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导读：2020年，金融科技在疫情的催化下，与银行业务加速融合，行业生态发生了一系列变化。银行起初不敢尝试或初步接触的新技术已经在各业务条线上顺利跑通，尤其是云计算、大数据等技术的高可用程度正变得越来越靠谱。 本文试图简单盘点2020年这一年，银行业在ABCD...

2020年，金融科技在疫情的催化下，与银行业务加速融合，行业生态发生了一系列变化。银行起初不敢尝试或初步接触的新技术已经在各业务条线上顺利跑通，尤其是云计算、大数据等技术的高可用程度正变得越来越靠谱。

本文试图简单盘点2020年这一年，银行业在ABCDMIX（人工智能、区块链、云计算、大数据、移动互联、物联网，以及5G、量子计算等尚未商用的前沿技术）等诸多领域的作为，看看他们是如何亲密接触这些新技术的。

A、人工智能：成本高，监管难

2019年，部分银行推出智能投顾，但到了2020年，我们可以发现，智能投顾的发展程度并不高，银行极力去推动的声音少了。综合2020的一些观点，笔者以为，人工智能是一个需要谨慎进入的领域。主要原因有二：一是人工智能投入成本大，二是监管难度大，容易触发系统风险。

关于投入成本的问题，清华大学交叉信息研究院的吴翼博士曾介绍说，亚马逊在云平台上对进行OpenGO进行模拟训练，每礼拜的花销超过100万美元。他表示，“AI真的很烧钱，有时候可能真的只有大公司才有这样的财力去这么烧钱。”

关于监管，我们可以引用证监会原主席肖钢的观点，“由于人工智能主要依靠模型和算法，因此在该技术运用于金融市场时，一旦数据质量不高或出现偏差，则有可能产生蝴蝶效应，带来系统性风险，加大了监管的难度。”

因此，人工智能在银行业的应用依然还处于初步探索阶段，这种初探阶段主要体现在两个方面，一是不直接进行人工智能研发和大成本投入，二是通过大数据风控的形式与地方政府，或互联网公司进行反欺诈，数字营销，黑灰产对抗方面的应用。其主要应用层面是线上信贷、风险识别，防止被薅羊毛等。

虽然人工智能在金融领域的持续推进有难度，但这并不妨碍其在金融领域的生根发芽，特别是2020年疫情的持续影响更是加速了人工智能在银行领域的落地。多家银行在智能客服中使用或更新人工智能应用，比如中国银行就于2020年在全国上线了新一代智能客服系统。

瑞莱智慧RealAI联合创始人刘荔园在接受中国电子银行网采访时也表示，疫情期间很多银行在信息化布局上做了更深的推进，线上化、数字化工具的需求呈现爆发式增长，而这些“爆增”为人工智能提供了更多的进化食粮。

不过，相对于金融业务的复杂程度，智能客服目前还只是人工智能的浅层次应用，未来，随着人工智能与金融业的更亲密的接触后，更多、更好用的智能金融服务是值得我们期待一下的。

B、区块链：供应链金融成主要应用，但缺乏行业标准

区块链技术被认为是天然与金融有着密切联系的共识技术，因此，谈到金融科技，区块链必不会缺席。

在链圈，私有链几乎没有商业价值，公有链效率低，投入大，短期很难看到商业前景，因此，多数机构将目光聚焦在联盟链上。而当前，最典型的联盟链应用之一就是供应链金融。具体的应用层还有跨境金融、保险理赔、银行函证等。

据《证券日报》近日的报道称，各家银行在贸易、金融领域争相布局落地供应链金融、国内信用证、福费廷等多个场景，其中，工商银行、建设银行、交通银行的链上交易规模均已突破千亿元大关。

这些应用的好处是，技术成本相对较低，能在一定范围内降低节点之间的信任成本，提升资金运作效率。

不过，联盟链是一个基于多中心对象构建的信任生态体系结构。这种生态体系结构需要一种标准去达成共识，但目前行业并未形成统一的标准。

原因是区块链依然是一种新型技术，缺乏大量的实体验证，以致标准尚难真正确立。另外，因为标准尚未确立，又未能普遍应用，事前监督和事后管罚的法理基础也较为薄弱，法律治理层面也未能形成标准。

再者，标准的不确定也妨碍联盟链之间的跨链合作和监管的介入，影响产业的进一步发展。

C、云计算：全量业务上云是最大步调

2020年是银行积极拥抱云计算的一年，银行上云的深度和广度已经有了很大程度的提升。因为体量的缘故，各银行上云的步调差距较大。国有大行的云计算应用推进起来较为复杂，更多的是与云厂商在大数据建模方面的合作，而中小银行直接全量业务上云，冲在了金融上云的最前面。