INNOVATION JOURNAL
創新速遞
興業數字金融服務（上海）股份有限公司
構建銀行業數據流通新生態
● 智慧物聯網系統上線
● 福州分行軟件園園區線上線下全生態圈聯盟獲客
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目錄
Contents
開放創新
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理論前沿
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園區金融優秀案例：福州分行軟件園園區線上線下全生態圈聯盟獲客
企業碳賬戶和個人碳賬戶的理論與實踐
芯片研發預調研：探索新型基礎設施
隱私計算：構建銀行業數據流通新生態
分布式數字身份：推動構建新型數字信任體系
應用前沿
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更高效的研發：DevOps能力體系建設
更精準的決策：智慧物聯網系統上線
更多元的交互：數字人技術在銀行業的應用
更高效的業務：RPA機器人適用場景挖掘
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園區金融優秀案例：福州分行軟件園園區線上線下全生態圈聯盟獲客
【案例背景】福州軟件園是福建省規模最大的軟件產業園區，聚集了1200多家科技企業，3.5萬名人才，園區內配套成熟，招商活躍，每年新入駐企業超200家。此外，該園 區仍有部分工業廠房陸續出售，按揭貸款需求充沛。除線下開發建設、招商入駐、買樓租樓、食堂商超等一條龍運營外，該園區還打造了“福園寶”園區微信小程序服務。目前用戶數達11000人，C端流量可觀。但因該園區歷史悠久，知名度高，競爭尤為激烈。為此，福州分行另辟蹊徑，從園區關鍵部門、關鍵角色入手，巧妙轉換切入視角，通過搭建“一站式服務”機制，線下系列活動參與、線上B2C平臺嵌入等模式，實現與園區從招商到運營管理到企業服務、個人服務的全生態聯盟合作，并通過重點信貸政策的有效突破及重點行業外部政策的賦能，成功將該園區打造為我行優質且可持續引流的獲客渠道，為我行公司金融業務不斷輸入“活水”。
編者按：為深入貫徹落實全行半年工作會議精神，深化“區域+行業”經營，加快提升園區金融科技賦能水平，大力強化園區系統平臺建設與數據對接，以更好地服務園區管委會、園區運營商、園區內企業和個人的數字化金融服務需求，興業數金目前已成立“園區金融”系統建設工作專班。
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作者：總行公司金融部，福州分行企業金融部
開放創新
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【案例剖析】一是借力關鍵核心部門，轉換思路，打造“一站式”服務機制。前期各經營機構主要采用“掃樓、關系人營銷、不定期活動參與”等較為分散的拓客方式，且仍以授信作為經營客戶的手段，難以與激烈的同業競爭抗衡。對此，福州分行抓住園區對招商過程中配套服務的需求，擬定了《園區企業招商“一站式”流程服務方案》：由我行人員為招商新入園企業提供核名、工商注冊、開戶結算等“一站式”流程服務。該方案得到園區極大認可，并通過微信群搭建“招商審核人擬入駐企業信息定點推送機制”開展業務實踐。自此，我行已通過抓住招商的第一手信息實現優質客戶的源頭把控，并率先形成了長期可持續的獲客機制。此外，我行以作為當地龍頭銀行機構且掌握著4萬多企業客戶資源為由，順利爭取成為該園區“產業鏈調研系列活動”的唯一參與銀行，實現了每周優質企業定期批量觸達。機制搭建僅2個月以來，累計對接園區招商企業近百家，已落戶優質客戶30家以上，跟蹤意向客戶近20家，其中包含多家上市、擬上市等核心優質客戶。同時，分行與園區關鍵核心部門達成長期常態化互動模式，讓園區獲客有了“源頭活水”。
二是延伸服務邊界，入駐“福園寶”實現B2C線上獲客引流。利用長期參與活動的契機，我行順利爭取到在活動場所通過電子大屏開展“普惠云”線上平臺宣傳，利用園區自身平臺流量實現我行線上平臺宣傳及拓客的目標，并通過關系人轉介對接了“福園寶”運營團隊，成為首家入駐的銀行。因該平臺用戶主要以園區內C端客戶為主，我行將“興生活”平臺嵌入其中，另一方面直接在“福園寶”平臺上線“加油卡”等優惠權
開放創新
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開放創新
益，重點開展零售客戶的拓客引流。目前我行產品在園區平臺的點擊量已破千次，引流零售客戶破百戶。
三是信貸突破，成功落地軟件園工業廠房按揭貸款創新模式。該園區因開發公司無房地產開發資質等級證明，不完全具備我行工業廠房按揭管理辦法中的要求。考慮到福州軟件園屬省級軟件產業基地，項目銷售情況佳，福州分行決定首次引進市擔保公司為購房企業提供階段性連帶責任保證擔保。自此，我行成為唯一一家能夠為福州軟件園購房企業提供法人按揭貸款服務的銀行。自落地以來，我行累計落地按揭項目近40筆，規模3億元、價值客戶30余戶，代發工資近千人。同時使我行得到了后續園區運營開發資源的更多傾斜。2021年，我行給予“軟件園E區25地塊福州軟件園數字經濟產業創新中心項目”建設項目貸款2億；2022 年，我行協助園區開展發債融資累計1.45億元，資金回存情況良好。無獨有偶，基于與該園區的深度合作，我行于2022年順利成為福州市工信局規模以上軟件行業貸款貼息的首批參與銀行，并優先獲取423家規模以上軟件企業沙盤，為我行對該園區的資產構建提供了更多抓手。
【案例啟示】一是抓“關鍵部門”“關鍵需求”，變“短期零散獲客”為“長期批量獲客”。面對同業競爭劇烈、獲客手段單一的問題，福州分行通過抓住招商處、公共服務平臺等關鍵部門，分別承接前端招商、后端服務的需求，搭建長期批量獲客機制，在園區賽道上以“簡單的模式”、“較低的成本”獲取了長久的獲客源頭和優質客戶效益。
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二是抓“關鍵系統”“關鍵平臺”，變“線下單點服務”為“線上線下全生態圈聯盟”。分行打破傳統的線下單點企業服務思維，與園區運營體系緊密掛鉤，趁著平臺搭建的風向，將我行系統、平臺與園區系統、平臺巧妙整合，通過與園區生態圈的合作聯盟實現線上線下的全面獲客引流。
三是抓“關鍵痛點”“關鍵政策”，變“同質化授信難點”為“針對性授信創新”。在同業難以解決共性授信政策難點時，我行勇于突破創新，為園區解決了工業廠房按揭貸款痛點，并多方整合政策資源，為我行的資產服務打開了難以替代的“鰲頭地位”。
如想進一步了解，歡迎聯系福州分行企業金融部游小琴（025894）
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開放創新
“傳統碳賬戶”是指碳市場的交易主體在交易機構開立的類似于人民幣賬戶的碳交易賬戶，在其中存放配額或碳信用等碳資產。為了將用戶群體擴展到未被碳市場覆蓋的企業以及個人用戶，撬動社會資本助力“雙碳”目標的實現，“廣義碳賬戶”則定義為從“碳維度”對有關經濟主體碳排放的全面記錄，通過對更廣泛的企業和個人的碳排放和減碳行為開展核算和評價貼標，形成了“廣義碳賬戶”中的碳資產，以及以“碳效碼”“碳積分”為評價基礎的“碳征信”體系，繼而將其與金融服務、用戶權益、碳普惠機制掛鉤，未來甚至可將其中的碳資產兌現成真金白銀。廣義碳賬戶既有企業碳賬戶，也有個人碳賬戶。
企業碳賬戶和個人碳賬戶的理論與實踐
作者：杜譞（881011）、錢立華（880222）
2021年以來，圍繞企業碳賬戶和個人碳賬戶的金融產品創新和實踐如雨后春筍般涌現。為此，本文解析碳賬戶的概念，并聚焦企業碳賬戶如何擴充金融服務新場景，個人碳賬戶如何推動碳普惠新實踐，分析地方實踐和金融服務與創新，發掘企業碳賬戶和個人碳賬戶的潛在作用與價值，為商業銀行支撐雙碳目標開展相關業務提供參考。
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一、什么是碳賬戶？
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開放創新
圖表 1: 基于碳交易市場的碳賬戶與碳金融概念
圖表 2: 廣義碳賬戶概念及其應用
資料來源：碳金融產品標準，興業研究整理
資料來源：興業研究整理
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開放創新
企業碳賬戶在部分地方已開始實踐。浙江、廣東、上海、湖北等地的政府部門通過地方法規、行動方案等文件支持碳賬戶體系的建設，探索通過企業碳賬戶，推進綠色低碳信息共享，銜接差異化的金融服務、碳普惠、碳市場、自愿減排市場等。
