李炯 杭州銀行副行長
何支軍 中國證券登記結算有限公司技術委員會副主任
劉偉光 阿里巴巴集團副總裁、阿里云智能新金融事業部總經理肖良華中國人壽數據中心總經理助理
肖良華 中國人壽數據中心總經理助理
從本文四位金融領域資深技術專家的回顧里，我們清晰地看到中國金融行業發展有兩大分水嶺：1990年被認為是中國金融格局建立的第一個分水嶺。金融行業開始進一步走向開放、走向市場化；第二個分水嶺是2012年，以余額寶的出現為標志，以前在線下并不存在的新物種，在新的技術條件和市場環境下涌現出來。
四位專家在他們二十多年金融科技領域的工作中，見證了中國金融科技變革的里程碑，也有對未來業務與科技深度融合的前瞻性思考。而金融與金融科技也是中國經濟體制改革的縮影，印證著中國經濟和商業四十年洶涌澎湃的發展歷程。
中國金融科技的發展階段
李炯：銀行業的變革跟中國經濟是密切相關的，可分為幾個階段:
第一個階段，建國到1979年，是大統一的階段，沒有進入市場化、商業化的金融，是符合那時的社會需求。
第二個階段，從1979年開始到1994年，設立人民銀行和四大國有銀行、一些股份制銀行出現，走向市場化、走向企業化。
第三個階段，從1994年到2012年，市場化深化期。1994年，國家舉行了一次金融體系深化改革會議，城市商業銀行就在這個階段開始出現，如杭州銀行。大量、多種形態的金融機構紛紛出現，這也是中國經濟發展最快的一段時間。
第四個階段，從2012年至今，進入創新階段。首先，美國次貸危機以后，國際世界對金融體系有了全新的認識。其次，2012年以后，國家經濟發展水平達到了新高度，對金融提出了新要求。舉例來說，2012年之前，金融科技還是在補課階段，把常規成熟的業務從線下往線上搬。2012年，以“余額寶”面世為標志，以前在線下并不存在的新物種在新的技術條件和市場環境下出現，新服務模式出現。
何支軍：中國資本市場雖然建立的比較晚，但信息科技的起點高、發展快。滬深交易所成立之初，經歷了短暫的人工交易時期后就迅速采用了電子化交易方式，并率先引入小型機和衛星通信網、上線新的交易系統，建立了覆蓋全國證券交易的網絡。
證券登記結算系統也是如此，建立之初就全面實現了無紙化，系統的發展大致可以分為五個階段:
第一階段，1990年、1991年最早的結算系統是基于微機系統，通過Novell網互聯。這個階段，系統的處理性能較低。
第二階段，1997年左右，為支持快速增長的結算業務量，引入了IBMAS400小型機，開始建設全功能的證券結算技術系統。證券登記結算系統進入了小型機階段。
第三階段，2001年，中國證券登記結算有限責任公司成立。系統的處理模式也從初期主要以日終處理為主(集中在閉市后進行清算、證券過戶、資金交收、權益登記與分派分紅等的處理)，到日間實時開戶、實時逐筆全額結算RTGS(RealTimeGrossSettlement)等業務的持續推出，證券登記結算系統的業務處理進入全天候運行階段。
第四階段，2012年以來，證券登記結算的非交易類業務辦理從線下向線上轉型，證券登記結算系統引入分布式技術架構，應用架構逐步前后臺分離，傳統的后臺登記結算業務繼續在小型機上處理，非交易類的前臺在線業務開始放在X86分布式平臺處理，技術系統發展為混合型架構。
第五階段，近幾年，越來越多的分布式、開源、開放技術應用于登記結算系統中，部分核心業務系統如RTGS逐步從AS400平臺剝離，同時我們也在積極地引入金融科技技術，如大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等，證券登記結算系統的發展也進入全面向分布式自研創新架構轉型的階段。
