台。定义为技术中台的研发管理平台主要 出敏捷开发能力。与许多信托公司不同的是，中粮信托选择基于多年自主研发经验积累自主搭建技术中台，一方面确保从应用底层开始的整体自主可控，另一方面也可以避免市面上许多技术平台因为本身过重导致在使用过程中对信托公司普遍不太富裕的研发资源的过度消耗。中粮信托自主设计、研发的研发管理平台在设计中融入大量贴近信托行业系统研发场景的设计，因而能为中粮信托系统研发工作带来更高的效率。其核心组件包括：Action 服务设计框架、Action 解释型前端框架、Action流程引 等。结合自主研发并嵌入到 IDE 的代码生成器等工具，可以让研发人员专注于各自领域内的具体业务逻辑研发，降低研发人员技术水平要求并提高研发效率。基于该平台研发的运营管理平台已于行业代表案例（技术架构）-中粮信托有限责任公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 78 2022 年底正式投产运行，3 个 Action 组件已提交发明专利 ，其中 1 个已 颁发明专利证书。定义为业务中台的运营管理平台、金融服务平台主要 出平台化、组件化的系统能力。为解决传统竖井式架构普遍存在的 闭、耦合度高、重复造轮子、对接成本高等问题，中粮信托 用自主研发、合作研发相结合的方式，将传统 OA、CRM、TA、PM、AM（不含场内）等系统进行了 解，并按从领域到模型再到场景的设计思路用 服务框架进行了重新组织，从而形成模块化的系统能力，并通过模块编排和流程组织，快速支持各类创新业务场景。基于中粮信托自主的技术框架，所有的系统能力均可在受控的前提下被内外部系统开发人员根据需要自由调用，从而 破不同开发 之间的技术壁垒。基于领域、模型、场景的设计框架，复杂的业务逻辑被分解成众多相对简 的逻辑 元，从而有利于内外部细分领域专业能力、资源的整合与调度。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 79 定义为数据中台的企业数据中心 2.0 主要 出高效的数据资产管理、数据应用开发、数据服务等能力。中粮信托在 2018 年自主搭建了以传统数仓为主要特征的企业数据中心，主要用于监管报 等数据应用场景。为解决数据应用开发、数据资产管理工具化水平较低等问题，中粮信托通过选型外 了猛犸平台作为数据技术底座，通过模型复用等方式按主题域快速构建标准数据资产模型，通过 CDC 等工具将各源系统数据准实时归 到贴源层，并利用平台离线计算、实时计算能力对贴源层数据进行加工，形成准实时、标准化的数据资产，按不同应用场景需要加工到应用层，结合 BI 等工具平台快速构建各类数据应用，并通过数据接口服务等形成数据闭环。中粮信托总体上从数字化快速响应能力建设、数字化需求挖掘与实现两条线推进数字化建设工作，为解决技术和业务两个声音的问题，中粮信托 2022 年开始在高度依赖信息系统的领域引入“数字化 ”联合工作组机制，即由数字化中心和运营、业务部 等组建联合工作组，由运营、业务部 资深人员 任组长，工作组定期沟通，滚动梳理相业务 Oracle业务 SQL Server业务 MySQL数据源CDC实时增量ODS贴源层DWD明细层DIMDWS离线指标实时指标业务宽 数据中台ADS应用层项目管理业务中台（OMP FSP）抽 同步存 ETL流式抽 应用数据调度账户管理合同管理客户管理权益管理渠道管理资产管理治理加工加工CRAWL动态爬 经营分析监管报 量化风控智能投研第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 80 应领域的数字化需求，形成一致目标，孵化数字化建设项目，定期向数字化委员会汇报进展，跟进项目开发、实施、验收及后评价。以运营数字化联合工作组为例，在 2022 年孵化并 地资金清算网关、估值自动化、合同全生 周期管理等多个数字化建设专项，使得公司估值、资金清算等运营工作效率得到极大提升。除联合工作组机制外，中粮信托在运营管理平台开发了需求管理模块，业务人员可在线提交数字化需求，并经过沟通、确认、核、分析、设计、开发、试、发布、评价等标准化需求处理流程实现业技联动。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 81 7 7、数据支撑：机制建设较为全面，但支撑能力和业务应用尚不充分、数据支撑：机制建设较为全面，但支撑能力和业务应用尚不充分 组织机制方面，行业整体普遍较为重视，并建立了较为全面的组织机制方面，行业整体普遍较为重视，并建立了较为全面的制度规范。制度规范。调研数据显示，超过 90%的信托公司设立了明确的数据治理 头部，超过 80%的信托公司在不同程度上建立了数据治理专岗，与 2021 年基本一致。同时，71%以上的信托公司制定了数据治理相关工作制度，42%的信托公司专 制定了数据战略。图 2.27 数据治理组织机制建设情况 数据标准化方面，标准规范建设渗透率较高，但标准应用仍需加数据标准化方面，标准规范建设渗透率较高，但标准应用仍需加强。强。调研数据显示，超过 80%的信托公司开展了数据标准建设，覆盖客户、产品、资产、财务、监管报 等多个领域，信托公司数量较 2021年进一步提升，其中监管报 数据的标准化建设行业渗透率最高，达到 69%，有 13%的信托公司已实现了对所有类型数据的标准化建设。但大部分信托公司其数据标准仅在个别系统或新系统中的应用，仅13%的信托公司实现了数据标准在新旧系统中全面应用。图 2.28 数据标准化建设情况 42$q7RB%2q$)V%5%87P%2%数据治理建设内容数据治理专岗设立数据治理 头部 其他 设置专岗仅 头部 设有专岗所有部 都设有专岗 头部 和少数部 设有专岗金融科技部 头部 其他 数据战略与规划 完善相关制度规范 数据标准管理 数据质量管理 数据安全管理 数据平台及管理系统 地 数据资产管理运营管理部 风险管理部 数据标准化建设数据标准化应用情况数据标准化建设现状数据标准化建设现状客户经营类数据产品管理类数据交易类数据资产类数据财务类数据管理类数据监管报 类数据所有数据仅少量标准应用于个别系统中仅在新建系统中应用仅在新建系统中应用，但与旧系统实现了 全面标准化 未应用，规划中 不需要其他第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 82 质量管理方面，行业整体较为重视，但数字化程度有待提升。质量管理方面，行业整体较为重视，但数字化程度有待提升。调研数据显示，约 73%的信托公司已不同程度开展数据质量管理，超过60%的信托公司建立了质量检核规则/方案，42%的信托公司建立了质量跟踪机制，信托公司数量均较 2021 年有所增加。但从实现方式来看，数字化程度有待提升，建立企业级数据质量管理平台的信托公司仅为 23%，多数信托公司主要通过传统人工方式或基于特定业务系统内置模块开展数据质量管理。图 2.29 数据质量管理建设情况 数据应用方面，数据中台建设稳步推进，但应用服务尚不充分。数据应用方面，数据中台建设稳步推进，但应用服务尚不充分。调研数据显示，近 60%的信托公司建立了专 的数据中台，具备较为全面的数据 和存 能力，与 2021 年保持一致。但从数据应用支撑来看，能够响应业务用数需求，提供针对性数据应用服务的信托公司仅 40%左右。从用数场景来看，当前数据中台所提供的数据应用主要 中在可视化、经营分析、信息披露等领域，面向其他业务场景的数据应用较少。数据质量管理开展情况数据质量管理数字化程度数据质量管理建设现状数据质量管理建设现状检核规则和方案数据质量管理平台问题跟踪机制问 及整改机制 未开展，规划中监控预 系统定期出具检核报告手工管理数据质量，线下跟进业务系统内嵌该业务模块相关的数据质量 核规则企业级数据质量管理平台，动态监控数据质量 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 83 图 2.30 数据中台及应用建设情况 数据中台建设数据中台建设 数据中台应用内容数据中台建设程度具备 、存 等功能为所有业务提供数据服务 不需要为部分业务提供数据服务其他未建设数据中台，规划中数据可视化客户标 画像实时估值经营分析财务处理信息披露实时监控其他 不需要第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 84 当前金融行业对数据治理的重视程度也越来越高，“数字化转型，治理先行”逐渐成为行业共识。平安信托在数字化转型过程中，经过几年的持续探索和治理实践，总结出一套全面、行之有效的数据治理体系，充分数据价值释放，成效显著。信托业整体的科技投入偏少，数字化底子薄弱，数据治理面临诸多痛点。一方面，系统大多是竖井系统，缺乏整体的规划，业务标准和数据标准不统一，数据分散杂乱，难以整合利用；另一方面，业务流程在系统间存在诸多断点，数据质量较差，难以有效管控。此外，技术系统 后、难以满足数据管理需求，数据安全和风险 患成为挑战。如 开展有效的数据治理，成为行业数字化转型亟待攻破的难点。“价值创造”是平安信托数据治理模式坚守的原则和行动的宗旨，数据治理的效果要用数据创造的价值来 量。平安信托基于这个原则和宗旨，进行全局顶层设计，构建完整的数据治理体系，括来说就是：一张、一条路、三方法、深赋能。“一张”是指公司在决定开展数据治理工作时会围绕公司战略制定数据治理的 规划；“一条路”是指实施路径，用“整体规划，分步实施”的理念将数据治理工作进行阶段划分；“三方法”是 实在机制层面，主要从治“规”，治“人”，治“数”三个方面展开；最，数据治理 在业务赋能上，创造业务价值。行业代表案例（数据治理-1）-平安信托有限责任公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 85 其中，“治数”的核心关键可归纳为三个“全”，即全流程系统 通、全链路质量管控，以及全领域安全管理。1、全流程系统 通。数据治理不仅仅是处理数据本身，更重要的是与业务流程相结合，在数据源头确保数据的完整、一致、准确和及时，其难点和核心就是对业务流程的优化和重塑。通过流程再造，实现业务流的线上化管控，系统间全流程 通，紧密衔接 断点。以“外部投资标的”信息管控为例，以前平安信托在 8 个系统中都存在建券入口，缺少统一管控，多口录入、重复录入，导致信息凌乱、空值率高。通过数据治理，对券入口进行了“关停并转”，对流程进行了统一并增加了复核流程，外部产品券数据字段空值率从 47%下降到0，数据准确率提升 21%。2、全链路质量管控。基于业务场景，进行覆盖事前、事中、事后全链路的数据质量管控。事前，明确数据 任，所有线下数据纳入系统化管控范围，同时确定数据标准，统一数据口径。事中，做好过程控制，实数据的 核及 验机制，防 数据错误；同时，配套质量在高层指导和支持下，我 构建 路 法 能 的平安信托数据治理体系平安信托数据治理体系平安信托数据治理体系（规划 规划 实施路径实施路径 方法机制方法机制 赋能业务赋能业务）计划 行检视改进长效长效机制机制 基于业务战略基于业务战略，服务业务战略服务业务战略 引入业界先行治理实施方法论引入业界先行治理实施方法论 结合公司现状结合公司现状，形成数据治理形成数据治理体系体系 出纲领性指导规划 出纲领性指导规划 解 规划 解 规划，规划实施路径规划实施路径 明确建设阶段划分明确建设阶段划分 合理分配各阶段 地实施计划合理分配各阶段 地实施计划 指导数据治理体系建设指导数据治理体系建设 规划 规划 实施路径实施路径 方法机制方法机制 赋能业务赋能业务 治治 规规 ：建章立制建章立制 治治 人人 ：认 认 文化文化 治治 数数 ：专项治理专项治理 赋能业务是一切数据治理的赋能业务是一切数据治理的出发点和 点出发点和 点，以 为始以 为始 明确数据治理的业务赋能的明确数据治理的业务赋能的考核导向考核导向 重点项目必须有数据治理子重点项目必须有数据治理子项目项目 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 86 预 监控，确保问题及时发现。事后，做好监督控制，对应用场景中的数据质量问题开展全面分析，实数据问，推动数据问题的修复，实现数据质量的闭环管理。3、全领域安全管理。基于“横到边、纵到底”的理念，构建以实现客户 私权为核心的数据安全体系，慎处理在数据的收、传、存、使用、删除、销毁等各环节的操作，严格进行数据全生 周期管理。通过信息收 授权、传 加密、存 加密、使用管控、删除彻底、监督销毁等 施，严防数据安全风险，确保公司内、外数据的有效隔离，未经授权数据 法共享。平安信托按照“三个 One 和三个 ”整体思路建成企业级数据中台，即统一数据平台、统一数据模型、统一数据服务、更多数据产品、数据场景应用和 出更多数据价值。在数据中台内，平安信托建设了企业级数据治理平台，包括数据架构、数据模型、数据标准、数据质量、元数据、数据安全、数据资产等治理套件/工具。其中，数据标准的套件嵌入系统开发流程，提升 标率；数据质量监控雷达，周期性监控数据质量，形成质量报告，闭环管控；自动化管理元数据的 、变更、血缘和影响分析等，促进元数据准确和共享；以“技术和制度”双轮驱动实施“传存用毁”全过程数据安全管控；借助 AI 等技术更快更准地进行数据资产 点，形成数据资产地，尝试推动数据资产估值。数据治理平台实现了数据管理的信息化、便捷化、规范化和安全第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 87 化，在数据流转环节实现一定程度的自治，为数据治理工作奠定坚实的技术底座。公司的数字化转型离不开数据治理。三年来，平安信托在数字化转型过程中，共开展四轮全链路的数据治理，针对问题数据“清存量控新增”，优化变革业务流程 59 项，梳理字段 1.7 万，整改风险项510 项，修正异 数据 22 万 ，推动公司完善制度 6 个，提升全员的质量意识。在数据治理的推动下，平安信托的数据价值得以全面释放。在业务赋能方面，通过智能化的系统建设，支撑保险金信托业务规模超千亿，市场规模占比过 60%。在风险管控方面，基于完整的数据流和高质量的数据基础，实现募、投、管、退全方位的智能化风险管控。在运营提效方面，通过自动估值等智能化手段，支持产品高效运作，形成展业优势。22 年在产品数量增幅57%，估值次数增幅70%的情况下，运营成本不升 降。在监管合规方面，深圳银保监局发布 2022 年下半年报 质量评价，平安信托在 74 家对比组中得分最高。数据治理是一项企业级工作，不是仅靠科技就能解决问题的。高层真正地重视是成功关键。工作难点和核心是对业务流程的优化和重塑。数据必须从源头抓起，从根上解决。数据质量提升的关键是对数据的使用，要结合实际的业务场景 地。数据治理是个持续工程，需要长期坚持不懈，不可能一蹴而就。组织需要建立并不断完善数据治理策略、流程、技术，持续推动治理，才能真正实现数字化转型。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 88 数据治理与公司数字化转型、公司精细化管理密不可分。数据治理工作的开展，应立足当下，着眼未来，结合监管要求，外看同业实践，内看痛点需求，秉承所属公司、所属 团的数字化战略一体化设计，配套制定数据治理 与实施路径。五矿信托于 2020 年启动“数说未来”专项行动，聘 外部咨 公司，伴随公司大运营系统体系建设与流程优化工作开展，以实现数据资产价值为导向，持续推进制度建设、组织建设、资产清 管理、数据中台整合和人员队伍建设“五位一体”支撑体系。即建立一套规范完整的数据管理制度体系，促进数据管理工作规范运行；建立一个行之有效的数据管理组织机制，促进数据治理各项工作 地实施；构建一个经纬分明的数据资产清，丰富数据分析的 度和深度；搭建一套安全实用的数据中台系统体系，促进数据的互联和共享；造一支专业高效的数据先锋队，促进数据管理工作全面创新发展。经 三年“数说未来”工作开展，五矿信托已经形成“一个中台五大体系”的数据中台系统群，依托于数据中台提供的管理、研发、运、分析能力，构建治理、监管、报、应用、服务等五大数据能力体系。行业代表案例（数据治理-2）-五矿国际信托有限公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 89 数据中台系统群整体架构 数据中台工具体系，以数据管控为基础，研发体系为核心，效能管理为准绳，涵盖包括元数据、数据标准、数据质量、数据交换、数据模型、数据开发、数据 试、指标管理、接口服务、调度管理、部署管理、效能管理的全流程数据研发管理工艺。数据中台开发管理概览 基于数据中台工具体系以及大数据平台技术，造离线、准实时、源系统 外部数据 财汇财汇企 企 补录数据手工补录手工补录数数据据交交换换平平台台 实实时时同同步步交交易易接接口口补补录录平平台台数据中台 数据中心 数据平台准实时数据平台实时数据平台贴源层贴源层实时明细加工层实时明细加工层实时明细汇总层实时明细汇总层贴源层贴源层明细加工层明细加工层明细汇总层明细汇总层贴源层贴源层主题层主题层汇总层汇总层 市层 市层客户客户产品产品协议协议事件事件资产资产总账总账公共公共 度 度汇总汇总共性共性汇总汇总经营分析经营分析监管报 监管报 财富营销财富营销消费金融消费金融 数据 方高管驾驶舱高管驾驶舱财富管理财富管理经营分析经营分析标品投资标品投资消费金融消费金融自助分析自助分析监管报 人行人行外管局外管局银保监银保监中信登中信登中保登中保登中证登中证登国税国税五矿资本五矿资本数据治理数据资产数据资产数据标准数据标准元数据元数据数据质量数据质量数据应用全面风险全面风险投后管理投后管理 效考核 效考核 策分析 策分析数据服务财富服务财富服务运营服务运营服务风控服务风控服务 服务 服务数据中台工具体系项目管理开发管理效能管理需求管理需求管理需求 需求 需求分配需求分配项目管理项目管理资源管理资源管理人员管理人员管理任务管理任务管理任务 任务 任务分配任务分配数据交换数据交换文件传 文件传 对接 对接 模型管理模型管理模型全 模型全 模型设计模型设计数据开发数据开发 模式模式开发规范开发规范数据服务数据服务指标管理指标管理接口服务接口服务调度管理调度管理作业配置作业配置 行监控 行监控数据 试数据 试 试 试数据检核数据检核部署上线部署上线上线准备上线准备发布包发布包效能分析效能分析响应效率响应效率团队 荷团队 荷第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 90 实时三大数据中心。离线数据中心主要服务于 T 1 数据应用，设置贴源层、主题层、汇总层、市层 4 大区域，构建参与人、产品、协议、事件、资产、财务、渠道、公共等 8 大业务主题模型，形成经营分析、监管报、财富管理、消费金融等数据 市。准实时数据平台通过 的方式，形成准实时数据模型，满足准实时报 与 7*24 小时 间断数据接口服务需求。实时数据平台基于五矿信托大数据平台实时流处理技术实现，目前仍在探索阶段，主要应用于具有实时 诉求的内部管理报、内部日 操作预 领域等方面。离线数据中心概览 数据治理体系建设，将标准建立、系统 标、标准认、数据检核、质量报告、影响分析、问题治理、定期评估等一整套工作体系融入系统中，以实现闭环的数据治理工作链路。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 91 数据治理体系概览 数据 方报 体系建设，形成高管驾驶舱、经营分析、财富管理、标品资管、消费金融、数据治理、数据资 等多个报 板块。并与数据属主部 合作，开放各领域沉淀的稳固数据模型，为相关部 提供自助分析服务。同时，基于五矿信托安全管控机制，提供 PC 端与企业 信移动端访问渠道，实现数据安全可，随处可，为各部 提供良好的用户体验。统一监管报 体系建设，五矿信托已实现向人行、银保监、中信登等各监管机构及上级管理机构报 共计 18 类监管报 工作，自动化率达到 90%以上。从系统建设角度出发，五矿信托最核心的经验，是建设一套统一监管报 市，实现各个监管报 体系数出同源。在满足数出同源的基础上，通过报文管理、数据 验、数据溯源等系统核心功能，确保报 质量满足各监管要求，进一步提升数据管理水平。数据服务体系建设，为五矿信托财富营销、全面风险、运营管理、等领域相关系统提供 7*24 小时 API 数据接口服务，目前日均数第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 92 据接口访问量超 18 万次。数据服务体系的出现，有效缓解业务系统 数据 及汇总统计 带来的系统压力，有效解决跨多系统数据 带来的一系 开发与运 问题，有效应对 7*24 小时业务场景下部分系统 法满足 7*24 小时服务问题。同时，由于数据服务易于 成、服务稳定、运 成本低等特性，能够快速提升企业数据开放共享能力，扩展更为丰富的数据应用场景。数据服务监控情况概览 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 93 中航信托股份有限公司（以下简称“中航信托”）将数据治理作为数字化战略转型的重要组成部分，从 2020 年 6 月开始，持续推动公司数据平台的建设：构建了企业级数据治理及数据平台框架，形成元数据、数据标准、数据质量的管控体系；实现核心业务数据入仓、建模及应用；基于统一数据基础之上，实现人行利率监、2021 版全要素、人行金融基础数据报 等多方面的建设成果。数据中台整体架构 中航信托数据中台包括“1 平台 2 中心 1 体系”，其中：数据平台：数据平台：全面汇聚内外部数据资源，通过数据模型实现离散异构数据统一。数据服务能力中心：数据服务能力中心：面向应用提供公共的服务能力，如为 中台提供项目全景、交易对手全景、信息披露、风险智能预 等数据服外部数据存 计算两中心数据应用智能决策智能运营智能风控智能营销智能报 数据服务API服务可视化服务计算服务分析服务算法服务文件服务可视化引 计算引 数据平台项目全景公司全景客户全景交易对手员工全景交易方协议事件产品资产TCMPTAAMFANC 量计算实时/流计算近线计算调度监控异 处理数据 ETL数据填报接口消息通道流式数据 内部数据综合管理一平台数据基础数据管控体系数据治理平台一体系统一服务平台（Micro Services)算法引 风险 市 报 市 运营 市财务公共外部数据登记结算客户管理家族信托资产管理投资交易信托财务固有财务企 财汇万得中指克尔瑞 数据 市数据公共数据 直数据组织架构管理 法数据标准主数据元数据数据质量数据安全生 周期管理行业代表案例（数据中台-1）-中航信托股份有限公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 94 务等，支撑项目全生 周期运营管理。数据洞察能力中心数据洞察能力中心：展示全司数据产品及应用场景，如智能决策、智能运营、智能风控、智能报 等，进行全面数据赋能 数据管控体系数据管控体系：建立数据治理组织、配套数据管理制度流程，梳理数据资产，保障数据质量 在数据平台建设过程中，面对信托业普遍存在的“系统割裂”、“信息孤岛”等问题，通过迭代的规划设计和 地建设，逐步形成数据平台核心能力。一是全域的数据 中能力，通过 内外部数据资源，实现企业级数据大融合，覆盖财务、业务、人力等内外部 20 多个数据领域；二是统一数据架构与模型，基于中航信托整体发展以及行业监管的要求，借鉴银行企业级数据模型成果和数据建模经验，进行企业级数据模型设计及 地，包含：当事人、产品、协议、事件、资产、财务等核心主题域进行分类建设，通过全方位数据视角，消灭信息孤岛与数据差异；三是建设过程中辅助进行业务梳理、改进业务流程。在数据平台开展过程中同步进行了数据治理工作，针对治理体系缺、数据标准不统一、数据质量参差等问题，中航信托自顶向下建立综合治理体系，保障推动数据治理的有效开展。数据标准方面，制定了基础、指标、监管 3 大类标准，25 个主题，1760 个数据标准。数据质量方面，进行了 15 个核心信息系统的数据探索及质量分析，对各信息系统普遍存在数据不完整、不及时、不准确等数据质量问题第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 95 进行专题治理。随着信托业务的开放转型，比如服务信托、绿 信托、家族信托的持续发展，融合多生态场景、顾多样化数据形式、满足多方面实时数据需求，是未来数据治理持续深化研究的重要方向。持续推进数据中台建设，“从数字中来，到经营中去”，通过场景 引，切实发挥数据的强大力量，为公司经营管理赋能。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 96 中 信托有限 任公司（以下简称“中 信托”）按照 团要求推进数字化战略，2022 年数据平台项目引入了基于工 结算模式的敏捷开发机制，提高了需求 地效率，实现了需求的快速迭代上线。项目实施过程中，技术部 与业务部 协同合作，严格遵 需求调研、需求提出、需求沟通、需求分析、方案确认、实施计划确认、需求说明书编写、系统开发实施、技术 试、业务 试、上线切换、功能验收的工作流程，从流程上保证业务部 积极参与到实际项目建设过程中，让应用更切合业务实际需求，提升项目交付质量。中 信托统一数据管理平台（以下简称“数据平台”）自 2017 年持续建设至今，其在中 信托信息化架构中作为公司级数据仓 的模式已成熟，至今已 成融合了中 信托内部各系统大部分数据（包含但不限于 TCMP、TA、AIMS、CRM、FA 标品估值、非标 值化平台、信托财务、自营财务、HR、OA、支付平台、小 金融、部分监管报 等）和外部数据源数据（如启信宝 情数据、万得资 数据、外部业务合作数据等），在为公司资产端、资金端、管理运营、监管报 等提供统一的数据统计分析和数据服务的同时，形成了一套 具中 特 的信托项目全生 周期 绿灯信息化风险监 预 的管理模式。数据平台系统的逻辑体系架构，在可扩展的数据仓 框架的基础上结合系统建设的实际情况进行了专 设计。同时，建立了全生 周期 绿灯信息化风险监 预 流程特 应用，实现了从外部信息 、行业代表案例（数据中台-2）-中诚信托有限责任公司 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 97 情标 生成、风险预 模型构建识别到项目全生 周期预 监 全流程，并根据预 信息生成 OA 工，下发项目风险管控任务。目前数据平台在中 信托信息化架构中发挥了公司级数据仓 的作用。基于前期建设成果，数据平台应用范围已扩展至运营管理、风险监控预、监管报 报、业务数据统计分析、外部数据 成对接、公司特 基本、数据治理支持等领域，为经营和管理提供高质量的数据服务支持的同时，满足合作方、监管机构和 团等上级 位不断提出的数据报 对接方面的要求，并逐步实践 团科技赋能，实运营数字化转型的战略思路。数据平台建设是一个持续发展，逐步完善的过程，方法论与底层基础设施基础设施（服务器服务器、存 存、网络网络）数据源层数据源层 手工数据业务系统数据其 其 等格式等格式内内部部数数据据源源外外部部数数据据源源启信宝数据其 外部数据 数据缓 区数据缓 区 数据存 层数据存 层 数据 市区数据 市区 应用服务层应用服务层业务域业务域主题模型主题模型数据仓 区数据仓 区 共性汇总区共性汇总区 基础模型风险模型 情模型 情域 情域主题模型主题模型数据质量管理调度管理信息安全信息生 周期业务主题财务主题运营主题人力主题客户主题统计报 外部数据共享区 风险分析统一对外数据共享服务统计报 运营分析管理驾驶舱人力分析风险管控数据项管理系统管理主题报告 配置配置 外部外部数据数据接口接口 工具工具数据数据处理处理清 转换解析用户层用户层决策层决策层各业务部各业务部 各业务条线各业务条线业务用户业务用户监管机构信息披露外部用户外部用户技术人员高级分析人员技术用户技术用户访问控制层访问控制层 访访问问应用应用 户 户移动移动 端 端 接接口口 服务层服务层抽 加载总体架构财务共性汇总区业务共性汇总区客户共性汇总区交易对手共性汇总区风险监 预 流程数据 数据 信息处理信息处理预 监 预 监 决策应用决策应用工 数据新 网 重大 情事件报告 情统计分析数据可视化呈现洞悉产业经济 络实时监 企业动向 全国经济局势数据处理构建模型第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 98 架构设计是平台建设的基础，切合公司业务实际的技术和应用创新是平台建设的核心。目前，小 金融数据的产生对信托行业数据平台大数据处理能力提出了考验，项目实时风险预 需求也正在孵化信托行业数据平台的实时数据处理能力，后续数据平台将不断发展、持续进化，逐步升级 造成技术强大、数据完善、标准统一、覆盖全面、服务丰富、智能高效、具备大数据处理的企业级数据服务平台，并持续探索 成人工智能、大数据分析、实时数据分析、RPA 等新技术，发掘公司沉淀的数据资产价值，以科技手段持续助力公司全方位提升风险控制、管理运营、决策分析能力。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 99 （一）（一）金融科技建设发展资源投入并不充足金融科技建设发展资源投入并不充足 开展金融科技建设是一项规模较大、周期较长的刚性投入，且投产效益并非一蹴而就，需要具备保持较强的战略定力和充分的资源 备。目前行业正处转型周期，金融科技赋能诉求迫切，较为薄弱的金融科技基础对资源投入提出了更高的需求。但传统业务持续收缩、创新业务尚在探索，行业整体经营承压较大，2022 年行业利润下滑39.76%，要全面、持续地推进金融科技的建设升级除个别头部信托公司外，大部分公司都面临不小的挑战。行业调研结果显示，中小信托公司推进金融科技建设面临的主要痛点是高昂的资金投入，需要更充分、更精细地平 投产质效。（二）（二）构建数字化能力的基础积累尚不充分构建数字化能力的基础积累尚不充分 构建契合时代要求和竞争需要的数字化能力是信托公司实现转型发展的重要前提，而能力构建的核心在于业务、技术实现充分积累下的协同融合。当前行业转型仍处探索阶段，整体来看，构建数字化能力所需的基础积累尚不充分。一方面，业务侧对创新业务和数字化经营模式的认知理解有待进一步深化，尚难以提出高质量的企业级需求。行业调研结果显示，行业头部信托公司推进金融科技建设的主要痛点在于缺少企业级的数字化需求；另一方面，受传统业务模式和经营模式影响，行业金融科技底子较为薄弱，行业金融科技在编人员仅三、信托业金融科技发展存在的不足与挑战 第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 100 9158人，自研能力不足，对外部科技合作伙伴也缺乏有效的掌控约束。此外，行业整体业技融合相对较浅，调研结果显示，仅 17%的信托公司设立了 ITBP9岗位，均为头部信托公司，大部分信托公司主要基于传统模式推进金融科技建设。（三）（三）数据治理的方式方法和技术支撑仍待优化加强数据治理的方式方法和技术支撑仍待优化加强 数据是构建数字化能力的基础支撑。但目前行业整体普遍面临系统异构、数据孤岛、质量不佳等数据痛点，且业务条线越丰富，此类痛点越突出。虽然行业整体对数据治理的重视程度不断提升，绝大部分信托公司都已制定了相应的制度规范，但从治理成效和实际应用来看，仍存在诸多痛点。治理方式上，有待进一步优化，经调研了解，目前仅少部分信托公司通过对业务流程的优化重塑，从业务源头上理顺了数据治理，且对于数据质量的问 也并未有效 行，导致行业整体数据质量仍普遍不佳，有待深化治理；技术支撑上，导致数据孤岛的系统竖井现象仍较为普遍，仅不到50%的信托公司上线了数据中台，实现了对数据的统一 存。此外，行业整体对数据的开发使用并不充分，的数据缺乏足够的应用场景和验证契机，也在很大程度上影响了数据质量的提升。（四）（四）数字底座支撑尚不稳健数字底座支撑尚不稳健 稳健、高效的数字底座是保障业务转型的重要基础，特别是信托 8 2021 年为 926 人。9 具科技与业务 能的岗位。第二章 行业洞察：深化金融科技应用，洞悉转型能力支撑 101 业务三分类新规后，财富管理服务信托、行政管理服务信托以及资产管理信托等重点创新业务都对数字底座支撑提出了更高的要求，但调研结果显示，行业整体数字底座尚不稳健。一方面，受传统业务模式影响，行业整体在业务连续性上的投入并不充分，仅不到一半的信托公司建立了异地 备，且 备模式以数据容 为主，仅 30%左右信托公司建立了业务级的容，对于实时性要求较高的业务，难以提供充分的连续性保障；另一方面，面对日趋严峻的数字环境和更高的安全防范要求，行业整体虽然已基本能够实现对 规漏洞、差异攻击等风险的防，但对于突发性、针对性的网络攻击尚未建立全面、坚实的防 能力；此外，当前行业整体的自研能力有限，除少数头部信托公司外，大部分信托公司对于核心业务系统的开发迭代、运 保障等工作的外部依赖较强，自主可控建设存在一定的不足与挑战，而行业科技人员的持续流 进一步加剧了这一挑战。第三章 他山之石：深化先进经验借鉴，加快转型创新步伐 103 第三章 他山之石：深化先进经验借鉴，加快转型创新步伐 3 第三章 他山之石：深化先进经验借鉴，加快转型创新步伐 104 道富银行于 1972 年成立，创建之初仅是一家区域性银行，在 200多年的发展过程中，道富银行形成了以投资服务（托管）和投资管理（资管）为主要业务的经营模式，现为全世界领先的资产管理公司和托管银行。作为全球最大的专业托管银行之一，道富始 把保持业界领先的IT 优势作为一项战略目标，每年将 25%-30%的运营费用投资于 IT 建设方面，其全球 IT 领域有 4000 多名员工，占全公司人数 10%以上，道富的自主研发能力极强。道富数字化路径分为三个阶段。第一阶段是提升直通式处理能力（Straight Through Processing，简称 STP）和全球化的客户服务能力。作为托管银行的核心需求，以流程和数据的标准化为基础，通过直通式处理的提升内部运作效率、降低运营风险、实现规模经济效应。第二阶段是投入前沿技术，如大数据、人工智能和区块链等，建立数据即服务的产品 DataGX，为客户提供端到端的数据管理、投资组合与风险分析、另类数据研究等解决方案。第三阶段是提出灯塔计划，构建一个数字化互联平台，提供从前台到后台的一 式服务。期间，道富公司斥资 26 个亿收购了 Charles River，将其 IBOR 解决方案整合，并提升了前中后台一体化的整体投资管理服务能力。此外，道富构建了 Alpha 平台，此平台包括数据平台、数据服务和投资管理解决方案三个部分。一、道富集团：以金融科技促进机构服务转型 第三章 他山之石：深化先进经验借鉴，加快转型创新步伐 105 图 3.1 道富 alpha 平台数据服务 在道富的成长 程中，托管和资管相伴成长，这是一种良性 环的状态，二 相互促进。回顾道富在转型上成功，对于信托行业的业务转型具有三点启发。第一，道富提供了综合化的客户服务以增加客户粘性，第二，道富 造了敏捷化的系统和组织以快速交付，第三，道富加大了科技投入，推出数字信息服务，为客户提供实时市场数据、市场流动性指标等道富自研数据，为客户提供从组合分析到风险监控的综合服务。此外，道富客户还可以享受公司提供的私有云服务，在线管理投资数据。资产管理业务类似于技术密 型产业，领先的金融科技能力是转型的重要基石，也是核心竞争力。对于希望大力发展资产管理服务信托的信托公司来说，以道富为榜样、构建领先的服务模式和服务能力是实现数字化转型、提升在整体资管行业竞争力的关键。数据整合数据整合证券投资组合分析 中台服务 效评估与业 归因风险监督 托管 行 合规管理数据聚合与分层基于规则的数据验证和质量保证 全球运 服务数据监管与治理 金 规则数据管理数据管理参考数据指数 基准市场数据客户数据直联实体机构信息信息服务服务用户界面 超市原始数据 要数据报 数据服务海外实践 道富第三章 他山之石：深化先进经验借鉴，加快转型创新步伐 106 莱德成立于 1988 年，自创立以来便对机构与个人投资 投资解决方案进行探索，在发展 程中，莱德多次抓住资管行业发展所带来的巨大机遇，一方面不断完善产品体系，提升多资产投资能力；另一方面致力于技术创新，持续发展技术产品，以“阿拉丁系统”为核心 造 莱德解决方案（BRS），向金融机构客户 出服务能力。图 3.2 贝莱德解决方案（BRS）示意图 阿拉丁平台基于海量数据构建多种金融模型，具前台客户服务、中台投研运营与后台技术开发功能：客户服务上，提供账户 中管理、组合构建、市场分析等能力；投研运营上，成投研风控、组合管理、交易运作与投资运营，提供一体化投资管理能力；技术开发上，数据引用与服务构建方式灵 可配置，同时提供云平台服务。阿拉丁对 莱德自身业务赋能的同时也为其拓展了业务边界，创造科技服务收入。一方面，倚靠一体化投研系统可有效支持 莱德业 高度可扩展的投资管理平台，涵盖投资组合分析和风险管理工具风险分析平台风险分析平台端到端投资管理系统端到端投资管理系统投资会计投资会计运营外包运营外包 客户解决方案客户解决方案为机构投资 提供定制化多资产投资组合构建和风险管理策略咨 服务资产配置战略和策略资产配置战略和策略风险预算与投资组合优化风险预算与投资组合优化意见领 与客户培训意见领 与客户培训 金融市场咨 金融市场咨 通过公 的金融市场建议与综合性项目 行服务为资产持有人解决复杂问题估值与风险评估估值与风险评估财务战略财务战略 资产 债管理资产 债管理定制财务模型和分析定制财务模型和分析不良资产处置不良资产处置三类主要服务三类主要服务定制化解决方案定制化解决方案 莱德解决方案（）：结合风险与投资分析投资系统与资本市场专业知识，满足机构投资 风险管理需求二、贝莱德：金融科技助力实现资管行业领先地位 第三章 他山之石：深化先进经验借鉴，加快转型创新步伐 107 务品类广、策略多、定制强的投资管理业务，拓展能力半径，帮助其 得优秀投资业 从而增厚收益，提升风险管控与交易效能；另一方面，阿拉丁系统服务客户包含银行、保险、养老基金以及政府部 等机构，管理了 80 万以上投资组合，技术 出直接为 莱德带来科技服务收入。2011-2022 年十多年时间中，阿拉丁所带来的技术服务收入稳步增长，2011 年科技服务收入占总收入 5.62%，2022 年这一比例提升至 7.63%，达到 13.6 亿美元。与此同时，公司高度重视科技投入，每年将营收的 10%左右用于科技投资，持续的提升竞争力。以客户为中心的全面的资产管理服务是资管机构长期发展的重要方向，在模式建设中，金融科技实力将成为企业的综合竞争力之一。莱德依托实力强劲的综合投资平台，能够为全球范围内的机构和个人投资 提供解决方案，进一步 哺自身资管业务的发展。如今 莱德的业务模式已经成为全球资产管理机构学习的对象。对于信托公司来讲，数字化转型是业务、服务、技术三位一体同步开展的工作。莱德的服务模式值得借鉴。在大力发展服务信托和资产管理信托的过程中，信托公司可以依托智能化技术提升投资端、交易端、风控端、数据端、管理端能力。在能力建设中回归业务本源，思考挖掘客户需求与价值，以客户为中心构建自身特 服务能力，充分发挥金融科技作用，赋能业务价值创造。在与机构合作的过程中，也可以吸收相关实践，例如为私募基金、行业小型公司提供全面的托管、运营服务，以降低机构的运营成本，使其专注于投资业务。第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 109 第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 4 第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 110 从信托公司金融科技发展路径看，本报告基于业务能力构成提出以“经营综合化（Synthetic）、服务定制化（Tailored）、交付敏捷化（Agile）、管控敏知化（Responsive）”以及 造现代化的基础设施暨“”的能力愿景。图 4.1 金融科技能力建设模型 经营综合化经营综合化指实现客户、机构、信托公司全域信息整合、加工与应用，构建全面、综合的客户和机构视，通过数据分析洞察客户需求，最 实现以客户为中心的经营策略，实现跨渠道、跨部 协同，构建综合经营能力。服务定制化服务定制化指为客户、机构、员工等不同主体提供定制化的服务，实现千人千面、满足其个性化需求。通过金融科技深度应用，提高服务效率与服务体验。能力 型信托高质量发展信托高质量发展客户经营客户经营机构经营机构经营企业经营企业经营机构服务机构服务员工服务员工服务资产服务信托资产服务信托客户服务客户服务资产管理资产管理信托信托公益 善公益 善信托信托风险管理风险管理合规管理合规管理 经营综合化经营综合化 服务定制化服务定制化 交付敏捷化交付敏捷化 管控敏知化管控敏知化客户中心产品中心账户中心管理会计市场风险信用风险投资 教 交易合规其他机制保障组织制度流程 支撑数据支撑 低代码数据 安全管理 容器云 服务数据存 数据加工数据应用数据服务数据治理 治理 数据模型数据科学流动性风险操作风险客户画像智能投顾销 支持智能客服机构画像资产配置预算管理财务分析指标体系信托服务权益服务智能服务增值服务财产保管证券服务运营服务项目管理 智能运营智能投研资管产品服务家族 家庭信托保险金信托资产证券化其他预付类资金信托风险处置监管报 一、金融科技能力成熟度 型 第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 111 交付敏捷化交付敏捷化指前瞻性考虑业务需求和技术趋势，设计健壮、灵 的应用系统，实现系统解耦，提升系统开放性，通系统壁垒，实现数据在不同系统的 缝流转，最 实现对业务需求的敏捷响应。管控敏知化管控敏知化指构建全面风险管理体系，从被动处置到主动合规的转变，快速识别风险并及时响应形成风险应对 施，利用金融科技构建全面、自动、实时的风险管控能力。基础设施现代化基础设施现代化指构建敏捷的科技组织、科学的管理金融科技投入，通过现代化的技术栈构建 IT 基础技术平台和数据平台，通系统壁垒，实现自主可控，可迭代、可运，全面支撑信托业务。同时，在经营、服务、交付、管控、IT 支撑和数据支撑主要能力象限，划分包括“初始、探索、形成、成熟、卓越”个等级，为每个等级设定不同的目标以及重点任务，作为信托公司自主能力定位参考，以便科学制定金融科技发展路径，更好地推进科技应用建设，实现高质量数字化转型。图 4.2 金融科技能力成熟度模型 能力 型 第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 112 初始级初始级指金融科技应用较少，尚未建立金融科技应用的认知和规范，数字化工作整体处于尚未起步的阶段。探索探索级级指对于金融科技应用开展了一定工作（如试点、速赢），得初步进展，可基本满足需求。形成形成级级指金融科技应用相对成熟，形成核心能力子体系，并能 有效的方式持续优化，可全面支持优势业务发展。成熟成熟级级指金融科技应用较为成熟，形成综合化、平台化的核心能力，助力信托公司做大做强。卓越级卓越级指金融科技应用达到金融行业领先水平，达到“经营综合化、服务定制化、交付敏捷化、管控敏知化、基础设施现代化”的能力建设目标，实现金融科技全面驱动业务发展。第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 113 整体来看，目前信托行业金融科技发展能力处于“形成级”阶段，金融科技应用相对成熟，在经营、服务、交付、管控、IT 支撑及数据支撑等领域基本形成核心能力体系，并能 有效的方式持续优化，可支持业务持续高效发展。具体来看：在经营能力上在经营能力上，少数头部信托公司处于成熟级阶段，大部分信托公司处于形成级阶段。细分来看，客户经营处于形成级阶段，多数信托公司基本完成客户信息管理建设，但应用能力仍需提升，而机构经营能力处于探索阶段，公司经营也尚处形成级阶段。在服务能力上在服务能力上，少数头部信托公司处于形成级向成熟级演进发展过程中，大部分信托公司处于形成级别阶段。细分来看，客户服务能力的功能应用建设相对全面，机构服务能力和员工服务能力的功能应用建设均需要加强。在交付能力上在交付能力上，少数头部信托公司处于成熟阶段，而规模较小的信托公司总体处于探索阶段。细分来说，各类业务系统的建设情况差异较大，投资类系统相对成熟完善，部分服务类业务系统尚处于探索和规划阶段。在管控能力上在管控能力上，行业整体的管控能力均需要进一步提升。除面向监管的监管报 能力相对处于成熟阶段外，业务视角的管控能力均需要加强。二、信托业金融科技能力成熟度现状 第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 114 在在 ITIT 支撑上支撑上，少数头部信托公司处于成熟级阶段，大部分信托公司处于形成级。在组织保障、基础设施、业务连续性、基础架构上均需要持续投入。在数据支撑上在数据支撑上，少数头部信托公司处于成熟级阶段，大部分信托公司处于探索阶段。尚有少部分信托公司 用传统的数仓模式构建相应能力。行业可借鉴中台化的建设思路，基于领先的湖仓一体、流 一体架构来设计数据基础平台，按照开发、运、治理一体的思路来运 平台，构建数据支撑能力。第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 115 在信托业务三分类新规下，资产服务信托、资产管理信托、公益 善信托对于“经营、服务、交付、管控”及“IT 支撑、数据支撑”的能力建设侧重点有所不同。整体来看，“经营、服务、交付、管控”能力的建设，除必要的科技支撑外，更需要与业务侧实现有机融合，建立合理、高效的业技联动模式。围绕企业数字化转型战略方向，从首先做好高质量业务需求分析的视角推动实现各项能力的构建和提升。（一一）经营能力发展建议经营能力发展建议 按照金融科技能力成熟度模型，经营能力主要围绕客户经营、机客户经营、机构经营和公司经营构经营和公司经营三个层面展开。其中，构建客户经营能力的核心包括客户中心、产品中心、账户中心等；构建机构经营能力的核心主要侧重机构信息整合、机构业务支撑等；构建公司经营能力则需要聚焦业务经营分析体系等。目前多数信托公司的经营能力水平处于形成级阶段，部分信托公司仍处于探索级，在客户经营、机构经营、公司经营方面建立了点状应用。经营能力的目标是从“探索级”向“卓越级”发展，构建综合化经营能力以实现核心竞争力。在经营能力每个阶段的跃升都需要相应金融科技应用水平的提升与业务发展能力的构建。1 1、从探索到形成阶段的能力建设从探索到形成阶段的能力建设 从探索到形成阶段，需要重点关注客户经营、机构经营、公司经三、信托业金融科技能力建设路径/目标建议 第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 116 营的基础能力建设。客户经营能力方面，客户经营能力方面，规划设计并开展客户中心、产品中心、账户中心等方面建设工作，形成客户经营能力体系，为客户全生 周期服务提供支持。具体而言，首先是建设客户信息整合平台，在探索向形成的阶段，信托公司加强全域客户数据整合，对于客户基本信息、资产信息、交易信息、行为信息等基础数据进行整合。其次是建设产品管理体系，搭建信托产品 架，实现产品研发、上架、销、后等环节的管理功能。第三，建设账户管理体系，将客户的资金户、资产户、权益户统一管理，形成客户账户树，建设统一账户视。机构经营能力方面机构经营能力方面，需要加强对机构信息的整合、加工与应用，机构客户关系。公司经营能力方面公司经营能力方面，需要以“战略目标-战略任务-量指标-看数视角”为 络，向下逐层分解，梳理形成符合业务经营需要的指标体系。2 2、从形成到成熟阶段的能力建设、从形成到成熟阶段的能力建设 从形成到成熟阶段，需要构建成熟的金融科技应用，通客户经客户经营、机构经营、公司经营营、机构经营、公司经营之间的数据，形成综合化、平台化的经营体系。客户经营能力方面客户经营能力方面，首先是强化客户数据深入应用客户数据深入应用，建设客户标 和画像，在整合客户全域信息后加强对数据的加工与分析，建立更丰富的标 体系，进一步丰富客户的精准数字画像，为服务定制化提供支撑。同时，加深客户需求洞察，充分利用数据分析技术，主动识第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 117 别客户需求与风险，客户信任。从客户 程的视角出发，在财富客户管理过程中，以客户中心为抓手，实现全流程陪伴式的智慧服务。其次，在在产品中心产品中心建设上建设上，造精细产品超市，实现自有产品与代销产品统一管理，结合客户中心发挥客户洞察与产品推荐的效用。对于信托计划的管理，应搭建特 鲜明的产品 架。为 造差异化竞争优势，信托计划产品 架应具备“精选”、“特”两大特点。“精选”是指在宽 系的产品 架基础上，随着客群的投资认知水平提升，信托公司需要结合专业的产品 选 断能力，为客户提供个性化的精选产品推荐；“特”是指信托提升主动管理能力和产品创设能力，利用信托制度优势，根据客户需求提供定制化的投资产品或稀缺产品。最后，在账户中心建设上，在整合账户信息的基础上，造投顾价值链，在投教环节，通过多样的形式提供优质的内容；在投顾服务方面，通过专业的工具提供优秀的策略和长期的陪伴，实时关注资金账户、资产账户信息波动；在交易流程，根据客户账户信息应用，提供丰富的产品和流畅的体验，让客户可以关注自身购买资产的进度等。机构经营能力方面机构经营能力方面，加强综合化营销意识，加强对战略机构客户需求理解的全面性、准确性，造机构全景视，将机构客户的营销端与产品服务端进行深度整合，进行有效联动，实现专业能力驱动的机构客户综合营销。公司经公司经营能力方面，营能力方面，形成丰富信托业务指标体系和完善的系统管理功能，实现自助看数、数。在经营分析上，为高管层提供及时、第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 118 有效的决策支持；在风险预 上，为风控人员提供敏捷的风险指标的识别与 示，跟进风险防范与跟踪；在监管报 上，统一指标数据标准，提升监管报 数据质量和效率。此外，形成经分体系管理规范，为经分应用、平台建设、运 提供流程及规范指引。3 3、从成熟到卓越阶段的能力建设从成熟到卓越阶段的能力建设 从成熟到卓越，在客户经营、机构经营、公司经营等方面形成智能化的金融科技应用，实现客户、机构、信托公司多方的信息整合、加工与应用，赋能客户 、经营分析等环节，为给客户/机构全生 周期服务的提供全面综合画像、高管驾驶舱等支持，通过数据分析洞察客户需求，高效配置产品，智能经营分析，以达到经营综合化目标。4 4、不同业务类型的建设侧重点、不同业务类型的建设侧重点 在实际建设过程中，财富管理服务信托、资管产品服务信托、资产证券化服务信托、预付类资金服务信托、资产管理信托等重点业务属性存在差异，在构建具体金融科技能力上侧重点略有不同。对于对于财富管理财富管理服务服务信托信托，以客户需求为核心，个性化属性较强，服务内容复杂多样，重点建设内容为客户经营客户经营，至少要达到成熟级，至少要达到成熟级，目标是卓越级目标是卓越级。对于缺乏 团背景支持的信托公司而言，更需要拓展自身客户 能力，造业务流量基础。对于资管产品服务信托、资产证券化服务信托和预付资金信托来对于资管产品服务信托、资产证券化服务信托和预付资金信托来说，说，主要面向理财子公司、私募证券基金、债权人企业及预付 发行第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 119 户等，重点建设内容为机构经营机构经营，至少要达到形成级，目标是成熟级。具体目标制定需要综合考虑投入产出比。对于资产管理信托，对于资产管理信托，是行业未来发展重点，论是行业内部还是同业之间的竞争会愈发激烈。在相应的金融科技能力构建上，必须向最优秀的资产管理机构看齐。在客户经营方面，具体建设内容包括客户画像、资产组合配置、产品 架丰富、产品画像、投资经理画像等内容。在机构经营方面，建设重点包括联合营销、销 支持等能力建设。对于公益 善信托，目前处于探索阶段对于公益 善信托，目前处于探索阶段，除少数信托公司构建了相应的系统支撑外，大部分信托公司正在摸索规划。信托公司可以复用在其他业务发展中积累的经营能力，基于客户中心、账户中心等能力扩展来实现对公益 善信托的科技赋能。（二二）服务能力发展建议服务能力发展建议 夯实服务能力是信托公司找准定位、坚实发展的重要基础。在业务转型过程中，需树立以客户为中心，为客户服务的核心理念，全方面建设与发展整体服务能力。目前行业整体的服务能力处于形成级阶段，少部分信托公司仍处于探索级，在客户服务、机构服务上尚可，但是面向内部员工，主要是投资人员的投研支持能力较弱。信托公司应当对标行业领先实践，积极运用金融科技能力，加快能力建设达到成熟级，部分业务域 刺卓越级，结合自身制度与能力优势探索特 服务竞争力。第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 120 1 1、从探索到形成阶段的能力建设从探索到形成阶段的能力建设 信托公司需结合自身业务重点，提升客户服务、机构服务与员工服务（特别是投研能力）体系的建设，依托平台能力提供服务，与客户形成联系纽带，完成客户关系与信赖的原始积累。客户服务能力方面客户服务能力方面，首先应当完善自身渠道及渠道服务能力的建设，搭建多元化移动服务渠道，加快财富管理 APP、CRM 等系统建设，加强全域数据的整合与客户信息的进一步应用，实现基本交易流程线上化，提升产品认购、投顾服务、智能客服等板块的服务能力。机构服务能力方面机构服务能力方面，对机构运营提供服务保障，建设一 式机构服务平台，使得机构客户与合作伙伴能够依托于服务平台完成业务操作、信息传 等相关流程。员工服务能力方面员工服务能力方面，重点是加强数字化投研能力建设，造公司级智能投研平台，整合各类资，形成统一投研工作台，为投资人员赋能。2 2、从形成到成熟阶段的能力建设、从形成到成熟阶段的能力建设 从形成到成熟，完成不同渠道、业务之间的数据整合，形成成熟的金融科技应用，为客户与机构提供稳定、连续、有增值价值的服务；同时，处于该阶段的信托公司，开始挖掘合作中的数据价值，开展客户需求挖掘，通过一体化客户画像使业务之间形成合力。客户服务能力方面客户服务能力方面，成熟级的信托公司需实现核心流程线上化、第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 121 财富数据整合，形成客户数字画像，应用领先技术对客户金融与金融需求进行挖掘与分析，基于此提供个性化应用与增值服务，同时注重财富管理系统与资产管理系统、投顾工作平台的互联互通，洞察客户投资与偏好，传导资产配置需求至投资端。机构服机构服务能力方面务能力方面，需要发挥服务优势，利用场外交易经验更丰富的优势，运用先进技术，在信息披露、估值核算等方面提供较同业更深入的服务。员工服务能力方面员工服务能力方面，进一步提升投研能力，达到成熟级则需要提高投研分析智能化水平，运用智能算法能力，提升投资决策效率。3 3、从成熟到卓越阶段的能力建设、从成熟到卓越阶段的能力建设 从成熟到卓越，自身优势业务服务领域已经建立标杆，依托金融科技能力向客户提供融合信托优势的一揽子服务，提升客户生 周期价值，提升客户合作的广度与深度。客户服务能力方面，客户服务能力方面，卓越级别的信托公司类似资管行业领先机构，可穿越周期持续服务客户，充分利用智能技术，形成千人千面的服务能力，搭建一 式财富管理投顾平台，与客户深度互动。机构服务能力方面机构服务能力方面，卓越级别的信托公司可考虑如 融入客户资产管理业务流程与环节中，从 出科技硬实力到 出业务软实力，以金融科技为支持基石，造涵盖产品设计、投研支持、运营管理、风险管理等领域的服务体系。第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 122 员工服务能力方面员工服务能力方面，投研能力发展到卓越级，信托公司所搭建的智能化投研平台已可提供全方位投研能力，如 观分析、调估值、资产定价、大类资产配置等，作为业务开展，超额收益的基石，有机融入不同业务板块，赋能业务开展。4 4、不同业务类、不同业务类型的建设侧重点型的建设侧重点 从不同业务发展的视角而言，信托公司需结合自身业务特点并结合资源禀赋，以对标同业实践指引，探索自身优势业务领域，提升金融科技水平，在达到成熟度级的基础上积极发展卓越能力。财富管理服务信托所面对的市场竞争更强，信托公司应至少达到财富管理服务信托所面对的市场竞争更强，信托公司应至少达到成熟级成熟级，积极发展卓越能力，以客户为中心、以前端应用作为数字化转型的主战场，以客户交互平台与统一财富管理工作台作为载体，完善财富客户服务与买方投顾模式能力的建设。资管产品服务信托、资产证券化服务信托和预付资金信托发展应资管产品服务信托、资产证券化服务信托和预付资金信托发展应以成熟级为目标，头部信托公司可锚定卓越级，以成熟级为目标，头部信托公司可锚定卓越级，资管产品服务信托重点关注机构服务，重点开展一体化的服务平台构建，为机构提供多样化的、高质量的交易与托管等服务，逐步探索、向外延展服务内涵。预付类资金管理信托预付类资金管理信托目前总体处于试点的阶段，服务能力是其核心竞争力之一，切入此领域需要重点在账户管理等领域建立一定基础。资产管理信托，至少要达到成熟级、目标是卓越级资产管理信托，至少要达到成熟级、目标是卓越级。在客户域，重点建设内容包括个性化服务方案设计、资 推荐、客户 程服务、权益服务等内容。在机构域的重点建设内容为证券运营服务，自动化第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 123 估值、信息披露等内容。