金融科技行業(yè)：2021十大金融科技趨勢(shì)頂級(jí)專家前沿趨勢(shì)預(yù)測(cè)

ANTGROUP 2021十大金融科技趨勢(shì)2螞蟻集團(tuán)簡(jiǎn)介602021十大金融Gartner?2021十大金融科技趨勢(shì)2技術(shù)趨勢(shì)技術(shù)趨勢(shì)2021十大金融科技趨勢(shì)金融科技是全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，金融11456 456 基于隱私保護(hù)的共享智能基于隱私保護(hù)的共享智能持續(xù)智能持續(xù)智能知識(shí)圖譜與多模態(tài)學(xué)習(xí)全?？尚湃珬？尚?2主動(dòng)安全防御主動(dòng)安全防御33普惠9深度個(gè)性化深度個(gè)性化開(kāi)放透明資料來(lái)源：螞蟻集團(tuán)(2020)下圖是來(lái)自Gartner的2020年新興技術(shù)成熟度曲線。描述Gartner：新興技術(shù)成熟度曲線，發(fā)布日期：2020年7月24，G004504154以其不可篡改的天然屬性可以描述RR基于全圖的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)減少90%的風(fēng)險(xiǎn)誤報(bào)TA模式搜索技術(shù)在十億級(jí)的用戶中尋找隱藏線索基于全圖的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)減少90%的風(fēng)險(xiǎn)誤報(bào)TA模式搜索技術(shù)在十億級(jí)的用戶中尋找隱藏線索增強(qiáng)分析技術(shù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)/特征學(xué)習(xí)異常檢測(cè)技術(shù)萬(wàn)億級(jí)動(dòng)態(tài)圖資料來(lái)源：螞蟻集團(tuán)(2020)62.實(shí)戰(zhàn)為王描述跨鏈技術(shù)架構(gòu)趨于統(tǒng)一及核心2.典型場(chǎng)景?供應(yīng)鏈金融?農(nóng)村金融開(kāi)放金融使金融行業(yè)對(duì)同業(yè)/異描述2跨鏈合約服務(wù)高效同構(gòu)跨鏈跨鏈應(yīng)用編程異構(gòu)跨鏈協(xié)議跨鏈互操作API跨鏈應(yīng)用編程異構(gòu)跨鏈協(xié)議可信跨鏈中繼跨鏈數(shù)據(jù)調(diào)用跨鏈合約調(diào)用 > >跨鏈業(yè)務(wù)交互跨鏈資產(chǎn)流通跨鏈數(shù)據(jù)調(diào)用跨鏈合約調(diào)用 > >跨鏈業(yè)務(wù)交互跨鏈資產(chǎn)流通 > >異構(gòu)接入TEE硬件安全中繼資料來(lái)源：螞蟻集團(tuán)(2020)8生態(tài)伙伴數(shù)據(jù)本地加密數(shù)據(jù)本地加密安全共享44智能風(fēng)控平臺(tái)44風(fēng)險(xiǎn)管控共享智能企業(yè)自身遷移學(xué)習(xí)算法遷移學(xué)習(xí)算法效能提升安全能力共享風(fēng)控模型|量化策略|實(shí)時(shí)計(jì)算|加密技術(shù)|風(fēng)控引擎資料來(lái)源：螞蟻集團(tuán)(2020)描述基于時(shí)序的圖計(jì)算幫助4：表示學(xué)習(xí)表示學(xué)習(xí)|關(guān)系推理新增余額數(shù)百億信用風(fēng)險(xiǎn)模型KS提升10%時(shí)序分析|時(shí)序建模資金閑置率<10%微貸月偏差<1%實(shí)時(shí)圖引擎|時(shí)序圖分析風(fēng)控秒級(jí)決策，復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析從事后走向事中基于時(shí)序的分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)|時(shí)序圖查詢?nèi)f億級(jí)圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，成為大數(shù)據(jù)風(fēng)控基石資料來(lái)源：螞蟻集團(tuán)(2020)2.企業(yè)知識(shí)圖譜幫助減少信息描述描述描述識(shí)評(píng)估及知識(shí)推理等核心描述依據(jù)用戶設(shè)定的投資目的及科技相關(guān)企業(yè)應(yīng)始終堅(jiān)持以描述（1分）（2分）（3分）（4分）mmmmmmmmmmmmmmmm算mmmmmmmmmmmmmmmm化mmmmmmmm總得分(10-40)2020年技術(shù)成熟度曲線重點(diǎn)紹的創(chuàng)新方案(IP)針對(duì)新興技汰在2019年版的調(diào)研報(bào)告中位/成熟度是反映各種實(shí)現(xiàn)模型種技術(shù)將在兩年內(nèi)到達(dá)技術(shù)成20頁(yè)圖1）圖1.2020年新興技術(shù)成熟度炒作曲線?3D感應(yīng)相機(jī)?