银行IT解决方案行业特点及技术水平发展趋势主要壁垒构成
1、银行IT解决方案所属行业特点
（1）银行IT涉及技术范围广，技术整合性、可靠性高
在通讯网络高速发展、智能手机大范围普及、互联网金融持续升温的背景下，银行业对多元化业务渠道需求愈加增长，我国银行IT解决方案行业涉及的技术范围亦越加广泛并持续拓展。而银行IT系统处于一个不断开发、升级改造的过程，以前孤立运行的各个IT系统需要不断整合，不同年代、不同技术开发的多个系统必须可以同时提供服务，这就对技术的整合性提出了较高要求。另外，银行IT系统管理数目庞大的资金以及客户资料，其对银行IT解决方案供应商安全性、可靠性以及保密性要求极高。
目前银行IT解决方案不仅是根据银行业务的需求进行定制开发，分布式架构在信息技术行业的广泛应用，云计算、大数据、人工智能、区块链、5G等新一代信息技术的开发不断刺激银行IT解决方案的更新迭代，也作用于银行业务的推进，促进银行业务种类和服务渠道的多样化。
（2）银行IT需求受政策变化及业务场景变化影响
银行作为金融行业最大的细分领域，受政策和业务场景变化影响，其IT需求也会受到不断的驱动。近年来，国家高度重视银行信息化能力建设，出台多项政策持续推动银行数字化转型升级。2017年，我国发布《新一代人工智能发展规划》，指出要创新智能金融产品和服务，鼓励金融行业应用智能客服等技术。2019年《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》，提出银行要主动适应数字经济环境下市场需求的快速变化，借助机器学习、生物识别、自然语言处理等新一代人工智能技术，打造差异化、场景化、智能化的金融服务产品。2020年，我国发布《关于进一步强化中小微企业金融服务的指导意见》，鼓励商业银行运用大数据、云计算等技术建立风险定价和管控模型，改造信贷审批发放流程。
（3）银行IT解决方案定制化开发模式
银行IT解决方案的定制化开发体现在两个方面，一方面大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村信用社等不同银行业务范围、业务量及在IT解决方案方面的投入能力存在区别，对IT解决方案的需求存在明显差异；另一方面，一家银行的运营及业务管理会随着市场发展及自身战略的变化而不断变化，所以其对应的IT解决方案也需及时更迭以满足银行业务的需求。
资料来源：普华有策
2、行业竞争格局
随着银行对信息化需求逐渐提高，我国银行IT解决方案行业保持持续高速增长，巨大的市场空间吸引众多软件企业投入。根据《2021年度中国银行业IT解决方案市场分析报告》显示，2021年度中国银行业IT解决方案市场的整体规模达到479.59亿元，比2020年增长了24.7%。呈现出旺盛的增长态势。预测到2026年，中国银行业 IT解决方案市场规模将达到1390.11亿元，2022到2026年的年均复合增长率为23.55%。中国银行业IT解决方案的未来增量市场可期，与之相伴的是愈发激烈的市场竞争。市场中既有具备丰富经验的传统优势厂商，也有积极拓展业务范围、跨界进入的新玩家。目前本行业的市场化竞争较为充分，行业内企业较为分散，市场集中度较低。由于本行业高度细分，各供应商所提供的产品及服务有所侧重，一定程度上减弱了市场竞争的激烈程度，服务专业化成为行业未来的主要发展趋势。国内中小银行数量众多，地域分散，具有发展水平不均衡，需求变动频繁的特性，在此现状下，我国银行IT解决方案领域内的单一厂商很难在短时间内提供不同地域银行的产品或服务，并部署足够人员提供服务以占领市场，因此整个行业还难以形成垄断格局。国内厂商中，如易诚互动、宇信科技、科蓝软件等优秀企业在特定细分领域具有较强竞争力并占据较高的市场份额。
3、所属行业的技术水平、技术特点和未来发展趋势
（1）行业技术水平及特点
大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展及其与金融业务深度融合，释放出了金融创新活力和应用潜能，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。
从新技术发展特点和趋势来看，云计算主要依托于“金融云”平台在银行快速建设落地完成银行技术架构基础设施的全面升级。金融云设施奠定了金融大数据的应用基础，大数据在银行的应用正在不断成熟，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。
1）云计算技术在银行业的发展情况