投研能力上，推进投研工作平台建设，通投研、投管和底层数据平台，实现前中后的一体化，全面提升投研决策的效率和质量。公益 善信托，公益 善信托，信托公司可利用其制度与产品创设优势，运用金融科技能力针对性提升业务运转效率，使信托助力第三次分配。（三三）交付能力发展建议交付能力发展建议 对于不同类型的信托业务，因业务复杂程度不同，系统建设的难度也有较大的差异。以业务需求出发，参考行业建设实践，以及主流的技术架构，进行系统调研、规划，设计合理的技术架构和技术实现方案，对市场上成熟的软件功能进行科学地选型，综合考虑建设成本、周期、产品功能、自主可控程度，评估自研可行性，进行科学合理的业务系统建设。目前信托 25 小类业务，一部分具备成熟产品，如资产管理信托、财富管理服务信托等；另外一部分自研可行性较高，如保险金信托、预付式资金服务信托等；此外还有一部分业务目前整体规模较小，系统化支撑程度低。1 1、从探索到形成阶段的能力建设、从探索到形成阶段的能力建设 在探索阶段，对重点业务系统进行合理地建设规划，选择合适的路线。遵照自身或 团的技术要求进行系统实施路径选择。对于创新型大类业务，业务模式、市场前景有待验证的，可以适当 用相对简 的技术路线来进行设计开发。例如 用低代码等技术，建设满足基本需求的应用系统，以快速地响应业务需要。第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 124 从探索到形成阶段，主要通过产品迭代升级和业务交叉验证，逐步积累起相应的能力，此阶段的系统建成后应当具备满足未来 1-2 年业务发展需求的能力，对当前业务进行有效的支撑，具备基本的业务连续性保证，实现数据级备份，实现与周边系统的对接，一定程度上保证业务的数字化和自动化程度。2 2、从形成到成熟阶段的能力建设、从形成到成熟阶段的能力建设 从形成到成熟阶段，需要综合考虑业务系统与周边系统的连通性，开发性、业务连续性和系统安全等内容。一是实现业务系统与周边系统的 缝对接，能够通过接口或 底层数据服务的形式接入外围系统数据，并向下游系统开放数据 求，保证数据在系统间的 缝流转。二是能力组件化和公共化，基于公司统一的技术架构进行开发，充分利用成熟的技术组件进行系统的设计和实现，保证系统可以运、可扩展，系统低耦合、高内聚。在实现过程中，要综合考虑底层数据存、中间件、前后端分离等设计要求。三是在业务连续上至少实现完整的数据级备份，具备应用备份能力，保证系统安全等级和可靠性。成熟阶段的系统可以保证满足公司在 3-5 年内的业务发展需求。3 3、从成熟到卓越阶段的能力建设、从成熟到卓越阶段的能力建设 从成熟到卓越迈进的过程中，系统的可扩展性、稳定性和技术架构能力都达到金融行业的领先水平。该阶段的系统能够和业务发展的演化同步，具备快速迭代开发的能力，系统功能高度灵，用户体验第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 125 优秀。在系统架构上，遵 统一的技术标准，在统一的技术平台上构建业务系统群。4 4、不同业务类型的建设侧重点不同业务类型的建设侧重点 对于不同类型的业务系统，因业务模式不同，需要综合考虑交易复杂度、业务发生频率、未来业务规模、业务自身要求等因素进行系统建设。其中资产服务信托中财富管理服务信托系统、资管产品服务信托系统、资产证券化服务信托系统、资产管理信托中的投资交易系统等，涉及的用户规模较大、交易复杂度高、需要对接外部金融市场和金融机构，对信息和资金的安全性等级要求非 高，这类业务需要至少要等达到成熟级，目标是卓越级。对于资产服务信托中其他类型业务以及公益 善信托业务，目前处于探索和发展阶段，业务复杂度不高、交易频率低，可考虑自主研发，通过公司现有技术能力进行系统搭建，系统交付能力要达到形成级，目标是成熟级。（四四）管控能力发展建议管控能力发展建议 在监管要求和经营需要双管驱动下，行业整体管控能力已有所提升，但仍需持续加大数字化建设。需要改变原来以信用风险管控为核心的模式，综合考虑市场风险、操作风险、流动性风险管控，建设全面风险管理体系，适应自身转型发展的需求，保证投资 资产安全，第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 126 实现高质量发展。综合来看，管控能力建设建议至少达到成熟级，头部信托公司目标可定位卓越级。1 1、从探索到形成阶段的能力建设、从探索到形成阶段的能力建设 从探索到形成阶段，需要体系化梳理风险管理体系、实风险管理流程，搭建风险管理平台。一是梳理各类风险指标定义、明确指标口径、确定数据来源和加工方式，逐步完善风险监控指标。二是系统化设计风险监控功能，结合风险管理制度和流程，从风险识别、风险评估、风险计量、风险监、风险预、风险报告、风险缓释的角度来开展建设，运用风险管理系统来辅助开展风险管理工作。三是构建底层的数据支撑，通过数据风险 市建设或 依托于公司通用的数据平台来实现风险管理指标的加工计算，并综合考虑公司现有的客户数据、资产数据、产品数据、外部公开数据。此外，除面向经营的风险管理外，还应建设面向监管的风险管理功能，支撑监管报 的需求。在此阶段应该形成主动式的风险管理能力。2 2、从形成到成熟阶段的能力建设、从形成到成熟阶段的能力建设 从形成到成熟阶段，应建成完整的风险管理体系能力，包括统一的风险管理系统、统一的风险指标加工计算，统一的风险管理功能。通过各种技术手段自动化提、加工风险指标，建立风险指标核验规则，不断完善指标体系，实现数据加工的自动化和实时化，能够主动管理风险。在平台能力上，支持用户进行精细化的风险分析和管理，第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 127 例如多 分析功能、风险报、风险监控驾驶舱等。此阶段的管控能力得到极大的提升，能够满足公司业务稳健经营、高质量发展的需求，帮助公司建立在行业内的领先地位。3 3、从成熟到卓越阶段的能力建设、从成熟到卓越阶段的能力建设 管控能力的建设伴随着业务拓展同步展开。从成熟到卓越阶段，对标大资管行业的管控能力，应建立风险识别、计量、监 与预、控制与缓释的全流程闭环管理体系，建立全资产的风险管理能力。在风险管理科技能力上，充分运用内外部数据，进行实时风险监控，构建完整的风险管理功能，支撑公司整体业务发展，构建金融行业的领先能力。（五五）ITIT 支撑能力发展建议支撑能力发展建议 健壮的 IT 基础是信托业务实现数字化转型的保障。在经营、服务、交付、管控的能力建设中，需要统一建设底层平台。参照金融行业主流的技术发展路线，信托公司可 用中台化的思路来搭建相应能力，其核心思想是统一规划、统一设计、统一实现，最 形成技术架构领先、功能灵 的基础平台能力。在能力建设目标上，头部信托公司 量达到卓越级，腰部信托公司至少达到成熟级，中小信托公司可结合自身实际情况，利用行业公共资源构建相应的基础能力。1 1、从探索到形成阶段的能力建设、从探索到形成阶段的能力建设 IT 支撑能力在探索阶段向形成阶段迈进的过程中，可围绕以下重点展开。一是 IT 基础平台的完善，梳理公司现有技术架构现状，第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 128 改变原有 体应用的建设模式，重点考虑 服务架构、引入云原生技术，将信托业务中不同业务的公共能力进行抽象、提炼，构建底层通用的技术支撑。二是提供公共能力支撑，引入低代码、流程引、引、计算引、可视化组件等技术，构建统一的应用框架。三是引入必要的 AI 技术，如 OCR、RPA、智能音视频技术等，提升系统间数据流转的自动化程度，减少人工操作，为提升用户体验奠定技术基础。四是通过速赢项目验证能力，在此阶段以管理类系统为试点，快速构建应用，以使相应 IT 基础能力达到形成级。2 2、从形成到成熟阶段的能力建设、从形成到成熟阶段的能力建设 IT支撑能力从形成到成熟阶段，需要建设成完整的平台级能力，逐步将已有的业务应用按需剥离，可实现运用 IT 基础平台升级优化。此外在平台之上，适时构建统一的运营工作平台、经营分析平台、投研分析平台、风险管理平台等应用，支撑业务快速建设需求，提升整体应用的先进性，高效地支撑信托公司的数字化转型工作。3 3、从成熟到卓越阶段的能力建设、从成熟到卓越阶段的能力建设 IT 支撑能力从成熟到卓越阶段，需要通过不断努力建设成行业领先的 IT 基础平台，平台从技术能力、稳定性、安全性等都达到领先水平，不仅能够支撑信托公司自身业务快速迭代和创新、帮助其建立行业领先地位，还具备技术 出能力，可以面向行业其他公司赋能，形成新的业务收入来源。第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 129（六六）数据支撑能力发展建议数据支撑能力发展建议 数据支撑能力建设主要包括数据的统一 、存、加工、计算和服务，以及配套的数据治理和数据平台运 能力建设。具体包括基础数据平台建设、数据应用建设、数据服务能力建设等。统一的数据支撑能力是实现业务数字化、应用智能化的基础。在能力建设目标上，头部、腰部信托公司至少要达到成熟级，目标是卓越级，中小信托公司 可能达到形成级，目标是成熟级。1 1、从探索到形成阶段的能力建设、从探索到形成阶段的能力建设 从探索到形成阶段，首先是构建公司统一的数据基础平台建设，具体建设内容包括数据平台搭建、数据治理应用建设、数据服务能力建设。在数据平台建设上，建议 用行业主流的湖仓一体、流 一体的架构来设计数据平台，实现数据 的一体化、实时化，数据加工计算的 和流的统一，并综合 度建模和范式建模的方法构建数据平台模型，支撑多种形态的数据应用。在数据治理应用上，实现对数据整理工作的数据支撑，按照开发治理一体化的思路来构建数据治理功能，提升数据治理的自动化程度，使得数据治理工作可持续性得到提升。在数据服务能力上，构建统一的 API 来提供数据服务，支持周边系统和用户的 数需求和分析需求。其次是数据能力试点应用，可以从监管治理、报 分析等应用出发构建相应的能力，以使数据支撑能力达到形成级。第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 130 2 2、从形成到成熟阶段的能力建设、从形成到成熟阶段的能力建设 数据基础能力从形成到成熟阶段，首先是平台的全面完善，建议 用云原生、大数据、MPP、实时计算等技术建设成完整的湖仓一体、流 一体的平台能力。其次是构建多模态、全场景的数据应用。其中，实时数据应用上，支持业务交易、风险管理、实时监控、估值清算、对账等多场景需求，在离线数据应用上，支持如经营分析、报 、清 等 OLAP 和即席 操作。最后是构建智慧分析能力，例如 用数据挖掘、NLP 等技术进行数据建模，提升智能水平，利用 LLM等技术构建知识 和公司级别知识，支撑智能投研、智能投管、智慧经营分析应用等场景。在此阶段，通过基础数据能力建设和应用场景的丰富，造公司统一的计算能力平台，实现计算资源的 约化、统一化管理。3 3、从成熟到卓越阶段的能力建设、从成熟到卓越阶段的能力建设 从成熟向卓越阶段，行业整体的数据能力得到充分释放，数据治理实现良性 环、数据质量得到完善，数据成为公司的核心资产，建立了完整的数字化分析和经营能力，实现数据驱动经营，达到金融行业领先。第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 131 作为行业性的服务平台，建议信托业协会、信托保障基金及中国信登，立足服务行业数字化转型发展目标，围绕行业转型痛点和服务诉求，进一步发挥在行业公信、资源凝聚、监管沟通、平台 约等方面的功能优势，共同构建行业公共服务能力体系。（一）（一）深化行业金融科技生态建设，提升行业金融科技发展 力深化行业金融科技生态建设，提升行业金融科技发展 力 金融科技赛道多、创新快，同时存在较高的投产不确定性和较长的投产周期，任 信托公司 斗均是道路曲折。当前，领先同业都通过建立行业生态的方式，更高效地凝聚行业资源，加快金融科技发展，降低投产不确定性等风险。信托业金融科技发展起步较晚、底子较薄，更应抱团合力，深化行业生态建设，充分发挥“金融科技专业委员会”、“金融科技创新联合实验”两大平台作用，积极引导和有力促进行业整体金融科技发展。一是建议深化行业金融科技交流。举 年度论坛、主题沙龙、讲座培训等多种形式的行业 动，增进监管与行业在政策导向、风险合规等方面的沟通交流，加强机构之间在科技赋能、自主可控等方面的经验分享，提升行业生态互动 力。二是建议加强行业金融科技共研。围绕数据治理、业务连续性保障、信息安全、信创建设等基础支撑领域以及日 运营、合规响应、四、行业公共服务能力建设发展建议 第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 132 风险管控等管理中台领域，加强课题共研，联合行业智慧，共同探索契合行业共性特点的数字化方案与实施路径，提升行业生态研究能力。三是建议强化行业金融科技生态激励机制建设。借鉴金融同业经验，围绕转型创新优秀实践、课题研究成果、行业生态建设贡献等主题，强化行业金融科技生态激励机制建设，鼓励信托公司开展金融科技创新，提升行业生态参与动力。四是建议建立行业金融科技培训机制。围绕行业转型方向，联合专业学术机构，共同 造契合信托业务发展和数字化需求实际、覆盖专业课程和机构参访的金融科技培训体系，为行业金融科技从业人员提供务实、解渴的培训服务，加强行业金融科技队伍能力建设，提升行业生态发展潜力。（二）（二）加强行业公共服务平台建设，提升行业金融科技发展质效加强行业公共服务平台建设，提升行业金融科技发展质效 重投入、重资产特性是横亘在信托公司金融科技建设道路上的一大障碍，特别是在行业处于转型周期，营收承压，进一步加重了信托公司的成本 。其中，中小信托公司不仅资源预算并不充足，也欠缺足够的建设经验，立推进存在较大难度，投产风险较大。从行业整体来看，在发展金融科技过程中，虽然不同信托公司在业务侧重、经营模式等方面存在一定差异，但在合规科技、数字底座等领域都存在较多的同质化建设。面对上述局面，建议中国信登等行业基础设施积极依托科技能力积累，着力发挥行业平台优势，借鉴国内外金融同业先进经验，立足行业 约、行业赋能视角，开展行业共性需求的功第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 133 能抽象和标准化设计，加强行业公共技术服务平台建设，为信托公司，特别是中小信托公司提供便捷、高效、优质的金融科技服务平台，降低信托公司的金融科技建设技术 槛，提升行业金融科技发展质效。一是加强行业合规科技公共平台建设。一是加强行业合规科技公共平台建设。一方面，合规是推进转型发展的首要前提，在经营模式、业务流程快速数字化的背景下，合规工作的数字化亦是数字化转型的重要拼。另一方面，信托监管正加快数字化、智能化升级，对信托公司监管报 数据的准确性、及时性及颗粒度等方面提出了更高要求。因此，建议中国信登等行业基础设充分发挥行业与监管间的 作用，以监管报 这一行业共性需求最明显、服务诉求最迫切的场景为切入点，加强行业合规科技平台的建设迭代，围绕数据治理、合规内控等方面提供更全面、更便捷的服务支持。二是提升行业数字底座公共服务供给二是提升行业数字底座公共服务供给。一方面，作为转型重点的服务信托具有高频、实时、大规模、强互动等特点，对业务连续性保障提出了较高要求，但受预算资源等多方面因素约束，信托公司普遍尚未建立起业务级的 备能力和安全防 体系，对于突发风险的实时保障尚不充分。另一方面，受传统竖井式技术架构约束，信托公司对于业务规模的扩张/收缩，也难以实现灵、便捷的弹性资源配置。数字底座的不完善，已然成为信托公司转型道路上的重要掣肘。基于此，建议中国信登等行业基础设施积极行动，发挥平台优势，在推动监管认同前提下，借助行业合力和外部资源，以更经济、更高效的方第四章 突围思考：明确转型发展方向，加强能力体系建设 134 式，加快推进以行业云为核心的行业数字底座服务孵化，夯实信托公司转型发展根基。三是推进转型业务公共服务平台建设。三是推进转型业务公共服务平台建设。受自身技术实力、规模体量、预算资源等因素约束，部分中小信托公司在开展服务信托、资产管理等创新业务转型过程中仍面临业务系统建设成本高、难度大等痛点，在缺乏科技系统支撑情况下，难以高质量推进业务转型。基于此，建议中国信登等行业基础设施进一步延展服务范围，推进对转型业务系统的行业公共技术服务平台建设。通过充分发挥行业金融科技生态资源优势，引入相关业务领域的专业合作伙伴等方式，开展转型业务系统的标准化功能模块抽象和 SaaS 化服务探索，降低中小信托公司业务转型的科技 槛。135 高质量的金融科技能力支撑是推动和实现数字化转型的重要依托。在当前数字技术快速发展、资源投入愈发高昂的环境下，一家家公司的 斗已不再适应行业的发展节奏。要加快信托业整体金融科技的建设发展，需要积极借鉴同业经验，通过行业生态的方式，将信托公司、金融科技厂、咨 公司和行业基础设施机构等资源力量有效联合起来，以行业合力构建面向信托业整体的金融科技服务支撑体系。为更好服务行业数字化转型发展，金融科技专业委员会自成立以来持续推动行业金融科技生态的建设，希望通过凝聚行业力量，有效加快行业整体金融科技能力的提升。报告是行业金融科技生态建设的重要组成部分，以行业研究的形式，客观清晰地展现行业金融科技发展全貌、专业深刻地洞悉行业金融科技发展诉求、务实前瞻地探索行业金融科技发展路径。去年首次编撰发布以来，初步 得了业界同仁的认同。相较去年，今年的报告提出了以“经营、服务、交付、管控”为核心的金融科技能力体系，旨在为信托公司开展金融科技建设提供更具实操价值的方法指引。在四项核心能力的总结提炼和报告的调研编撰过程中，不仅得到了信托业协会的大力支持，也得到了行业 67 家信托公司的积极配合，在此 示 挚的感谢。同时，也对华润信托、平安信托、外贸信托、长安信托、中粮信托、百瑞信托、英后记 136 大信托、陆家嘴信托、华宝信托等 位的领导专家在百忙之中抽出时间接受工作组的调研访谈，并 私分享关于趋势、痛点、诉求及路径等方面的观点经验，示感谢。报告的编撰是一项长期性工作，编撰工作组将紧密围绕行业金融科技发展动向，做好详细调研、认真分析和客观记录，同时结合行业需求，提出具有普适价值和实操意义的建议参考，为行业整体的金融科技建设和数字化转型做好服务支持。因时间有限、经验不足，难免有错漏之处，恳 评指正。中国信托业金融科技应用发展报告编撰工作组 2023 年 8 月

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金融业监管2023年三季度数据处罚分析及洞察建议毕马威金融数字化赋能咨询2023年11月“监”听则明麦好在种，秋好在管麦好在种，秋好在管 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|1金融监管总局组织开展提升非现场监管报表审核质效工作2023年9月30日，各金融机构按照通知要求开展进一步提升非现场监管报表审核质效工作，包括补充完善跨期校验工具、增加表间审核提示、强化报表审核质量和履职要求、强化数据审核人员配备等。以此对非现场监管报表报送流程的审核质效提出更为丰富和精细的监管要求，以强化非现场监管报表的数据准确性、真实性、及时性、完整性和一致性。“一表通”监管数据采集平台建设推进继2023年4月，国家金融监督管理总局在中国银保监会2022年法治政府建设年度报告提出“金融监管总局持续加强监管科技信息化建设，试行一表通监管数据采集平台”的要求后，“一表通”监管数据采集平台建设持续推进中。“一表通”监管数据采集平台的主要目标为覆盖1104、EAST、客户风险3类数据，统一监管数据基础。满足各项监管应用需要、提高关键监管指标的敏感性和数据穿透能力，探索数据安全和数据质量的新解决路径，实现金融数据动态分析、金融需求精准感知、金融风险有效防范。从根本上提高风险监测的前瞻性、有效性，提升金融监管的数据化转型，实现监管效能的二次飞跃。金融监管总局一系列新监管政策和制度的持续发布本季度国家金融监督管理总局持续发布了一系列新监管政策和办法，其中包括汽车金融公司管理办法、保险销售行为管理办法等。汽车金融公司管理办法在公司设立条件和出资人条件、资金来源渠道、客户业务范围等提出了新的要求，为引导汽车金融公司依法合规经营、稳健运行提出了新的指引。保险销售行为管理办法则在实现保险销售行为的全面规范，更好维护保险消费者合法权益。卷首语张楚东张楚东毕马威中国金融业主管合伙人 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|22023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明财政部于2023年8月印发企业数据资源相关会计处理暂行规定将于2024年1月1日起施行的企业数据资源相关会计处理暂行规定对数据资源入表加强指引，规范企业数据资源的会计处理，并强化数据资源相关信息披露要求，助力完善数字经济治理体系，加强宏观管理的会计信息支撑以及提升投资者的决策效率。毕马威继续收集并整理了人民银行和国家金融监督管理总局2023年第3季度1 1的公开处罚信息，以“数据”、“信息”、“统计”和“报送”作为识别数据相关罚单（以下简称“数据罚单”或“罚单”）的关键词，通过对监管机构监管机构、被监管机构被监管机构、被处罚人员被处罚人员以及处罚事由处罚事由的分析，识别监管机构关注点，结合外部环境趋势和金融同业实践，对金融机构数据工作的趋势和发展提出建议。【1】本报告统计的时间均为罚单发布时间，非罚单出具时间。本刊数据来源于人民银行和国家金融监督管理总局官方网站公开发布的处罚信息，毕马威通过对处罚信息内容开展“关键词”分析，作为本刊编写的数据基础。所载资料仅供一般参考用，并非针对任何个人或团体的个别情况而提供。虽然本所已致力提供准确和及时的资料，但本所不能保证这些资料在阁下收取时或日后仍然准确。任何人士不应在没有详细考虑相关的情况及获取适当的专业意见下依据所载资料行事。2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|32023年第3季度，人民银行及金融监管总局向银行、保险公司、证券公司等金融机构2 2共开出数据罚单425张，罚款金额3 3为76.9亿元，涉及266家法人4 4。本季度罚单数量较上一季度环比上涨40.3%，较去年同期同比上涨32.4%，罚单数量整体成稳步上升态势。但本季度罚款金额出现了巨量增长，较去年同期同比上涨约30倍，较上一季度环比上涨超20倍，主要原因是3季度监管机构对非银支付机构共计开出了3张超大额罚单（单张罚金额超20亿元），非银支付机构的罚款金额达73亿元。不考虑非银支付机构的数据罚单，其他类型金融机构的本季度罚款金额合计较上一季度环比上涨11.27%，较去年同期同比上涨77.13%。【2】参考人民银行发布的金融机构编码规范、国家金融监督管理总局于2021年10月15日发布的银行业金融机构法人监管责任单位名单及保险机构法人监管责任单位名单以及行业通用表达，我们将金融机构分为12大类，依次为银行、保险、证券、资产管理公司、信托公司、金融租赁公司、企业集团财务公司、汽车金融公司、消费金融公司、贷款公司、非银行支付机构及其他。【3】本文罚款金额根据统计单位进行四舍五入的处理；在单一罚单涵盖多项处罚事由且无法对罚金进行明确区分时，本文将罚单整体罚款金额纳入统计。【4】指单一法人机构，例如，银行的总行、分行、支行作为同一机构纳入统计。总览图例罚款金（亿元）罚单数量（张）1.32.45.51.44.12.12.51.56.53.60384300342500500007080第一季度第二季度第三季度第四季度2021至2023年3季度金融监管数据罚单/罚金总览20221年罚单数量2022年罚单数量2023年罚单数量3.973非银支付非银支付机构的罚机构的罚款金额款金额 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|42023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明2023年3季度，人民银行开出数据罚单85张，罚款金额48.2亿元，较2022年3季度，罚单数量同比上涨了93.2%，罚款金额同比上涨超64倍。金融监管总局开出数据罚单340张，罚款金额28.7亿元，较2022年3季度，罚单数量同比上涨了22.7%，罚款金额同比上涨超15倍。罚款金额巨量增长的主要原因仍是监管机构对非银支付机构开出的超大额罚单（单张罚金额超20亿元），其中人民银行涉及2张，金融监管总局涉及1张。2023年3季度，按罚单、被处罚机构/个人、地区和时间分别统计Top1，如下图。【5】地区罚单/罚金统计：根据开具罚单的人民银行分支机构，国家金融监督管理总局派出机构所在省（自治区、直辖市）进行统计，人民银行总行及国家金融监督管理总局开具的罚单不在统计范围内。单张罚金单张罚金 TOP1TOP126.326.3亿亿单机构罚单单机构罚单 TOP1TOP12828张单机构罚金单机构罚金 TOP1TOP12626亿亿个人罚金个人罚金 TOP1TOP1100100万单月罚单单月罚单 TOP1TOP18 8月，159159张单月罚金单月罚金 TOP1TOP17 7月，74.374.3亿地区罚单地区罚单5 5TOP1TOP1山东山东，3535张地区罚金地区罚金5 5TOP1TOP1江西，江西，2,6442,644万万金融监管总局罚单数量罚单数量21Q12021Q12021Q22021Q22021Q32021Q32021Q42021Q42022Q12022Q12022Q22022Q22022Q32022Q32022Q42022Q4909079792444469292929285858484255255209209272272277277762023Q12023Q1张张人民银行罚单数量人民银行罚单数量2023Q22023Q22023Q32023Q328628634034030金融监管总局罚款金额罚款金额2461352021Q12021Q12021Q22021Q22021Q32021Q32021Q42021Q42022Q12022Q12022Q22022Q22022Q32022Q32022Q42022Q42023Q12023Q1亿亿元元人民银行罚款金额人民银行罚款金额0.40.41.91.94.24.20.80.82.52.51.01.01.81.81.11.15.35.328.728.73.13.10.90.90.50.51.31.30.60.61.51.51.11.10.20.20.40.41.21.20.50.548.248.22023Q22023Q22023Q32023Q350 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|52023年3季度，人民银行和金融监管总局共开出数据罚单425张，罚款金额为76.9亿元。较2022年3季度，罚单数量同比上涨32.4%，罚金同比上涨约30倍，主要原因仍是监管机构对非银支付机构开出了3张超大额罚单（单张罚金额超20亿元）。人民银行第三季度共开出 85张数据罚单，罚单数量同比上涨了93.2%，环比增长8.97%。人民银行第三季度罚款金额为48.2亿元，同比上涨超64倍。对非银支付机构罚款金额为46.63亿元，占本季度人民银行总罚款金额的96.74%。其中2张超大额罚单合已达计46.57亿元。不考虑非银支付机构的数据罚单，人民银行对其他类型金融机构罚款金额为1.57亿元，较上一季度环比上涨242.73%，较去年同期同比上涨234.36%。金融监管总局第三季度共开出340张数据罚单，合计开出罚金28.7亿元。与自2021年1季度以来的8个历史数据比较，本季度金融监管总局开出的罚单数量和罚款金额均创下了单季度历史新高。其中，对非银支付机构开出1张为26.33亿元超大额罚单，占本季度金融监管总局总罚款金额的91.61%。不考虑非银支付机构的数据罚单情况，金融监管总局对其他类型金融机构罚款金额为2.49亿元，较上一季度环比上涨37.33%，较去年同期同比下降21.53%。【6】平均罚单由罚款金额除以罚单数量得出，表示平均每张罚单所收到的罚款金额。按监管机构分析因超大额罚单人民银行罚款金额呈现巨量增长，金融监管总局罚单因超大额罚单人民银行罚款金额呈现巨量增长，金融监管总局罚单数量和罚款金额均创下了其单季度历史新高数量和罚款金额均创下了其单季度历史新高金融监管总局金融监管总局人民银行人民银行罚单合计8585张罚金合计48.2 48.2 亿元罚金最高罚单24.2724.27亿元平均罚单6 65,6715,671万元罚单合计340340张罚金合计2828.7 7亿元罚金最高罚单2626.3333亿元平均罚单845845万元人民银行人民银行金融监管总局金融监管总局 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|62023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明 本季度超千万大额的本季度超千万大额的7 7张罚单均来自张罚单均来自人民银行总行和金融监管总局人民银行总行和金融监管总局与上季度大额罚单均出自地方监管机构不同，本季度大额罚单均来自人民银行总行或金融监管总局，其中人民银行总行涉及4 4张，金融监管总局涉及3 3张，超千万大额总罚款金额合计7474.2424亿元。单张罚金创历史新高单张罚金创历史新高，罚款金额2626.3333亿元。地方监管地方监管较去年同期较去年同期罚单数量和罚款金额都有所上涨罚单数量和罚款金额都有所上涨425张数据罚单中的415415张罚单出自人民银行分支机构或金管局派出机构，合计罚款金额超2 2.6 6亿亿元。与去年同期相比，罚单数量同比上涨了3030.0909%，罚款金额同比上涨了6 6.0202%；与2023年2季度相比，罚单数量环比上涨了3737.8787%，罚款金额环比下降了2626.0505%。按监管机构所在地区统计，山东省地方监管机构开出罚单数量位列第一，江西省地方按监管机构所在地区统计，山东省地方监管机构开出罚单数量位列第一，江西省地方监管机构开出的罚单金额位列第一监管机构开出的罚单金额位列第一全国30个地区的金融机构收到数据罚单，各地区平均罚单数量1313.8 8张，平均罚款金额880880万元。其中山东省山东省罚单数量位列第一（35张），江西省江西省罚单数量位列第二（27张），河南省河南省罚单数量排名第三（26张）；江西省江西省罚款金额位列第一（2,644万元），浙江省浙江省罚款金额位列第二（2620万元），广东省广东省罚款金额排名第三（2,171万元）。20232023年三季度人民银行总行和金融监管总局较地方监管明显发力年三季度人民银行总行和金融监管总局较地方监管明显发力4 4张张人民银行人民银行3 3张张金融监管总局金融监管总局序号序号处罚机构类型处罚机构类型处罚金额处罚金额（万元）（万元）1非银行支付机构242,677.822非银行支付机构223,115.383股份制商业银行3,492.504国有大型商业银行3,186.00序号序号处罚机构类型处罚机构类型处罚金额处罚金额（万元（万元）1非银行支付机构263,270.442国有大型商业银行4,360.093股份制商业银行2,340.00 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|72023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明7 7月月8 8月月9 9月月合计合计罚单数量（张）人民银行25352585金融监管总局罚款金额（亿元）人民银行47.40.60.248.2金融监管总局26.91.20.628.7按罚单发布时间分析按罚单发布时间分析，8 8月份罚单数量最高月份罚单数量最高，7 7月份罚款金额最高月份罚款金额最高2023年8月份人民银行和金融监管总局的罚单数量均高于7月和9月，2023年7月份人民银行和金融监管总局的罚款金额均远高于8月和9月。全国30个地区罚单数量和罚款金额排名分布图055400500025003000山东山东罚款金额Top1江西江西罚单数量Top1罚单数量Top3河南河南浙江浙江罚款金额Top2广东广东罚款金额Top3罚单总金额：万元罚单数量：张福建福建北京北京内蒙内蒙四川四川山西山西湖北湖北新疆新疆吉林吉林重庆重庆江苏江苏黑龙江黑龙江湖南湖南贵州贵州广西广西宁夏宁夏河北河北海南海南陕西陕西安徽安徽云南云南辽宁辽宁青海青海上海上海甘肃甘肃天津天津罚单数量Top2罚单数量和罚款金额均位列前三罚单数量位列前三罚款金额位列前三 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|8本季度非银支付机构共收到5张罚单，罚款金额跃居各类金融机构第1位，罚款金额占比达94.87%，创造了单一机构类型单季度罚款金额的历史新高。最高的3张超20亿元罚单均向非银支付机构开出，罚款金额分别为26.3亿元、24.3亿元、22.3亿元。本季度银行和保险机构罚单数量合计407张，占3季度全部罚单总数的95.77%，罚款金额约3.7亿元，占整体罚金的4.83%。银行机构共收到179张罚单，同比增加20.95%，环比增加15.48%。罚款金额约3.1亿元，同比增加111.18%，环比基本不变。平均罚单171万元/张，同比增加74.61%，环比下降13.79%。保险机构共收到228张罚单，同比增加43.40%，环比增加60.56%。罚款金额约0.66亿元，同比增加44.58%，环比增加48.88%。平均罚单28.89万元/张，同比增加0.83%，环比下降6.79%。按金融机构分析非银支付机构罚款金额占比超非银支付机构罚款金额占比超九九成，罚单数量银行和保险机构仍居第一成，罚单数量银行和保险机构仍居第一被处罚机构154154家罚单179179张，占罚单总量42.12%罚款3 3.1.1亿元，占罚款总金额3.97%最高罚单4,3604,360万元平均罚单171171万元/张银行银行被处罚机构9494家罚单228228张，占罚单总量53.65%罚款0.660.66亿元，占罚款总金额0.86%最高罚单464464万元平均罚单28.928.9万元/张保险保险被处罚机构5 5家罚单5 5张，占罚单总量1.18%罚款73.073.0亿元，占罚款总金额94.87%最高罚单26.326.3亿元平均罚单14.614.6亿元/张非银支付机构非银支付机构 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|92023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明非银支付机构本季度罚款金额第一次上升到亿元级亿元级，达73亿元（不含没收违法所得金额），5 5张数据类罚单中包含了3 3张超大额罚单（单张罚金超2020亿元）。其中，金融监管总局涉及1张，罚款金额为26.3326.33亿元；人民银行涉及2张，罚款金额为22.3122.31亿元、24.2724.27亿元。某集团及旗下非银支付机构被开出金融监管史上最高罚单某集团及旗下非银支付机构被开出金融监管史上最高罚单2023年7月7日，某集团收到了金融监管总局2626.3333亿元的数据类罚单，旗下非银支付机构收到了人民银行2222.3131亿元的数据类罚单，两者共计罚款金额为4848.6464亿元（不含没收违法所得金额）。金融监管总局金融监管总局对该集团主要从侵害消费者合法权益侵害消费者合法权益和违规参与银行保险机构业务活动违规参与银行保险机构业务活动两方面进行处罚。其侵害消费者合法权益包括：引人误解的金融营销宣传行为、未向部分客户群体明示还款要求（条款设置不合理以及使用合适不当）、未按规定处理部分消费者个人信息。其违规参与银行保险机构业务活动包括：保险代理、保险经纪业务、个人养老保障管理产品、银行理财产品、互联网存款产品。人民银行总行人民银行总行对该集团旗下的非银支付机构从支付账户管理支付账户管理、清算清算管理管理、防范电信网络新型违法犯罪防范电信网络新型违法犯罪、反洗钱反洗钱（客户身份识别和身份不明的客户进行交易客户身份识别和身份不明的客户进行交易）、消费者权益保护及个人信息保护消费者权益保护及个人信息保护方面进行处罚。某头部非银支付机构被人民银行开出历史上最高罚单某头部非银支付机构被人民银行开出历史上最高罚单2023年7月7日，某头部非银支付机构收到了人民银行总行近年来数据类罚单的最高罚单，罚款金额为2424.2727亿元（不含没收违法所得金额）。被处罚事由除支付账户管理支付账户管理、清算管理清算管理、反洗钱反洗钱（客户身份识别客户身份识别、身份不明的客户进行交易身份不明的客户进行交易、开户以及大额可疑交易报告开户以及大额可疑交易报告）、消费者消费者权益保护及个人信息保护权益保护及个人信息保护方面和支付宝相同之外，还对其机构管理机构管理、商户管理商户管理、危及支付机危及支付机构稳健运行构稳健运行、损害客户合法权益或危害支付服务市场的违法违规行为损害客户合法权益或危害支付服务市场的违法违规行为进行处罚。非银支付机构本季度收到非银支付机构本季度收到3 3项超大额罚单项超大额罚单，罚单金额合计首次达到罚单金额合计首次达到亿元级亿元级 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|102023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明按银行类型7 7，本季度共8类银行收到数据罚单，包括开发性银行银行、国有大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、民营银行、村镇银行、农村商业银行及农村信用社，本季度不同类型银行收到的罚单数量和罚款金额较大差异。各各类银行罚单数量类银行罚单数量和罚款金额呈现较大差异和罚款金额呈现较大差异3254.60101.8366.3033.662.3316.1263.6217.070204060803040506070802023年3季度各类银行数据类罚单的数量和金额总览2023年罚单数量（张）2023年罚款金额（百万元）【7】参考国家金融监督管理总局于2021年10月15日发布的银行业金融机构法人监管责任单位名单及行业通用表达，我们将银行业金融机构细分为13类，开发性金融机构、政策性银行、国有大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、民营银行、外资法人银行、住房储蓄银行、农村商业银行、农村合作银行、农村信用社、村镇银行、农村资金互助社。国有大型商业银行处罚金额位居各类金融机构榜首国有大型商业银行处罚金额位居各类金融机构榜首国有大型商业银行的罚款金额约1 1.0202亿元，在各类银行机构中排名第一排名第一，与去年同期相比上涨6161.8282%，与上一季度相比上涨近4 4倍。国有大型商业银行的平均罚单为407407.3434万元，与去年同期相比上涨164164.5151%，与上一季度相比上涨3 3倍。导致这一现象的主要原因是本季度国有大型商业银行收到2笔大额罚单，分别为4 4,360360万元和3 3,186186万元的罚单，占国有大型商业银行罚款总额的7474.1010%。2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|112023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明6313.971883.3025396.061718.8510183.41154.0089.68846.5478.13407.340.00200.00400.00600.00800.001000.000.005000.0010000.0015000.0020000.0025000.0030000.002022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3国有大型商业银行罚款金额/平均罚单总览罚款金额（万元）平均罚单（万元）股份制商业银行虽然罚单数量和罚款金额有所下降，但平均罚单位居各类银行机构榜股份制商业银行虽然罚单数量和罚款金额有所下降，但平均罚单位居各类银行机构榜首首股份制商业银行本季度的罚款金额约0 0.6666亿元，罚单数量为1010张，与上一季度相比，罚款金额下降2121.1414%，罚单数量减少了4141.1818%。但平均罚单为663663.0303万元，同比上涨约5 5.8282倍，环比增加3434.0707%，在各类银行机构中排名第一排名第一。导致这一现象的主要原因是本季度股份制商业银行收到2笔大额罚单，分别为3 3,492492.5050万元和23402340万元的罚单，大额罚单金额占比高达8787.9797%。1610.451592.0013047.798407.356630.3084.76132.671087.32494.55663.030.00200.00400.00600.00800.001000.001200.000.002000.004000.006000.008000.0010000.0012000.0014000.002022Q32022Q42023Q12023Q22023Q3股份制商业银行罚款金额/平均罚单总览罚款金额（万元）平均罚单（万元）2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|122023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明 农村商业银行罚单数量位居各类金融机构榜首农村商业银行罚单数量位居各类金融机构榜首农村商业银行本季度收到罚单7575张，与去年同期相比，罚单数量增加114114.2929%，与上一季度相比，罚单数量增加5050.0000%。本季度在各类银行机构中排名第一排名第一，并且并且20232023年连续年连续3 3个季度个季度保持第一位。850第2季度罚单数量（张）开发性金融机构政策性银行国有大型商业银行股份制商业银行城市商业银行民营银行村镇银行外资法人银行农村信用社农村合作银行农村商业银行17192第1季度罚单数量（张）325第3季度罚单数量（张）2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|132023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明本季度财险公司收到133133张罚单，罚款金额为4 4,602602.8080万元，平均罚单金额为3434.6161万元；寿险公司收到7272张罚单，罚款金额1 1,416416.4545万元，平均罚单金额为1919.6767万元。两者合计罚单数量占保险机构罚单数量的8989.9191%，合计罚款金额占保险机构罚单金额的9191.3737%。罚单数和罚款金额双占比都高达9 9层，可见财险和寿险公司仍是监管重点关注及处罚的保险机构。财产保险机构罚金环比增加一倍财产保险机构罚金环比增加一倍，罚单环比增速位居各保险机构第一罚单环比增速位居各保险机构第一本季度财险公司罚单数和罚款金额大幅增长，罚款金额环比增加102102.8282%，同比增加5757.6969%，罚单数环比增加7272.7272%，同比增加3535.7171%。表明财险公司违规现象有抬头趋势抬头趋势。保险中介机构罚金增速明显保险中介机构罚金增速明显本季度保险中介机构收到2020张罚单，罚款金额为502502.0000万元，平均罚单金额为2525.1010万元。与2023年2季度相比，保险中介的罚单数量增加2525.0000%，罚款金额增加116116.3838%，平均罚单增加7373.1010%。保险中介机构的罚单数、处罚金额和平均罚单均有所上升。财险和寿险公司仍为监管处罚重点机构财险和寿险公司仍为监管处罚重点机构，保险中介机构增速明显保险中介机构增速明显5000 0202040406060808090900140 罚单数量（张）罚款金额（万元）0250030003550400045005000保险中介机构平均罚单（万元）寿险公司平均罚单（万元）财险公司平均罚单（万元）25.1025.1034.6134.6119.6719.671334,602.80721,416.4520502.0019.6719.67 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|142023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明企业集团财务公司本季度共收到2 2张罚单，为本年度首次领罚本年度首次领罚，且都来自金融监管总局，罚款金额合计196196.0000万元。本次财务公司被罚的主要原因是资产分类数据不真实数据不真实和EAST数据报送数据报送管理不到位管理不到位等。可以看出，监管机构对于财务公司的数据真实性数据真实性、准确性准确性和及时性及时性也提高了监管检查力度。证券公司本季度共收到3 3张罚单，罚金合计671671万元。被处罚的原因是违反了人民银行关于反洗钱反洗钱的相关规定，其中就包括未识别客户身份、未按规定报送大额交易报告或者可疑交易报告等。企业集团财务公司本年首次领罚企业集团财务公司本年首次领罚证券公司本季度罚单均来自反洗钱领域证券公司本季度罚单均来自反洗钱领域金融机构金融机构类型类型罚单数量（张）罚单数量（张）罚款金额（万元）罚款金额（万元）20222022Q3Q320222022Q4Q420232023Q1Q120232023Q2Q220232023Q3Q320222022Q3Q320222022Q4Q420232023Q1Q120232023Q2Q220232023Q3Q3非银支付公司81225 52,809165663301 729,956729,956企业集团财务公司01002 203000196196证券公司01303 30472,8590671671 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|15针对金融机构的数据罚单，根据处罚事由和严重程度，相关人员也会受到行政处罚。2023年3季度，425张机构数据罚单中，341张罚单涉及或关联到个人处罚，被处罚人数共604人，监管机构每开出1张机构罚单，有80%的概率会处罚个人。相较于2023年第 警告和罚款是最常见、数量最多的行政处罚按行政处罚8 8类型统计，492人受到警告处罚，497人受到罚款处罚，2人受到撤销任职资格处罚，11人受到禁止从业处罚，即2023年第3季度，所有被处罚人员中，81%被警告，82%被罚款。【8】个人处罚类型,根据中华人民共和国行政处罚法，结合罚单中所列示的进行归纳，分为四种：警告：即警示和告诫，指行政机关对违反行政管理法规范的个人的谴责和警示；罚款：是行政机关依法强制违反行政管理法规的个人在一定期限内缴纳一定数量货币的处罚行为；撤销任职资格：是行政机关依法对违反行政管理法规的个人给予解除其现任职务的行政处罚；禁止从业：是行政机关依法对违反行政管理秩序的个人在时间和领域等方面实施经济和社会方面的职业限制。按被处罚人员分析二季度69%的概率有所上升。2023年3季度平均单张机构罚单关联到的人均数为1.36，环比上升9.89%，即每张机构罚单关联到个人的概率有所上升。2023年第3季度，共604人受到数据罚单处罚监管机构每开出一张机构数据罚单，就有近八成概率处罚至个人80%警告81%罚款82%禁止从业1.8%按行政处罚类型统计被处罚人数占比撤销任职资格0.3 23 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|162023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明根据被处罚人所在机构和职务，归纳整理为如下5类职级，各行政处罚类型涉及的职级及人数如下：董事长高管层部门级别处级经办警告66263223138罚款64993228121撤销任职资格11禁止从业113512023年3季度各职级被处罚人数2023年3季度各职级人均罚金董事长董事长高管层高管层部门级别部门级别处级处级经办经办1111人人107107人人245245人人4.464.46万万2.942.94万万1.901.90万万4.604.60万万7878人人163163人人8.028.02万万 处级罚单数量大幅上升2023年第3季度，处级在各处罚中的罚单数量都有明显上升。处级人员共计收到223张警告罚单，环比上涨121%；收到228张罚款罚单，环比上涨105%；收到5张警告罚单，环比上涨400%。个人罚单人均罚金下降，董事长人均罚金上涨2023年第3季度，个人罚单的人均罚金3.24万元，环比下降14.37%；根据被处罚人职级分析，董事长人均罚金是8.02万，环比上升186%，主要原因是存在75万元的单一罚单。2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|172023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明对本季度由地方监管开出的数据罚单按被处罚人数统计，重庆市被处罚人数最多，为41人，其后依次为山东省37人、江西省36人、湖北省35人和吉林省35人。对本季度由地方监管开出的数据罚单按人均罚金统计，北京市人均罚金9.91万元，位列第一，其后依次为天津市7.00万元、广东省6.01万元、江西省5.21万元和重庆市4.67万元。被处罚人数TOP5地区分布单位：人单位：万元重庆市被处罚人数最多，北京市人均罚金位列第一3233343536373839404142重庆市41山东省37江西省36湖北省35吉林省359.917.006.015.214.67 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|18毕马威分析人民银行和金融监管总局数据罚单的处罚事由，通过提炼关键词，将处罚事由归纳为如下五类。2023年第3季度，数据质量罚单数量位居榜首，罚单数量354张，占罚单总量9 9的83.29%以上，与2023年第二季度相比，数据质量罚单数量增长40.48%，占比上升0.12%。数据质量问题依然是金融机构在监管数据类检查中的一道必答题。【9】按数据罚单处罚事由统计罚单数量，而非按罚单张数统计。数据质量数据合规未按规定报送未按规定备案未按规定披露信息处罚事由数据质量数据合规未按规定报送未按规定备案未按规定披露信息罚单1111数量35446631817按处罚事由分析数据质量罚单数量位居榜首 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|192023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明 数据真实性和数据准确性是数据质量检查重点进一步分析数据质量处罚事由，分为数据真实性、数据完整性、数据准确性、数据一致性和数据及时性五类，一张数据质量罚单可能会涉及多种数据质量处罚事由。按数据质量罚单中涉及五类处罚事由的张数来统计，发现数据真实性和数据准确性是数据质量检查重点。其中275张罚单涉及数据真实性，占比77.68%；70张罚单涉及数据准确性，占比19.77%，远超其他数据质量处罚事由。与2023年第2季度相比，数据真实性罚单数量增长50.27%；数据完整性罚单数量下降8.11%；数据准确性罚单数量增长27.27%。275347042350.27%-8.11.270.00C.73%-20%0 000300数据真实性数据完整性数据准确性数据一致性数据及时性2023年3季度罚单数量（张）环比（%）2023年3季度按罚单数量和环比增速统计的数据质量处罚事由数据真实性罚单中，被罚机构类型主要集中在保险和银行机构。涉及保险公司的罚单数高达210张，占比76.36%，环比增长56.72%；涉及银行的罚单数达到61张，占比22.18%，环比增长32.61%；远超其他金融机构的罚单数。数据准确性罚单中，被罚机构类型主要集中在银行机构。涉及银行的罚单数高达59张，占比84.29%，环比增长20.41%，远超其他金融机构的罚单数。2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|202023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明2023年第3季度，数据合规罚单增速位各类处罚事由的榜首，环比上升76.92%，同比上升155.56%。监管对于数据合规问题越来越看重，金融机构应加大数据合规方面的工作。处罚事由数据质量数据合规未按规定报送未按规定备案未按规定披露信息环比40.48v.92.55%-18.18!.43%同比31.605.56&.00.00!.43%数据合规罚单数量增速最高 数据使用、数据收集和数据查询是数据合规检查重点进一步分析数据合规处罚事由，分为数据收集、数据存储、数据使用三类，一张数据合规罚单可能会涉及多种数据合规处罚事由。按数据合规罚单中涉及三类处罚事由的张数来统计，其中数据使用和数据收集是数据合规检查重点。数据使用：数据使用：46张数据合规罚单中有37张罚单涉及数据使用，占比80.43%，环比增长117.65%，同比增长236.36%。数据使用罚单中主要处罚的机构类型为银行。与银行有关的罚单数高达33张，占比89.19%，环比增长94.12%，同比增长312.50%，远超其他金融机构的罚单数。数据收集：数据收集：46张数据合规罚单中有24张罚单涉及数据收集，占比52.17%，环比增长380%，同比增长380%。数据收集罚单中主要处罚的机构类型为银行。与银行有关的罚单数高达23张，占比95.83%，环比增长360%，同比增长360%，远超其他金融机构的罚单数。2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|212023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明241137380.00.007.6580.00.00#6.36%00 00000203040数据收集数据存储数据使用2023年3季度罚单数量（张）环比（%）同比（%）2023年3季度按罚单数量、环比和同比统计的数据质量处罚事由信贷资产质量准确性和真实性是本季度银行业监管处罚重点根据对2023年3季度国家金融监管总局对银行机构开出的数据类罚单“处罚事由”分析，发现信贷业务领域的数据问题衍生出业务合规性监管处罚罚单共计7171张。监管机构对“五级五级分类不准确分类不准确”、“违规发放贷款违规发放贷款”、“信贷资金被挪用信贷资金被挪用”、“统计数据不准确统计数据不准确”这四类处罚的关注度最高，是信贷业务的监管处罚“重灾区”。监管检查业务领域监管检查业务领域监管检查场景监管检查场景重点业务标签重点业务标签涉及罚单数量涉及罚单数量信贷业务信贷业务五级分类不准各项贷款、不良资产处置32违规发放贷款虚构贷款、以贷还贷、跨经营区域贷款、借新还旧、关系人贷款、冲时点、房地产贷款、虚假贸融等25信贷资金被挪用流向房地产、以贷转存、受托支付、贴现资金回流、固定资产贷款等12数据不准确普惠型小微企业法人贷款、房地产开发贷款、涉农贷款、个人贷款按用途分类、个体工商户经营性贷款等8 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|222023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明附件：处罚事由关键词数据质量处罚类型及关键词数据合规处罚类型及关键词未按规定报送关键词示例：未按规定报送、未按规定提供数据、违反金融统计管理规定、未按规定向监管部门报告、未按规定发送信息、未按规定进行金融统计等。未按规定备案关键词示例：未按规定备案、未及时备案、超过时限备案、未报备或报备不及时。未按规定披露信息关键词示例：未披露情况、未及时进行信息披露、未按规定披露。类型数据质量关键词示例数据真实性虚报、虚构、虚假资料、信息不真实、与事实不符数据完整性信息完整性、完整、遗漏、漏报数据准确性不准确、统计错误、数据错报、填报错误、信息错误、不正确数据一致性信息一致性数据及时性及时、迟报类型数据合规关键词示例数据收集违反信息采集规定、未按规定收集信息、违规收集信息数据存储数据违规留存、违规存储信息、未按规定存储、未按规定保存数据使用未按规定使用信息、非法使用信息、违规倒卖信息、未授权查询报告、非法查询信息、违反信息查询规定洞察与建议 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|24监管报送视角下金融机构“数据资源入表”的热点洞察财政部于2023年8月1日印发了企业数据资源相关会计处理暂行规定（财会202311号，以下简称暂行规定），自2024年1月1日起施行。暂行规定的颁布对进一步推动企业数据资源入表和数据资源的会计信息披露，向市场和企业释放出积极的信号。在监管数据报送的视角下，各金融机构的监管统计管理部门也对相关热点予以关注，首先首先，与数据资源入表相关的财务数据也是与数据资源入表相关的财务数据也是11041104、人行大集中人行大集中、财政局财政局、EASTEAST等各类监管等各类监管报表报表（资资产负债表产负债表、利润表利润表、科目信息科目信息表表）的的重要组成部分重要组成部分，未来也需要按照监管机构的报送要求和频次及时准确报送。