科技進步和創新是金融科技發展的關鍵。隨著需求增加，科技發展也日益成熟。

近日，騰訊金融研究院、騰訊雲和畢馬威聯合發布《數實共生．2022金融科技趨勢展望》報告。該報告提出了未來三年金融科技領域的科技趨勢。

騰訊金融科技專家強調，以下六大趨勢將為金融科技行業塑造可信、安全和智能的未來。

虛擬銀行快速發展

虛擬銀行改善了很多人的生活品質。人們無需在銀行分行排隊等候就可以辦理各類業務。實際上，虛擬銀行的作用不止於此，它們在從前端到後端的各個層面將銀行業務數碼化，便於不同客戶隨時隨地使用服務。

在數碼化的過程中，虛擬銀行還能利用AI、大數據和物聯網等數碼技術，評估金融風險和用戶需求，提供滿足客戶最佳利益的個性化服務。

最近，中國的一些銀行正在使用微信小程序提供虛擬銀行服務。作為微信內置的功能之一，微信小程序連接起用戶和企業服務，目前擁有超過4.5億活躍用戶。微信用戶通過小程序可以極方便地訪問和使用銀行服務。

零信任架構（ZTA）打造安全可信邊界

零信任架構是一種可信環境，要求對任何進入網絡的主體先行驗證，包括組織網絡內的用戶。在授權主體訪問應用程式和數據之前，訪問主體身份將接受動態持續的核查和管理。

ZTA協助銀行業打造安全的訪問環境。銀行數碼化轉型帶來新挑戰，例如數據安全和外部存取安全等。ZTA為身份驗證、授權和風險管理提供了一層安全保障，確保客戶在使用金融服務時的數據安全和效率。

聯邦學習提高數據交互效率

金融科技行業經常使用機器學習來預測金融風險、發掘市場機遇、檢測欺詐等。

銀行需要大量數據來打造精準的機器學習工具，為不同行業的企業服務。不過，由於安全和私隱問題，企業與金融機構分享自己的數據時存在風險。聯邦學習可以在此環節發揮作用。

該技術允許機器使用去中心化的數據進行訓練演算，這意味著系統無需擁有數據，也可進行訓練，安全隱患不復存在。此外，它可以幫助解決樣本量少的限制，讓更多中小企業可以使用機器學習工具。

目前，聯邦學習廣泛應用於授予小微企業的小額貸款服務，這些企業的數據樣本量一般比較分散。 

低代碼開發平台（LCDP）使程式開發更簡單

隨著新科技的出現，大量編程與編碼工作對金融領域科技人才提出了更高的要求。

為了提升金融業敏捷服務能力，LCDP簡化了冗長的編碼流程，為程式開發提供捷徑。開發人員可以通過平台的可視化編輯器創建應用程式，進而節省大量資源和時間。

有了LCDP，金融行業的編碼人員無需研究、編寫和測試手稿，就可以快速匯編和構建應用程式。經過基礎培訓後，即使非專業開發者也可以創建簡單的應用程式，這樣可以充分利用人力，減少專業開發人員的壓力。

數碼助手——機器人流程自動化（RPA）

近年來，越來越多的中國企業開始利用RPA技術將各項數碼工作自動化。金融行業的工作流程繁瑣，任務包含複雜的數據。RPA解決方案可以讓軟件機械人模擬人類操縱數碼系統，這意味著大量重複性工作可以交給機械人來完成。

RPA高效易用。只要有電，它就可以全天候運行，準確度也很高。沒有IT背景的員工也可以學習如何設定指令，讓機械人執行工作。此外，以LCDP技術為基礎，RPA的開發和維護成本也能減低。因此，企業使用和更新RPA軟件的成本也較低。

在與圖像識別、情緒分析和OCR等AI技術融合之後，RPA有望在金融業發揮更大作用。

同態加密保護數據私隱

數據分析是金融科技行業的重要支柱。計算過程需要大量數據，可能會造成數據安全方面的問題。要避免數據洩漏，常見方法是使用加密算法，但是加密數據不便於數據分析，會使流程更為複雜。

同態加密讓用戶無需解密數據就可進行分析，分析結果能夠與分析解密數據的結果幾乎一樣。這種加密方法可以促進企業之間的數據分享，同時降低數據洩漏風險。不過，由於營運成本較高，該技術尚未在行業內廣泛應用。