劉偉光：銀行、保險、證券三個行業，有一些共性。
第一代科技系統的建設都是跟著國外的“最佳實踐”，屬于拿來主義的時代。但在這個過程中涌現了第一批金融信息化人才，學習國外先進技術的同時，形成了自有理念。
第二階段，金融系統的集中化。銀行系統經歷了兩次主要的集中階段，1993年開始，銀行全面推進城市綜合網建設，實現“省集中”模式�？紤]避免技術棧單一，分別由不同分行承擔IBMZOS/AS400、Unix、優利A系列機等版本研發;2000年后，國有大行開始推進全國數據大集中，省分行系統建設全部集中到總行，建立南北兩個數據中心運行模式。中國銀行業的集中化比電信行業更早(電信1999年開始做系統集中化)。
第三階段，20世紀90年代末到2000年初期，雖然很多軟件、硬件還是拿來主義，但我們對國外軟硬件技術的掌握和對系統的理解都比較強了，具備系統規劃能力，比如同城災備、異地災備、兩地三中心的規劃，開始進入一部分組裝國外的技術產品，而主要核心應用產品自己開發的階段。
第四階段，2000年之后隨著技術發展，技術的選擇變得更加豐富。除了主機的封閉系統外，開放系統有了更多選擇，比如操作系統，有IBM的AIX、惠普的HP-Unix、LinuxSUSE;數據庫有IBM的DB2、Informix，還有Sybase、Oracle。到2010年，逐漸形成了幾個固定的組合，銀行業非常流行的“IBM全棧”:IBMsystemZOS大機/AS400+IBMAIX+DB2+IBMShark存儲;保險和證券業逐漸形成的“IOE”架構:IBM的POWER系列小機+EMC存儲+Oracle數據庫，2010年就是“IOE”最輝煌的年代。
第五階段，2015年以后，因為互聯網金融的涌入，支付寶、微信支付的崛起，銀行開始擁抱PC端網銀、移動銀行，手機終端也可以炒股了，金融領域逐漸誕生了更多新物種。由于互聯網用戶數量的增長，銀行考慮“IOE”架構已經不能夠完全支撐金融服務的快速創新，開始逐漸嘗試基礎設施向X86架構和云架構的轉型，應用向分布式架構轉型，以此支撐海量高并發、不可預測的業務增長。
最后一個階段，2020年之后，行業有敏捷可控研發的能力需求，下到芯片和服務器，上至應用、軟件平臺化的能力，要全面自研。
金融和科技的關系究竟是什么?
李炯：金融業務跟信息技術有天然的契合性。金融體系幾乎都是虛擬化的業務，這是一個行業特征。其他行業很少有所有產品、服務、管理、運行都可以利用信息化的手段來完成的。
而且銀行和信息系統發展歷程也非常類似，都是不斷的專業化分工分層:從一家中央銀行到商業銀行、地方銀行;從一家保險到財險、壽險，現在還有更細分的健康險、運費險;從一體機到存儲、數據庫、計算、操作系統、應用軟件。
我認為金融體系和科技的發展迭代都是被由內向外生長的需求推動的。
劉偉光：某種程度上，是業務的發展，倒逼了技術的演進，必須用新的技術來擁抱新的業務發展。
2015年招商銀行的信用卡業務，包括網銀、手機銀行走的最快，所以他們也最早開始研究怎樣在開放銀行時代引入更多容器、微服務技術來敏捷開發，用云計算能力來支撐未來零售業務的爆發。這是非常典型的現象，因為對業務有預判，就提前做科技的準備。
保險公司也一樣。人保做健康險，這其實就是互聯網保險業務，它就需要具備類似騰訊、阿里巴巴一樣的技術能力。以前保險公司自己制定產品、定價，現在要在場景中嵌入保險產品實時定價，客戶隨時下單，就需要引入大數據分析、AI算法，快速開發產品、快速定價。