有兩個(gè)技圖2.2020年新興技術(shù)優(yōu)先級(jí)矩陣2020年新興技術(shù)優(yōu)先級(jí)矩陣不到2年超過(guò)10年具有變革性健康通行證可組合企業(yè)復(fù)合AI生成式AIAI增強(qiáng)型開(kāi)發(fā)AI增強(qiáng)型設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)編織個(gè)人數(shù)字孿生生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)多重體驗(yàn)安全訪問(wèn)服務(wù)邊緣(SASE)高社交距離技術(shù)嵌入式AI邊緣低成本單板計(jì)算機(jī)本體和圖形封裝的業(yè)務(wù)能力認(rèn)證來(lái)源雙向腦機(jī)接口碳基晶體管公民數(shù)字孿生差分隱私可解釋AI5G專網(wǎng)小數(shù)據(jù)可生物降解傳感器中低截至2020年7月資料來(lái)源：Gartner?5G?有六個(gè)技術(shù)成熟度?AI云服務(wù)?有三個(gè)技術(shù)成?AR云?有兩個(gè)技術(shù)成熟?增強(qiáng)智能?有三個(gè)技術(shù)成?L4級(jí)自動(dòng)駕駛?“2020?L5級(jí)自動(dòng)駕駛?“2020?生物芯片?“2020年感應(yīng)?去中心化網(wǎng)絡(luò)?“2020年?DigitalOps?“2020年企21?邊緣AI?有五個(gè)技術(shù)成熟?邊緣分析?有五個(gè)技術(shù)成?情感AI?有八個(gè)技術(shù)成熟?自動(dòng)飛行載具?有八個(gè)技?圖形分析?有三個(gè)技術(shù)成?沉浸式工作空間?有兩個(gè)?知識(shí)圖譜?有兩個(gè)技術(shù)成?輕型貨運(yùn)無(wú)人機(jī)?有兩個(gè)?近地軌道衛(wèi)星系統(tǒng)?有四?人格化?有三個(gè)技術(shù)成熟?合成數(shù)據(jù)?有三個(gè)技術(shù)成?遷移學(xué)習(xí)?“2020年數(shù)據(jù)術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)者及應(yīng)用程序負(fù)責(zé)質(zhì)量保證測(cè)試來(lái)認(rèn)證技術(shù)可以23調(diào)或整理最終設(shè)計(jì)時(shí)會(huì)對(duì)其板服務(wù)器基于單片系統(tǒng)(SoC)與通常重新封裝x86服務(wù)器器用于需要大量低成本設(shè)備以現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和人工智能(AI)框架的集成。25因?yàn)閷⑦@些系統(tǒng)成功集成到其過(guò)觀察逐步積累關(guān)于概念及其決方案的優(yōu)勢(shì)并未勝過(guò)人工標(biāo)或依賴于通常未標(biāo)記數(shù)據(jù)的其場(chǎng)所以及乘坐交通工具。的地國(guó)家/地區(qū)之間相互信任，27CirclePassEnterprises、含在AR/VR消費(fèi)產(chǎn)品中。穿戴設(shè)備在2016年至2018從2018年的28億美元下降到了2019年1月至2019年回到了2017年的投資水平，讀取/寫入用戶大腦方面可BMI植入式設(shè)備會(huì)帶來(lái)類是一種可以改變大腦的可穿戴/類連接到物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和大腦賣會(huì)上以432,500美元的價(jià)29他們還應(yīng)關(guān)注可解釋性等其類器修改為生成相同類型的真人類完成許多行業(yè)中很多創(chuàng)造歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[RNN]和強(qiáng)化學(xué)的屬性并分析化學(xué)空間以生成底顛覆了材料發(fā)現(xiàn)過(guò)程。夾在薄膜聚乳酸(PLA)或可溶動(dòng)還必須包括對(duì)產(chǎn)品利潤(rùn)和所售商品成本的潛在影響。這些傳感器可以貼在外包裝制造和供應(yīng)鏈或其他專門領(lǐng)域器數(shù)據(jù)與信息學(xué)和操作系統(tǒng)相3131在通過(guò)分析無(wú)意中暴露個(gè)人數(shù)訪問(wèn)更多保存有個(gè)人信息的數(shù)露或用于對(duì)個(gè)人不利的用途，情況的一種方法是使用差分隱隱私系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)元者無(wú)法對(duì)這些數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行反向工程并將它們與特定個(gè)人聯(lián)差分隱私確實(shí)有效地防止了這一個(gè)弱點(diǎn)。