銀行IT解決方案行業特點及技術水平發展趨勢主要壁壘構成
1、銀行IT解決方案所屬行業特點
（1）銀行IT涉及技術范圍廣，技術整合性、可靠性高
在通訊網絡高速發展、智能手機大范圍普及、互聯網金融持續升溫的背景下，銀行業對多元化業務渠道需求愈加增長，我國銀行IT解決方案行業涉及的技術范圍亦越加廣泛并持續拓展。而銀行IT系統處于一個不斷開發、升級改造的過程，以前孤立運行的各個IT系統需要不斷整合，不同年代、不同技術開發的多個系統必須可以同時提供服務，這就對技術的整合性提出了較高要求。另外，銀行IT系統管理數目龐大的資金以及客戶資料，其對銀行IT解決方案供應商安全性、可靠性以及保密性要求極高。
目前銀行IT解決方案不僅是根據銀行業務的需求進行定制開發，分布式架構在信息技術行業的廣泛應用，云計算、大數據、人工智能、區塊鏈、5G等新一代信息技術的開發不斷刺激銀行IT解決方案的更新迭代，也作用于銀行業務的推進，促進銀行業務種類和服務渠道的多樣化。
（2）銀行IT需求受政策變化及業務場景變化影響
銀行作為金融行業最大的細分領域，受政策和業務場景變化影響，其IT需求也會受到不斷的驅動。近年來，國家高度重視銀行信息化能力建設，出臺多項政策持續推動銀行數字化轉型升級。2017年，我國發布《新一代人工智能發展規劃》，指出要創新智能金融產品和服務，鼓勵金融行業應用智能客服等技術。2019年《金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）》，提出銀行要主動適應數字經濟環境下市場需求的快速變化，借助機器學習、生物識別、自然語言處理等新一代人工智能技術，打造差異化、場景化、智能化的金融服務產品。2020年，我國發布《關于進一步強化中小微企業金融服務的指導意見》，鼓勵商業銀行運用大數據、云計算等技術建立風險定價和管控模型，改造信貸審批發放流程。
（3）銀行IT解決方案定制化開發模式
銀行IT解決方案的定制化開發體現在兩個方面，一方面大型商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行、農村信用社等不同銀行業務范圍、業務量及在IT解決方案方面的投入能力存在區別，對IT解決方案的需求存在明顯差異；另一方面，一家銀行的運營及業務管理會隨著市場發展及自身戰略的變化而不斷變化，所以其對應的IT解決方案也需及時更迭以滿足銀行業務的需求。
資料來源：普華有策
2、行業競爭格局
隨著銀行對信息化需求逐漸提高，我國銀行IT解決方案行業保持持續高速增長，巨大的市場空間吸引眾多軟件企業投入。根據《2021年度中國銀行業IT解決方案市場分析報告》顯示，2021年度中國銀行業IT解決方案市場的整體規模達到479.59億元，比2020年增長了24.7%。呈現出旺盛的增長態勢。預測到2026年，中國銀行業 IT解決方案市場規模將達到1390.11億元，2022到2026年的年均復合增長率為23.55%。中國銀行業IT解決方案的未來增量市場可期，與之相伴的是愈發激烈的市場競爭。市場中既有具備豐富經驗的傳統優勢廠商，也有積極拓展業務范圍、跨界進入的新玩家。目前本行業的市場化競爭較為充分，行業內企業較為分散，市場集中度較低。由于本行業高度細分，各供應商所提供的產品及服務有所側重，一定程度上減弱了市場競爭的激烈程度，服務專業化成為行業未來的主要發展趨勢。國內中小銀行數量眾多，地域分散，具有發展水平不均衡，需求變動頻繁的特性，在此現狀下，我國銀行IT解決方案領域內的單一廠商很難在短時間內提供不同地域銀行的產品或服務，并部署足夠人員提供服務以占領市場，因此整個行業還難以形成壟斷格局。國內廠商中，如易誠互動、宇信科技、科藍軟件等優秀企業在特定細分領域具有較強競爭力并占據較高的市場份額。
3、所屬行業的技術水平、技術特點和未來發展趨勢
（1）行業技術水平及特點
