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当前，数字经济已经成为国民经济的重要推动力量，数字化风暴已席卷各行各业。作为我国国民经济的支柱产业，金融行业的数字化成熟度相对较高。新一代信息技术正在重塑传统金融行业的管理模式、业务模式，推动金融行业发掘新增长路径，最大化实现数字化转型价值。

近日，IDC中国金融行业研究总监高飞在接受《财资中国》专访时表示，IDC认为发展数字金融的核心是开放、重构、共生。其中，开放是银行数字化转型的方向；重构是指在新冠病毒疫情等不确定因素影响的情况下，AI、大数据、区块链、云计算等新兴技术如何创新推动金融机构业务重构共享经济下互联网金融发展探究，以满足客户日益变化的个性化金融需求；共生是指未来金融服务要嵌入生态场景中，通过与产业、商业的结合，将个性化的金融服务融合到消费者端、企业端，从而实现金融机构服务实体经济的最终目标。

开放银行是银行数字化转型方向

开放银行最早的雏形来自于美国的Paypal，利用配套Paypal API引入支付场景，接入金融服务。尔后共享经济下互联网金融发展探究，开放银行在全球各地生根发芽，呈现出百花齐放的发展态势。当前，开放银行的实践对传统银行的核心系统、底层风控体系提出了新的变革要求。

全球开放银行的模式与发展

就全球开放银行的实践模式来看，大致可以分三种模式：监管驱动、市场驱动、监管与市场的组合驱动。

其一，自上而下的监管驱动，典型的代表有英国、欧盟以及中国香港。

2014年，英国最早提出了Open Banking、Open Data。2015年，英国政府专门成立了开放银行工作小组，并于2016年在全球范围内第一次推出了开放银行的标准框架，对开放银行的数据标准、API标准以及安全标准都做出了非常明确的规定。且在标准制定的基础上，提出推进开放银行应该遵循的治理模式。与此同时，2015年欧盟通过PSD2，通过支付场景驱动金融服务嵌入不同的场景，并率先通过立法对数据进行开放，紧接着就是欧盟GDPR。2021年，欧盟在此基础上做了支付场景强认证（SCA），这是一个“隐私＋安全”强认证的要求。我国香港金管局在2018年推出API框架，与此模式相同的还有韩国、日本以及澳大利亚，基本上是政府主导、行业协会辅助开放银行的实施框架。

其二，自下而上的市场驱动，典型的代表有美国。

美国消费者金融保护局（Consumer Financial Protection Bureau，CFPB）在2017年推出了金融数据共享指导意见，因为没有统一标准要求金融机构执行，加之行业的接受程度不一，以及强监管环境，开放银行在美国的发展和实践仍较为缓慢。

其三，监管与市场的组合驱动，如新加坡和我国内地。

2016年，新加坡实际上是在监管机构和银行业协会共同主导下推出了API Playbook，要求政府的数据率先开放，然后公民数据配合，实行整个数据的开放和共享。我国的开放银行最早始于2013年，以中国银行推出的中银开放平台为标志。随后很多互联网公司基于消费电商的场景和金融服务的结合，通过API、SDK、H5将金融服务嵌入场景，极大地推动了开放银行的建设。2018年，工行、浦发银行、建行、招行、平安银行在开放银行的建设上均做出了有益探索。从政策法规的角度来讲，我国在2016年《中国银行业科技十三五发展规划》就提出了开放服务接口，2017年推出的《信息安全技术个人信息安全规范》，以及2019年《金融科技发展规划》当中都对开放银行做出了明确规定。2020年，我国推出了《商业银行应用接口安全管理规范》，等同于API接口标准，但不属于政府层面推出的一个完全要统一的接口标准。2021年发布的《数据安全法》和《个人信息保护法》，在很大程度上促使银行业思考如何在合规的条件下进行开放银行的建设和实践。

银行核心系统向分布式架构转型

核心系统作为金融机构信息化的基础和核心，是金融机构最重要的业务生产系统，也是综合业务处理的关键核心。其承载着产品与服务、业务流程、财务核算与管理、风险管控、客户关系管理及辅助管理与决策等金融机构业务的核心功能。在金融科技蓬勃发展的当下，银行的互联网信贷、互联网理财等创新业务不断推出，这些实时海量、高并发业务场景的出现，势必会对银行核心系统带来冲击。

最初，从20世纪90年代末开始，基于当时的业务情况，银行核心系统采取的是集中式架构，将账户系统、数据系统、存贷汇业务系统以及外围系统等整合到总行级进行集中式的部署。在整个开放银行的要求下，核心系统需要经历从集中式到外围业务系统与核心账务系统的解耦，再到以分布式、微服务、云原生为基本特征的新一代数字核心的改造和升级进程。只有分布式架构的改造才能满足银行通过API、SDK、H5等不同的方式接入不同的业务场景，也就是银行的架构从集中向分布转型的需求。核心系统的演进充分展现了IT架构需进行改造以匹配业务的快速发展，而升级后的新一代核心系统从技术架构上赋能产品和服务的创新确保金融机构在竞争中保持优势。

