AI、大数据与区块链：财富管理的未来已来

田力 AI、大数据与区块链：财富管理的未来已来1 一、金融科技发展趋势综述 （一）技术图谱：金融科技技术架构 金融科技，即通过大数据、区块链、云计算、人工智能（AI）等前沿技术，重构传统金融业务模式、提升服务效率的新型业态。其核心目标是实现金融服务的普惠化、智能化、安全化。 其技术架构涵盖多个层面。首先是基础设施层，包含云计算平台、5G/6G通信网络、物联网设备等，为金融科技提供算力与连接支持。其次是核心技术层，包括四大支柱型技术，人工智能（如机器学习、自然语言处理等热门技术）、大数据技术（如数据挖掘、实时分析技术等）、区块链技术（如智能合约、分布式账本等）和云计算（如微服务架构和无服务器计算等）。最后是应用场景层，金融科技几乎覆盖金融服务全领域全场景，如支付、信贷、保险、资管等。 （二）政策综述：我国金融科技政策体系 2023年底召开的中央金融工作会议，提出要“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”，是深化金融供给侧结构性改革的核心抓手，旨在通过技术驱动（如数字金融）与制度创新（如普惠金融差异化监管），优化金融资源配置，服务实体经济高质量发展。 “五篇大文章”中的两个金融，即科技金融和数字金融，都与金融科技领域深度关联。近年来，我国政府自上而下出台了一系列金融科技领域有力举措，为其良好发展提供坚实支撑和保障。人民银行发布《加大力度支持科技金融企业融资行动方案》《推动数字金融高质量发展行动方案》等多项政策，前者提出设立结构性货币政策工具，稳妥推动科创金融改革试验区建设，持续提升金融服务科技创新的能力和水平；后者则聚焦金融机构数字化转型，提出以数据要素和数字技术为关键驱动，加快推进金融机构数字化转型，完善数字金融治理体系，夯实数据治理与融合应用能力基础，提升数字化经营管理能力。此外，包括国家金融监管总局、国家数据局等在内的政府机构进一步提供了相应的落地举措指导。例如，《关于 加强科技型企业全生命周期金融服务的通知》要求加强金融机构对科技型企业提供全生命周期的金融支持，助力不同阶段科技型企业加大研发投入。再如，《“数据要素×”三年行动计划》重点提到了数据要素×金融服务的未来支撑要求和融合发展方向。 （三）重要概念对齐 1. AI相关概念 AI作为底层技术，通过计算机系统模拟人类智能的技术，包括学习、推理、感知、决策等能力。具有专用性特点，传统的AI也被定义为弱AI，大多数专注于单一任务，如人脸识别、语音助手等。此类弱AI，很依赖数据和算法，是基于大量的数据和特定算法来实现其功能的。 AGI即通用人工智能，是一种理论上具备与人类相当的综合智能，能像人类一样学习、适应并解决多种复杂问题。典型特点是通用型更强，不需要特定的训练也可以处理不同领域的任务，此外，开始具有一定的自主意识。目前，学术定义下的AGI虽未真正实现，仍是科研与哲学探讨的前沿领域，但Deepseek V2和OPEN AI O4模型，被认为是最接近AGI方向的技术应用。与弱AI相比，AGI不仅仅是一个“工具”，它更像是一个“人造人”。 AIGC是生成式人工智能，即利用AI技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容的技术统称。 AIAgent是人工智能代理，即能感知环境、自主决策并执行任务的智能体，具备一定程度的独立性。核心能力是具有感知、决策、行动方面的优势，通过传感器或数据输入理解环境，基于目标选择最优行动（如强化学习），最终操控物理设备或输出信息。例如，我们常见的扫地机器人、自动驾驶汽车等，是其典型的应用。 2.大数据概念 所谓“大”数据，要多大？有多大？从数据要素层面来看，大数据是指规模庞大、结构复杂、类型多样的数据集合。从技术层面来看，大数据技术涵盖从数据采集到应用落地的全生命周期技术体系，其核心范畴可分为数据采集与处理、数据处理技术、数据分析与挖掘技术、数据可视化与交互技术、数据安全与隐私保护、数据设施和行业应用技术六个模块。