【金融行业白皮书】《金融行业 企业架构管理白皮书》今天分享的是：《金融行业 企业架构管理白皮书》核心内容：金融行业数字化转型是顺应时代发展、贯彻落实国家数字化战略的重要举措，是金融业更加着眼于服务实体经济和民生百姓，实现企业运营降本增效的重要抓手。数字化转型趋势下，在银保监会数字化转型要求、金融业务以客户为中心的场景化、服务化发展、以及金融科技发展趋势等各方面，对科技建设提出了更灵活、更敏捷、更高质量等新要求。为高效响应业务发展的需求，金融机构应持续提升业务能力水平、不断优化组织架构、加强科技能力建设，并运用企业架构管理思维，完善企业架构设计及管理能力，从企业架构视角审视科技建设，实现架构驱动模式转型，推进业技融合。为帮助金融机构厘清数字化时代下企业架构管理发展方向及重要举措，构建适合自身禀赋的成功路径，在高质量发展之路行稳致远，本书中，普华永道系统梳理了企业架构管理的现状与挑战，提出金融机构企业架构的定义、内涵以及“业务先行”、“敏捷协同”、“增量构建”和“价值释放”的特色方案，并以企业架构闭环管理项目实践为例，阐述企业架构管理解决方案、企业架构管理基础框架，并指出金融行业企业架构管理建设的关键举措。报告全文下载链接https://www.baidu.com/link?url=e0s2HVDv8vWsfUvNhbL1sRt5RuXgPGwcuy6qh2A0M_W8JBJvIW3WD__x-Ux8hFpA6ygEGEBd1HRdzG_lCgGDlodX5WZjqmcaE8N5vONfxKL4chDkNq-KLilF3a7g8wvsPNX9Kr3QllEdZZvP-kXxvNQVr2aWcBQSxU_awxI_5KvARdMOSK2crcl80mQAbE5GyvfT6XAZVGsFJ3o5dVJMOq&wd=&eqid=c81b46ac000768f50000000469747778【金融行业白皮书】《金融数据保护治理白皮书》今天分享的是：《金融数据保护治理白皮书》》随着信息技术的飞速发展和金融行业的数字化转型，金融数据的规模与复杂性日益增加。这些数据不仅是金融机构的核心资产，也是推动金融创新和服务升级的关键驱动力。然而，数据的安全性和隐私保护问题也随之凸显，成为制约金融行业健康发展的重大挑战。本白皮书旨在阐述金融数据保护治理的重要性、面临的挑战、现有解决方案及未来发展趋势，为金融机构提供一套全面、系统的数据保护治理框架。二、金融数据保护治理的重要性合规性要求：全球范围内，针对个人数据保护和金融信息安全的法律法规不断出台和完善，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、中国的《个人信息保护法》等，要求金融机构必须严格遵守，确保数据处理活动的合法性与透明度。风险防控：金融数据泄露不仅会导致客户信任危机，还可能引发严重的经济损失和法律后果。有效的数据保护治理能够预防数据泄露、篡改和滥用，降低业务运营风险。促进业务发展：在保障数据安全的前提下，高效的数据利用能够促进金融产品创新、优化客户服务体验、提升运营效率，是金融机构增强竞争力的关键。三、面临的挑战技术复杂性：大数据、云计算、人工智能等技术的应用增加了数据处理的复杂度和安全风险点。内部威胁：员工误操作、恶意行为或第三方合作伙伴的不当处理都可能构成数据泄露的风险。跨境数据传输：全球化业务背景下，跨境数据流动的法律合规性和安全性成为新的挑战。新兴威胁：高级持续性威胁（APT）、勒索软件等新兴网络攻击手段层出不穷，对数据防护能力提出更高要求。四、解决方案与实践建立健全数据治理体系：明确数据管理责任，制定统一的数据分类分级标准，实施全生命周期管理策略。加强数据加密与访问控制：采用先进的加密算法保护敏感数据，实施严格的访问权限管理和多因素认证机制。强化安全监测与应急响应：部署智能监控系统，及时发现并处置异常行为；建立完善的应急预案，确保快速有效应对数据安全事件。提升员工安全意识与培训：定期开展数据安全培训和演练，提高全员的安全防范意识和应急处置能力。合作与合规：与监管机构保持密切沟通，确保业务合规；选择可靠的第三方服务提供商，签订严格的数据保密协议。五、未来趋势与展望技术创新驱动：区块链、零信任架构、隐私计算等技术将为金融数据保护提供更强大的技术支持。智能化管理：利用AI和机器学习技术实现数据风险的自动识别和预警，提高数据保护的效率和准确性。监管科技融合：监管机构将更多地运用科技手段进行监管，促进金融机构与监管机构的协同共治。重视用户体验与隐私保护平衡：在确保数据安全的同时，通过透明化数据处理流程、提供更多个性化选项等方式，提升用户参与感和满意度。六、结语金融数据保护治理是一项系统工程，需要金融机构从战略高度出发，综合运用法律、技术、管理等手段，构建全方位、多层次的数据安全防护网。面对不断变化的安全挑战，持续探索和创新将是保障金融数据安全、推动金融行业稳健发展的关键所在。报告全文下载链接https://www.baidu.com/link?url=_W0E7rGMyDqzI2_Au20rqzSWZXlkvJGDp2X8diOsT243sGLsPaFTmdw4kmEQRfsrdrHwPy147ch6sdg0To_wT2TFXaTceRnXpaWgjVmfSIeaejLoX1HMgoTHiXw_1anlYIe1OYshcrhXoDJBe-ZhU4EYoYXADySQmbjuNl2AdiwIoK56MFW9DMkWpRkBGQagRjeyFV4z6l9DvZLGYdZjGhnVBD569fXkbDpPS7Yc-EkeFjlw5QFWmonbgSu0HBOj&wd=&eqid=dc9e99f900ef21c90000000469746ccd【金融行业白皮书】《银行元宇宙创新应用白皮书》今天分享的是：《银行元宇宙创新应用白皮书》发布机构： 工商银行 + 北京大学核心内容： 2021年被称为元宇宙元年，经过一年多的发展，科研、技术、商业、政策等领域的研究与实践，论证了元宇宙概念互联网发展新赛道的价值。国内政策对于元宇宙的态度逐渐清晰，多个省市陆续推出元宇宙发展政策或工作报告，拟加强元宇宙相关技术产业和应用场景建设政策支持，构建数字经济新赛道探索新的经济增长效应。在中国工商银行金融科技研究院的指引下，软件开发中心在2021年开展元宇宙相关研究，完成《我行元宇宙建设研究规划报告》等研究成果，牵头银保监会银行业元宇宙课题研究和《沉浸式数字内容生产工具指标要求和评估方法》等2项元宇宙团体标准建设。基于相关研究，2022年7月，我行在雄安分行推出同业首个元宇宙网点，客户营销转化率达56%，相关成果相继亮相2022年世界人工智能大会、世界制造业大会、澳门BEYOND国际科技创新博览会、2022上海进博会等国际展会，获得今日头条、中国日报等多家媒体采访和报道，树立了同业技术创新标杆。本次发布的《白皮书》，是我行在元宇宙领域研究与实践的成果体现，为银行业进一步开展元宇宙创新应用提供了体系性参考。 报告全文下载链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODI0MTI2Ng==&mid=2650544162&idx=1&sn=aec918b9cb068e58fe4cd08be4878a13&chksm=bec50ebf89b287a9d4d8892bd82b58d0b508c7f7fa12ac0398ba5576a8c1dcf5d3c59964cf47&scene=27【金融行业白皮书】《金融云计算白皮书》今天分享的是：《金融云计算白皮书》本白皮书由易捷行云(EasyStack)发布，聚焦金融行业云计算解决方案，重点针对银行机构数字化转型需求，提供8大专项云平台解决方案八大解决方案精要信创金融云平台分层架构：基础设施安全层+可进化安全云层+生态安全层优势：支持国产主流处理器（x86/ARM混合池）、全组件微服务化、智能运维体系大规模金融云平台解决碎片化建设问题，通过标准化架构（OpenStack/K8S底座）+四重标准化（架构/建设/部署/运维）支持多地多中心分布式部署，满足国有大行核心业务上云需求互联网金融云平台云网联动方案：软硬SDN结合+VxLAN优化网络性能特色组件：金融级分布式数据库(ERDS)、DevOps一体化平台农信行社云平台三级等保架构：互金生产区/开发测试区/生产作业区隔离行业云特性：多租户自服务+应用商店生态中小银行核心系统国产化两种架构可选：集中式数据库+磁盘阵列/分布式数据库+本地硬盘全栈信创支持：从芯片(ARM/MIPS/Alpha)到云平台开发测试云平台双态融合架构：同时支持传统稳态业务和分布式新业务创新点：IaaS+PaaS融合部署，集成多云管理能力容灾备份云平台（方案略）云网一体解决方案（方案略）报告全文下载链接：https://max.book118.com/html/2023/0302/8021007035005042.shtm?from=search&index=43【一月金融圈子活动】金融科技人开工“自适应”指南新年已加载10%，你的系统启动到哪一步了？