何支軍說“早期的交易結算非常簡單，每天做日終結算”，但現在有很多二級市場、期貨、各種貴金屬的交易和結算，需要在瞬息萬變中進行準確的交易結算，這些要求肯定倒逼科技能力。
肖良華：金融科技不能唯科技論，畢竟我們不是科技公司。
中國保險業已經進入科技深度賦能行業發展的新階段，科技要為業務管理賦能。圍繞這些戰略，需要將金融科技作為“重要生產要素”，貫穿保險企業經營管理全過程:
一是科技賦能銷售。利用云視頻、大數據、社交化技術將生產單元、指揮中心構建成扁平高效、整體統一的體系，強化線上線下一體的平臺化業務。運用數字技術拓展線上增員、線上培訓、線上展業新方式，例如我們的AI智能銷售培訓在疫情期間調用超過1000萬次，充分使用了混合云的技術。
二是科技賦能服務。以客戶為中心，加速創新線上服務內容與方式，服務更快捷、更智能、更多元，實現全流程“無接觸”服務。2020年，公司個人長險業務無紙化投保率達99.9%，團體業務無紙化投保推廣率達97.9%，智能核保、保全業務自動審核通過率分別達92.7%、99%，新單電子化回訪替代率達92%。
三是科技賦能運營和風控。在反洗錢、非法集資智能識別、全面風險智能管控等方面運用人工智能等技術推動了運營與風險管理走向數字化、智能化。
四是構筑數字生態。借助數字化平臺，構建覆蓋內部、外部和上下游合作伙伴的社交金融生態圈，構筑開放共贏數字生態。
金融行業數字化轉型的獨特性
李炯：銀行的發展有幾個特點：
一、專業化分工越來越細，這是社會進步的結果。分工后需要生態體系，銀行和銀行要通過信息手段來實現合作。
二、銀行的本質是中介，通過中介完成交易意味著交換，我們交換的不只是資金還有信息。銀行是經營風險的機構，而風險很大一部分來源于信息不對稱。如果所有業務都必須面對面提供完備的材料，這不僅成本高、體驗差，而且不一定能做得到。所以現在銀行必須通過技術手段來提升中介能力。
三、現在城商行更強調普惠。普惠也會帶來時間和空間上的要求，服務的客戶多了，而且要求是實時的，那么網點有限、時間有限，一定會面臨不見面的、非接觸、異步的服務。這就是為什么現在不斷推動人工智能技術的使用，這是銀行自身發展的需要。
四、金融是一個強監管行業。內部和外部的合規、安全、風控需要用技術手段。不可能只有前面是用技術手段做服務，而后面靠人工去完成合規檢查、內控檢查、風險控制。
肖良華：保險行業的數字化變革有三大特點：
一是眾智，指的是走開放路線，一切人才與技術為我所用。例如我們在行業內率先構建了國壽混合云，就是和互聯網頭部科技公司進行了互聯，在IaaS、PaaS、SaaS各個層面和最優秀的社會力量合作。
保險行業的數字二是敏捷，指的是靈活應變、快速響應。我們完成了科技產品化變革要立足于責任制變革，追求“快”，但對中國人壽這么大的體量來說，做到快，不是簡單的事，所以我們建立了研發運營一體化，原來是被動的“隨需而動”，現在轉向“科技主動”，這是非常大的變化。組織上研發中心由以前開發為主，轉為開發和運營并行，強調誰的產品誰負責運營，數據中心由運維增加了開發職能，也可以開發和運營產品。
三是迭代，指的是技術上不斷進化、業務上不斷創新。對于一個業務產品來說，應該盡快形成一個原型，進行試用，用三個月左右的周期進行迭代，在技術上要用混合云，開發人員考慮業務邏輯和用戶體驗，組件可以從混合云里拿，實現高質量的發展。