企業碳賬戶如何構建。企業碳賬戶的創建由數據采集、碳核算、評價貼標、產融對接這四個環節構成，最后配套相應的金融支持政策。
1）數據采集，部分有條件的地區由政府部門主導率先開展了企業碳賬戶數據采集工作，建立跨部門數據共享平臺和安裝采集終端等。
2）碳核算，湖州、衢州等地發布了企業碳賬戶碳排放核算與評價指南，指導企業直接碳排放和間接碳排放的核算。
3）評價貼標，根據碳排放強度、碳效數據對企業進行評價和貼標，以衡量企業碳排放表現。湖州、衢州、廣州等地嘗試了工業碳效碼、碳征信報告、標準化碳信用報告等貼標工具。例如，湖州對工業企業在全工業所處的碳效水平分為低碳、中碳、高碳3個等級，對企業在所處行業的碳效水平則分為5個等級。
二、企業碳賬戶擴充金融服務新場景
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開放創新
圖表 3: 基于企業碳賬戶的金融產品創新
4）產融對接，各地通過出臺支持政策、搭建信息平臺等方式推動企業和金融機構基于企業碳賬戶對接相關業務。如衢州依托”衢融通”平臺為金融機構提供企業碳征信e報告，并采用碳金融e超市的模式推動企業和金融機構進行線上對接。
| 銀行 | 產品 | 具體情況 |
| 興業銀行湖州分行 | 雙碳貸 | 根據“碳效碼”對企業的不同評級，提供不同的融資支持。若評級為“低碳”，提供“低碳貸”授信支撐，而對通過節能降耗技術改造提升碳效水平的固定資產投資企業，則提供“碳效提升貸”授信支持。同時，不同碳效等級也將體現為差別化的利率定價。“碳效碼”推出不久后，興業銀行湖州分行就給當地一家科技股份有限公司和一家工業科技股份有限公司分別發放了1300萬元和2480萬元的“雙碳貸”，貸款利率比該行平均利率低0.5個百分點。 |
| 興業銀行紹興分行 | 浙里碳效貸 節能減碳技改貸 | 在綜合考量借款人實際經營、財務狀況、資金需求和償債能力之外，將工業碳效碼作為客戶準入重要依據，對優先支持類、適當支持類工業碳效碼企業進行營銷合作，充分運用工業維度、行業維度的碳效等級評價結果分檔分類，實行差異化授信審批政策，開通綠色審批通道。截至2022年6月，對碳效碼企業合作87戶，融資金額57.36億元。 |
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開放創新
| 中國銀行湖州市分行 | 工業碳惠貸 | 已服務企業53戶（1級碳效44戶，2級碳效9戶），授信余額7.27億元，其中，普惠小微企業34戶，合計授信2.26億元。 |
| 中國農業銀行衢州分行 | 綠色減碳貸 工業減碳助力貸 | 依托衢州市“碳賬戶體系”，探索將碳賬戶、碳征信、衢融通等綠色元素融入現有的信貸體系，同時搭建貸款前中后全流程共8項33條碳賬戶應用機制，針對“深綠”和“淺綠”等級的工業企業，分別最低給予貸款利率減10BP和5BP的優惠政策，對納入工業碳賬戶名單“淺綠”等級以上、畝均稅收超過省市平均水平的企業，則給予一定額度的信用貸款。 |
| 民生銀行 | 民生碳e貸 | 旨在解決中小微企業在低碳轉型中存在的難計量、難評價、無收益、無激勵等痛點，為廣大中小微企業提供低碳轉型的普惠金融支持。包含四大服務場景：一是“低碳普惠”，依據碳評價數據，給予減碳效應優惠權益包，加強對普惠金融的支持；二是“降碳融鏈”，依托能源大數據提供綠色增信，賦能供應商降碳提效，打造能源綠色供應鏈；三是“減碳通關”，依據降碳表現，助力跨境中小微企業向減排要效益，提升減碳收益；四是“節碳科創”，針對“專精特新”企業，依據其“碳賬戶”評價結果，打造全產品鏈、全周期、全場景優惠產品。 |
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開放創新
| 浦發銀行 | 企業碳賬戶 | 辦理綠色信貸、綠色債券等業務，都可形成對應的碳積分，當積分積累到一定值將具有不同的等級權益，包括基礎費用減免、快速審批通道、綠色金融資訊、綠色財務顧問等金融服務。 |
| 江蘇銀行 2021年8月 | 蘇碳融 | 信貸額度利率與企業碳賬戶掛鉤，內嵌的碳核算模型能自動核算碳減排量并納入企業碳賬戶，作為核定授信額度和利率的依據。 |
| 江山農商銀行 | 農業碳融通 | 將碳帳戶運用嵌入信貸全流程，針對不同碳排放標簽的企業，實施全流程差異化金融政策。截至目前，該行已為全市39家農業碳中和賬戶企業授信3.64億元，貸款余額3.04億元。 |
資料來源：興業研究整理
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開放創新
金融機構如何應用企業碳賬戶。一是擴充金融支持“雙碳”的服務場景：銀行基于企業碳排放強度和企業在所處行業中的相對碳效水平提供差異化的金融支持政策，比如授信準入、利率定價、還款方式、擔保方式等，發揮金融優化資源配置的功能。二是挖掘碳效水平低企業的節能減碳技改項目的綠色金融業務機會。三是作為核算工具，探索銀行金融資產碳核算可操作、可計量、可驗證，進而促進銀行調整資產結構，逐步降低資產組合的碳排放，走向碳中和。
三、個人碳賬戶推動碳普惠新實踐
個人碳賬戶尚無明確統一的標準和應用平臺，不同的政府和機構對個人碳賬戶都進行了不同程度的探索和應用。
個人碳賬戶的創設與應用。
1）賬戶創設基礎，個人碳賬戶設立的初衷是為了有效記錄個人在辦公和生活等場景中的碳排放量和減排量，由此建立完整的個人碳排放和減排數據庫，最主要的環節是記錄個人低碳行動所產生的減排量信息，準確定義和識別個人有效低碳行為。
2）數據采集，運營機構需建立完備、詳細、有效、便捷的數據監測、收集、記錄方法，以便快速準確地獲取個人低碳行為數據，實現數據的可計量、可追溯、可驗證。
3）碳減排計算，個人碳賬戶中碳積分的獲取與累積源自個人低碳行為減排結果可以科學準確地核算，需要個人低
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開放創新
碳行為減排方法學作為技術支撐。4）賬戶應用，掛鉤各類碳普惠機制。應用場景方面，目前已覆蓋綠色出行、線上業務辦理、電子繳費、節水節電、光盤行動、垃圾分類、植樹造林、在線會議和二手交易等領域，還將在綠色政務、綠色信貸、綠色生活、綠色公益等領域繼續拓展。獎勵辦法方面，主要涵蓋禮品兌換、費用優惠、權益獎勵和公益獎勵等。
個人碳賬戶的碳普惠實踐。根據主導機構的不同，個人碳賬戶主要可以分為以政府為主導開展的個人碳賬戶、商業銀行運營管理的個人碳賬戶、以集團企業為主導開展的內部個人碳賬戶、互聯網企業開展的面對公眾的個人碳賬戶等四大類模式的碳普惠實踐。
1）政府主導模式，部分碳普惠平臺包含低碳出行、節約用水、節約用電、可再生資源分類回收、參加碳普惠舉辦的低碳活動等場景，平臺對用戶低碳行為核算后給與碳積分，用戶可以使用碳積分兌換相關優惠和服務，如兌換購物卡、乘坐公交、環保商品、景區門票等。
2）商業銀行主導模式，部分銀行通過量化個人在不同場景下的碳排放以及減排行為，按照一定標準給予個人對應的碳積分，以提供差異化的個人綠色金融服務、兌換相關權益或參加公益行動等。
3）集團企業主導模式，部分大型集團企業也積極參與到個人碳賬戶的開發和使用，通常是以服務集團內部“雙碳”
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開放創新
目標和行動為主，用戶對象也主要為集團企業內部員工，產生的碳積分也主要在集團內部使用。如國電投針對集團內部員工開發的碳普惠平臺，員工低碳行為獲取的碳積分可以在平臺換取物質獎勵、公益活動證書等。
4）互聯網企業主導模式，目前互聯網企業基于其提供的產品和服務天然具有較好的降碳屬性以及良好的數據記錄和使用環境，部分互聯網企業或獨自、或聯合政府、或聯合其他組織，開發出面向大眾的個人碳賬戶產品，吸引更廣泛的人群參與到全民減碳行動中，其中有代表性的個人碳賬戶產品包括支付寶的螞蟻森林、騰訊的低碳星球。
圖表 4: 各商業銀行個人碳賬戶普惠實踐
| 銀行 | 產品 | 具體情況 |
| 中信銀行 | 中信碳賬戶 | 中信銀行推出面向個人用戶的“中信碳賬戶”。依托中信銀行信用卡“動卡空間”APP開發構建，在用戶授權后，其可自動采集個人在不同生活場景下的低碳行為數據，并量化核算出對應的減排量。用戶可以將減排量兌換為相應的積分，并用于相關權益的換取等。目前，“中信碳賬戶”已經具備包括賬戶開通、碳減排量記錄、碳值社交分享、低碳科普、低碳知識小問答、碳排放計算器等基礎功能應用，并識別和引入電子信用卡申請、電子賬單、線上生活繳費等特色金融場景。未來“中信碳賬戶”將進一步開發包括綠色金融、綠色出行、綠色回收、綠色閱讀等低碳場景，讓民眾可以在更多的場景下享受低碳行為所帶來的獎勵。 |
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開放創新
