过去十多年里，金融科技引发的数字变革已影响了无数人的生活。2020年9月，蚂蚁集团在上海发布了《2021全球10大金融科技趋势》，从可信、智能和普惠三个维度预测了金融科技未来的走势。小编带大家来看看有哪些可喜的技术趋势呢？
趋势 1：全栈可信
金融系统在架构设计上就应该原生具有可信能力，从芯片等基础设施到操作系统，从系统冷启动到运行时，从数据到计算环境，从应用生产到系统运维，全链路确保安全可信，可以具备在极限环境下的生存能力。
· 在基础设施层，从软硬件层面实现可信是关键能力
· 在系统层，基于身份的零信任架构成为主流
· 在应用层，围绕数据全生命周期的安全加密、流转成为基础条件趋势
关键技术：可信软硬件一体、全链路加密、零信任架构、安全容器、密码学、机器学习、数据挖掘等
趋势 2：主动安全预防
对于安全敏感度极高的金融场景来说这种被动防御显得较为迟钝，金融安全防御模式必须升级为主动的防御体系。通过不断的风险巡检、异常发现、异常风险评估的模式，从静态的被动防守转变为动态的主动安全防御。
关键技术：混沌攻击、形式化验证、红蓝攻防、增强分析、知识图谱等。
趋势 3：跨链
对于金融行业而言，其核心价值在于通过金融服务使资产在不同行业、机构、伙伴之间形成流动，因此跨区块链的交互尤为重要，这必须通过跨链技术实现整个行业网络、合作伙伴生态的数字价值流转和资产交换。
· 需求飞速增长促进跨链技术升级
· 典型场景：供应链金融、跨境贸易、农村金融
关键技术：隐私安全计算、高性能交易、中继技术、跨链事务、跨链治理、命名寻址、异构协议等。
趋势 4：基于隐私保护的共享智能
开放金融使金融行业对同业/异业合作成为了可能，但如果要真正成为现实，需要安全的多维度数据融合。共享智能为开放金融提供基于隐私保护的多方信息融合，使得数据价值最大化。
· 共享智能赋能联合信贷实现普惠金融
· 共享智能助力金融机构建立联合风控网络
关键技术：多方安全计算、可信执行环境、差分隐私保护、联邦学习等。
趋势 5：时序图计算
金融风险决策是一个不断对抗升级的过程，越来越多的风险体现出团伙性和隐蔽性，从单一事件和行为无法准确决策，需要引入更多的交易关系、资金关系、位置关、系社交关系等，形成全局的洞察，进而识别深度风险，构建监控体系，图计算正是解决这种复杂金融关系的最优解。
· 时序图计算为金融风控提供更丰富更精准的决策服务
· 企业知识图谱帮助减少信息不对称带来的金融风险
关键技术：图数据库、图学习框架、图的动态时序、知识图谱
趋势 6：持续智能
持续智能结合大数据和AI技术，建立智能资产负债管理模型并持续自动化迭代和演进升级，通过流动性预测、投融资交易策略、交易机器人帮助金融机构实现高效的资产负债管理，提供金融决策支持，大幅降低流动性风险并提升资金利用率。
· 智能资产负债帮助金融机构精准预测流动性，极大提升资金利用率
· 智能交易机器人代替人工进行同业间金融交易，极大提升交易效能
关键技术：自然语言处理、机器学习、遗传规划算法
趋势 7：自动因子发现的机器学习
传统机器学习中因子分析依赖专家经验和专家模型，而基于自动因子发现的新一代机器学习可以自行发现因子，在零人工干预的情况下实现自适应、自学习，代表着人工智能技术的一个颠覆性突破。
关键技术：机器学习、自动因子发现、增强分析
趋势 8：知识图谱与多模态学习
传统金融业务处理流程复杂，需要大量人力审核投入，人工成本高；通过知识图谱、多模态机器学习、共享智能等关键核心技术，以智能保险服务为例，其智能化过程如智能核保、智能理赔等，进一步提升保险业自动化程度，降低人力审核投入，提升用户体验。
关键技术：自然语言处理、知识图谱、图像理解、多媒体内容理解、共享智能及RPA（机器人流程自动化）
趋势 9：深度个性化
大数据和人工智能在金融领域的广泛应用，使得金融机构可以实现用户与内容、用户与服务的精准匹配，从而生成深度个性化的金融服务。:Al与保险业务的结合产生智能保顾、Al与投资业务的结合产生智能投顾、Al与客户服务的结合产生智能客服、AI与营销洞察的结合产生智能营销。
关键技术: 用户行为分析算法自然语言处理、机器学习、互动技术、自动语音识别与合成
趋势 10：开放透明
科技高速发展，创新层出不穷，如何利用技术发展来增强用户信任而非迷惑用户成为重中之重。开放与透明成为金融业数字化理念建设共识。