总之，大数据技术的关键不仅仅在于数据要素本身，而是在于通过专业技术的处理，实现数据要素资源增值。 3.区块链概念 区块链是分布式网络、加密技术、智能合约等多种技术集成的新型数据库软件，属于新 一代信息技术的重要组成部分。智能合约实现合同自动化、智能化，可在无第三方见证下完成可信交易；分布式网络由多个节点共同完成数据存储和验证，不需要有一个中心化机构；加密技术基于哈希算法和非对称加密算法，保障数据安全与隐私。 区块链的核心功能是通过数据透明、不可篡改、可追溯的特性，解决网络空间的信任和安全问题，推动互联网从传递信息向传递价值变革，重构信息产业体系。 区块链被列为“十三五”战略性前沿技术，并纳入《“十四五”数字经济发展规划》重点领域；我国首个区块链国家标准（GB/T 42752-2023）已在上百家典型企业应用，为产业提供统一技术框架。 目前，已广泛应用于金融、政务、供应链等多行业。其应用目标一是解决信任问题，二是实现价值互联，例如数字人民币、SWIFT系统的区块链应用就是例证。 （四）发展趋势：金融科技竞争力角逐激烈 1.区域发展方面 中国主要城市在全球金融科技领域，具有较为强劲的竞争力。例如，《全球金融科技中心城市报告》显示，北京作为第一梯队城市代表，连续多年总排名和金融科技产业排名位列全球第一，金融科技生态排名则连续稳步提升。此外，《全球金融中心指数（GFCI）》“金融科技”排行榜中，北京同样位列全球第一梯队。此外，上海、深圳、杭州和香港也位列榜单前10，中国城市占比近乎半数。 2.机构发展方面 《中国金融科技百强企业竞争力报告(2023)》显示，有9家涉及基础硬件领域，14家涉及基础软件领域，88家涉及应用软件领域，80家涉及数据服务领域，62家涉及信息安全领域，其中也不乏涉及多项细分领域业务的综合金融科技型企业。榜单中企业的类型也非常丰富，既有金融机构成立的科技子公司，也有传统ICT行业企业成立的金融科技公司，以及像京东科技这样的互联网平台下属的金融科技公司。 3.技术应用方面 大模型应用助力金融科技迈上新台阶。AI大模型近年来发展迅猛，AI应用百花齐放。据Gartner预测，2026年其市场规模还将进一步扩大，将突破700亿美元，年复合增长率超过40%，美国和中国是主导整个大模型和AI发展竞争格局的两个国家。美国的OpenAI、Google、Meta等科技巨头在持续迭代多模态模型，中国的Deepseek、文心一言、通义千问等也在超过二十个行业领域落地。技术趋势聚焦多模态融合、垂直场景深化（金融/医疗领 域应用增速达60%）及模型轻量化（参数压缩技术使部分模型体积缩减80%）。同时，生成式AI投资激增，2024年全球支出达160亿美元左右（数据来源：IDC）。 金融场景加快AI部署。因AIGC技术特点，智能客服领域成为AI部署最快最深的领域。除此之外，智能投顾、智能投研、智能办公、智能营销、智能风控和智能研发等领域也有相应的部署接入，且部署成本和部署进程各有不同。根据IDC数据显示，2024年，中国金融行业AI and Generative AI投资规模达到196.94亿元，预计到2027年将达到415.48亿元，增幅达到111%。 随着DeepSeek的兴起，境内外众多机构纷纷接入，包括英伟达、亚马逊等科技巨头，以及大量央国企和金融机构。截止到2025年2月，45%的央国企完成了DeepSeek模型的部署。例如，中国光大银行通过接入DeepSeek提升了广域数据查询服务和抗干扰能力，并建立了智能研报解读平台，并基于此研发了“光小e”和“阳光e数”；中国建设银行通过DeepSeek在智能客服和风险管理等方面优化效率，在信贷审核和数据分析等场景发挥作用，能够快速准确地处理大量数据，为银行的决策提供有力支持，降低风险的同时提高业务效率。 （五）总结 洞悉金融科技发展历程和技术趋势可以预期，金融科技已进入一个普惠、绿色和可持续发展的新阶段，例如Deepseek，通过技术民主化对抗垄断，实现共同繁荣、开放包容的发展局面。 二、实践：赋能财富管理场景案例 （一）金融科技赋能财富管理全流程全场景 财富管理是以客户为中心，通过综合性财务规划和服务，对个人、家庭或企业的资产、负债及流动性进行系统性管理，以实现财富保值、增值、传承等目标的金融服务。具体体现在：第一，全生命周期覆盖，即贯穿财富创造、保有、传承的全过程，结合税务、法律等非金融规划，形成良性循环。第二，服务主体广泛，涵盖商业银行、证券公司、基金公司、信托机构及第三方财富管理平台等。第三，多元化目标，即不仅追求资产增值，还注重风险管理、流动性优化及社会价值实现（如绿色金融）。 金融科技赋能财务管理的核心场景主要涵盖四大方面：一是，智能投顾与资产配置方面，基于AI驱动的个性化方案，基于客户风险偏好与市场数据，生成动态投资组合，比如腾讯 理财通AI助手；利用机器学习优化资产配置比例，提升收益稳定性，据公开信息，已有银行通过该技术使客户回报率跑赢大盘12%；二是，数据驱动的决策支持方面，通过大数据监控市场趋势与客户行为，预测现金流需求，例如支付宝智能风控系统；此外，风险预警与合规管理，应用机器学习识别欺诈交易，区块链确保数据不可篡改。三是，流程自动化与效率提升方面，较为热门的技术RPA，即机器人流程自动化，自动处理发票核销、报表生成等重复性工作；智能合约与支付清算，例如区块链技术实现跨境支付实时结算可使处理时间从5天缩短至4小时。四是，客户服务和体验优化，通过智能客服和情感分析技术，大大改善了以往智能客服的用户体验，让我们不再觉得是在与冷冰冰的机器沟通。 （二）金融知识蒸馏术 具体到AI，随着其在财富管理领域的部署，从营销获客与转化、客户运营及陪伴、产品组合与推介、投研及投资、风险管理、交易和后台系统支持赋能等各个环节，都已有较多的实践案例落地。 AI如何学习金融知识呢？答案是知识蒸馏，即金融知识蒸馏术，是将复杂的金融AI模型（如大模型）的核心知识迁移至轻量化、高效且合规的小模型中的技术，专为金融领域的高实时性、强可解释性及资源受限场景设计。其核心是通过“师生模型”框架，将大模型（教师）的预测能力、风险判断等“知识”提炼到小模型（学生）中，在性能损失最小化的前提下实现高效部署。 （三）典型场景 1.合同审核 AI最颠覆性能力的提升是让合同审核过程从自动化到认知革命，包括全周期智能风控、跨模态合同管理、智能谈判辅助和区块链增强应用四个方面能力的提升。 2.智能尽调 AI在智能尽调领域的应用亮点，即将非结构化的数据提炼成有价值的决策结果。就像经历了一场炼金术士的转变，将原始、零散的信息转化为宝贵的知识资产，极大提升了金融分析的深度与广度。Orbital Witness和广发证券的应用就是例证。 3.产品设计 AI在金融产品设计中能够显著提升效率、优化客户体验，并推动金融业务的智能化转型。恒生电子、交行、招行和中国人保等金融机构，均将其应用于金融产品设计和营销场景中。 （四）典型案例 1.荷兰N26银行 N26是一家总部位于德国柏林的数字银行，自2013年成立以来，通过全线上服务模式革新了传统银行业，其业务覆盖欧洲多国，包括荷兰。N26凭借数字化体验和低成本优势成为荷兰金融科技领域的创新代表，尤其适合跨境消费和灵活理财需求用户。 数字化智能化的运营模式，使其优势显著。例如，费用方面，可以实现零月费和低手续费，基础账户无年费，非欧元区消费免外汇手续费。跨境支付方面，与Wise合作，实现欧元区内转账秒到账，国际汇款成本低且功能多样。储蓄方面，通过“Spaces”子账户设定储蓄目标，支持自动转账和多人共享账户管理。此外，2021年起支持比特币、以太坊等近200种加密货币买卖，用户可直接通过APP管理投资组合。该银行服务覆盖超500万用户，年交易额超1000亿欧元，在欧洲数字化财富管理领域处于较为领先的地位，通过AI和大数据技术优化服务流程，提供个性化财务建议，在区