云计算是一种将可伸缩、弹性、共享的可配置的计算资源共享池（包括网络、服务器、存储、应用软件和服务）以按需自服务的方式供应和管理，并提供网络访问的模式。云计算通过虚拟化技术将物理IT设备虚拟成IT能力资源池，以整个资源池的能力来满足金融机构计算和存储的需求，实现了IT设备的均衡负载，提高了单位IT设备的使用效率，在性价比上远高于以大型机和小型机作为基础设施的传统金融架构。云计算支持通过添加服务器和存储等IT设备实现性能提升，快速满足金融企业应用规模上升和用户高速增长的需求，并缩短了应用部署时间。在可靠性上，云计算可以通过数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施，有效保障金融企业服务的可靠性。
近几年，中国的商业银行云计算架构布局已具规模，国有大型银行、股份制银行以及头部城市商业银行均已经实施了云计算架构平台，云计算 IaaS 服务提供商及 PaaS 服务提供商不断涌现，为各类金融机构提供定制化解决方案。
随着云计算架构平台的建设实施，银行相关业务系统和渠道应用逐步分批次迁移到云架构平台，基于分布式架构的软件应用对传统的金融IT服务商和产品厂商提出了新的挑战。除了适应新的架构设计及技术开发能力外，软件的开发模式也逐渐向研发运营一体化模式转变。随着 5G、大数据、人工智能等在金融领域的逐步应用，可以预见未来中国银行业的云计算架构平台建设的速度还将加快。
2）大数据技术在银行业的发展情况
国内不少银行已经熟练应用大数据技术来驱动业务运营，大数据应用已渗透银行各大业务板块，既包括企业存贷款、普惠金融、交易银行业务，也包括个人存贷款、财富管理、信用卡业务等。大数据主要运用在以下几个方面：
精准营销是大数据技术主要应用之一。应用海量的客户数据建立客户画像标签体系，和相关业务和场景数据融合，对用户行为、喜好、需求等进行追踪和分析，区分客群，挖掘需求，分层运营，制定个性化营销策略，以动态的数据追踪实现实时营销、交叉营销和持续服务优化。
大数据技术助力金融风险防控。在风险管理和控制方面包括消费金融大数据信贷服务、中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等。在消费金融领域，大数据应用覆盖贷前、贷中、贷后三大环节；依靠数据收集与分析建立完整用户画像，在身份验证、授信、贷款定价、贷中监控和贷后管理等一系列风控环节上可大幅提升效率。在中小企业贷款风险评估领域，银行可通过企业的生产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。
大数据技术可建立实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生的行为模式（如支付或转账）等，结合反欺诈行为分析模型和规则引擎进行实时的交易反欺诈分析。
银行的数字化运营优化越来越依赖大数据技术的应用。在市场和渠道分析优化方面，通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化；在产品和服务优化方面，银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化；在舆情分析方面，银行可以通过相关技术，获取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题，并借此调整自己的服务策略。
3）人工智能在银行业的发展情况
2017 年 7 月，我国印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要大力发展“智能金融”，创新智能金融产品和服务，发展金融新业态，鼓励金融行业应用智能客服等先进技术的发展。智能金融，本质上是人工智能技术驱动的金融创新。从科技角度讲，智能金融的发展，是基于人工智能技术的智能客服、智能投顾、智能风控、智能营销等解决方案的应用，使人工智能技术几乎能够服务于整个金融业务流程，这也是人工智能能够在金融业快速发展的原因之一。
智能客服应用已经在很多家银行成功实施，它的核心技术主要由语音识别、自然语言处理、语音合成组成，部分还涉及到计算机视觉。但中文的语义理解由于汉语自身的复杂性（诸如分词、歧义、缺乏形态变化、结构松散等）提高了技术难度，能否实现高质量人机交互是关键。对此，目前比较新锐的做法是以传统的 NLP 技术打底，加上语言学结构，结合新的机器学习、深度学习、金融知识图谱等方法，把整个语义理解进行抽象化和降维，以实现高质量的人机交互。
智能投顾即智能投资顾问，指根据投资者不同的理财需求，具有人工智能的计算机程序系统通过算法和产品搭建数据模型，从而完成传统上由人工提供的理财顾问服务；与传统投顾相比，智能投顾具有低门槛、低费用、投资广、透明度高、操作简单、个性化定制等优势。
智能风控主要是依托大数据和人工智能技术对风险进行及时有效的识别、预警、防范，包含数据收集、行为建模、用户画像和风险定价四个流程。智能风控一定程度上突破了传统风控的局限，利用更为充分的数据降低人为的偏差，减少风控的成本。
