中国银行业协会首席信息官高峰首先提出了当下金融科技的生态圈及其趋向，高峰认为，当下的金融科技生态圈包含科技金融公司（TechFin）、大型科技企业（BigTech）、金融科技公司（FinTech）、银行系金融科技子公司（BanTech）等各方，在监管科技（RegTech）与合规科技（Suptech）的指导和监管下，走向合作共赢的良好局面。
同时，高峰就金融科技创新与发展新趋势分享了六点前沿洞察。
第一，Bank4.0时代，银行产品与服务由线上化转向数字化。
主要表现在三个方面：一是在支付环节方面，未来将走向数字货币；二是数字财富方面，利用数字化手段降本增效，智能投顾将会普惠到长尾客户的财富管理；三是在数字信贷方面，随着监管立法的不断完善，填补了网贷行业的监管真空，有利于引导整个行业的发展。
第二，科技赋能与第三方合作，场景金融转向金融生态圈。
高峰认为，金融科技下半场，重在数据共享，搭建新金融生态，可以有不同的发展路径。
一是银行即服务（Banking as a Services）模式，银行自身就是服务，可以嵌入到任何场景中；二是银行变成了平台（Banking as a Platform），生态圈蓬勃发展，会带动更多场景金融的出现；三是开放银行这种新型的银行服务形态和商业模式，逐步成为银行业数字化转型的战略选择。
第三，自主可控提升金融科技软实力。
高峰指出，加强关键技术自主可控建设已成为国家战略。
自主可控是保障网络安全、信息安全的前提，也是国家信息化建设的关键。
高峰以工行区块链 “工银玺链”和“中信凌云”分布式核心技术为例，介绍了自主可控和安全可信的重要意义。
高峰指出，金融科技发展，离不开人才的培养，应当培养不仅“懂业务、懂技术、懂产品”，还具备合规底线及开阔视野的金融科技人才。
第四，金融科技的发展离不开金融标准化的引领。
行业标准的缺失是金融科技创新与发展面临的主要难题，标准先行和规范驱动能够解决加速金融科技与业务融合的问题。
第五，数据中台是金融科技创新发展的内生力。
加快金融机构数据中台能力建设，已经成为行业共识。
“薄前台、厚中台、强后台”IT架构体系，有利于架构开放和敏捷迭代。
最后，高峰认为数据监管是监管的驱动力，数据的质量以及数据的价值都是未来监管机构和金融机构达成共识的关键点。
以下为嘉宾发言实录：
数字化时代，新冠肺炎疫情加速了金融机构产品和服务的线上化，在监管部门大力支持和积极倡导下，“无接触服务”“非接触服务”等金融服务落地生花，金融科技重塑银行的经营逻辑和发展生态。
关于什么是金融科技，学界和业界看法不一。
按照全球金融稳定理事会（FSB）的定义，Fintech是指技术带来的金融创新，它能创造新的业务、流程与产品，还有模式。
科技是唯一可以颠覆银行商业模式的力量。
自去年以来，BigTech公司开始提出 “去金融化”，更加注重赋能B端的科技能力。
对于科技公司去“金融化”不是在形式上，关键看它们是否触及金融功能或有金融行为；同时，银行对金融科技的战略制定更加清晰明确，金融科技战略由落子布局到精耕细作，由支撑发展走向主动赋能，金融科技与业务加速融合。
12家金融科技公司BanTech相继成立，寻求突破传统机制的掣肘，但发展水平表现不同，有的已经可以对外输出，有的还是形式上的。
总体感觉，金融机构、BigTech、FinTech、BanTech边界越来越清晰，大家在RegTech、SupTech的指导和监管下，走向合作共赢的良好局面。
一、Bank4.0时代，银行产品与服务由线上化转向数字化
Bank1.0时代，银行是以物理网点开展业务，解决营业空间问题（一个A）；Bank2.0时代，通过ATM机和电话间接使银行为客户提供了7X24小时服务，解决服务时间限时问题（两个AA）；Bank3.0时代，智能手机让用户随时随地办理业务，解决时间空间服务问题（AAA）；而Bank4.0时代，则是智能银行，我说这是4A，多了AI。
所以，Bank4.0时代，银行产品数字化发展时代，技术上取得了很多突破。
银行产品数字化主要体现在三个方面。
1．数字货币（DC/EP）就是把数字货币和电子支付工具结合起来，它是以一种具有电子支付功能的加密数字形态对现有实物现金的替代。
随着数字货币的推广应用，对商业银行物理网点和ATM机需求也将有所减少；对现金清点和出纳、柜员等现金相关岗位人员需求将减少。
2．数字财富，主要体现在数字化、智能化技术发生巨大的变化，利用数字化手段降本增效、智能投顾将会普惠到长尾客户的财富管理。
智能化改变了财富管理的核心服务逻辑，实现KYC 和KYP的匹配，即把合适的产品与服务匹配给合适的客户。
经BCG测算，智能化技术，可为整个财富管理市场带来25%—50% 的AUM 增长、15%—30% 的收入提升以及25%—50% 的利润率提升。
3．数字信贷。
北京大学数字金融研究中心、蚂蚁金服研究院联合推出《中国个体经营户系列报告》，认为数字信贷的发展可以起到缓解疫情冲击的作用。
数据显示，数字信贷发展水平每增长1%，疫情对经营的冲击减少2.57%。
2020年7月，银保监会发布《商业银行互联网贷款管理暂行办法》。
