沙利文高管受邀出席财经中国2023年会暨第21届财经风云榜·银行业论坛

财经中国2023年会暨第21届财经风云榜

12月12日，由和讯网与联办集团共同主办的财经中国2023年会暨第21届财经风云榜·银行业论坛在北京顺利举行，大会以“守正创新 进阶高质量”为主题。

 弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，简称“沙利文”）大中华区主管合伙人兼总裁王晨晖受邀出席会议，并以《洞悉未来金融新技术发展趋势》为题发表主旨演讲。

沙利文大中华区主管合伙人兼总裁 王晨晖

王晨晖首先分享了金融IT的发展现状及趋势。他指出，中国金融机构IT投入规模已从2017年的1,399亿元增长至2022年的3,265亿元，年复合增长率为18.5%。2022年，中国保险业、证券业和银行业IT投入规模分别为378亿元、330亿元和2,557亿元，银行业IT投入规模占比高达78.3%。

中国金融业从早期的利用IT技术升级后台业务模式、业务流程和管理模式，不断演进至当下利用人工智能、大数据、云计算、物联网等新兴技术与金融业务深度融合，为银行、证券和保险业务提供创新活力。此外，金融信创深度不断扩大，金融IT系统国产化替代持续进行。金融信创采用“先试点，后全面”的推广方式进行，使得银行业、证券业、保险业信创IT采购逐年攀升。

近五年，中国金融业整体IT投入增速在经历了2018-2020年的高速增长期后，于2021年开始增速放缓。2020年，中国金融业总体IT投入达2,479亿元，同比增长36.8%，创下近十年来的增幅新高。

2020年金融业IT投入增速创新高的原因主要为中国金融信创的起步，2020年中国金融业共有47家信创项目试点机构，包括头部银行、证券、保险、一行两会和交易所，项目多以OA办公系统为主，要求信创基础软硬件采购额占IT外采的5-8%。

在政策层面，仅是2021年至2023年，国家层面就颁布了一系列政策，旨在推动以人工智能、区块链、大数据、云计算等技术与金融业务的融合发展，加速银行业、证券业和保险业数字化转型进程。

“十四五”时期，中国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段。2022年，面对经济新的下行压力，中国数字经济规模达50.2万亿元，仍同比增加4.68万亿元。数字经济占GDP比重进一步提升，达41.5%。同时，“十四五”规划明确提出：稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型。王晨晖指出，受客户、管理、竞争层面因素的驱动，银行业、证券业和保险业机构纷纷加大IT投入，以实现业务创新和升级。

“十四五规划与2035远景目标纲要”提出，将实施金融安全战略作为国家经济安全保障重点方向之一，要推进金融业信息化核心技术安全可控，维护金融基础设施安全。在金融信创的持续推动下，银行、证券、保险机构均计划加大信创IT投入，以实现底层软硬件基础设施安全自主可控。2022年，金融信创在启动三期试点的同时也进入全面推广阶段，参与银行、保险和证券机构也将分别增加至4,601家、238家和137家。

 就银行业来说，王晨晖介绍道，银行核心系统是以处理银行最基本的存款、贷款业务为主的IT系统，作为支撑业务运营的关键系统和银行信息化的重要组成部分，被称作银行IT系统的“心脏”。  银行核心系统的发展历程可追溯至20世纪80年代以前的“手工时代”，在经历了“PC单机”、“联网联机”、“全国大集中”和“瘦核心”时代后，银行核心系统在2015年开始逐步进入“分布式微服务”时代。

根据沙利文研究，2022年，中国银行业整体IT投资规模达到2,557亿元，同比增长10.25%。其中，服务、硬件、软件投入规模分别占36.6%、48.6%和14.8%。预计在2026年增长至5,132亿元。近年来，银行业IT投入规模的增长主要由于：1）银行持续推进数字化转型，金融信创项目带来银行底层基础软硬件的国产化替代热潮。2）数字人民币于2020年起在中国多地开展公测，数币的应用和扩展直接带来银行IT系统的新建和改造需求。

数据显示，中国银行IT解决方案市场规模由2019年的307.2亿元增长至2022年的545.8亿元，年复合增长率为21.1%。预计该市场规模将在2027年增长至1230.6亿元，2022-2027年复合增长率为17.7%。  王晨晖指出，未来5年市场增长驱动力主要由于数字化转型背景下，新兴技术为银行业带来新的发展机会，以及金融信创的推进，带来新一轮软硬件国产化替代。

“纵观整个银行IT的发展趋势，未来在技术端，以人工智能、大数据、云计算、区块链等为代表的新兴技术将加速与银行业务融合，并持续向中小银行下沉渗透；而在产业端，银行将不断拓宽与外包服务商业务合作的广度与深度，从单一的服务提供转变为战略合作。”王晨晖说道。

随后，王晨晖分享了AI及大模型在金融行业的应用。  他表示，大模型与金融数据的结合成为推动金融科技创新和发展的重要动力，通过数据、信息以及人工智能等技术的应用，金融行业正迎来创新突破，实现全面的赋能和持续发展。

中国金融大模型带来的商业价值体现在解决复杂问题、提供个性化金融服务、强化风险管理和预防金融欺诈等方面，为金融科技行业创造更多发展机遇，提升服务质量和经营效率。王晨晖进一步解释道，大模型能解决复杂的金融问题，例如通过更准确的信用评分、精细化的风险管理以及个性化的金融服务，提升服务质量。个性化金融服务是金融服务的一个重要发展方向，在大模型的支持下，个性化金融服务不再是一个遥不可及的梦想，而是一个越来越接近现实的目标。

风险管理在金融科技中起着核心的角色，是大数据和人工智能应用的重点领域。传统的风险评估方法常常依赖于简化的模型和有限的数据，然而这样的方法在处理复杂的金融风险时往往力不从心。大模型具有强大的数据处理能力，可以分析大量的、复杂的交易数据，从而捕获到风险的微妙信号。在应对金融欺诈方面，大模型通过深度学习可以识别异常交易模式，提供更准确的欺诈预防，其持续学习能力适应欺诈手段的变化，有效地保护金融机构和用户的利益。

 “总体而言，大模型为金融科技在防止金融欺诈方面提供了强有力的工具和方法，带来重要机遇。”王晨晖说道。
 

而在人工智能领域，在数字化转型的趋势下，六大国有行金融科技资金投入同比增长11.26%，同时，生成式AI在银行业的应用率逐步提升，其在银行业的应用可贯穿各个业务环节，实现降本增效；AIGC赋能产品研发、渠道营销、运营管理和客户服务等环节，推动保险行业数智化转型，现阶段保险行业AIGC大模型训练水平和实践深度有限，保险IT市场潜力有待挖掘；人工智能赋能证券业务为IT投入的重要方向之一，生成式AI对于证券行业的影响主要在于降本增效、提升客户粘性，其可应用于风险评估、投资决策、智能交易、智能客服等场景。

 王晨晖总结道，金融大模型面临数据、算力、产业政策和行业监管等方面的挑战，需解决数据质量、算力创新和政策规范等问题，以确保技术的安全和可持续发展。

最后，王晨晖向在座嘉宾简要介绍了头豹首创的全开源、多方协同、可拓展的智慧行研平台——“脑力擎Knowlengine”知识管理与研究辅助KaaS（Knowledge as a Solution）系统，该系统利用AIGC技术，辅助分析师高效进行研究分析，智能输出研究报告；同时，进行研究过程中的知识管理和数据溯源，确保研究效率和质量同步提升，实现头豹创作提质增效。