立足于“眾智、敏捷、迭代”，具體做法有三個方面:
一是“以平臺化能力引領商業模式創新”。中國人壽將平臺化的業務能力作為“科技國壽”的重要著力點和突破口，聚焦開放共享、極致體驗，構建數字化平臺，公司內叫“EAC”，以線上線下一體的社交化客服觸達，打破傳統連接的時空限制，形成數字保險業務新模式。
線下打造數字化職場，線上構建覆蓋全國的國壽物聯網，實現全國3萬個職場的自動接入、智能化和數字化呈現，解決保險服務“最后一公里”問題。線上搭建數字化平臺，聚焦打造開放保險數字生態，先后投放創新微應用740多個，與各類機構開展服務與活動十七多萬項。
二是“以開放式架構擁抱數字保險未來”。構建國壽混合云，形成開放兼容的技術架構。我們按照“大后臺+小前端”的IT布局，革新了傳統IT架構，兩地三中心私有云無縫對接公有云，與三大互聯網科技公司全面對接，混合架構進行部署系統，數據放在私有云，應用層放在公有云，滿足安全和彈性伸縮的要求，同時也節省了大量費用，進一步在PaaS全面混合，按照集成模式部署語音識別、人證核身、OCR等技術，現在全面向SaaS混合升級。值得一提的是，公有云很省錢，帶寬無上限，支持秒級擴容，且費用只有私有云帶寬的十分之一左右。
三是“以數字技術應用賦能保險價值鏈”，利用各類數字技術賦能銷售、服務、運營各個環節。
金融數字化轉型中可見的難點和挑戰
何支軍：數字化轉型中，數據治理是比較核心的問題。如果數據質量不高，即使積累了大量數據，但數據的價值也難以有效發揮。從企業本身來說，數據治理工作最大的問題是它既是技術問題，也是業務問題。數據治理對管理體系和管理架構都會構成挑戰，傳統的金融機構業務和技術是兩條線管理，但數據是一個中間點、結合點，只有技術人員做不好數據治理，只有業務人員也很難做好數據治理。做好數據治理，有賴于企業的組織架構變革。
二是IT服務保障能力的挑戰。系統處理性能方面，隨著數字化的普及，特別是本次疫情以來，金融服務的廣度和深度在不斷增加，市場規模在不斷擴大，業務量顯著增長，對企業的技術系統處理能力提出了更高的要求。在系統的構建和交付方面，為了快速響應市場變化，滿足日益頻繁的業務創新及變更需求，傳統的系統架構、開發手段也需要進行迭代升級，系統的構建效率和質量面臨挑戰。而且隨著數字化的深入，企業的業務流程和技術架構日趨復雜，彼此之間的牽連關系也更加復雜，隱藏也更深，同時外部的攻擊手段也更加多樣化，企業的系統運維比以往面臨更多挑戰。
我是證券行業的第一批程序員，1993年參加工作，能深切感受到過去和現在差異很大�，F在技術領域分工非常細。當年我剛參加工作時，每個人都是“全棧工程師”，不僅做開發，還要做運維�，F在開發肯定是單獨做，即便是技術開發，也分得很細，大數據、分布式架構等等。這有技術發展越來越深入的原因，也有一部分理念的原因，我們需要改變靠堆人、堆代碼解決系統及架構問題的思路，其實“煙囪”建得越多，后面的問題越多，這是一種技術上的粗放管理。
肖良華：在數字化發展過程當中，都必然面對網絡安全問題，比如互聯網化、云化使得網絡安全管理難度加大，但需要辯證地看待這個問題:要兼顧發展和安全的平衡。要先明確一點:很多問題要靠發展來解決，而不是選擇不發展來應對。
李炯：第一，目前銀行有一個特點:產品和服務極其同質。因為銀行是強監管、全監管的。那么大行和地方銀行差距在哪里?大行越來越有綜合經營的趨勢，是金融集團。小行目前可能看不出來，但互相之間會拉開很大的差距。這跟金融科技沒關系，這是銀行業本身的挑戰。