高飞强调，对海量数据高并发和实时性的要求倒逼银行核心系统做出架构上的改善，从集中式走向分布式。预计中国银行业核心系统的分布式改造，在未来2~3年会进入高速增长期。在此过程中，银行分布式架构的运维、分布式架构的安全部署、分布式架构所涉及的数据有效性及数据整合能力等方面也将面临新的要求。

利用生态数据优化银行风控体系

开放生态下，金融机构可以利用外部的生态数据增强自身的风控能力。多方数据的引进和建模，从理论而言可以大幅提升风控的有效性。

在对公业务领域，银行可以充分利用公用事业数据，如企业的用电用水、税收数据等，来增强对企业风控的有效性。在C端亦如此，尤其是在涉及零售类信贷风控的业务中，很多基于互联网平台的风控解决方案，便是将银行的内部数据与外部数据进行联合建模。通过这种建模方式，不仅能够更精准地挖掘客户的风险偏好，排除高风险客户的贷款需求，同时还能挖掘之前被传统模型忽略的长尾客户，从而将金融服务覆盖到这些群体。

数据价值共享为核心，开放银行迈向开放金融

在金融数字化发展趋势下，实现开放银行到开放金融的跨越是一种必然趋势，数据价值共享是实现成功跨越的关键要素。隐私保护计算（Privacy-Preserving Computation）的运用，能够在保障隐私安全的前提下，实现数据的有效共享，为数据可用而不可见提供了可能。

开放金融的三大基本特征

在开放金融模式下，银行需要在由监管机构参与、技术合作方协作的生态中，通过金融服务与场景的接入，实现向开放金融的跨越（图1）。高飞指出，开放金融具备三大基本特征：客户数据驱动、金融产品的可组合性和开放API。

图1 开放金融生态图

第一，客户数据驱动。

这是指必须要基于客户的实际需求来制定金融服务，要基于客户数据驱动提供个性化的金融产品。开放金融不仅可以提供银行类产品也可以提供保险类产品、个人财富管理产品，以及个性化的金融衍生品及服务。

第二，金融产品的可组合性。

这里强调的是金融产品可以通过不同的组合来满足单一客户视角的金融需求。不仅是同一家银行不同产品拆分和组合，还可以是不同金融机构不同产品之间的拆分和组合，从而满足客户个性化定制金融服务的要求。

第三，开放API。

这是推进开放金融建设过程中必须要实现的技术要点。开放API不仅仅是数据的开放和共享。在保证数据模型安全及隐私的基础上，金融机构还可以将自身的算法、模型以及数据进行共享，从而最大化发挥开放金融的价值。

高飞强调，金融数据价值共享是实现开放银行到开放金融跨越的关键要素。在开放金融模式下，作为新要素的数据，其共享的本质是数据价值的共享，这是开放金融最基本的表现之一。同时，金融机构与同行、可信第三方（TTP）以及金融科技公司的合作与协同为产品创新及服务的个性化创造了有利条件。最后，在金融机构层面，开放金融带来了直接的业务提升，通过流程外化及整合外部的创新源改善金融服务，并促进金融产品及功能的内化创新。

技术加持数据共享与隐私安全

“数据共享、数据价值共享是开放金融的关键特征之一，然而，数据本身具有相应的所有权，只有获得数据所有权，所有方才能有效使用数据，实现数据价值最大化。但这并不妨碍数据交互过程中的价值共享。”高飞介绍道。多方安全计算、联邦学习等隐私保护计算的出现，能够实现多方数据在不出域的情况下进行建模，从而为实现数据可用而不可见提供一个可行的思路。

近年来，金融机构积极探索隐私保护计算在不同金融场景中的应用和实践。借助隐私保护计算，银行内部数据和所嵌入生态场景的数据可以在各自域内进行训练建模，然后通过隐私保护计算的平台和机制进行交换，提升模型的有效性和精确性。隐私保护计算在风控、银行智能客服、智能营销以及保险的车险定价，甚至银行网点选址等金融场景，均有落地的实践。尽管如此，IDC认为隐私保护计算仍然处于一个单点实验的阶段，很多金融机构对隐私保护计算仍处于了解的过程中。但随着金融机构数字化越来越成熟，金融机构必然会加大所处地区的业务开放程度，从而推动更多隐私保护计算案例的落地。因此，未来两年将迎来隐私保护计算的蓬勃发展。