但伴随数据资源入表执行，这些监管报送数据的统计口径和数据结果需要相应做出调整。其次其次，在最新发布的银行保险监管统计管理办法中明确提到“银行保险机构应保证同一指标在监管报送与对外披露的一致性。如有重大差异，应及时向国家金融监管总局或其派出机构解释说明。”而数据资源未来也会实现会计信息披露，如何能适应新变化如何能适应新变化，保证监管统保证监管统计数据对外披露的一致性计数据对外披露的一致性也是未来需要应对的一个挑战。我们认为“数据资源入表”是金融机构发展的必然趋势，因此在监管数据报送的视角下对相关热点问题探讨还需回归本源，即需要全面理解暂行规定的准则要求，并从实务角度理解：何为数据资源、数据资源是否即为数据资产、数据资源入表的条件等，并做好“数据资源入表”的相关基础工作。为协助各金融机构深入理解暂行规定，毕马威从实务角度就热点问题进行了分析、研究。数据资源范围该如何界定？暂行规定并未对数据资源给出明确的定义，仅在范围中说明“企业按照企业会计准则按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的企业合法拥有或控制的、预期会预期会给企业带来经济利益的给企业带来经济利益的，但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源”。企业在实务操作中仍难以对监管数据是否为企业数据资源进行清晰界定。可参考以下借鉴业界对数据资源、数据资产的相关定义：2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|252023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明2023年1月数据资产管理实践白皮书（6.0版）“数据资产指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据合法拥有或控制的数据，以电子或其他电子或其他方式记录方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益经济效益和社会效益。”2023年5月金融数据资源目录编制指南（T/BFIA 020-2023）“数据资源涵盖：业务信息系统内生成和存储的数据，包括业务数据业务数据（如交易信息、账户信息、客户信息等）和经营管理数据经营管理数据（如运营数据、风险管理数据、技术管理数据、统计分析数据等）；内部行政办公网络与办公设备（终端）中产生、交换、归档的电子数据，如机构内部日常事务处理信息、电子邮件信息等；原纸质文件经过扫描或其他电子化手段形成的电子数据等。根据以上定义可知，并非所有数据都构成数据资源。数据需在满足企业的特定目的，并满足资产可确权可确权、可计量可计量、且预期带来效益且预期带来效益的前提，方可作为数据资源来看待。但需要在符合企业会计准则判定条件的基础上才作为无形资产或存货入表，因此在判定数据资源入表范围时，仍需进行更细化的分析及会计准则判定。根据以上定义，对于金融机构依法依规获取的外购数据或采集的客户信息等数据资源享有数据资源持有权、数据加工使用权和对加工形成的数据衍生产品的经营权，具有使用数据、获得收益的权利。因此从数据资源业务管理视角，可以纳入企业数据资源范畴进行管理。至于是否可以入表，则需结合具体的业务场景，遵照相关会计准则要求进行判定、处理。外购数据或采集客户数据可以入表吗？中共中央、国务院2022年12月发布的关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（简称“数据二十条”）明确了数据资源持有权数据资源持有权、加工使用权加工使用权、数据产品经营权分置数据产品经营权分置的产权运行机制。在保障安全合规前提下，数据持有者或处理者数据持有者或处理者拥有对依法依规持有的数据进行自主管控的权益自主管控的权益。承认和保护数据加工使用权数据加工使用权，保护经加工、分析等形成数据或数据衍生数据或数据衍生产品的经营权产品的经营权。2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|262023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明数据资源如何判定为无形资产还是存货？金融机构对数据资源的持有目的一般包括对外授权使用对外授权使用、企业内部自用企业内部自用、集团母子公司之集团母子公司之间共享间共享等情况。金融机构应当分别从法人主体以及集团并表法人主体以及集团并表的角度出发，按照企业会计准则相关规定进行判定。其中，对于确认为存货的要求是将企业日常活动中持有、最终目的用于出售的最终目的用于出售的数据资源，符合企业会计准则第1 号存货（以下简称存货准则）规定的定义和确认条件的，确认为存货。根据企业会计准则第6 号无形资产规定：如初始确认时，评估认为数据资源持有目的既有自用或对外授权使用既有自用或对外授权使用、又有可能卖断出售又有可能卖断出售，但暂时没有出售计划但暂时没有出售计划，则不属于“日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源”，一般应确认为无形资产一般应确认为无形资产。对于哪些数据资源可以入表的判定为无形资产，就需要结合会计准则要求，对具体的数据类型、数据内容、持有目的、业务场景等情况进行考虑和分析。在实务中一般需要数据资源的业务主管部门向财务会计部门提供所需的数据资源详细信息。对数据资源进行估值时，是否只能使用成本法？当企业外购或采集、加工等形成的数据资源在满足会计准则条件初始确认为入表的资产时，按照暂行规定的要求，不论是无形资产还是存货不论是无形资产还是存货，均以成本法进行初始计量均以成本法进行初始计量。当需要进行无形资产计提减值或存货计提跌价准备时，应结合数据资源的价值有效期/使用寿命，考虑引入市场法、收益法进行减值评估。数据资源的入表还是应严格遵循会计准则的要求，在符合资产化条件的前提下按成本法计量。数据资源其价值有效期/使用寿命如何估计、判断？数据资源作为无形资产入表后，应分析判断其使用寿命。无法预见无形资产为企业带来经济利益期限的，应当视为使用寿命不确定的无形资产，不作摊销。使用寿命有限的，按照使用年限进行合理摊销。数据资源作为无形资产入表后，应分析判断其使用寿命。在确认数据资源的使用期限时，需要结合该数据资源的类型和特征、数据应用场景的需要与用户需求、数据资源运营管理要求等因素综合进行分析、确定。2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|272023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明应如何推进数据资源入表工作？开展数据资源管理活动并记录开展数据资源管理活动并记录会计核算和披露所需信息会计核算和披露所需信息判定入表的数据资源范围并落地运行判定入表的数据资源范围并落地运行理论与实务的逐步完善、理论与实务的逐步完善、成熟成熟开展数据资源盘点开展数据资源盘点1 12 23 34 45 5推进数据资源入表工作，建议可以分为以下四步：数据资产盘点是监管数据资源入表的基础。金融机构在开展监管数据资产评估、推进数据资源入表之前，应先行开展数据资源盘点和目录编制工作。中国人民银行指导的金融科技产业联盟于2023年5月发布的团体标准金融数据资源目录编制指南（T/BFIA 020-2023，以下简称指南），为金融机构开展数据资源盘点工作提供了操作指导，以便摸清数据家底，保障数据资源准确、真实、全面入表。数据资产盘点的基本工作步骤是什么？基于指南的相关要求，可以依据数据资源盘点的“定范围、搭框架、设属性、成目录、做维护”五步法来开展数据资源盘点。但在盘点过程中可以重点关注以下几点：定范围搭框架设属性成目录做维护确定数据资产盘点范围设计数据资源目录属性项确定数据分类框架开展盘点形成目录常态化维护数据资源目录 2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|282023年三季度金融监管数据处罚分析及洞察建议听则明1.确定监管数据资产盘点工作范围指南从金融机构数据资源业务管理视角出发，建议数据资源盘点范围包括：业务信息系统内生成和存储的数据（业务数据、经营管理数据）；内部行政办公网络与办公设备（终端）中产生、交换、归档的电子数据；原纸质文件经过扫描或其他电子化手段形成的电子数据；外部的数据资源等，涉及国家秘密的金融数据，不建议纳入。2.建议根据企业数据资源目录编制用途制定分类框架指南建议数据资源目录分类框架宜根据企业数据资源目录编制用途，结合机构实际情况，基于业务、技术、管理等不同视角进行设计，如根据业务条线、数据资源不同形态、分布情况等搭建不同的分类框架。3.设计数据资源目录属性项时，要充分考虑未来判定数据资源是否能入表的相关信息的梳理指南规定：业务属性包括数据项名称、业务含义等，技术属性包括字段名称、数据格式、数据类型、权威来源系统等，管理属性包括数据资源代码、数据分类、数据分级、主管部门等。同时，从实物角度，考虑到满足未来数据资源入表使用时，需结合数据资产财务核算办法要求，在数据资源目录中增加便于财务部门进行成本归集便于财务部门进行成本归集、确认的属性项确认的属性项，为后续会计处理提供输入，例如可补充设置信息属性信息属性（数据规模、数据周期、产生频率及存储方式等）、法律属性法律属性（授权主体信息、产权持有人信息，以及权利路径、权利类型、权利范围等权利信息）和价值属性价值属性（数据覆盖地域、数据所属行业、数据成本信息、数据应用场景、数据质量、数据稀缺性及可替代性等。4.制定监管数据资源目录常态化维护机制流程指南将触发数据资源目录变化的业务系统变化情况分为系统上线、下线和变更三种。因此业务源系统出现上线业务源系统出现上线、下线和变更下线和变更均会触发监管数据资源目录的变更，要建立相关机制流程对其进行常态化维护。指南给出了由业务系统变化所触发的数据资源目录发生变化的流程机制，实务中需制定数据资源目录的更新维护机制，并配套数据资源质量管理、安全管理、应用管理等领域的流程机制，为夯实数据资源基础、规范数据资源管理、开展数据资源分析应用提供保障。致谢：本报告是由毕马威金融业数字化赋能咨询团队撰写编制，在此对曾丽君、向佳君、袁林对本报告的支持致以感谢。2023 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。|29联系我们张楚东毕马威中国金融业主管合伙人电话： 86 139 1753 3388邮箱：郑昊毕马威中国管理咨询主管合伙人电话： 86 137 0192 9101邮箱：王亚军毕马威中国金融业数字化赋能咨询合伙人电话： 86136 2196 9486邮箱：陈琦毕马威中国金融业数字化赋能咨询总监电话： 86 138 1002 1912邮箱：陈立节毕马威中国金融业数字化赋能咨询主管合伙人电话： 86 189 1008 3580邮箱：杨晗毕马威中国金融业数字化赋能咨询合伙人电话： 86 150 1013 1879邮箱：毕马威金融业数字化赋能咨询服务团队在近20年的金融数据咨询实践中沉淀了丰富经验，对数据治理、数据资产管理、金融数据监管有着敏锐的洞察、深入的见解，希望能与各金融机构加强经验分享与交流合作，携手并进，促进金融行业数据能力提升。张杭川毕马威中国金融业数字化赋能咨询总监电话： 86133 1159 5739邮箱：如需获取毕马威中国各办公室信息，请扫描二维码或登陆我们的网站：https:/home.kpmg/cn/zh/home/about/ 毕马威企业咨询(中国)有限公司 中国有限责任公司，是与英国私营担保有限公司 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。毕马威的名称和标志均为毕马威全球性组织中的独立成员所经许可后使用的商标。刊号：CN-FS23-0001

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2023年11月蓄势腾飞粤港澳大湾区金融服务业：目录前言前言:大湾区“大湾区“机不可失机不可失”2一、一、概述：蓄势腾飞，重新启航概述：蓄势腾飞，重新启航4二二、打造打造产品服务创新高地产品服务创新高地11三三、建设国际财富管理中心建设国际财富管理中心14四四、加速金融业数字化转型加速金融业数字化转型19五五、探索金融数据跨境流通探索金融数据跨境流通21鸣谢鸣谢27联系我们联系我们281粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞前言：大湾区“机不可失”2粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞前言本调研报告基于普华永道对粤港澳大湾区（以下简称“大湾区”）内的多位金融高管及学术界代表的深入访谈撰写而成。与上一期报告1类似，调研结果显示，受访者在某领域达成了广泛共识，但在另一些政策法规尚未明朗、仍处于探索阶段的领域，分歧依然存在。令人欣慰的是，自普华永道第一份调研报告发布五年来，市场对大湾区金融业发展的态度已逐渐发生改变。最初，有人抱着观望的心态，也有人认为大湾区蕴含的机遇与其业务发展方向并不一致，还有人担心人才匮乏、监管制约等问题。如今，人们对大湾区金融服务业未来发展明显趋向乐观。多家金融机构的高管均以香港为基地，推进其亚洲及大湾区发展战略2。这种现象在保险和资产财富管理行业尤为明显。用一位资深中资银行家的话来说，大湾区仍是一个“机不可失”的市场。我们在报告第一章概述中提到，大湾区的发展步伐从未停歇，近几年的沉淀，给政府和企业在制定重要政策和部署重大战略上，提供了更充裕的回旋余地。报告的第二至第五章将从打造产品服务创新高地、建设国际财富管理中心、加速金融业数字化转型和探索金融数据跨境流通四个方面，向读者呈现金融业致力于大湾区融合发展所付出的努力。大湾区“机不可失”1.粤港澳大湾区金融服务业：雏形初现：https:/ 资料来源：广东省统计局、香港政府统计处、澳门统计暨普查局2019-2022年大湾区各城市人均本地生产总值（元人民币）年大湾区各城市人均本地生产总值（元人民币）0100,000200,000300,000400,000500,000600,000广州深圳珠海佛山惠州东莞中山江门肇庆香港澳门200223粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞一、概述：蓄势腾飞，重新启航4粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞粤港澳大湾区发展规划纲要3于2019年2月发布后，引起了业界热议。普华永道在2020年发布的大湾区金融服务业调研报告中指出，面对这一新兴市场及其带来的机遇，金融机构纷纷摩拳擦掌，创新产品和服务，同时评估相关资源需求，从而抓住大湾区的发展机遇4。不久后在全球范围内爆发的新冠肺炎病毒大流行（以下简称“新冠疫情”或“疫情”），严重打乱了许多金融机构的部署。疫情让商业格局以及人们的工作方式发生了翻天覆地的变化。某些趋势加速发展（例如数字化），另一些趋势（例如人才流动）的发展则截然不同。概述3.https:/ Promotion Roadmap）5，便是近期监管政策的一个新进展。该计划涵盖财富科技、保险科技和绿色科技，以及人工智能与分布式账本技术（Distributed Ledger Technology，DLT）等科技类别，将更全面地推动金融科技的发展。自2022年7月习主席视察香港至今，很多促进大湾区金融业发展的具体措施陆续发布。我从未见过在这么短的时间内推出如此多的支持举措，包括“互换5.https:/www.hkma.gov.hk/gb_chi/news-and-media/press-releases/2023/08/20230825-3/7粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞付信息的共享。我们可以设想，如果未来有一款大湾区居民卡，它可以通过数据平台链接内地医疗保险账户、银行卡和人力资源记录等信息，这将促进粤港澳大湾区金融服务业的发展。李家聪李家聪大湾区医疗集团联席首席执行官跨境数据流通需要许多政府层面的协调。其中一个比较成功的案例是快速支付系统（FPS）。虽然用时颇长，但最终它通过一个唯一的标识符实现了支许多市场参与者面临的挑战是，在其大湾区发展战略中应优先考虑哪些因素。金融机构应该着力于把握那些能使自身快速增长的发展机遇。本次调研的部分受访者专注发展各自的金融服务或产品，另一些受访者则已迫不及待地希望看到大湾区未来全面发展的愿景。用香港绿色金融协会主席马骏博士的话来说：“大湾区的优势在于监管部门和各机构的合作意愿非常强。内地需要筹集资金，香港则希望为大湾区项目提供贷款和咨询建议。”科技领域的受访者最看好大湾区的协同效应，我们将在随后的章节中具体阐述。这些受访者见证了金融业近年来在科技创新方面取得的进展，特别是在数据流通方面。他们认为，技术进步与政策加持，有望消除大湾区一体化所面临的壁垒。谭文杰谭文杰普华永道中国香港地区银行业和资本市场主管合伙人8粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞年份年份港币交易量港币交易量交易额（万元交易额（万元/港币）港币）人民币交易量人民币交易量交易额（万元交易额（万元/人民币）人民币）20185,370,855 12,786,40467,248 277,458201943,678,835 81,771,762304,339 1,492,1912020138,000,982 153,874,308209,387 1,958,3612021263,656,093 223,926,627268,574 5,008,4072022391,372,121 290,138,428345,817 7,570,867资料来源：香港银行同业结算有限公司除了科技带来的新机遇，一些受访者也强调了充分利用既有优势的重要性。例如，亚洲证券业与金 融 市 场 协 会（Asia Securities Industry&Financial Markets Association，ASIFMA）的罗盛梅认为：“香港金融市场运行稳健，拥有强大、可靠的支付和结算系统，金融管理局提供了高效和集中的基础设施，大湾区金融的发展空间远不止跨境理财通（以下简称理财通）。”整体发挥的影响大于各部分之和。香港有一些独特的历史优势，例如普通法。若这些优势有利于民，那为什么要去改变呢？港币联系汇率制度也是香港独特的优势，使资本自由流通。与大湾区其他城市相比，香港的优势非常突出，但如果没有大湾区，这些优势也难以得到充分地发挥。区景麟区景麟香港金融发展局行政总监本报告第三章将对理财通进行详细剖析。相关试点起步缓慢，主要原因之一是监管机构对销售流程和投资者教育程度持谨慎态度。试点初期，香港和内地的监管机构都不希望看到因不当销售或引导，出现消费者购买与其投资能力及需求不匹配的产品的情况。在当前的经济和地缘政治环境下，大湾区仍是创新和增长的重要源泉。几十年来，大湾区一直是中国经济中最开放、与国际联系最紧密的地区之一，也是一些最杰出和最具创新力的中国企业的发源地。大湾区将继续保持这种优势。夏添恩（夏添恩（Tim Summers）香港中文大学中国研究中心助理教授香港“香港“快速支付系统快速支付系统”（”（Faster Payment System）相关业务数据）相关业务数据9粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞大湾区的资产和财富管理行业此前不断呼吁，希望在理财通的下一个阶段，提高单个投资的额度及拓宽可销售投资产品的范围。这种声音近期得到了监管部门的反馈，“理财通2.0”已在酝酿中。下一阶段的试点，有望突破现行的零售业务范围的限制，让金融机构销售更复杂的投资产品，以满足更广大投资者的需求。除了资产和财富管理，保险互联互通也是大湾区一体化的重要推动力。保险产品丰富了跨境财富管理的选项，在满足日常需求的同时，也有助于消费者提升对保险公司的忠诚度。在大湾区设立保险服务中心，方便境外保险公司（主要是来自香港的保险公司）为大湾区内地居民提供售后服务，将是大湾区“保险通”发展的一个突破。随着境外保险品牌知名度提高，针对大湾区客群的保险产品市场将持续扩大和深化。随着“一小时生活圈”的理念逐步实现，跨境车险和健康险将从小众市场走向主流。香港退休计划协会（HKRSA）在近期发布的一份报告6中提出了一系列建议，其中有关储蓄产品的流动性和个人税收优惠的建议，有望加速这些市场趋势。6.https:/hkrsa.org.hk/image/catalog/HKRSA_GBA_2022_TC_v5.pdf10粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞二、打造产品服务创新高地11粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞在数字化的驱动下，大湾区的金融一体化正在快速发展。大湾区正在开发许多与区块链技术有关的基础设施，以支持金融产品的创新，这其中也包括数字资产。卢启豪卢启豪普华永道中国香港地区金融业管理咨询主管合伙人大湾区9 2城市群拥有得天独厚的优势，并可享受因此带来的协同效应。香港与内地利率互换市场互联互通合作7（以下简称“互换通”）和关于金融支持前海深港现代服务业合作区全面深化改革开放的意见8（以下简称“前海金融30条”）等不断出台的新政策和新举措进一步强化了这种优势。监管开放和技术创新双轮驱动，为大湾区的发展提供了有力保障。有受访者认为：“大湾区的主要竞争优势在于监管。香港特区的监管机构非常开放，与日韩及台湾地区等市场相比，我们在这里看到了更多创新举措。”上述创新集中体现在数据跨境流通方面（报告第五章将详细阐述）。蚂蚁集团的陈婉真指出：“如果大湾区范围内实现了跨境数据流通，整个银行金融系统将会被重塑。例如，跨境开户问题将会得到解决。同时，在湾区也将有更丰富的理财活动，这将极大影响人们的日常生活。更重要的是，三地的牌照问题将得到突破，或者在异地申请牌照的步骤会逐步优化，金融机构也可以开放更多的经营活动。”随着应用场景越来越丰富，更大范围的金融和非金融数据将得以跨境流通或验证。香港金管局推出的“商业数据通”（CDI）9显示，经许可的数据共享，提升了香港中小企业获得信贷的机会，该平台如能在整个大湾区推广也将有巨大的潜力。截至2023年6月，该平台已处理超过4,900份贷款申请，批准超过44亿港元的贷款。由国际清算银行（香港）创新中心和四家央行主导的多边央行数字货币桥项目（mBridge Project）已经证明，央行数字货币（CBDC）可提供更快、更低廉的对公银行汇款交易。渣打银行和普华永道最近联合发布的一份报告11，探讨了央行数字货币在在对公和零售银行层面的应用前景，并展望了如何开启数字支付和可编程银行服务的新纪元。这些创新并不局限于香港：澳门特区于2022年10月宣布，拟将数字货币纳入法定货币12。最近，横琴有关部门出台支持赴澳门发行债券的激励政策13。考虑到相关政策可能会加剧人力资源竞争，澳门政府还推出了新措施来吸引海外人才14。7.http:/ Connect）15计划，从而实现香港自愿碳市场与广东碳期货交易所的互联互通。最简单的做法是从大湾区开始，然后在更大的范围内推广。该报告指出，随着全球碳市场的兴起，香港可以再次利用国际金融中心的优势，加快自愿碳市场的发展，并凭借有利的生态系统，扮演连通内地和世界的窗口、跳板和中介者的角色，连接内地及国际碳市场。其中广东碳市场将是一个理想的连接市场，香港应利用广东的庞大排放及成交量，寻求成为大湾区碳市场的一部分。16有了香港这一国际绿色及可持续发展金融中心的加持，大湾区将在扩大这一关键领域的规模和创新方面处于领先地位。未来大湾区的一体化建设，要将“9 2”的思维转变成一个整体。我们在畅想大湾区“一小时生活圈”时，要从根本出发，将其看作是一个超级大都市。在这颜贵欣颜贵欣普华永道中国香港地区气候变化与可持续发展合伙人15.https:/www.fsdc.org.hk/media/luifvnx0/20230202-fsdc-carbon-paper-ch.pdf16.https:/www.fsdc.org.hk/media/luifvnx0/20230202-fsdc-carbon-paper-ch.pdf13粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞三、建设国际财富管理中心14粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞我们非常欢迎近期公布的对跨境理财通试点方案的优化，这一举措将促使更多大湾区的居民参与其中，并进一步促进跨境投资和香港财富管理行业的发展。叶志豪叶志豪花旗私人银行香港及大湾区业务主管沪沪港通及港通及深港通每日成交量深港通每日成交量买进和卖出（亿元人民币）买进和卖出（亿元人民币）理财通和仍在酝酿中的保险通是大湾区国际财富管理中心建设、服务广大居民的两大重要抓手。其中，已于2021年10月落地的理财通第一阶段试点，作为促进大湾区居民个人跨境投资便利化的举措，在“南向通”（即：内地投资香港）中首次明确了大湾区内地居民投资者的资格17。相关资格标准引发了广泛讨论，因为这对大湾区金融及其他领域未来的改革举措有重要借鉴意义。理财通推出的时点并不理想，新冠疫情以及随之而来的“封关”措施，在初期极大地影响了额度使用率。2023年以来，理财通中南向通的额度使用量已开始回升。与此同时，沪港通和深港通的成交量保持平稳（见上图）。市场普遍认为，影响理财通第一阶段试点“热度”的主要障碍，包括对跨境销售的限制、为数不多的投资产品类别和单个投资者100万元人民币额度的限制。17.https:/www.hkma.gov.hk/gb_chi/key-functions/international-financial-centre/wealth-management-connect/southbound-scheme/#eligible-investor-product 第三章521.1174.0605.8199.9523.6148.9624.6135.900500600700Shanghai-Hong KongNorthbound tradeShanghai-Hong KongSouthbound tradeShenzhen-Hong KongNorthbound tradeShenzhen-Hong KongSouthbound trade2022年6月2023年6月沪港通北向交易沪港通南向交易深港通北向交易深港通南向交易建设国际财富管理中心资料来源：香港交易所15粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞跨境理财通与为高净值人士提供的投资渠道不同，它面向大众，并且具备与养老金相似的可转移性，是大湾区一体化的重要组成部分。区景麟区景麟香港金融发展局行政总监令人振奋的是，理财通在近期终于有所突破。2023年9月28日，人民银行、金融监管总局、中国证监会、国家外汇局、香港金管局、香港证监会、澳门金管局联合公告，将进一步优化理财通试点18。第二阶段将从调整投资者准入、扩大参与机构范围、放宽合格投资产品范围、提高个人投资者额度、改善宣传销售等五个维度进行优化。预计上述优化措施，将大大提高理财通作为零售渠道投资工具的吸引力。然而，正如香港金融发展局的区景麟指出：“理财通的远程开户和投资产品类别仍然存在问题。内地与香港投资者对两地市场和产品的理解非常不同，专业资格互认将有助于缩小知识差距。”要求内地投资者来香港花费几个小时进行投资并不可行。即使设置了不当销售或不当购买的冷静期，人们也没有足够的时间进行投资决策。我们需要打破思维定势，倡导大湾区独特的“便利”优势。随着对技术支持解决方案的需求不断增加，我们应当开辟新的渠道，在大湾区内为客户提供更好的服务体验。大湾区可以成为中国的一个典范：这里坐拥世界级国际金融中心的香港，以及具有庞大企业家群体和财富总量的广东。其他区域哪里还能找到这样的组合呢？罗盛梅罗盛梅亚洲证券业与金融市场协会首席执行官资料来源：人民银行广州分行理财通“南向通”额度理财通“南向通”额度使用情况使用情况2023年年7月月16日日2023年年8月月16日日2023年年9月月17日日2023年年10月月17日日已用额度（亿元）已用额度（亿元）11.5114.4116.9020.97使用率使用率0.77%0.96%1.13%1.40.http:/ 过去十年间，中国内地的金融科技公司在数字金融、支付创新、生态系统创建等方面走在世界前列，成为全球金融机构努力追赶和效仿的对象。在金融科技领域，香港也在不断地向内地借鉴及靠拢。与此同时，内地的头部金融科技公司也一直在寻求海外扩张，跨境交流更加频繁。这使大湾区成为金融业数字化的新起点。正如报告第二章提到的，普华永道和渣打银行在近期发布的一份研究成果中，呈现了可编程的央行数字货币更广泛的应用。鉴于央行数字货币在大规模交易银行业务中的价值已通过多边央行数字货币桥项目（mBridge Project）得到证明，上述研究着眼于零售端及贸易和供应链金融等场景。香港货币及金融研究中心于2022年底进行的一项调查20发现，90%的香港金融机构认为跨境支付和结算系统对其大湾区业务拓展至关重要。打通这些系统的先决条件包括：改善支付和结算基础设施的功能、推广新兴技术及监管与市场更融洽的沟通。央行数字货币、稳定币和银行存款代币等数字资产，可以与大湾区各城市的电子钱包和支付网络一起，在当前的金融基础设施内共存。对那些有跨境支付需求的用户来说，电子钱包非常便利。用户不仅可以选择不同的货币，而且可以直接用现有的电子钱包来进行支付。这对于用户、金融科技公司和商户，都是共赢互利的。陈婉真陈婉真蚂蚁集团粤港澳大湾区战略发展及政府事务执行副总裁有序的数据跨境流通，有助于促进大湾区融合和金融互联互通。金融科技公司和银行已经展开技术和制度层面的探索，以不同方式实现数据跨境流通合规与效率的平衡。第四章加速金融业数字化转型20粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞五、探索金融数据跨境流通21粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞据估计，大湾区的内地九个城市共有近300万家中小微企业，占2021年广东省GDP的55!。金融数据跨境有序流通，有望让这些企业从更便利的跨境贷款和投融资活动中受益。正如报告第二章所述，香港金管局的商业数据通计划已处理了4,900多份贷款申请，该机制若可以与内地实现对接，应用场景将更广泛。除了公司金融，零售金融层面的数据跨境流通，也会让就业、医疗、教育和其他领域的服务进一步得到拓展和延伸。探索金融数据跨境流通“最少必要信息”是基本原则。例如，银行需要做信用风险模型的时候，仅需要商业和交易方面的信息，而不会需要用到个人数据，这是因为需要计算的只是行业的信用风险。陈婉真陈婉真蚂蚁集团粤港澳大湾区战略发展及政府事务执行副总裁数据跨境流通领域的一个重大进展，是国家互联网信息办公室（以下简称“网信办”）与香港特区创新科技及工业局（以下简称“创科及工业局”）于2023年6月29日签署的关于促进粤港澳大湾区数据跨境流动的合作备忘录（以下简称“合作备忘录”）22。根据该备忘录，香港特区创科及工业局和政府资讯科技总监办公室将与国家网信办密切合作，在国家数据跨境安全管理制度框架下，建立大湾区数据跨境流动安全规则。预计这将有助于大湾区的金融机构降低跨境数据共享操作中的合规成本，并鼓励更大程度的融合和创新。21.https:/ http:/ 校验可信校验可信比对一致，内容可信1.1.用户申请凭证用户申请凭证粤澳跨境数据验证平台粤澳跨境数据验证平台资料来源：由微众银行提供区块链24粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞金融数据跨境流通领域涉及的效率与风险权衡既复杂又重要。基于访谈及普华永道的观察，我们将大湾区当前金融数据跨境流通的探索与实践，总结为四种模式与路径：1)1)金融机构金融机构单独报批单独报批。各金融机构根据业务场景需要，自行向客户获取数据跨境授权，并报送相关部门审批。这种相对传统的做法，也是目前大部分金融机构遵循的方式，其痛点在于沟通协调涉及的方面多，合规成本高，需要明确且完善的法律法规基础。2)2)由官方机构或专门机构集中处理数据传输由官方机构或专门机构集中处理数据传输。由粤港澳三地金融监管部门（如人民银行、香港金管局、澳门金管局）在各自法域内牵头设立相关机制或平台，进行数据出境及接收安全合规审查，然后在监管层面将信息打通。该模式最大的好处是有望降低金融机构的合规成本，提高数据跨境流动效率；难点是牵涉到到三地监管协调及法律法规的完善。3)3)数据所有者通过数据所有者通过去中心化验证传输数据去中心化验证传输数据。将数据跨境的行为返还给数据所有人。在现有法律法规及监管体系下，个人或企业作为数据拥有人，自行将其发送出境无需报批。通过技术手段（如区块链），用户将信息发送到去中心化的跨境平台上，境外机构通过该平台不获取信息即可完成用户验证。这是目前来说最简单高效方法，已应用到实践中。4)4)行业协作行业协作，无需传输个人信息或敏感数据无需传输个人信息或敏感数据。信息是由不同法域的金融机构使用先进的隐私保护技术（如联邦学习）协作处理数据而生成。金融机构可跨境使用输出的数据对其向客户提供的金融产品进行模型分析（例如信用建模），无需访问个人信息或敏感数据。25粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞在技术发展上，粤港有各自的优势，整体看来，香港在新技术的风险治理方面做得比较谨慎；而内地的金融科技的应用则非常迅速。因此，粤港双方应该继续加强在大湾区技术创新上的合作交流。普华永道期待大湾区早日实现高效的跨境数据流通，这不仅有助于促进金融机构、业务、市场及人员的互联互通，更将为大湾区打造国际化营商环境、一小时生活圈带来更多机遇。香港金管局的“商业数据通”项目使企业能够授权数据提供商在客户同意的情况下与银行共享其信息。这使得银行能够访问这些企业的交易信息、付款记录和其他交易历史记录，从而帮助银行作出更好的信贷决策。在政府和监管机构的支持下，若能将这类数据共享机制扩展到大湾区的三个司法管辖区，可以极大地促进金融数据的跨境流动和大湾区所有金融子行业创新服务的发展。吴冠豪吴冠豪普华永道中国香港地区风险及控制服务合伙人郑松岩郑松岩中国银行（香港）有限公司首席信息官26粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞普华永道由衷感谢所有受访者拨冗，不吝分享对大湾区发展的真知灼见。特别感谢以下人士对本报告的贡献：鸣谢普华永道香港数据研究团队：伍彩玲、何俊杰普华永道中国大湾区金融服务团队：邓亮、彭佳逸陈婉真陈婉真蚂蚁集团大湾区战略发展及政府事务部执行副总裁黎晨黎晨香港中文大学中国研究中心副教授李家聪李家聪大湾区医疗集团联席行政总裁柳志坚柳志坚富卫大中华区常务董事兼香港行政总裁罗盛梅罗盛梅亚洲证券业与金融市场协会首席执行官马骏马骏中国金融学会绿色金融专业委员会主任、北京绿色金融与可持续发展研究院院长、中英绿色金融工作组联席主席、香港绿色金融协会会长区景麟区景麟香港金融发展局行政总监王腾王腾深圳数据交易所有限公司副总经理夏天恩夏天恩香港中文大学中国研究中心助理教授姚辉亚姚辉亚微众银行科技创新产品部负责人叶志豪叶志豪花旗私人银行香港及大湾区业务主管郑松岩郑松岩中国银行（香港）有限公司首席信息官郑万昌郑万昌中银国际亚洲有限公司全球客户中心董事总经理27粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞联系我们梁伟坚梁伟坚普华永道中国内地及香港市场主管合伙人 86(10)6533 张立钧张立钧普华永道中国区域经济及内地金融业主管合伙人 86(755)8261 陈宣统陈宣统普华永道中国大湾区服务金融业市场主管合伙人 852 2289 8388 86(755)8261 审计服务审计服务江秀云江秀云 香港香港资产和财富管理行业主管合伙人 852 2289 2707marie-谭文杰谭文杰 香港香港银行业和资本市场主管合伙人 852 2289 黄健立黄健立 香港香港保险业主管合伙人 852 2289 杨尚圆杨尚圆 深圳深圳金融业合伙人 86(755)8261 关维端关维端 香港香港资产及财富管理合伙人 852 2289 刘恺刘恺 香港香港精算服务合伙人 852 2289 6280 86(755)8261 李政立李政立 澳门澳门金融服务审计合伙人及澳门主管合伙人 853 8799 王娟王娟 深圳深圳资产及财富管理合伙人 86(755)8261 28粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞咨询服务咨询服务吴冠豪吴冠豪 香港香港风险及控制服务合伙人 852 2289 霍建华霍建华 香港香港金融服务风险及监管主管合伙人 852 2289 卢启豪卢启豪 香港香港金融业管理咨询主管合伙人 852 2289 莫文彪莫文彪 深圳深圳金融业管理咨询合伙人 86(755)8261 林祖辉林祖辉 广州广州风险及控制服务合伙人 86(20)3819 颜贵欣颜贵欣 香港香港气候变化与可持续发展合伙人 852 2289 税务服务税务服务陈鼎平陈鼎平 香港香港税务合伙人 852 2289 熊小年熊小年 深圳深圳税务及商务咨询合伙人 86(755)8261 29粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞普华永道大湾区办事处广广州州中国广州市天河区珠江新城珠江西路10号普华永道中心18楼邮编：510623电话： 86(20)3819 2000传真： 86(20)3819 2100香港特别行政香港特别行政区区中国香港特别行政区香港中环遮打道10号太子大厦22楼电话： 8522289 8888传真： 8522810 9888澳门特别行政澳门特别行政区区中国澳门特别行政区澳门苏亚利斯博士大马路320号澳门财富中心14楼G电话： 8538799 5111传真： 8538799 5222珠珠海海中国珠海市香江区银湾路1663号珠海中心大厦2303室邮编：519030电话： 86(756)2721 588传真： 86(756)2721 500深圳深圳中国深圳市罗湖区深南东路5016号京基100-A座34楼邮编：518001电话： 86(755)8261 8888传真： 86(755)8261 880030粤港澳大湾区金融服务业：蓄势腾飞

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Copyright .All rights reserved.出海品牌内容管理书（2024）DAM 说妨：中国个关注 DAM 和品牌内容数字化的知识型栏特赞科技Tezign：全球领先企业信赖的AIGC内容科技独兽品牌如何打造全球内容数字资产管理中央池？Copyright .All rights reserved.通过阅读本报告，你将了解 背景中国品牌出海现状 困境中国品牌出海临的内容挑战 解法出海品牌在搭建全球内容资产管理中央池系统（Global Content Hub）时 实践领先品牌如何成功打造 Global Content Hub 总结和展望 报告出品需要关注的五能DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.中国品牌出海现状：“制”造-“质”造-“智”造“制”造 “质”造 “智”造20世纪70年代初中低端产制造出 贸易为主的经销代销 尚未建品牌意识 出海统称为“外贸”2000年“产品线上化”，以海外买量为主要销售式，开始关注产品和品牌 2020年今“品牌数字化”建设海外主营销渠道，赋能线下渠道 多元化品牌内容讲述品牌故事 增强与全球消费者的情感联结DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.内容时代，出海品牌正临挑战采买中国供应商的系统在国外运速度不稳定怎么办？出海品牌内容资产管理跨国数据安全性能保障吗？国外品牌设计的UX更符合海外户审美的担忧如何消除？出海品牌如何保障系统户体验的国际化？出海品牌的服务能要如何建设？应该从哪些考查系统供应商的能海外的社媒渠道，可以做渠道对接和内容分发吗？如何搭建国际化的内容标签体系？DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.出海品牌内容资产管理国际化实践总览哪些业已经开始了内容资产管理国际化实践？01.正在实践的业 多 SKU 产品线的B2C：3C、时尚美妆、消费电、家具家具等B2B：贸体企业、OEM/ODM集团类品牌02.共性业务特征 开拓海外营销渠道/市场有海外收购/兼并的品牌/业务/产品线在海外市场有产品差异化/价格优势总部和跨地区内容资产管理式传统/分散：在公盘/盘/Teams/Sharepoint上建共享件夹，内容审批/更新/迭代的协作沟通常碎化DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.部署 Global Content Hub 迫在眉睫！当你的品牌有以下典型需求场景时，部署 Global Content Hub 就迫在眉睫了04.内容复 AI智能产 借助AIGC技术实现跨地区、跨国家的内容效复、延展、批量化产05.海内外渠道分发&内容表现洞察 中国总部和各地区都有海内外渠道/媒体的内容分发、分发后内容表现数据回流&管理分析需求01.总部产 海外复 中国总部集中化产输出，海外各地区的团队取02.海外产 总部归管 海外分部团队可独产分发，内容回传中国总部集中化的审核归档03.总部、海外分开产&共享 海内外各产master内容和本地化素材，需要“品牌内容的全球化社区”来实现总部与各个地区之间的内容创意灵感分享和借鉴DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.关注五关键能，成功部署 Global Content Hub系统运的国际化部署式的国际化实施与运营服务的国际化户体验的国际化系统集成国际化基于与全球领先品牌共同探索出的线出海经验，我们建议您重点关注以下能：0102030405DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.“如果采买海外供应商的数字化具，在中国的运速度会怎么样？”“如果采买中国供应商的系统，在海外运速度能稳定吗？”“系统在全球各个地区的速度和稳定性会有差异吗？”“如何确保中国和海外团队访问系统的速度？”“有什么解决案，能满中国总部和海外各个地区致的系统运体验？”在系统运 领先品牌在实践中会重点关注这些问题DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.能：系统运的国际化Global Content Hub系统在全球范围(包括中国和海外地区/国家)的运速度和稳定性，是出海品牌关注的第考量点。什么决定运速度和稳定性？SaaS系统在全球/海外的运速度，可以通过CDN/对象存储实现全球加速，这部分能是由SaaS系统的云部署能决定的。所有的Cloud供应商都都具备这些基础设施，但不同的加速档位对应不同的配置价格。出海品牌在内容管理国际化系统采买时，定要和有海外系统部署经验的SaaS软件供应商和云服务供应商起讨论、确定海内外全球化的加速性能，确保系统需要覆盖的各个国家/地区都在加速服务范围、以及加速的档位符合各地区户对系统速度的需求。还有种解决案，是在国内和海外各部署套系统，然后将两套系统做集成，但部署、集成和持续运维的总成本较。从部署的成本效益和系统运速度这两个度看，部署套国内供应商的系统，再配置全球化节点加速，是前出海品牌的最佳实践。DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.“系统是否持海外部署？部署式有哪些？”“持哪些云部署？是否持本地私有化部署？”“部署的云服务是中国陆还是海外节点？”“SaaS部署的数据中设在哪？”“是否有件数据备份机制？备份策略如何？是否有数字资产丢失的险？”在系统部署 领先品牌在实践中会重点关注这些问题DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.能：部署式的国际化构建内容资产管理的国际化系统，通常有三种部署式：SaaS公有云、私有化、混合部署。每种部署式在海内外的技术可性和实践在同平，优缺点也类似：1）SaaS公有云部署：周期短、后续运维成本低、更快更便宜；2）私有化部署：可实现内外数据隔离、数据安全可控、品牌对系统的迭代有主动权，但部署周期相稍，后续运维成本也更；3）混合部署：介于前两者之间，把内容管理与分发的数据和件存储做独部署，其成本、时间、和数据安全性都介于SaaS公有云和私有化部署之间。这三种部署能是技术能成熟的供应商都应具备的，出海品牌选择哪种部署式，要先确定成本预算、上线时间、安全等级的优先级，再和供应商讨论确定。通常来说，海外供应商提供的SaaS部署，存储的数据中在海外；中国供应商的SaaS部署，数据中在国内。在确定了符合品牌数据安全规范的部署化式后，建议在系统功能配置时把户权限和素材权限的隔离设置做的更缜密。如果你的品牌对权限隔离、数据存储路径有疑问，请咨询你的技术供应商，了解部署实施案例；有需要的，可以考察供应商的数据安全资质。DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.“如何赋能海内外的渠道团队，提效内容分发？”“哪些海内外的媒体渠道，可以实现渠道对接和内容的动分发？”“海外的Facebook、Instagram、TikTok、YouTube社媒渠道，可以做渠道对接和内容分发吗？”“哪些集成和对接的场景，是品牌在实践的？”“在系统集成，应该从哪些考查系统供应商的能”在对接集成 领先品牌在实践中会重点关注这些问题DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.能三：系统集成的国际化出海品牌构建内容资产管理中央池，除了要实现全球各个地区的内容管理与协作，另个业务诉求是实现产品和营销内容在中国国内、海外地区的渠道分发和消费者触达。不同业出海品牌在内容资产管理系统集成/对接的需求，主要分两类：1.与品牌在国内/国外建或采买的系统进集成：web CMS系统、产品信息管理/PIM系统、项管理/MRM系统、海外的产品信息发布/销售系统(如：针对零售商的E-catalog系统)，等2.与品牌在国内/国外投放内容的媒体渠道进对接：国内的公域(如:告、电商、社媒渠道）和私域(如:程度、社群、APP)、海外的主流平台(如：亚逊、TikTok、Instargram、Meta，等)系统和渠道的对接需要考察供应商这些能：1.SaaS OpenAPI 能。海内外技术成熟的供应商都应该具备的系统开放接基建能，包括：API接版本管理和稳定性、性能限制、权限规范、监测预警和处理机制、测试验收和维护流程等。2.供应商对国内外市场营销渠道和数字化态的了解和对接项经验。相较于海外的电商和社媒渠道，中国的消费者数字化态要海外复杂的多、线上/线下/O2O场景也更发达，这是海外SaaS供应商系统对接主要难点；国内的供应商，虽然要对接的海外渠道并不复杂，但对接的案例还不多，“踩坑”“填坑”的经验还在积累中。3.对接场景和内容分发流的梳理、集成案调研、对接测试流程的完整性、项实施等能，也决定着实现内容管理中央池系统在海内外渠道对接分发的成功与否。DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.“要确保全球团队和户能把系统起来，需要从哪些度考察系统的UI&UX？”“不同语种的品牌内容，如何被不同语种的跨地区团队和户快速找到？”“如何确保在个全球化的系统中，我和我的团队只看到我们想看到的内容？”在户体验，领先品牌在实践中会重点关注这些问题DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.能四：户体验的国际化为确保系统使体验，出海品牌应核考虑供应商4个维度：1.多语种UI：“看的懂，才能被起来”。套内容管理国际化系统，其户体验的基础，是要持多语种UI。多语种UI不仅仅只是UI上的字翻译(literal translation)，更要考查UI翻译是否符合品牌产品和市场营销的业务语(也就是contextual translation)。部分的海外供应商系统主要持英UI（中UI是需要额外配置的），国内有产品深度的内容管理系统可以持中英双语UI（这是标准化产品能，不需要额外配置）。2.标签国际化：内容资产管理系统的核底层能是标签，对于出海品牌来说，内容管理系统的标签国际化，不仅需要能满中国总部master素材的标签分类和管理，也要满各个地区/国家的个性化内容标签配置，满不同国家户使不同语种搜索关键词时，系统能检索到其它语种打标的对应素材内容。DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.能四：户体验的国际化有些品牌认为“海外供应商系统的UX设计更符合海外户审美，国内系统UX更适合国，怕海外的系统在国内不起来，反之亦然”。其实对于系统的UI&UX审美和户体验是很个化、主观化的判断。就数字化具的设计美学来看，海外系统UI设计讲求化繁为简，国内供应商的系统UI&UX更注重“贴合实际的业务场景”，关注点不样，但核的功能模块都是具备的；于不同国家/语种的户怎么，是可以通过国际化的户持和培训解决的。3.内容国际化：就是实现存储内容本身的国际化翻译，例如：上传到系统的中产品详情，可以动进翻译，让其它地区的户浏览取。这个能在技术上是可以实现的；结合品牌问询和实践看，这个能不是刚需，是“锦上添花”，对应也会有额外的定制化成本，品牌在采买系统时可以咨询供应商做详细了解。4.多多的内容呈现：“作为户，我可以设置哪些内容是我想看的，不是在海捞针”-对应这个需求的功能考量是：把品牌在全球各地的内容放在个中央池管理，要有灵活的内容素材可视权限配置和隔离区分，如：系统可以针对户所在的地区和部，配置呈现针对总部、不同地区的素材内容，便快速取；不同地区的户在搜索相同的关键词时，系统能根据户或部可视权限，呈现相应的搜索结果。DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.要被国内和海外的团队与户起来，如何建总部与各地区之间跨语、跨化的“有效沟通”？跨地区的有效沟通，需要品牌和供应商“拉”的合作与配合，如何考察供应商的国际化服务能？在实施运营，领先品牌在实践中会重点关注这些问题DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.能五：实施与运营服务的国际化品牌的内容资产管理国际化系统要被国内和海外的团队与户起来，需要有“好的沟通”总部和各地区的沟通、项实施团队与各地区/国家户的沟通，这涉及到系统部署前中后期的系列服务持：1.在项规划与系统部署落地阶段：需要有数字化项管理团队从规划项、层汇报、调研访谈、部署落地、UAT测试、各地区历史素材迁移、户onboarding、系统对接等提供跨语、跨化的专业服务持2.在系统上线后持续运营阶段：需要为跨地区、跨时区、跨语的户提供Q&A答疑、设计系统册、户培训，定期性的系统使活跃度报告，以及持续性的新场景、新需求捕捉和可性评估等技术服务般来说，系统供应商的国际化的服务能与专业化程度，和其实施的出海品牌案例是成正的；此外，“好的沟通”需要品牌和供应商双项团队的“拉”的合作与配合。DAM说妨 特赞科技Tezign领先珠宝品牌：打造全球站式品牌数字资产中，加速全球品牌价值提升两个战略标：全球集中站式的品牌数据资产中：统、安全的品牌素材管理、取、协作、分发，实现集团及旗下品牌的跨地区内容协作与流转。品牌内容驱动增的数字化加速器：提升全球的品牌致性&合规性，提速跨地区、跨触点的内容分发，通过内容数字化升级提升品牌的全球价值。海外社交媒体阵地 FaceBook/YouTube/Instagram/Twitter 产品中台户中台CRM/SCRMMACDP/DMPICS产品供应链全球站式 品牌内容资产中内容产创作创作管理AI创作内容资产管理内容资产管理 DAM内容分发运营内容分发内容表现分析混合/私有化部署OpenAPI规模内容体验优化上下：驱动前沿阵地内容投放海外品牌官 Via SalesforceHR SAP中国内地 公域&私域 投放渠道 天猫/京东/抖/拼多多/得物/唯品会 中国陆港台湾北美1平台4地区美国中国陆中国港中国台湾全球范围品牌致性跨地区内容分享&协作跨地区内容分发&触达品牌出海内容数字化优秀实践6,000 内容上传量2,300 内容下载量12,700 内容活跃量187个品牌应“站式产品相关内容管理&核验&上架好帮！背景集团在APAC/新加坡地区拥有近200个品牌，将产品销售给B端客户（Shopee等）。SKU量级上万，且每个会新增200 个SKU。10 个海外渠道内容上架覆盖230%内容上架效率By Brand&Shop MKT【挑战】海量SKU上架海外多渠道，运营效率低 平均每更新200 个SKU，SKU的素材和产品信息分别存储于各产品线团队分散的Sharepoint中，运营需要花费量的时间去查询、沟通确认正确的素材和产品信息，再依次动上架10 个海外电商渠道，耗时耗【挑战】SKU量造成审核效率低且易出错 内容审核完全依赖，在SKU量级的情况下法保障审核结果的正确性，严重影响销售过程。Before完整度看板每天 推送Salesforce Marketing Cloud电商渠道A电商渠道B电商渠道领先快消品牌：DAM对接Salesforce，实现海外多电商渠道内容快速上架After选择需投放的产品素材品牌出海内容数字化优秀实践Copyright .All rights reserved.内容资产管理的国际化，是出海品牌营销能和运营能的数字化基座之。出海品牌部署Global Content Hub，具有以下战略价值：1.全球内容协作的管理价值：实现跨国家/跨地区间的品牌内容取、协作、复、复利2.全球数字营销的赋能价值：提升海内外国家/地区主流渠道的内容分发效率，让分发后的内容表现分析赋能消费者获取、转化、留存全链路3.全球品牌影响的构建推进价值：通过品牌内容的效运营和安全管理，建全球化品牌致性和价值体系，让品牌内容更快触达全球客户和消费者，塑造中国品牌对于中国出海品牌的品牌价值打造，内容资产管理数字化系统的魅在于全的效率提升：打破总部与海外市场的内容孤岛，以“更轻的身段”优化内容从产-管理-复的效率，以“更准的法”将产品和品牌理念触达市场和消费者，以“更快的速度”建并传递品牌价值主张。中国企业的全球化之路才刚刚出步，中国品牌在内容资产管理国际上的尝试也才刚刚开始。我们期待能为更多的出海品牌提供内容数字化的现状诊断和布局建议，让技术成熟、有产品深度的中国MarTech具和服务供应商，和品牌起，在出海数字化的道路上起奔赴、双向赋能！DAM说妨 特赞科技TezignCopyright .All rights reserved.特赞：领先企业信赖的 AIGC 内容科技独兽成式智能技术助企业内容管理、积累、产、分析，更效、更优质企业内容数据管理：Content Metadata企业内容分析：Metadata Insight企业内容产/成：Models Content专有AIGC模型训练：Metadata ModelsNo.1 内容科技中国市场覆盖率200家 500强企业中国区使10亿 企业AIGC的数据集规模100万 专有AIGC模型调次数/年2015 从哈佛到上海400 员（50%研发）140 项 AIGC相关发明专利报告出品Copyright .All rights reserved.200 全球领先企业信赖 覆盖快消、美妆、鞋服、零售、餐饮、制造业、医药、汽、融、化等业为什么特赞新加坡中国台湾韩国本来亚泰国越南澳利亚美国德国领先的内容数字化经验，赋能品牌出海实战向海外电商平台KA客户 B2B业务东南亚：新加坡跨境珠宝零售东南亚：港、台湾 北美：美国储能便携设备制造商美国、欧洲(德国)、本、东南亚B2B/业制造B2B配件制造 北亚：韩国、本APAC：澳利亚、东南亚(台湾、新加坡、来亚、越南）快消珠宝业制造为什么特赞DAM说妨 特赞科技Tezign优质的跨境服务能，助品牌成功出海为什么特赞Global 总部项沟通海外户访谈海外技术调研Agile项管理海外系统 部署&对接双语运营持(户持&系统操作册&系统培训)Copyright .All rights reserved.中国个关注 DAM 和品牌内容数字化的知识型栏 我们致于围绕“内容”，搭建个真诚、专业的信息分享平台，汇聚相信内容的朋友：实战洞察趋势，专业沉淀策略，科技赋能想象，好的对谈内容聊“内容”。报告出品订阅同名播客关注公众号加社群

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请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 、三个层次三个层次本轮地方化债政策特点及影响本轮地方化债政策特点及影响化债与银行专题（一）化债与银行专题（一）行业名称 银行 证券研. 