第二，科技最大的挑戰是規模效應。大行的系統投入大，使用人數多。小行投入的規模和用戶量都沒有可比性，這讓地方銀行完全處于劣勢。
第三，不管科技也好，金融也好，核心的競爭力都是“人才”。這也讓地方銀行跟大行產生了巨大的差距。
第四，數據開發的挑戰。目前我們數據服務和數據運營的投入應該占科技整體投入的1/4~1/3，這兩年還會加速投入。
數據跟其他的技術開發不一樣。例如開發信用卡系統，投入幾百人團隊，以月為單位開發完成，后面的維護工作量會大大減少。但數據不是，建了一套報表系統，人會越投越多，因為數據每天變化，量越來越多，應用開發越來越多。今天建立了一套報表分析跑3小時，5個月后可能跑6小時，但要一直優化它，不能超過3小時，因此技術難度也越來越大。其他業務系統，運行應該是收斂的，除非大版本更新，它應該是穩定的;而數據系統既不穩定，也不收斂。
數據平臺和數據應用也很特殊。再舉個例子，一套全世界最先進的信用卡系統，A銀行發1億張卡，B銀行現在只發100張卡，系統的使用是一樣的，只是性價比高低的差別。但數據不是，如果對數據的運用水平不高，但建了全世界最好的數據系統，它是完全沒有用的，對業務沒有價值。所以數據的軟件、平臺、工具需要跟應用能力保持一個相應的水平。只有數據應用和運營的能力提升了，對技術的要求才會提高。
數字化轉型過程中的科技創新
肖良華：我們處在一個全面互聯網時代，互聯網文化追求的是“平等、開放、共享、協作”，我們在數字化轉型當中也特別強調開放共享精神，鼓勵充分借助外力提升科技水平。
社會協作分工也有利于專業化運作，金融企業沒必要生產服務器、開發操作系統，很多技術是可以充分借助外力，但是在架構上、在數據上還是要強調可控。
我們正在發展的“國壽混合云”技術就是比較典型的內外混合的技術架構，我們可以構建符合監管要求的金融科技架構，同時又充分利用領先的互聯網科技成果。
李炯：杭州銀行1996年成立時，并沒有提出自研創新，當初科技水平也沒那么高，但行里制定了信息技術建設方針:自研創新為主，合作為輔。二十多年來一直朝這個方向努力，所以一直以來我們的差異化能力就是技術可控的比例非常高。
很多事物聽上去矛盾，實際上是合理的。比如杭州銀行有自主建設核心系統的能力，也正因為自主建得好、部署實施的經驗好，在生態上才能更好的合作，才能與生態建立更好的連接。 自主建得好、部 我們與阿里云也建立了實驗室，第一期三年已經結束，又開始 署實施的經驗好， 了第二期，結合國家要求，積極主動的跟各大公司、供應商進 在生態上才能更 行新一輪的技術探討。
此外，創新的基礎是數據。杭州銀行一直比較重視數據應用，把數據放在第一位。十四五戰略規劃專門給信息科技做了戰略規劃，在大規劃下做了一個專項，對信息技術提出的四個定位，放在第一的就是數據集成。數據的工作是信息科技工作的重點，也是全行內部管理、內部提升的一個重心。
何支軍：數字化轉型是我們十四五期間科技發展最重要的一件事。
第一個目標是要提升業務效率、提升投資者的服務體驗。雖然交易系統的數字化程度已經很高，但還有非常多的業務要通過線下辦理。數字化以后，線下的業務能夠轉到線上來，好處就是，很多業務可以更加規范。線下辦理的業務，不同的券商、不同的柜臺，可以采用不同的處理方式。線上化，就可以采用統一的、標準的處理方式，辦理效率會提高很多。
第二，數字化可以積累大數據，提升業務分析能力。大數據再應用到投資者市場管理、分析資產狀況、快速評估風險、找到風險的關鍵指標，和進行快速預警等方面。