| 浦發銀行 | 立體式碳賬戶體系 | 浦發銀行專門推出了一套面向企業和個人客戶的立體式碳賬戶體系，依托該體系，浦發銀行可以識別企業和個人的碳排放情況，為有減碳、固碳的企業和個人提供差異化的快速結算、更便宜的資金和更靈活的服務；也可以為客戶提供更多與綠色消費、信貸等掛鉤的權益。個人客戶通過如線上生活繳費、線下綠色出行等日常低碳生活行動，可以實現碳賬戶中碳積分累積，以此獲得相應的權益等級和禮品兌換。 |
| 建設銀行 | 個人“碳賬本” | 建設銀行擬為個人客戶打造個人“碳賬本”，并基于個人“碳賬本”提供不同的個人金融服務。借助大數據、人工智能等技術，通過構建碳減排計算模型，在獲得客戶授權后，基于客戶的各項數據，可以計算得到用戶的低碳生活水平。根據用戶“碳賬本”中的信息提供差異化的信用卡提額及分期優惠、銀行卡消費折扣、支付優惠、積分商城權益兌換等個人金融服務。在計算客戶碳減排量時，所采用的數據包括內部數據（如手機銀行生活繳費、TC繳費等）和外部碳減排行為數據（如乘車次數、線上辦理政務業務次數等）。 |
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開放創新
| 衢江農商銀行 | 點碳成金貸 | 衢江農商銀行面向個人推出“點碳成金貸”，根據個人綠色金融行為碳減排量計算個人碳積分，將客戶分成“深綠”“中綠”“淺綠”三個等級，在“授信額度、貸款利率、辦理流程”三方面分別提供差異化的優惠政策。例如，授信提額方面，按照上述三個等級予以“30%-100%”差異化的綜合授信提額；貸款利率方面，“深綠”客戶給予優惠30BP、“中綠”客戶給予優惠20BP。截至目前，衢江農商銀行已對155戶客戶進行授信提額，授信金額3625萬元，其中通過碳賬戶積分增信290萬元。 |
| 平安銀行 | 低碳家園 | 平安銀行上線個人碳賬戶平臺，采用碳減排量和綠色能量雙重價值體系，其中，碳減排量可衡量客戶綠色低碳行為對環保公益的貢獻，綠色能量則是平安銀行針對開通“低碳家園”個人碳賬戶用戶的獨立積分獎勵，可用于兌換平臺提供的相關權益。目前該平臺支持公交出行、地鐵出行、公共繳費、共享單車、新能源充電、高鐵出行6大場景綠色行為積累碳減排量，此外，信用卡分期、還款、口袋掃碼付等15種綠色行為也可積累綠色能量。綠色能量可用于兌換平安植樹公益，未來還將陸續開放單車券、公交地鐵券、數字藏品等更多綠色權益兌換。 |
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開放創新
| 日照銀行 | 個人碳賬戶平臺 | 日照銀行推出“個人碳賬戶平臺”，覆蓋綠色政務、綠色信貸、綠色出行、綠色生活、綠色公益等場景，具體來說，綠色生活專區包含線上水電繳費、取暖繳費、智慧社區（園區）注冊、智慧校園開通電子賬戶；綠色支付專區包含手機號碼支付、ETC、線上支付簽約等；綠色信貸專區包含線上光伏貸、小微貸款、線上簽約等；綠色政務包含線上排隊預約、電子社保卡服務等。用戶不同的低碳行為都會按照一定標準折算成碳積分并記錄在個人碳賬戶中，用戶可以使用碳積分兌換不同的商品。 |
| 郵儲銀行 | C郵記 | 郵儲銀行湖南省分行推出個人碳賬戶平臺——“C郵記”，圍繞綠色金融、綠色生活、綠色鄉村、綠色公益四大低碳場景，打造城市和農村兩種綠色生態，攜手中國銀聯湖南分公司，記錄用戶步行、公交、地鐵、數字人民幣、線上貸款、綠色寄遞、綠色電商等20項綠色行為并自動核算碳能量值。用戶可以使用碳能量值進行獎勵兌換，或者通過捐贈碳能量，加入黃金茶古樹保護計劃等公益行動。 |
資料來源：興業研究根據公開資料整理
個人碳賬戶相關工作還處于初級階段，為了充分發揮個人碳賬戶在“雙碳”工作中的作用，建議未來：建立個人減排核算標準，完善個人碳賬戶開設和使用制度，開發更多更有效的碳普惠機制，探索建立成熟的商業模式。
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開放創新
“現在，我行已是國內系統重要性銀行、國家重要金融基礎設施運營單位，在科技應用創新之外，在科技基礎研究創新上也要有所作為，為我國金融科技自立自強做貢獻。”
—— 呂家進董事長
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理論前沿
依據本行基礎技術前瞻性研究的要求，金科院組織開展芯片研發預調研工作，與海思、中科龍芯等芯片先進制造企業及行業專家進行線上、線下交流。為更好了解國產GPU的發展，6月30日、8月17日在上海分行科技部及浦東支行、南翔支行的支持聯絡下，金科院牽頭拜訪兩家滬上頭部GPU企業壁仞科技及燧原科技。據預調研情況，當前銀行同業暫未直接介入芯片設計與制造產業鏈，通過采購、使用AI芯片建設人工智能領域深度學習模型的場景(如圖像分類、目標檢測、語義分割等計算機視覺領域，語音識別等智能語音領域，語義理解、機器閱讀等自然語言處理領域應用場景)。華為、騰訊、百度、阿里等頭部高科技企業均深度布局芯片產業，研發并推出不同類型芯片產品。
8月26日，美國政府禁止英偉達及AMD出口高性能芯片至中國（含香港），立即生效。本次禁售的英偉達A100、H100與AMD的MI250均為加速AI任務的高端GPU芯片（制程12nm以下、FP64雙精度計算），主要配置于國內企業級云端數據中心，應用于AI模型訓練和推理或高精度科研計算，例如天氣預報、石油勘探、航空航天流體力學計算。因此，受美國對華限制影響，中國超級計算和云計算及相關產業發展短期內將受到阻礙。但長期而言，國產GPU及AI計算芯片廠商有望借此機會擴大市場份額、加速產品升級，持續提高加速計算GPU領域的國產化比例。
芯片研發預調研：探索新型基礎設施
作者：總行金融科技研究院
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理論前沿
面對芯片產業當前形勢，金科院牽頭成立科技管理部、數據管理部、科技運維部、興業數金等科技條線人員組成算力芯片技術研究工作小組，探索新型技術架構、芯片新勢力與人工智能、云原生等敏捷基礎設施的結合，為后續本行算力中心建設提供指引與參考。工作小組已分別邀請華為、百度、寒武紀、燧原科技四家企業深度交流國產通用GPU的研發與應用。下一階段，工作小組將組織開展國芯+國產算力相關芯片驗證性適配工作，進行驗證模型性能測試，并同步研究算力相關芯片的技術市場情況和產業鏈情況，結合測試情況形成產業報告。
如想進一步了解，歡迎聯系總行金融科技研究院黃杏（011410）
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理論前沿
隱私計算：構建銀行業數據流通新生態
作者：侯筱莛（893096）
一、誰驅動了隱私計算的發展？
數字要素進入發展大周期，數據同土地、勞動力、資本、技術等傳統生產要素并列，被視為一種新型生產要素參與分配。作為釋放要素價值的關鍵環節，數據資源的開放共享、交換流通成為重要趨勢，其需求日益增加。然而，我國的數據要素市場化配置尚處于起步階段，數據流通存在三個問題：數據權限的界定不明確、數據流通的安全風險高、如何保障流通過程的安全合法仍較難把握。為解決這些難題，“可用不可見”的隱私計算成為了技術突破口。
2014年至今，國家層面不斷推動數字要素的流通基建，全力支持數字化發展與轉型。
圖1：2014-2022年，國家出臺相關政策法規推進數字化發展
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理論前沿
與此同時，為保護用戶隱私，個人信息保護法也相繼出臺。這無形之中為大數據發展增添了一定難度。為了在數據充分使用和用戶隱私合法合規之間找到平衡，隱私計算應運而生。
圖2：2018-2021年，國家出臺相關法規保護數據信息等安全
二、隱私計算是什么？
隱私計算是面向隱私信息全生命周期保護的計算理論和方法，是隱私信息的所有權、管理權和使用權分離時隱私度量、隱私泄漏代價、隱私保護與隱私分析復雜性的可計算模型與公理化系統。
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理論前沿
從上述定義看，隱私計算是一個較大的范疇。從應用的角度講，隱私計算涵蓋了信息在收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等處理過程中，各信息處理方基于隱私評估與保護的所有內容；從技術角度講，隱私計算不是單一的技術，往往綜合應用了大數據、人工智能、區塊鏈、密碼學、集成電路等多領域技術，達到隱私保護的全部或部分目的。隱私計算中主要涉及的三種技術：多方安全計算、聯邦學習、可信執行環境。
（一）多方安全計算（Secure Multi-party Computation，MPC）：“敏感數據不出庫但可計算，一組基于密碼學的安全協議。”由圖靈獎得主姚期智院士于1982年通過突出和解答百萬富翁問題而創立。MPC作為密碼學領域的一個重要分支，是專門為數據安全融合而生的技術。