该办法开启了商业银行互联网贷款规范发展的新时代，首次明确了互联网贷款的含义，有利于商业银行更加规范地开展互联网贷款业务；首次对贷款合作机构进行规范，各方合作有望更加规范；填补了网贷行业的监管真空，完善互联网贷款风险管理体系，引导行业稳健发展。
二、科技赋能与第三方合作，场景金融转向金融生态圈
金融科技上半场，主要围绕ABCDI创新技术与业务融合场景。
金融科技下半场，重在数据共享，搭建新金融生态。
总体感觉，金融科技应用发展在有序推进，人工智能、大数据全业务全流程开始向纵深推进；区块链、云计算、物联网和5G在横向全场景扩展。
1．银行即服务（Banking as a Services）模式，银行自身就是服务，可以嵌入到任何场景中，例如银行可以将外汇买卖服务嵌入到旅行社的服务中，或者是银行融资服务可以嵌入买车服务的过程，金融服务结构没有改变，但是改为嵌入的场景。
2．银行变成了平台（Banking as a Platform），生态圈蓬勃发展，会带动更多场景金融的出现，数字方式降低了银行服务的中间障碍，降低了交易成本，可以吸引更多客群来实现普惠金融，AI、5G等新科技则可以让银行发展智慧金融。
3．开放银行是一种新型的银行服务形态和商业模式，逐步成为银行业数字化转型的战略选择。
开放银行的本质是生态思维和平台理念，其目的是打造良好的商业生态系统。
因此，商业银行需要具备强大的生态构建能力和敏捷的组织能力。
生态伙伴的选择上，并不是越多越好，而是越深越好，能否共同经营客户、共同经营风险将决定双方能走多远。
浦发银行提供了API开放平台，提供了网贷产品、集中代收付、跨境电商、个人II类账户管理以及公共缴费的开放服务，这种产品模式比较符合Bank4.0数字化产品的发展方向。
三、自主可控提升金融科软实力
由于世界格局动荡，外部存在着不确定性。
银行不仅要科技赋能，同时还要重视自主研发和自主创新。
自主可控是保障网络安全、信息安全的前提，也是国家信息化建设的关键。
当前，加强关键技术自主可控建设已成为国家战略。
自主可控安全可信，以工行区块链工银玺链和中信分布式核心技术为例，自主可控意味着信息安全容易治理，并且可以不断改进或修补漏洞。
对金融机构来说，自主可控还意味着可以根据业务需求自主选择和调整技术路线，容易理解、掌握和应用核心技术能力。
1．工银玺链是一款自主可控、开放灵活、兼容并蓄的企业级区块链平台，是工商银行拥有独立软件著作权的区块链产品。
除了具备公开透明、去中心化、不可篡改等特性外，还拥有高性能的技术架构、金融级的隐私保护方案、软硬件结合的国密加速技术、同异构的跨链互访能力、可复用的业务资产构件等技术优势。
2018年通过了工信部旗下可信区块链权威认证，功能成绩达到业界最优水平，性能成绩业界领先，综合能力在金融同业中处于领先地位。
2．中信银行“凌云”系统是国内率先采用自主金融级分布式数据库（GoldenDB）的银行核心业务系统。
早在2019年10月，中信银行已成功投产国内首个基于云架构的信用卡核心系统，而“凌云”系统的投产，成为中信银行金融科技创新的又一里程碑。
每秒交易量超2万笔，每日支撑3亿笔交易，可根据业务需要快速横向扩展。
中信银行“凌云”工程投产近3个月来运行稳定，各项指标符合预期，为国内大中型银行核心业务系统分布式架构转型提供了高效可行的“中信银行方案”。
自主研发GoldenDB，可靠稳定，创新工具，高效率低成本。
3．金融科技发展，离不开人才的培养。
最近一年，中银协与建行大学、深圳大学及香港科技大学联合推出金融科技师（CFT）认证培训项目。
金融科技师认证的实施采取“mini MBA项目”的培养形式，以实际案例教学提升学员的金融科技实际应用能力。
认证培训内容以金融科技的应用技术为核心，培养不仅“懂业务、懂技术、懂产品”，还具备合规底线及开阔视野的金融科技人才。
全面覆盖主要金融科技ABCDI（人工智能、区块链、大数据、云计算、互联网）在银行业金融机构对公、零售、运营和风控等应用场景及解决方案。
第四，金融科技的发展离不开金融标准化的引领。
行业标准的缺失是金融科技创新与发展面临的主要难题，依托国家推行的金融科技产品认证体系，使金融科技产品和服务经得起检验。
标准先行和规范驱动能够解决加速金融科技与业务融合的问题。
第五，数据中台建设是金融科技创新发展的内生力。
数据中台的建设不仅是个项目，是组织文化的变革，包含了技术、方法论、人才建设，以及打破部门墙的文化建设。
加快金融机构中台能力建设，已经成为行业共识。
“薄前台、厚中台、强后台”IT架构体系，有利于架构开放和敏捷迭代。
最后，高峰认为数据监管（DataReg）是监管的驱动力，以人工智能、API接口、区块链等新技术为依托。
目前主要存在数据整合度不高、数据标准度不高、数据应用难、数据治理人才储备不足等挑战和不足。
监管部门面对金融机构报送的海量数据，需要借助科技提高处理效率和监管效能。
实施监管数据政策：一是将数据治理纳入银行发展战略，逐步建立数据治理架构；二是坚持数据标准先行，制定统一、明确的数据标准，提升数据质量；三是建立数据交互机制。