大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等新技術的快速發展及其與金融業務深度融合，釋放出了金融創新活力和應用潛能，大大推動了我國金融業轉型升級，助力金融更好地服務實體經濟，有效促進了金融業整體發展。
從新技術發展特點和趨勢來看，云計算主要依托于“金融云”平臺在銀行快速建設落地完成銀行技術架構基礎設施的全面升級。金融云設施奠定了金融大數據的應用基礎，大數據在銀行的應用正在不斷成熟，人工智能正在成為金融大數據應用的新方向，金融行業數據的整合、共享和開放正在成為趨勢，給金融行業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力。
1）云計算技術在銀行業的發展情況
云計算是一種將可伸縮、彈性、共享的可配置的計算資源共享池（包括網絡、服務器、存儲、應用軟件和服務）以按需自服務的方式供應和管理，并提供網絡訪問的模式。云計算通過虛擬化技術將物理IT設備虛擬成IT能力資源池，以整個資源池的能力來滿足金融機構計算和存儲的需求，實現了IT設備的均衡負載，提高了單位IT設備的使用效率，在性價比上遠高于以大型機和小型機作為基礎設施的傳統金融架構。云計算支持通過添加服務器和存儲等IT設備實現性能提升，快速滿足金融企業應用規模上升和用戶高速增長的需求，并縮短了應用部署時間。在可靠性上，云計算可以通過數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施，有效保障金融企業服務的可靠性。
近幾年，中國的商業銀行云計算架構布局已具規模，國有大型銀行、股份制銀行以及頭部城市商業銀行均已經實施了云計算架構平臺，云計算 IaaS 服務提供商及 PaaS 服務提供商不斷涌現，為各類金融機構提供定制化解決方案。
隨著云計算架構平臺的建設實施，銀行相關業務系統和渠道應用逐步分批次遷移到云架構平臺，基于分布式架構的軟件應用對傳統的金融IT服務商和產品廠商提出了新的挑戰。除了適應新的架構設計及技術開發能力外，軟件的開發模式也逐漸向研發運營一體化模式轉變。隨著 5G、大數據、人工智能等在金融領域的逐步應用，可以預見未來中國銀行業的云計算架構平臺建設的速度還將加快。
2）大數據技術在銀行業的發展情況
國內不少銀行已經熟練應用大數據技術來驅動業務運營，大數據應用已滲透銀行各大業務板塊，既包括企業存貸款、普惠金融、交易銀行業務，也包括個人存貸款、財富管理、信用卡業務等。大數據主要運用在以下幾個方面：
精準營銷是大數據技術主要應用之一。應用海量的客戶數據建立客戶畫像標簽體系，和相關業務和場景數據融合，對用戶行為、喜好、需求等進行追蹤和分析，區分客群，挖掘需求，分層運營，制定個性化營銷策略，以動態的數據追蹤實現實時營銷、交叉營銷和持續服務優化。
大數據技術助力金融風險防控。在風險管理和控制方面包括消費金融大數據信貸服務、中小企業貸款風險評估和欺詐交易識別等。在消費金融領域，大數據應用覆蓋貸前、貸中、貸后三大環節；依靠數據收集與分析建立完整用戶畫像，在身份驗證、授信、貸款定價、貸中監控和貸后管理等一系列風控環節上可大幅提升效率。在中小企業貸款風險評估領域，銀行可通過企業的生產、流通、銷售、財務等相關信息結合大數據挖掘方法進行貸款風險分析，量化企業的信用額度，更有效的開展中小企業貸款。
大數據技術可建立實時欺詐交易識別和反洗錢分析。銀行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發生的行為模式（如支付或轉賬）等，結合反欺詐行為分析模型和規則引擎進行實時的交易反欺詐分析。