（二）聯邦學習(Federated Learning，FL)：“多方聯合學習一個模型，數據不動模型動。”又名聯邦機器學習、聯合學習、聯盟學習等，實現在本地原始數據不出庫的情況下對中間加密數據的流通和處理來完成多方聯合的機器學習訓練。最早出現在Rakesh Agrawal 和Ramakrishnan Srikant 在Privacy-preserving data mining論文，2016年由谷歌首次提出“聯邦學習”概念并進行相應的工業落地。
（三）可信執行環境（Trusted Execution Environment，TEE）：“以可信硬件為底層技術的方案。”通過硬件方法在CPU中構建一個安全區域，保證其內部加載
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理論前沿
的程序和數據在機密性和完整性上得到保護。它是Global Platform（GP）提出的概念，是與設備上的Rich OS并存的運行環境，并且給Rich OS提供安全服務。它具有其自身的執行空間，比Rich OS的安全級別更高。目前主要的TEE技術方案包括Intel SGX、AMD SEV、ARM TrustZone，國產芯片有海光CSV、鯤鵬FT-TrustZone、兆芯ZX-TCT。
三、隱私計算如何影響數據流通技術？
數據流通技術更迭，從傳統模式下的數據包、API傳輸開始：
圖3：2010年前，數據的流通須通過數據交易平臺介入，進行離線的傳輸；
2010-2020年間，明文數據接口成為主流，實現線上日調用量上億的傳輸
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理論前沿
伴隨大數據時代發展、隱私保護相關法律的出臺，傳統模式下的數據傳輸面臨挑戰：一方面傳統的明文方式提供數據方式不符合新法規，無法將數據價值最大化，另一方面采用API的方式，將明細數據進行匯總加工以后提供，符合的法律規范但又無法滿足個性化定制化的要求。隱私計算為此提供了答案：既可以用明細數據建模，又不暴露隱私信息。通過協議或算法使得數據計算服務在不泄露原始數據的前提下挖掘數據價值，真正實現數據價值最大化、數據定制化，隱私計算帶領數據傳輸技術進入新時代——“隱私計算+時代”。
圖4：2021年至今，通過隱私計算實現數據傳輸，將加密數據的建模結果回饋給企業
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理論前沿
四、隱私計算如何影響銀行業？
金融行業是數據密集型行業，金融機構在推進數字化轉型時，既要守護客戶隱私，又要利用數據。面對這種需求，隱私計算被認為是一種有效的平衡工具。
圖5：隱私計算的銀行業務應用場景
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理論前沿
在銀行常見的業務場景中，數據可以說是非常重要的一環。通過隱私計算解決和改善的銀行業務基本分為四個方面：通過對中小微企業的身份核驗，提供線上融資服務，利用隱私計算及聯邦建模技術實現對融資的風險控制，提供更智能化的普惠金融服務；通過建立基于多維數據的用戶畫像產品，運用智能判斷規則更精細化地實現智能營銷；通過梳理銀行卡開戶欺詐產業鏈路，研發反欺詐模型，增強銀行智能反欺詐策略；通過用戶信息對用戶進行信用評估，實現對銀行的智能風險控制。
2020年底以來，央行先后出臺兩份金融行業標準——《多方安全計算金融應用技術規范》《金融業數據能力建設指引》。此后，各大頭部銀行都加快了隱私計算布局。
（一）普惠金融：交通銀行-中小微企業融資服務案例?
圖6：基于多方安全知識圖譜計算的中小微企業融資服務
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理論前沿
（二）智能營銷：建設銀行-集團內部速盈客群價值提升案例?
案例中利用了多方安全圖計算和大數據分析技術，從惠民服務和中小微企業融資兩大類場景切入，數據融合應用，結合風控平臺結果，為客戶鑒權、增信，運用在線金融工具實現信貸業務申請、審批、簽約的線上操作，打造線上線下一體化的“交銀e辦事”服務。交通銀行“多方安全計算平臺及場景應用項目”利用多方安全圖計算等人工智能技術作為開戶真實性意愿審核的輔助手段，是紙質材料、現場走訪審核的補充。其中交通銀行股份有限公司負責提供多方安全圖計算數據、模型及反饋結果的應用；中移（上海）信息通信科技有限公司負責提供建模和反欺詐相關信息；上海富數科技有限公司提供多方安全計算及圖計算的技術支持和平臺搭建。
2020年下半年，由中國建設銀行上海大數據智慧中心牽頭，建信金科提供技術支持，聯合建行集團子公司建信基金，利用隱私計算技術進行了集團一體化建模探索，參與聯合建模的雙方在生產環境中驗證了隱私計算技術在金融產品智能營銷場景下的可行性。
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理論前沿
在生產環境中，利用真實的業務數據進行了基于用戶特征維度拼接的縱向聯合建模，綜合客戶基本信息、客戶金融屬性、產品特征等幾十維數據特征，針對用戶對產品的偏好情況進行模型訓練及預測，針對“速盈客群價值提升場景”，實現跨雙方隱私計算縱向模型建立，定位目標客群，助力建信基金側的客戶價值挖掘和提升；在實際的營銷中，針對評分前5%客群的響應率相對于單邊模型提升34%。
（三）智能反詐：工商銀行-反欺詐聯合建模案例
圖7：建行云環境部署示意圖
2022年9月，由隱私計算聯盟（PPCA）、中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會（CCSA TC601）共同舉辦的“隱私計算金融反欺詐應用”沙龍成功舉辦。會上，工商銀行金融科技研究院介紹了隱私計算在金融行業反欺詐等場景的應用。
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理論前沿
從數據層面分析，運營商特征具有一定前驗性。在運營商側，對公安部通報案件發現詐騙分子的異常行為及逆行分析（如更換手機設笛、異地聯網等）更加便捷，可以提升銀行的風險發現能力；企業欺詐特征涉及大量隱私數據，無法通過明文方式直接共享數據。
?從建模方案出發，項目應用聯邦學習技術，聯合工行側樣本標簽以及近百個樣本特征，以及運營商側超50個數據特征，在數據互不出庫的基礎上建立工行手機銀行登錄行為異常識別模型，旨在通過本次數據合作驗證提升銀行內部模型效果，更早地抓出可疑客戶，并為進一步分析欺詐風險和優化區欺詐模型提供決策支撐。
圖8：工行與運營商智能反詐聯合建模方案
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理論前沿
（四）智能風控：招商銀行-法人風控案例
圖9：信貸反欺詐模型的評分效果
招商銀行與中國銀聯合作，利用招商銀行內風控建模數據和銀聯建模數據建模，優化招商銀行風控模型。在行內已有的風控模型入模特征基礎上，增加銀聯C端和B端的數據進行補充構建離線聯邦模型，主要沉淀企業主行外模型以及企業主消費能力模型，用于企業風控場景，和存量企業客戶違約推理。
該案例利用銀聯全國性數據，擴展銀行風控模型入模特征，提升銀行現有風控模型效果；在遵循數據信息保護的前提下，在對公風控中通過聯邦學習的方式，與其他機構進行合法合規的數據合作探索。
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理論前沿
近期，由數金公司數據服務中心數據基礎技術研發團隊開發建設的興業銀行隱私計算保護平臺項目一階段已成功上線。興業銀行隱私計算保護平臺利用隱私計算及聯邦學習技術實現了可視化聯邦建模以及在線隱匿查詢、隱匿求交服務，相應場景也在建設當中。
歡迎對隱私計算平臺有興趣的同事，對本行的隱私計算保護平臺的功能、場景建設提出寶貴的意見與建議！
圖10：興業銀行隱私計算保護平臺系統架構圖
五、隱私計算技術在本行的開發應用情況
如想進一步了解，歡迎聯系數據服務中心高海隆（890046）
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理論前沿
元宇宙為企業打造數字化未來提供了全新的方式。然而，新興的元宇宙目前還處于起步階段，企業架構和技術創新領導者必須了解元宇宙的范圍，以最大限度地發揮其現在和未來的潛力。
分布式數字身份：推動構建新型數字信任體系
作者：王帥（892562）