来份快测，看看同行们的“运行状态”。信创数据库：机遇与挑战并存的未来之路一．引言1.信创数据库的概念信创数据库，即信息技术应用创新数据库，是在国家大力发展信息技术应用创新（简称“信创”）的大背景下应运而生的一种数据库产品。其核心概念在于，它必须符合国家信息安全和数据自主可控的要求，支持国内自主研发和技术创新，能够在关键信息基础设施中替代国外产品，保障国家信息安全。具体而言，信创数据库是指遵循国内标准规范，与国产化硬件平台适配良好，通过自主研发和创新，具有自主知识产权的数据库管理系统。包括关系型数据库、非关系型数据库，以及其他适应特定场景需求的新型数据库产品。2.信创数据库的意义信创数据库的意义重大。首先，它是实现数据自主可控的重要手段，有助于规避因依赖国外技术而可能带来的安全风险。其次，它推动了国产数据库技术的进步和创新，加速了国内信息技术产业的发展。再者，信创数据库的出现，为国内外企业提供了更多选择，促进了市场竞争，推动了产业升级。最后，它在维护国家信息安全、构建自主可控的信息技术体系方面起着不可或缺的作用。本文通过分析信创数据库面对的机遇和挑战，探索克服风险挑战的策略和方法。二．机遇：信创数据库的发展空间1.国产数据库的发展机遇自 2021 年以来，随着国家信创战略的持续推动，国产数据库迎来了难得的发展机遇；与此同时，随着数字经济时代的来临，政企对数据库访问和存储的需求进一步增加，数据库市场需求进一步扩大；此外，随着以华为、百度为代表的一批中国优秀企业的崛起，以及国内云计算巨头入局，一定程度改变了竞争边界，打破了过去以 Oracle 为代表的巨头垄断格局。2.国产数据库的发展空间近年，随着信创战略的驱动和数字经济大潮的到来，国产数据库应用空间广阔，其中不仅包括存量系统的国产化替代，而且包含大量日益增长的新数据库使用需求，当前包括达梦数据库、南大通用、人大金仓以及华为 GaussDB 、阿里 OceanBase 、腾讯 TDSQL 等在内的众多国产数据库厂商已开始在金融、互联网、政务、电信等领域发起猛攻，以争取占领更多的高地。IDC 日前发布的《 2022 年下半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示， 2022 年中国关系型数据库软件市场规模为 34.3 亿美元，同比增长 23.9% 。其中，公有云关系型数据库规模 20.8 亿美元，同比增长 34.8%; 本地部署关系型数据库规模 14.6 亿美元，同比增长 10.3% 。 IDC 预测，到 2027 年，中国关系型数据库软件市场规模将达到 102.7 亿美元， 2022-2027 的 5 年市场年复合增长率 (CAGR) 为 24.5% 。根据中研普华研究院《 2023-2028 年中国数据库软件行业发展分析与投资前景预测报告》显示：本土数据库产品已经越来越广泛地被使用到关键行业和企业核心系统中替换其他存量数据库，在分布式、云原生、 HTAP 等增量数据库市场，本土数据库品牌的优势也愈发明显。三．挑战：信创数据库面临的问题1.国产数据库技术水平和应用领域的挑战1.1 技术能力挑战性能优化： 国产数据库在某些性能指标上与国外成熟产品相比仍有差距，特别是在高并发、大数据处理等方面。功能完整性： 一些国产数据库在功能上可能不如国际主流产品丰富，特别是在复杂的数据分析、人工智能集成等方面。技术创新： 持续的技术创新是提升数据库竞争力的关键，国产数据库在某些技术前沿领域（如分布式存储、人工智能辅助查询等）需要进一步突破。生态系统建设： 相对于国际主流数据库，国产数据库的生态系统建设相对滞后，特别是在云服务、大数据平台集成等方面。国际标准遵循： 国产数据库在国际标准的遵循上可能存在一定的差距，这可能会影响其在国际市场的影响力。1.2 应用领域挑战行业渗透： 国产数据库在某些行业中的应用仍面临国外产品的强烈竞争，特别是在金融、电信等关键行业。用户信任度： 用户对国产数据库的稳定性和可靠性可能存在疑虑，特别是在复杂的大规模应用场景下。人才培养： 数据库技术领域的人才培养相对滞后，缺乏足够的高水平技术人才支持国产数据库的研发和应用。安全性验证： 尽管国产数据库在安全性方面有优势，但需要更多的实际应用场景来验证和提升其安全性。国际市场拓展： 国产数据库在国际市场的认知度和接受度有限，需要更多的国际交流合作来提升其国际影响力。2.国外巨头数据库厂商带来的竞争压力国外巨头数据库厂商，如 Oracle 、 Microsoft 、 IBM 等，在全球数据库市场中占据着主导地位。这些厂商拥有深厚的历史积淀、丰富的产品组合以及强大的技术实力，因此，它们所带来的竞争压力是多方面的。技术压力： 国外巨头数据库厂商通常具备成熟的技术体系和庞大的研发投入，不断推动数据库管理系统（ DBMS ）的更新迭代，保持其在性能、稳定性、安全性等方面的领先地位。例如， Oracle 数据库管理系统（ DBMS ）全球排名第一，其产品历经多次更新，成熟度和稳定性不断提升。这种持续的技术创新保持了它们对新兴数据库厂商的技术优势，构成了竞争压力的一部分。市场压力： 国外巨头数据库厂商通过广泛的市场布局和深厚的客户基础，占据了大量的市场份额。比如，在 2021 年中国本地部署 RDBMS 市场中，甲骨文、微软、 IBM 等国外大厂合计占据 45-50% 的市场份额。这种强大的市场存在感使得国内数据库厂商在争夺客户资源和市场影响力方面面临挑战。生态压力： 国外巨头数据库厂商往往拥有一个完整的生态系统，包括配套的工具、服务、以及广泛的合作伙伴网络。例如， Oracle 除了核心的数据库软件外，还提供数据库连接器、数据库模板、数据加载工具等，形成一个闭环的生态圈。这种完备的生态建设使得国内厂商在尝试建立自己生态系统时，需要额外努力来吸引合作伙伴和用户。转型压力： 随着云计算的兴起，国外巨头数据库厂商也在积极布局云数据库服务，如 Amazon AWS 、 Microsoft Azure 等。这些厂商能够将自身强大的数据库管理能力与云服务相结合，提供更加灵活、高效的数据库解决方案，迫使国内厂商也要加快云原生数据库的研发和部署，以保持竞争力。 四．未来之路：克服挑战的策略和方法1.企业：加强自身产品研发推广体系建设为克服信创数据库当前面临的各种风险挑战，需要采取适当的措施加强国产数据库技术研发和市场推广。1.1 技术研发体系优化加大研发投入 ：吸引和培养数据库领域的专业人才，加强对新型数据库技术如分布式数据库、云数据库、 NoSQL 、 NewSQL 等的研究和开发。产学研用结合： 与高校、研究机构开展深度合作，利用学术界的最新研究成果推动技术创新。同时，紧密跟踪市场需求，针对性地进行产品优化和改进。开源社区参与： 积极参与国际开源数据库项目，通过开源社区的交流和协作，提升自身技术水平和国际化视野。国际标准接轨： 关注数据库领域的国际标准和发展趋势，确保国产数据库产品的兼容性和互操作性。深耕客户需求 ：以信创为契机，建立与重点行业客户之间的联合创新机制，深耕客户需求，挖掘行业核心应用系统的数据库关键需求点，驱动产品性能提升和亮点提取，持续打造可用好用的数据库产品。尊重终端用户反馈：通过客户回访、基于用户群体所在应用社区如 twt ，以服务用户项目落地为目的，与用户群体水平对话等形式建立与终端用户的互动机制，尊重终端用户反馈的使用体验和优化建议，驱动数据库产品进行持续优化。1.2 市场推广策略优化政策支持利用： 充分利用国家政策对国产数据库的支持，争取政府和相关部门的资源和政策倾斜。行业应用示范： 在重点行业如金融、电信、政府等领域进行应用示范，展示国产数据库产品的性能和优势，树立行业标杆。