智能营销基于大数据、机器学习等技术，在可量化的数据基础上分析消费者个体的消费模式和特点，划分顾客群体，精准地找到目标客户，然后进行精准营销和个性化推荐。同时进行实时监测，一方面用于优化策略方案，另一方面将数据反馈给数据库系统用于接下来的客户分析。
4）区块链技术在银行业的发展情况
区块链是一种去中心化的新型数据存储和处理协议，也称为分布式账本，通过加密技术和特殊的存储结构以及分布式处理机制，实现信息不可伪造和篡改。区块链技术被认为是继大型机、个人电脑、互联网之后计算模式的颠覆式创新。
联合国、国际货币基金组织以及美国、英国、日本等国家对区块链的发展给予高度关注，积极探索推动区块链的应用。目前，区块链的应用已延伸到物联网、智能制造、供应链管理、数字资产交易等多个领域。
区块链具有优化金融基础结构的先天优势。宏观层面，区块链将为包含货币发行流通、金融工具、金融市场、金融中介、制度与调控机制的金融体系带来积极影响。微观层面，区块链技术的去中心化、不可篡改性和加密保护特性，正好与金融行业对信息和数据安全、交易数据溯源等金融业务本质需求高度契合，为金融业降低风险控制与监管成本、提高数据可靠性、稳定性和安全性提供支撑。
在银行业，国有银行和股份制银行依旧是银行业区块链实践主力，同时，越来越多的城商行开始布局区块链赛道，并尝试将区块链技术与实际业务相结合。
股份制商业银行是中国银行业区块链技术实践中最活跃的力量之一。根据市场业务活跃度情况来看，股份制商业银行区块链实践头部梯队逐渐显现。浙商银行、中信银行、光大银行、招商银行、平安银行等凭借早期技术及业务经验积累，已成为我国股份制商业银行区块链实践的中坚力量，并有多个由股份制银行参与或推动的区块链平台或系统实现应用落地。
区块链技术可以解决供应链金融信息孤岛问题、传递核心企业信用、丰富可信的贸易场景、运用智能合约防范履约风险、实现融资降本增效。相较于传统跨境支付模式，基于区块链的跨境支付模式效率更高、成本更低、流动性更强、权利更平等。征信风控方面，区块链技术和隐私计算等技术结合，安全合法合规并充分保护隐私的情况下使用银行外部分散独立、可信赖的第三方数据，解决数据缺乏的问题。
受限于区块链技术本身性能以及区块链实践场景等因素，中国银行业区块链实践仍处于早期阶段，但可以预见，随着区块链技术的不断成熟，以及银行继续加大科技投入，支持区块链等新兴技术在更多金融场景落地。区块链与云计算、物联网、人工智能等技术的融合将会迎来更大的发展机遇。
（2）行业未来发展趋势
随着银行数字化转型的不断加速，数字科技的应用将更加广泛，数字科技生态将不断完善。
1）技术融合加快，业务应用创新将持续爆发
以大数据、云计算、区块链、人工智能为核心的技术将更加成熟，各类技术会加快融合，诞生一批基于“人工智能+大数据”、“区块链+人工智能+物联网”的业务创新。上下游应用场景会不断扩宽，产业链连接和运转将更加顺畅，巨大的创新需求将推动金融行业科技能力进一步增强。
未来两年内，业务应用创新将持续爆发并成为亮点，渠道业务主战场逐渐从移动端向场景连接和嵌入、线上线下服务融合转移。银行将进一步发挥线下资源优势，构筑线上线下一体化的经营发展模式，加快制定线上线下渠道布局规划和全渠道服务实施方案，充分应用数据共享、数据分析和决策能力，实现电子渠道与实体网点、自助设备等的信息共享和服务整合，增强交叉营销、跨渠道协同服务水平，解决线上线下发展不平衡不充分的问题。
数据将成为银行的核心资产，围绕数据经营将产生更多的数据智能应用。应用“大数据+人工智能”技术与金融业务的深度融合，根据不同场景的业务特征创新智能金融产品与应用服务，探索相对成熟的人工智能技术在资产管理、授信融资、客户服务、精准营销、风险防控等领域的应用路径和方法，构建全流程智能金融服务模式，推动金融服务向主动化、个性化、智慧化发展，助力构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。
数字化银行的运营智能化、服务精准化和产品个性化水平将随着数字科技技术的整合应用而全面升级。
2）强化数字科技的合理应用，探索新技术在金融领域的安全应用
2019 年，中国人民银行印发了《金融科技（Fintech）发展规划（2019～2021）》重要文件，在文件中明确提出：强化金融科技合理应用，以重点突破带动全局，规范关键共性技术的选型、能力建设、应用场景和安全管控，加快扭转关键核心技术和产品受制于人的局面，全面提升金融科技应用水平，将金融科技打造成为金融高质量发展的“新引擎”。金融云服务平台依然是银行技术架构升级的建设重点。银行业应统筹规划云计算在金融领域的应用，引导金融机构探索与互联网交易特征相适应、与金融信息安全要求相匹配的云计算解决方案，搭建安全可控的金融行业云服务平台。基于分布式数据库的金融应用的长期规划，应加大研发与应用投入力度，妥善解决分布式数据库产品在数据一致性、实际场景验证、迁移保障规范、新型运维体系等方面的问题。探索产研联合新模式，发挥科技企业的技术与创新能力，共同研发新产品、发展新产业、凝聚新动能。