互聯網的出現和普及使得傳統身份有了另一種表現形式，即數字身份，除自然人以外，機構組織、智能設備、虛擬網絡都可以作為實體并擁有數字身份，這些實體作為數字化社會的重要組成部分，共同構建了數字生態。隨著數字經濟快速發展，數字身份作為數字經濟的基礎設施顯得愈發重要。傳統數字身份基于中心化方式管理，存在諸多弊端。例如，互聯網巨頭依靠平臺效應壟斷市場，利用用戶數據作為護城河，產生了大量價值，但用戶并沒有對自身的數據擁有話語權和價值收入；在利益驅使下，圍繞用戶數據發生的非法收集、數據泄露和買賣行為層出不窮，嚴重損害了用戶利益。
2021年11月，《個人信息保護法》正式實施，從法理高度為個人信息保護提供支撐，并對個人信息過度收集、數據壟斷、安全風險等問題進行了規制。與此同時，公眾已逐漸開始關注身份信息安全和隱私保護，并增強維護自身數據所有權、控制權和使用權的訴求。因此，有必要構建一套新的數字身份體系。
一、 傳統數字身份痛點
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理論前沿
在政策、技術、市場等因素的共同驅動下，產生了一種新的數字身份形態——分布式數字身份（Decentralized Identifiers, DID）。相對于傳統中心化數字身份，分布式數字身份通過密碼學、分布式賬本、可驗證憑證等技術，將身份數據所有權和控制權歸還給用戶，其優勢體現在以下方面：
一是安全性，分布式賬本避免了用戶身份數據被單一中心化機構所控制，用戶身份信息不會惡意泄露并且信息的提供符合最小披露原則；二是身份自主可控，用戶可自主管理其數字身份，并控制身份數據的分享，無需依賴于第三方；三是身份的可移植性，身份所有者能夠在多種場景下使用其身份數據，無需依賴特定的身份服務提供商。
分布式數字身份的發展普及，有望使得數字身份跨入“自主權身份”階段。在該階段，用戶以“身份錢包”的方式實現自我主權身份，身份數據存儲在個人設備或授權托管的云端。用戶對自身各類身份信息和憑證擁有所有權，而不依賴于任何組織、機構或其他實體。用戶在知情和授權條件下主動發起的數據共享，不僅滿足法律法規要求，而且能夠實現數據的精準流動和安全共享，最終推動數據在全社會的安全共享。
二、 分布式數字身份（DID）
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理論前沿
作為全球最具權威和影響力的標準化組織，萬維網聯盟（W3C）于2019年發布了首個分布式數字身份DID標準規范，定義了身份標識符格式、描述文檔以及身份憑證的生成、出示、驗證等流程，覆蓋了數字身份和憑證管理的全生命周期，使得DID朝著規范化、標準化邁出了一大步。W3C DID標準結構如下圖所示：
三、 基本原理
圖1：DID標準結構
DID規范定義了身份標識符（DID標識符）及相應的描述文檔（DID文檔），該規范可用來標識人、組織、物品、抽象實體等任意主體。其中，DID標識符是一個特定格式的字符串且全球唯一（類似于身份證，如圖2所示），用來代
（1）DID規范
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理論前沿
表一個實體的數字身份；每個DID標識符都會對應一個DID文檔，文檔為JSON格式，主要包含了與DID驗證相關的密鑰信息和驗證方法，用以實現對實體身份標識的控制。
圖2：DID標識符
需注意的是，一個實體可對應多個DID，實體在通過注冊申請后可獲得一個或多個DID標識，不同DID標識所代表的身份之間互不相關，有效降低了身份信息之間的耦合性。總的來說，可以將DID看作是一個鍵值數據庫，DID標識符當作鍵，而DID文檔則是對應的值，二者之間的關系結構如圖3所示。
圖3：DID標識符與DID文檔對應關系
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理論前沿
DID標識符和DID文檔本身并不帶有任何個人身份信息。若將DID綁定到現實世界的某個實體，使得這個實體擁有與該DID相應的證明（如駕照、結婚證、學位證書等），則需要通過可驗證憑證（Verifiable Credential，VC）技術來實現。
可驗證憑證（VC）是由憑證發行人作出的一個聲明或由多個聲明組成的集合。憑證包含標識符以及用于描述憑證屬性的元數據，如發行人、有效期、用于驗證目的的公鑰等，元數據由發行人簽名。可驗證憑證是一組不可篡改的聲明和元數據的集合，可通過密碼學技術證明誰是憑證的頒發者。
（2）可驗證憑證
分布式數字身份系統的參與者包括：
憑證持有者：可以是各類實體（個人、組織，甚至儀器設備），擁有一個或多個數字憑證
憑證發行者：擁有用戶數據并能出具證明的實體，如政府機關、行業協會、司法機構等。發行者創建可驗證憑證，并將憑證發送給持有者
憑證驗證者：接收一個或多個憑證并進行驗證，驗證成功后為憑證持有者提供相應類型的服務
（3）系統參與者和工作流程
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理論前沿
數據注冊表：數據注冊表是用來創建和驗證身份標識符、密鑰和其它數據的基礎設施。數據注冊表可采用集中或分布式數據庫、分布式賬本等技術。
如圖4所示，可驗證憑證流轉模型的工作流程為：首先，憑證發行者根據身份持有者的請求簽發一個或多個可驗證憑證；其次，身份持有者將可驗證憑證保存在憑證存儲庫中（如數字錢包、云服務等）；再次，身份持有者根據驗證者需求，自主提交憑證給驗證者進行驗證；最后，憑證驗證者在無需對接憑證發行者的情況下，通過檢索分布式賬本中的身份注冊表，即可確認憑證與提交者之間的所屬關系，并驗證身份屬性聲明的真實來源。
圖4：可驗證憑證流轉模型
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理論前沿
供應鏈金融：供應鏈金融涉及大量的企業交易信息、貿易背景信息、物流信息等，數據敏感性高，存儲分散且復雜，真實性難以核驗。基于分布式數字身份和可驗證憑證技術，能夠實現以企業自身為中心的匿名憑證流轉——憑證由融資企業向背書方（核心企業或上游企業）申請，并提供給金融機構進行驗證。基于憑證的密碼學屬性，金融機構無需依托憑證流轉者（融資需求方）即可確認憑證來源并信任憑證內容，從而方便開展信貸業務。
開放銀行：分布式數字身份有望解決開放銀行向誰開放和安全身份認證問題。基于分布式數字身份可以形成開放銀行生態中用戶之間信任建立與傳遞機制，降低信任關系的建立成本和機構合規風險，減少用戶身份與權限認證的時空限制。利用區塊鏈的不可篡改和可追溯性，對可信聲明等在開放銀行生態中的流通過程進行存證，有望建立一種新的分布式基礎架構和身份范式來支撐開放銀行的用戶體系。
數字版權保護：線上數字內容往往會面臨一系列的版權糾紛，利用區塊鏈不可篡改及數字身份自主可控的特性，可有效解決數字內容版權保護問題，實現多方信息的實時共享、版權認證、交易維權，促使數字資產合法合規流動。鏈上參與者通過使用DID技術，使得作品具備唯一標識，著作權經過認證后，成為不可篡改的鏈上憑證，可以作為舉證、流轉的聲明，應用于資產確權、數據定價、流轉監測以及侵權取證等場景。
四、 潛在應用場景
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理論前沿
物聯網及邊緣計算：物聯網設備通常分布在不同地域，采用多種方式接入網絡，這也使得其編碼標準存在多樣性，具有較高管理成本和安全風險。使用DID技術為物聯網設備分配全局唯一標識，并結合廠家生產信息、物聯網運營商以及設備的所有權信息，為設備頒發憑證，賦予設備可聲明、可驗證的自主身份，即可在區塊鏈上實現設備身份和數據的高效分布式認證，有效保障數據來源的真實性，同時也有利于對設備產生的數據進行確權、計價。
如想進一步了解，歡迎聯系應用創新中心王帥（892562）
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理論前沿
“未來的世界是一個技術更為先進、數據更為豐富、客戶追求極致體驗的世界。未來的銀行必須有更加高效的研發、更加智能的決策、更加多元的交互方式，服務客戶，才有生存空間。”
—— 呂家進董事長
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應用前沿
更高效的研發：DevOps能力體系建設
作者：陳慶（892786）
DevOps與敏捷密不可分，可以理解為DevOps是敏捷的進化。敏捷宣言發布后，敏捷成為一場運動被迅速地推廣和應用。早期的敏捷專注的還是研發交付階段，站在業務的角度，它的目標是幫助產品和研發團隊提升敏捷響應能力，達到“更早地交付價值，更靈活地應對變化”。2009年，越來越多的IT專業人士開始擯棄傳統的瀑布方法，轉而擁抱非線性的敏捷方法。他們實現敏捷方法的途徑是，讓每個開發階段獨立，在早期就把持續測試納入進來，并且把持續測試貫穿在整個部署周期中，從而提高了效率并減少了風險。之所以能夠實現這種結果，是因為它使得開發者可以基于他們收到的持續反饋而在部署到生產環境前做出快速的變更。雖然敏捷方法通常增強了部署，但是在到達部署的時候，流程中仍然存在著脫節，因為在部署中依然采用的是瀑布方法，這減慢了交付，并且把測試留到了這個過程的最后，而這個過程錯誤的劃分了所有者關系。它帶來了交付周期中的巨大瓶頸，因為如果在接近部署后期時發現一個問題，那么開發人員需要從頭來過。