感的個(gè)人信息或受法律保護(hù)的它可以應(yīng)用于與個(gè)人可識(shí)別屬條例被定義為敏感信息的任何用對(duì)于擁有個(gè)人身份信息的組含個(gè)人身份信息的數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)的組織將會(huì)發(fā)現(xiàn)自己受到越分隱私和其他數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制，這些組織很可能會(huì)面臨更多的法律訴訟和潛在的嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)處可以比本地CSP在其公共基線又很復(fù)雜而且昂貴?比如到3.8GHz頻段的頻譜分的CSP需要與具有所需行33少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)已足夠或者訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足或稀疏的情況下訓(xùn)練?更簡(jiǎn)單的模型?用更簡(jiǎn)單家都應(yīng)該把適當(dāng)?shù)奶卣鞴こ绦?shù)據(jù)情況下。?遷移學(xué)習(xí)?使AI解決方?聯(lián)邦學(xué)習(xí)?通過(guò)在中央級(jí)?合成數(shù)據(jù)?用于生成數(shù)?自監(jiān)督學(xué)習(xí)?一種相對(duì)較?小樣本學(xué)習(xí)?在只見(jiàn)過(guò)幾35減少模型操作/ML操作所進(jìn)行離線全面再訓(xùn)練。AI專家/提升其技能水平，理/工程模型分析的應(yīng)用可372019年Gartner市場(chǎng)營(yíng)39供應(yīng)商已意識(shí)到客戶在應(yīng)用程序體驗(yàn)中更強(qiáng)烈的自我表達(dá)需求，正在通過(guò)API目錄向其應(yīng)用程序服務(wù)的PBC形式發(fā)展。今天的PBC前身包括以API和低代碼資源作為戰(zhàn)略投數(shù)據(jù)整合到數(shù)字孿生中。414242供應(yīng)商舉體驗(yàn)數(shù)字世界的方式上發(fā)生重(AR)和混合現(xiàn)實(shí)(MR)正在改變?nèi)藗兏兄獢?shù)字世界的方式。這種感知模式和交互模式的綜合轉(zhuǎn)變帶來(lái)了未來(lái)的多感官、用諸多人類感官與用戶交流，為傳遞微妙信息提供更為豐富種情況將在未來(lái)五年內(nèi)發(fā)生，及讓許多創(chuàng)建者獨(dú)立開(kāi)發(fā)元素了解統(tǒng)一數(shù)字體驗(yàn)如何影響業(yè)驗(yàn)技術(shù)為客戶或內(nèi)部群體創(chuàng)建有針對(duì)性的解決方案。人注目和更具變革性的體來(lái)解決各種企業(yè)用例的需驗(yàn)團(tuán)隊(duì)在所有相關(guān)的多重體驗(yàn)接觸點(diǎn)和模式上準(zhǔn)確是體驗(yàn)?感受、情感和記憶的43論壇(WEF)等機(jī)構(gòu)提升至最誤也將更少?保持謙虛并不語(yǔ)言處理(NLP)等AI技術(shù)和道它們生成的模型是否可以以45有通用技術(shù)(GPT)和自適應(yīng)以便在任何需要的時(shí)候安全、合企業(yè)采用了一種應(yīng)用程序設(shè)用程序想象為由其用戶或?yàn)槠溆脩艚M裝而成的體驗(yàn)?？椧恢痹谕顿Y改進(jìn)這些參數(shù)上組合企業(yè)模式匯集了這些核心的挑戰(zhàn)不是任何一項(xiàng)特定的投業(yè)結(jié)構(gòu)的僵化到主動(dòng)連續(xù)變革優(yōu)勢(shì)的最大障礙。發(fā)喚醒了每一家企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)和文化態(tài)勢(shì)進(jìn)行戰(zhàn)略性和根本略要?jiǎng)?wù)為穩(wěn)步而迅速地采用可組合企業(yè)的核心原則提供了動(dòng)達(dá)到實(shí)質(zhì)生產(chǎn)的高峰期。中指導(dǎo)其組織的應(yīng)用領(lǐng)導(dǎo)者作奠定基礎(chǔ)。前和未來(lái)的業(yè)務(wù)顛覆。?通過(guò)將低代碼組合/開(kāi)發(fā)工具與以代碼為中心的傳統(tǒng)為融合團(tuán)隊(duì)的運(yùn)作提供最佳支持?