第三，中臺跟我們的數字化轉型關系是比較大的。目前為止，證券行業的中臺并沒有形成很強的市場共識，我只能談談個人看法。
證券行業同銀行相比有其特殊性，銀行的業務鏈條大部分是在組織體系內，業務從頭到尾能夠在自身的體系內完成。而證券行業則是一個生態系統，它的業務鏈條是縱向切分的，一筆業務由上下游不同機構共同完成。這個生態系統中的每個機構承擔了一個或者幾個業務環節，協作完成整個業務的辦理，比如客戶要交易股票，券商負責幫助客戶下單，交易所負責交易撮合，中國結算負責結算和過戶，結算銀行負責資金劃撥。
這種業務模式是比較難做中臺的。從人工介入角度劃分中后臺是一個比較好的原則，把需要人工介入、業務流程比較復雜的業務作為中臺業務，把無需或僅需少量人工介入、標準化程度很高的業務作為后臺業務。傳統業務比如交易、結算，一開始就已經電子化了，而且電子化程度很高，基本不需要人工介入，所以它就應該放在后臺。對于另一部分業務，比如開立賬戶、非交易過戶等業務就應該放在中臺，這些業務的流程是比較復雜、業務周期比較長的。
不同的企業對中臺有不同的要求，把中臺做厚還是做薄，需要具體問題具體分析。對于基礎設施類金融企業，保障業務安全高效穩定運行更加重要，會更加關注承擔核心業務的后臺系統，而中臺更多的承擔了賦能和輔助作用。對于市場機構而言，更加重視營銷和獲客，可能會更加關注中臺。
金融業和金融科技的未來發展
李炯：首先，金融科技必須得符合金融的規律、規則。
金融本身就是一個虛擬行業，如果沒有規則就會亂。金融科技是兩部分，一部分是技術本身，比如計算、存儲;還有一部分是數據識別、收集、清洗、分析的能力。前一種能力已經商業化、產品化。后一種能力，由于每家產生的業務數據都不一樣，甚至同一家金融機構今天和昨天的數據也不一樣，怎么用好數據，從數據中獲得價值，合理的保護數據，在今后的金融業競爭中會起到比較大的作用。換句話說，數據用得好不好，慢慢會讓金融業走向分化。
第二，會不斷出現新的技術或者新的的應用。
怎么用好數據，從金融行業是個強規范的虛擬行業，但技術變化很快，肯定會數據中獲得價值，有一些現有的制度無法精確、完整描述的場景，沒有來得及合理的保護數據，制定規范的場景。矛盾怎么解決，可能比較考驗今后監管的在今后的金融業競尺度。金融行業提了個概念叫科技倫理:科技本身是中性的，爭中會起到比較大
但是在用技術的時候需要約束，否則技術會被濫用。另外，的作用銀行的大小、區域的差異非常大，確實很多問題不能一刀切。
但科技本身會突破空間和時間的約束。在沒有技術的年代，各個地方會有不同政策。未來，很多技術會弱化區域之間政策的時空性限制。
第三，從技術層面來講，國家越來越放開金融競爭，地方商業銀行肯定會面對各種競爭。
金融科技需要提供品種豐富、快速迭代的技術能力，所以我們也在調整基礎架構，考慮分布式、容器化的改造。其他行業的企業考慮分布式、微服務，可能更多的是考慮高并發;但對地方城商行來講，這方面的壓力并不大，更希望在市場上領先，能更快推出更好的產品、提供更好的服務。
最后，生態層面上，金融和科技都有一個特點：從當初的大一統、封閉的體系向解耦的體系發展。用技術手段實現生態構建，在形式和速度上，會和以前完全不一樣。建立各種不同層次和維度的生態合作，一定是充分利用了技術。以前銀行的運行跟外部不連接，是個孤島�，F在幾乎所有銀行都有四通八達的信息網絡。銀行作為中介，以前靠人交換信息，現在通過系統來進行信息交換。銀行是一個樞紐，背后連接的是不同的機構、部門、企業、行業......這是今后金融科技的一個重要發展方向。