隨著制造業精益思想的出現，它聚焦兩個方面的目標，即價值交付過程和價值本身。精益思想現已超越了其誕生的制造業，深刻影響了各個行業，這其中也包含產品開發。事
一、為什么會有DevOps？
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應用前沿
實上，主流的敏捷開發方法都直接受到了精益思想的影響，遵循精益的基本原則。
最初，敏捷和精益思想都還只是關注開發側的實踐和行為，運維并沒有成為關注的重點。但是，光有系統開發是不夠的，開發完的系統必須即時順利部署，并連續穩定運行才能夠實現價值。而傳統上，這部分是由運維負責的。從價值的角度，開發加運維才構成相對完整的IT 價值鏈。在傳統的IT 組織下，開發團隊（Dev）和運維團隊（Ops）之間訴求不同，即開發團隊（尤其是敏捷團隊）追求變化，運維團隊追求穩定。雙方往往存在利益的沖突，比如，精益和敏捷的團隊把持續交付作為目標，而運維團隊則為了線上的穩定而強調變更控制。部門墻由此建立起來，不利于IT 價值的最大化。
2009年，在美國舉行的第二屆Velocity 大會上一則演講《10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr》中，來自Flickr的Allspaw和Hammond 以角色扮演的方式，生動地表現了開發與運維之間的各種沖突：如“It's not my code, it's your machines!”，深刻反映了Dev和Ops關系的現狀。接著他們演示了如何消除開發團隊和運維團隊的壁壘，雙方通力合作，借助工具和文化的改變讓軟件的發布和運維變得持續和高效。這次演講是DevOps 發展歷程中的標志性事件。它提出了正確的問題——為了更快交付和實現價值，必須彌合開發和運維之間的鴻溝，并給出了解決方案——需要在文化、工具和實踐方面的系列變革。
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應用前沿
同一年，比利時獨立IT 咨詢師Patrick Debois受此演講啟發，通過透視在開發和部署中的這種脫節并理解在軟件交付的全部方面都擁抱敏捷所帶來的好處，Debois想到了DevOps的理念，把開發和運維嫁接起來，同時采用由敏捷和精益所擴展出來的最佳實踐和原則，那么就有可能極大地提高效率并且降低交付的風險。他組織了第一屆DevOpsDays，DevOps正式登上舞臺，DevOps 的理念開始流行，其相關的工具和實踐也快速發展。
今天，DevOps已成為企業數字化的核心能力之一，是對IT交付和運行的基本要求。當我們重新回頭看看敏捷宣言12條原則，我們會發現，作為軟件交付的流程末端，把Ops當做“客戶”是十分合適的。在IT部門提升“個體和互動”，加強“客戶合作”，一起“響應變化”，部署“工作的軟件”實際上就得到了DevOps。DevOps發展的同時，數字化轉型也成為了企業界的共識，大部分企業數字化框架都把DevOps作為最核心的能力之一，DevOps的影響范圍也不斷擴大，成為力求提升數字化能力的企業必然選擇。
二、DevOps是什么？
在企業數字化轉型的背景之下，IT 不僅要保證產品的開發和交付，系統部署和運行同樣重要。DevOps到底是什么？如果從字面上來理解，DevOps只是Dev（開發人員）+Ops（運維人員），它繼承了敏捷和精益開發的理念，又補上了運維的部分，但DevOps 絕不是開發和運維的簡單疊加。
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應用前沿
從2009年首次提出其概念發展至今，DevOps的內容既有理論也有實踐，包括組織文化、自動化、精益、反饋和分享等方方面面。總的來說，DevOps是一組過程、方法、工具和文化的統稱，它強調團隊賦能、跨團隊溝通和協作以及技術自動化，每個人都秉承DevOps理念，建立DevOps文化，依托各研發、測試、運維支撐工具，通過使用CI/CD及自動化技術，打通各研發實體關系，有效落實研發規范要求，建立端到端的研發交付過程，從而助力業務價值更頻繁、高質量的交付，形成組織的良好實踐。DevOps不局限于敏捷研發，實際上支持敏態和穩態雙模；它強調研發支撐的基礎能力，需要不斷提升其先進性，更好的支撐每一個環節；需要通過配套的規范和指引，降低工具的使用門檻；需要打通工具之間的壁壘，強調協同，建立可追溯的交付鏈；并且通過度量分析，助力持續改進，不斷提高研發質效。
三、本行DevOps能力體系建設
本行DevOps的核心理念強調：首先，組織內的每一個人都能夠保持一致，在能夠理解無歧義的、開放和一致性的溝通所帶來的力量，能夠理解業務目標的基礎上，識別出軟件開發、IT運維和QA等是如何相互依賴的，從而進行跨團隊、跨部門協作，建立各個角色之間的協作文化；其次，通過建立標準化的流水線，提升自動化水平進行快速部署，通過提高發布的頻率和速度，不斷得到快速的反饋，早期發現問題，DevOps團隊可以快速地改進產品，快速發布新功能
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應用前沿
和修復缺陷有助于獲得競爭優勢。此外，質量和可靠性、持續集成和持續交付等實踐可確保變更正常運行且安全無誤，從而提高軟件產品的質量。同時，監控則有助于團隊實時了解性能。通過將安全性集成到持續集成、持續交付和持續部署管道中，實現安全左移，通過將主動安全審計和安全測試集成到敏捷開發和 DevOps工作流中，可將安全性植入產品內。進而，通過引入度量，驅動持續優化和改進，提高研發交付質量和效率，提升組織工程能力，降低企業的成本。此外，更快速更頻繁地實踐 DevOps，發布可交付成果的團隊具有更高的品質和穩定性，他們會分擔責任，協調工作，進而改善公司組織文化、提高員工的參與感。
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應用前沿
作為本行技術中臺之一，DevOps助力敏捷、穩態精益化研發交付團隊更高效、高質量地完成交付。2022年6月，興業數金技術委員會發布了《DevOps能力實踐指引》，具體包括16個能力，對于不同類型、不同技術棧的項目/系統提出了不同的能力實踐要求，旨在進一步擴大本行DevOps能力實踐的廣度和深度，整體提升研發交付工程能力。
本行DevOps能力體系建設在不同層級都提供了支持。如圖所示，在研發運維支撐工具層，提供組織級工具/平臺，收斂技術棧。在DevOps應用層，一是以需求為視角建立需求流水線，可視化展示需求研發進展。通過需求管理能力融入DevOps，延申為BizDevOps，將需求流水線與DevOps各能力集成，自動化收集并展示需求對應的研發狀態及研發成熟度；二是以研發為視角建立工程流水線，打通整個研發交付過程，標準化研發交付過程。通過安全能力融入DevOps，延申為DevSecOps，將工程流水線內置、集成安全能力，支撐安全研發左移，及早發現、控制、解決安全問題。因此，通過需求流水線（電子看板）、工程流水線（DevOps平臺）配合而成的“雙流”，整合研發運維支撐工具層各工具/平臺，建立端到端、標準化、質量內建的的研發交付過程。在DevOps分析層，通過建立研發數據倉庫整合數據，對研發質效進行度量分析，促進過程改進，建立研發質效指標體系，數據洞察驅動過程改進，持續提高工程能力、研發質效。此外，計劃構建全生命周期的DevOps運營體系，支持，建立完整的DevOps人才培養體系，建立階梯式人才培養與進階體系，以全方位支撐本行DevOps整體能力。
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應用前沿
目前，DevOps研發支撐工具層已基本建成落地20余個工具/平臺；DevOps應用層中，電子看板接入系統310個，DevOps平臺接入系統310個。DevOps全能力實踐推廣今年已完成44個，累計完成81個，正著進行中10個。通過不斷的在總行、分行、子公司等各個研發機構推廣實踐DevOps，本行工程能力精益化率已達到26.7%。此外，“DevOps技術部落”以“傳播DevOps文化，落地DevOps實踐”為使命，定期組織技術分享、培訓交流、DevOps能力實踐闖關、DevOps黑客馬拉松等活動，為本行培育DevOps人才，推動員工DevOps能力持續提升。基于此，“持續集成、持續交付方法的規模化運用”榮獲興業數金2021年度技術貢獻獎三等獎，未來也將持續推進本行DevOps能力體系建設。