銀行的數字化運營優化越來越依賴大數據技術的應用。在市場和渠道分析優化方面，通過大數據，銀行可以監控不同市場推廣渠道尤其是網絡渠道推廣的質量，從而進行合作渠道的調整和優化；在產品和服務優化方面，銀行可以將客戶行為轉化為信息流，并從中分析客戶的個性特征和風險偏好，更深層次地理解客戶的習慣，智能化分析和預測客戶需求，從而進行產品創新和服務優化；在輿情分析方面，銀行可以通過相關技術，獲取社區、論壇和微博上關于銀行以及銀行產品和服務的相關信息，并通過自然語言處理技術進行正負面判斷，尤其是及時掌握銀行以及銀行產品和服務的負面信息，及時發現和處理問題，并借此調整自己的服務策略。
3）人工智能在銀行業的發展情況
2017 年 7 月，我國印發的《新一代人工智能發展規劃》明確指出要大力發展“智能金融”，創新智能金融產品和服務，發展金融新業態，鼓勵金融行業應用智能客服等先進技術的發展。智能金融，本質上是人工智能技術驅動的金融創新。從科技角度講，智能金融的發展，是基于人工智能技術的智能客服、智能投顧、智能風控、智能營銷等解決方案的應用，使人工智能技術幾乎能夠服務于整個金融業務流程，這也是人工智能能夠在金融業快速發展的原因之一。
智能客服應用已經在很多家銀行成功實施，它的核心技術主要由語音識別、自然語言處理、語音合成組成，部分還涉及到計算機視覺。但中文的語義理解由于漢語自身的復雜性（諸如分詞、歧義、缺乏形態變化、結構松散等）提高了技術難度，能否實現高質量人機交互是關鍵。對此，目前比較新銳的做法是以傳統的 NLP 技術打底，加上語言學結構，結合新的機器學習、深度學習、金融知識圖譜等方法，把整個語義理解進行抽象化和降維，以實現高質量的人機交互。
智能投顧即智能投資顧問，指根據投資者不同的理財需求，具有人工智能的計算機程序系統通過算法和產品搭建數據模型，從而完成傳統上由人工提供的理財顧問服務；與傳統投顧相比，智能投顧具有低門檻、低費用、投資廣、透明度高、操作簡單、個性化定制等優勢。
智能風控主要是依托大數據和人工智能技術對風險進行及時有效的識別、預警、防范，包含數據收集、行為建模、用戶畫像和風險定價四個流程。智能風控一定程度上突破了傳統風控的局限，利用更為充分的數據降低人為的偏差，減少風控的成本。
智能營銷基于大數據、機器學習等技術，在可量化的數據基礎上分析消費者個體的消費模式和特點，劃分顧客群體，精準地找到目標客戶，然后進行精準營銷和個性化推薦。同時進行實時監測，一方面用于優化策略方案，另一方面將數據反饋給數據庫系統用于接下來的客戶分析。
4）區塊鏈技術在銀行業的發展情況
區塊鏈是一種去中心化的新型數據存儲和處理協議，也稱為分布式賬本，通過加密技術和特殊的存儲結構以及分布式處理機制，實現信息不可偽造和篡改。區塊鏈技術被認為是繼大型機、個人電腦、互聯網之后計算模式的顛覆式創新。
聯合國、國際貨幣基金組織以及美國、英國、日本等國家對區塊鏈的發展給予高度關注，積極探索推動區塊鏈的應用。目前，區塊鏈的應用已延伸到物聯網、智能制造、供應鏈管理、數字資產交易等多個領域。
區塊鏈具有優化金融基礎結構的先天優勢。宏觀層面，區塊鏈將為包含貨幣發行流通、金融工具、金融市場、金融中介、制度與調控機制的金融體系帶來積極影響。微觀層面，區塊鏈技術的去中心化、不可篡改性和加密保護特性，正好與金融行業對信息和數據安全、交易數據溯源等金融業務本質需求高度契合，為金融業降低風險控制與監管成本、提高數據可靠性、穩定性和安全性提供支撐。
在銀行業，國有銀行和股份制銀行依舊是銀行業區塊鏈實踐主力，同時，越來越多的城商行開始布局區塊鏈賽道，并嘗試將區塊鏈技術與實際業務相結合。
股份制商業銀行是中國銀行業區塊鏈技術實踐中最活躍的力量之一。根據市場業務活躍度情況來看，股份制商業銀行區塊鏈實踐頭部梯隊逐漸顯現。浙商銀行、中信銀行、光大銀行、招商銀行、平安銀行等憑借早期技術及業務經驗積累，已成為我國股份制商業銀行區塊鏈實踐的中堅力量，并有多個由股份制銀行參與或推動的區塊鏈平臺或系統實現應用落地。