生态建设： 加强与软硬件厂商的战略合作，构建完善的生态系统，包括数据库管理系统（ DBMS ）、数据库服务器（ DB Server ）、数据集成工具 、 ETL 工具、数据可视化工具、数据库监控工具、备份与恢复工具、数据分析工具等。培训认证体系： 建立完善的数据库培训认证体系，提升数据库管理员的技术水平，为企业输送合格的人才。品牌建设与宣传： 对已拥有一定使用量的数据库产品厂商，可支持已使用用户群体基于应用型社区如 twt ，成立第三方用户组织，让已使用用户之间，已使用用户与未使用用户加强同行交流，支持并积极响应已使用用户群体对产品新功能和 BUG 集中反馈，支持用户之间最佳实践的分享，在一些关键场景与用户组织联合创新，联合打造解决方案，让用户对产品的价值逐步形成统一认知，在一些关键项目场景成为事实标准。品牌是用户心中对使用产品价值认可的总和，通过支持用户组织，深耕用户需求，逐步在行业中形成品牌，不止于行业，国内，甚至走向国际。通过上述技术研发和市场推广措施的实施，国产数据库厂商可以不断提升自身产品的核心竞争力，扩大市场份额，逐步实现国产数据库的自主创新和产业化发展。2.监管：多措并举助力国产数据库发展为了克服国产数据库发展面临的挑战，同时需要政府和监管部门在政策和法律法规层面提供更多的支持，充分发挥其管理职能，统筹国产数据库发展全局，为国产数据库发展助力。加大政策扶持力度： 政府可以通过提供研发补贴、税收优惠、贷款补助等手段，鼓励和支持国产数据库的研发和创新。这种扶持可以体现在资金投入、人才培养、技术研发等多个方面。建立标准体系： 制定和推广国产数据库的相关标准，确保其技术、安全性和兼容性与国际接轨，提高国产数据库产品的市场接受度和信任度。强化安全意识： 通过法规强制要求关键信息基础设施使用国产数据库，以增强数据安全可控性，同时对国产数据库的安全性能提出更高要求，促使其提升安全防护能力。推动国产数据库生态建设： 支持国产数据库厂商建立和扩大生态圈，包括鼓励国内软件和硬件厂商与国产数据库进行兼容性测试，推动形成以国产数据库为核心的产业链。加强知识产权保护： 强化知识产权法律保护，为国产数据库厂商提供法律保障，防止技术被侵权，同时鼓励国产数据库厂商加大自主知识产权的投入。促进国际交流与合作： 通过政策鼓励和支持，促进国产数据库厂商与国际数据库厂商的技术交流和合作，学习先进技术，提升自身研发水平。实施人才培养计划： 政府可以与高校、研究机构和企业合作，实施专门针对数据库技术人才的培养计划，为国产数据库的发展提供人才保障。推广应用实践经验： 通过举办研讨会、技术大会等形式，分享国产数据库在各个行业的成功应用案例，提高用户对国产数据库的认知和信心。强化市场监管： 政府应加强对数据库市场的监管，打击不正当竞争和侵权行为，为国产数据库营造公平的市场环境。鼓励创新发展模式： 鼓励国产数据库厂商探索新的商业模式，如开源模式、云服务模式等，以适应市场需求，提高市场竞争力。3.国产数据库的创新发展建议原创技术研发： 坚持走自主研发道路，加强原创技术的研究，如分布式数据库、时序数据库、图数据库等新兴数据库技术。智能化升级： 结合人工智能技术，如机器学习、自然语言处理等，提升数据库的智能化水平，实现智能查询、智能优化等功能。云原生支持： 针对云计算环境，优化数据库的架构，提供云原生数据库解决方案，支持弹性伸缩、高可用、自动化管理等特性。边缘计算融合： 结合边缘计算技术，开发适合边缘环境的轻量级数据库，满足物联网、车联网等边缘计算场景的需求。开源生态建设： 积极参与开源社区，贡献开源代码，打造具有国际影响力的开源数据库项目。跨平台能力增强： 提升数据库的跨平台能力，支持多种操作系统、硬件架构和中间件，以适应不同客户的需求。五．结论国产数据库作为国家重要的技术和基础设施，其发展和应用对维护国家数据安全、保障数据主权、促进国家信息化建设具有重要意义。当前，国产数据库面临着巨大的发展机遇，同时也需要应对一系列挑战。国产数据库厂商需要在技术创新、市场拓展、品牌建设和政策合规等多方面持续发力，力争在国内外市场取得更大的突破和发展。同时，为了积极应对国产数据库发展面临的国际挑战和竞争，政府和相关行业也应采取措施加大对国产数据库产业的扶持，推动国产数据库产业健康发展，为国家信息化建设和数据安全做出更大贡献。金融分布式新核心业务系统运维现状及需求探讨探讨背景：目前随着云化技术的发展，采用分布式架构的新核心业务系统成为大部分银行的选择，在新系统切换上线之后运维工作是如何进行的？存在哪些问题与痛点？奖项设置：一等奖（1名）：HUAWEI WATCH GT 5 （46mm）（1788）二等奖（2名）：HUAWEI WATCH FIT 3（999）三等奖（3名）：华为手环 9 NFC款（309）价值奖（30名）：200~1000智豆（20~100）活动时间：活动时间：2025年08月15日至2025年09月30日活动规则：1、为了保护各位的观点信息，所有回复均被设为仅自己可见。2、禁止小号参与活动，否则取消活动资格。3、回帖提交要求：重复帖、抄袭、AI作答帖、灌水帖及非研讨范围内的帖子无效。4、本次评奖规则由华为专家评审团进行评审。5、本次活动解释权归华为JDC社区所有。6、同意由管理员摘取回帖内容匿名共享在本社区，供社区用户学习。7、回复内容请勿涉及第三方非公开的信息。金融行业数据安全发展趋势及应对举措 近年来，随着数字化转型加速推进，金融数据安全防线正遭遇严峻挑战。数据泄露、数据滥用等安全问题频发，严重威胁了个人权益、企业利益以及国家安全。在数据安全法律制度体系不断完善的背景下，大数据、云计算、人工智能等新技术的深度应用既催生了新型数据安全风险，也推动了金融行业构建动态化、智能化的数据安全治理体系。技术演进与制度创新的协同发展，正持续强化着金融领域数据安全治理的规范性和有效性。一、现状分析1. 数据安全治理体系亟待完善金融机构在安全管理上的不足，进一步放大了技术缺陷和人为因素带来的风险。主要表现在以下方面：一是安全策略执行效能不足。突出表现为定期安全审计缺失、数据分类分级不明确、核心数据未进行加密存储等问题；二是应急响应机制薄弱。对数据泄露事件缺乏快速检测和处置能力，导致风险敞口持续扩大；三是保护目标模糊。由于数据分类分级标准缺失或执行偏差，敏感数据识别不准，致使安全防护资源错配，防护效果大打折扣。2. 数据安全能力体系化布局不足当前，大部分金融机构已具备一定的数据安全治理能力，但整体上仍缺乏系统化布局。尽管不少金融机构已制定基本的数据安全管理制度，并部署了部分安全防护技术工具，各项能力之间尚未形成有机联动的体系化防护与管控机制。具体表现在以下方面：一是组织体系方面，数据安全组织依赖或复用已有的信息科技治理委员会，但随着信息技术的不断发展和变化，导致信息科技治理委员会需要决策的事项日益增多，职责泛化导致难以实现专事专责、重点决策，进而影响安全决策的及时性，可能拖累业务发展节奏；二是岗位与人员方面，数据安全岗位职责不够清晰，专职人员配备不足，且专业能力普遍有待提升，制约了安全制度的有效落地；三是技术防护方面，防护手段仍较多依赖单一的网络安全工具，缺乏覆盖数据全生命周期的多层次、联动式技术防护体系，整体防护手段健全性不足。3. 数据安全的精细化建设不足在金融业务场景持续精细化建设与运营过程中，现有数据安全机制在适配性、运行效能及系统化构建方面面临明显挑战，安全运营体系的动态化治理也难以有效落地。具体表现在以下方面：一是敏感数据识别难度大。金融数据类型多样且持续动态变化，不同业务场景下的数据敏感度界定标准不一，加之异构系统间的技术壁垒，导致敏感数据难以及时、准确识别；二是统一保护策略实施困难。金融业务场景众多，不同场景对数据安全的需求差异显著。例如，支付清算场景中数据呈现高频、实时流转的特性，保护重点在于保障数据传输过程的加密性与完整性，防止交易信息被窃取或篡改；而在信贷审批场景中，涉及客户财务状况、信用记录等核心敏感信息，则需建立严格的访问权限控制机制；三是全链路监测与风险评估能力不足。当前，对敏感数据访问行为的全程监测覆盖不完整，难以及时发现数据恶意泄露、违规使用等安全风险，在数据安全事件溯源与合规风险研判方面也存在短板；四是应急响应机制尚不健全。金融数据安全事件影响面广、危害性大，对事件的快速响应与处置能力提出了更高要求，目前相应的极速响应与恢复机制仍较为欠缺。4. 新兴技术应用带来新的数据安全挑战随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术在金融机构持续深化与规模化应用，传统数据存储与传输边界被不断打破，数据流动的频率和范围显著提升，给安全管控带来更大难度。