；胁捎每山M合企業(yè)模式的組蹤和支持其用戶的特定(和不標(biāo)受眾在山之巔數(shù)據(jù)編織RobertThanaraj;Mark跨多個(gè)部署和編排平臺(tái)交付的織支持不同數(shù)據(jù)集成樣式的組成設(shè)計(jì)和交付?？検菍?duì)長(zhǎng)期存在的問(wèn)題的直接包括數(shù)據(jù)源和類型的多樣性、益復(fù)雜以及對(duì)實(shí)時(shí)洞察需求的是利用現(xiàn)有工具和平臺(tái)添加元斷變化的)需求。 元數(shù)據(jù)的自我修復(fù)以及協(xié)調(diào)和管理工具來(lái)管理環(huán)境的一種設(shè)作以及如何交付這些數(shù)據(jù)的固身并不是可以購(gòu)買的工具/平技能集才能交付的一種設(shè)計(jì)概標(biāo)簽下正在開(kāi)發(fā)和出售各種工是能夠?qū)F(xiàn)有的數(shù)據(jù)集成技術(shù)整合在一起以提供動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集活動(dòng)元數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整以適應(yīng)新的用例需求。數(shù)據(jù)編織至少需要收集所有形元數(shù)據(jù)然后在這些元數(shù)據(jù)上通常通過(guò)數(shù)據(jù)編織的增強(qiáng)數(shù)據(jù)編織能夠幫助實(shí)現(xiàn)圖形數(shù)據(jù)建上下文及其復(fù)雜的關(guān)系并允許業(yè)務(wù)使用商定的語(yǔ)義來(lái)豐富47數(shù)據(jù)使用者提供可行建議及見(jiàn)據(jù)虛擬化和/或API和微服務(wù)著越來(lái)越多的供應(yīng)商從點(diǎn)對(duì)點(diǎn)和靜態(tài)數(shù)據(jù)集成設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)向采用能將日漸成熟。解決方案現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)和分析目錄將幫助您在靈活的數(shù)據(jù)模型中理清所有類型的并為模型做出貢獻(xiàn)。將基于組合的方法納入數(shù)據(jù)或就地訪問(wèn)數(shù)據(jù)提供了更助服務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備視圖轉(zhuǎn)換為進(jìn)行物理數(shù)據(jù)移動(dòng)和整合，以實(shí)現(xiàn)可重復(fù)和優(yōu)化的訪問(wèn)用程序示例(例如對(duì)象和手勢(shì)識(shí)Electronics推出了一款內(nèi)嵌?評(píng)估更新算法的過(guò)程?確夠在本地使用AI/ML技術(shù)分491%。SASE還處于市場(chǎng)開(kāi)發(fā)的早期務(wù)是云原生的?動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展、在2020年提供完整的解決方Jones等觀察工具。險(xiǎn)的組織應(yīng)考慮采用社交距離任何降低風(fēng)險(xiǎn)的形式都比沒(méi)有51正常工作環(huán)境中可能不會(huì)攜帶的接近警告裝置或經(jīng)過(guò)改裝以則可采用基于應(yīng)用程序的解決織將最有能力將這些工具快速社交距離技術(shù)與減少辦公室員于應(yīng)用程序的解決方案可能會(huì)被全國(guó)性的社交距離應(yīng)用程序等大型供應(yīng)商的應(yīng)用程序所取代或增強(qiáng)。社交距離技術(shù)不能保證不受感有這些都可能會(huì)產(chǎn)生假陰性和可能不如專用可穿戴設(shè)備準(zhǔn)留了哪些個(gè)人數(shù)據(jù)以及如何將其用于接觸者追蹤等任務(wù)保持織會(huì)覺(jué)得支持社交距離總比沒(méi)現(xiàn)他們的律師會(huì)建議他們這樣的定義更加寬泛?一組用于25%移至峰后5%。讓利益相關(guān)者能夠了解訓(xùn)練可能比純機(jī)器決策更難以53(CNT)有望在未來(lái)的半導(dǎo)體器明自己的身份以獲取多種數(shù)字可以共享諸如名稱和地址等身制和技術(shù)都有自己的采用水平社交身份會(huì)在社交媒體提供商日志而且身份保證度相對(duì)較在建立用戶憑證時(shí)并不進(jìn)行身(eIDAS)法規(guī)制定了最低身公共數(shù)字服務(wù)的組織必須承認(rèn)所有歐盟成員國(guó)的電子身商可以讓用戶使用數(shù)字簽名被選中在中國(guó)廣州提供電子金融機(jī)構(gòu)也在推進(jìn)數(shù)字身份的機(jī)構(gòu)之間已經(jīng)建立起了伙伴關(guān)消費(fèi)者為中心的數(shù)字身份模2019年宣布并推出了利用