大数据时代，数据安全已成为事关国家安全与经济社会发展的重大问题，随着《数据安全法》草案的提出，数据安全问题已经提升到国家立法层面，其重要性不言而喻。金融科技领域的应用基本离不开数据的应用，在金融科技相关的大数据应用中确保用户数据信息安全，防止用户隐私信息泄漏是一条不可逾越的红线。可以预见，未来围绕数据生命周期管理、数据访问的安全控制、数据传输和存储的安全技术、数据应用的加密技术、用户隐私数据的脱敏处理、数据记录的安全审计以及多方数据安全计算等数据安全应用方面将产生更多的新技术方案，大数据+区块链的组合在数据安全领域的应用将更加深入，区块链产业将迎来新一轮增长期，区块链产业将走出野蛮生长的阶段，商业化应用会加速落地。
3）数字科技技术下沉，赋能中小银行，加速数字普惠金融发展
近年来，随着技术创新应用日益广泛，我国数字普惠金融实践愈加丰富。在数字科技的赋能下，数字普惠金融服务主题愈加多元化，基础设施建设日渐成熟，在服务“三农”、精准脱贫、小微企业融资与智慧城市建设等场景中，新服务、新产品不断涌现。目前我国的数字普惠金融发展已经走过了粗放式“圈地”时代，进入到深度拓展的新阶段。
扎根在二三四线城市的中小银行是我国数字普惠金融发展的坚实基础，数字科技要赋能中小银行，助推数字普惠金融业务发展，应采用“场景化、轻型化、服务整合输出”的模式，将具体业务场景的需求与数字科技技术结合，形成可快速部署和应用的产品包，降低中小银行应用数字科技的资金成本和时间成本，边建设边应用，逐步形成中小银行自身特色的数字化服务能力。
应用数字科技赋能中小银行，搭建各种普惠金融服务场景，将数字科技技术应用到实体经济和社会民生中去。在服务“三农”推动乡村振兴战略方面，银行多借助行业云平台，采用移动互联网技术和智能电子终端等模式积极搭建面向“三农”的数字普惠金融综合平台，建立智能的移动金融工作站，为乡村助农工作人员提供综合的金融服务；在精准脱贫方面，利用数字科技能力建立“全链条”扶贫应用，围绕贫困地区的特色资源，通过组合运用银行、保险、担保、政府基金等多种金融手段，整合相关产业链企业资源，形成完整的产品生产、流通、销售、资金使用的全流程服务体系；在小微企业融资服务方面，利用区块链技术+供应链金融通过解决“链”上企业的信任问题，服务 B 端与实体产业发展，盘活本地经济，优化小微企业融资环境；在智慧城市建设方面，充分发挥人工智能、大数据、物联网等新技术的作用，以金融服务为着力点，联合政府资源，通过打造便民医疗平台、智慧交通平台、智慧政务平台等，逐步实现 B 端、C 端、G 端的有效连接，助力智慧城市建设。
4、进入本行业的主要壁垒
（1）技术壁垒
银行IT系统建设所属行业为是技术密集型产业，一般要求IT解决方案供应商在深度理解银行需求的背景下统筹进行IT系统的设计、开发、调试、维护等，随着云计算、大数据、人工智能、区块链等技术在银行IT系统的推广和运用，进一步加大了银行IT系统建设的复杂程度，IT 解决方案供应商需要具备较高水平的系统架构设计、软件开发等综合技术能力，确保开发的银行IT系统安全、稳定，能够快速响应用户需求。
（2）资金壁垒
银行IT解决方案供应商在交付规模、客户资源、市场口碑、人才引进等方面难以一蹴而就，加之银行回款具有一定的季节性特点，因此无论前期投资还是后续经营均需要大量资金。新进企业面临一定的资金壁垒。
（3）行业经验壁垒
银行IT建设为系统工程，其结构复杂且开发周期较长，同时要求相关供应商对相关IT系统的应用环境有较深了解，且在信息系统建设过程中能够提出指导性建议。同时，银行对系统自身的可靠性、稳定性、安全性等方面要求很高，企业以往的项目业绩、行业口碑、系统稳定性等诸多因素直接影响银行的选择，新进企业如果没有丰富的行业经验积累较难获得客户认可。
（4）客户市场壁垒
银行IT系统的开发具有连续性，因此IT系统建设方面有着较高的可持续性和稳定性要求。银行在新系统的建立和已有系统的升级迭代时，通常选择自身比较了解，与自己有着长期合作的供应商，从而控制项目风险。此外，银行IT系统建设通常包含业务流程改造、整体协调、用户培训等隐性投资，并且随着 IT系统的投放和升级迭代，客户信任程度会越来越高，后续转换的成本也就越来越大，因此，银行IT系统建设具有较高的客户市场壁垒。
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