新技术与业务系统的深度融合，催生出接口调用、算法模型训练等复杂数据处理链路，使得传统安全防护体系难以实现全面覆盖。此外，部分机构存在技术应用与安全管理不同步的问题，数据脱敏、访问控制等防护措施滞后于技术迭代的速度。同时，新兴技术自身存在的漏洞风险，叠加外部攻击手段的升级，进一步增加了数据泄露、数据篡改等安全事件发生的可能性，给金融机构数据安全管理带来严峻考验。二、监管合规面对以上严峻安全形势，金融行业监管部门审时度势，陆续出台多份数据安全建设规范，为从业机构提供了明确的方向指引。1.上位法律框架持续完善，行业专项要求精准落地我国数据安全法治体系日益健全，《中华人民共和国网络安全法》（简称“网络安全法”）、《中华人民共和国数据安全法》（简称“数据安全法”）、《中华人民共和国个人信息保护法》（简称“个人信息保护法”）构成的“三驾马车”，从国家层面确立了数据安全保护的基本原则、责任体系和惩戒机制，为金融行业数据安全管理提供了根本遵循。在此基础上，金融监管部门结合行业特性，逐步出台细化行政管理办法及配套标准规范，形成“上位法律+专项规制”的立体化监管格局。2.国家与金融领域数据安全标准建设成效显著在法律框架指引下，国家与金融领域数据安全标准建设同步推进，形成了“国家标准打底、行业标准细化、团体标准补充”的多层次标准体系。在国家层面，《GB/T 37988-2019信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》、《GB/T 45577-2025数据安全技术 数据安全风险评估方法》等国家标准先后发布，明确了数据安全能力建设的通用要求和重要数据识别的统一方法，为金融机构数据安全工作奠定了基准。在金融行业层面，监管部门针对行业数据密集、风险传导性强等特点，组织制定了一系列专项标准规范。从监管政策来看，2024年12月，国家金融监督管理总局发布《银行保险机构数据安全管理办法》，2025年5月，中国人民银行印发《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》，数据安全已从单一技术问题上升为银行业公司治理和全面风险管理的重要组成部分，并将成为未来相当长一段时间内监管持续关注的重点领域。在数据分类分级方面，形成了适配银行、保险以及支付等细分领域的分级指南，如《JR/T 0197-2020金融数据安全数据安全分级指南》《GB/T 42775-2023证券期货业数据安全风险防控数据分类分级指引》等标准，明确了核心数据、重要数据的具体界定。在技术防护方面，出台了数据脱敏、访问控制、加密存储等关键技术的实施规范，要求与业务系统深度融合，如《JR/T 0223—2021金融数据安全 数据生命周期安全规范》等文件。在合规管理方面，制定了数据安全评估、审计监督、应急处置的操作流程，确保标准可落地、可校验，如《金融数据安全 数据安全评估规范》等文件。同时，金融行业协会积极发挥自律作用，推动团体标准建设，推广先进经验，形成了监管标准与自律标准协同发力的良好局面。三、建设思路金融行业监管部门高度重视数字化转型工作，持续从管理体系、业务能力、数据能力、科技能力、风险防范能力提升等方面提出深化转型的指导要求。基于现行法律法规、金融机构数据安全建设实际，并参考国际研究经验，信通院金融科技研究团队提出了“八维一体”的数据安全能力体系建设框架，即“定架构—明职责—强能力—建制度—增防护—强运营—守合规—AI赋能”，旨在帮助金融机构系统化解决当前建设中存在的“梳理不全面、大而同、华而不实、难落地”等痛点。1.定架构：重构数据安全治理组织架构针对当前各类金融机构在数据安全治理组织架构方面存在的共性问题，建议构建“精致而简洁的数据安全治理组织”。该组织可由决策层、管理层、执行层和监督层四个层级构成，各层级职责清晰、衔接顺畅，并可适当引入业务人员共同参与数据安全治理任务，实现协同管理与责任分担。2.明职责：明确数据安全人员岗位职责针对金融机构数据安全人员职责不明确、各部门协调不顺畅等问题，机构应结合决策层、监督层、技术部门、管理部门等不同层面的实际情况，明确各岗位职责与工作机制，落实人员与资源保障，从而降低因职责模糊带来的安全风险。3.强能力：强化各层级人员数据安全相关能力金融机构应系统加强数据安全人员的专业能力建设，通过制定提升计划、广泛开展宣传教育、组织定期培训与知识竞赛、鼓励人员考取相关资格证书等措施，有效提升员工数据安全意识与专业能力。监管部门近期处罚数量与金额的增加，也从侧面反映出当前部分机构数据安全人员能力、意识及管理等方面仍存在提升空间。4.建制度：完善数据安全制度和实施细则当前，多数金融机构已初步建立了数据安全管理制度，但制度覆盖尚不完整，未能有效贯穿数据全生命周期。特别是在数据共享、跨境传输、第三方外包等环节，仍存在明显的潜在风险。为此，建议金融机构应系统构建四层数据安全制度文件体系，即一级文件为总体方针与策略；二级文件为规范、程序与管理办法；三级文件为实施细则、操作手册与指南；四级文件为相关清单与职责分工表单。调研显示，超过90%的金融机构已建立了针对数据收集和使用阶段的安全管理制度，反映出在数据生命周期的早期阶段对数据安全管理的高度重视。然而，在数据委托处理、共同处理、跨境流动、公开披露、转移等环节，仅有约半数机构建立了相应的制度，表明这些环节的安全管理措施仍需进一步加强。5.增防护：建设数据安全技术防护体系目前，近四成金融机构已建立内部数据安全技术防护体系，但行业整体仍普遍面临防护手段单一、创新能力不足、需求响应不够精准等问题。金融机构应一方面依托现有网络安全防护能力，强化对数据安全的基础技术防护；另一方面需积极扩展面向数据流动和数据资产的动态防护能力，围绕具体数据应用场景，构建覆盖全面、响应灵活的数据安全技术防护体系。6.强运营：构建数据安全运营体系针对当前金融机构数据安全运营平台化程度不足、关键环节存在监控缺失等问题，亟须形成数据安全闭环运营体系。该体系建设路径包括：规划明确的数据安全运营目标与策略，构建安全运营指标体系，进行数据安全运营监测，实施绩效管理与持续改进。同时，应通过定义数据泄露率、漏洞修复率等量化指标，设定监测基线和阈值，建立异常响应流程，定期开展数据审计与分析，从而保障运营策略的持续优化与有效落地。7.守合规：开展数据安全各项合规评估金融机构掌握大量个人及机构的敏感信息，一旦发生数据泄露，不仅会对投资者造成严重的经济损失，还可能引发市场波动，影响金融稳定。为此，人民银行、国家金融监管总局、证监会等监管部门对数据安全各项评估提出了明确要求，包括数据安全风险评估、个人信息保护影响评估、商用密码应用安全性评估等多个方面。重点金融机构应通过开展数据安全能力成熟度评估（DSMM），系统衡量自身数据安全能力建设水平，持续提升合规管理与风险防控能力。8.AI赋能：人工智能驱动的数据安全能力建设当前，AI在金融领域的深化应用备受关注，其在数据安全能力建设方面可发挥重要作用。具体体现在以下方面：一是强化智能风险感知。依托智能算法，可对数据流转全链路进行实时监测，通过多维度特征分析识别异常访问、数据泄露等潜在风险，将预警响应时效从“事后处置”转向“事前预判”。二是实现自适应智能防护。针对不同级别数据自动匹配加密、脱敏策略，实现攻击行为的自动化拦截与应急处置。三是助力合规精准管控。运用AI技术，可辅助落实《数据安全法》《个人信息保护法》等法律要求，自动校验数据分类分级合规性，协助完成全生命周期安全审计，降低人工操作偏差。通过AI与数据安全的深度融合，助力安全体系从被动防御向主动防控升级。四、建设策略在构建数据安全能力体系的基础上，金融机构需进一步聚焦关键环节，持续深化数据安全治理工作的落实与完善。1.持续开展数据安全场景化治理。针对银企直连、理财托管、监管报送、跨境传输等典型场景，通过统一交换、标签溯源和加密审计机制，金融机构实现跨系统数据共享的全程可控与可追溯，显著提升数据流通安全性与合规透明度。2.切实推进数据分类分级管控统一。金融数据涵盖客户资金信息、交易记录、市场操作信息等多层级敏感内容，类型复杂且受严格监管，目前普遍存在分类分级标准不一、执行困难等问题。具体包括：历史系统元数据目录不完整，导致数据较难存储到数据库中；日志、音频与影像等非结构化数据难以自动识别；标签口径不一致影响跨部门共享与联合分析效率。