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证券研究报告证券研究报告（优于大市，维持）（优于大市，维持）商业银行资本管理办法商业银行资本管理办法解读解读 分析师：孙婷分析师：孙婷 SAC执业证书编号：执业证书编号：S0850515040002.

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德勤数智研究院德勤数智研究院生成式人工智能用例汇编消费与金融行业高影响力应用案例2 2023。欲了解更多信息，请联系德勤中国。德勤数智研究院是“勤启数智”战略的重要组成部分。作为德勤中国人工智能和数据应用领域的核心力量，德勤数智研究院不仅重点关注风险管理、战略规划、企业治理、人才战略和技术应用等关键业务领域的风向，而且积极推进与德勤全球人工智能网络的交流与合作，强化人工智能技术的融合程度，进一步探索“赋能时代”的人机协作应用场景。德勤数智研究院在生成式AI领域，我们致力于探索：尖端科技追踪尖端科技追踪生成式人工智能技术选型与评估生成式人工智能技术选型与评估生成式人工智能技术测试与验证生成式人工智能技术测试与验证多场景概念验证多场景概念验证D E L O I T T E A I I N S T I T U T E六种主要输出模式六种主要输出模式4音频音频与文本输出一样，音频输出也可以采用对话甚至口语化的风格，且能够在语言、语调和复杂程度之间快速切换。例如，生成式AI驱动的呼叫中心，为现场技术人员提供故障排除支持。文本文本可以生成输出通俗易懂、高质量的文字，且细节和复杂程度符合用户需求。例如，总结文件、撰写面向客户的材料、用自然语言解释复杂的主题。代码代码使用各种编程语言编写计算机代码，为开发人员自动总结、记录和注释代码。例如，根据自然语言描述生成代码，跨平台自主维护代码。视频视频与图像类似，生成式AI模型可根据用户提示生成视频，视频中的场景、人物和物体完全由模型虚构和创建。例如，自动生成营销视频展示新产品，模拟危险场景进行安全培训。图像图像模型根据文字或视觉提示生成具有不同逼真度、可变性和“创造性”的图像。例如，模拟产品摆放在客户家中的样子，重建事故现场以评估保险索赔和责任。传统传统AI和生成式和生成式AI的主要区别之一在于，后者可以创造出只有人类才能产出的具象化成果。例如，生成式的主要区别之一在于，后者可以创造出只有人类才能产出的具象化成果。例如，生成式AI模型可以生成具有逻辑连贯性的文本和超逼真图像，而这种输出方式曾经模型可以生成具有逻辑连贯性的文本和超逼真图像，而这种输出方式曾经只能通过人类的思维、创造力和努力才能实现。如今，生成式只能通过人类的思维、创造力和努力才能实现。如今，生成式AI模型主要有六种输出模式。模型主要有六种输出模式。通过了解这些输出模式，企业可以思考并更好地理解由生成式AI可能带来的诸多优势。对于本文中描述的每一个应用案例，均可能将呈现出多种价值驱动模式。例如，聊天机器人的文本输出可以以模拟音频的形式呈现，同时生成的图像还可以扩展为视频。生成式AI用例和企业所寻求的价值将最终决定哪种输出模式将为企业带来最大的优势和落地成果。3D/定制定制 模型可以根据文本或2D输入（如图像）推断并生成具有3D物体属性的数据。例如，在仿真模拟环境中创建虚拟效果图，借助AI辅助的原型设计。代码图像图像文本视频3D/定制定制音频生成式生成式AI创造的价值创造的价值降低成本降低成本主要通过工作职能自动化，用自动化代替人工，降低成本（通常降低 30%或更多）加快创新加快创新加快新产品或新服务的开发和上市速度提升流程效率提升流程效率通过自动执行标准任务和减少人工干预提升流程效率挖掘新发现和新洞察挖掘新发现和新洞察发现新想法、新洞察和新问题，全面释放创造力增加收入增加收入通过针对目标客户的超个性化营销来增加收入生成式生成式AI用例创造的价值主要有：降低成本、提升流程效率、增加收入、加快创新、挖掘新发现和新洞察和优化社会公共服务等六类。虽然，我们强调一个生成式用例创造的价值主要有：降低成本、提升流程效率、增加收入、加快创新、挖掘新发现和新洞察和优化社会公共服务等六类。虽然，我们强调一个生成式AI用例可以呈现不止一种用例可以呈现不止一种价值驱动模式，但是为了更好地阐述如何利用生成式价值驱动模式，但是为了更好地阐述如何利用生成式AI推动差异化的竞争和卓越的运营，本文中描述的每个生成式推动差异化的竞争和卓越的运营，本文中描述的每个生成式AI用例仅与一种主要的价值驱动模式相关联。用例仅与一种主要的价值驱动模式相关联。价值捕获价值捕获优化社会公共服务优化社会公共服务促进公共服务精准化、高效化、智能化40504010203消费行业生成式AI用例汇编506030504060201生 成 式生 成 式 A I 激 发 了 消 费 者 的 想 象激 发 了 消 费 者 的 想 象力。公 开 发 布 的力。公 开 发 布 的 A I 模 型 能 够 将模 型 能 够 将文 本 转 换 为 图 像 或 对 用 户 提 示文 本 转 换 为 图 像 或 对 用 户 提 示做 出 连 贯 响 应，其 初 入 市 场 便 吸 引 了 公 众做 出 连 贯 响 应，其 初 入 市 场 便 吸 引 了 公 众的 注 意 力，甚 至 让 受 众 群 体 惊 叹 其 强 大 的的 注 意 力，甚 至 让 受 众 群 体 惊 叹 其 强 大 的技术应用。随着生成式技术应用。随着生成式AI市场的发展，广大市场的发展，广大消费者越来越多地接触到生成式消费者越来越多地接触到生成式AI技术的应技术的应用，如 精 准 搜 索、教 育 工 具 以 及 一 系 列 付用，如 精 准 搜 索、教 育 工 具 以 及 一 系 列 付费服务。费服务。对于消费类企业而言，从帮助消对于消费类企业而言，从帮助消费 者 了 解 并 找 到 他 们 所 需 的 产 品，到 能 够费 者 了 解 并 找 到 他 们 所 需 的 产 品，到 能 够为 他 们 提 供 更 精 准、更 具 时 效 的 服 务，最为 他 们 提 供 更 精 准、更 具 时 效 的 服 务，最终 达 到 提 升 消 费 者 对 品 牌 的 粘 合 度 和 忠 诚终 达 到 提 升 消 费 者 对 品 牌 的 粘 合 度 和 忠 诚度的目标，这些都体现出生成式度的目标，这些都体现出生成式AI在增强企在增强企业 与 消 费 者 之 间 的 互 动 能 力 方 面 拥 有 巨 大业 与 消 费 者 之 间 的 互 动 能 力 方 面 拥 有 巨 大潜力。潜力。生成式AI为消费行业带来的众多令人期待与兴奋的应用场景。通过利用生成式AI创建文本、图像、营销活动、产品等根据用户需求批量化自动生成高质量的内容便是其中之一。消费类企业能够在多样化的场景下与客户实现“超个性化”互动效果。此外，生成式AI的应用在改善企业经营目标和业务运营方面也创造出新的机遇。消费行业具有决策快的特点，需要通过快速分析企业数据的方式做出满足消费者需求的决策，如快速识别结构化信息（如销售额）和非结构化信息（如客户反馈和设计趋势）。生成式AI可以帮助企业用户以过去难以企及的深度和速度了解市场，突破数据规模巨大以及数据存储分散的困难，更加快速、轻松地查询数据集，找到合理依据并生成精准决策。这将有助于企业优化决策制定，节约成本、提高工作效率、促进与消费者的积极交互，并获得可观的投资回报。如今，生成式AI已逐步嵌入到消费企业的技术解决方案中。随着这项技术的不断普及，企业将继续探索能够驱动其收入和利润增长的潜在用例和方案部署。展望未来，当生成式AI与人类的监督和治理以及其他辅助技术（如传统的机器学习）进一步结合时，它将很可能成为消费类企业可持续发展中的技术核心。消费行业生成式AI用例汇编如今，生成式AI已逐步嵌入到消费类企业的技术解决方案中。6*“超个性化”是基于客户的位置、时间、日期，甚至是行为，通过利用人工智能人工智能和实时数据实时数据为客户提供最合适的建议和体验。生成式生成式AI的功能的功能新内容生成新内容生成 在生成式AI的协助下，企业可以更快速度地创造出较当前应用和流程更一致的产品指南、图片和视频。大规模个性化定制大规模个性化定制生成式AI模型可从多个模态（如文本、图片、地域）中抓取数据，创造个性化、情景化的特定内容。该模型可通过语言、地区和客户行为等维度调整内容和用户流。助力合规性助力合规性由于生成式AI能够跨模态、跨语言及跨情景实现一致性，企业需要遵循因不同地域、文化和监管而产生的合规性要求。营销内容助手生成式生成式AI可在多种模式下高效生成一致性可在多种模式下高效生成一致性和个性化的内容。和个性化的内容。问题问题/机遇机遇公司在管理和优化营销方案中面临重大挑战。由于公司品牌组合拥有数百个网站，且各网站涉及几十种语言，因此难以分配足够的时间和资源来创建针对特定消费群体的产品指南、图片、视频和音频。此外，企业还需解决产品指南、图片、广告及其他媒体间同质性高的问题，以及呈现出的内容有时并非针对必要目的而进行的优化（如用于搜索的产品指南与用于电子邮件的产品描述）。公司需要在不同的生态体系和接触点上提供衔接性强和个性化品牌体验的方法。消费行业生成式AI用例汇编03050406（内容生成）（内容生成）01文本文本增加收入增加收入7视频视频音频音频代码代码3D/定制定制图像图像02营销内容助手营销内容助手可靠性可靠性虽然生成式AI旨在生成优质的营销方案，但也可能产生不准确的信息，进而导致客户参与度低，结果不佳。公平性公平性在不同的地域或文化因素影响下，数据偏差（因数据集不完整）可能导致内容质量参差不齐。消费行业生成式AI用例汇编03040506管理风险与增进信任管理风险与增进信任01潜在益处潜在益处迎合客户需求迎合客户需求生成式AI根据语言、地区和客户偏好定制营销方案和用户体验，以此来提升客户满意度和忠诚度。利润增长利润增长通过量身打造体验式营销，个性化营销方案可以提高客户参与度、增加流量和提升转化率。成本效益成本效益生成式AI帮助企业大规模地开发和优化营销方案，有效降低人力成本。1002生成式生成式AI的功能的功能辅助雇员辅助雇员生成式AI可用于起草促销内容，通过梳理以往的活动轨迹或交易习惯，对相关信息进行分类并提出建议。生成式AI可辅助雇员做好前期准备工作（如往年的综合资料）以及准备促销方案，为其参与贸易谈判提供有利支持。预测结果预测结果生成式AI通过预测结果、构建场景和故事线，从而优化商品货架空间和投资分配。生成式AI还可用于在与零售商的促销谈判过程中构建文化定制场景。优化支持优化支持利用生成式AI，用户可快速分析EPOS数据和交易信息，提供优化的促销方案，设定合理的定价和促销机制，预测销售额的提升从而将预期需求告知生产流程。规划促销活动（重构贸易促销）（重构贸易促销）生成式生成式AI可用于制定促销计划、起草促销内可用于制定促销计划、起草促销内容和准备促销方案。容和准备促销方案。问题问题/机遇机遇开展贸易谈判活动时，消费类企业需要从大量地数据源中抓取数据，但往往没有足够的时间筛选所有相关信息。企业需要一种快速查找数据源的方法，通过预测结果、定制策略和营销方案来促成贸易谈判。同时，该类企业还面临着识别来自零售商的复杂交易数据的挑战，此类数据为制定有效的促销方案（即谈判内容、地点选择和方式选取）提供了支撑依据。消费行业生成式AI用例汇编挖掘新发现和新洞察挖掘新发现和新洞察0305040602019文本文本视频视频音频音频代码代码3D/定制定制图像图像规划促销活动规划促销活动安全性安全性由于生成式AI模型会涉及价格、利润和谈判策略等敏感信息，因此需确保其安全性，以防泄露敏感的商业数据。公平性公平性用于训练和支持生成式AI模型的数据可能已经过时，对于新的目标群体和小规模不断增长的客户群体并不适用。由于存在此类潜在偏差，该模型可能无法为所有群体提供相应的准确内容。消费行业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处提高效率提高效率利用生成式AI辅助资料的准备和筛选，企业可以提高贸易促销流程的效率。优化资源分配优化资源分配生成式AI有助于优化价格、促销和谈判策略所涉及的资源分配。数据驱动决策数据驱动决策通过使用生成式AI为贸易谈判创建资料，员工可以获取更多信息，做出更明智、基于数据的决策。03040506管理风险与增进信任管理风险与增进信任011002生成式生成式AI的功能的功能创意助手创意助手生成式AI可与CAD及其他软件相互集成，辅助新原型和产品的设计流程。这有助于激发创造性思维、集思广益以及跳出固有思维。创新趋势创新趋势生成式AI可作为辅助，从消费趋势分析中抓取信息用于创意概念和产品研发。产品设计助手生成式生成式AI可创建新概念和高保真虚拟原型，加速可创建新概念和高保真虚拟原型，加速产品原型设计周期。产品原型设计周期。问题问题/机遇机遇新产品开发具有研发周期长，且研发成果往往难以实现商业转化的特点。其面临的挑战在于克服人类在提出多样化创新想法、激发跨行业灵感以及简化概念测试流程方面的局限性。消费行业生成式AI用例汇编加快创新加快创新03050406（快速原型设计）（快速原型设计）0111文本文本视频视频音频音频代码代码3D/定制定制图像图像02产品设计助手产品设计助手可靠性可靠性虽然虚拟原型设计可加速迭代过程，但生成式AI助手可能会提出在虚拟空间合理、但从现实和合规性角度来看并不可行的原型设计。责任责任使用生成式AI创作的作品，其知识产权仍存在法律问题。当生成式AI参与到创作过程中时，设计作品的所有权、归属和保护变得更为复杂。消费行业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处降低成本降低成本减少了大量市场调研和概念测试的需求，企业得以在原型设计过程中节省资源、时间和金钱。增强创新能力增强创新能力快速大量的生成各种创新的想法，为新产品开发提供更多创意。加快上市速度加快上市速度利用生成式AI可缩短产品构思和概念测试进程，加快产品开发和上市速度。03040506管理风险与增进信任管理风险与增进信任011202生成式生成式AI的功能的功能定制化生成逼真的虚拟模特定制化生成逼真的虚拟模特生成式AI可用于创造大量的虚拟模特，其定制功能造就了特定模特的多样性和独特性。虚拟模特的高度逼真为消费者带来身临其境的体验，让消费者更好地了解感兴趣的产品。提高时间和成本效益提高时间和成本效益生成式AI利用模特的图片自动生成模型并将其转移到其他模型中，进而自动生成所需效果的模特展示，无需通过人工重新创建模型。适应不同的风格和审美适应不同的风格和审美无论经纪公司是否要求特定艺术风格、时期或文化背景的模特，都可以利用生成式AI来调整虚拟模特效果以满足特定的设计要求。经纪公司还可以就生成的模特提供效果反馈，帮助生成式AI应用程序完善和改进其后续生成结果。促进多样性促进多样性使用生成式AI创造虚拟模特，企业能够更灵活地创造多样化且具包容性的形象。AI模特展示（虚拟模特经纪公司）（虚拟模特经纪公司）生成式生成式AI能够创建视频和静态图，更能够创建视频和静态图，更高效地向不同消费者群体展示产品理高效地向不同消费者群体展示产品理念。念。问题问题/机遇机遇模特行业的运营需要经纪公司、演员、摄影师和其他专业人员之间的通力协作。经纪公司可能难以找到具有特定外貌或特征的模特，或是难以向模特甚至观众传达产品的理念。新产品的面世和推广可能会因多种原因及局限性而受到影响。消费行业生成式AI用例汇编加快创新加快创新03050406020113文本文本视频视频音频音频代码代码3D/定制定制图像图像AI模特展示模特展示透明度透明度企业应思考将数字化生成的虚拟模特描绘为真实人类所涉及的道德伦理问题。企业需衡量客户将在多大程度上了解他们所看到的虚拟模特并非真人，而这可能会影响客户对产品上身效果的信任度，而最终影响客户对公司的信任度。责任责任生成式AI系统的训练基于人类模特的数据和相似度，由此衍生出有关知情同意、隐私保护和声明等重大伦理和知识产权问题。消费行业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处虚拟模特定制虚拟模特定制使用AI技术定制化生成各种不同的虚拟模特来展示产品更能激发客户的兴趣和购买欲。按需扩展按需扩展利用生成式AI创造虚拟模特可以帮助企业快速调整展示内容，以适应不断变化的市场条件和客户需求，在保障始终如一的质量和更新速度的同时，实现跨市场和跨地域规模化。03040506管理风险与增进信任管理风险与增进信任011402生成式生成式AI的功能的功能更便捷地获取洞察更便捷地获取洞察生成式AI系统借助用户共享界面和自然语言查询功能简化数据挖掘和数据分析难度，帮助所有业务职能部门更好地了解消费者需求。用户可以提出与其工作相关的问题，并在不影响功能的情况下获取可行的建议。降低降低数据壁垒数据壁垒生成式AI系统可汇总不同来源和领域的数据（如采购模式、客户服务、网站和浏览数据、营销活动反馈），提供对消费者行为的全面洞察。该系统还能够跨越数据孤岛，自动识别异常数据并总结问题，从而帮助决策者快速关注重点问题。数据共享访问（数据赋能企业用户）（数据赋能企业用户）生成式生成式AI引导企业用户深入洞察消费者行为，支引导企业用户深入洞察消费者行为，支持企业用户通过利用自然语言查询功能整合不同持企业用户通过利用自然语言查询功能整合不同来源的数据，自主分析问题并采取行动，无需专来源的数据，自主分析问题并采取行动，无需专业分析师的协助。业分析师的协助。问题问题/机遇机遇企业内部应以服务消费者为导向开展营运管理。现阶段，往往营销相关的职能部门具备访问全量的客户数据，但产品设计、交易、零售运营、供应链和其他职能部门却仅限于归集各自职责范围内的涉及到的消费者信息。目前，企业需要专业分析师使用SQL查询功能来整理数据以制定决策，由此形成了AI专业技术的应用壁垒。由于数据存储在不同的数据孤岛，现有访问界面只能解决预设的问题，导致大多数企业用户无法充分利用数据共享访问识别跨职能部门的数据信息。消费行业生成式AI用例汇编提升流程效率提升流程效率03050406020115文本文本视频视频音频音频代码代码3D/定制定制图像图像数据共享访问数据共享访问安全性安全性生成式AI模型涉及企业敏感的专有数据，存在潜在的数据泄露风险。为降低此类风险，企业可能会限制生成式AI提供部分数据的访问权限，审慎选择可以应用于模型的消费者数据。可靠性可靠性企业用户只有在信任生成式AI的输出结果时才能利用这一技术进行决策制定。为此，数据输入必须准确并及时更新，数据输出必须经过验证和检测。可解释性可解释性企业用户需充分理解消费者数据。尽管数据专家的分析本质上包含一定程度的“人机回圈”（Human-in-the-loop），但在使用生成式AI模型时，企业用户需要能够理解上下文含义和输出的数据结果。消费行业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处敏捷决策敏捷决策企业用户得以通过产品上市、销售及其他与客户相关的方案，快速、高效地做出更加明智的决策。提升时间和资源效率提升时间和资源效率为企业用户简化数据访问和分析可缩短获取洞察的时间，但不会给数据分析师和技术人员增加额外的负担。03040506管理风险与增进信任管理风险与增进信任02011602生成式生成式AI的功能的功能精准风格转换精准风格转换通过分析消费者的照片或视频及偏好，生成式AI能够展示服装或产品在现实生活中的上身效果。虚拟混搭虚拟混搭通过生成式AI技术，消费者可以更轻松地尝试不同的款式风格、服装搭配以及配饰选择。更加个性化的产品推荐更加个性化的产品推荐生成式AI可以根据消费者的体型、肤色和个人风格，推荐符合消费者偏好的合适产品。眼见为实生成式生成式AI可用于风格转换，让消费者看到服装可用于风格转换，让消费者看到服装和其他产品在自己身上或相关使用场景下的效和其他产品在自己身上或相关使用场景下的效果。果。问题问题/机遇机遇在服装和化妆品行业，消费者往往通过试穿或试用来决定是否购买产品。然而，传统的选购方式受到了线上购物的挑战，消费者只能依赖图片和产品描述来做决定，从而造成较高的高退货率，导致高昂的附加成本，以及不友好的客户体验。消费行业生成式AI用例汇编降低成本降低成本03050406（虚拟试穿）（虚拟试穿）011702文本文本视频视频音频音频代码代码3D/定制定制图像图像眼见为实眼见为实隐私保护隐私保护使用和存储消费者的照片和视频涉及个人身份等敏感信息，这些信息受到数据隐私监管要求的保护。使用生成式AI进行风格转换，企业需确保用户数据的安全存储、传输和使用。透明度透明度消费者输入自己或周围环境的图像时需明确企业对图像的使用方式、如何跟踪和记录人机交互，以及消费者使用风格转换应用程序时是否存在隐私风险。公平性公平性若因生成式AI的训练集不均衡而产生偏差，其输出的虚拟试穿效果图对某一类人群可能会更准确或更逼真，则可能影响客户满意度和合规性。20消费行业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处为顾客量身定制为顾客量身定制以更便捷的方式探索产品需求，迎合客户的购物体验，从而提高客户满意度。降低退货率降低退货率若顾客在购买前能更好地观察和想象产品外观，则有助于降低产品与预期不符、对产品不满意以及退货的可能性。简化销售简化销售通过让消费者以更简便的方式选择购买某件产品，由此促进销售额的增长。趋势分析与洞察趋势分析与洞察生成式AI可用于分析虚拟试穿体验中的数据，收集有关客户偏好、潮流款式、新兴趋势的洞察。03040506管理风险与增进信任管理风险与增进信任020102生成式生成式AI的功能的功能完成简单重复的工作完成简单重复的工作生成式AI可完成重复性工作，如在不同平台（如IOS、安卓、webapps）部署和维护代码。开发人员的得力助手开发人员的得力助手生成式AI可用于代码开发，协助软件开发人员编写和维护代码。此外，还可促进跨平台和跨应用程序的一致性，如将功能性代码转换到不同环境中。开发人员代码助手生成式生成式AI可辅助软件开发人员创建和维护多个可辅助软件开发人员创建和维护多个应用程序和平台应用程序和平台。问题问题/机遇机遇为了向消费者提供衔接性强的数字化体验，企业面临跨平台开发和维护应用程序的挑战。当前，技术开发人员和特定的高级技术专业人才供不应求。为弥补人才缺口，可利用生成式AI自动完成代码创建和维护，开发人员则可以专注编写更为复杂的代码以及验证生成式AI的输出内容。消费行业生成式AI用例汇编加快创新加快创新03050406（提升开发人员工作效率）（提升开发人员工作效率）0119文本文本视频视频音频音频代码代码3D/定制定制图像图像02开发人员代码助手开发人员代码助手安全性安全性生成式AI创建的代码可能存在漏洞，在开发过程中甚至部署后都难以识别。鉴于网络安全的重要性，企业需确保生成的代码不会带来安全风险。可靠性可靠性生成式AI不排除存在理解偏差，因此在为多个应用程序创建和维护代码时，需要进行人工验证，以降低在代码中出现错误或漏洞的风险。消费行业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处高效部署高效部署生成式AI可帮助开发人员跨平台高效部署和维护代码。数字一致性数字一致性由于自动化技术（如代码转换）增强了软件开发人员的能力，生成式AI确保代码在各个环境以同等质量水平运行，帮助开发人员在不同平台保持一致的体验。03040506管理风险与增进信任管理风险与增进信任012002 生成式生成式AI的功能的功能对话代理对话代理生成式AI可实现与客户交互的新方式，利用语音转文本和自然语言输入生成共情式和个性化对话，支持售后和处理客户投诉。更好地利用人力资本更好地利用人力资本生成式AI可以即时、个性化地回复客户问询、提供相关解决方案，并进行对话，由此客户可以更快获得回复和解决方案，企业也可以让人工客服去处理更复杂的客户问题。提供即时客户支持利用生成式利用生成式AI创建的智能客服助手可通过创建的智能客服助手可通过提供实时、个性化的支持以及创造新的客提供实时、个性化的支持以及创造新的客户交互方式来改善客户体验。户交互方式来改善客户体验。问题问题/机遇机遇购买产品或服务后，客户可能会寻求相关信息或支持。虽然传统的呼叫中心已经尝试采用人工智能功能来回答客户问询，但在理解客户问题并以对话方式有效回复客户方面，自动化能力往往有限，因此需要更加准确理解并主动回答客户问询，提供在线解决方案的技术迭代方案。消费行业生成式AI用例汇编降低成本降低成本03050406（客服助手）（客服助手）0121文本文本视频视频音频音频代码代码3D/定制定制图像图像02提供提供即时即时客户支持客户支持可靠性可靠性客户交互的质量和准确性影响客户体验和品牌印象。若生成式AI客服助手无法提供准确、个性化的建议或产品说明，则可能降低（而非提高）客户交互的质量。透明度透明度客户应有机会清楚地了解生成式AI模型的能力范围。为提高透明度，促进积极互动，企业应设定客户对虚拟助手的期待值。24消费行业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处提升客户体验提升客户体验为客户提供个性化、精准化的支持、指导和答疑解惑，有助于建立良好的品牌声誉，改善客户关系，提升客户忠诚度。提高效率提高效率将生成式AI融入客户服务，可同时进行大量的客户互动，缩短响应时间，提高客户满意度并根据客户需求进行扩展。03040506管理风险与增进信任管理风险与增进信任0102生成式生成式AI的功能的功能“超个性化超个性化”产品推荐产品推荐生成式AI可根据客户输入内容和偏好生成定制化的产品推荐，使购物过程更具针对性和便捷。此外，与当前的搜索引擎功能相比，生成式AI支持的交互式迭代产品推荐方法可以生成更有针对性的建议。以图片形式输入以图片形式输入/输出输出消费者输入喜欢风格的图片（如穿着设计款穿搭的明星），生成式AI模型即可根据图片识别并根据客户偏好推荐产品。虚拟购物助手（产品推荐）（产品推荐）生成式生成式AI可根据客户偏好和行为进行个性化可根据客户偏好和行为进行个性化的产品推荐。的产品推荐。问题问题/机遇机遇向客户推荐合适的产品可极大提高企业的销售额，那么，个性化的产品推荐往往是最有效的促销方法。现在基于数据分析生成的产品推荐技术已经实现应用，但往往缺乏人机间交互的语言习惯。此外，由于此类推荐基于广泛的客户群体和购买历史数据而生成，因此可能缺乏个性化的推荐。25消费行业生成式AI用例汇编增加收入增加收入030504060201文本文本视频视频音频音频代码代码3D/定制定制图像图像虚拟购物助手虚拟购物助手公平性公平性训练和测试数据过程中产生的潜在偏差可能导致模型在推荐产品时表现出对某些产品或产品组合的偏好。持续监测、数据更新及人工验证有助于持续改进，减少偏差。隐私保护隐私保护模型在与客户交互的过程中可能会接触到客户数据，而这些个人信息可能受法规保护。企业需着重考虑如何存储、传输和使用客户数据以及模型对数据的使用方式。26消费行业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处提升客户体验提升客户体验为客户提供个性化、精准化的支持、指导和答疑解惑，有助于建立良好的品牌声誉，改善客户关系，提升客户忠诚度。提高效率提高效率将生成式AI融入客户服务，可同时进行大量的客户互动，缩短响应时间，提高客户满意度并根据客户需求进行扩展。03040506管理风险与增进信任管理风险与增进信任0102生成式生成式AI的功能的功能提供市场情报提供市场情报生成式AI可模拟市场场景，生成合成数据填补数据空缺，根据当前模式预测客户偏好，提供跨文化洞察，协助完成竞争对手分析，提出合规策略，节约拓客成本，模拟品牌认知场景，并进行需求预测以减少不确定性。信息合成信息合成生成式AI通过高效阅读和总结大量相关资料，以易于理解的形式为市场调研团队提供信息，从而快速完成市场调研。发掘新细分市场发掘新细分市场给予生成式AI提供的数据，企业可能会在目标市场中发掘此前未识别的新细分市场，为市场营销和产品定制开辟新的机会。丰富客户画像丰富客户画像与依赖简单的调研成果了解消费者的喜好不同，生成式AI能够识别特定的客户偏好并创建详细的客户档案。利用生成式AI，市场调研团队还可以根据市场的独特特点创建虚拟但可信的客户角色，帮助公司更好地了解其潜在客户的行为和偏好。提供深度市场洞察（市场调研）（市场调研）利用生成式利用生成式AI阅读和总结大量相关资料的阅读和总结大量相关资料的能力，帮助企业提升市场调研效率，获取能力，帮助企业提升市场调研效率，获取洞察，在探索新的市场方向中做出有效决洞察，在探索新的市场方向中做出有效决策。策。问题问题/机遇机遇研究开拓新市场或客户群的可能性以及确定新的目标细分市场时，企业面临诸多挑战。缺少市场数据、不熟悉客户偏好、文化和经济差异、竞争分析不足、监管复杂、市场进入成本高、潜在的品牌认知挑战等都会影响市场调研的效率和质量。27消费行业生成式AI用例汇编挖掘新发现和新洞察挖掘新发现和新洞察030504060201文本文本视频视频音频音频代码代码3D/定制定制图像图像提供深度市场洞察提供深度市场洞察公平性公平性生成式AI模型学习的数据集可能存在偏差，由此导致输出结果偏差，不能准确反映实际的市场情况。可靠性可靠性由于生成式AI输出的内容可能存在不准确性，AI生成的洞察应经真实数据和传统研究方法验证，确保其准确性和可靠性。责任责任由于生成式AI可能会忽略质量上的细微差异和人类专业知识，故其可补充市场调研，但不应完全取代传统调研。透明度透明度若要信任生成式AI的输出结果，用户需了解生成建议和洞察的样本和调研方法。消费行业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处降低调研成本降低调研成本生成式AI可通过生成大型数据集和模拟场景来降低传统市场调研方法的相关成本。降低风险降低风险通过模拟市场反应，消费类企业可在资金投资前识别新市场的潜在风险和挑战，降低产品失败和经济损失的机率。03040506管理风险与增进信任管理风险与增进信任012602金融服务业生成式AI用例汇编27050406010203金融服务业属于数据密集型行业，这金融服务业属于数据密集型行业，这意味着金融服务企业在获取成功机遇意味着金融服务企业在获取成功机遇的同时也面临着运营和效率方面的挑的同时也面临着运营和效率方面的挑战。传统的人工数据分析既耗时又成本高昂，此战。传统的人工数据分析既耗时又成本高昂，此外，复杂且多样化的数据增加了分析难度，不利外，复杂且多样化的数据增加了分析难度，不利于提供合理的客户服务建议。虽然于提供合理的客户服务建议。虽然金融服务企业金融服务企业已经通过人工智能方式将自动化和数据驱动应用已经通过人工智能方式将自动化和数据驱动应用取得了进展，但效果仍有待提升取得了进展，但效果仍有待提升。随着。随着生成式生成式AI的出现，金融服务类企业在客户服务领域所获得的出现，金融服务类企业在客户服务领域所获得的成效将会得到显著增强，并加速扩展。的成效将会得到显著增强，并加速扩展。在金融服务业中，生成式AI的潜在价值不仅仅是作为一种应用程序，它还可以作为一项强大的互补工具，与其他机器学习模型和应用程序一并使用。拥有成熟AI程序的金融服务类企业在利用生成式AI时，并未将其作为独立的孤岛模型，而是将其作为一组应用模型的组成部分，利用其中一个模型的洞察和输出为另一个模型的功能和方向提供相关信息。生成式AI未来前景广阔。从宏观层面上讲，生成式AI可作为一项强大工具，助力金融服务类企业实现从以产品为中心到以客户为中心的战略转变，强化客户生命周期管理。此外，生成式AI还可与其他AI技术相结合，用于情感分析和客户分析，实现超个性化的产品服务和客户交互体验，在促生更多新业务的同时，满足客户对定制产品和服务的需求。金融服务业生成式AI用例汇编生成式AI还可与其他AI技术相结合，用于情感分析和客户分析，实现超个性化的产品服务和客户交互体验。28030504060201生成式AI并非独立的应用程序，它是广泛的数据基础设施和AI程序的重要组成部分，这是生成式AI更深远的价值所在。生成式AI可大幅加速模型的开发和调整，以人类无法比拟的速度从新的数据管道中提取数据，为企业节省时间和成本，降低风险，为企业数字化转型做出巨大贡献。此外，生成式AI还可用于生成复杂的报告和分析，为客户和员工提供信息，赋能企业运营决策，识别欺诈、浪费和滥用等行为。29生成式AI在发展的过程中仍然存在技术提升的空间，不断调整和改善数据泄露和输出内容不准确的问题。将生成式AI与企业现有智能化技术相融合已成为金融服务类企业重点攻克的方向。生成式AI在节约成本、提高效率、客户互动和规模化方面的强大能力，在为企业创造利润价值的同时进而驱动企业变革。金融服务业生成式AI用例汇编生成式AI可大幅加速模型的开发和调整，以人类无法比拟的速度从新的数据管道中提取数据。030504060201提振信心加速转型生成式生成式AI可借助代码助手，助力银行加快提可借助代码助手，助力银行加快提升数字化水平。升数字化水平。问题问题/机遇机遇许多金融服务类企业正在寻求云转型和数字化转型，这是企业为使用各种AI工具做好准备而迈出的重要一步。在某些情况下，随着数据被整理归集并转移到云端，传统硬件将逐步退出历史舞台，从而释放出人力去从事更有价值的工作，在提升工作效率的同时节省人工成本的投入。值得注意的是，即便这类技术转型意义非凡，但仍然存在耗时长且成本高昂，以及试错风险。金融服务业生成式AI用例汇编（数字化转型代码助手）数字化转型代码助手）03生成式生成式AI的功能的功能提升专业能力提升专业能力生成式AI可作为企业云转型和数字化转型的一部分，为从事应用程序、数据工程、机器学习和前端开发的开发人员提供支持。协助代码开发协助代码开发随着企业探索新的数字功能和云功能，开发团队在编写、调试和记录代码以及将想法转化为代码时，可将生成式AI作为增效工具，提高工作效率和简化工作。缩短软件开发周期缩短软件开发周期转型成功与否，部分取决于新软件的部署速度。在软件开发中使用生成式AI可缩短开发周期，以更快速度开发出稳定和可部署的软件版本。例如，可利用生成式AI快速编写 API、ETL、数据管道甚至前端代码。视频视频3D/定制定制音频音频图像图像代码代码文本文本降低成本降低成本30 030504060201提振信心加速转型提振信心加速转型责任责任 基础模型的训练数据可能会产 生与知识产权或版权侵权相关 的法律风险。如果训练数据包含受版权保护的材料，部署模型的企业需评估训练集中的知识产权是否会导致企业面临法律挑战。安全性与隐私保护安全性与隐私保护 使用生成式AI系统，企业 专有代码库可能会暴露给 第三方，从而引发数据安全和受控访问相关问题。无意中泄露企业机密知识产权信息可能会对企业造成重大影响。问责问责 虽然使用生成式AI可以提升开 发人员的工作效率，但如果没 有人工参与（例如验证和调试代码），仍可能出现重大失误。企业应加强问责机制。例如制定责任挂钩机制，对使用生成式AI的员工进行宣导并推进机制的落实。金融服务业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处降低转型成本降低转型成本通过缩短软件开发周期，企业可以降低云转型和数字化转型成本。降低数字化门槛降低数字化门槛生成式AI为各种规模、实力和技术成熟度的金融服务类企业打开了一扇通往云和数字化的大门，而这对许多企业而言曾经遥不可及。管理风险与增进信任管理风险与增进信任0231可靠性可靠性如果无法保证系统的可靠性和准确性，则需权衡自动化带来的好处和错误代码产生的的风险。050406010203商业智能唾手可得通过自然语言接口，员工能够方便地通过企业数据通过自然语言接口，员工能够方便地通过企业数据查询系统，获取必要的商业信息。查询系统，获取必要的商业信息。问题问题/机遇机遇众多银行与保险机构的数据分散存放于从本地硬件到云端的多个存储平台上，大大增加了检索不同数据库信息的难度。更加棘手的是，随着时间的推移，频繁的并购活动可能会导致数据存储地和数据库数量的增加，不利于企业为获得有价值的洞见提供坚实的数据基础。作为以数据为核心的金融服务类企业，如果不能快速而全面地查询所有相关数据，很可能降低数据洞察的准确性和完整性，影响客户的满意度。金融服务业生成式AI用例汇编生成式生成式AI的功能的功能支持接口支持接口生成式AI建立在现有解决方案的基础之上，便于用户向搜索页面发送查询信息。生成式AI是搜索页面与数据库间的接口，支持用户轻松挖掘所有企业数据，并生成结构化分析报告。快速获取洞察快速获取洞察以生成式AI为接口查询和分析不同数据源，企业能够超越传统的商业智能技术，大幅减少生成洞察所需时间，同时提高员工获取商业智能数据的能力。挖掘新发现和新洞察挖掘新发现和新洞察（企业数据查询和访问）（企业数据查询和访问）0332文本文本视频视频音频音频代码代码3D/定制定制图像图像 030504060201商业智能唾手可得商业智能唾手可得责任责任对于数据治理和控制，在允许更多员工访问更多数据的同时，企业还面临更为复杂的挑战，即限制企业中的哪些人员访问敏感的商业数据。可靠性可靠性金融服务类企业在生成式AI模型应用方面面临的可靠性挑战，可能会因生成式AI产生的洞察不准确或错误而影响决策甚至在市场层面产生负面影响。隐私保护隐私保护处理敏感信息时，企业须尽力保障数据安全。在训练和测试数据集时删除或隐藏数据并评估模型，以确定是否会因功能故障或定向攻击而“泄露”受保护的信息。58金融服务业生成式AI用例汇编降低技术门槛降低技术门槛借助生成式AI，企业用户无需配备大量的具有资深编程经验的技术人员便可查询数据库并获取定制结果。既能够让更多员工得以获取有用的商业数据，又不会因此给数据技术团队增加负担。达到数据驱动决策新高度达到数据驱动决策新高度实时访问企业所有的数据有助于企业在决策、规划和策略制定等过程中更加依赖基于有效数据生成的深入洞察，并在恰当的时间进行可靠的决策，拥有更好的增长前景。管理风险与增进信任管理风险与增进信任潜在益处潜在益处050406010203解决数据缺失问题（生成合成数据）（生成合成数据）生成用以训练模型、检测异常以及识别网络攻击和生成用以训练模型、检测异常以及识别网络攻击和欺诈的合成数据。欺诈的合成数据。问题问题/机遇机遇金融服务类企业普遍面临数据缺失的严峻挑战。这种数据缺失可能使得数据集不完整、数据传输受阻，还可能导致无法在数据中准确的捕捉到潜在的异常现象。在这种情况下，合成数据的应用成为了一种可行的解决方案。特别是在云转型过程中，由于潜在风险或数据治理法规的限制，数据迁移可能会受到拖延。此时，合成数据的使用可以确保数据迁移的稳定性和效率。另外，在训练用于识别诸如欺诈、浪费和滥用等异常情况的机器学习异常检测系统时，由于数据的稀缺性同样导致评估异常情况的难度也会相应增加。金融服务业生成式AI用例汇编生成式生成式AI的功能的功能改进模型训练改进模型训练生成式AI可快速生成合成数据，补充用于训练机器学习模型的数据，辅助和加快数字化和云转型。如此，生成式AI可补充完善企业AI计划，促进（而非取代）其他AI模型的部署。增强异常事件检测能力增强异常事件检测能力异常事件数量较少可能难以训练机器学习系统检测欺诈、浪费和滥用等异常情况。但利用生成式AI生成的合成数据，机器学习系统可以获得更多实例，从而提高在数据中发现模式和异常的能力。提升企业网络安全提升企业网络安全合成数据可用于训练模型以识别欺诈，同样，对抗性合成数据也可用于训练模型，检测和降低网络安全风险以及用户对虚拟助手的欺骗行为。加快创新加快创新59视频视频音频音频3D/定制定制文本文本代码代码图像图像 030504060201解决数据解决数据缺缺失问题失问题公平性公平性生成合成数据的一个重大风险在于以往的偏见可能会渗透到生成的数据中，致使这种偏见长期存在。此类偏见并非有意形成，比如因某些社区或社会经济群体以往开展的银行业务较少，未能在数据中得到充分体现。可靠性可靠性生成式AI创造的合成数据可能在范围和规模上受到限制，因此不应被视为精准反映真实场景的数据。过度依赖合成数据可能引发数据可靠性问题，从而影响输出结果和模型训练的有效性和可用性。金融服务业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处更快的上云途径更快的上云途径生成式AI创造的合成数据可加快数字化和云转型进程，使转型更加顺畅、高效。“防患于未然防患于未然”可利用合成数据针对罕见或未知事件（如新型诈骗）训练机器学习系统。提升安全信心提升安全信心对抗性合成数据有助于企业强化数字资产，抵御网络威胁。管理风险与增进信任管理风险与增进信任0269050406010203了解新客户生成和总结新客户报告，为金融服务类企业提供关生成和总结新客户报告，为金融服务类企业提供关于新客户获客的决策信息。于新客户获客的决策信息。问题问题/机遇机遇对于正处于成长阶段的金融服务类企业来说，获客能力至关重要。众所周知，吸引新客户是一个既耗时又耗力的艰巨任务。根据“了解你的客户”（KYC）的规定，企业需要通过经济趋势、市场环境、负面新闻及新客户的尽职调查等维度，编制客户背景报告。这一过程不仅造成较高的人工成本，而且占用了大量的时间和资源。金融服务业生成式AI用例汇编生成式生成式AI的功能的功能汇总结果以便早期调研汇总结果以便早期调研企业可以运用生成式AI技术来汇总和筛选现有搜索引擎的结果，以便为客户背景报告提供信息，并整合数据供客户关系经理使用。通过研究分析为报告提供信息通过研究分析为报告提供信息通过将生成式AI与其他机器学习模型结合使用，进行初步数据的搜索和分析，可以有效提升KYC流程效率和效果。提升流程效率提升流程效率（生成基于研究的报告）（生成基于研究的报告）36视频视频音频音频3D/定制定制文本文本代码代码图像图像 030504060201了解新客户了解新客户可靠性可靠性使用生成式AI进行搜索和分析时，它可能会跳过或曲解某些重要信息，导致背景分析结论失真，阻碍决策的制定。若一个新客户被错误评估为高风险客户，且客户关系经理放弃了与该客户接触的机会，则可能会错失获取优势客户的机会。隐私保护隐私保护处理客户的财务信息或个人身份信息时，企业面临数据隐私的法律和监管标准问题。应用生成式AI时，企业应采取措施确保敏感信息不会通过模型输出无意泄露，并管理访问模型、底层数据及其引用客户数据的权限。金融服务业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处提供及时洞察提供及时洞察快速高效的搜索和分析可为决策制定者提供更多最新的信息和洞察，从而对新客户引导做出更好更及时的决策。降低成本降低成本通过精简报告生成流程，企业可将宝贵的时间用于更有价值的工作。提高效率提高效率终端用户可以更轻易地获取和使用相关信息，从而节省时间和精力。管理风险与增进信任管理风险与增进信任37050406010203增强AI对客户的支持生成式生成式AI支持的个人虚拟助手能够满足客支持的个人虚拟助手能够满足客户的日常需求。户的日常需求。问题问题/机遇机遇对金融服务类企业而言，客户的粘性和主动性至关重要，特别是在从产品导向转变为以客户导向的转型过程中。在这一转型中，企业急需能够迅速准确地应对客户的常规和复杂问题，并及时反馈令客户满足的答复。然而，随着客户服务数字化程度的提升，客户们越发追求超个性化的体验。金融服务业生成式AI用例汇编生成式生成式AI的功能的功能人性化和个性化的界面人性化和个性化的界面结合使用生成式AI和其他模型，可以创建提供超个性化体验的客户界面，如训练生成式AI模型以给出富有情感和温度的答案或洞察，同时克服传统聊天机器人缺乏同理心的问题。更出色的数字代理更出色的数字代理生成式AI能显著提高聊天机器人的实用性和易用性。利用大型语言模型，个人数字助理能总结复杂内容并解答详尽问题，客户还可以选择不同的互动方式，如文本、音频或图像等。提升流程效率提升流程效率（金融卫士）（金融卫士）38视频视频音频音频3D/定制定制文本文本代码代码图像图像 030504060201增强增强AI对客户的支持对客户的支持责任责任虽然生成式AI提供的解决方案在大多情况下能够提供有价值的答案和建议，但也存在着企业和客户过于信任输出结果的风险。生成式AI并非万无一失，过度信赖AI解决方案可能会对客户行动产生不利影响，进而增加金融风险。隐私保护隐私保护当客户通过数字界面输入保密信息或个人身份信息时，金融服务类企业有义务遵守与传输、存储和访问敏感信息相关的法规，否则可能引发法律风险，甚至将企业置于监管重点关注的数据传播风险中。透明度透明度终端用户需明确信息处理方式，以及交互的对象是否为机器人。同时，企业需能够对输出结果进行解释，并明确生成式AI模型如何以及为什么生成特定的输出结果。64金融服务业生成式AI用例汇编提升客户满意度提升客户满意度更高的可访问性和及时性将带来更个性化、令人满意的客户体验，并促进净推荐值增长，提升客户留存率和忠诚度。