區塊鏈技術可以解決供應鏈金融信息孤島問題、傳遞核心企業信用、豐富可信的貿易場景、運用智能合約防范履約風險、實現融資降本增效。相較于傳統跨境支付模式，基于區塊鏈的跨境支付模式效率更高、成本更低、流動性更強、權利更平等。征信風控方面，區塊鏈技術和隱私計算等技術結合，安全合法合規并充分保護隱私的情況下使用銀行外部分散獨立、可信賴的第三方數據，解決數據缺乏的問題。
受限于區塊鏈技術本身性能以及區塊鏈實踐場景等因素，中國銀行業區塊鏈實踐仍處于早期階段，但可以預見，隨著區塊鏈技術的不斷成熟，以及銀行繼續加大科技投入，支持區塊鏈等新興技術在更多金融場景落地。區塊鏈與云計算、物聯網、人工智能等技術的融合將會迎來更大的發展機遇。
（2）行業未來發展趨勢
隨著銀行數字化轉型的不斷加速，數字科技的應用將更加廣泛，數字科技生態將不斷完善。
1）技術融合加快，業務應用創新將持續爆發
以大數據、云計算、區塊鏈、人工智能為核心的技術將更加成熟，各類技術會加快融合，誕生一批基于“人工智能+大數據”、“區塊鏈+人工智能+物聯網”的業務創新。上下游應用場景會不斷擴寬，產業鏈連接和運轉將更加順暢，巨大的創新需求將推動金融行業科技能力進一步增強。
未來兩年內，業務應用創新將持續爆發并成為亮點，渠道業務主戰場逐漸從移動端向場景連接和嵌入、線上線下服務融合轉移。銀行將進一步發揮線下資源優勢，構筑線上線下一體化的經營發展模式，加快制定線上線下渠道布局規劃和全渠道服務實施方案，充分應用數據共享、數據分析和決策能力，實現電子渠道與實體網點、自助設備等的信息共享和服務整合，增強交叉營銷、跨渠道協同服務水平，解決線上線下發展不平衡不充分的問題。
數據將成為銀行的核心資產，圍繞數據經營將產生更多的數據智能應用。應用“大數據+人工智能”技術與金融業務的深度融合，根據不同場景的業務特征創新智能金融產品與應用服務，探索相對成熟的人工智能技術在資產管理、授信融資、客戶服務、精準營銷、風險防控等領域的應用路徑和方法，構建全流程智能金融服務模式，推動金融服務向主動化、個性化、智慧化發展，助力構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。
數字化銀行的運營智能化、服務精準化和產品個性化水平將隨著數字科技技術的整合應用而全面升級。
2）強化數字科技的合理應用，探索新技術在金融領域的安全應用
2019 年，中國人民銀行印發了《金融科技（Fintech）發展規劃（2019～2021）》重要文件，在文件中明確提出：強化金融科技合理應用，以重點突破帶動全局，規范關鍵共性技術的選型、能力建設、應用場景和安全管控，加快扭轉關鍵核心技術和產品受制于人的局面，全面提升金融科技應用水平，將金融科技打造成為金融高質量發展的“新引擎”。金融云服務平臺依然是銀行技術架構升級的建設重點。銀行業應統籌規劃云計算在金融領域的應用，引導金融機構探索與互聯網交易特征相適應、與金融信息安全要求相匹配的云計算解決方案，搭建安全可控的金融行業云服務平臺。基于分布式數據庫的金融應用的長期規劃，應加大研發與應用投入力度，妥善解決分布式數據庫產品在數據一致性、實際場景驗證、遷移保障規范、新型運維體系等方面的問題。探索產研聯合新模式，發揮科技企業的技術與創新能力，共同研發新產品、發展新產業、凝聚新動能。
大數據時代，數據安全已成為事關國家安全與經濟社會發展的重大問題，隨著《數據安全法》草案的提出，數據安全問題已經提升到國家立法層面，其重要性不言而喻。金融科技領域的應用基本離不開數據的應用，在金融科技相關的大數據應用中確保用戶數據信息安全，防止用戶隱私信息泄漏是一條不可逾越的紅線。可以預見，未來圍繞數據生命周期管理、數據訪問的安全控制、數據傳輸和存儲的安全技術、數據應用的加密技術、用戶隱私數據的脫敏處理、數據記錄的安全審計以及多方數據安全計算等數據安全應用方面將產生更多的新技術方案，大數據+區塊鏈的組合在數據安全領域的應用將更加深入，區塊鏈產業將迎來新一輪增長期，區塊鏈產業將走出野蠻生長的階段，商業化應用會加速落地。