3.构建安全与可追溯协同机制。金融数据敏感性强、关联度高，需构建安全与可追溯的协同机制。该机制应覆盖数据采集、存储、使用、销毁的全生命周期，以安全防护筑牢底线，以追溯机制实现全程留痕与责任可究。二者结合既能精准满足监管要求，又有助于提升风险预判与处置能力，为金融数据安全合规与风险可控提供核心支撑。4.强化非结构化数据等“监管灰区”治理。非结构化数据广泛分布于业务系统、终端与外包平台中，目前普遍缺乏集中治理与分级保护。建议通过建设统一采集平台、部署智能识别分级和防篡改归档机制，实现非结构化数据“可识别、可管控、可追溯”的全周期治理，从而显著提升此类敏感数据的安全管理水平与合规保障能力。金融数智化的本质与误区这两年由于各类人工智能大模型在技术上的突破，关于金融数字化创新的叙事有了新的变化，“数智化”几乎要取代“数字化”。2025年以来，由于美国、中国香港等推出有关稳定币的法案，稳定币、代币、RWA（真实世界资产代币化）、区块链、分布式等又成了当红叙事。人工智能和代币的热度与当年互联网金融不遑多让，但又似曾相识，因为人工智能和代币化所讲的故事与互联网金融所讲的故事几乎一样：总有需要打通的最后一公里、总有需要去掉的中间环节、可以精准画像从而可以精准获客和控制风险等。人工智能、区块链技术不可能是人类科技发明的终结，也不可能替代人类其他所有技术发明，在金融创新中，人工智能和区块链技术依然只是被应用的技术。在积极拥抱人工智能、区块链等新技术的同时，更需要牢牢把握金融创新的本质，才能实现有效的创新。 金融创新需要三项技术金融创新需要三项技术。首先是金融技术。这里是指广义的经济金融知识和技能，尤其是金融领域的具体实操知识与经验。金融创新，本质是金融，不是技术创新。即使现在需要数字化转型，本质还是金融。因此，精通金融是大前提。只有明确金融业务本质，技术的应用才不会偏离方向。金融是资金在时间和空间上进行融通与流通的艺术。金融创新就是寻求满足各相关方需求的更佳的通融方式和流通方式。大数据、云计算，各类风控模型和投顾模型等，基础是统计学，而统计学的基础是对各类数据性质的认识和界定、数据之间勾稽关系的认识和界定、数据之间因果关系的认识和界定。对这些数据的认知，又需要对金融各领域业务规律的认知和经验的积累，这其中包括对人性在不同金融业务领域和状态中所发生变化的认知和经验积累。其次是制度技术。金融在安排资金融通与流通过程中既要确保各相关方的权益，又要防范过程中可能产生的各种风险，这需要一系列包括法律、规章制度等在内的制度安排。不仅金融产品和金融服务模式需要制度的确认与规范，人工智能等数字技术是否可用、如何应用亦需要得到法律法规的确认与规范。以各类资产上链交易为例，关键不在于技术解决交易的支付环节，而在于资产上链过程中涉及路演、询价、交割、各类法律关系、合规监管等一系列环节的制度安排能否得到有效落实。规章制度中，有许多是为了防范操作风险而制定的，比如复核制度、签字盖章制度等。这些制度流程，只是为了防范操作风险，与特定金融产品和金融服务模式的性质无关，由于人工智能等数字技术的特性，因此，大多数这类制约制度在流程改造中可以取消。但像会计分录、记账规则、核算规则等操作流程，因为反映的是业务本质，技术可以代替人工操作，却不能减少和改变任何环节。其三是科学技术。就金融创新而言，应用科学技术包括两个方面：一是新科技在金融领域的应用；二是各类科技在金融领域的创新应用。将创新科技引入金融领域，有助于金融的突破性创新，而各类原有科技的创新性应用同样有助于金融改良性和突破性创新。金融技术在金融创新中处于主导性和基础性地位，制度技术在金融创新中处于方向性和保障性地位，科学技术在金融创新中处于赋能性和促进性地位。一般来说，每一项金融创新，都需要金融技术和制度技术。科学技术对金融创新的促进作用很大，但并不是所有金融创新都需要科学技术。注册制是股票上市制度的创新，对股票市场影响重大而深远，其创新是建立在对股票发行、股票交易等业务规律深刻认知基础上的，但不需要采用任何科学技术。因此，在人工智能条件下金融数字化创新必须始终把握创新的金融属性，熟练运用这三项技术，避免单纯科技思维，为数字化而数字化，为人工智能而人工智能。避免片面追求人工替代人工智能等科学技术为人类解决了许多问题，但同时也给人类带来了更多的需要人类解决的问题。人类在没有科学技术的状态下，只要解决温饱和生存安全问题即可。在有了科学技术以后，温饱和生存安全依然是人类社会面对的最大问题，但人的分工越来越细，需要做的事越来越多。当初金融电子化、互联网化，人们希望达到减员增效、业务更准确更安全的效果。就银行来看，业务的办理是更高效、更准确、更安全了。但人员并没有减少，只是人力资源的结构改变了。传统的防盗、防抢等安全问题大为减少，但因为电子化、互联网化，网络安全、系统安全、运维安全、电力供应安全等问题显现。人工智能的发展带来了新的想象，一些人认为可以取代大部分人类工作。然而，即使是当下人工智能商业化应用的起步阶段，至少在金融创新领域，人工智能给人类带来了如下问题：各类人工智能技术的进步需要人类大量智力和资本的投入、人工智能需要电力和算力的支撑却不会解决电力和算力问题、人工智能大模型的幻觉问题、人工智能大模型需要人类为其提供大量经治理的高质量数据、人工智能大模型需要人类为其确认责任主体等等。也可以说，人工智能大模型为人类提供高质量服务的前提是人类为其提供高质量的服务。从这两年对银行的调研看，单纯依靠风控模型无人工干预发放贷款，贷款质量并没有突出表现。而凡是在风险控制中加入适当的人工干预，贷款质量都明显优于没有人工干预的。并且，为提高风险管理质量增加的人工成本与单纯风控模型放贷增加的不良资产相比，其数量可以忽略不计。因此，金融智能化、数字化创新中，在实现降低人工成本的同时，要避免片面追求人工替代而将创新引向歧路。技术与业务要相适配世界上没有任何科技是万能的。再先进的技术，不仅不能替代所有人类的活动，也替代不了所有其他技术，许多简单的技术依然有其应用的场景。金融业务种类繁多，许多业务又有复杂的结构和流程，不同的业务、不同的业务结构、不同的业务流程各有其不同的特点。没有一项技术可以全面处理这些业务、结构和流程，往往需要综合应用多项技术来完成一项业务。关键是技术的特点与业务甚至业务的某一个环节的特点相适配。金融业务有些方面与其他行业的产品或业务特点相类似，但大多数又有自身突出的特点。以银行业务为例，其业务具有如下特点：一、银行业务是建立在特殊信用基础上的交易。这种信用或信任与一般购买商品和服务不同，是一种托付未来的信任。金融业务大多有这个特点。存款、贷款；股权、债权；支付结算、衍生品等。这与一般商品和服务交易不同，通常情况下两个不相识的人是可以进行货物交易和服务交易的，但人们通常情况下不会把钱交给一个不相识的人保管。银行以自己的信用赢得客户的信任。这种信任，不是技术能够解决的，是靠银行全面的经营能力建立起来的。人工智能等技术可以帮助银行提高经营能力，但信用的根本还是银行的经营战略、经营策略、管理策略和方式、制度安排、业务的创新能力以及风险控制能力。二、银行业务交易的是权益，不是一般具体的商品或服务。客户到银行存款，银行客户经理营销了一个存款产品，但客户并没有买到任何东西，也没有为他获得的服务支付对价。客户获得银行贷款，只是获得一笔资金在一定时间内的使用权。股民通过证券公司买卖股票，但这股票并不是证券公司出售的商品。客户购买一款保险产品，只是为未来可能遭遇风险做补偿准备，因为风险是否发生是不确定的，因此购买价值的实现也是不确定的。所以，金融业务创新不能完全照搬一般互联网企业和电商的模式。三、银行业务交易往往不是一次性的交割买卖，而是一连串的服务过程。客户将钱存入银行，只是这笔业务的开始，只有客户连本带利将这笔存款取走，这笔业务才算完成。贷款同样如此。股票等证券买卖，看着是一笔一笔的交割，实际上是从发行路演、询价、定价、上市、信息披露、增发、分红派息、日常竞价交易等一整套体系，没有这一整套体系，就没有股票等证券的一级市场和二级市场交易。支付结算也是如此，支付是建立在一整套货币发行、流通、管理体系之上的。银行业务服务过程中始终隐含着风险。一般商品和服务，一般是一次性交割买卖，销售完成，支付结算结束，理论上交易双方关系也就结束了。因此，一般商品交易和服务交易就营销本身而言，不存在销售中的风险和销售后的风险，只要成本能覆盖，可以搞降维打击式的竞争。