如想進一步了解，歡迎聯系技術服務中心李雪盛（890047）
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應用前沿
為了順應信息化時代正向數字化時代的轉變，推動物聯網在智慧城市、數字鄉村等領域的深入應用，為金融行業創新提供重要的數字化方案和數據輸入，智慧物聯網系統應運而生。業務方通過智慧物聯網系統接入和管理海量物聯網感知設備，銀行將獲取到標準化、高可用、實時準確的生產經營數據，打造銀行的第四張報表，為金融業務賦能。在經過前期的深入調研和技術開發，2022年9月，智慧物聯網系統開發完成，正式上線！
作者：孫佳慶（893249）
智慧物聯網系統能夠作為全行新建及已建各項目的物聯感知終端統一接入平臺，建立統一的物模型，打破傳統物聯設備應用的“孤島式”封閉管理狀態，屏蔽來自底層硬件制造生的實現差異，上層應用僅專注于業務邏輯的新型物聯應用開發模式，能夠大幅簡化物聯網應用的開發難度與開發成本，縮短應用上線周期，全面提升物聯感知體系建設和運營效能。
一．智慧物聯網系統功能亮點
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更精準的決策：智慧物聯網系統上線
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應用前沿
1、設備兼容多——支持九十余種設備適配：系統可支持跨品牌、多協議、跨系統物聯終端設備的統一接入，實現底層設備一站式管理。以攝像頭設備為例，系統已完成對海康品牌的接入工作；以門禁設備為例，系統已完成了中識、千丁、海康等品牌的適配工作；在生物資產應用場景中，系統也完成了生物耳標的海爾數科、中農智聯品牌的接入，實現0代碼量接入。
2、設備接入快——多種協議快速適配接入：智慧物聯網系統支持設備直聯、網關代理、云云對接多種接入方式。提供多種協議接入、SDK接入。同時，智慧物聯網系統為設備接入提供標準化的開發框架、開發模板，并提供完整的開發指南以及在線調試工具、設備模擬器等開發工具，有效降低開發難度，節約開發成本，實現設備快速接入，縮短應用上線時間。
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應用前沿
3、應用編碼少——抽象物理世界，實現“萬物歸一”：智慧物聯網系統提供便捷、豐富的物模型管理能力，支持物聯網設備模型的快速構建，高效實現海量物聯網設備的統一管理，為上層應用屏蔽來自底層硬件制造商的實現差異，簡化上層應用開發難度。以不同型號的攝像頭為例，因其功能大體相同，故可建立統一物類型，實現統一管理。
4、云邊協同好——邊緣計算框架，實現云邊協同：智慧物聯網系統提供成熟的邊緣計算框架，包括邊緣節點管理、應用管理等服務，有效支撐業務側快速構建云邊協同的場景應用。邊緣節點設備通過數據采集與分析、數據上傳、云端模型訓練、模型下發與應用可實現AI邊緣算法等邊緣端應用，通過云邊協同的整體架構，業務側能夠靈活、便捷地擴展創新應用。
5、數據安全保——平臺統一認證，加固安全底座：智慧物聯網系統提供統一認證服務，系統私有化部署在數金云，并運行在興業銀行內部網絡，實現平臺安全和數據安全。保障設備的安全接入、支持設備身份鑒權與認證，通過云、管、端全方位的安全體系，實現物聯網設備的安全接入、安全傳輸、安全應用。
二、智慧物聯網系統應用案例
1、生物資產監管應用（已對接）
智慧物聯網系統自上線以來，已實現與生物資產監管平
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應用前沿
臺的對接，為多家分行的養殖融資服務提供數據參考與技術支持。畜牧活體的物聯監測設備種類與型號多種多樣，每次對于不同制造商的同類設備都需要重復開發接入邏輯，代碼復雜不易于平臺管理，且對于系統的并發能力和安全性都提出了挑戰。在應用智慧物聯網系統后，由智慧物聯網系統統一接入并管理生物監測終端設備（如電子耳標、智能項圈、攝像頭等），系統對同類設備只需一次接入標準物模型即可，由智慧物聯網系統對底層設備進行統一納管，為應用層的生物資產監管平臺推送數據。借助智慧物聯網系統的平臺能力，可以大大降低單個項目的建設成本和建設周期，避免重復勞動力，滿足各分行對于不同畜牧類型的物聯設備的接入需求，打造個性化的生物資產監管解決方案。
2、智慧園區應用（探索場景）
興業數金高度關注總行園區金融賽道的布局，并積極開
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應用前沿
3、供應鏈金融監管應用（探索場景）
基于智慧物聯網系統，結合倉庫實際應用場景，通過攝像頭與邊緣計算的結合實現了流媒體的本地智能化處理，物聯網傳感器捕捉環境溫度、濕度、氣味變化，通過機器學習，識別異常情況，使AI守貨實時在線，做到第一時間發現貨物的異常并觸發告警，避免貨物丟失風險，賦予動產以不動產的屬性，構建起可靠的供應鏈金融監管應用。
如想進一步了解，歡迎聯系應用創新中心陳創（890347）
展物聯網在智慧園區應用中的預研與場景探索。智慧物聯網系統能夠快速、便捷地接入智慧園區中的跨品牌、跨種類、跨系統的物聯網終端設備。例如用于智慧安防的攝像頭、門禁、閘機，用于智慧物業收支的智能水、電、氣表等，可解決復雜的底層設備接入問題，為上層智慧園區應用提供標準的物聯感知數據支撐，多系統融合探索聯動場景，賦能本行的園區非金融+金融服務。
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應用前沿
作者：石廣洲（892835）
追求極致的客戶體驗、探索多元交互技術是本行探索“未來銀行”的重要方向，也是踐行數字化轉型重點嘗試的新技術之一。新技術新場景催生出了新的人機交互需求，數字人技術應運而生。通過數字人可以有力促進數字經濟與實體經濟的融合和發展，在數字世界中充分釋放價值，有望在未來成為銀行產品、銀行服務與用戶間最主要的一種交互方式，成為用戶在虛擬數字空間中接觸銀行產品、銀行服務的主要入口，為銀行帶來全新的流量機遇。多家銀行先后引入數字人作為自己的數字勞動力，重點嘗試在提高人機交互體驗、擴大服務覆蓋范圍、節約人力成本、增強品牌效應等方面的應用，并取得了一定的應用成果。
一、 數字人產生的背景
數字人是指利用計算機數字建模技術，通過圖形學、圖形渲染技術、深度學習、語音識別、語義理解、語音合成等計算機手段形成的具有多重人類特征（外貌特征、理解分析、表達輸出等）、從多個維度模擬真人的數字機器人。
在外貌特征方面，計算機通過圖形學、圖形渲染技術可以模擬人物的外在形象，特別是模擬的超寫實數字人具有人物外觀仿真度高、栩栩如生類似真人的特點；在理解分析方
二、 數字人的概念及特點
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更多元的交互：數字人技術在銀行業的應用
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應用前沿
在實際業務場景中使用數字人可以顯著增強人機交互體驗、替代部分人力實現降低成本、有效觸達客戶增強營銷效果，進而充分體現數字人的應用價值。
（一）顯著增強人機交互體驗
人機對話交互應用一直是人工智能的重要應用場景。就像人類獲取資訊的方式，經歷了從報紙到收音機再到電視機的發展過程，伴隨著通訊技術的發展，人機對話交互也經歷了從文本交互到語音交互再到多模態交互的發展過程。傳統的文本交互簡單快捷（如常見的在線文本服務機器人），但是用戶體驗冷冰冰，缺少情感；語音交互隨呼隨到（如智能語音客服和智能外呼機器人），但也缺少具象化體驗。而多模態交互融合了語音、語義、視覺等多種AI技術，對人體的形態、表情和交互方式進行模擬仿真，打造出高度擬人化的虛擬形象，使機器能像真人般與人溝通互動，實現有“溫度”的服務，增強用戶的信任感和獲得感。
（二）替代部分人力實現降低成本
隨著人口紅利的消失，近年來企業員工的平均工資增速
面，計算機通過語音識別、語義理解、人臉識別、手勢識別、情緒識別等技術可以從多個維度理解用戶；在表達輸出方面，計算機通過語音合成、手勢生成、面部表情生成等技術實現從多個維度向用戶輸出數字人信息。
三、 數字人的業務價值分析
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應用前沿
超過了勞動生產率增速，適齡勞動力資源持續短缺，勞動力相對價格保持較快上漲，企業的人力成本負擔加重。數字人能夠輕松應對龐大的數據信息，在數據迭代等情況下可以更快更輕松的完成業務知識升級，在部分場景下完全可以替代傳統的人工服務。通過數字人在部分場景替代密集的人力資源需求，實現企業降低人力資源成本或者將有限的人力應用在更復雜、更有價值的業務中。
（三）有效觸達客戶增強營銷效果