促进效率和增长的良性循环促进效率和增长的良性循环客户忠诚度和品牌声誉有助于业务增长，而引入生成式AI作为虚拟助手的组成部分也有利于提升运营效率。广泛应用生成式AI界面能服务更多客户，让客服人员专注于解决复杂问题或吸引新客户。通过超个性化实现通过超个性化实现金融包容性金融包容性当客户在金融服务类企业中获得有价值的个性化体验时，将促进企业与客户间更好的互动，增加客户对产品的兴趣，从而促进企业的财务持续增长。潜在益处潜在益处管理风险与增进信任管理风险与增进信任050406010203个人定制化营销跨地区生成合规的营销方案。跨地区生成合规的营销方案。问题问题/机遇机遇金融服务类企业的营销部门面临着因违规销售和误导性信息而增加的监管审查风险。文化差异和客户对产品理解的异同在特定地区可能引发监管关注，这对跨国企业而言是一个重大挑战。为应对此问题，金融服务类企业需投入大量的人力、物力和时间以推广满足合规性要求的营销活动。金融服务业生成式AI用例汇编生成式生成式AI的功能的功能为不同受众准备定制化材料为不同受众准备定制化材料生成式AI能创建含适当语气、语言和文化理念的营销方案，帮助客户更好理解产品，确保产品满足合规性要求。大规模个性化销售大规模个性化销售借助生成式AI，金融服务机构可以大规模地为个人客户定制营销材料。增加收入增加收入（超个性化的销售和营销助手）（超个性化的销售和营销助手）40视频视频音频音频3D/定制定制文本文本代码代码图像图像 030504060201个人定制化营销个人定制化营销可靠性可靠性为确保生成式AI制作的营销方案具有价值，企业需确认其输出结果的有效性。生成式AI可能因理解上的偏差而生成错误陈述，进而引发合规风险，导致罚款及其他处罚。为提升生成式AI的可靠性，需要人类专家验证其输出内容。公平性公平性数据集中可能隐藏企业未意识到的潜在偏见，这可能源于数据的采集、记录和处理方式。涉及多个地区时，可能导致数据的管理和应用将变得更加复杂。因为用于训练和优化生成式AI系统的数据集及其未知偏见可能未充分反映地域和文化差异，从而可能导致营销方案不符合监管要求。金融服务业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处个性化营销个性化营销通过超个性化营销，企业将迈进拓客和获客的新阶段，这是仅凭借人工力量难以实现的目标。自信合规自信合规使用生成式AI进行营销策划有助于确保内容在不同地区均符合监管合规要求，降低监管风险。提高营销投资回报率提高营销投资回报率为客户定制的个性化营销方案不仅能增加企业收入，加强客户关系管理，还能降低营销运营成本，使企业能更及时地与潜在和目标客户进行互动。管理风险与增进信任管理风险与增进信任403确保理赔的真实性和准确性（自动生成理赔报告）（自动生成理赔报告）生成式生成式AI可根据可根据多样化多样化理赔场景的描述或图片自动理赔场景的描述或图片自动生成理赔报告。生成理赔报告。问题问题/机遇机遇在处理财产和人身险种理赔事件时，核保核赔人员需要判断理赔申请人是否投保了类似的险种，并确定损失金额和费用。这一过程复杂耗时，核保核赔人员几乎仅能凭借既往经验来做决定，没有便捷可靠的应用工具来支持其判断。金融服务业生成式AI用例汇编生成式生成式AI的功能的功能模拟受损场景模拟受损场景生成式AI可以根据客户对话、出险证明文件、照片、官方报告及其他相关媒体来描述受损场景。通过这种可视化数据，核保核赔人员能够在评估损失程度和金额时做出更佳决策。自动生成理赔报告自动生成理赔报告生成式AI可基于照片证据自动生成理赔报告。提升流程效率提升流程效率42视频视频音频音频3D/定制定制文本文本代码代码图像图像 030504060201确保理赔的真实性和准确性确保理赔的真实性和准确性可靠性可靠性出险场景模拟的准确性至关重要，如果生成式AI输出有误，可能导致理赔支付错误：多付（对企业不利）或少付（对客户不利）。可解释性可解释性如果核保核赔人员使用生成式AI自动处理理赔事件，但无法向客户清楚解释AI模型在相关场景下自动生成的理赔报告内容，客户可能不会接受理赔结果。金融服务业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处降低成本降低成本提高理赔速度和定损的准确性可以降低人工成本和理赔金额。提升客户满意度提升客户满意度通过更快地处理索赔、简化理赔和支付流程，提高客户满意度。识别欺诈识别欺诈便捷的索赔处理方式可以有效识别潜在欺诈，确保理赔和支付的真实性和完整性。管理风险与增进信任管理风险与增进信任43050406010203虚拟银行体验（VR零售银行中心）零售银行中心）生成式生成式AI可以模拟人工客户代理的营销方式，进而可以模拟人工客户代理的营销方式，进而改变零售银行的客户体验和交互。改变零售银行的客户体验和交互。问题问题/机遇机遇银行致力于为客户提供多样化的服务和产品互动方式。随着数字化服务的发展，客户越来越倾向于通过便捷可携带式设备进行远程的金融交易。因金融交易的复杂性，金融服务尚无法完全脱离人工支持，尤其是为特定客户提供专属服务时，传统的机器自动化服务仍存在较大的局限性。金融服务业生成式AI用例汇编生成式生成式AI的功能的功能贴近客户的银行服务贴近客户的银行服务通过生成式AI提供的虚拟场景，客户可在家中通过VR设备与金融机构互动，以便捷的方式与人工克服进行交流。提供超个性化的服务提供超个性化的服务生成式AI代理可以就客户的金融服务需求提供个性化的交互方式。满足客户对个性化体验的需求，同时避免增加人工客服成本。提升服务效率和质量提升服务效率和质量在虚拟场景中，代理可实时访问客户数据，提供更快速、更优质的服务体验和产品服务。增加收入增加收入44视频视频音频音频3D/定制定制文本文本代码代码图像图像 030504060201虚拟银行体验虚拟银行体验透明度透明度鉴于客户可能未意识到正在与AI聊天机器人互动，企业需告知客户正在与非人工客服互动，并告知客户其输入的信息将如何被存储、访问和使用。公平性公平性训练聊天机器人的数据集可能包含偏见，如客户群体代表性不足或某些语言的语义缺陷。若未处理这些偏见，模型可能不适用于某些客户群体，导致不良的客户体验和投诉。责任责任若聊天机器人输出错误数据或建议，需相关人员对结果负责。企业应强化数据准确性的责任机制并有效落实。金融服务业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处以客户为中心的体验以客户为中心的体验生成式AI支持的虚拟银行体验可以将客户与定制的数字客服代表联系起来，以客户喜欢的表述方式及时进行交流。解放人力资本解放人力资本聊天机器人可回答大部分客户的咨询，人工克服则可专注于更复杂或更有价值的活动以及客户服务。节约成本节约成本虚拟代理使银行能够在不增加人力成本的情况下服务更多的客户，有助于节约客户服务成本。管理风险与增进信任管理风险与增进信任70050406010203市场分析新纪元生成式生成式AI可以可以更快地识别大量交易数据，提升企业更快地识别大量交易数据，提升企业盈利能力。盈利能力。问题问题/机遇机遇在金融市场，识别并利用有价值的交易机会需要通过技术分析来实时获取市场行情、政策导向和行业数据。金融数据分析师需要处理和分析大量数据信息，以理解和预测金融市场趋势，并做出谨慎的投资决策。市场分析是一个耗时且需投入大量人力的过程，对金融企业而言，这是一个巨大的挑战。金融服务业生成式AI用例汇编生成式生成式AI的功能的功能更快速更准确的分析更快速更准确的分析生成式AI能在市场分析中支持和辅助金融分析师的工作，提供更准确的市场预测。这样，AI不仅帮助分析师在更短时间内处理复杂数据，还能增强预测的准确性。增加收入增加收入通过提升分析师的能力能够帮助企业实现更多的盈利性交易，为客户和企业带来更多的收益。实时降低风险实时降低风险生成式AI可以利用预测分析创建交易策略，对冲投资头寸，从而实时降低市场风险。大规模处理数据大规模处理数据生成式AI具备强大的数据处理能力，能够处理各种类型的数据，并在情感和内容分析等方面增强自然语言处理的能力。其处理数据的规模和速度远远超过人类分析师，使其成为市场分析中不可或缺的工具。挖掘新发现和新洞察挖掘新发现和新洞察（预测交易算法）（预测交易算法）46视频视频音频音频3D/定制定制文本文本代码代码图像图像 030504060201市场分析新纪元市场分析新纪元可靠性可靠性尽管生成式AI能够辅助分析师更好地预测市场，但它可能凭借自动解读输出存在误差的结果。依赖不可靠的AI输出结果做出的决策可能导致不良后果，甚至比仅依靠人类分析师而生成的结果更具偏差。可解释性可解释性为了建立对生成式AI输出结果的信任，利 益 相 关 者 需 要 理 解 机 器 是 如 何 且 为何得出这样的结论。因此，在AI的整个生 命 周 期 中，需 要 借 助 人 类 的 力 量 验证AI生成的结果，并向利益相关者解释AI模型的输出结果。金融服务业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处提升效率、准确度和盈利能力提升效率、准确度和盈利能力通过更快速、更准确的市场分析，企业可以增加交易量，实时验证分析结果，同时在降低风险的同时提高盈利能力。降低成本降低成本通过自动化市场分析流程，金融数据分析师可以专注于更复杂或更有价值的任务。管理风险与增进信任管理风险与增进信任47050406010203降低风险生成式生成式AI可为企业风险管理活动提供强可为企业风险管理活动提供强有力的支持。有力的支持。问题问题/机遇机遇企业风险管理是一个成本高昂、耗时多、容错率低的管理手段。金融机构必须根据监管要求评估和管理信贷、投资、欺诈和网络安全等金融相关风险。风险评估通常基于诸如身份验证、信用评估、信用卡数据、抵押贷款数据等多种数据源的集合。随着业务规模的扩大，面对成千上万的客户和多样化的市场，风险管理变得更加复杂、耗时和昂贵，而且容易出现人为的主观判断错误。金融服务业生成式AI用例汇编生成式生成式AI的功能的功能提高经营效率提高经营效率实时监控和验证风险以及识别欺诈对提高运营效率和成本节约有直接影响。促进监管合规促进监管合规实时访问相关数据和理解上下文信息能够帮助企业遵守法规和行业标准。提高准确性提高准确性当企业根据客户信息、行业数据和相关资源对风险评估结果进行实时更新时，可以提高评估结果的准确性和有效性。生成合成数据生成合成数据创建反映欺诈交易的合成数据可以训练模型更好地识别风险情景、预测欺诈模式，降低金融欺诈概率。提升流程效率提升流程效率（实时风险管理）（实时风险管理）48视频视频音频音频3D/定制定制文本文本代码代码图像图像 030504060201降低风险降低风险公平性公平性如果用于风险评估的数据源存在偏差，可能导致生成式AI模型输出有失公允的风险评估结果，这可能会导致不公平的决策和处理，影响品牌声誉和客户满意度，甚至引发合规风险。责任责任如果生成式AI系统遗漏了风险事件，导致企业做出错误的客户服务决策，机器无法对后果负责。利益相关者的角色和责任应被记录下来，并将输出验证作为应对风险管理流程的一部分。安全性安全性鉴于风险管理涉及敏感信息，需要确保访问数据模型的安全性，以防止数据泄露或无意中将客户信息泄露给未经授权方的风险。金融服务业生成式AI用例汇编潜在益处潜在益处增强盈利能力增强盈利能力降低直接和间接投资风险以及减少欺诈发生的可能性将直接影企业的盈利能力。促进合规促进合规稳健的风险评估能够使企业更快地应对新风险和新趋势，从而更灵活地满足监管要求。管理风险与增进信任管理风险与增进信任4905040601020350德勤生成式AI用例汇编 -序章 2023。欲了解更多信息，请联系德勤中国。联系我们联系我们欲了解德勤中国生成式人工智能方案与服务，敬请联系 德勤数智研究院联席主管合伙人德勤管理咨询中国技术卓越中心领导合伙人德勤管理咨询中国金融行业整合服务领导合伙人尤忠彬尤忠彬电子邮件：德勤数智研究院联席主管合伙人德勤中国审计与鉴证科技赋能领导合伙人德勤中国审计与鉴证数据分析领导合伙人 范为范为电子邮件：关于德勤德勤中国是一家立足本土、连接全球的综合性专业服务机构，由德勤中国的合伙人共同拥有，始终服务于中国改革开放和经济建设的前沿。我们的办公室遍布中国31个城市，现有超过2万名专业人才，向客户提供审计及鉴证、管理咨询、财务咨询、风险咨询、税务与商务咨询等全球领先的一站式专业服务。我们诚信为本，坚守质量，勇于创新，以卓越的专业能力、丰富的行业洞察和智慧的技术解决方案，助力各行各业的客户与合作伙伴把握机遇，应对挑战，实现世界一流的高质量发展目标。德勤品牌始于1845年，其中文名称“德勤”于1978年起用，寓意“敬德修业，业精于勤”。德勤全球专业网络的成员机构遍布150多个国家或地区，以“因我不同，成就不凡”为宗旨，为资本市场增强公众信任，为客户转型升级赋能，为人才激活迎接未来的能力，为更繁荣的经济、更公平的社会和可持续的世界开拓前行。Deloitte（“德勤”）泛指一家或多家德勤有限公司，以及其全球成员所网络和它们的关联机构（统称为“德勤组织”）。德勤有限公司（又称“德勤全球”）及其每一家成员所和它们的关联机构均为具有独立法律地位的法律实体，相互之间不因第三方而承担任何责任或约束对方。德勤有限公司及其每一家成员所和它们的关联机构仅对自身行为承担责任，而对相互的行为不承担任何法律责任。德勤有限公司并不向客户提供服务。请参阅

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 人工智能在金融行业中的创新应用人工智能在金融行业中的创新应用杨青杨青度小满 技术委员会执行主席，数据智能部总经理2023.11.19CONTENTSCONTENTS1.1.人工智能与金融行业：正当其时.

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 敬请参阅最后一页特别声明-1-证券研究报告 2023 年 11 月 17 日 行业行业研究研究 T TLACLAC 脚步渐行渐近脚步渐行渐近 TLAC 非资本债券发行的“量”、“价”展望 银行银行业.

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交银国际研究交银国际研究 行业剖析行业剖析2023 年 11 月 16 日稳中可求进，静待风来稳中可求进，静待风来消费信贷市场：梯队分化的竞争格局趋稳。消费信贷市场：梯队分化的竞争格局趋稳。2026 .

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No.202311中国信息通信研究院2023年11月中国金融科技生态白皮书中国金融科技生态白皮书(20232023 年年)版权声明版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。前言前言随着新一代信息通信技术的快速发展，数字化驱动产业变革、推动产业转型升级加速。作为数字化技术在金融业的核心呈现形式，金融科技持续发挥着金融业供给侧结构性改革和数字化转型的重要引擎作用，推动数字化技术进一步在金融业各环节、各场景深入应用，持续充实产业“积厚成势”新阶段的内涵。从全球市场看，受全球经济和金融市场不稳定的影响，金融科技投融资规模持续下行，但非洲、南美等新兴市场表现出较大增长潜力。金融科技市场主体不断加快对前沿技术的探索，寻求新的场景突破，同时也高度重视新技术给金融市场带来的风险。金融业数字化发展以及数据要素价值释放，对于多个国家和地区建设信用体系与弥补数字鸿沟发挥着重要作用。为应对数字金融发展带来的新挑战，各国政府、国际组织、大型企业加快探索并积极推进金融科技跨境协作规则和互操作性平台建设。国内金融科技产业形成相对稳定格局，更加注重行业规范化发展，并突出强调对实体经济的支撑作用。国民经济复苏过程中，各类稳增长、扩内需政策的精准有效实施对金融科技提出新的要求，金融监管体制改革深度推进，也使金融科技发展面临新的形势。近一年来，金融科技市场主体的发展路径更加明确，金融科技投入成效成为关注重点。同时，“科技产业金融”良性循环对于金融科技提升金融资源配置提出新要求，也成为金融科技新的发展导向，进一步强化金融科技对实体经济的支持力度。金融业对数字化技术应用需求不断提升，金融科技“工具箱”进一步丰富。数字原生理念在金融业逐步深化，算力能力成为金融业数智化发展的新焦点，大模型、数据智能技术加速金融业数据要素价值释放，金融信创走向深水区，助力金融应用现代化转型。同时，安全防护体系化、服务化发展，正在成为构建数字金融安全底座的新风向。另外，量子计算、5G-Advanced 等前沿技术发展，进一步丰富了金融科技体系的内涵。金融科技深度嵌入到金融业务和经营管理流程中，加快金融服务的数字化进程。数字技术的深入应用，金融业客户服务、营销渠道加速智能化进程，支付、风控等核心环节能力也得到进一步提升。在金融科技加持下，各类金融产品持续创新，推动个人金融业务全面数智化转型，并深入影响产业金融，推动产业数字金融创新成为热点，扩大了产业金融参与群体，支持实体企业高质量发展。本白皮书是中国信息通信研究院连续第六年针对金融科技领域的跟踪研究成果，聚焦过去一年来国内外金融科技领域新的发展情况，重点分析了中国金融科技产业、技术、市场主体、应用场景创新等方面的进展，并对金融科技产业生态未来发展进行了展望。白皮书仍有很多不足之处，希望业界批评指正。目录目录一、全球金融科技总体发展态势.1（一）全球金融科技产业增速放缓，发展格局呈多样化态势.1（二）市场主体更加关注前沿技术和创新模式，并强化风险平衡意识.4（三）全球金融科技协作需求日益提升，跨境规则及平台建设加速.7（四）金融科技价值持续释放，发挥社会经济发展“粘合剂”作用.9二、中国金融科技总体发展态势.11（一）经济复苏与监管改革双期叠加，产业发展面临新形势与新要求.11（二）产业格局进入相对稳定期，规范化与高质量发展成为行业共识.14（三）发展导向强调“科产金良性循环”，助力金融业供给侧改革.18三、金融科技关键技术发展呈现新特征.21（一）算力成为金融数智化新引擎，数字原生应用巩固转型基础.21（二）大模型助推数据智能技术升级，加速数据要素价值释放.23（三）信息技术应用创新深入推进，持续助力金融服务现代化转型.26（四）金融安全防护体系化布局持续增强，服务模式向多维度发展.27（五）前沿技术与应用持续探索，进一步拓展金融科技体系内涵.29四、金融科技重点应用场景催生新导向.31（一）数字原生理念影响深刻，金融业运营服务智能水平不断提升.31（二）新技术在业务核心环节深入应用，支付与风控能力持续升级.34（三）数字化有力驱动产品创新，资本市场与保险业科技应用加速.37（四）数字基因贯穿业务生态全流程，个人金融向数智化全面转型.39（五）金融科技深度赋能产业金融服务，产业数字金融创新成热点.41五、金融科技生态发展展望.44（一）金融科技应用进入深水区，投入成效与高质量发展成为关键.44（二）金融业数字化向纵深发展，业务驱动与需求驱动更为凸显.45（三）数字原生理念加速落地，数字金融示范应用效应愈加明显.46（四）金融科技助力政策精准实施，充分释放金融业经济社会价值.47（五）统筹创新和稳定的关系，全方位审慎监管进入新阶段.48（六）金融科技“走出去”趋势明显，支撑金融业高水平对外开放.48图 目 录图 目 录图 1 全球金融科技融资总体规模（亿美元）.2图 2 全球金融科技投融资交易数.2图 3 全球金融科技公司 IPO 数量.3图 4 近三年国有六大行科技投入增速对比.16图 5 历年银行客服中心从业人数及增长率.32图 6 人民币跨境支付系统（CIPS）处理金额（万亿元）.35图 7 普惠小微贷款余额（万亿元）.44表 目 录表 目 录表 1 2023 年以来相关经济发展政策文件.12表 2 银行机构大模型布局.24中国金融科技生态白皮书（2023 年）1一、全球金融科技总体发展态势受经贸摩擦、通缩预期、地缘冲突等叠加因素影响，全球经济增速下行趋势明显，金融科技产业同样受到冲击，基本结束快速扩张阶段。同时，不同规模市场主体发展分化态势明显。数字化智能化前沿技术已成为全球金融业寻求新突破的重要驱动力，但在具体实践过程中，部分技术由于应用不当或缺少监管，一定程度上放大了金融行业风险，针对金融科技的国际协作要求日益提升。长期来看，金融科技对于弥补行业间数字鸿沟、完善社会信用体系方面具有赋能效果，未来有望继续作为社会经济发展的“粘合剂”持续发挥作用。（一）全球金融科技产业增速放缓，发展格局呈多样化态势（一）全球金融科技产业增速放缓，发展格局呈多样化态势1.受全球经济和科技行业低迷影响，金融科技融资下降和盈利不足等问题突出金融科技的发展与全球宏观经济、金融市场和科技产业进展密切相关。受全球经济预期弱势、美联储加息缩表、科技行业增长放缓等多种因素叠加的影响，全球金融科技产业下行压力持续加大，尤其在金融科技企业群体中表现更为明显。一方面，全球金融科技投资规模持续下滑，不同发展阶段的企业融资表现普遍较差。2022 年全球金融科技投融资总额为 770 亿美元，较 2021 年下降 45%，2023 年上半年金融科技投融资总额为 229 亿美元，同比下降 57%，投融资交易数为 1922 笔，同比下降 41%，半年度投融资水平已降为自 2017 年以来的最低点。各阶段金融科技企业的融资规模，也出现了不同程度的下中国金融科技生态白皮书（2023 年）2滑，2023 年上半年种子轮融资规模下降 12%，创业初期融资规模下降 14%，成长期和成熟期创业公司的融资规模分别下降 43%和 66%1。来源：CB Insights图 1 全球金融科技融资总体规模（亿美元）来源：CB Insights图 2 全球金融科技投融资交易数1数据来源：标准普尔中国金融科技生态白皮书（2023 年）3来源：CB Insights图 3 全球金融科技公司 IPO 数量另一方面，金融科技公司盈利能力不足的问题更加凸显。在大量金融科技企业估值下滑、获得融资支持减少的背景下，企业的盈利能力及现金流等问题更为突出。整体来看，金融科技领域商业模式尚不成熟，缺少长期的可持续收入。波士顿咨询对 85 家上市金融科技公司的调查发现，其中仅有 45%的公司是盈利状态。尽管金融科技公司以科技创新为立足点，常自称拥有“最新的理念和产品”，但大多数商业模式并不足以支持持续增长，尤其是对于成长期和成熟期的企业，由于缺少盈利模式正面临严峻的淘汰压力。2.不同区域发展速度分化明显，新兴市场发展潜力巨大从全球不同区域来看，金融科技发展速度出现明显分化。以北美和欧洲为代表的金融科技先发区域，投融资规模、活跃度等方面均出现显著下降趋势。对比来看，以拉美、非洲等地区为代表的新兴金融科技市场发展潜力突出，尤其是拉美地区 2023 年二季度金融科技投融资规模较一季度相比增长 150%，是同期全球唯一出现增长的区域，中国金融科技生态白皮书（2023 年）4非洲地区的金融财务类应用活跃用户规模较 2022 年同期增长 31%2。新兴金融科技市场有巨大发展潜力，主要原因在于：一是得益于持续增长的人口数量，金融科技的潜在用户规模巨大，这些区域均拥有庞大的人口基数、大量的中小企业以及对于新技术接受度高的年轻群体，共同构成金融科技的用户基础。世界银行全球金融数据库显示，拉美拥有银行账户的人口比例已超过 73%，但并不是所有人都能使用信用卡或借记卡，这个差距达到了 46%，给金融科技发展带来巨大空间。二是数字基础设施不断完善，为金融科技发展奠定技术基础。以非洲为例，近年来非洲各国不断加大 ICT 基础设施投入，网络覆盖提升明显，预计到 2025 年移动互联网用户将达到 6.7 亿，普及率达到51%3，在此基础上，移动支付、跨境电商支付等金融科技公司迅速扩张。同时由于非洲无遗留的基础设施更迭问题，能够跨越式进入新的数字基础设施生态，金融科技不必再经历与基础设施的迭代磨合，能够实现快速规模化应用。（二）市场主体更加关注前沿技术和创新模式，并强化风险平衡意识（二）市场主体更加关注前沿技术和创新模式，并强化风险平衡意识1.海外大型平台突破传统模式边界，加速拓展金融业务近一年来，部分海外大型互联网平台公司为探索更多的新模式，开始突破传统业务边界，涉足更多金融业务。一方面，大型平台公司加大与金融机构合作力度，共同推动金融业务的拓展。最为典型的代表是苹果公司。2023 年 4 月，苹果与高盛合作推出 Apple Card 高收2数据来源：DataSparkle3数据来源：ITU中国金融科技生态白皮书（2023 年）5益储蓄账户，采用美国银行的托管服务模式，为客户提供多种利率选择和存款方案，借助苹果的影响力，该储蓄账户发布第一周开卡用户超过 24 万，截至 2023 年 8 月，存款总额已超过 100 亿美元。亚马逊也加强和金融机构合作，在全球多地推出银行卡服务，作为一项成功的创新模式为数字金融带来更多机遇。另一方面，新型社交媒体、数字信息服务平台借助用户规模、技术能力等优势，加大金融业务的拓展力度。2023 年 3 月，Meta 基于即时通信应用 WhatsApp 已有的本地点对点支付系统，向巴西中小企业提供支付服务，同时覆盖了商家收款场景。截止到 2023 年 8 月，马斯克旗下社交平台 X（推特）已获得了美国 7 个州的货币转账许可证。同时，X（推特）也积极寻求与金融数据服务商的合作，计划打造一个新的金融交易平台，为用户提供金融相关内容，包括实时股票数据等信息。2.金融机构积极拥抱生成式人工智能，为拓展数智化场景打开新思路金融业对人工智能的需求日益增长，ChatGPT 的出现强化了人工智能在内容和生产力两方面的有效连接，推动了生成式人工智能（AIGC）的快速发展，给金融场景应用带来了新的智能化机遇：一是改进人机交互方式，例如基于专业金融知识库，灵活生成行研报告、客服响应等内容；二是抽取场景数据，以大规模的预训练为基础针对结构化/非结构化的场景实现高精度抽取，形成不同业务场景的知识图谱；三是整合多数据源信息，通过人工智能的能力减少重复工作提高效率，支撑日益复杂的投资决策。中国金融科技生态白皮书（2023 年）6就实践方面而言，各类金融机构都非常重视 AIGC 对业务变革性发展的潜在价值，积极探索金融业人工智能垂直应用领域的发展机遇。例如全球最大的财经资讯机构彭博社在一篇公开文章中介绍了其专门的金融大语言模型 BloombergGPT，包含 3630 亿词例的金融数据集，将应用在市场情绪分析、命名实体识别和新闻分类等场景。摩根士丹利借助 ChatGPT-4，为面向内部的聊天机器人提供支持，改变其财富管理人员查找相关信息的方式，帮助员工从海量的数据中获取所需的内容。在线支付公司 Klarna 将 ChatGPT 功能集成至自身的支付、购物等服务中，用户可以向 Klarna 询问购物建议或产品推荐，并借助搜索和比较工具获得产品链接，实现无缝便捷的一站式体验。从人才储备方面，也能看到金融业对于人工智能大模型的充分重视。例如2023 年 2 月至 4 月，摩根大通在全球招聘了超过 3000 个专注于自然语言处理、时间序列分析和强化学习等领域的 AI 岗位，并搭建大模型来赋能员工。3.“去中心化”技术推动金融业务创新的同时，也带来了数字原生的潜在风险“去中心化”技术对于金融业务尤其是个人金融服务方面意味着广阔的创新机遇与空间。去中心化架构的发展促进了 Web3.0 的兴起，在新的架构下，用户能够实现对于数据、内容、资产的自主掌握，个人能够与平台之间建立更加公平透明的关系，通过“去中心化”技术改变许多原有的商业运作模式，创造更多新的机遇。面对 Web3.0 技术发展趋势，多个国家及地区抢先布局并深入探索，如香港成立中国金融科技生态白皮书（2023 年）7Web3.0 协会，并拨款投资，加速推动香港 Web3.0 生态圈的发展；迪拜拟向 Web3.0 业务的公司颁发商业许可执照，重点关注虚拟资产服务、公共网络服务等领域。不容忽视的是，“去中心化”金融独特的数字原生环境也带来了难以监管的潜在风险。尤其是数字加密货币作为“去中心化”金融的典型应用，在其发展过程中出现过多次异常波动，少数极端情形甚至引发市场恐慌，对全球金融市场的稳定性造成显著的负面影响。其原因一是数字加密货币自身的稳定性难以保障，尤其是面对市场操纵或者技术漏洞的人为风险难以控制。如算法稳定币 LUNA-UST 的双币机制，在机构做空下难以维持其锚定，最终导致恐慌性抛售和价格崩溃。二是对“去中心化”金融的安全合规监管明显缺位，如全球第二大加密交易所 FTX 破产后，清算中发现其内部管理失控以及资金滥用十分严重，财务信息“完全不具可信度”。（三）全球金融科技协作需求日益提升，跨境规则及平台建设加速（三）全球金融科技协作需求日益提升，跨境规则及平台建设加速1.多国加速建立金融科技跨境协作规则，跨境数据流动成为重要方向金融业作为国际经济的“连接器”，在支撑全球经济交往与国际贸易的过程中，一直面临着不断升级的跨境规则协同建设需求。在金融业数字化深度发展的背景下，金融部门数据跨境流动呈快速增长态势，探索建立全球金融业跨境数据治理协作规则，成为各国重点关注领域。尤其是金融业数据自由跨境流动和本地存储，成为最显著的协中国金融科技生态白皮书（2023 年）8同关注方向。数据自由跨境流动方面，北美自贸协定区域全面经济伙伴关系协定等多项自贸协定提出，成员应允许金融机构出于“日常经营处理数据所需”的目的跨境转移信息，即原则上不应限制金融数据出境4。数据本地化方面，经济合作与发展组织（OECD）研究表明，已有 39 个国家出台 92 项措施，明确要求数据本地化存储或处理5。就实践而言，G7、G20、OECD 等国际化组织不断探索建立统一的金融业数据治理框架。此前，OECD、亚太经济合作组织（APEC）、世界贸易组织（WTO）和 G20 分别出台多项国际数据流动框架。其中，对金融部门的数据跨境流动提出了具体建议，但受不同国情和时代背景约束，一直未形成具备法律约束力的治理规则。近年来，跨境数据流动治理框架规则建设务实推进。2022 年，G20 数字经济工作组会议、G7 数据保护和隐私权机构圆桌会议的主要议题均聚焦于跨境数据流动，旨在推进各方在监管合作、数据本地化、国际数据空间知识共享方面的合作落地，金融业跨境数据流动是其中重点探讨的领域。2.全球金融科技跨境互操作性平台不断涌现，提升市场主体合作便利性随着金融业数字化转型的深入推进，国际组织和市场主体主导建立新型平台，提升金融科技市场互操作的便利性，成为全球金融科技跨境合作的重点着力方向之一。一方面，国际组织牵头探索建立金融科技协作平台，推动不同经济体之间的金融科技业态融合与互通。如4来源：中国人民银行周宇，关于金融部门数据跨境流动规则的初步思考5https:/www.oecd-ilibrary.org/trade/a-preliminary-mapping-of-data-localisation-measures_c5ca3fed-en中国金融科技生态白皮书（2023 年）9国际货币基金组织（IMF）公布的相关信息显示，其正在开发一个全球央行数字货币平台去实现国家之间的数字货币交易，该平台将连接各国的数字货币系统，提升不同经济体的互操作性，充分释放央行数字货币（CBDC）发展潜力，提升全球货币交易的市场效率。另一方面，大型市场主体开展提升互操作性的理论研究和实践，加速推动相关金融业务互联互通。德勤研究表明，在数字社会形态下，缺乏互操作性会扼杀竞争，互联互通是生态系统从价值链向价值网络转变的首要因素。2023 年 5 月，金融科技公司 Digital Asset 宣布将启动一个支持隐私的可互操作区块链网络（Canton Network），作为未来数字和分布式金融市场基础设施的关键组成部分，其参与者包括法国巴黎银行、芝加哥期权交易所、高盛等大型机构。（四）金融科技价值持续释放，发挥社会经济发展“粘合剂”作用（四）金融科技价值持续释放，发挥社会经济发展“粘合剂”作用1.数字技术推动金融服务打破场景局限，为弥合数字鸿沟提供有力支撑数字技术带来更加丰富的金融业务应用场景和更加普惠的金融产品服务供给，对于打破传统金融服务局限性，弥合全球数字发展鸿沟具有重要价值。一方面，数字技术应用扩大普惠金融覆盖范围，促进金融业自身数字鸿沟问题的有效解决。不同用户群体在获取金融服务过程中存在明显的数字鸿沟问题，其原因包括业务理念规则、基础设施完善度以及用户群体对数字应用的接受能力的差异，数字普惠金融的发展，为中国金融科技生态白皮书（2023 年）10匹配金融服务供需双方要求形成科技能力输入，这在发展中国家和地区尤其典型。例如沃达丰旗下的支付公司 M-PESA 借助沃达丰的网络基础设施，在非洲网络相对落后的情况下，通过非智能手机预置STK 功能提供服务，逐步成为非洲支付领域的主要服务商，已占据肯尼亚 98%的市场份额，尤其是为数百万拥有手机但没有银行账户或只能有限访问银行服务的商户和消费者提供了支付渠道。另一方面，数字金融服务延伸至各行业，在弥合整个社会数字鸿沟问题发挥重要作用。缺乏数字素养和技能的低收入群体、老年群体等，能够以数字普惠金融服务为渠道获取数字资源，并逐步延伸至更多高频数字场景，尤其是数字银行平台已经成为数字生态的主要入口，叠加新闻资讯、社交通讯、搜索引擎、生活购物、旅游出行、医疗健康等各类场景，帮助数字鸿沟群体最大程度地享受数字社会红利，进而促进社会公平。例如新加坡企业 Grab 为大量无银行账户的低收入群体提供金融服务，并延伸到租车、电商等领域，用户通过数字平台入口能够享受折扣。2.数据驱动效能显著提升，促进现有信用体系不断升级完善金融科技在各业务场景的深入应用，为缓解信用信息不对称问题提供了有力的数据支撑。在部分国家的先行探索中，数据驱动的重要价值已经被充分认识到，并将其作为建设更完善的金融信用体系、惠及更多企业和个人用户的关键性因素。一是积极吸纳科创企业作为征信市场主体，构建更完善的信用信中国金融科技生态白皮书（2023 年）11息共享体系。如美国征信市场已出现邓白氏、律商联讯等数据征信服务商，Credit Karma、Nav 等金融科技公司也正在发挥着愈加重要的作用。前者以信用评分和信用报告为基础，模拟信用潜在风险，后者为中小企业提供在线管理和全天候实时监控平台，并提供信用改善建议。二是重视对于隐藏信用的挖掘，释放潜在的数据价值为中小企业增信。以 OnDeck、Kabbage 为代表的金融科技公司是该领域的积极参与者，通常也被称为另类融资机构。Kabbage 主要面向规模较小的零售电商，依据网店的营运数据、记账信息、发货信息等建立信用模型做出付款判断。Ondeck 的主要客户包括餐馆、食品批发商，其信用评价核心是中小企业自身的运营状况、风险特征、融资需求以及客户评价，并实现线上智能审核。二、中国金融科技总体发展态势随着经济持续复苏，宏观政策实施与消费潜力释放的需求对金融科技应用提出更高要求，同时新一轮的金融监管改革进一步推动金融科技集中统一监管和穿透式监管。金融科技产业格局趋于稳定，产业发展模式和路径更加成熟，同时，金融科技投入质效的提升、金融科技伦理治理体系的规范、“科产金良性循环”及金融业供给侧结构性改革的深入成为行业关注重点。（一）经济复苏与监管改革双期叠加，产业发展面临新形势与新要求（一）经济复苏与监管改革双期叠加，产业发展面临新形势与新要求1.经济复苏在探索中前进，对金融科技应用提出新要求中国金融科技生态白皮书（2023 年）12今年以来，全国宏观经济呈现“曲折中前进”的复苏态势。为进一步稳固国内经济恢复基础，国家出台和实施了一系列积极的财政与货币政策，并从全面促进消费的角度提出了多项重点措施。从当前金融科技的发展环境来看，不论是宏观政策的精准实施，还是消费潜力的释放都对金融科技提出了新的要求。表 1 2023 年以来相关经济发展政策文件发文日期发文部门文件名称2023 年 7 月 28 日国务院办公厅国务院办公厅转发国家发展改革委关于恢复和扩大消费措施的通知2023 年 7 月 14 日中共中央、国务院中共中央 国务院关于促进民营经济发展壮大的意见2023 年 4 月 26 日国务院办公厅国务院办公厅关于优化调整稳就业政策措施全力促发展惠民生的通知一是要求金融科技更加强化对宏观政策实施的赋能作用，提升政策执行的精准性和有效性。为支持国民经济和社会发展重点领域及薄弱环节，金融监管部门需要不断调整和优化货币政策，督导金融机构加大贷款投放力度、优化贷款结构，而如何精准识别重点领域金融需求，准确引导资金流向成为政策有效实施的关键。大数据、人工智能、区块链等金融科技手段在政策实施中可充分发挥识别、控制、评估作用，在赋能金融机构实现主体精准识别、有效服务的同时，也能帮助监管部门建立数字化监督模型，实现对资金流向、用途的动态监管和风险的及时识别。利用技术手段提升金融在科技创新、实体经济、中小微企业、绿色低碳等领域的服务能力，正在成为当前金融科技应用的现实需求和价值导向。二是要求金融科技更加凸显对消费潜力释放的应用价值，加中国金融科技生态白皮书（2023 年）13强消费对经济发展的拉动作用。消费作为拉动经济增长的三驾马车之一，在稳增长方面具有十分重要的作用。今年以来，随着经济逐步恢复，积压的消费需求不断释放。在这一过程中，金融科技正在发挥着愈加有力的促进作用。一方面，金融科技创新服务模式，满足消费升级需求。金融科技助力金融机构与汽车经销商、电商平台、商超的数据打通，创新大件耐用品的消费金融产品线，满足消费者涉及汽车、家电、家装、旅游等商品的消费需求。另一方面，金融科技服务更多长尾用户及新市民群体，释放消费潜能。在金融科技助力下，消费金融产品能够更好发挥其小额、高频、分散、多元的特色，从“线上”切入“衣、食、住、用、行”全链条消费场景，提升用户覆盖度，释放广阔的消费潜力。2.金融监管改革深度推进，金融科技发展面临新形势按照党的二十大关于深化机构改革的重要部署，今年以来我国金融监管体系进行了深度调整，形成了由中央金融委员会和中央金融工作委员会集中统一领导，“一行一局一会”等部门共同构建的全新监管架构，金融科技监管与发展面临新的形势。一是金融监管职责的集中和统一，将进一步推动金融科技监管的全覆盖和一致性，提升监管效率。本轮金融监管体系改革加强了党中央对金融工作的统一领导，旨在进一步集中监管、简化层级、规范管理，提高金融监管质效，有效防范化解金融风险。相对应的，金融科技跨业态、跨市场、风险传导路径复杂的各类创新活动，也将在本轮机构改革完成后得到中央层面更加强化的中国金融科技生态白皮书（2023 年）14集中统一监管。在新的监管体系下，金融科技监管体制将更加完善，能够更好的统一金融科技监管理念与监管标准，统筹各相关部门监管力量与监管措施，避免监管交叉与监管空白并存的问题，降低监管成本、提高监管效能，更有效的防范金融科技风险。二是机构监管与行为监管相结合，强化对金融科技的穿透式监管，筑牢风险防范措施。此次金融监管体系改革强调了对金融机构业务活动以及所发挥的基本金融功能的监管，为更好地协调混业经营与分业监管的关系，建立了由机构监管转向机构监管与行为监管相并重的“双峰监管”体系。从金融科技监管所面临的新形势来看，监管体系的调整，一方面将有利于以防范风险、维护金融稳定为目标，持续加强对金融科技活动开展审慎监管，将所有创新活动纳入监管。另一方面，也将有利于促进金融科技行为规范，通过对金融机构经营行为的穿透式监管，防止监管套利行为，保护消费者权益。（二）产业格局进入相对稳定期，规范化与高质量发展成为行业共识（二）产业格局进入相对稳定期，规范化与高质量发展成为行业共识1.金融科技市场格局趋于稳定，发展模式和路径更加成熟从当前金融科技市场格局来看，行业发展经历了快速成长期和波动调整期之后，各类产业主体发展定位更加明确，发展模式和路径愈加清晰，行业竞争态势进入相对稳定阶段。具体来看：一是头部金融机构继续坚持科技引领战略，整体科技投入仍保持增长态势，主导地位更加突出。尤其是头部金融机构体系下的科中国金融科技生态白皮书（2023 年）15技子公司，利用丰富的应用场景和领先的技术实力，从战略规划、解决方案、基础设施建设落地等方面，全方位地为同业机构输出科技能力，而且进一步从“科技输出”向“生态赋能”转变，跨域赋能电子政务、智慧城市、医疗健康、智慧教育等多个行业。二是平台企业金融业务常态化监管制度框架已初步形成，以蚂蚁集团为代表的大型平台企业金融科技业务整改进入收尾阶段，监管要求已经逐步落实到企业运营层面；平台企业正在新的政策导向和支持下，聚焦提升科技创新能力、服务实体经济发展和促进传统产业转型等目标，重新成为金融科技创新发展的重要力量。三是 IT 解决方案供应商不再局限于软件系统开发与集成服务，正在探索应用大模型等新技术为金融行业提供新的服务内容与模式，并从“传统产品 服务收费”的定制化业务模式向 SaaS 订阅收费的标准化模式进行转变，助力金融机构在降低成本的同时，提升基础设施建设的灵活性和可扩展性，实现产品和商业模式的革新，推动规模化营收。2.金融科技投入更加关注能效成果，高质量发展成为主流共识当前，金融机构的科技能力建设和数字化转型已经步入深水区，科技投入主要呈现以下两方面特征：一是从投入目标看，金融机构更加注重业务价值导向。只有能够为业务“增值”的科技投入才是可持续的科技投入，提升投入产出比成为金融机构科技投入的关键目标。在上述的目标导向下，中国金融科技生态白皮书（2023 年）16金融业监管部门及行业协会均从各个层面，通过课题研究、标准建设等多种方式，推动业务价值导向的数字化转型投入能效评估，为金融业科技投入的提质增效提供指引。二是从投入方式看，金融机构科技投入从全面投入转向精准投入。随着金融科技应用进入深水区，头部金融机构科技投入由高速增长转向中低速增长（国有六大行科技投入平均同比增速由 2021 年的 12.34%下降至 2022 年的 8.42%6），“广撒网”式的探索性投入逐步减少，向业务聚焦、要落地成效成为投入重点方向和发展共识。从当前主要金融机构的科技投入战略来看，以往“全面加快数字化”的提法正在减少，“数据治理”“数字营销”“零售数字化”等具体业务领域成为投入聚焦点，金融机构科技投入的技术供给驱动在弱化，业务需求驱动愈加显著。图 4 近三年国有六大行科技投入增速对比3.金融科技伦理治理体系不断完善，行业规范化程度持续提升6数据来源于六大行年报。中国金融科技生态白皮书（2023 年）17当前，我国科技创新快速发展，面临的科技伦理挑战日益增多，随着新技术在金融行业的逐步应用与推广，金融科技伦理受到更加广泛的关注：一是金融科技伦理治理体系不断完善。当前，我国金融科技伦理治理体系呈现出从通用到行业、从中央到地方、从监管层到机构个体的多维度架构，主要体现在：第一，工信部和科技部强调面向各行各业的科学研究、技术开发等科技活动的科技伦理审查工作；同时，金融行业主管部门根据金融业务特点，进一步制定更加明确的行为指引规范。第二，科技伦理治理审查办法发布，并成立科技伦理治理委员会，给金融业科技伦理治理提供参考；同时，江苏、浙江、四川、云南等 15 个省份相继征集或已经印发科技伦理治理的实施意见，以强化项目实施过程的科技伦理监管。第三，金融监管部门已经逐步建立起金融科技伦理治理体系的规范和制度；同时工商银行等头部银行机构也建立起了公司层面的科技伦理治理机制。二是金融科技行业规范化持续提升。第一，“三法两意见”7构成了我国金融科技行业规范的顶层设计，从数据安全、网络安全、个人信息保护等方面为金融行业规范化管理奠定基础。第二，垂直领域政策法规满足场景化的金融科技规范化管理需要。近两年，国务院及各部委陆续发布移动互联网、互联网信息服务、数据出境安全、人脸识别等领域的政策和标准，构成金融科技规范化建设全方位细化场景下的政策支撑体系。第三，行业组织及地方政府发布多项实施意见，强7“三法”指的是网络安全法 数据安全法和个人信息保护法，“两意见”指的是关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见和关于加强科技伦理治理的意见。中国金融科技生态白皮书（2023 年）18化实践层面的规范和要求。例如中国支付清算协会、中国银行业协会等行业协会，安徽、深圳等地方政府发布了多项标准、指南和自律公约，金融科技行业规范性内容不断丰富。（三）发展导向强调“科产金良性循环”，助力金融业供给侧改革（三）发展导向强调“科产金良性循环”，助力金融业供给侧改革1.“科产金良性循环”成为国家战略要求，树立金融科技发展新导向2022 年 12 月，中央经济工作会议明确提出，推动“科技产业金融”良性循环。在对科技、产业、金融三者关系进行全新诠释的过程中，着重强调了当前形势下，金融资源配置要以促进产业升级和科技创新为导向，实现产业链、创新链、资金链的协同发展。“科技产业金融”良性循环的提出，为金融科技产业发展树立了新的导向，让金融与科技的双向协同有了新的聚焦点：一是更加强调金融科技应用要以促进产业升级与科技创新为导向。