但银行业务，不仅面临服务过程中的客户风险，也面临服务过程中的市场风险，简单搞降维打击收益覆盖不了风险。金融业务在利用人工智能等技术创新中必须始终关注服务过程中的各类风险。四、客户办理银行业务带有强烈的目的性。首先，一般来说客户办理银行业务不是随机的，往往是有目的的。人们只有在有闲置资金的情况下才会存款，只有在有资金需求的时候才会寻求贷款，支付结算同样是有特定目的。其次，客户办理银行业务，一般只会在开户银行办理，不会临时随机找一家银行办理银行业务。由于这样的特点，银行在数字化转型中，单纯线上获客的创新并不成功。应用人工智能提升获客能力，也需要充分考虑这个特点。五、银行业务不是单纯被生产或供销售的产品，而是与人交互的过程，始终面对人性的多面性和复杂性。虽然银行业务和服务有许多是标准化的产品和标准化的流程，看似可以被人工智能等技术完全替代，银行可以像无人车间一样变成无人银行。实际上，即使是标准化产品和流程，也不是被生产的标准化产品，面对的是具有主观能动性的人。比如应用人工智能进行客户画像以便进行精准获客和风险控制，被画像的客户不是被动的、一成不变的。为了达到其目的，客户会主动应对人工智能的画像和风险控制。再如，人们已经注意到，如果各市场交易机构的人工智能交易模型趋同，可能导致市场同频共振的风险，但人们还没关注到，市场也会主动针对人工智能模型的规律调整交易策略从而改变市场运行规律，并导致人工智能交易模型产生交易风险。除了以上这些特点，特定技术也需要适配特定的业务或业务环节。有些技术适合于替代人工方面的应用，有些技术适合于赋能员工方面的应用。比如目前的大语言模型可能更适合于赋能员工和相关工作岗位，成为员工或相关岗位的辅助工具，由于赋能而提高效率，从而实现用工量的减少，但大语言模型本身并不替代任何岗位。因此，以大语言模型目前所能达到的性能，硬要让其替代某个岗位甚至某项业务的全流程，无异于缘木求鱼，甚至造成巨大风险。成本效益是基本底线金融创新是金融机构的商业行为，其根本目标是在为实体经济服务的过程中获得能覆盖成本和风险的合理收益。应用人工智能等数字技术是手段，不是目的。一个机构科技投入占总支出的比重或占总收入的比重，固然体现了该机构对数字化转型的重视程度和投入力度，同时也表明科技投入是否在成本效益的可控范围内。但是，对于一个中小型金融机构而言，科技投入的投入产出效益始终是无法与大型机构相抗衡的。不仅在科技投入的规模效益上无法与大型机构竞争，甚至差距会越拉越大。这与物理网点的投入完全不同。这对于中小型金融机构而言，更要学习DeepSeek精神，需要巧用适配技术以取得相对更好的规模效益。对于一些高频业务和流程，对整体效率和效益影响重大的业务、流程和创新产品，适当集中资源；对于一些低频业务和流程，对主体效率和效益影响相对较弱的业务、流程和创新产品，可以轻投入甚至暂时不投入。没有必要片面强调人工智能应用的覆盖率和渗透率之类的指标。大型机构即使有投入的财力，也需要讲求投入产出的效益。关注到一些机构的普惠金融案例，应用卫星遥感技术、大语言模型及其他许多新数字技术，在收集和分析大量信息的基础上给客户增加了几十万上百万元贷款额度的同时，很好地控制了风险。单纯看发放贷款的一瞬间，效率是非常高的，也不需要人工。但考虑到系统的搭建、模型的开发、设备的投入、数据的采集与购买等，其资金成本和时间成本肯定远远高于一笔两笔贷款的收益。如果同类贷款有相当的量，这样的投入是值得的。但如果同类贷款的量很小，这样的技术应用就是没有必要的。此外，不应将新技术与旧技术采取对立态度，不分青红皂白地要用新技术替代旧技术。还是要具体分析具体的应用领域，从前瞻、效率、效益、对整体经营的影响程度等多重角度综合评估新旧替换的必要性。再以资产上链交易为例，建立以区块链技术为基础的资产交易基础设施，除了技术与资产交易业务的适配性，也要考虑新技术替代旧技术对各相关方成本效益的影响，单纯考虑点对点交易支付的便利性是不够的。 (作者为上海新金融研究院副院长；编辑：张威、袁满)本文来自微信公众号 “财经五月花”（ID：Caijing-MayFlower），作者：刘晓春，36氪经授权发布。【行业快报】金融圈行业快报2026年1月第二期（1.1-1.15） 新鲜出炉！金融行业快报1月第一期 1.“新三金”—货币基金、债券基金、黄金基金黄金投资热贯穿了2025年，黄金血脉觉醒成年度理财关键词之一。值得关注的是，一代人有一代人的淘金方式，与老一辈人在家里囤首饰等老三金相比，这一届年轻人更喜欢在网上囤“新三金”—货币基金、债券基金、黄金基金，更注重分散配置，避免单一重仓黄金。 2.强化虚拟货币监管，稳步发展数字人民币虚拟货币是指非货币当局发行的数字化形式货币，在我国不具有法定货币地位，相关交易活动属于非法金融活动。南开大学金融发展研究院院长田利辉在接受记者采访时表示，强化虚拟货币监管的核心在于捍卫金融主权、维护系统性金融稳定。数字人民币不仅是支付工具的数字化升级，更是国家金融基础设施的系统性重构。作为法定货币的数字形态，数字人民币具备“可控匿名”和可编程特征，既有助于保护公众隐私，也能提升财政补贴、绿色金融等政策资金的精准投放和穿透式管理能力。3.首个金融气象AI模型“熵机”发布“熵机”由复旦大学与中国国家气象信息中心共同研发，旨在探索气象因子在金融资产定价中的作用，为风险管理与投资决策提供创新工具。“熵机”主创、复旦大学大气科学研究院特聘研究员、中国气象局金融气象重点开放实验室主任赵艳霞介绍，“熵机”金融气象 AI 模型以全球气象再分析数据与股票量价数据为基础，能够对 A 股市场绝大多数股票在未来短期的回报进行预测。4.江苏：推动人工智能技术供应链金融、数字人民币等场景的创新应用1月13日，江苏省人民政府发布《江苏省“人工智能＋”行动方案》。其中提出：促进现代服务业提档升级。面向科技服务、数据服务、交通物流、金融服务、商贸流通、法律服务等领域，推广模型驱动的智能体服务，打造首用场景样板。重点培育数字孪生、智慧供应链、无人仓储等新业态。聚焦车货智能匹配与调度、多式联运智能协同、供应链全链路优化，打造物流行业大模型，建设一批典型应用场景。推动人工智能技术在智能信贷审批、数字化支付清算、供应链金融、数字人民币等场景的创新应用。5.建议积极推行监管科技，利用AI来监控AI近日，清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任、北京市“十五五”规划专家咨询委员会专家周道许在接受专访时表示，AI如同一把“双刃剑”，在提升效率的同时，也引入以下几类新型风险，亟需高度警惕：一是模型风险与算法共振。如果多家金融机构采用相似的AI模型，可能导致“集体误判”，在极端市场环境下引发系统性踩踏。二是数据污染与对抗攻击。AI模型依赖训练数据，但这些数据可能被恶意注入噪声或伪造样本，导致模型决策失效。三是伦理失范与公平缺失。算法可能放大历史数据中存在的偏见，导致“数字歧视”，例如对某些群体授信额度普遍偏低。此外，法律滞后带来的“监管灰色地带”也不容忽视。而AI的迭代速度远超法规更新节奏，建议积极推行“监管科技（RegTech）”，利用AI来监控AI，实现实时、精准、穿透式监管，并加快出台人工智能法及相关金融AI实施细则。6.美国金融科技理事会发声：厘清“银行”与“非银行”监管边界近日，美国金融科技理事会（AFC）就银行与非银行机构的监管问题发表声明。该组织在向美国联邦存款保险公司（FDIC）、消费者金融保护局（CFPB）、联邦贸易委员会（FTC）、货币监理署（OCC）及美联储提交的信函中强调：“银行即银行，非银行即非银行”，必须保持监管的清晰性。AFC首席执行官Phil Goldfeder表示，并非所有金融科技公司都与其成员采取相同运营模式——该协会成员既包括持牌银行，也涵盖非银行机构。作为以标准为导向的行业协会，AFC自认为有责任持续倡导所有行业参与者采纳最佳实践。这种明确的界限能增强消费者信任，并支持持续负责任创新。AFC首席政策官Ian P. Moloney补充道，非银行机构的准确品牌定位有助于维护公平竞争环境。尽管信函未直接点名任何涉嫌逾越监管边界的企业，但其背景恰逢数字资产公司试图提供更多类银行服务，与传统银行及部分金融科技企业形成竞争。与此同时，随着业务界限日益模糊和数字金融的普及，大量数字资产公司正在寻求（或已获准）银行牌照以开展银行业务。7.