金融趋势分析
趋势1：零信任架构（ZTA）重塑金融可信边界
零信任架构本质上是一种可信环境，依托“永不信任，持续验证”的思想方法，对任何进入网络的主体先验证、后放行。零信任框架涉及多种技术，包括多源数据信任评估技术、安全代理关键技术等，在多种技术协同作用的情况下，金融机构将在不同环节对访问主体身份进行动态持续的核查和管理，打造安全、高效的金融访问环境，保障金融行业数据安全。
趋势2：跨链信任促进金融场景深度融合
在未来，跨链将构建商业价值网络，打破目前区块链间的孤立性，使数字资产在不同区块链间流通，并将其价值在区块链网络上扩大，最大程度地发挥资产价值。具体来讲，跨链将赋予数据资产以价值刻画能力，实现数字资产的安全流转。
趋势3：联邦学习提高数据交互效率
联邦学习技术在保护数据主体权利的前提下，通过模型共享，实现“数据可用不可见”，既保证在不同类型、不同样本的数据资源融合过程中，数据主体权利不受侵犯，也能有效防止垄断行为的发生，在数据融合的基础上促进企业发展。
趋势4：分布式云重塑金融大数据架构
分布式云能够使研发关注点聚焦上层业务逻辑实现，带来对业务的快速支持、创新能力。具体来说，基于分布式架构、微服务架构等，分布式云能提升应用快速开发、部署和迭代升级、应对高并发的能力，实现业务转型和产品创新的快速响应和支持。
趋势5：低代码开发提升金融业敏捷服务能力
未来，低代码平台提供了全新的金融技术人员工作流程，即非专业开发者经过简单的 IT 基础培训就能快速上岗，既能充分调动和利用企业现有的各方面人力资源，也能大幅降低对昂贵专业开发者的资源依赖，促进金融领域各项目的快速落实。
趋势6：RPA（机器人流程自动化）加速金融业自动化、智能化
RPA作为扩展AI落地的“最后一公里”，与 OCR、图像识别、视频智能、情绪分析等AI技术的结合，极大扩展其应用边界，且通过易于使用、易于管理的部署来帮助 AI加速转型。RPA融合AI认知智能技术，增强认知决策能力以处理复杂的长链条业务，降低运维成本来提升应用价值。
趋势7：同态加密推进金融数据安全共享
同态加密的出现使数据处理可以不经过解码，直接在密文上进行计算，且能达成与明文计算相同的结果，故在获取数据分析结果的同时，也能保障数据安全。对金融领域来讲，使用同态加密技术将对隐私数据产生更加严密的防护，推进金融数据安全共享。
趋势8：隐私计算保障金融数据安全融合
随着密码技术和硬件系统的提升，隐私计算不断与联邦学习、安全多方计算以及可信计算等技术的结合，通过将原始数据加密转化，来实现数据的安全保障，从而提高服务效益与用户价值。在隐私计算的技术加持下，在未来能够打通多种横向数据，促进内外部数据融合，实现合规、有效的数据流通，促进营销、风控、反洗钱、资管等金融场景发展。
趋势9：全真互联实现数实融合加速金融普惠
算力的提升推动信息接触、人机交互模式更加复杂多变；从消费互联网到产业互联网的应用场景也朝着更加多元化发展。随着VR、AR等混合现实技术、软硬件的升级推动，各领域都将全真互联视为数实融合的可靠路径，而虚拟现实交互、数实融合将进一步实现金融普惠。
趋势10：数字银行突破时空限制，实现金融普惠
数字银行是银行机构的全面数字化，其以分布式结构为基础，通过扁平化的组织架构覆盖更多的场景和用户，实现服务个性化与金融普惠。数字银行通过前沿技术的应用，加强多场景合作来拓展银行业务，实现产业与银行价值的深度绑定。
反洗钱多头监管 与检查趋势分析
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摘要： 在极端天气导致全球粮食价格大幅波动的背后,金融手段已成为左右国际粮价的主要力量。将粮食贸易“金融化”进而“美元化”已成为发达国家特别是美国抑制发展中国家经济发展的一种主要方式。脆弱的粮食贸易无法抵御国际游资的冲击,粮食价格更无法与泛滥的美元抗衡。这种影响波及全球,中国也已经置身其中。粮食问题对作为最大的发展中国家的中国至关重要。我国应对由美元操控的“粮食危机”之策是:强化管控机制,防止国际热钱流入我国;积极争取人民币对国际粮食贸易的标价权;建立服务于国家总体战略的粮食综合战略。