在疫情和銀行業間競爭不斷加劇的大背景下，數字人可規模化、可定制化、可復制化的能力可以有效觸達理財經理覆蓋不到的長尾客群，通過數字人能夠推動改善傳統環節流程、提升效能，可以大幅提升客戶的業務體驗，給傳統金融服務領域帶來變革。同時營銷數字人基于銀行客戶畫像標簽體系，精準洞察客戶金融服務需求，直接觸達客戶并開展個性化營銷，極大增強營銷效果。
四、 數字人應用場景探索
因為數字人具備代替真人進行對客服務的能力，我們可以在政務大廳、展覽大廳、銀行營業廳等地方看到他們的身影，其也經常應用于車站和醫院等的導航導覽、導游和商品銷售等的展覽介紹、電商和直播等活動中的人機互動。按照應用場景或行業的不同，已經出現了娛樂型數字人（如虛擬主播、虛擬偶像）、教育型數字人（如虛擬教師）、助手型
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應用前沿
（一）數字人應用在營業網點有效實現降本增效
可以將數字人應用在銀行網點中替代或輔助客戶經理完成對客服務。如新用戶的風險評估業務，用戶的首次風險評估必須在銀行網點進行，并且需要進行風險評估的用戶自己獨立完成相關內容的評測，而實際情況為新客戶首次進行風險評估缺少相應的經驗，風險評估內容存在一些專業金融術語，特別是一些年齡較大的客戶需要銀行網點工作人員進行相應的指導和問題的解答。為了解決該場景人力資源的不足和監管合規的要求，通過風險評估數字人引導用戶完成風險評估全流程，在風險評估的過程中數字人可以實時解答用戶對每道風險評估題目的疑問，并對整個風險評估過程進行雙錄從而確保風險評估流程的合規性。通過風險評估數字人將客戶經理從引導用戶進行風險評估的流程中解放出來，極大降低了銀行網點客戶經理的工作量。
（二）數字人應用在專業的理財培訓增強培訓效果
可以將數字人應用在行內各個分支行理財經理培訓場景中，培訓內容涉及新發理財產品和新發基金產品的信息與特點、產品的推薦、營銷技巧等，在每批理財產品或基金產品發售前，數字人針對新發產品的特點對理財經理進行培訓，通過模擬客戶的年齡、收入、投資等情況驗證理財經理對某
數字人（如虛擬客服、虛擬導游、智能助手）、影視數字人（如替身演員或虛擬演員）等。下面主要介紹數字人技術在銀行同業的主要應用場景。
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應用前沿
個特定場景下對客的營銷話術的合理性，并對營銷話術進行打分，打分合格者方能通過本次培訓。通過數字人培訓師可以提高理財經理對新發理財、基金產品特點的了解和掌握，增強理財經理的銷售能力，提高理財經理服務客戶的質量和效率。
（三）數字人為客戶提供專業精準的財富管理服務
通過數字人可以為客戶打造專屬的金融服務專家，通過加入視覺和聽覺維度信息，為客戶帶來耳目一新的用戶體驗，滿足客戶多元化體驗需求，為客戶提供差異化服務，實現“千人千面”的服務。重點將數字人應用在智能交互的數字理財場景中，打造專業的數字理財專員，該數字理財專員不僅可以通過收集用戶期望購買理財產品的特點如產品期限、起購金額等為用戶推薦符合條件的理財產品，還可以對客戶的歷史投資行為進行分析、對客戶當前的持倉產品收益進行分析、對客戶的持倉情況進行診斷，并根據財富診斷結果引導用戶進行合理的資產配置并給出相應的資產配置建議。營銷數字人通過充分洞察并精準識別客戶需求，打造“比客戶更懂客戶”的金融助手。
如想進一步了解，歡迎聯系應用創新中心楊益明（890039）
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應用前沿
RPA機器人應用已經覆蓋了行內絕大多數總行部門、分行及子公司，在進一步全行業務推廣的深入工作中，需要有更多的不同條線、崗位、技能的業務專家，提供更貼近業務實踐的場景，將RPA技術與行內業務流程實踐更緊密的集成、融合，充分發揮BA+SA機制作用，切實落實數字化轉型最后一公里建設。
更高效的業務：RPA機器人適用場景挖掘
作者：史良柱（890538）
RPA機器人適用的業務場景需要滿足一些要求，這些要求或準則是機器人應用的前提標準，這些準則簡單概括就是業務規則明確固定、大量重復，因此在實踐中我們要考慮流程的穩定性、通用性，考慮需求采用其他技術方案與機器人方案的可比性。RPA機器人在聯動不同系統及業務處理工具，代替人工進行系統值守等方面的應用已經非常廣泛，當然我們現在通過引入更多的AI工具，使我們的機器人越來越聰明，處理場景的邊界也在不斷擴大。
那么如何挖掘身邊的場景，使RPA機器人應用產生更高價值？做為一名在行內業務條線工作多年，又有幸加入RPA團隊負責應用推廣工作的跨條線工作者，以自己的應用經驗同大家分享下機器人能解決的常見問題，希望能拋磚引玉收獲大家的優質應用構思。
一、RPA常用場景概覽
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應用前沿
常用場景一：“大家來找茬”式數據治理。這類工作往往是突如其來、運動式的，比如監管要求、部門歷史數據梳理。項目往往缺少系統的處理工具、無法批量的進行數據導入或者導出、處理的邏輯簡單明確，但數據量龐大，檢索不易實現。RPA機器人在實現上述功能時，可能在短期內根據處理邏輯替代人實現數據的更替、檢索、導入或者導出。
常用場景二：為某一目的/流程，需要一個或多個系統交互獲取數據/進行操作，通過RPA機器人實現一鍵操作。這類工作是日常流程中RPA機器人最常見的應用場景，業務人員應用引入機器人的目的是從紛繁復雜的系統操作中解脫出來，通過機器人的自動/半自動實現一鍵操作。實現的目的是通過機器人替代人進行系統操作，錄入/導出數據，并登記臺賬/對導出數據進行整理。機器人能通過更細致的操作臺賬記錄，對日常流程進行留痕操作。
常用場景三：機器人秘書，通知轉達、流程管理。流程是基于人+系統聯合進行驅動與推進，中后臺管理部門，有許多場景需要通過催辦、事后監督等方式跟進，聯動不同崗位、不同部門人員，進行流程管理。這類工作需要崗位負責人員，按時查看任務狀況，及時通知待辦任務負責人員，耗時耗力。通過機器人，對系統/郵箱等自動監控，獲知任務列表，聯動行內的Notes、微聊、短信等通知業務負責人員/業務操作人員，通過臺賬登記等方式進行臺賬管理。
常用場景四：行內已有多個解決相應業務需求的穩定數
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應用前沿
據源，需要通過RPA+低代碼的方式提供類傳統系統服務。隨著行內系統、數據集市、中臺等不斷地推進建設，業務部門對業務的支持數據源問題得到了很好的解決，但由于業務需求迅速變化，系統建設往往滯后于業務需求。RPA+低代碼技術的結合在本行有了很好的應用實踐，本行興魔方低代碼平臺已推出適配低代碼服務組件，并在風險信息采集、反洗錢等場景應用落地。
（一）新建系統數據傳輸機器人
適用場景：數據治理/一次性作業
業務背景：某業務部門正持續推進數字化轉型，目標之一是“以全業務、全品種、全流程為目標，重塑業務系統群”，該過程需對新建系統完成各類數據初始化工作。一次性業務流程簡單且重復，且擠占日常工作時間，耗時耗力。
機器人簡介：機器人可通過下載原有系統的備案書、通知書、股東卡等各類數據文件，批量化逐個導入至新建系統，實現系統數據初始化，推進新建系統上線運行。
機器人價值和創新點：機器人充分發揮“橋接多系統數據孤島，輔助推進新系統群建設”的作用，并形成模板化交付能力，后續可快速支持系統初始化工作。機器人半天交付，持續運行一周后下線，共處理約3000+個數據文件，節省約250小時，投入產出比達30倍。
二、RPA典型應用案例
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應用前沿
（二）智能風控信息獲取機器人
適用場景：興魔方+RPA
業務背景：為減輕一線人員操作負擔，通過RPA機器人實現總行智能風控系統上客戶預警信息的自動獲取，并更新風險信息采集報告。
機器人簡介：機器人代替人工，登錄智能風控系統，根據待查詢客戶名稱，獲取對應客戶的各項行內風險預警信息，并將這些信息制作成報告。
機器人價值和創新點：引入低代碼平臺實現前臺應用的快速部署：一次申請，按需采集。同時，通過解耦機器人與前臺應用的方案設計有效提高了機器人的使用效率：RPA專注數據采集，低代碼平臺承擔場景挖掘，實現了機器人單個許可證利用率的有效提升。
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如想進一步了解，歡迎聯系應用創新中心史良柱（890538）
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應用前沿
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