产业革命始于技术创新，成于金融创新；科技创新始于技术，成于资本。无论是传统产业转型升级，还是新兴产业创新孵化，都离不开金融资本的大力支持。面对当前数字技术全面应用，带来社会经济发展模式深刻变革的时代趋势，金融服务需要更加聚焦产业升级与科技创新需求。尤其是在金融科技应用方面，如何打通金融资源供给与产业升级、科技创新过程中的投融资需求对接渠道，让金融更懂科技、更近产业，成为新形势下金融科技应用的新使命和新焦点。无论是数据要素创新应用，还是人工智能大模型加速渗透，金融领域的技术应中国金融科技生态白皮书（2023 年）19用都需要聚焦新导向，找准发力点，才能真正服务于国家“科技产业金融”良性循环的战略要求。二是更加凸显金融科技应用对于创新发展产业金融与科创金融的重要价值。“科技产业金融”良性循环需要更加创新和适应性的产业金融与科创金融服务，金融科技应用能够带来金融服务产品和渠道的优化升级，为金融支持产业升级与科技创新提供有力支撑。在产业金融服务方面，以制造业为例，通过打造“金融科技 工业互联网”模式，将工业互联网运行数据与企业融资授信服务相融合，能有效改善中小微企业融资环境，降低融资成本，从而更好地推动中小微企业的数字化转型和产业升级。在科创金融服务方面，通过金融科技应用，能推动金融机构构建适应科技型企业轻资产特点的信贷产品，通过打造科创资本和特色金融服务，为科技创新提供多元、高效、灵活的融资服务，精准增强科技型企业融资的可得性，有效推动资本市场促进科技创新的价值实现。2.金融业供给侧改革走向深入，金融科技应用价值更加凸显近年来，国家相继出台多项举措推动绿色金融、转型金融、普惠金融和科创金融等协同发展，金融业供给侧改革持续深化，对金融资源配置高效性、金融产品多样性和金融服务可及性等提出了更高要求。金融科技在提升金融服务实体经济能力和促进社会经济高质量发展方面的作用愈加凸显，已经成为支撑金融供给侧改革的重要驱动力。一是金融科技引导金融资源精准配置到绿色、普惠、科创等重点中国金融科技生态白皮书（2023 年）20领域和薄弱环节，缓解金融供给侧结构失衡。在推进金融更好地服务实体经济的过程中，面临着“配置、期限、市场、主体、阶段”等不同类型的金融资源供给结构性不平衡问题。金融科技的深入应用，一方面，能优化资金投向结构，以数字技术实现政府、金融、企业数据的有效整合打通，深度挖掘真正有融资需求的企业，将资源精准投放到绿色低碳、普惠小微、科技创新等关键领域。据央行相关数据统计，截至 2023 年 6 月末，绿色贷款、普惠小微贷款、“专精特新”中小企业贷款余额分别为 27.05 万亿元、27.69 万亿元、2.72 万亿元，同比增长 38.4%、26.1%和 20.4%，均呈现显著增长态势。另一方面，能提升资金融通效率，通过建立有效的征信评级和评价体系，增加信用依据，优化审批流程，发现“长尾”客户，从而提升金融机构对优质企业的资金投放效率，缓解融资的“难、慢、贵”问题，为符合国家政策导向的产业企业提供更加及时、高效和普惠的金融支持。二是金融科技加速金融客户管理走向个性化与精细化，助力金融服务效能升级与模式创新。当前，金融服务正在加速从传统的单向销售模式转向以客户为中心的双向多维互动服务模式。金融科技应用能够有效提升金融业面向客户的精细化服务能力，通过设计更加个性化、差异化和定制化的金融产品，使金融供给体系更好的适应社会经济转型所带来的客户需求变化。一是在企业客户服务方面，面对产业数字化发展趋势，利用金融科技深度嵌入企业数字化转型需求场景，打造创新型的产业数字金融服务体系，才能真正满足当前形势下的企业金融服务需求。二是在个人金融服务方面，随着数字基因全面渗透到个中国金融科技生态白皮书（2023 年）21体生活场景中，个人用户的金融服务需求也呈现更加显著的数智化升级趋势，以手机银行为例，金融科技在个人金融服务场景中已经占据着越来越核心的位置，成为影响用户体验的首要因素。三、金融科技关键技术发展呈现新特征随着金融业数字化转型的日益深入，金融科技关键技术应用落地不断呈现新趋势：数智化时代，智能算力成为助推金融业转型发展的新引擎，包含云原生、AI 原生等在内的数字原生应用催生金融领域新的发展动能；生成式人工智能技术助推金融行业新应用探索，加快金融数据要素价值释放；“多云多芯”信息技术创新、分布式技术应用等持续夯实金融业应用现代化转型基础；金融领域安全防护向体系化部署升级，安全发展更加关注敏捷高效的管理能力构建；后量子密码成为金融机构应对量子时代潜在风险的关键抓手，移动通信等技术的持续演进将为金融领域创新发展打开新的发展空间。（一）算力成为金融数智化新引擎，数字原生应用巩固转型基础（一）算力成为金融数智化新引擎，数字原生应用巩固转型基础1.智能算力在金融业加速应用，算力布局成为数智化发展新焦点以多样算力资源为基础、以算力网络为连接的算力服务成为数字化转型竞争的新领域。截至 2023 年 6 月底，全国算力总规模同比增长 30%，智能算力规模同比增长约 45%8，据浪潮与 IDC8来源：中国综合算力指数(2023 年)中国金融科技生态白皮书（2023 年）22联合统计数据显示，金融领域位列算力水平行业排名前三位，算力发展对金融业数字化转型有重要价值。一是金融业对智能算力需求呈现快速增长态势。金融机构分布式技术架构转型、业务多元化发展等对算力的性能和效率提出更高要求，大数据、人工智能等数字技术的广泛应用进一步推动了金融业算力的爆发式增长，架构灵活、高效调度、效能优越的智能算力服务成为金融领域数字化转型的关键生产力之一。二是大型机构算力布局在整体战略中占据更加重要的地位。大型金融机构探索持续建设先进的算力基础设施，纷纷构建更加强大的算力平台，探索更加智能、敏捷、安全的算力解决方案，推动算力与算法、数据深度融合，持续优化智能信用评估、客户筛选、风险定价、风险控制、投资顾问、保险精算等金融服务。2.数字原生理念逐步落地，云原生、AI 原生在金融业转型发展基础不断夯实数字原生指天生具备“数字化基因”，将互联网、云原生、大数据等数字技术与组织形态、业务模式、技术架构等深度融合的、数字技术优先的思维理念，是一种涵盖了生产资料、生产力、生产关系的全方位的数字化。云原生、AI 原生等理念在金融业持续落地，金融业向数字原生不断进阶。其中，云原生在金融领域数字化转型过程中起到关键引领作用，大型金融机构已深入应用。云原生分布式架构作为突破性的技术革新，已经成为部分金融机构核心系统转型的趋势和方向。AI 原生从赋予场景智能，到在产中国金融科技生态白皮书（2023 年）23品和解决方案全面嵌入智能，再到组织智能迭代，助力进入全面智能时代。AI 原生应用更加注重技术的实际应用和商业化，应用前景受到金融等行业的普遍关注，在投资组合优化、风险评估与风险管理、金融市场预测等环节均有较大应用潜力。（二）大模型助推数据智能技术升级，加速数据要素价值释放（二）大模型助推数据智能技术升级，加速数据要素价值释放1.生成式人工智能技术发展迅猛，加快金融业应用新入口的探索一方面，由 ChatGPT 等引发的 AI 大模型技术变革正在持续演进，为金融业带来新机遇。一是参数规模呈指数级增长。GPT 由 1.0 到4.0，参数从亿级爆发增长至千亿规模，模型的上下文理解能力大幅提高，在金融级大数据量的知识问答、逻辑推理等任务上的准确性显著提升。二是数据模态逐渐往多模态化发展。通过对文本、图片等不同存储信息载体的训练，大模型对金融业复杂文本图像的融合处理和分析能力进一步增强。在大模型技术不断发展的背景下，金融行业数字化基础好、人工智能应用场景密集，也为大模型落地应用提供充分的环境。另一方面，金融业积极拥抱大模型，推动大模型在各场景的探索落地。基础大模型需通过特定金融场景的数据喂养、提示工程和微调工程训练形成专业领域任务大模型赋能金融业，可广泛应用于市场营销、产品设计、风险管控、客户服务、运营支持等领域。当前，金融业大模型多以智能助手、人机协同等形式赋能智能客中国金融科技生态白皮书（2023 年）24服、智能风控等环节，提高员工工作效率和质量的同时加速金融业智能化进程。以银行业为例，农行发布自主金融 AI 大模型ChatABC、工行发布基于昇腾 AI 的金融行业通用大模型，探索新的应用。此外，大模型也面临着安全与合规风险，受制于模型本身黑盒、计算复杂度高的因素，大模型存在无法溯源、科技伦理风险等方面问题，金融业应用大模型更需谨慎。表 2 银行机构大模型布局时间时间机构名称机构名称大模型布局措施大模型布局措施2023 年 3 月农业银行推出基于开源自研的自主金融 AI 大模型 ChatABC，初步具备自由闲聊、行内知识问答、内容摘要等多类型任务的服务能力。2023 年 3 月工商银行基于昇腾 AI，发布了首个金融行业通用模型，实现百亿级基础大模型在知识运营助手、金融市场投研助手等场景的应用。2023 年 8 月交通银行制定AIGC 建设规划，组建 GPT 大模型专项研究团队。2023 年 8 月招商银行提升 GPT 类自然语言处理大模型的建设能力，并重点发掘其在全流程财富管理中的应用，投产 FinGPT 创意中心。2023 年 8 月中信银行与华为、雄安新区成立联合创新实验室，布局大模型等联创课题。2023 年 8 月平安银行公布一项名为“银行业务中大模型的微调方法、装置、设备及存储介质”专利。2023 年 8 月兴业银行引入部署私有化的商业大模型,上线大模型产品ChatCIB。2023 年 8 月浙商银行设立数字创作中心（AIGC Center），打造一批有浙银辨识度和行业竞争力的重大数字化应用。中国金融科技生态白皮书（2023 年）252.金融数据智能技术加速演进，助力数据价值释放跃升新阶段金融业数据智能技术的持续演进，进一步促进数据资产的可信流通和价值释放。一方面，数据智能技术的发展进入新阶段，提升金融业务决策智能化水平。金融业是数据智能技术应用的先行者之一，主流机构会率先探索数据智能技术的应用。目前，现代数据栈、数据编织和数据操作流程自动化等现代数据管理方法走进现实；湖仓一体等新一代数字化平台进入融合一体化阶段；作为数据分析的智能化升级，智能增强分析开始应用，帮助金融机构洞察和构建数据资产可信流通的生态分析能力。另一方面，数据要素流通和数据资产化的方式逐渐丰富和落地。过去几年，金融机构不断尝试通过借助隐私计算等技术解决数据流通难的挑战，尝试将低价值高风险的原始数据交易转变为高价值低风险的知识产品交易，积极探索构建数字空间、数据交易平台等安全可信的数据流通基础设施，在实现数据资产变现方面进行了探索，目前这些方式已实现一定规模商用。一些头部商业银行研究将数据资产列入无形资产二级科目进行核算，探索数据资产化，诞生了数据资产质押融资、数据资产证券化、数据资产信托、数据资产担保等一系列金融创新产品，比如北京银行在城市副中心分行落地全国首笔数据资产质押融资贷款，杭州高新金投控股集团有限公司发行了全国首单包含数据知识产权的证券化产品。中国金融科技生态白皮书（2023 年）26（三）信息技术应用创新深入推进，持续助力金融服务现代化转型（三）信息技术应用创新深入推进，持续助力金融服务现代化转型1.“多云多芯”在金融行业呈规模化应用态势，日益夯实信息技术创新底座随着金融业自主创新以及数字化转型等工作深度推进，“多云多芯”作为关键技术底座在金融行业广泛应用。一方面，“多云”可充分发挥各云差异化优势，针对性支撑不同金融业务落地。金融机构根据不同业务需求进行跨云的统一资源调度与编排，发挥各云平台差异化优势，支撑金融业务快速落地。另一方面，“多芯”多元异构兼容能力可有效避免单一技术路线局限性和单一产品依赖性，同时满足金融业多样化算力需求。“多芯”为金融机构降低信创芯片技术路线分散、技术走向尚不明晰引入的技术延续性风险，同时兼容 GPU、DPU 等多样化算力，满足日趋复杂的金融业务。人保集团“多芯架构”向下屏蔽底层环境差异，向上提供多云环境中的不同用户安全隔离、物理隔离等安全保障服务能力，灵活配置云资源，实现资源快速交付和应用高效运营。2.分布式技术在核心业务系统进一步落地，金融机构更加关注系统稳定性一方面，分布式技术在金融业核心业务系统进一步落地，在金融行业的覆盖范围和应用深度持续提升。分布式技术已逐渐从外围推进到核心，金融机构借助分布式技术模块化和分散等特性，不断提升核心业务系统的高效性、稳定性和敏捷性。从银行业来看，中国金融科技生态白皮书（2023 年）27随着技术的进一步成熟，分布式技术在国有大行、全国性股份制银行、省级联社、地方性城商行、农商行等金融机构中得到广泛的应用实践。证券、保险行业机构根据各自行业的业务特点，广泛应用中台以及云原生等技术推动核心业务系统转型。另一方面，分布式技术的引入提升了系统复杂度，金融机构更加注重分布式系统的稳定性能力提升。对于金融行业而言，分布式技术提升了系统的业务承载能力，但同时也引入了系统复杂度，增加了系统的不稳定因素以及运维难度，因此，机构更加注重分布式系统稳定性能力建设，引入可观测性、混沌工程等技术推动核心业务系统业务连续性以及稳定性稳步提升。例如工商银行建设了可观测、混沌工程等技术手段为基础的系统稳定性保障体系，构建了企业级可观测能力平台，开展了混沌工程演练实践，在提升业务连续性的同时，有效降低生产故障发生概率和故障影响范围。（四）金融安全防护体系化布局持续增强，服务模式向多维度发展（四）金融安全防护体系化布局持续增强，服务模式向多维度发展1.金融领域信息安全需求多样化增强，安全防护体系化升级成为布局重点金融科技边界广泛，金融业务转型的同时，安全威胁日渐复杂，安全事件层出不穷。金融领域安全管理规范陆续出台，持续强化对网络和信息安全的体系化要求，金融领域信息安全逐步从单一的网络和信息安全需求转为复杂多变的叠加式安全需求，如云原生中国金融科技生态白皮书（2023 年）28安全、数据安全、开发运营安全、基础设施供应链安全等。安全防护技术逐步与金融业务需求全面结合，构建全场景、深层次的立体化金融安全体系。如国泰君安证券通过实践落地，建立了适应行业监管与企业特性的开发安全管控流程和技术平台，形成了“风险前置、管控内生、能力汇聚”的应用开发安全体系建设理念。另外，安全防护技术逐步完善金融机构运营机制，为安全运营智能化发展提供支持，助力金融安全体系全面健康落地。当前金融机构推动有效的运营机制建设，是形成协同联动式安全防护的关键，也是对金融机构安全防护的顶层规划、技术、管理等维度进行体系化梳理形成的，推动实现“防患于未然”。如厦门银行通过安全体系现状分析，结合新技术建立智能化网络安全运营平台，实现事件智能检测，事件自动化响应，多平台安全协同联动处置，形成了全链路智能化的安全运营理念，提升了应对高复杂性安全攻击的对抗能力。2.金融领域安全服务化特征凸显，业务安全与连续性管理成为关注点近年来，数实融合深入推进，随着新技术、新场景、新应用日渐深化，智能终端接入数量持续增加，网络边界不断模糊，网络和信息安全威胁纷繁复杂。为应对数字时代多层级多维度的安全威胁，安全防护的平台化、服务化趋势越发明显。一方面，安全服务企业提出“安全即服务”的防护理念，通过统一的云化安全平台协同处理安全需求，客户按需付费，真正实现高效低成本的安全服中国金融科技生态白皮书（2023 年）29务模式。另一方面，多家金融机构从新视角解读“安全即服务”理念，提出要强化网络、终端、系统、应用及云基础设施等在内的全生命周期安全管理，提出要打造金融级的安全运营平台。此外，当前业务与网络和信息系统融合程度日益加深，金融业务安全保障的复杂性和重要性更加凸显。做好业务安全风险防控，保障业务的可用性和连续性，确保业务运行过程中数据的完整性和一致性，正在成为金融领域网络与信息安全的重要关注点。（五）前沿技术与应用持续探索，进一步拓展金融科技体系内涵（五）前沿技术与应用持续探索，进一步拓展金融科技体系内涵1.量子计算冲击当前密码体系，后量子密码成为金融机构风险应对的关键抓手近年来，量子计算快速发展，其计算速度远超超级计算机，对当前密码体系的冲击已成为行业共识。政策指引方面，中国人民银行下发关于开展深化金融科技应用推进金融数字化转型提升工程的通知明确提出要“提升金融领域密码算法抵抗潜在量子计算攻击的能力”，说明了潜在的威胁和提前应对的重要性。技术路线方面，应对量子信息的威胁分为量子密钥分发（QKD）和后量子密码算法（PQC）两种技术路线。QKD 路线是利用量子不可分割、不可精确测量等特性，替代通信协议中的非对称算法协商部分，得到安全密钥，国内银行与 QKD 技术头部企业保持密切交流与合作，在同城文件传输、异地数据备份、合作方互联等多个场景完成试点。PQC 侧重不受已知量子算法攻击中国金融科技生态白皮书（2023 年）30的数学难题而重新设计的非对称密码算法，已有银行针对 NIST发布的最新后量子密码算法开展了技术验证。两种技术各有优势与不足，作为包含复杂信息应用场景的金融机构会将两个方案结合使用可以更好地形成互补，降低单一路线的密码体系技术风险。2.移动通信技术标准持续演进，新特性将为金融创新打开发展新空间移动通信的代际升级，给金融业带来持续的场景扩展和体验升级。当前，面向 5G 第二阶段 5G Advanced 的标准正在推进中，同时，国际电信联盟（ITU）于 2023 年 6 月明确了 6G 发展愿景和目标，移动通信的持续演进将进一步丰富金融科技的技术体系，支持构建包容性信息社会和实现可持续发展的目标。一是沉浸式交互技术的演进，支持金融业服务体验前所未有的升级优化。实时沉浸式 XR、全息通信、感官互联等新的技术的进化，带来小于 1 毫秒的时延、Tbps 级的吞吐量，形成自然逼真的视觉还原，未来这些技术的落地，能够支持金融业推动真正的全息数字人、沉浸式服务的落地。二是内生智能化在移动通信的应用，支持金融场景全方位数字孪生的应用。未来移动通信融入普惠智能、自学习、自维护、数字镜像实体等技术，支持各行业从数字孪生到数字原生的发展，金融业拥抱这些技术，是建立高度智能化业务的基础。三是千亿物联、空天地一体等全域化通信技术的支持，将大幅提升“无处不在”的金融感知能力。5GAdvanced 和 6G 都将空天地一体化通信作为主要趋势，同时无源中国金融科技生态白皮书（2023 年）31物联等技术将在 2024 年第一季度的 5G R18 标准中形成初步成果，支持无处不在的泛在连接，相应的全域通信能力将为金融产品创新渗透到国民经济各个层面和场景中提供技术支持。四、金融科技重点应用场景催生新导向金融科技深刻嵌入到金融业务和经营管理流程中，加快金融服务的数字化进程，数据驱动成为金融业务各环节和各领域发展核心导向，数据要素效能持续显现。过去一年，金融科技的重点应用场景形成新导向，客服、营销、支付、风控等核心环节和主要场景数字化、智能化进程加速，个人消费和产业场景数据驱动的金融创新成为热点，进一步支持实体企业高质量发展。（一）数字原生理念影响深刻，金融业运营服务智能水平不断提升（一）数字原生理念影响深刻，金融业运营服务智能水平不断提升1.数字客服对人工替代加速，新的智能化客服形态能力显著提升近年来，在数字原生理念的驱动下，金融业客服智能化趋势更加明显，创新形态不断涌现，服务能力持续提升，大部分金融机构加速引入数字客服并产生实质性成效。一方面，智能客服向金融业加速渗透，同时推动人工客服规模精简和优化。对于异常项识别、简单语料和数据分析等重复性高、业务流程相对固化的客服业务，智能客服对人工客服可产生较好的替代效果，客服机器人、语音导航、智能外呼、智能质检等产品形态蓬勃发展，替代人工的能力正在增强。中国银行业协会数据显示，2022中国金融科技生态白皮书（2023 年）32年银行业金融机构客服从业人员为 4.38 万人，较 2020 年的 5.44万人减少近 20%。与此同时，人工客服素养也在金融科技的加持下不断提升，在更加专业化、个性化的复杂业务方面为客户提供优质服务。来源:中国银行业协会图 5 历年银行客服中心从业人数及增长率另一方面，智能客服的服务水平进一步提升，开始成为金融业对外服务的一张名片。随着生成式人工智能的突破性进展以及语义理解、语音识别和语音合成等人机交互技术日趋成熟，各类创新型智能客服的工具不断被引入金融机构，中国银行业协会数据显示，2022 年银行业客服中心与远程银行智能服务占比达 50.13%。一些智能客服的能力也有了实质性提升，例如，虚拟数字人从之前的“吉祥物”升级为实实在在承担大量工作的数字员工，工商银行2023年半年报披露，数字员工承担22000余个自然人的工作量，累计建设智能场景达 47 个，上半年累计处理业务 1.3 亿笔。中国金融科技生态白皮书（2023 年）332.金融科技驱动全渠道营销服务协同明显，加快构建内外部合作生态随着数字化技术在金融业的广泛应用，营销渠道数字化转型加速，渠道智能化水平及用户体验正日益成为金融机构的核心竞争力。一方面，线上线下渠道智能化升级加速，统筹能力进一步增强。近年来，数字化手段的广泛应用，金融业营销渠道的智能化转型从过去的“多渠道”“跨渠道”向“全渠道”转型升级。以银行为例，线上和线下渠道、人工和虚拟渠道持续打通，包括手机银行、银行柜台、自助银行、微信银行等各类渠道通过智能化手段无缝融合起来，加速渠道一体化、开放化。例如，各家银行引入数字人、5G等技术，加快推进物理网点智慧化转型过程，同时融合手机银行、自助设备等多渠道实现语音和视频方式的业务办理，提升业务响应速度，尤其是手机银行已成为渠道迭代的重点，多家银行提出“一个 App 就是一家银行”的理念。以农业银行为例，该行将手机App 命名为“掌上银行”，以“一部手机走天下”为服务理念，围绕掌银月活跃客户数（MAU）指标，最大化调动整合研发、营销、运营等资源，推进产品服务集成。另一方面，金融与非金融场景加速融合，内外部渠道协同范围进一步拓展。新一代信息技术助推短视频平台和社交媒体快速发展，借助智能算法和模型优势，精准定位用户群体。金融机构积极探索这一新兴渠道，通过定制化内容分享理财知识、投资技巧、行业趋势等信息，吸引客户的关注和兴趣并推动转化，一些客户将良中国金融科技生态白皮书（2023 年）34好的金融服务体验分享到小红书等虚拟社区，进一步实现裂变式获客。同时，零售、交通出行、教育等行业在推进数字化转型的过程中，也给场景金融带来新的营销渠道。以交通行业为例，围绕高频、刚需、高粘性的智慧出行，衍生出一个完整的场景，已被大量金融机构作为重要的外部合作渠道，例如邮储银行等机构与亿通行平台合作，借助公共交通出行数字化渠道，实现金融业务有效拓客。（二）新技术在业务核心环节深入应用，支付与风控能力持续升级（二）新技术在业务核心环节深入应用，支付与风控能力持续升级1.支付科技持续迭代，助力支付结算场景扩展和体验提升应用于支付结算的各类技术发展的成熟度、可见度不断提升，实现应用不断深入，有效提升支付服务质效。一是数字人民币新技术形态不断引入，推动应用试点进入快车道。过去一年，多项创新技术在数字人民币试点中扩大应用范围，包括：无电无网支付技术的首次引入，验证了数字人民币离线交易功能，解决信号不稳定、极端天气等场景支付问题；数字人民币App 结合最新的 5G 超级 SIM 卡技术上线 SIM 卡硬钱包功能，借助手机这一渗透率最广的智能终端进一步提升数字人民币支付的便利性和安全性。二是新型生物识别技术应用于第三方支付，进一步延伸支付场景半径。生物识别技术一直以来都是第三方支付平台重点关注的领域，在提升支付体验和安全性方面发挥重要作用。此前，指纹支中国金融科技生态白皮书（2023 年）35付、刷脸支付等生物识别方式已大范围普及，2023 年多家第三方支付机构开始推动在验证速度、保护个人隐私等方面更具优势的掌纹支付商用，例如微信上线的刷掌支付功能，通过掌纹和掌静脉双因子验证，提升支付安全性。三是跨境支付平台技术不断提升，助力宏观经济外循环。CIPS（人民币跨境支付系统）、M Brigde（数字货币桥平台）等跨境支付基础设施技术能力持续提升，助力国际贸易和跨境人民币结算快速增长。CIPS 支付透镜服务融合运用大数据、人工智能等技术，为全球人民币用户提供即时完整、覆盖全链路、一站式支付状态的穿透式展示服务。过去一年，多家银行纷纷上线这一功能。MBridge 项目使用基于分布式账本技术的通用平台进行跨境支付试验，已完成基于四种央行数字货币的真实交易场景试点，处理一笔支付业务最快可于 7 秒内完成。来源：中国人民银行图 6 人民币跨境支付系统（CIPS）处理金额（万亿元）中国金融科技生态白皮书（2023 年）362.数据驱动决策全程全网应用，带动金融业风控管理体系持续进阶金融机构借助新一代信息技术充分挖掘数据要素价值，建立覆盖风险识别、计量、分析、处置全流程的智能风控体系，进而全面提升风险防控能力。一是搭建全生命周期智能风控平台，实现金融全流程风险预防。各类金融机构从贷前信用评估、贷中资金监督、贷后风险防范，实时监测客户账户动态，以实现风险的提前预警与化解。例如招商银行依托智能风控平台“天秤”，实施全生命周期的量化风险监测和分类管理，提升风控精准性。二是探索通过大模型挖掘数据要素价值，实现风控效能倍增。金融风控大模型提取以往积累的跨场景风控数据，根据特定信贷场景与信贷业务样本特点，自动生成业务专属的反欺诈模型，提升风控效率。例如腾讯云利用行业大模型构建反欺诈风控解决方案，融合自身经验数据和业务场景数据，使监测效率实现指数倍增，反欺诈整体效果比传统模式提升 20%。三是智能交互技术进一步释放数据要素价值，破解小微金融风控难题。面对中小微企业风控难题，各大金融机构积极挖掘数据价值，利用智能交互技术识别用户提供的碎片化信息，还原真实经营情况，为其提供更精准信贷服务。例如，网商银行“百灵”系统在线接收客户结构化资料和非结构化信息，进行多模态综合分析，并配合地理位中国金融科技生态白皮书（2023 年）37置、商圈信息等多维校验，获取客户真实经营情况，匹配精准信贷额度。（三）数字化有力驱动产品创新，资本市场与保险业科技应用加速（三）数字化有力驱动产品创新，资本市场与保险业科技应用加速1.数据洞察深化客户认知，资本市场科技服务综合能力提高数字化转型对证券、资管行业的经营模式、服务业态和商业生态进行全方位的赋能，在降低服务成本和提升服务质效的同时催生了更多平台化、智能化的新场景和新业态。一方面，金融科技升级资本市场平台思维，机构业务实现智能化转型。资本市场的机构客户具有多元化特征，基金、理财、保险、信托等参与主体需求不尽相同。金融科技升级平台思维，机构积极利用分布式、低延时技术，建设极速算法系统，提供全种类全矩阵业务服务，针对不同类型机构投资者打造相适配的智能交易平台、融券平台和服务平台等，为机构客户提供一站式综合金融解决方案。例如，海通证券整合集团业务链和服务优势，搭建“e 海通券”“e海通达”等平台，实现资金端和资产端的高效衔接。另一方面，金融科技嵌入资本市场全流程各领域，投行业务实现全生命周期协同。依托人工智能、大数据、区块链等前沿数字技术，聚焦投行业务执行中尽调审核、项目管理和协同营销等方向，以日常工作推进为导向，打造“投行 生态圈”一体化智能平台，在将监管合规要求固化于全线条业务流程的前提下，使执业过程全流程线上化中国金融科技生态白皮书（2023 年）38留痕、可追溯，实现了业务流程全生命周期的一体化贯通，员工执业的一站式服务，内外部数据的全方位互通，提高沟通的便捷性和数据的安全性。例如，中金公司打造新一代投行业务平台，融入自然语言处理、光学字符识别等技术，覆盖了投行业务全生命周期和全生态链的文本读取、编辑、比对、审校等文档处理，在提升信息披露、尽调分析、底稿审核等效率的同时，有效防范合规风险。2.金融科技延展保险服务领域，风险减量服务理念深入贯彻金融科技助力保险机构充分发挥新一代“金融水利工程”的重要作用，立足金融发电、金融防洪等功能，畅通保险服务实体经济水循环。一方面，金融科技推动适合数字经济的新型保险产品研发，助力数字中国建设。数据作为新型生产要素的同时，也成为网络攻击的主要对象，数据安全保险成为数字经济时代一种新兴保险产品形态，能够推动企业与保险公司、安全企业、第三方机构等加强合作，及时对数据安全保护能力进行检测评估，在事件发生后能够弥补损失。工信部会同金融监管总局等部门，围绕促进网络和数据安全保险发展做了大量工作，保险机构也进行了探索研究，例如，中国人保发布全国首批数据保险类解决方案，聚焦数据网络安全、数据产品知识产权保护、网络安全软件质量等领域，有效降低数据安全事故应急响应成本。另一方面，金融科技重塑风险减量服务理念，探索“保险 科技 服务”管理新模式。在数字化技术赋能的背景下，保险制度和科技手段优势全面介入社会、企业和家庭的风险管理，保险机构利用遥感监中国金融科技生态白皮书（2023 年）39测、物联网、人工智能、大数据等技术搭建全周期智能化服务平台，根据客户历史出险情况、自然灾害平台水灾风险信息、行业风险特点，通过业务、核保、风控、理赔联动机制，协助客户做好险中响应和险前预警，推动保险行业从提供保险产品向提供一揽子风险解决方案转型，实现风险减量的目标。例如，平安产险“鹰眼系统 DRS2.0”利用数值模拟、卫星遥感进行自然灾害预测预警，完成了“卡努”“杜苏芮”等两次台风过程的隐患排查整治工作。（四）数字基因贯穿业务生态全流程，个人金融向数智化全面转型（四）数字基因贯穿业务生态全流程，个人金融向数智化全面转型1.个金业务生态全流程加速演进，智能化水平全方位提升近年来，金融科技的深度渗透对个金业务的生态全流程产生了深远影响。一是金融科技全面提升个金业务对客服务水平，实现全方位响应直接输出。围绕营销人员开展目标客户资产诊断、产品到期承接、执行销售任务等具体场景，提供适配客户的个性化产品推荐组合、产品推荐排序和营销话术，准时下达新品预告、异动提醒以及潜客提升、流失预警等多项客户维护工作、客群销售任务和精准营销活动，对管户维护提出定量目标并进行跟踪监测、结果评价，固化日常工作流程。精准提高业务处理效率和准确性，降低人力成本。二是金融科技创新金融服务组件化组合，提升产品数字化能力。金融机构智能化服务系统通过微服务架构设计，实现系统功能分层中国金融科技生态白皮书（2023 年）40解耦，系统各部分可相对独立地完成研发和投产，根据业务需求灵活组装，快速完成产品迭代创新。例如，金融机构可以灵活组合不同存款类型和介质种类，形成节庆存单、主题存单等多种特色存款产品。三是金融科技辅助实现全生态场景整合输出，有效提升智慧金融服务精准度。各类技术手段贯穿于个金业务的“售前、售中、售后”环节，金融科技有效促进金融核心系统功能优化创新，通过建立账户反欺诈智能风控模型，提高对涉案风险账户识别的时效性和精准度。同时打通“赚、管、花、借”等功能，推出开放生态金融产品，服务于智慧民生、教育服务、产业互联等领域，在全周期、全业务链、全场景整合升级系统应用，有效提升个金业务的智能服务精度。如工商银行 App 已累计上线开放生态类项目近 3000 个、服务客户超过 5300 万。2.科技能力在个金业务全方位下沉，市场规模持续扩大一是消费金融市场规模不断扩大，“长尾”用户服务持续延伸。在扩大内需战略规划纲要（20222035 年）关于恢复和扩大消费的措施等相关政策指导下，金融科技持续助力消费金融服务推陈出新。金融机构运用科技手段制定成熟的金融定价和风控模型，提升金融服务质效。例如，针对“淄博烧烤”意外走红的新场景，衍生出一系列纯线上、信用佳、易获批、体验好的数字普惠金融产品，如“金炉惠享贷”“优享淄味贷”“淄滋贷”中国金融科技生态白皮书（2023 年）41“烧烤 e 贷”等，进一步提升夜间消费“长尾”用户的金融覆盖度。二是信用卡业务全方位优化，推动场景服务更加智能化、精细化。当前信用卡市场竞争日益激烈，各大金融机构不断深化金融科技应用，在无需打扰客户的基础上，可以较低成本实现服务全方位优化。例如，金融机构深度应用文本挖掘技术在语音转写、业务小结提取、客户声音采集、座席辅助工具、智能策略中台等方面持续突破创新。三是个人与家庭金融服务需求不断增长，财富管理服务更加智慧高效。近年来，我国居民财富规模及高净值人群规模均呈现持续增长态势，居民财富管理需求急剧扩张。根据中金公司财富报告数据，2023 年中国社会总财富达到 790 万亿，私人财富 430 万亿，占比 54.4%。如今，在资产配置多元化、科技应用广泛化的发展趋势下，财富管理机构通过挖掘投资行为、交易记录、社交媒体活动等非结构数据，提供“千人千时千面”的方案。同时，基于情感计算的多模态情绪分析模型赋予机器感知、识别、理解情感能力。据 IDC Financial Insights 预测，到 2024 年，40%的大型银行将使用基于人工智能的情绪分析提高客户对当前及未来产品和服务的体验。（五）金融科技深度赋能产业金融服务，产业数字金融创新成热点（五）金融科技深度赋能产业金融服务，产业数字金融创新成热点1.金融科技降低参与门槛，产业数字金融参与主体持续中国金融科技生态白皮书（2023 年）42扩大随着金融行业数字化转型和“科技产业金融”良性循环的深入推进，数字化技术不断应用于产业金融领域，传统产业金融的市场格局也发生了明显变化。一方面，产业金融相关供给群体增多，生态协同能力增强。产业数字金融打破传统产业金融的生态供给方的格局，原来以金融机构和核心企业为主导的供给方群体逐步扩大到包括科技企业、供应链管理公司、工业互联网平台、产业园区等群体，形成多种创新生态合作模式。其中，工业互联网平台就是一个典型的新型群体，通过工业互联网平台的连接作用，打破产业链供应链上下游几乎所有群体的信息壁垒，吸引更多企业加入供应链中，为直达企业的金融服务打下基础。海尔卡奥斯、航天云网等“双跨”工业互联网平台均创新地将金融服务嵌入到平台解决方案中，实现“工业 4.0 金融”的融合。另一方面，产业金融需求方参与门槛降低，促进更多中小微企业加入其中。数字技术和平台经济的发展突破了供应链核心企业信用模式，进一步跨出原有供应链体系，实现核心企业信用流转，扩大产业数字金融需求方规模。例如，一些供应链平台通过区块链手段，推动应付账款和票据数字化认证，加速供应链上的中小微企业融资；大量中小微企业接入工业互联网平台，实现自身供应链信息流和交易的可视化，在不依赖核心企业增信的情况下也能将自身商业信用转化为金融信用获得融资。中国金融科技生态白皮书（2023 年）432.金融科技加持下的产业数字金融初见成效从经济发展的一般规律看，传统产业金融领域存在金融服务可获得性、低融资成本以及低风险选择难以兼得的“不可能三角”。“不可能三角”指三者一般情况下只能取其二，如果做到可获得性，又做到低融资成本，意味着大量客户可以获得低利率贷款，风险往往超过利息收益，商业无法持续；如果解决了可获得性，又要防范风险，就需要用高收益覆盖高风险，解决不了低成本的问题；如果解决了低成本，又不能出风险问题，所覆盖的对象一定是特定的，解决不了普遍可获得性的问题。因此，解决“不可能三角”的难题，就必须在可获得性、低融资成本以及低风险三者中寻求适当的平衡，而数字技术的变革为产业数字金融打破“不可能三角”提供新的解决方案。9一方面，金融科技在促进资金提供方支持中小微企业的同时，也可获得合理的收益。各类金融机构作为资金提供方，结合不同产业链特点，充分利用大数据、区块链、物联网等科技手段，将风险控制手段下沉到企业生产经营和供应链各环节，赋能融资增信、风控、贷后管理等业务，在扩大对中小微企业支持的同时降低了风险，实现相对稳定的收益。例如，一些商业银行利用物联网手段连接生产、仓储、物流设备，获取企业产品生产和流通的真实情况，并基于此进行信用评估及风险控制，从而针对性地投放金融产品进行资金支持，实现不良率和通过率之间的最大化平衡。9蒲海涛.以科技破解普惠金融“不可能三角”.中国金融，2020（1）：23-25.中国金融科技生态白皮书（2023 年）44另一方面，金融科技助力中小微企业提高融资可得性的同时，不断拉低综合融资成本。金融科技在产业数字金融领域的持续应用，有效纾解中小微企业缺乏信用保障、抵押资产不足、融资范围局限等困境。技术手段持续迭代降低了信息不对称和风控成本，吸引更多资金供给方不断优化业务流程和成本控制方案。很多金融机构积极提高中小微企业“首贷率”和信用贷款占比，进一步压降中小微企业综合融资成本。来源:中国人民银行季度金融机构贷款投向统计报告图 7 普惠小微贷款余额（万亿元）五、金融科技生态发展展望（一）金融科技应用进入深水区，投入成效与高质量发展成为关键（一）金融科技应用进入深水区，投入成效与高质量发展成为关键当前，金融科技的投资从高速增长进入平稳发展阶段，各方更加关注大规模投入的产出效应，为进一步推动金融科技深入应用决策提供支持。一是更加重视金融科技对金融业重点领域转型升级成效的影响。经过几年的实践，金融科技发展和应用的路径逐渐明晰，各类主中国金融科技生态白皮书（2023 年）45体对于金融科技的重点领域已初步形成共识，接下来金融科技资源投入将更加关注精准性，推动金融服务提质增效的要求更加明确。可以预见，完善金融科技投入产出成效的评估机制将成为重点研究方向，“向技术要效益”的观念将持续强化，做好短期效益和长期布局的平衡将成为关注点。二是畅通金融科技的传导路径是未来关注的重点。相关政策要求进一步提升金融科技对于实体经济的支持力度，最大化发挥金融科技对中小微企业融资效率的促进作用。从理论上说，金融科技对金融服务效率的提升，会进一步传导至企业融资层面，实践中也确实形成了明显成效。不过，金融科技对于实体经济的支持依赖于众多客观条件，对技术应用的认知不足、人才匮乏、固有模式路径依赖等，都可能导致金融科技向实体经济传导不畅。未来业界需要进一步优化机制体制，让金融科技的投资能够更好地为实体企业高质量发展服务。（二）金融业数字化向纵深发展，业务驱动与需求驱动更为凸显（二）金融业数字化向纵深发展，业务驱动与需求驱动更为凸显在金融业数字化转型体系化布局的推动下，转型成效初步显现，数字化理念开始根植于金融业各领域各环节，业务和需求驱动数字化转型向纵深发展。一是数字化转型更深入聚焦业务和经营管理的有效需求。数字化转型已成为金融机构探索的“第二发展曲线”，借助数字技术手段，对个人金融、产业金融、金融市场等方面服务进行升级，重点关注如何提升金融机构服务能力，拓展金融服务的边界，最终对消费升级和实体经济有效需求形成支撑；同时，要坚持发展与安全并中国金融科技生态白皮书（2023 年）46重，进一步聚焦风险管理能力的提升，建立健全风险监测和识别体系，持续提升数字化转型中的风险防范能力。二是要充分认识到数字化转型“长跑”过程中的阶段性重点，构建合适的发展模式。数字化转型作为一个长期的系统性工程，是分阶段、分领域重点推进的过程，金融机构在业务和需求驱动下，对阶段性的重点和难点进行精准化布局，不断完善有序推进数字化转型的模式，不同主体形成不同侧重点。（三）数字原生理念加速落地，数字金融示范应用效应愈加明显（三）数字原生理念加速落地，数字金融示范应用效应愈加明显数字技术的快速迭代，推动物理世界与数字世界的广泛连接和数实融合，给数字原生理念落地打下基础，金融业将更加快速的“拥抱”数字原生，推动示范性应用的不断落地。一是前沿技术更加重视金融业的落地场景，数智金融应用成为产业数字化的典型示范。金融业丰富的应用场景和需求，给各类技术落地提供舞台，推动一些前沿技术在金融业率先应用。以大模型为例，大模型技术提供方将金融服务作为其应用的重点领域，金融业也是当前大模型应用探索规模最大的行业之一。二是金融业务全流程数字化的推进，数字原生系统和场景开始涌现。虽然实现全面的数字原生还有很长的周期，但在金融业一些细分领域和场景中，不仅基础设施以数字原生理念建设，产品研发、经营决策、客户服务、运营管理等环节已采用全面数字化的方式，并建立数字原生组织和治理体系，形成初步的数字原生经济体，这一形态在金融业将继续扩大。三是数据资产化进程加快，金融业有望成为数据基础制度建设的先行者。随着构建数据基础制度的政策文件“数中国金融科技生态白皮书（2023 年）47据二十条”发布和实施，数据确权、流通、交易、收益分配、治理等制度建设加速，基于数据要素的金融工具创新有了基础依据，预计会形成数据资产化、资本化的有效实践。（四）金融科技助力政策精准实施，充分释放金融业经济社会价值（四）金融科技助力政策精准实施，充分释放金融业经济社会价值金融科技通过支持金融业供给侧结构性改革，服务国民经济和社会发展各项政策的落实，推动金融业的经济价值和社会价值进一步融合统一。一是在助力金融业经济价值释放方面，金融科技是宏观政策和产业政策精准实施过程中的有效工具。稳增长、促消费、调结构等方面的政策需要借助金融手段来有效落实，在新的形势下，金融科技在这一过程中发挥的作用越来越明显，包括丰富金融机构对小微企业、科技创新、绿色发展等领域支持的手段，识别有效消费需求促进消费复苏等。以落实“科技产业金融”良性循环政策为例，金融科技支撑的产业数字金融不断创新，通过科技手段下沉，提升对科创企业甄别和服务能力，助力现代化产业体系建设。二是在助力金融业社会价值释放方面，金融科技在一定程度上为社会民生政策落实创造更加有利的环境。此前，金融科技赋能的普惠金融对缩小数字鸿沟方面的作用已形成明显成效，未来仍将在提升低收入群体和特殊人群金融可得性方面发挥重要作用。近年来，金融科技助力金融业不断完善对养老、就业、医疗、教育等社会民生方面的支持功能，建设支持民生的数字化平台、创新面向民生领域的金融产品，为国家实施兜牢民生底线的政策创造了有利条件。中国金融科技生态白皮书（2023 年）48（五）统筹创新和稳定的关系，全方位审慎监管进入新阶段（五）统筹创新和稳定的关系，全方位审慎监管进入新阶段处理好金融稳定与金融创新的对立统一关系是监管过程中的重要原则，在我国金融监管体系改革的背景下，金融科技审慎监管进入新的阶段，实现全方位加速落实。一是将提升对金融科技全生命周期风险的预判和处置能力。顺应金融业数字化转型趋势和金融科技业态发展方向，审慎监管法律、政策、制度将进一步革新，尤其是积极利用新的技术手段建立预警监测平台，对金融科技发展的关键数据进行采集和分析，有效甄别科技应用的重大风险并做好提前应对；同时，在总结过去几年金融科技审慎监管实践经验基础上，一些审慎监管具体规则将持续出台。二是监管工具和监管能力数字化创新进一步推进。在数字化转型推动下，监管部门运用监管科技提升能力进一步加速，数字化“基因”也不断融入监管部门运作过程中，形成“用科技监管金融科技”的形态；另外，在此前监管沙盒运行经验基础上，未来金融科技创新试点进一步扩大。三是行为监管继续加速落地，规范微观市场主体行为。在金融科技市场主体间关系日益复杂的情况下，行为监管在对微观主体经营过程中各种具体行为进行监督，通过各类技术实施穿透式监管，纠正市场主体不规范行为、落实信息披露要求，保护消费者合法权益。（六）金融科技“走出去”趋势明显，支撑金融业高水平对外开放（六）金融科技“走出去”趋势明显，支撑金融业高水平对外开放在着力建设高水平开放型的经济新体制、以高水平开放促进高质中国金融科技生态白皮书（2023 年）49量发展的背景下，金融业的对外开放稳步推进，金融科技“走出去”已成为跨境金融设施连通、助力金融深度合作的重要组成部分。一方面，金融科技对国际经贸活动中交易结算赋能作用更加明显。2023年上半年，中国货物贸易进出口总额首次突破 20 万亿元大关，服务贸易总额超过 3.1 万亿元，其中跨境电商进出口额达 1.1 万亿元，同比增长 16%。不断恢复和加速发展的对外贸易，对于跨境支付的结算效率、安全性提出新的挑战，金融机构和跨境支付企业不断推动技术研发，提升对跨境支付结算的支撑能力，破解对外贸易中资金流、信息流中的痛点。另一方面，国内金融科技企业对外技术输出加快，不断提升企业国际竞争力。国内金融科技企业此前推动移动支付、手机银行为核心的普惠金融走出去，尤其是在“一带一路”推进中，为海外的支付结算、清算系统建设做出贡献，依托国内成熟的技术和业务模式，这一领域将继续向海外输出；同时，国内科技企业自主创新的数字化产品方案不断完善，为海外金融业科技能力提升提供技术支持，包括金融机具、网络、数据库、云计算、AI、风控等产品和能力。