肖良華：中國人壽在金融科技融合創新這方面也做了很多工作。“國壽混合云”不僅有效滿足了全集團業務發展對科技資源供給的迫切需求，更通過引入區塊鏈等外部成熟服務實現了科技賦能業務高質量發展。從去年8月到現在，我們對國內數據庫產品提出了開發需求，有力促使國內數據庫適應大型金融業務運行場景，這些都對產業側產生了很大影響。這也是我們自身技術革新和優化的大好時機，比如分布式架構的形成，此前我們主要采用集中式架構，會用到高端的小型機、存儲和集中式數據庫，未來，我們主要采用的是分布式架構，采用標準的低端機架式服務器，硬件成本降低到以前的十分之一，不僅架構靈活也節約了大量的成本，這都代表了未來的發展方向。
何支軍：證券行業信息科技的未來發展，個人認為有三個主要方向:
一是技術架構的云原生轉型。構建更加靈活高效和有彈性的技術系統，以合理的成本，支撐業務的快速發展，應對業務量的快速增長，是證券行業信息科技未來需要面對的主要挑戰。實踐證明，使用云原生技術架構，采用服務化的應用開發理念，是解決以上挑戰的可行路徑。我們已經看到，不管是行業核心機構還是市場機構，都已經在架構轉型的路上。
二是信息系統的精細化運維。隨著證券行業數字化轉型的深入，證券交易結算業務越來越高度依賴于信息系統，業務的穩定性、業務的連續性深度依賴信息系統的安全穩定運行，“安全運行無小事”已經成為行業的共識。因此，精細化運維將會是行業信息系統發展的一個重要方向。面對日益復雜的技術棧、持續增長的系統規模和捉襟見肘的運維人員矛盾，需要持續構建以規范化、標準化、電子化、智能化為核心的精細化運維體系方能有效應對。
三是金融科技全面深化應用。金融穩定委員會(FinancialStabilityBoard，FSB)將金融科技界定為:通過將金融和科技進行融合的方式，創造出新的業務模式、應用、流程或產品，進而對整個金融市場、金融機構和金融服務的提供方式產生重大影響。目前，證券行業對于金融科技的應用，較大程度上受限于業務場景，只在部分業務場景應用較為深入，因此，全面應用還有很大的空間，未來人工智能、大數據等金融科技仍然具有廣闊的應用前景。
另外，我認為未來信息系統的建設將進入精益化的時代，精益化的目標是未來信息系統更加低成本、易維護和有彈性。
在各個系統的各個層面，前臺、中臺、后臺都要追求精益化，不能像以前粗放式地堆人、堆代碼、堆系統，“煙囪式”的系統建得越多，后面的運維問題就會越突出。
金融行業的信息系統只有通過精細化的業務領域建模，精細化的服務功能和接口設計，才能提升它的標準化能力和服務能力，才能在未來取得優勢。當然這也是一個系統化的大工程，需要業務和技術人員的共同參與。
劉偉光：得技術者得天下，未來誰把技術運用的好，誰就會在數字金融發展當中，真正的一騎絕塵。
舉個例子，現在銀行為什么在消費金融領域的貸款做都做不起來?因為大家都缺數據。缺數據就沒法做風控，其實把銀行的數據連在一起，這個事就能干了。所以多方安全加密計算、區塊鏈技術解決聯合建模問題，就能解決銀保之間、銀銀之間、保險和保險之間的數據交換問題，甚至包括銀行和互聯網數據交換的問題，這個市場將會真正被點燃，而且不良率會下降，業務推廣會越來越好、越來越合規。
比如，未來供應鏈金融，如果運用區塊鏈技術，穿透供應鏈金融上下游，這個場景會有巨大的騰飛，這對中小企業融資業務也會有很大的助力。
甚至還能解決保險公司和醫院之間、醫院和患者之間互相不信任的關系，會對整個社會的生產關系產生巨大的推動作用。