央行：金融机构需扎实推动新一轮关键系统技术升级与替代方案全国落地央行副行长邹澜在接受《金融时报》记者专访时表示，“十四五”期间，金融机构以“逢山开路、遇水架桥”的闯劲，全面推进企业级IT架构转型升级。下一步，金融机构需扎实推动新一轮关键系统技术升级与替代方案全国落地。一是大型机构要完成好存量替代工作，提高工作质效，确保系统安全运行，实现平稳切换。二是中小机构要借鉴大型机构先进经验，加强经验交流与技术援助，防范替代工作落地风险。三是在自主可控推进进程中，要以应用落地带动供给侧产品质量升级，不断完善实施方法和工艺水平，保障产业链整体安全可靠 8.央行发布多项金融政策国务院新闻办公室于1月15日下午举行新闻发布会。中国人民银行发布多项金融政策，支持实体经济高质量发展。具体内容：一是下调各类结构性货币政策工具利率0.25个百分点。各类再贷款一年期利率从目前的1.5%下调到1.25%，其他期限档次利率同步调整。二是将支农支小再贷款与再贴现打通使用，增加额度，并单设民营企业再贷款。合并使用支农支小再贷款与再贴现额度，增加支农支小再贷款额度5000亿元，总额度中单设一项民营企业再贷款，额度1万亿元，重点支持中小民营企业。三是增加科技创新和技术改造再贷款额度并扩大支持范围。将科技创新和技术改造再贷款额度从8000亿元，增加4000亿元至1.2万亿元，并将研发投入水平较高的民营中小企业等纳入支持领域。四是合并设立科技创新与民营企业债券风险分担工具。将此前已经设立的民营企业债券融资支持工具、科技创新债券风险分担工具合并管理，合计提供再贷款额度2000亿元。五是拓展碳减排支持工具的支持领域。纳入节能改造、绿色升级、能源绿色低碳转型等更多具有碳减排效应的项目，引导银行支持全面绿色转型。碳减排支持工具按季操作，每次操作提供1年期再贷款资金，全年操作量不超过8000亿元。六是拓展服务消费与养老再贷款的支持领域。结合健康产业认定标准，适时在服务消费与养老再贷款的支持领域中纳入健康产业。七是会同金融监管总局将商业用房购房贷款最低首付比例下调至30%，支持推动商办房地产市场去库存。八是鼓励金融机构提升汇率避险服务水平。丰富汇率避险产品，为企业提供成本合理、灵活有效的汇率风险管理工具。破立并举,为金融科技创新厘清边界原帖：2026年01月19日 09:02 作者： 闫碧洁 来源： 期货日报网链接：https://finance.eastmoney.com/a/202601193622791680.html 全新妙想投研助理，立即体验 2026年中国人民银行工作会议近日召开，会议围绕“提升金融管理和服务能力”作出重要部署，将“加强虚拟货币监管”与“稳步发展数字人民币”列为重点工作。这一举措释放出鲜明的金融科技监管信号。 为金融监管定调 会议明确了虚拟货币交易属于非法金融活动，需坚决遏制其投机性与风险传导。虚拟货币是指非货币当局发行的数字化形式货币，在我国不具有法定货币地位，相关交易活动属于非法金融活动。虚拟货币（如比特币、以太坊等）因其非法定性、高度匿名性及跨境自由流动特性，逐渐成为洗钱、非法资本跨境转移等违法犯罪活动的“技术暗渠”。这类货币游离于传统金融监管体系之外，交易过程难以追踪，资金流向隐蔽，为不法分子提供了规避监管的通道，严重威胁金融安全与稳定。同时，虚拟货币的投机属性与市场波动性可能引发金融风险跨市场、跨区域传导，甚至削弱主权货币的支付功能，冲击人民币在国际贸易与投资中的计价与结算地位，对国家货币主权构成潜在挑战。 南开大学金融发展研究院院长田利辉认为，强化虚拟货币监管不仅是维护金融秩序、打击金融犯罪的必要举措，更是“守住不发生系统性金融风险底线”的必然要求。其核心目的在于“阻断投机资本通过虚拟货币市场形成的风险虚循环”。 相比之下，数字人民币作为由国家信用背书的法定数字货币，其创新设计融合了前沿科技与金融治理智慧，展现出显著区别于传统货币的独特优势。在隐私保护层面，它采用“可控匿名”机制，既确保交易双方身份信息在合法监管框架下得到必要保护，避免过度暴露个人隐私，又通过可控性设计满足反洗钱、反恐怖融资等合规要求，实现了隐私权与公共安全的平衡。在功能拓展上，数字人民币具备“可编程”特性，能够嵌入智能合约技术，这一创新使得财政补贴、绿色金融等政策资金的投放更加精准高效。 央行“稳步发展数字人民币”的战略部署，本质是以国家信用为基石，构建一个安全、高效、开放的新型金融基础设施。这一基础设施不仅为公众提供了更便捷、安全的支付选择，还为金融科技创新提供了合规载体，促进了区块链、大数据等技术与金融服务的深度融合，为数字经济时代下的货币流通、政策实施及金融生态优化奠定了坚实基础。 此次会议强调了数字人民币作为法定数字货币的合规性与基础性地位，并着力推动其在服务实体经济中发挥更大作用。同时强调，要“从严实施支付机构穿透式监管和支付业务功能监管”，要求支付机构创新必须符合监管规则，杜绝违规操作。 为创新厘清边界 然而，从严监管并非限制金融科技创新，而是以监管为边界，引导创新回归服务实体经济的本质。在田利辉看来，强化监管并不等于否定区块链类的底层技术，而是通过“监管沙盒”之类的方式，在防范“脱实向虚”风险的同时，为真正的技术创新厘清边界和方向。 “强化虚拟货币监管+稳步发展数字人民币”的组合拳释放了央行“破立并举”的政策导向。“破”的核心在于取缔非法金融活动，通过严厉打击虚拟货币交易炒作，系统性清除脱离实体经济的“伪创新”。这类“伪创新”往往以技术外衣包装投机本质，例如虚拟货币期货、杠杆交易等衍生品，其高波动性、低透明度及跨境洗钱风险极易引发市场恐慌，甚至通过资金链传导冲击传统金融体系。 “立”的着力点在于引导合规创新方向，以数字人民币为法定数字货币载体，构建“合法、安全、可控”的价值流通体系。数字人民币的推广不仅提供了主权信用背书的技术工具，更通过智能合约、可编程性等特性，为金融科技开辟了合规赛道。 在真实世界资产（RWA，如债券、农产品、碳排放权等）上链的探索中，数字人民币作为核心结算工具，可依托区块链技术实现资产确权、交易溯源和资金闭环管理。这一模式将实体资产转化为可分割、可交易的数字凭证，通过透明化操作降低信息不对称，提升资产流动性，从而盘活存量资源、优化配置效率。 在大宗商品现货交易市场中，数字人民币同样展现出广阔的应用场景与市场前景。通过智能合约技术，数字人民币可实现交易资金的自动清算与定向支付，确保资金安全直达交易对手方，显著提升大宗商品贸易的结算效率并降低操作风险。同时，数字人民币的跨境支付潜力也为共建“一带一路”国家间的大宗商品贸易提供了安全高效的清算方案。随着数字人民币在供应链金融、绿色贸易等领域的深化，其在大宗商品市场中的应用将进一步扩展，推动交易模式向数字化、智能化转型，为实体经济提供更高效、合规的金融支持。 央行通过“破立并举”的监管导向，清晰划定了金融科技创新的“红线”与“赛道”：任何创新都不能脱离实体经济需求，更不能突破监管框架。正如监管层反复强调的，“金融科技的创新必须锚定实体经济需求，脱离实体的投机性创新终将被市场和监管摒弃”。AI会抢走金融人的饭碗吗？行业大咖秀共识：那1%的灵感与温度机器永远学不会（转载）当人工智能的浪潮席卷金融业，“机器取代人”的预言不绝于耳。然而，在技术狂飙的背后，一个更深刻且确定的趋势正在浮现：人工智能与其说是“替代者”，不如说是“创造者”和“重塑者”。1月8日，外滩FTC金融科技生态伙伴大会暨 “金融后街秀 Bund Fin-Talk Club” 沙龙在九江路69号外滩FTC隆重举行。大会上，多位来自金融科技以及内容创作领域的代表联动探讨，在金融与智能深度融合的“双角兽”时代，为何人类的判断力、创造力与责任感，依然是技术无法逾越的最终疆界。人工智能可以替代人吗在本次大会的“破圈共潮大咖秀” 环节，上海新金融研究院副院长刘晓春围绕金融科技与内容融合，分享了深度见解。他强调，金融创新应始终围绕金融本质展开，而“人”在技术应用中的核心地位不可动摇。刘晓春明确提出，金融创新的首要任务是金融本身，而非科技。他将相关技术分为三个层次：第一是金融技术，即如何设计金融解决方案；第二是制度技术，重在建立效益、风险与利益的合理分配机制；第三才是科学技术。只有摆正这三者的关系，才能真正推动金融科技走向实处。针对近年来人工智能是否会取代人力的热议，刘晓春以银行业为例指出，尽管二十多年来银行业持续推进“减员增效”，但人员总数并未减少，反而持续增长。这意味着，技术替代了部分岗位，却也催生了新的技术服务需求。