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伦敦经济月刊（2013 年 1月）2013 年 1 月 18 日 中银研究产品系列 经济金融展望季报 中银调研 宏观观察 银行业观察 国际金融评论 国别/地区观察 作 者：范若滢 中国银行研究院 电 话：010 6659 2780 签发人：陈卫东 审 稿：周景彤 梁 婧 联系人：王 静 刘佩忠 电 话：010 6659 6623 对外公开 全辖传阅 内参材料 2023 年 11 月 13 日 2023 年第 50 期（总第 505 期）“消费潜力”系列研究之一“消费潜力”系列研究之一：基于区域消费比较看我国 消费潜力及消费金融业务机会 消费是经济发展的重要动力。本文通过对比31 个省份消费的表现差异，从消费支出、消费倾向、消费增速、消费结构、消费新热点等方面梳理出我国消费的区域图景。通过研究发现，京沪等地区消费支出规模较大，两湖、川渝等地区消费倾向明显，江西、安徽等中部地区消费增长较快。同时，不同地区消费支出结构差异明显。在此基础上，进一步挖掘我国消费潜力，根本上要着力提高居民收入水平，提高居民消费倾向，巩固居民消费基础。针对不同区域消费特点，有侧重地优化商品与服务供给，加快补齐消费基础设施短板。根据消费发展新趋势，因地制宜推动消费场景创新。同时，要因地制宜地调整消费金融发展策略。研究院 宏观观察 2023 年第 50 期（总第 505 期）1 基于区域消费比较看我国消费潜力及消费金融业务机会 消费是经济发展的重要动力。7 月中央政治局会议强调“要积极扩大国内需求，发挥消费拉动经济增长的基础性作用”。本文通过对比31个省份消费的表现差异，从消费支出、消费倾向、消费增速、消费结构、消费新热点等方面梳理出我国消费的区域图景。通过研究发现，京沪等经济发达、居民收入高的地区消费支出规模较大；两湖、川渝等地区由于具有更浓厚的消费文化以及生活成本较低而消费倾向明显；得益于经济增长与政策支持等多重红利，江西、安徽等中部地区消费增长较快。同时，不同地区消费支出结构差异明显，主要表现为京沪居住消费占比高、南方地区食品消费占比高、西部区域交通通信消费占比高、东北地区医疗保健消费占比高，并且不同地区呈现出的消费新业态与新热点也有所差异。进一步挖掘我国消费潜力，根本上要着力提高居民收入水平，提高居民消费倾向，巩固居民消费基础。针对不同区域消费特点，有侧重地优化商品与服务供给，加快补齐消费基础设施短板。根据消费发展新趋势，因地制宜推动消费场景创新。在拓展消费金融业务机会方面，要因地制宜地调整消费金融发展策略，对于北京、上海等经济发达地区，建议将业务重点放在消费新业态的拓展以及一些表现较好的消费细分市场；对于安徽、江西等中部地区，加大力度拓展信用卡、消费贷等业务空间。同时，关注不同区域的消费细分领域的业务机会。创新金融产品与服务，提高消费金融与消费新热点的匹配度。一、当前我国各地区消费表现差异明显 第一，从消费支出来看，北京、上海、浙江较高，西藏、青海较低，这与经济发展、居民收入水平呈正相关。2022 年，全国居民人均消费支出为 24538 元，上海、北京、浙江三省（市）高居全国前三，依次高达46045元、42683元和38971元；西藏、青海两地分别为 15886 元和 17261 元，排名靠后。消费是收入的函数，居民收入水平对消费起着决定性作用，而居民收入又与地区经济发展状况密切相关。沪京浙和青藏的数据充分反映出人均可支配收入多、消费支出多，人均可支配收入少、消费支出少 2 2023 年第 50 期（总第 505 期）的规律。图 1：2022 年我国各省（市、自治区）居民消费支出与人均可支配收入 资料来源：国家统计年鉴，中国银行研究院 第二，从消费倾向来看，两湖、川渝等地区靠前，北京、上海则垫底，这与居民生活成本、消费习惯等因素关系密切。人均消费倾向可用消费支出在可支配收入中的比例来衡量。通过计算，2022年，全国人均消费倾向为66.53%，湖北、甘肃、四川三省分别以 75.43%、75.15%和 72.69%名列全国前三，超过 70%的省份还有黑龙江、重庆、湖南、云南和贵州等地。进一步分析其原因：一是两湖、川渝等地区生活安逸，美食多、娱乐项目丰富，消费文化浓厚。二是这些地区房价总体水平相对较低，居民日常生活负担不重，因此居民消费意愿高。而北京和上海的消费倾向分别仅为 55.14%和57.84%，在31个省份中排名垫底。主要原因可能在于，北京、上海两地较高的房价压力、较快的生活节奏等限制了人们的消费能力和消费意愿。值得关注的是，我国居民消费倾向明显低于美、英等发达国家（例如，2022 年美国消费倾向高达 94%），并且近年来呈下降趋势（全国居民消费支出占可支配收入的比重从 2013 年的 72.2%降至2022年的66.53%）。其中，北京、上海、天津等东部发达地区以及青海、新疆、宁夏等西部欠发达地区下降较为明显。00000400005000060000700008000090000上海北京浙江江苏广东天津福建重庆湖北湖南山东辽宁安徽四川内蒙古江西海南河北黑龙江陕西宁夏河南云南广西贵州新疆吉林山西甘肃青海西藏元居民人均可支配收入居民人均生活消费支出宏观观察 2023 年第 50 期（总第 505 期）3 图 2：2013-2022 年我国各省（市、自治区）消费倾向变化 资料来源：国家统计年鉴，中国银行研究院 图 3：2013-2022 年间年我国各省（市、自治区）消费、GDP、居民收入平均增速 资料来源：国家统计年鉴，中国银行研究院 第三，从消费增速来看，近十年来江西、安徽等中部地区增长较快，而北京、天津、上海等东部地区较慢，这主要得益于经济增长与政策支持等多重红利。2013-2022 年间，江西、安徽社会消费品零售总额平均增速分别高达 11.03%和 10.53%，明显高于全国平均水平 8.18%；重庆、四川社会消费品零售总额平均增速分别为 10.06%和 9.72%，也位于全国较靠前水平。究其原因，一方面，这些中西部省份近年来经济00708090100北京上海西藏山西山东内蒙古辽宁青海天津吉林浙江宁夏广西江苏陕西新疆全国江西河南河北广东安徽海南福建贵州云南湖南重庆黑龙江四川甘肃湖北 22年2013年02468101214江西安徽重庆四川湖南福建贵州云南河南海南山东江苏浙江湖北河北西藏全国陕西广西广东甘肃山西新疆上海青海宁夏内蒙古黑龙江辽宁吉林北京天津%消费增速GDP增速居民收入增速 4 2023 年第 50 期（总第 505 期）增长较快，居民收入明显提升，为消费高增长提供了较好的基础。另一方面，随着长江中游城市群、成渝地区双城经济圈等都市圈建设的不断加快推进，消费配套设施和服务进一步完善，进一步释放了区域消费活力。天津、北京消费增速较慢，主要原因在于消费水平基数更高，以及近年来消费倾向下滑较快，需要关注生活成本上升对居民消费意愿造成的负面影响。值得关注的是，吉林、辽宁等东北省份以及宁夏、青海等西部省份的消费增长在低基数基础上依然较慢。可能原因在于，近年来这些区域人口流失问题较严重，区域消费活力不足。二、进一步拆解我国各省的消费结构（一）不同地区消费支出结构差异明显，主要表现为京沪居住消费占比高，南方地区食品消费占比高，西部区域交通通信消费占比高，东北地区医疗保健消费占比高 从居民人均消费支出构成看，消费支出包括了八大方面：食品烟酒、衣着、居住、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、生活用品及服务、其他用品及服务。在食品烟酒消费方面，南方地区食品消费占比明显高于北方地区。2021 年我国食品烟酒占人均消费支出的比重为 29.8%，超过全国平均水平的 16 个省份中南方省份有11 个，海南、四川、广东、重庆分别为 36.9%、35.1%、33.2%和 33.2%，位居全国前列。主要原因在于：一是南方饮食文化底蕴深厚，美食较多，中国八大菜系中南方菜占七席；二是南方地区天气相对暖和，夜生活更为丰富；三是东南沿海地区经济发达，有大量劳动力人口流入，年轻人占比更高，饮食消费意愿更强。此外，食品烟酒消费占比的差异还一定程度上反映了地区经济发展程度的差异。通常情况下可用恩格尔系数（用于购买生存性食物的支出在家庭或个人收入中所占比重）来衡量一个国家或地区人民生活水平的状况。例如，北京、上海食品烟酒占人均消费支出比重仅为 21.3%和 25.8%，全国排名靠后，而西藏则高达 35.6%。在衣着消费支出方面，北方省份衣着消费支出占比明显比南方省份高。这与我国不同地区的气候差异密切相关。2021年，西藏以8.4%的衣着消费占比高居全国榜首，宏观观察 2023 年第 50 期（总第 505 期）5 超过 7%的共有 8 个省份，分别是河南、山西、内蒙古、青海、黑龙江、新疆和甘肃，均位于我国青藏、西北和北方地区。这些地区冬天气候寒冷，衣着需求大，价格也较贵，因此衣着消费占比高。而低于全国 5.9%的平均水平的 12 个省市中仅有北京、天津两个北方直辖市，其余 10 个均为南方省份，其中海南、广西和广东三地分别以3.4%、3.9%和 4.0%的消费占比位居全国末尾。究其原因，主要是南方地区气温高，一年当中穿薄衣服的时间更长，衣服价格相对更便宜些。此外，不同地区的穿衣习惯也会影响衣着消费，例如广东居民穿衣方面更为注重舒适性、实用性，并不愿意花费大量金钱去购买昂贵而时尚的服装。在居住消费支出方面，北京、上海居住消费大幅高于全国平均水平。2021 年北京、上海人均居住消费支出分别高达 16846.7 元和 16136.8 元，居住类消费支出1占比分别为 38.6%和 33.0%，大幅高于全国平均水平（23.4%），与其他省市形成断崖式差距。这主要是由于北京、上海整体房价高企，同时外来人口较多，租赁住户所付的租金较高。紧随其后的是福建、浙江、江苏和广东四个东南沿海经济发达省份，消费占比分别为 29.2%、27.1%、26.8%和 25.9%，均超 25%；重庆、宁夏等西部省份的居住消费占比则较低。如何辩证地看待房地产对整体消费的“挤出效应”和“拉动效应”？“挤出效应”主要体现在房价过高导致居民不得不加大居住类支出，而对其他类型消费形成挤压；而“拉动效应”则主要体现为房地产销售对家具、家电等地产类消费品需求的拉动作用，以及房价上涨给居民带来财产性收入而提高其消费能力。需要分区域来辨别这两种效应的大小。通过对比全球主要国家或地区房价收入比发现，发展中国家的房价收入比往往高于发达国家，我国房价收入比高主要集中在一线城市，而二、三线城市房价收入比不高。因此，房地产对消费的“挤出效应”更多表现在一线城市，例如北京、上海居住消费占比明显高于其他地区，而对于绝大多数中西部地区以及二、三线城市而言，房地产对消费的“拉动效应”更为明显。1 居住类消费支出指与居民居住有关的所有支出，包括新建（购）房屋、房屋维修、居住服务、租赁住户所付的租金、生活用水、生活用电、用于生活的燃料等支出。6 2023 年第 50 期（总第 505 期）图 4：2023 年房价收入比国际对比 图 5：中国一二三线城市房价收入比 资料来源：Numbeo，Wind，中国银行研究院 在交通通信消费方面，西部省份交通通信消费支出占比较高。宁夏、青海、云南等省全国排名靠前，占比分别高达 16.9%、16.3%和 15.1%，而北京、福建、上海等省份交通通信支出占比则明显较低。这反映了不同地区的城镇化水平和公共交通发达程度的不同。由于西部省份具有地广人稀的地理特点，且交通基础设施并不完善，人们通勤路程远、难度大，需要花费更多的时间和金钱在交通通信上，因此交通通信支出占消费支出的比重更高。北京、上海的城镇化水平很高，人们主要是在大都市生活，公共交通系统很发达，乘坐公共交通出行的人多。在教育文娱消费方面，湖南教育文娱消费支出占比长期位居全国榜首。这表明湖南人民追求发展型、享受型消费，在教育、文娱方面的消费意愿较强。西藏人均教育文娱消费支出仅 975.8 元，占比仅为 5%，均为全国最低，这反映出西藏居民人均收入较少，消费结构重心仍为吃、穿等生存型消费，教育文娱资源匮乏、活动较少。值得注意的是，北京、上海的教育文娱消费支出占比较低（分别为 7.7%和 9.6），排名全国靠后，明显低于全国平均水平（10.8%）。究其原因，一方面可能是由于居住方面消费支出过高，挤占了其他类型消费，人们不得不舍弃教育文娱等享受型消费来满足基本生活需求；另一方面可能是北京、上海居民日常工作生活节奏较紧张，人们用于055404550中国香港中国菲律宾韩国越南印度尼西亚巴西俄罗斯新加坡以色列土耳其埃及法国德国日本意大利加拿大印度英国澳大利亚美国051015202530一线城市二线城市三线城市宏观观察 2023 年第 50 期（总第 505 期）7 娱乐的时间有限，也制约了相关的消费支出。在医疗保健消费方面，吉林、黑龙江等东北省份医疗保健的消费占比较高（12%），常年高居全国榜首，明显高于全国平均水平（8%）。紧随其后的陕西、天津等省份均为西北和北方地区，医疗保健消费占比也高达 10%以上。而大部分南方省份的医疗保健消费占比要低于全国平均水平。这背后反映了不同地区人口结构的差异。近年来东北省份年轻人口外流严重，人口老龄化程度高，老年居民看病需求高，更加注重保健、养生等健康型消费。而南方地区因经济发达，年轻外来人口流入多，人口老龄化程度较低，因此医疗保健方面的消费意愿较低，饮食、文娱等其他方面的消费意愿更高。此外，陕西等省份医疗资源丰富、医疗条件较好、养老产业发达，也推高了当地医疗保健消费水平。在生活用品及服务消费方面，全国各省的地域差距较小。这主要是由于生活用品及服务消费中所包括的家电等耐用消费品、个人护理用品等均为生活必需品，支出刚性较强。（二）近年来我国整体城乡消费差异明显收敛，但西藏、甘肃等西部省份城乡消费差距依然较大 改革开放以来，我国城乡消费差距经历了一个“先降-后升-再降”的过程。一般地，可用城乡居民人均消费支出比例（农村=1）对城乡消费差距进行衡量比较。我国城乡居民消费比先从 1978 年的 2.83 降至 1983 年的 2.17，之后经历了长时间的上升至 2000 年的高点 3.64，2010 年以来城乡居民消费比呈现较快下行，2021 年降至 2.04。分区域来看，西藏、甘肃、新疆、云南等西部省份城乡消费差距较大，安徽、江西等中部省份城乡消费差距更小。城乡收入差距是影响城乡消费差距的重要因素。2022年，甘肃省城乡居民可支配收入比（农村=1）高达3.09，为全国最高；西藏城乡居民可支配收入比为 2.68，也明显高于全国 2.45 的平均水平。对应地，这两个省份的城乡消费差距也表现较大。再次，城乡消费环境的差异也会影响居民消费水平。城市所提供的商品和服务质量高、种类多，商业网点数量多、分布广；而农村商业网点 8 2023 年第 50 期（总第 505 期）分布偏少，市场体系不健全，商品和服务的数量和质量均有待提高。西藏、甘肃西部省份更是叠加了气候、交通等方面的因素，导致城乡资源禀赋差距更大。值得注意的是，北京、天津的城乡消费差距也较大，位居全国较高水平。可能是由于北京城市发展存在着一定“虹吸效应”，城区发展程度明显高于郊区，获得的人力物力财力等资源多，居民收入水平更高，消费需求旺盛，因此城乡居民消费差距较大。图 6：2022 年我国各省（市、自治区）城乡居民人均消费支出比例（农村=1）资料来源：国家统计年鉴，经作者整理，中国银行研究院（三）近年来不同地区消费新业态与新热点也存在差异 一是新能源汽车消费呈快速增长，但各省新能源汽车渗透率差别较大。在产业升级、绿色发展持续推进的背景下，近年来，我国新能源汽车消费快速增长，新能源汽车渗透率从 2015 年的 1.3%快速攀升至 2023 年上半年的 35%左右。分区域来看，影响各地新能源汽车销售的因素很多，包括产业政策、充电等基础设施保障、气候和地理环境等。其中，海南、广西由于新能源车推广较早、政策支持力度较大，新能源汽车渗透率分别高达50%和41%，位于全国领先。相对而言，东北、西北等地由于气候较寒冷，新能源汽车普及率更低。农村、县域地区由于新能源基础设施不完善，也制约了新能源汽车消费的增长。00.511.522.53西藏甘肃辽宁新疆云南山东北京宁夏贵州天津重庆全国山西广东陕西上海海南福建青海内蒙古吉林江苏湖南浙江四川河南黑龙江河北湖北广西江西安徽宏观观察 2023 年第 50 期（总第 505 期）9 二是服务消费增长快于商品消费，且疫情后服务消费呈现文娱旅融合的多元化新特点。随着居民生活水平的提高，以及消费者结构发生变化，新一代年轻消费群体对文旅、餐饮等消费领域的热情更高，我国服务消费在居民消费中的比重不断上升。疫情后，由于前期积压的服务消费需求释放，服务消费更是进一步加速增长，并呈现文娱旅融合的多元化新特点。例如，今年以来演出市场表现火热，在带来门票收入的同时，演出对旅游、餐饮等领域消费产生很大拉动作用。相较于一线城市，各类音乐节、演唱会等活动对二、三线城市旅游的刺激作用更加明显。今年“十一”假期期间，景德镇、佛山、常州等众多二、三线城市纷纷举办音乐节等活动。2023 年上半年，中国服务消费占居民消费比重为44.5%，与美国等发达国家仍存在一定差距（美国约为65%，日本约为 60%），未来我国服务消费仍具备较大发展空间。表 1：部分演唱会带动消费情况 演唱会 吸引游客（万人次）实现旅游收入或带动消费（亿元）周杰伦海口演唱会 15.46（60%以上是外地观众）9.76 TFBOYS 西安演唱会 11.8（83%是外地观众）4.16 周杰伦呼和浩特演唱会 18.4（80%以上是外地观众）28.8 薛之谦衢州演唱会 5.6（85%是外地观众）1.24（拉动 6.9 亿元间接消费）周杰伦天津演唱会 18.5 30（综合消费）资料来源：根据公开资料整理，中国银行研究院 三是线上消费活力持续释放。截至 2023 年上半年，我国网络购物用户规模达8.84 亿人，占网民整体的 82%。分区域来看，近年来中西部地区线上消费增速持续高于全国平均水平，未来仍有较大发展空间。2020-2022 年，中部地区线上消费平均增速为 12.22%，明显高于全国平均增速 9.66%。线上消费对传统线上消费既有替代效应，也有新增效应。根据国务院发展研究中心数据，当前我国线上消费的新增效应仍然显著（居民线上消费每提高 1 元，带动总消费规模净增加 0.36 元），并且中部和西部地区表现更加突出，分别是全国平均水平的 2.4 倍和 1.6 倍。此外，近年来农村电商也取得积极发展，2023 年上半年我国农村网络零售额达 1.12 万亿元，同比增长 12.5%。这主要是得益于城乡商贸循环系统的不断完善。10 2023 年第 50 期（总第 505 期）图 7：各区域网上商品和服务零售增速 资料来源：Wind，经作者整理，中国银行研究院 三、未来进一步挖掘我国消费潜力的方向（一）通过提高居民收入水平、消费倾向，来巩固居民消费基础 根本上要着力提高居民收入水平。通过保障经济持续增长、稳定居民就业、推动居民收入平稳增长，以提升居民消费能力，巩固居民消费基础。以稳定和扩大就业岗位带动居民工资性收入增长，以推动资本市场健康发展带动居民财产性收入增长。建议根据各地区经济发展差异化上调个税起征点，进一步减轻居民的纳税负担。下大力气提高居民消费倾向。根据测算，若我国居民消费倾向由当前的 66.53%提高至 75%，则可释放新增消费潜力约 4.4 万亿元。未来要重点提高北京、上海、天津等东部发达地区以及青海、新疆、宁夏等西部欠发达地区的居民消费倾向。加快推进北京、上海保障性住房建设，降低居民生活压力，进一步释放消费潜力。完善社会保障体系，着力推进城乡居民养老、医疗与最低生活保障制度的统筹，缩小城乡社保待遇水平差距，提高农村居民消费能力。重点推动西部、东北地区消费增速的提升。可借鉴东中部经验，以发展较成熟的城市为基础建立西部、东北都市圈，增强省会城市消费带动效应，打造区域消费中心。0204060801001202015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年%全国东部中部西部东北宏观观察 2023 年第 50 期（总第 505 期）11 （二）通过优化供给来释放新的消费潜力，激发消费升级意愿 针对不同区域消费特点，有侧重地优化商品与服务供给。考虑到南方地区食品消费倾向更强，更多地鼓励南方城市“夜经济”发展，推动夜市餐饮与娱乐多元化消费。考虑到对于大多数城市而言，房地产对消费的“拉动效应”更为明显，建议进一步放宽房地产政策，除一线城市外的房地产购售限制应放尽放。考虑到东北地区人口老龄化程度高、医疗保健消费需求旺盛，鼓励东北地区养老产业的发展，提升养老服务供给。加快补齐消费基础设施短板。完善多层级消费基础设施构建，让不同区域、不同消费能力的群体的消费需求得以满足。重视农村地区消费基础设施建设补短板，加大力度支持城乡物流、城乡电网、城乡冷链仓储等基础设施建设，打通商品下乡的“最后一公里”，为农村居民扩大消费营造良好的消费环境。（三）根据消费发展新趋势，因地制宜推动消费场景创新 助力新能源车拓展下沉市场。进一步完善城市周边及县城电动汽车充电网络布局与建设，加强新能源车的充电服务保障。进一步优化超大城市汽车购买政策，增加新能源车牌年度指标，降低无车家庭获取新能源车牌门槛。进一步挖掘服务消费潜力。开发更多体验式、沉浸式、互动式服务消费场景，鼓励有条件二、三线城市积极承办演唱会、举办音乐节，以激发区域消费新潜力。全面落实带薪休假制度，鼓励错峰休假、弹性作息，尤其是一线城市带头出台相关措施，释放居民服务消费潜力。提升线上消费便利度。进一步完善数字化支付体系，鼓励并推动移动支付在中西部地区、农村地区的发展。四、消费金融业务机会及相关建议（一）针对区域经济发展、消费差异，调整消费金融业务发展策略 12 2023 年第 50 期（总第 505 期）对于北京、上海等经济发达地区，消费总量大、人均消费水平较高，但消费增速较低，商业银行要采取市场渗透策略扩大市场份额，将业务重点放在消费新业态的拓展以及一些表现较好的消费细分市场。对于安徽、江西等中部地区，消费增速快、发展势头较好，信用卡、消费贷等业务的拓展空间更大，要做好消费信贷配套支持，适当提供消费贷利率优惠，适度扩大个人消费信贷额度，延长贷款期限。对于西部、东北地区，消费总量和增速均有待提高，则需要更为精确地筛选优质客户，有针对性地推广消费信贷业务，提升风险意识。（二）关注不同区域的消费细分领域的业务机会 结合各地区消费结构的差异，有针对性地进行业务场景的拓展。如前文所述，我国不同地区消费支出结构的差异主要表现为京沪居住消费占比高、南方地区食品消费占比高、西部区域交通通信消费占比高、东北地区医疗保健消费占比高。商业银行在发展消费金融业务时，要关注不同区域的消费细分领域的业务机会。例如，在海南、四川、广东、重庆等南方地区可更多地将重点放到加强与购物商场、饮食商户等的业务联系；在黑龙江、吉林等东北地区可重点拓展养老金融相关的业务发展机会；在北京、上海等地区可重点关注购房、租房市场业务。加大金融对农村农民消费的支持力度。进一步丰富涉农消费金融产品，将消费金融场景延伸到农村生活场景。加强对农民金融知识的宣传与普及，帮助农民更好地了解金融产品和服务，助力广大农村消费者树立正确的金融观、消费观。深化对农村客群的信息掌握情况，更加精准地匹配农民需求。（三）创新金融产品与服务，提高消费金融与消费新热点的匹配度 进一步发展汽车消费金融。大力拓展新能源汽车市场，推广新能源汽车分期业务，可适当给予定价方面的优惠。关注新能源汽车下乡带来的相关业务机会，结合农民汽宏观观察 2023 年第 50 期（总第 505 期）13 车消费金融的需求新特点，改进汽车金融产品。关注二手车市场相关业务机会，以及购车后的汽车保养、车载装饰等细分场景业务机会。丰富消费信贷场景。抓住疫后文旅、餐饮等服务消费领域快速发展的契机，加强消费金融服务和产品创新，更多地拓展娱乐社交、文化、体育等场景。强化对相关行业、相关客群的特征研究，差异化制定消费金融服务方案，提高消费金融产品与多元化消费场景的适配度。积极布局线上消费金融产品。加强商业银行与互联网平台的合作，进一步完善消费金融的线上运营模式。

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研究报告 （2023 年 第 5 期 总第 29 期）2023 年 11 月 09 日 全球普惠金融发展趋势报告（全球普惠金融发展趋势报告（20232023）清华五道口金融学院财富管理研究中心 张晓燕 殷子涵 张艺伟 【摘要】【摘要】随着社会发展，金融服务无论对于企业、政府、个人都变得越来越重要。获取优质的金融服务和金融工具意味着在调节财务风险、获取扩张能力、增加理财收益方面有着优势。从金融市场资源分配的角度，“普惠金融”可理解为一切有助于减轻金融产品和服务市场分配过程的贫富差距的金融活动。普惠金融已成为全球金融发展的趋势，随着时代的发展被赋予了越来越丰富的形式与内涵。本报告从金融普及、储蓄、借贷、数字支付四个方面选取 14 个指标，再根据国家、地区与收入水平划分三个层级，研究了普惠金融在全球 169 个国家和多个地区，以及中国普惠金融的现状和趋势，并收集了普惠金融发展的优秀案例。报告发现，全球普惠金融持续向好发展，然而不同地区阶段 特征有所差距。在大多数国家和地区金融资源分配的贫富差距逐渐降低的同时，低收入水平地区普惠金融发展存在显著差异特征，金融服务的贫富差距仍在持续加大。中国普惠金融处于全球领先的状态，差异化群体的金融需求得到更好满足，小微企业贷款可得性逐渐提高。数字人民币衍生工具、普惠理财、数字化金融管理服务、创新金融产品等发展案例，向世界分享了中国特色普惠金融发展道路的成功经验。根据以上结论，我们提出政策建议：（1）平衡好数字普惠金融发展中的创新与风险，提高金融消费者基本素质；（2）利用金融科技推动普惠金融发展，打造健康的数字普惠金融生态；（3）大力推动普惠金融在农村地区的推广应用，着力解决数字普惠金融发展中的“数字鸿沟”问题；（4）建立健全与高质量发展相适应的普惠金融指标体系。目录目录 一、引言一、引言.1 1.1 普惠金融的发展与演变.1 1.2 普惠金融的重要性.3 二、二、国际普惠金融发展趋势与案例国际普惠金融发展趋势与案例.5 2.1 普惠金融相关重要国际组织.5 2.2 国际普惠金融发展现状及趋势.8 2.2.1 数据变量与分析方法介绍.8 2.2.2 国际金融普及发展.10 2.2.3 国际普惠储蓄.15 2.2.4 国际普惠借贷.20 2.2.5 国际数字移动支付.24 2.3 国际普惠金融的实践案例.29 2.3.1 数字移动支付肯尼亚移动钱包 M-Pesa.29 2.3.2 差异化群体便利贷款Niche 利基银行.30 2.3.3 便民机构金融化巴西经验.30 三、三、中国普惠金融发展趋势与案例中国普惠金融发展趋势与案例.31 3.1 中国普惠金融相关政策.31 3.2 中国普惠金融发展现状及趋势.34 3.2.1 趋势一：中国普惠金融处于全球领先，已进入“数字普惠时代”.34 3.2.2 趋势二：差异化群体金融需求得到更好满足.38 3.3.3 趋势三：小微企业贷款可得性不断提升，贷款形式不断创新.40 3.3 中国普惠金融的实践案例.43 3.3.1 数字人民币“元管家”智能合约护航普惠金融安全.43 3.3.2“数字人民币 SIM 卡硬钱包”实现金融通信跨界统一.44 3.3.3 蚂蚁集团“支小宝 2.0”打造“智能普惠理财”模范.46 3.3.4 网商银行“大雁系统”实现供应链金融普惠性.46 3.3.5 国家开发银行筑牢四方利益联动机制，创新乡村振兴金融服务模式.47 3.3.6 中国农业银行“惠农 e 贷”大力推进农村普惠服务.48 四、四、中国普惠金融面临的挑战与机遇中国普惠金融面临的挑战与机遇.48 4.1 挑战与机遇.48 4.2 总结与建议.50 参考文献参考文献.52 1 一、引言一、引言 1.1 普惠金融的发展与演变普惠金融的发展与演变 随着社会发展，金融服务无论对于企业、政府、个人都变得越来越重要。获取优质的金融服务和金融工具意味着在调节财务风险、获取扩张能力、增加理财收益方面有着优势。相比于大型企业与富有人群，小微企业和贫困人口有着更大的金融需求，但是却面临着更稀缺的金融资源，这种金融资源分配的贫富差距，导致了“普惠金融”（Inclusive Finance）的出现。进入二十一世纪，普惠金融从资助分散的微型金融机构和金融创新，开始向建立包容性的金融体系转变，开始从局部地区走向世界，从微型金融向普惠金融体系转变。2003 年 12 月 29 日，联合国前秘书长科菲安南（Kofi Atta Annan）表示：“严峻的现实是，世界上大多数穷人仍然无法获得可持续的金融服务，无论是储蓄、信贷还是保险。最大的挑战是解决阻碍人们充分参与金融部门的限制因素。大家可以共同建设普惠金融部门，帮助人们改善生活。”从此，普惠金融的发展理念开始在全世界广泛传播，二十年后在全球的影响依然深远。普惠金融随着时代的发展，被赋予了越来越丰富的形式与内涵。2006 年，联合国发布的构建普惠金融部门促进发展（Building Inclusive Financial Sectors for Development）报告中，2 将普惠金融定义1为“为贫困和低收入家庭以及中小微企业提供的安全储蓄、适当设计的贷款，以及适当的保险和支付服务。”2014 年，世界银行在 全球金融发展报告：普惠金融（Global Financial Development Report 2014:Financial Inclusion）中，将普惠金融定义为：“个人和企业获得适当、负担得起和及时的金融产品和服务的过程，包括银行、贷款、股权和保险产品。”2021 年，中国人民银行与世界银行合作报告 全球视野下的中国普惠金融：实践、经验与挑战2中，提到普惠金融的定义：“个人、小微企业（MSEs）能够获取和使用一系列合适的金融产品和服务，这些金融产品和服务对消费者而言便捷安全，对提供者而言商业可持续。”表 1 普惠金融的定义 时间 来源 定义 2006 联合国构建普惠金融部门促进发展 为贫困和低收入家庭以及中小微企业提供的安全储蓄、适当设计的贷款，以及适当的保险和支付服务。2014 世界银行全球金融发展报告：普惠金融 个人和企业获得适当、负担得起和及时的金融产品和服务的过程，包括银行、贷款、股权和保险产品。1“Inclusive finance safe savings,appropriately designed loans for poor and low-income households and for micro,small and medium-sized enterprises,and appropriate insurance and payments services.”2 中国人民银行、世界银行Toward Universal Financial Inclusion in China:Models,Challenges,and Global Lessons 3 2021 中国人民银行与世界银行全球视野下的中国普惠金融：实践、经验与挑战 个人、小微企业（MSEs）能够获取和使用一系列合适的金融产品和服务，这些金融产品和服务对消费者而言便捷安全，对提供者而言商业可持续。普惠金融的定义在全球当前并未形成统一，并处于持续演变当中，从当初的储蓄账户，到后面的银行借贷，再到如今的移动支付、数字金融服务、理财配置，并伴随着金融产业覆盖越来越广的特点。因此，本报告从金融市场资源分配的角度，将“普惠金融”定义为：有助于减轻金融产品和服务市场分配过程的贫富差距的金有助于减轻金融产品和服务市场分配过程的贫富差距的金融活动。融活动。1.2 普惠金融的重要性普惠金融的重要性 发展普惠金融，对于缓解当下贫富差距日益增加、国际贸易脱钩、不确定性持续增加的大环境非常重要。普惠金融有助于减少贫困和不平等，助力实现共同富裕。普惠金融着眼于为弱势群体提供金融服务，让更多的人获得金融服务的机会，从而改善他们的生活状况。普惠金融还能够通过重新引导金融资源的分配，确保社会弱势群体也能够平等地分享和受益于经济发展的机会和成果。4 普惠金融有助于促进可持续发展。普惠金融以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务，同时也给可持续发展产业，例如新能源、农业、教育等，提供便利的金融支持。党的十八届三中全会明确提出将发展普惠金融作为一项重要改革举措，我国普惠金融迅速发展，普及程度和发展水平在全球处于领先地位。随着数字技术的不断更新升级，数字普惠金融成为重要发展方向。2023 年 10 月 11 日，国务院印发关于推进普惠金融高质量发展的实施意见，指出普惠金融发展仍面临诸多问题和挑战，与全面建设社会主义现代化国家的目标要求还存在较大差距，明确了未来五年推进普惠金融高质量发展的指导思想、基本原则和主要目标。2023 年 10 月 30 日至 31 日，中央金融工作会议在北京举行，会议提出“做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”。近年来，普惠金融的发展在全球范围内各方的合作与共享下，得到了新的拓展与创新。当今时代推动了普惠金融本身内涵及形式的创新和发展，普惠金融的持续发展是科技发展、政府政策、金融机构、居民与工业部门共同参与的结果。5 二、二、国际普惠金融发展趋势与案例国际普惠金融发展趋势与案例 2.1 普惠金融相关重要国际组织普惠金融相关重要国际组织 普惠金融概念从诞生到现在，能够在全球生根发芽，取得长足的发展，离不开普惠金融国际组织与各个国家和地区的社会各界多方努力。近些年来，国际性的普惠金融组织不断涌现，其中部分组织在普惠金融的发展过程中起到关键作用：1.联合国（联合国（United Nation）联合国在普惠金融全球的普及和发展过程中，起到关键推动作用。2003 年 12 月 29 日，联合国前秘书长科菲安南（Kofi Atta Annan）正式将“普惠金融”概念融入全球发展的方向中。2005年，联合国峰会上，定义普惠金融为“为贫困和脆弱群体提供适当的金融服务，旨在帮助他们开展商业活动、管理家庭财务、支持家庭消费和避免沉重债务负担。”此外，为了推动普惠金融概念的发展，联合国将普惠金融列入 SDGs（可持续发展目标）1.4 中，目标在 2030 年前，让所有人无论贫穷与否，皆能平等地享有运用经济资源、科技与金融服务的权利（如微型贷款、土地与其他形式财产的所有权、继承权、控制权等）。设立联合国普惠金融特使（United Nations Secretary-Generals Special Advocate for Inclusive Finance for Development，UNSGSA）职务，致力于推动全球金融包容性议程，确保金融服 6 务和资源能够覆盖和满足各个经济和社会群体的需求。通过联合国金融包容性与可持续发展高级别会议（High-level Dialogue on Financing for Development）提供的对话平台，讨论国际合作和政策协调，促进全球金融包容性的实现。2.世界银行（世界银行（World Bank）世界银行一直通过关注和支持发展中国家以推动普惠金融的理念。1960 年，世界银行创立国际开发协会，该协会在原有基础上，加大了对最贫困国家的普惠金融的支持力度。同一时期，消除贫困也成为世界银行的首要目标。世界银行成立了多个小组，以提供更好的普惠金融服务。解决投资 争 端 国 际 中 心 ICSID（International Center for Settlement of Investment Disputes）和多边投资担保机构 MIGA（Multilateral Investment Guarantee Agency），使得世界银行能够集聚全球的金融资源来满足发展中国家的需求，这也使得世界银行在全球普惠金额领域发挥越发重要的作用。此外，世界银行旗下的国际金融公司 IFC（The International Finance Corporation）携手私人企业积极展开展数字普惠金融工作，扶贫协商小组CGAP（Consultative Group to Assist the Poor）积极研究发展中国家的小微企业的需求驱动型市场规模，因地制宜地推进普惠金融落地。3.G20 集团成立的普惠金融全球合作伙伴（集团成立的普惠金融全球合作伙伴（GPFI）G20 作为国际经济合作论坛，对普惠金融的发展发挥着至关重要 7 的推动作用。针对普惠金融发展趋势，G20 于 2009 年成立普惠金融全球合作伙伴 GPFI（Global Partnership of Financial Inclusion）。GPFI作为 G20 集团旗下针对普惠金融设立的专业性组织，为了推动普惠金融，利用 2023 年 G20 普惠金融行动计划（Financial Inclusion Action Plan，简称“FIAP”）制定了一项为期三年的使命，目标以解决普惠金融“最后一英里”问题，使普惠金融更加接近民众，实现全民金融包容性，从而实现可持续发展目标。此外，GPFI 颁布 G20 数字普惠金融高级别原则实施指南，为普惠金融的推进提供了依据。4.普惠金融联盟（普惠金融联盟（AFI）普惠金融联盟 AFI 成立于 2008 年（Alliance for Financial Inclusion），致力于让世界上没有银行账户的人获得金融服务，让金融走向特殊人群。AFI 推动普惠金融的代表性举措为“国内实施（ICI）”，这一举措旨在提升整个 AFI 网络的金融包容性，使普惠金融产品推广到更多国家和地区。于此同时，AFI 还积极举办虚拟区域培训，为欠发达地区提供数字普惠金融服务，同时使参与者能够利用普惠金融产品有效应对危机和挑战，使普惠金融真正作用于广大国家和地区。以上所述，只是与普惠金融相关的国际组织的冰山一角，这些国际组织都是推动普惠金融走向世界的中坚力量。正是有了这些国际组织，普惠金融定能行稳致远。8 2.2 国际普惠金融发展现状及趋势国际普惠金融发展现状及趋势 2.2.1 数据变量与分析方法介绍数据变量与分析方法介绍 本报告分析的主要数据是由世界银行统计的 Global Findex Database 2021 数据库，该数据库以 3 年为一个单位，统计了 2011、2014、2017、2021 四个单位时间节点，包含账户、借贷、储蓄、使用方式、移动支付等多个系列变量，覆盖 169 个国家和地区的普惠金融发展情况，为分析全球普惠金融发展提供了坚实基础。本报告将从金融普及、储蓄、借贷、数字支付四个方面，根据变量的缺损情况，筛选出最具备特征性的关键变量，并基于这些变量进行二次计算衍生，从而挖掘出更加丰富的信息。得到目标分析变量之后，再根据国家、地区与收入水平划分不同层级，讨论全球普惠金融发展的现状。具体筛选出的指标请见错误错误!未未找到引用源。找到引用源。表 2 变量指标说明 变量名变量名 变量缩写变量缩写 变量性质变量性质 类别类别 变量含义（原文）变量含义（原文）金融账户持有率 account.t.d 原有变量 金融普及 受访者表示在过去一年中在银行或其他类型的金融机构(见“金融机构账户”的定义)拥有账户(自己或与他人一起)或个人使用移动货币服务(见“移动货币账户”的定义)的百分比。金融账户持有率（贫困群体）account.t.d.7 原有变量 金融普及 报告在银行或其他类型的金融机构(见“金融机构账户”的定义)拥有账户(自己或与他人一起)或报告在过去一年中个人使用移动货币服务(见“移动货币账户”的定 9 义)的受访者百分比，最贫穷的40%(15 岁以上)。金融账户持有率（富有群体）account.t.d.8 原有变量 金融普及 在过去一年中，在银行或其他类型的金融机构(见“金融机构账户”的定义)拥有账户(自己或与他人一起)或个人使用移动货币服务(见“移动货币账户”的定义)的受访者所占比例，最富有的60%(年龄在 15 岁以上的受访者所占比例)。贫富人群间金融账户持有率差距 account.t.d.gap 衍生变量 金融普及 富有人群与贫穷人群的金融账户持有率之差 account.t.d.8-account.t.d.7 储蓄行为发生率 save.any 原有变量 普惠储蓄 在过去一年中，有个人储蓄或出于任何原因或使用任何储蓄模式的受访者所占的百分比。金融账户储蓄率 fin17a.t.d 原有变量 普惠储蓄 在过去的一年里，在银行或其他类型的金融机构存钱或存钱的受访者所占的比例。通过金融机构储蓄占比 save.fin.pct 衍生变量 普惠储蓄 拥有储蓄行为的用户中，通过金融机构储蓄的人群占比 fin17a.t.d/save.any*100%借贷行为发生率 borrow.any 原有变量 普惠借贷 在过去的一年里，以任何理由从任何渠道借钱(自己或与他人一起)的受访者所占的比例。金融账户借贷率 fin22a.c.t.d 原有变量 普惠借贷 在过去的一年中，从银行或其他类型的金融机构借钱或使用信用卡的受访者所占的比例。通过金融机构借贷占比 borrow.fin.pct 衍生变量 普惠借贷 拥有借贷行为的用户中，通过金融机构借贷的人群占比 fin22a.c.t.d/borrow.any*100%数字支付服务使用率 g20.t.d 原有变量 数字支付 在过去的一年中，使用移动货币、借记卡、信用卡或手机进行账户支付，或使用互联网支付账单或在网上或商店购物的受访者比例。这包括报告在过去一年中直接从金融机构账户或通过移动货币账户支付账单、发送或接收汇款、接收农产品付款、接收政府转移支付、接收工资或接收公共部门养老金的受访者。10 数字支付服务使用率（贫困群体）g20.receive.t.d.7 原有变量 数字支付 在过去一年中，使用移动货币账户、借记卡或信用卡或手机接收账户付款的受访者比例。这包括报告在过去一年中直接将汇款、农产品付款、政府转移支付、工资或公共部门养老金存入金融机构账户或移动货币账户的受访者，最贫穷的 40%(15 岁以上)。数字支付服务使用率（富有群体）g20.receive.t.d.8 原有变量 数字支付 在过去一年中，使用移动货币账户、借记卡或信用卡或手机接收账户付款的受访者比例。这包括报告在过去一年中直接将汇款、农产品付款、政府转移支付、工资或公共部门养老金存入金融机构账户或移动货币账户的受访者，最富有的 60%(年龄在 15 岁以上)。贫富人群间数字支付服务使用率差距 g20.t.d.gap 衍生变量 数字支付 富有人群与贫穷人群的数字支付服务使用率之差 g20.receive.t.d.8-g20.receive.t.d.7 2.2.2 国际金融普及发展国际金融普及发展 金融服务或产品在人群中普及的程度，反映了普惠金融发展的广度。金融的普及程度经常也被称作“金融可得性”，其中账户持有率指标是衡量可得性的标志性指标。报告将从国家、地区、收入水平三个层次分析“金融账户持有率”、“贫富人群间金融账户持有率差距”数据。1.金融账户持有率金融账户持有率 从国家层面，在欧洲等发达地区的丹麦、冰岛、德国等国家已经实现了金融账户持有率近 100%的水平，说明发达国家普遍 11 对普及金融服务的重视。从增长速度来看，乌拉圭、塞内加尔、加蓬等国家在 2011 年至 2021 年间普及金融账户的速度最快，最高者增长幅度一度超过 50%，主要以中低收入、中高收入的发展中国家为主。表 3 金融账户持有率及增长速度前十 排名 国家地区 收入水平 金融账户持有率（2021）国家地区 收入水平 金融账户持有率增长（2011-2021）1 丹麦 高收入 100.00%乌拉圭 高收入 50.58%2 冰岛 高收入 100.00%塞内加尔 中低收入 50.14%3 德国 高收入 99.98%加蓬 中高收入 47.14%4 奥地利 高收入 99.95%摩尔多瓦 中高收入 46.18%5 英国 高收入 99.76%乌干达 低收入 45.45%6 荷兰 高收入 99.73%智利 高收入 44.88%7 瑞典 高收入 99.69%印度 中低收入 42.30%8 爱尔兰 高收入 99.66%乌克兰 中低收入 42.30%9 加拿大 高收入 99.63%俄罗斯 中高收入 41.54 芬兰 高收入 99.53%吉尔吉斯斯坦 中低收入 41.34%从地区层面，全球金融账户持有率在 2011-2022 年间均保持持续增长，从 50.63%到 76.20%。北美地区的金融账户持有数量一致保持领先优势，已经处于饱和趋势，这得益于北美地区金融体系的发达。相比之下，得益于全球普惠金融的发展，撒哈拉以南的非洲欠发达地区，金融账户持有率显著增长，从 23.33%增长至 55.07%。12 图 1 金融账户持有率（按地区）从收入水平层面，高收入国家金融账户持有率已经在 2021年达到 96.36%，趋于饱和状态。低收入国家的金融账户持有率从10.05%增长至 38.99%。高收入国家与低收入国家的金融账户持有率差距正在逐渐收缩减小，从 2011 年的 78.19%已缩减至57.37%，可见未来差距还会逐渐减小。图 2 金融账户持有率（按收入水平）2.贫富人群间金融账户持有率差距贫富人群间金融账户持有率差距 0 0Pp0 021全球东亚及太平洋地区欧洲和中亚拉丁美洲和加勒比地区中东和北非北美撒哈拉以南非洲0 0Pp0 021全球高收入国家中高收入国家中等收入国家中低收入国家低收入国家 13 贫富人群间金融账户持有率差距是指，富有人群与贫穷人群的金融账户持有率之差。在国家层面，截至 2021 年，贫富人群间金融账户持有率差距最大的国家分别是喀麦隆、菲律宾、阿尔巴尼亚、西岸和加沙地带、赞比亚等，以中低收入国家为主，意味着这些国家仍有大量贫穷群体没有被普惠金融服务所覆盖。而在努力消除差距方面，巴西、马来西亚、中国等中高收入国家排名前三，缩短差距的幅度最大，分别为 27.12%、21.61%、19.26%。