2021年中国金融软件服务行业市场发展战略研究及竞争格局分析预测

传统的金融软件服务企业主要为金融机构提供金融IT软件设计、开发、运维服务等，在金融科技应用场景不断成熟的趋势下，金融软件服务企业逐渐由传统的产品或技术服务提供商，转变为以软件为载体，以前沿的金融科技为主要驱动力，与金融机构共同为终端用户提供高附加值创新型金融服务。大数据与人工智能为金融科技的核心技术，其中大数据对各类海量金融数据可以进行分析筛选，为各环节金融业务开展获取有价值的信息；人工智能则主要利用机器学习、知识图谱、自然语言处理等技术推动传统金融业务转型升级，降低成本并提升效能。云计算则作为基础工具，提供便捷、按需获得可配置计算资源的共享网络服务，降低金融机构的创新成本。

（1）大数据技术在金融行业的发展状况：大数据作为金融科技创新的关键驱动力，通过结合应用场景进行数据的收集、储存、分析与应用，优化了传统金融服务体系，为金融机构的商业决策提供了坚实的数据基础。在落地应用的过程中，大数据在信贷、保险、资管、支付等领域的各业务环节均实现了深度结合。以信贷领域为例，大数据应用覆盖贷前、贷中、贷后三大环节；依靠数据收集与分析建立完整用户画像，在身份验证、授信、贷中监控等一系列风控环节可大幅提升效率。风险管理是金融行业的核心竞争力，普惠金融的信用风险管理以量化管控为主，尤其在目前金融行业整体个人征信基础设施尚未完全成熟的情况下，利用大数据提升信用风险评估水平将成为主流趋势。

大数据在信贷领域应用

在资管领域，大数据则以投研与销售为应用重点。据中金企信国际咨询公布的《金融软件服务“十四五”竞争格局-2021-2027年中国金融软件服务市场调研及发展趋势预测报告》统计数据显示：投研方面，大数据可以有效拓宽投资机构量化投资数据维度，帮助投资机构更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，优化投研模型。另外，大数据技术通过收集并分析各类社交网络与论坛渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。销售方面，精准营销与智能投顾为大数据应用的主要表现形式。营销与信贷领域类似，通过建立用户画像实现精准营销。智能投顾则通过对供销端的数据分析，为客户提供投资理财服务，因主要方法论Markowitz均值方差理论、投资组合有效边界模型等进行训练需要积累大量数据，且数据质量、数据范围对预测模型的拟合程度影响较大，这些都需要利用大数据技术对海量数据的处理能力，才能够得以实现。

（2）云计算技术在金融行业的发展状况：云计算通过虚拟化技术将物理IT设备虚拟成IT能力资源池，以整个资源池的能力来满足金融机构算力和存储的需求，实现了IT设备的均衡负载，提高了单位IT设备的使用效率，在性价比上远高于以大型机和小型机作为基础设施的传统金融架构。此外，传统金融架构强调稳定性，扩展能力相对较差，云计算支持通过添加服务器和存储等IT设备实现性能提升，快速满足金融企业应用规模上升和用户高速增长的需求，并缩短了应用部署时间。在可靠性上，云计算可以通过数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施，有效保障金融企业服务的可靠性。另外，金融企业IT系统的云化实现了服务器、存储和网络设备的统一集中管控，帮助金融机构通过一体化平台，承载或管理内部所有的信息系统，消除信息孤岛，并将保存在各系统的数据集中到一起，形成“数据仓库”，从而实现内部数据的系统性管理。

近年来，云计算IaaS提供商底层构架的不断成熟为基于云端的软件及系统在金融行业的应用提供了稳定环境。以此为基础，软件公司纷纷由原有的License授权模式向成本和布置弹性更具优势的SaaS层应用转型，为各类金融机构提供定制化解决方案。在银行领域，基于云计算的软件主要应用于IT运营管理，借助API开放性平台构建全面金融服务生态圈，提供生活缴费、资讯查询、网上购物等“金融+非金融”服务，依托金融服务与生活场景的结合提升金融账户价值。在证券基金领域，云计算主要应用于客户端行情查询和交易量峰值分配，通过业务系统整体上云，在数据库分库、分表的部署模式下，实现上千套清算系统和实时交易系统的并行运算。在保险领域，云计算主要应用于个性化定价和产品上线销售，通过定制化云软件快速分析客户实时数据，提供个性化定价。

云计算的发展对软件公司亦提出了新的挑战。除了稳定性与可靠性外，云计算的海量数据计算及储存能力给软件服务提供商在自动化部署应用、快速创建复制和复制资源模板、动态扩容系统部署等方面均创造了成熟环境。软件的开发模式将逐渐向研发运营一体化模式转变。从软件的生命周期来看，第一阶段的开发需运用敏捷实践处理内部效率问题；第二阶段需基于持续集成构建持续交付，解决测试团队、运维上线的低效问题；第三阶段持续反馈需使用可重复的流程部署，监控运营质量，放大反馈回路并及时优化，提高交付质量。

研发运营一体化开发模式强调优化开发、质量保障、运维之间的互联，通过高度自动化工具链打通软件产品的交付过程，使软件的构建、测试、发布更加便捷可靠。

（3）人工智能技术在金融行业的发展状况：人工智能主要通过机器学习、知识图谱、自然语言处理、生物识别等核心技术为金融行业各参与主体、各业务环节进行赋能，从而实现金融行业的产品创新与服务升级。与传统人工服务相比，人工智能在对文本、语音、视频等非结构化数据的收集和处理速度上具有明显优势，机器学习理论的持续优化亦使得智能化反馈的准确度不断提升。目前人工智能技术已在风控、投顾、投研、销售、客服等业务板块形成广泛应用。

金融人工智能化产业链结构

金融行业的相关场景中，机器学习、知识图谱、自然语言处理和生物识别四项技术应用较多。机器学习为人工智能的核心，通过分层结构之间的传递数据学习特征，应用于各类金融数据，目前如长短记忆神经网络、卷积神经记忆网络、深度置信网络等算法在股票市场预测、风险评估与预警方面应用较多；知识图谱利用知识抽取、知识表示、知识融合及知识推理技术构建实现智能化应用的基础知识资源，用于反欺诈、营销等领域；自然语言处理通过对海量复杂多样的文字信息进行拆分式分析与内在逻辑研究，从中提取关键数据指标，对客服、投研等领域形成有力支撑；生物识别技术则主要通过识别包括指纹、人脸、声纹等体表和内在特征，为客户完成身份验证、远程开户、无卡存取款、刷脸支付等业务。人工智能在金融行业的具体应用场景及相关业务环节如下：