他进一步强调，人工智能的发展离不开人的支持——从资金供给、算法研发，到电力算力保障、数据治理、结果校验乃至客户关系维护，每一个环节都依赖人的参与。“人如何服务好人工智能，是人工智能能否服务好人的前提。”刘晓春说。刘晓春始终强调“实干”与“务实”，在技术浪潮中坚守金融规律与人的价值，为金融科技的理性发展提供了重要启示。从FT走向FI零点有数董事长袁岳的发言则清晰勾勒了金融智能的技术路径与应用逻辑，为金融科技的下一阶段发展提供了重要的趋势判断与行动框架。袁岳认为，当前金融科技已进入以“金融智能”为核心的新发展阶段。“今天的金融科技它的核心是金融智能，就是FT走向了FI。”他认为，这一演进本质是从早期的信息化、流程自动化，迈向智能化决策。为厘清金融智能的技术构成，袁岳介绍，零点有数与合作伙伴通过A-Z的26个字母方法，辨识出支撑风险控制、服务流程优化等环节的核心技术谱系。他特别剖析了当前热门的大语言模型（L）和智能体（A）等技术所处的发展阶段。针对备受关注的大模型，袁岳直言其正处于“期望膨胀期”。“好像什么东西搞个大模型就能解决了。”但他指出，基于公开互联网数据训练的大模型，虽能将问题解决能力从“小白”的不足10分提升至60-70分，却难以满足金融等高敏感领域的需求。“付钱的理由至少85分起步……大模型是不足以支撑在解决具体问题。”金融科技与内容生产双向赋能本次大会不仅关注金融科技建设，也关注内容创作生态。随后的 “无界共鸣开放麦” 环节，嘉宾们围绕 “当 FinTech 遇见 Content：金融科技如何与内容生产‘双向赋能’” 展开热烈讨论。“AI的浪潮大到要把每个人都卷进去。”浙江财经大学人工智能研究院院长张文宇以幽默与深刻并存的风格，剖析了人工智能的迅猛发展对各行各业，尤其是金融业带来的根本性冲击。他指出，以2022年底ChatGPT的诞生为分水岭，AI从“弱人工智能”阶段进入了“假装有人性”且能力涌现的新时代。他分享了一个生动例子：“我曾问ChatGPT，1+1等于几？它秒回2。我说我老婆说等于3，我老婆永远是对的。它犹豫后回答：‘比起你和你老婆的感情，数学没那么重要，就等于3吧。’” 张文宇感叹，那一刻AI展现了“牺牲数学的阿尔法收益去博取人情世故的贝塔收益”的“华尔街式”风险对冲思维。面对挑战，金融人的护城河何在？张文宇引用爱迪生的名言并赋予新解：在AI时代，“只有那1%的灵感是机器所取代不了的”，其余99%的流程性工作终将被取代。这1%的灵感存在于探索的勇气、跨界融合的思维、人性化的思考以及应对高度复杂场景的能力中。他呼吁“为机器立心”，强调“机不教，人之过”。在机器越来越像人的时代，人类更应进化“更像人”，发挥独特的灵感、温度与跨学科洞察力。“我们金融人只要能够坚守那1%的灵感，人类独有的温度与洞察，我们手里的饭碗就端得稳，且能穿越任何经济周期。”金融投资创业者朱光晔在谈及人工智能对行业的影响时表示，认同金融业许多重复性工作将被AI取代的现实，从业人员普遍存在转型焦虑。但他同时指出，并非所有基础性工作都能被简单替代——例如不良资产处置中，对“人”的理解、监管沟通中的“弦外之音”、灰色地带的判断等，仍依赖人的经验与决策力。此外，AI若在风控、审核等环节出错，责任归属尚未明确，这从制度层面制约了其全面替代人类的进程。他认为，在伦理与责任机制完善之前，金融从业者的专业角色依然不可或缺。越来越多的工具已经运用到了实践当中。据应帆科技首席运营官田力介绍，应帆科技在两个月前发布了第一财经万流引擎智能体蜂群，希望能够用智能体赋能智能体的应用逻辑，把AI智能体的底座能够像插件一样插在金融机构的AI大底座上。在这个过程中，帮助机构在服务的过程中，更加理解用户的需求，从而能够把被动接受的海量噪音转化成为主动的、有个性的，让用户能够感知到的陪伴式洞察。此外，空中云汇联合创始人刘月婷、知名商业与教育博主萧大业、沪上知名财经评论员应健中等嘉宾也分享了自己的真知灼见。嘉宾们都认同的观点是，金融科技为内容创作提供精准触达工具与广阔应用场景，内容创作则为金融科技产品提供用户教育与品牌传播支撑，二者深度融合将推动产业高质量发展。来源【AI会抢走金融人的饭碗吗？行业大咖秀共识：那1%的灵感与温度机器永远学不会】https://ml.mbd.baidu.com/r/1Q7kBEEYHyU?f=cp&rs=3039180550&ruk=LvhmA9mnknfcXVM8CCGMEg&u=e871a8e312a83bc8&urlext=%7B%22cuid%22%3A%22li2iu0aS-8_k8v8llu2gij8fHu0D8v8p0avHu0O3SuKm0qqSB%22%7D金融行业都包括哪些行业？7大核心领域全景解析https://baijiahao.baidu.com/s?id=1835877947289667576&wfr=spider&for=pc当我们把钱存入银行，购买一份保险，或者投资一只基金时，我们就已经走进了金融世界的大门。金融如同经济的血液循环系统，把资金输送到最需要的地方。但许多人不知道的是，这个系统其实由多个相互关联又各具特色的行业组成，它们像齿轮一样紧密咬合，共同维持着整个经济体的运转。. 银行业：金融体系的稳定基石银行业相当于金融世界的“心脏”，负责整个系统的资金流动。这个行业主要包括几类关键机构：中央银行（如中国人民银行）扮演着金融系统“总指挥”的角色，负责货币政策制定和金融监管。商业银行则是我们日常接触最多的金融场所，提供存款、贷款、转账支付等基础服务，它们如同遍布全身的血管，确保资金顺畅流通到经济各个角落。政策性银行则专注于服务国家发展战略，在特定领域提供金融支持。截至2023年，我国银行业金融机构总资产已突破380万亿元，占整个金融业资产的近70%，这个数字充分说明了银行业在金融系统中的核心地位。2. 证券业：资本市场的核心引擎证券业是连接资金需求方和投资方的桥梁。这个行业主要包括证券公司、证券交易所和期货公司等机构。它们的工作包括帮助企业发行股票债券筹集资金，为投资者提供交易平台，以及提供专业的投资咨询服务。如果把企业比作需要成长的树苗，证券业就是提供阳光雨露的生长环境。截至2023年底，我国证券市场投资者数量已超过2.1亿户，上市公司总数突破5000家，总市值位居全球第二，这些数字反映了证券业在资源配置中的重要作用。【参与回帖 ▪ 转盘抽奖】2025中国国际金融展-现场抽奖活动>>欢迎莅临2025中国国际金融展https://jdc100.huawei.com/jdc/refactor/lottery/1090（本次抽奖仅面向2025中国国际金融展-上海现场用户）回复内容请勿涉及第三方保密信息参与问卷，即可参与转盘抽奖！非现场参与用户，礼品不派送！【金融行业白皮书】《2025嵌入式金融白皮书》今天分享的是：《2025嵌入式金融白皮书》Airwallex空中云汇与NewtonX合作发布，深入探讨嵌入式金融在企业中的应用情况，为企业提供了关于嵌入式金融的全面洞察和实践指导3月24日，2025F1中国大奖赛在上海国际赛车场轰鸣开赛。这场全球顶级赛事不仅是速度与极限的竞技场，更是促进文体商旅展深度融合、激发城市经济活力的“超级引擎”。赛事期间，上赛季总冠军迈凯伦车队的官方合作伙伴Airwallex 空中云汇以“Everyone Can Be Lando（每一个人都可以是车手）” 为主题举办沉浸式品牌日活动，并现场发布了《2025嵌入式金融白皮书》（以下简称《白皮书》）。“至2025年，全球嵌入式金融市场规模将达6060亿美元，通过嵌入式渠道处理的支付金额将达到6.5万亿美元，中东、拉美等新兴市场增速超欧美2倍。”《白皮书》对全球15个行业、200多家企业的决策者进行了深度调研，丰富了企业视角视察，深化了应用场景分析。全球金融格局正在迅速变化，下一代金融服务基础设施将不仅仅是处理交易——它将更加嵌入式、自动化，并与商业运营深度连接。《白皮书》指出，嵌入式金融正从“创新概念”加速迈向“商业标配”。随着客户对无缝金融体验的需求激增，83%的中小企业已转向通过SaaS平台和线上交易平台直接获取服务，企业高管普遍将嵌入式金融视为竞争护城河——78%的企业高管希望借助嵌入式金融解决客户面临的诸多痛点，例如繁琐的支付流程、跨平台跳转等；65%的受访企业希望借助嵌入式金融推出支付处理、电子钱包等新服务，从而开辟新的收入来源。报告全文下载链接https://max.book118.com/html/2025/0406/8031020120007050.shtm