表 4 金融账户持有率及增长速度前十 排名 国家地区 收入水平 贫富人群间金融账户持有率差距（2021）国家地区 收入水平 贫富人群间金融账户持有率差距缩短幅度（2011-2021）1 喀麦隆 中低收入 29.57%巴西 中高收入 27.12%2 菲律宾 中低收入 28.81%马来西亚 中高收入 21.61%3 阿尔巴尼亚 中高收入 28.14%中国 中高收入 19.26%4 西岸和加沙地带 中低收入 26.96%黎巴嫩 中高收入 18.74%5 赞比亚 中低收入 25.99%肯尼亚 中低收入 18.53%6 莫桑比克 低收入 24.99%智利 高收入 18.44%7 纳米比亚 中高收入 24.93%毛里求斯 中高收入 17.75%8 缅甸 中低收入 24.67%泰国 中高收入 17.05%9 老挝 中低收入 24.18%哈萨克斯坦 中高收入 15.73 乌干达 低收入 24.17%印度 中低收入 14.96%从地区看，全球贫富人群间金融账户持有率差距一直保持缩短趋势，从 15.68%缩短至 7.14%。尤其在 2017 年后出现加速缩短差距的趋势，这或许得益于世纪疫情期间，居民部门对普惠金融服务的需求增加。值得一提，撒哈拉以南非洲、欧洲与中亚地区却出现了贫富差距增大的趋势，尤其是欠发达的撒哈拉以南非 14 洲地区，从 16.54%上升至 19.15%，意味着全球普惠金融更需要针对落后地区提出改进建议与行动。图 3 贫富人群间金融账户持有率差距（按地区）从收入水平来看，贫富人群间金融账户持有率差距缩短速度最快的地区分别是中高收入国家（十年缩短 16.39%）、中等收入国家（十年缩短 12.59%）、中低收入国家（十年缩短 8.63%）。这期间，低收入国家的贫富人群间金融账户持有率差距却在持续扩大，从 6.38%增加到 15.77%。由于不同地区的金融资源的供需关系与发展阶段，决定了贫富差距增长和缩短的速度。高收入国家的金融账户普及已经进入饱和阶段，所以贫富差距变化不大。中高收入、中等收入国家中，比较富有的人群接触金融服务的渠道已经比较便利，因此更有余力将金融服务普及和下沉到贫穷群体，导致缩短速度加快。低收0%5 %0 021全球东亚及太平洋地区欧洲和中亚拉丁美洲和加勒比地区中东和北非北美撒哈拉以南非洲 15 入国家的金融资源供给稀缺，在优先提供给国家中比较富有的群体的情况下，没有余力满足贫困人群，造成了贫富间差距增大。图 4 贫富人群间金融账户持有率差距（按收入水平）2.2.3 国际普惠储蓄国际普惠储蓄 提供安全的储蓄服务，保障财富的安全，是金融行业最传统的业务类型。为贫穷人群提供正规金融机构的储蓄服务，也是普惠金融发展的重点。报告将从国家、地区、收入水平三个层次分析“储蓄行为发生率”、“通过金融机构储蓄占比”数据。1.储蓄行为发生率储蓄行为发生率 从国家层面，截至 2021 年储蓄行为发生率最高的国家分别是奥地利（92.00%）、冰岛（88.67%）、挪威（87.14%）等欧洲国家。其中，冰岛是后来居上者，2014 年到 2021 年增长了 29.89%，增长排名第一。储蓄行为增长最快的国家，也主要以欧洲的高收0%5 %0 021全球高收入国家中高收入国家中等收入国家中低收入国家低收入国家 16 入国家为主。表 5 金融账户持有率及增长速度前十 排名 国家地区 收入水平 储蓄行为发生率（2021）国家地区 收入水平 储蓄行为发生率增长（2014-2021）1 奥地利 高收入 92.00%冰岛 高收入 29.89%2 冰岛 高收入 88.67%爱沙尼亚 高收入 26.01%3 挪威 高收入 87.14%拉脱维亚 高收入 25.30%4 瑞典 高收入 86.96%保加利亚 中高收入 24.96%5 新西兰 高收入 85.80%波斯尼亚和黑塞哥维那 中高收入 23.13%6 德国 高收入 85.60%智利 高收入 22.14%7 新加坡 高收入 85.52%希腊 高收入 21.37%8 爱尔兰 高收入 85.27%匈牙利 高收入 20.58%9 丹麦 高收入 84.57%捷克共和国 高收入 19.19 澳大利亚 高收入 82.98%巴西 中高收入 18.27%从地区来看，全球的储蓄行为发生率在过去几年出现小幅下降的趋势，从 2014 年的 56%变为 2021 年的 49%，不过当前变化趋势已区域平缓。其中，北美地区水平最高，维持近 80%的水平，拉丁美洲和加勒比地区的储蓄行为发生率相对最低，2014 年、2017 年维持在 33%水平，但在 2017 年后出现增长趋势，至 2021年上升至 39%。17 图 5 储蓄行为发生率（按地区）从收入水平层面，在全球储蓄行为发生率维持相对小幅下行的情况下，高收入国家却出现了独特的趋势，2014 年的 70%上升至 2021 年的 76%。其中，中等收入国家的储蓄行为发生率最低，并出现加速下行的趋势，从 2014 年的 45%，下降至 2021 年的 33%。图 6 储蓄行为发生率（按收入水平）0 0Pp0 1420172021全球东亚及太平洋地区欧洲和中亚拉丁美洲和加勒比地区中东和北非北美撒哈拉以南非洲0 0Pp0 1420172021全球高收入国家中高收入国家中等收入国家中低收入国家低收入国家 18 2.通过金融机构储蓄占比通过金融机构储蓄占比 通过金融机构储蓄占比是指，拥有储蓄行为的用户中，通过金融机构储蓄的人群占比。从国家层面，在挪威、瑞典、中国台湾、中国香港特别行政区等高收入地区的拥有储蓄行为的群体中，通过金融机构储蓄的占比在所有国家中最高，排名第一的挪威高达 92.87%。这意味着通过金融机构储蓄已经成为这些高收入国家居民的最主要储蓄方式。在增长幅度方面，中国台湾、冰岛、泰国、格鲁吉亚、马来西亚、土耳其等高收入国家、中高收入国家增长最快。表 6 通过金融机构储蓄占比及增长速度前十 排名 国家地区 收入水平 通过金融机构储蓄占比（2021）国家地区 收入水平 通过金融机构储蓄占比增长（2014-2021）1 挪威 高收入 92.87%中国台湾 高收入 35.18%2 瑞典 高收入 91.70%冰岛 高收入 31.25%3 中国台湾 高收入 90.39%泰国 中高收入 27.55%4 中国香港特别行政区 高收入 87.61%格鲁吉亚 中高收入 25.67%5 以色列 高收入 85.83%马来西亚 中高收入 25.29%6 冰岛 高收入 85.54%土耳其 中高收入 24.56%7 韩国 高收入 85.28%沙特阿拉伯 高收入 22.10%8 澳大利亚 高收入 83.36%哈萨克斯坦 中高收入 21.03%9 美国 高收入 82.60%葡萄牙 高收入 20.78 加拿大 高收入 81.78%立陶宛 高收入 18.79%从地区来看，全球通过金融机构进行储蓄的人群一直保持上涨趋势。其中通过金融机构储蓄占比水平最高的地区是金融体系发达的北美地区，截至 2021 年高达 83%。相比之下，撒哈拉以 19 南的非洲地区水平最低且增长并不明显，维持 27(%左右。图 7 通过金融机构储蓄占比（按地区）从收入水平来看，中高收入国家和中等收入国家仍然保持增长趋势。高收入国家的占比出现走平趋势，而低收入国家缺出现显著的下行趋势，从 2014 年 16%，到 2017 年的 25%，最后由到2021 年的 19%。图 8 通过金融机构储蓄占比（按收入水平）0 0Pp0 1420172021全球东亚及太平洋地区欧洲和中亚拉丁美洲和加勒比地区中东和北非北美撒哈拉以南非洲0 0Pp0 1420172021全球高收入国家中高收入国家中等收入国家中低收入国家低收入国家 20 2.2.4 国际普惠借贷国际普惠借贷 通常贫穷群体的信用和财产情况比较难以获取借贷便利，导致金融机构借贷产品的供给不足。然而贫穷群体的财务健康情况波动较大，恰好需要更加方便的借贷服务，因此为贫穷群体提供便利的借贷服务，能够有效缓解贫穷群体的金融紧迫状况，解决供需的失调。报告将从国家、地区、收入水平三个层次分析“借贷行为发生率”、“通过金融机构借贷占比”数据。1.借贷行为发生率借贷行为发生率 从国家层面，比较发达的高收入国家的借贷行为发生更为普遍。加拿大、冰岛、以色列的借贷行为发生率排名前三，均超过80%。在借贷行为发生率的增长速度上，增长幅度最大的国家是冰岛（55.7%）、阿富汗（33.11%）、厄瓜多尔（21.46%）。前十个国家中，6 个国家是中高收入国家。表 7 借贷行为发生率及增长速度前十 排名 国家地区 收入水平 借贷行为发生率（2021）国家地区 收入水平 借贷行为发生率增长（2014-2021）1 加拿大 高收入 86.13%冰岛 高收入 55.70%2 冰岛 高收入 85.30%阿富汗 低收入 33.11%3 以色列 高收入 83.04%厄瓜多尔 中高收入 21.46%4 挪威 高收入 78.45%多哥 低收入 20.46%5 美国 高收入 76.18%约旦 中高收入 20.42%6 肯尼亚 中低收入 76.16%纳米比亚 中高收入 19.42%7 乌干达 低收入 75.13%巴西 中高收入 18.48%8 韩国 高收入 74.66%阿根廷 中高收入 17.86%9 中国香港特别行政区 高收入 73.01%加蓬 中高收入 17.36! 10 新西兰 高收入 69.91%加纳 中低收入 15.55%从地区层面，2014、2017、2021 年的借贷行为发生率分别为50%、47%、55%，呈现小“V”型。除北美地区外，其他地区的发展特征均比较相似。北美地区的借贷行为发生率远远高于其他地区平均水平，三个时点分别为 78%、79%、77%，呈现趋于饱和的趋势。图 9 借贷行为发生率（按地区）从收入水平角度，高收入国家的平均借贷行为发生率平均维持在 64e%水平，普遍高于其他类型收入水平的国家，并处于趋于饱和的趋势。低收入国家在 2017 年后的借贷行为发生率明显提高。0 0Pp0 1420172021全球东亚及太平洋地区欧洲和中亚拉丁美洲和加勒比地区中东和北非北美撒哈拉以南非洲 22 图 10 借贷行为发生率（按收入水平）2.通过金融机构借贷占比通过金融机构借贷占比 通过金融机构借贷占比是指，拥有借贷行为的用户中，通过金融机构借贷的人群占比。该指标数值越高，越说明金融体系是该国家地区居民借贷的主要渠道。从国家层面，香港、以色列、日本等高收入国家地区，拥有全球最高的金融机构借贷占比，分别占到 95.89%、95.75%、95.28%。从增长方面，近几年增长最快的三个国家分别是意大利（28.90%）、中国（23.53%）、沙特阿拉伯（23.38%）。表 8 通过金融机构借贷占比及增长速度前十 排名 国家地区 收入水平 通过金融机构借贷占比（2021）国家地区 收入水平 通过金融机构借贷占比增长（2014-2021）1 中国香港 高收入 95.89%意大利 高收入 28.90%2 以色列 高收入 95.75%中国 中高收入 23.53%0 0Pp0 1420172021全球高收入国家中高收入国家中等收入国家中低收入国家低收入国家 23 3 日本 高收入 95.28%沙特阿拉伯 高收入 23.38%4 加拿大 高收入 94.05%塔吉克斯坦 中低收入 22.56%5 意大利 高收入 93.38%冰岛 高收入 22.07%6 中国台湾 高收入 92.99%葡萄牙 高收入 21.82%7 新加坡 高收入 92.71%匈牙利 高收入 19.79%8 韩国 高收入 91.93%哈萨克斯坦 中高收入 19.00%9 瑞士 高收入 89.64%西班牙 高收入 16.12 西班牙 高收入 89.64%泰国 中高收入 16.08%从地区来看，全球平均通过金融机构借贷占比在缓慢上升，从 48.47%增长到 55.20%，再到 60.32%。数值最高的北美发达地区与数值最低的撒哈拉以南非洲地区形成鲜明差距，截至 2021年，两者相差 70.2%。图 11 通过金融机构借贷占比（按地区）从收入水平看，金融机构借贷占比与不同国家的收入水平成正相关。高收入国家通过金融机构借贷占比数值最高，截至 2021年高达 86%，这得益于高收入国家金融体系的发达。高收入地区和低收入地区的差距依然显著，截至 2021 年有 70.4%。其中，中高收入国家与中等收入国家呈现迅速增长趋势。0 0Pp0 1420172021全球东亚及太平洋地区欧洲和中亚拉丁美洲和加勒比地区中东和北非北美撒哈拉以南非洲 24 图 12 通过金融机构借贷占比（按收入水平）2.2.5 国际数字移动支付国际数字移动支付 随着数字技术、互联网技术的发展，移动支付为社会交易提供了巨大便利，从而提高社会经济的流通效率，促进经济的发展。当移动支付已经成为发达地区的主要支付手段时，欠发达地区仍然无法将移动支付的服务普及到每一个居民，因此数字移动支付的使用情况是普惠金融数字化发展阶段的重要分析指标。报告将从国家、地区、收入水平三个层次分析“数字支付服务使用率”、“贫富人群间数字支付服务使用率差距”数据。1.数字支付服务使用率数字支付服务使用率 从国家层面，数字支付服务普及率最高的国家均为欧洲发达国家。其中，丹麦的数字支付普及率高达 100%，已经实现了社会数字支付的完全转型，其他冰岛、德国、挪威、奥地利、英国0 0Pp0 1420172021全球高收入国家中高收入国家中等收入国家中低收入国家低收入国家 25 等国家，数字支付使用率也超过 99%。从增长速度而言，泰国、摩尔多瓦、加蓬在 2014 年到 2021 年之间的数字支付服务发展最快，分别增长 55.25%、44.52%、42.17%的覆盖。表 9 金融账户持有率及增长速度前十 排名 国家地区 收入水平 数字支付服务使用率（2021）国家地区 收入水平 数字支付服务使用率增长（2014-2021）1 丹麦 高收入 100.00%泰国 中高收入 55.25%2 冰岛 高收入 99.87%摩尔多瓦 中高收入 44.52%3 德国 高收入 99.48%加蓬 中高收入 42.17%4 挪威 高收入 99.48%喀麦隆 中低收入 42.11%5 奥地利 高收入 99.30%塞内加尔 中低收入 41.10%6 英国 高收入 99.17%加纳 中低收入 39.96%7 瑞典 高收入 99.06%格鲁吉亚 中高收入 38.58%8 澳大利亚 高收入 98.95%孟加拉国 中低收入 37.59%9 荷兰 高收入 98.79%中国 中高收入 36.91 爱沙尼亚 高收入 98.65%多哥 低收入 36.67%从地区层面，全球数字支付服务使用率的平均水平持续增长，从 2014 年的 44.35%增长到 2021 年的 64.11%。数字支付服务使用率使用最高的依然是较为发达的北美地区与欧洲中亚地区。其中，北美地区的数字支付服务使用率已呈现饱和趋势，维持在平均 92%左右的水平。撒哈拉以南非洲等相对落后地区增长十分迅速，从 2014 年 27.76%增长至 2021 年 49.52%。26 图 13 数字支付服务使用率（按地区）从收入水平角度，高收入国家的数字支付服务使用率持续保持高位。值得一提的是，低收入国家与高收入国家的数字支付服务使用率差距一直在持续缩短，从 2014 年相差 75.13%缩短至59.19%。图 14 数字支付服务使用率（按收入水平）0 0Pp0 1420172021全球东亚及太平洋地区欧洲和中亚拉丁美洲和加勒比地区中东和北非北美撒哈拉以南非洲0 0Pp0 1420172021全球高收入国家中高收入国家中等收入国家中低收入国家低收入国家 27 2.贫富人群间数字支付服务使用率差距贫富人群间数字支付服务使用率差距 贫富人群间数字支付服务使用率差距是指，富有人群与贫穷人群的数字支付服务使用率之差。该指标反映了富有人群和贫穷人群接触到数字支付服务的难易程度，可以反应某个国家地区数字支付服务的普惠发展情况。从国家来讲，截至 2021 年，赞比亚、纳米比亚、乌干达、喀麦隆等发展中国家具有最大的差距，存在差距均在 28%以上。而在缩短贫富人群间数字支付服务使用率差距方面，成绩最突出的国家是缅甸、喀麦隆、土耳其，分别降低 18.91%、17.45%、17.26%的差距。表 10 贫富人群间数字支付服务使用差距及缩短幅度前十 排名 国家地区 收入水平 贫富人群间金融账户持有率差距（2021）国家地区 收入水平 贫富人群间金融账户持有率差距缩短幅度（2011-2021）1 赞比亚 中低收入 29.68%缅甸 中低收入 18.91%2 纳米比亚 中高收入 28.89%喀麦隆 中低收入 17.45%3 乌干达 低收入 28.62%土耳其 中高收入 17.26%4 喀麦隆 中低收入 28.38%亚美尼亚 中高收入 10.99%5 玻利维亚 中低收入 26.33%刚果共和国 中低收入 10.66%6 莫桑比克 低收入 26.03%阿尔巴尼亚 中高收入 10.61%7 菲律宾 中低收入 25.81%西岸和加沙地带 中低收入 10.53%8 哥斯达黎加 中高收入 24.11%菲律宾 中低收入 9.70%9 阿尔巴尼亚 中高收入 23.79%多哥 低收入 9.67 缅甸 中低收入 23.57%莫桑比克 低收入 9.60%从地区层面，全球贫富人群间数字支付服务使用率的平均差距在持续缩短，截至 2021 年为 11.22%。大多数地区发展的趋势 28 相似，然而撒哈拉以南非洲地区的贫富人群间数字支付服务使用率差距却在持续上升，从 2014 年的 15.88%上升至 20.66%，意味着数字支付的金融服务在该地区的贫富差距仍在持续增大。图 15 贫富人群间数字支付服务使用率差距（按地区）从收入水平来看，贫富人群间数字支付服务使用率差距与收入水平和发展阶段存在明显的关系。高收入国家的差距一直保持较低水平，截至 2021 年保持为 4.34%。中高收入国家和中等收入国家在不断发展的过程中，差距也逐渐降低，至 2021 年分别为 11.54%、12.71%。然而，低收入国家在 2014 年却拥有比中高收入、中等收入、中低收入国家显著更低的差距，然而在发展过程中该差距从 8.7%上升至 16.9%，凸显了低收入地区数字支付服务稀缺，普惠移动支付发展不足，进而导致了贫富差距。0%5 %0 1420172021全球东亚及太平洋地区欧洲和中亚拉丁美洲和加勒比地区中东和北非北美撒哈拉以南非洲 29 图 16 贫富人群间数字支付服务使用率差距（按收入水平）2.3 国际普惠金融的实践案例国际普惠金融的实践案例 2.3.1 数字移动支付数字移动支付肯尼亚移动钱包肯尼亚移动钱包 M-Pesa 肯尼亚移动钱包 M-Pesa，通过手机及电信网络为客户提供跨境支付、短期借贷、工资领取、账单支付等服务，使传统金融服务覆盖不全的人群享受到便捷的金融体验。M-Pesa 的目标客群是没有银行账户的贫困人口，它通过便捷的转账方式，使这部分人群享受到了金融的便利性。今年，M-Pesa 月活跃用户数量增长 7.8%，达 3053 万；M-Pesa 平台上的总交易额同比增长 34.0%，达 29.55 万亿肯尼亚先令；交易量同比增长 34.9%，达 157.5 亿笔。肯尼亚虽然是比较落后的发展中国家，但是移动通讯 SIM 卡0%5 %0 1420172021全球高收入国家中高收入国家中等收入国家中低收入国家低收入国家 30 与金融支付结合的尝试，却启发了世界许多国家，成为数字普惠金融的经典案例。2.3.2 差异化群体便差异化群体便利贷款利贷款Niche 利基银行利基银行 利基银行（niche bank）是为各类长尾端客户和行业提供个性化服务的银行。传统银行往往着重于提供横向的通用产品，而利基银行则垂直深入到特定的利基市场提供个性化需求的金融服务产品，在细分市场完善服务体系，以此实现普惠金融的目标。利基银行可以服务特定人群，例如，退休者或年轻人，或者零工经济中的工作主体；利基银行可以选择其产品组合来满足特定行业的需求，例如，为房地产行业，或者零售行业提供相关的金融服务；利基银行也可以建立自己的产品来解决特定社区的金融服务需求，例如，针对社区的水电燃气支付或者日常开支等金融服务需求。2.3.3 便民机构金融化便民机构金融化巴西经验巴西经验 巴西代理银行模式的发展取得了显著的成功。通过将非银行机构，如药店、邮局、超市等转变为银行代理机构，巴西成功地提供了更多元化和广泛的银行服务。这种模式的成功得益于巴西政府采取的一系列政策措施，降低了代理银行的运营成本，使其能够在更大范围内提供金融服务。巴西的成功经验也鼓舞了其他国家，如秘鲁、哥伦比亚等，31 这些国家也开始大力发展代理机构。事实上，扩张代理机构的成本与建立一家银行分支机构的成本相比非常低廉，这进一步显示了代理银行模式的成本效益和灵活性。总的来说，巴西的代理银行模式提供了一种创新的解决方案，通过利用现有的非银行机构来扩大银行服务的覆盖范围，同时降低运营成本，为更多人提供金融服务。这种模式不仅在巴西取得了成功，也为众多南美国家提供了可效仿的范例。三、三、中国普惠金融发展趋势与案例中国普惠金融发展趋势与案例 3.1 中国普惠金融相关政策中国普惠金融相关政策 2005 年是“普惠金融”诞生之年，联合国正式提出“普惠金融”的概念，同年央行、商务部、国开行等与联合国开发计划署合作开展“建设中国普惠金融体系”项目。2013 年是中国普惠金融发展的奠基之年，党的十八届三中全会通过中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定，正式提出“发展普惠金融，鼓励金融创新”。2014 年政府工作报告在“深化金融体制改革”的表述中增加“发展普惠金融”。此后数年，国务院政府工作报告都对“发展普惠金融”的内涵作了进一步补充。2015 年政府工作报告提出要大力发展普惠金融，让所有市场主体都能分享金融服务的雨露甘霖。同年 12 月，国务院印发了推进普惠金融发展规划(2016-2020 年)，要求到 2020 年，建立与全 32 面建成小康社会相适应的普惠金融服务和保障体系。至此，发展普惠金融上升为我国国家战略之一。然而，普惠金融的发展面临着成本风险双高难题，为了破解上述困局，2017 年 5 月，国务院常务会议部署推动了大中型商业银行设立普惠金融事业部，以期资金量大、信贷管理经验丰富的头部金融机构带头践行普惠金融。同年 7 月，习近平总书记在“全国金融工作会议”上，再次强调发展普惠金融的重要意义，并且首次提出“建设普惠金融体系”，为我国普惠金融的下一步指明了方向。自 2019 年开始，政府工作报告连续三年都对金融机构特别是大型国有银行的普惠金融提出了明确要求，要求其每年普惠金融贷款增速不低于 30%。2021 年 政府工作报告 再次明确指出，要“健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融体系”，“增强金融普惠性。”2021 年 9 月，央行发布的中国普惠金融指标分析报告（2020 年）提出，未来要进一步拓展普惠金融发展的广度和深度。2022 年 4 月，中国银行保险监督管理委员会印发了关于 2022 年进一步强化金融支持小微企业发展工作的通知，围绕“六稳”“六保”战略任务，稳步增加银行信贷并优化结构，丰富普惠保险产品和业务，促进综合融资成本合理下降。2023 年 5 月，中国银保监会发布关于 2023 年加力提升小微企业金融服务质量的通知，对普惠金融监管政策进行 33 了重大升级。2023 年 9 月，财政部发布修订后的普惠金融发展专项资金管理办法，通过一系列真金白银的措施，进一步发挥财政资金引导撬动作用，提升财政支持普惠金融发展政策质效，推动普惠金融高质量发展。2023 年 10 月，国务院印发关于推进普惠金融高质量发展的实施意见，明确了未来五年推进普惠金融高质量发展的指导思想、基本原则和主要目标，提出了一系列政策举措。表 11 中国普惠金融发展政策沿革 时间 政策 政策内容 2005 年“建设中国普惠金融体系”项目 联合国正式提出“普惠金融”的概念。2013年11月 中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定 正式提出要“发展普惠金融，鼓励金融创新”2014 年 3 月 政府工作报告 在“深化金融体制改革”的表述中增加“发展普惠金融”。2015 年 3 月 政府工作报告 提出要大力发展普惠金融，让所有市场主体都能分享金融服务的雨露甘霖。2015年12月 推进普惠金融发展规划（20162020年）提出“普惠金融”明确定义，发展普惠金融上升为我国国家战略之一。2017 年 5 月 国务院常务会议 部署推动了大中型商业银行设立普惠金融事业部，以期资金量大、信贷管理经验丰富的头部金融机构带头践行普惠金融。2017 年 7 月 全国金融工作会议 首次提出“建设普惠金融体系”2018 年 3 月 政府工作报告 改革完善金融服务体系，支持金融机构扩展普惠金融业务，规范发展地方性中小金融机构，着力解决小微企业融资难、融资贵问题。2019 年 3 月 政府工作报告 对金融机构特别是大型国有银行的普惠金融提出了明确要求，要求其每年普惠金融贷款增速不低于 30 20 年 5 月 政府工作报告 国有大型银行上半年普惠型小微企业贷款余额同比增速要力争不低于 30%。2021 年 3 月 政府工作报告 要“健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的 34 现代金融体系”，“增强金融普惠性。”2021 年 9 月 中国普惠金融指标分析报告（2020 年）未来要进一步拓展普惠金融发展的广度和深度。2022 年 4 月 关于 2022 年进一步强化金融支持小微企业发展工作的通知 进一步丰富普惠保险产品和业务 2023 年 5 月 关于 2023 年加力提升小微企业金融服务质量的通知 对普惠金融监管政策进行了重大升级 2023 年 9 月 普惠金融发展专项资金管理办法 提升财政支持普惠金融发展政策质效 2023年10月 关于推进普惠金融高质量发展的实施意见 明确要在未来 5 年基本建成高质量的普惠金融体系（数据来源：作者整理）3.2 中国普惠金融发展现状及趋势中国普惠金融发展现状及趋势 近年来，中国普惠金融的理念和实践发生显著变化，包括传统金融机构和科技公司在内的各类金融服务提供者纷纷涌现，国家层面出台的一系列政策与方法也逐渐显现出了效果，中国在普惠金融方面已经取得了巨大进步。3.2.1 趋势一趋势一：中国普惠金融处于全球领先，已进入“数：中国普惠金融处于全球领先，已进入“数字普惠时代”字普惠时代”根据 2022 年世界银行全球普惠金融调查（Global Findex Database），2021 年我国金融账户拥有率 89%，金融借贷参与率56%，数字支付服务使用率 86%。图 17 对比了我国与全球居民的金融账户拥有率，图 18 对比了我国与全球居民的金融借贷参 35 与率，图 19 对比了我国与全球居民的数字支付使用率。数据显示，截至 2021 年末，我国多项指标逐年上涨，均领先全球，中国已进入“数字普惠时代”。图 17 金融账户使用率 图 18 金融借贷参与率 62hvy%0 0 1420172021全球中国50GSCEV%0 0P 1420172021全球中国 36 图 19 数字支付服务使用率 中国居民通过金融机构获得金融服务的比例显著提升。2017年中国居民通过金融机构储蓄和借贷的比例为 34%和 22%，到2021 年已经上升到了 45%和 31%。图 20 2017-2021 年金融服务比例 在贷款领域，中国居民的借贷参与率及快速筹集到资金的效率也获得了较大提升。如图 21 截至 2021 年末，中国居民的借贷参与率高于全球水平；超过 90%的中国居民可以在 30 天内筹44RdIg%0 0Pp0 1420172021全球中国34E1%0 0P%金融机构储蓄金融机构借贷20172021 37 集到应急资金，高于全球水平；表示不存在资金筹集困难的中国用户达 60%，高于全球水平。图 21 2021 年居民贷款情况 我国普惠金融基础设施建设较为完备，经济发展与社会保障显著进步，中国居民在养老、教育、日常消费等方面的财务担忧均低于全球，如图 22 所示。图 22 2021 年居民财务担忧情况 552VF%0 0%借贷参与率快速资金筹集无资金困难全球中国20%8%5%0%5 %养老担忧教育担忧消费担忧全球中国 38 3.2.2 趋势二：差异化群体金融需求得到更好满足趋势二：差异化群体金融需求得到更好满足 随着中国居民财富增加，中国居民金融需求旺盛，个人借贷、理财配置等迎来增长。图 23 中国人民银行近 10 年统计数据显示，中国人均可支配收入逐年上涨，2022 年达到 36883 元，中国个人投资者储蓄率稳步上升，2022 年达到 33.47%。图 23 中国人均可支配收入及储蓄率（数据来源：中国人民银行）中国居民借贷需求持续提升，图 24 显示，中国居民部门杠杆率逐年上升，与美国差距越来越小，发展普惠金融将帮助需求人群便利获取金融服务。3688333.47%)50003000035000400002013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022中国人均可支配收入（元）中国个人投资者储蓄率 39 图 24 中美居民部门杠杆率对比（数据来源：国家资产负债表研究中心）图 25 显示了不同收入人群消费贷获取容易度指数，截止至去年，中国不同收入群体的贷款可获取性持续提升，不确定性时期，低收入人群的普惠贷款条件得到迅速改善。图 25 不同收入人群消费贷获取容易度指数（数据来源：西南财经大学）52.1V.1b.3a.9a.9c.3u.9u.3y.3w.1t.8s.6Pp0 02120222023.3中国美国70809002020Q12020Q42021Q42022Q45万及以下5-10万10-30万30万及以上 40 图 26 显示，2022 年中国互联网财富管理用户累积达到 6.7亿人，用户规模增长迅速,年复合增长高达 18%。以数字理财、智能投顾互联网财富管理服务层出不穷，可根据用户进行个性化管理，具有服务门槛低、覆盖人群面积广、操作方便、节省人力成本、不受时间地域限制、业务标准化程度高等优势，这些优势使得长尾用户的金融需求得到更好满足。图 26 中国互联网财富管理用户（数据来源：中国基金业协会）3.3.3 趋势三：小趋势三：小微企业贷款可得性不断提升，贷款形式微企业贷款可得性不断提升，贷款形式不断创新不断创新 国家金融监督管理总局发布的数据显示，截至今年 6 月末，普惠型小微企业贷款余额 27.37 万亿元，新增 3.8 万亿元，同比增速 25.7%。普惠型小微企业贷款逐年增加，发展普惠金融的需求不断扩大。3.13.84.65.36.16.36.702002020212022亿人亿人 41 图 27 普惠型小微企业贷款余额（数据来源：国家金融监督管理总局）人民银行优化利率形成和传导机制，推动企业综合融资成本稳中有降。图 28 显示，新发放企业贷款加权平均利率为 3.96%，比上年同期低 25 个基点。中国人民银行授权全国银行间同业拆借中心公布，2023 年 10 月 20 日贷款市场报价利率（LPR）：1年期 LPR 为 3.45%，5 年期以上 LPR 为 4.2%。今年以来，LPR在 6 月和 8 月进行了 2 次下调，经过两度降息，今年 1 年期和 5年期以上 LPR 已分别下降 20 个基点和 10 个基点，推动企业贷款利率进一步下行。在普惠金融政策的推动下，央行通过降低贷款利率减轻小微企业融资负担，满足小微企业的融资需求。15.2719.0723.5727.3705020202120222023.6贷款余额（万亿）42 图 28 企业贷款加权平均利率（数据来源：中国人民银行）同时，大数据、人工智能、物联网、5G 等技术不断迭代升级，推动小微企业贷款形式创新，优化普惠金融服务模式。小微企业通过“数字授信”“数字担保”“数字保险”获得足额、便捷、便宜的融资服务。金融科技渗透到金融业务各个环节，从线下业务到线上获客，从人工审核到智能风控，打造了批量化获客、精准化画像、自动化审批、智能化风控、综合化服务的功能，解决了普惠金融面临的客户风险管控难、产品服务少、服务成本高、覆盖范围窄等难题，大幅提升普惠金融覆盖面和服务效率。在实践方面，银行针对小微企业金融需求短、频、急的特点，支持小微企业在线申请贷款，推出小微快贷、速贷通、速 e 贷、小额贷、信用贷等多元化贷款形式。金融机构创新金融服务，支持手机钱包和支付应用、在线银行、消费贷款服务、财富管理应4.61%4.57%3.97%3.96%3.0%3.5%4.0%4.5%5.0 20202120222023.6 43 用、保险服务，以及独立的信用监测和评分服务。例如，蚂蚁金融探索“贷款 外部直投”业务新模式，持续推广“知识价值”“商业价值”等创新信贷产品，形成企业信用信息数据库，积极开发消费、理财、养老、创业等定制化金融产品。3.3 中国普惠金融的实践案例中国普惠金融的实践案例 中国为居民与企业提供的普惠金融服务能力持续增强，产品形式不断创新。中国人民银行推出数字人民币“元管家”，通过部署智能合约，保护消费者资金安全提升普惠金融服务水平。以中国银行为首的商业银行，推出“数字人民币 SIM 卡硬钱包”，通过通与信运营商合作，为数字人民币的应用提供更加普适、便捷的支付方式和体验。以蚂蚁集团为代表的互联网金融服务平台，推出“支小宝 2.0”，结合全新的大模型技术，为用户打造“智能专业”、“既普且惠”的服务。以网商银行为代表的互联网银行，推出“大雁系统”，打破了传统供应链金融模式中对核心企业的高度依赖，为更多小微经营者服务。在普惠金融乡村振兴领域，国家开发银行筑牢四方利益联动机制，创新乡村振兴金融服务模式；中国农业银行推出“惠农 e 贷”，大力推进农村普惠金融服务。3.3.1 数字人民币“元管家”智能合约护航普惠金融安全数字人民币“元管家”智能合约护航普惠金融安全 2022 年 9 月，人民银行数字货币研究所推出预付资金管理 44 产品“元管家”。“元管家”是在数字人民币的钱包上部署智能合约，在预付消费服务场景提供防范商户挪用资金、保障用户权益的解决方案。“元管家”开辟了预付式消费资金管理新路径。当消费者向商户预付资金时，运营机构为每一位消费者创建一个加载了智能合约的数字钱包，一方面，将合同条款写入智能合约，商户不能随意划转消费者预付的资金；另一方面，在实际消费之前，预付资金仍然归消费者所有，即使商户破产清算，也能保护消费者资金安全。数字人民币作为数字经济时代的金融基础设施，凭借可追溯等技术特性追踪资金流向、保障贷款用途，其发展和创新必将提高货币及支付体系运行效率、提升普惠金融发展水平。3.3.2“数字人民币“数字人民币 SIM 卡硬钱包”实现金融通信跨界卡硬钱包”实现金融通信跨界统一统一 今年 7 月，中国银行、中国电信、中国联通在数字人民币 APP联合上线 SIM 卡硬钱包产品，实现金融与通信跨界又一创新成果落地，为数字人民币应用提供更加普适、便捷的支付方式和体验。SIM 卡硬钱包，指的是通过把数字人民币软钱包关联至运营商发行的超级SIM卡，从而使SIM卡具备数字人民币支付功能。数字人民币用户只需在手机安装运营商发行的 SIM 卡，登录数 45 字人民币 APP，开通 SIM 卡硬钱包，利用手机 NFC 功能“碰一碰”即可完成数字人民币支付。该产品以通信运营商发行的 SIM卡为安全载体，加载数字人民币钱包应用，打造一卡多应用的融合应用场景，实现运营商渠道、用户、场景、服务、大数据等能力与数字人民币的紧密结合，实现差异化的数字人民币推广运营模式。产品的推出充分依托商业银行和运营商各自优势，使数字人民币金融基础设施与信息技术基础设施有机结合、相互赋能。数字人民币 SIM 卡硬钱包，具备安全可靠、通用便利、无电支付、共享余额的核心特点。SIM 卡管理规范、成熟，内置安全单元安全可控，在监管可控性、安全性、便利性等表现上非常突出，可以确保用户在钱包开立、使用中的信息与资金安全。SIM卡是使用最广泛的安全硬件介质，具有极高的渗透率和接受度，并且没有时间、空间的限制，客户随时随地可以进行支付、交易等，降低了使用成本，增强了数字人民币使用的普适性。数字人民币 SIM 卡硬钱包支持无电支付，手机可在断网、无电关机等多种情况下，不打开支付软件，使用手机碰一碰即可完成支付。数字人民币 SIM 卡硬钱包在使用过程中，与所属的母钱包共享余额，无需单独进行充值，支付更方便、易用。46 3.3.3 蚂蚁集团“支小宝蚂蚁集团“支小宝 2.0”打造“智能普惠理财”模打造“智能普惠理财”模范范 今年 9 月，蚂蚁财富平台发布了国内首个应用大模型技术的智能理财助理支小宝 2.0。支小宝 2.0 版本基于蚂蚁集团刚发布的金融大模型研发而成，在知识力、专业力、语言力、安全力方面得到大幅提升，可以帮助金融机构为用户提供高质量的行情分析、持仓诊断、资产配置和投教陪伴等专业服务。支小宝 2.0 结合全新的大模型技术，智商和财商提升到了新水平，能帮助用户深度解读市场信息、并结合用户的财务目标、投资偏好等，提供个性化的配置策略。支小宝 2.0 背后的知识力拓展了知识的广度和深度，能让更多用户获得既普且惠的服务；专业力能帮助实现千人千面的资产配置，打造“智能专业”的体验；语言力提升了个性化生成能力，打造出“温暖陪伴”的体验；安全力作为基石与底盘，通过可控可信的围栏技术，保障内容安全与金融合规性，带来“透明可靠”的体验。3.3.4 网商银行“大雁系统”实现供应链金融普惠性网商银行“大雁系统”实现供应链金融普惠性 2021年，网商银行将企业、行业图谱计算应用到供应链金融，推出了基于数字技术的供应链金融解决方案“大雁系统”，基于大规模图计算、多模态识别、区块链隐私计算等技术，实现了对于核心品牌企业、上下游供应商、经销商、终端门店之间的 47 准确识别和关系刻画，解决小微企业在供货回款、采购订货、铺货收款、加盟、发薪等生产经营全链路的信贷需求和综合资金管理需求。“大雁系统”提出了“1 N”的模式，打破了传统供应链金融“1 N”模式中对核心企业的高度依赖，N 的信用不再完全依赖于 1，也不再被单纯视为某一个核心企业的附庸，链条上的每一个 N 都链接更下游的商超、门店等更多的 N，甚至其他的核心企业，逐步形成一张关系网络，覆盖更多以往难以被看见的小微经营者，从而实现了供应链金融普惠性，已有超 500 家品牌成为网商银行供应链金融的合作方。3.3.5 国家开发银行筑牢四方利益联动机制，创新乡村国家开发银行筑牢四方利益联动机制，创新乡村振兴金融服务模式振兴金融服务模式 国家开发银行因地制宜、分类施策，创新乡村振兴金融服务模式。今年 1 至 4 月，开发银行已向 5 个示范区发放涉农贷款 55亿元，“十四五”以来已累计发放 380 亿元。国开行支持示范区保障国家粮食安全、农业农村基础设施、农村人居环境整治、乡村特色产业等领域发展。国开行投放国开基础设施建设投资基金，配套授信中长期贷款；支持建设国家储备林、茶园、农业基地建设；采用“企业 村集体 农户”专业运营模式支持农业农村基础设施建设，强化 48 利益联结；向果业龙头企业发放贷款，支持苹果收购，并借助东西部协作机制打通在销售渠道，拓宽农民增收渠道。通过以上措施，国开行帮助我国绘就普惠金融乡村振兴新画卷。3.3.6 中国农业银行“惠农中国农业银行“惠农 e 贷”大力推进农村普惠服务贷”大力推进农村普惠服务 中国农业银行积极落实中央“把普惠金融发展重点放在乡村”的要求，运用金融科技手段，推出“惠农 e 贷”线上贷款产品。“惠农 e 贷”是专为广大农民量身打造的便捷高效线上贷款产品，让农民通过手机实现在线申请、在线取款、在线还款、足不出户办理贷款，目前累计支持近 100 万农户，累计放款金额超1500 亿元。“惠农 e 贷”增加了农村普惠金融服务供给，推动普惠金融服务惠及农民群众。截至 2022 年末，农业银行乡村振兴领域贷款余额达 7.31 万亿元，“惠农 e 贷”余额 7477 亿元，较年初增加 2031 亿元。四、四、中国普惠金融面临的挑战与机遇中国普惠金融面临的挑战与机遇 4.1 挑战挑战与机遇与机遇 我国普惠金融的发展仍面临一些挑战。一是普惠金融的快速演变，导致全球仍然缺乏统一的标准与规范。近年来，我国普惠金融发展迅猛，但是在全球范围内仍缺乏统一的准则。建立一套 49 普惠金融国际标准化体系不仅是经济全球化的需要，也是中国经济发展的实际需要。这有助于在全球化的进程中保护我国本行业的利益，又能实现逐步开放、引进先进的理念。二是普惠金融从规模走向创新，对金融监管提出了更高的要求。由于普惠金融产品种类复杂以及运行模式多样化的特点，监管机构需要不断升级监管框架，确保普惠金融产品的合规性、风险可控性以及消费者权益的保护。同时，需要综合监管监测整个金融生态系统的健康状况，识别潜在风险。三是普惠金融的发展存在区域不平衡，需要投资者教育和金融知识的普及。我国金融知识的普及有待完善，城市居民和受过良好教育的居民能有效获得数字金融服务，但普惠金融的主要受众是城镇低收入人群、农村用户、妇女等，而这部分用户受教育程度普遍较低，对普惠金融服务的接受程度随着年龄代际向上迁移而逐步下降。这阻碍了数字普惠金融在我国广大农村地区偏远地区拓展应用。普惠金融的发展存在一些机遇。一是普惠金融显著改善了金融资源分配间的贫富差距。普惠金融能够有效渗透各个区域，提供种类丰富的金融产品，提高金融服务效率。这有助于缩小城乡收入差距，促进区域经济协调发展，改善城乡发展不平衡的现状。二是普惠金融从解决“金融可得性”变为了覆盖移动支付、信用借贷、理财配置等多个领域的综合生态。普惠金融提升了金 50 融服务的下沉深度、覆盖广度、服务力度。金融科技的深化应用打造了产品丰富、交互智能、流程高效的普惠金融生态。三是普惠金融的内容与产品，都在随着数字技术的发展而不断创新。大数据、云计算、机器学习、人工智能、区块链等数字技术提高了金融服务的便捷性、可得性和覆盖范围，创新了金融产品的供给，提升了金融服务质效。4.2 总结与建议总结与建议 我国在普惠金融发展领域采取了多项措施，并取得了明显的成效。中央经济工作会议多次对普惠金融发展进行部署；政府工作报告多次对普惠金融发展提出目标要求；人民银行通过定向降准、再贷款等货币政策支持普惠金融发展；金融机构充分发挥自身优势，进行产品创新，有效推动金融服务覆盖率、可得性不断提升。在看到成绩的同时，我们也需要认识到，普惠金融服务供给总量不足、质量不高的问题仍然存在，需要不断深化金融供给侧结构性改革。对此，为保持普惠金融发展良好态势，进一步推动普惠金融发展提质增效，本文提出以下建议：首先，平衡好数字普惠金融发展中的创新与风险。对数字普惠金融的技术风险，以高标准的技术手段和差异化的管控措施进行防范；对于金融服务对象，坚持精准教育、精准保护与精准服务同步，提高金融消费者的操作知识和风险意识。51 其次，利用金融科技推动普惠金融发展。支持金融机构深化运用互联网、大数据、人工智能、区块链等科技手段，加快实现数字化转型，打造健康的数字普惠金融生态。第三，大力推动普惠金融在农村地区的推广应用。加强农村地区金融创新工具的宣传教育和业务咨询，着力解决数字普惠金融发展中的“数字鸿沟”问题，避免数字技术的使用造成金融服务不平等现象加剧。最后，建立健全与高质量发展相适应的普惠金融指标体系。设立国家核心绩效指标，建立常态化的数据采集机制，促进指标体系的实际应用。（作者：张晓燕为清华大学五道口金融学院副院长、金融学讲席教授、清华大学金融科技研究院副院长，财富管理研究中心主任。殷子涵、张艺伟为财富管理研究中心研究专员。实习生刘佶翰、杨睿天，对此报告亦有贡献）52 参考文献参考文献 1 全球金融发展报告：普惠金融R.世界银行,2023.2 Building Inclusive Financial Sectors for DevelopmentR.联合国,2006.3 The impact of COVID-19 on digital financial inclusionR.普惠金融全球合作伙伴，2021.4 中国普惠金融指标分析报告（2021）R.中国人民银行行金融消费权益保护局,2021.5 全球视野下的中国普惠金融：实践、经验与挑战R.世界银行.中国人民银行,2019.6 The Global Findex Database 2021:Financial Inclusion,Digital Payments,and Resilience in the Age of COVID-19R.世界银行,2021.7 2023 年 10 月，国务院印发关于推进普惠金融高质量发展的实施意见 8 中国金融科技和数字普惠金融发展报告（2022）R.中关村互联网金融研究院,2022.9 国务院办公厅.关于推进普惠金融高质量发展的实施意见.2023 年 10 月 11 日印发.10 2022 年中国家庭财富变动趋势R.西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心,2022.

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