3）數字科技技術下沉，賦能中小銀行，加速數字普惠金融發展
近年來，隨著技術創新應用日益廣泛，我國數字普惠金融實踐愈加豐富。在數字科技的賦能下，數字普惠金融服務主題愈加多元化，基礎設施建設日漸成熟，在服務“三農”、精準脫貧、小微企業融資與智慧城市建設等場景中，新服務、新產品不斷涌現。目前我國的數字普惠金融發展已經走過了粗放式“圈地”時代，進入到深度拓展的新階段。
扎根在二三四線城市的中小銀行是我國數字普惠金融發展的堅實基礎，數字科技要賦能中小銀行，助推數字普惠金融業務發展，應采用“場景化、輕型化、服務整合輸出”的模式，將具體業務場景的需求與數字科技技術結合，形成可快速部署和應用的產品包，降低中小銀行應用數字科技的資金成本和時間成本，邊建設邊應用，逐步形成中小銀行自身特色的數字化服務能力。
應用數字科技賦能中小銀行，搭建各種普惠金融服務場景，將數字科技技術應用到實體經濟和社會民生中去。在服務“三農”推動鄉村振興戰略方面，銀行多借助行業云平臺，采用移動互聯網技術和智能電子終端等模式積極搭建面向“三農”的數字普惠金融綜合平臺，建立智能的移動金融工作站，為鄉村助農工作人員提供綜合的金融服務；在精準脫貧方面，利用數字科技能力建立“全鏈條”扶貧應用，圍繞貧困地區的特色資源，通過組合運用銀行、保險、擔保、政府基金等多種金融手段，整合相關產業鏈企業資源，形成完整的產品生產、流通、銷售、資金使用的全流程服務體系；在小微企業融資服務方面，利用區塊鏈技術+供應鏈金融通過解決“鏈”上企業的信任問題，服務 B 端與實體產業發展，盤活本地經濟，優化小微企業融資環境；在智慧城市建設方面，充分發揮人工智能、大數據、物聯網等新技術的作用，以金融服務為著力點，聯合政府資源，通過打造便民醫療平臺、智慧交通平臺、智慧政務平臺等，逐步實現 B 端、C 端、G 端的有效連接，助力智慧城市建設。
4、進入本行業的主要壁壘
（1）技術壁壘
銀行IT系統建設所屬行業為是技術密集型產業，一般要求IT解決方案供應商在深度理解銀行需求的背景下統籌進行IT系統的設計、開發、調試、維護等，隨著云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等技術在銀行IT系統的推廣和運用，進一步加大了銀行IT系統建設的復雜程度，IT 解決方案供應商需要具備較高水平的系統架構設計、軟件開發等綜合技術能力，確保開發的銀行IT系統安全、穩定，能夠快速響應用戶需求。
（2）資金壁壘
銀行IT解決方案供應商在交付規模、客戶資源、市場口碑、人才引進等方面難以一蹴而就，加之銀行回款具有一定的季節性特點，因此無論前期投資還是后續經營均需要大量資金。新進企業面臨一定的資金壁壘。
（3）行業經驗壁壘
銀行IT建設為系統工程，其結構復雜且開發周期較長，同時要求相關供應商對相關IT系統的應用環境有較深了解，且在信息系統建設過程中能夠提出指導性建議。同時，銀行對系統自身的可靠性、穩定性、安全性等方面要求很高，企業以往的項目業績、行業口碑、系統穩定性等諸多因素直接影響銀行的選擇，新進企業如果沒有豐富的行業經驗積累較難獲得客戶認可。
（4）客戶市場壁壘
銀行IT系統的開發具有連續性，因此IT系統建設方面有著較高的可持續性和穩定性要求。銀行在新系統的建立和已有系統的升級迭代時，通常選擇自身比較了解，與自己有著長期合作的供應商，從而控制項目風險。此外，銀行IT系統建設通常包含業務流程改造、整體協調、用戶培訓等隱性投資，并且隨著 IT系統的投放和升級迭代，客戶信任程度會越來越高，后續轉換的成本也就越來越大，因此，銀行IT系統建設具有較高的客戶市場壁壘。
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