フィンテック2022年の技術トレンド：プライバシーコンピューティングが焦点、仮想人間が金融マネージャーを再構築

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金融テクノロジー界の技術動向をどのように見るべきでしょうか?

本日、北京大学光華・都小曼フィンテック研究所は、プライバシーコンピューティング、ビッグモデル、マルチモーダル学習、デジタルツインなど、複数の最先端分野を網羅した「2022年の世界フィンテックのトップ10技術トレンド」を発表しました。

プライバシー コンピューティングは、大規模適用の最初の 1 年を終えたばかりです。今年は金融業界のデータ エコシステムの構築にどのように役立つのでしょうか。

ビッグモデル、メタバース、マルチモーダル性...これらの熱く議論されているテクノロジーは金融とどのように相互作用するのでしょうか?

そして、どのような最先端技術がすでに業界に価値を生み出しているのでしょうか?

今年のフィンテック技術のトップ 10 トレンドの概要は次のとおりです。

トレンド1：「データは利用可能だが、目に見えない」：プライバシーコンピューティングは金融業界のデータエコシステムの構築に役立つ

プライバシー コンピューティングにより、流通および統合プロセス中にデータを「利用可能だが目に見えない」状態にすることができます。データ相互接続の需要の高まりとデータセキュリティポリシーの継続的な導入を背景に、インターネット大手、テクノロジー企業、金融機関がプライバシーコンピューティング業界に参入しています。 2021年は、業界ではプライバシーコンピューティングの大規模な応用の元年として知られています。

金融業界はデータ集約型産業であるため、データの相互接続と相互運用性が緊急に必要とされており、プライバシー コンピューティング テクノロジの主な応用産業となっています。プライバシー コンピューティングは、データ セキュリティを確保しながら金融業界のデータ流通を支援し、主に信用リスク管理、精密マーケティング、詐欺防止、モバイル決済の顔認識などのシナリオで使用されます。

2021年、各国はデータセキュリティ立法関連の取り組みを強化し続けた。例えば、中国は「データセキュリティ法」「個人情報保護法」「信用報告業務管理措置」など、一連のデータ規制を相次いで公布した。韓国は「MyData」関連の立法やデータサービスガイドラインを発行し、データ保護を強化した。

このような状況において、プライバシーコンピューティングの業界標準が次々とリリースされ、関連技術が継続的に反復・アップグレードされることにより、プライバシーコンピューティングは2022年に金融データエコシステムの構築においてより大きな役割を果たすことになるでしょう。

トレンド2：大手企業が投資を拡大し、大規模モデルが世界のAI技術競争の焦点に

アルゴリズムの継続的な革新、コンピューティング能力の段階的な向上、データの膨大な爆発により、事前トレーニング済みの大規模モデルが人工知能の新たな方向性となりました。大規模モデルの基本的なトレーニング方法は、自己教師あり学習です。複雑な事前トレーニング目標と膨大なモデルパラメータに依存して、多数のパラメータの暗黙的なエンコードに豊富な知識を保存し、さまざまなシナリオでさまざまなタスクを完了できます。大規模モデルは AI の汎用性を向上させ、AI アプリケーション シナリオにおける断片化の問題を解決するのに役立ちます。

OpenAIが2020年にNLP（自然言語処理）事前トレーニング済みモデルGPT-3をリリースして以来、大規模モデルが世界的に爆発的に増加し、人工知能技術における新たな競争の焦点となっている。 2021年、Googleは兆級モデルSwitch Transformerをリリースし、BaiduはPengcheng-Baidu Wenxin知識強化ビッグモデルをリリースし、HuaweiはPanguビッグモデルをリリースしました...ビッグモデルは自然言語処理からより多くの分野に拡大し始めました。

応用面では、大規模モデルはまだ主要な機関による積極的な調査の段階にあります。技術性能の継続的な向上、産業モデルの継続的な成熟、規制システムの段階的な確立により、ビッグモデルは間違いなく人工知能アプリケーションの新たな波を引き起こすでしょう。

トレンド3：「メタバース」の推進により、VR/AR業界は新たな発展の波を迎えている

産業チェーンのさまざまなリンクが徐々に成熟し、流行によって「ゼロ接触」の需要が増加したことにより、VR/AR技術は、盛り上がり、谷間、回復を経験した後、急速な発展段階に入りました。中国は「第14次5カ年計画」において、「拡張現実・仮想現実」をデジタル経済の主要産業の一つに挙げている。

2021年、 「メタバース」という概念が非常に人気になりました。 VR/AR は人間とコンピュータの相互作用に新しい方法をもたらす可能性があり、メタバースと現実世界の間のハードウェア インターフェイスとして考えられています。メタバースの推進により、VR/AR 業界は新たな開発機会の到来を告げています。 IDCの予測によると、世界のVR製品は2021年に前年比約46.2％成長し、2020年から2024年までの複合成長率は約48％となる見込みです。世界のARデバイスの出荷台数は2025年に2,440万台に達する見込みです。

2022年には、Appleが初のMR製品をリリースする予定で、Oculusは次期VRフラッグシップとなるQuest Proをリリースする可能性があり、ソニーは新世代のPS VRヘッドセットをリリースすると予想されています。

トレンド4：マルチモーダル学習が好まれ、人工知能の応用シナリオが多様化

マルチモーダル学習は 1970 年代に始まりました。いくつかの開発段階を経て、2010 年以降はディープラーニングの段階に入りました。最も初期のマルチモーダル研究アプリケーションの 1 つは、オーディオビジュアル音声認識でした。ビデオとサウンドの 2 つのモダリティを統合することにより、マルチモーダル学習は優れた学習機能を発揮し始めました。

2020年以降、「マスク着用」や「ゼロ接触」といった防疫ニーズの常態化や、指紋や顔などの生体認証情報の頻繁な漏洩による個人情報保護リスクに直面し、マルチモーダルソリューションが市場で支持され始めています。マルチモーダル生体認証は、その高い精度、強力なセキュリティ、幅広い適用シナリオにより市場の主流になりつつあり、金融​​、公安、入退出、セキュリティ検査、教育など、さまざまなシナリオに徐々に適用されています。

2022年には、個人情報保護の強化を主なテーマとして、マルチモーダルバイオメトリクスは複数のバイオメトリクスの特徴の利点を統合し、適切な技術統合方法と意思決定の重みを柔軟に選択し、さまざまな応用シーンで変化するニーズに適応できるため、より実用的な応用シーンが生まれます。

トレンド5：ローコードおよびノー​​コードアプリケーションが勢いを増し、金融セクターのデジタル変革を加速

2014年にForrester Researchが「ローコード開発プラットフォーム」という概念を提唱し、その後GartnerがこのカテゴリーをaPaaSに基づく高生産性プラットフォーム（hpaPaaS）と名付けました。 2018年、シーメンスはローコードアプリケーション開発分野のメーカーであるMendixを買収し、ローコードプラットフォームOutSystemsは3億6000万ドルの資金調達を受けました。ローコードアプリケーション開発は海外市場で急速に熱を帯びています。

国内市場では、デジタル変革によるソフトウェア需要の拡大と既存の研究開発システムとの矛盾が拡大しており、従来のアーキテクチャでは変化する市場の需要に対応できなくなっています。ローコード/ノーコードならこの問題をよりうまく解決できます。

ローコード/ノーコード開発プラットフォームは、金融セクターの生産性を解き放ち、金融セクターのデジタル変革を加速します。ローコード/ノーコード開発プラットフォームは、一方では組織の絶えず変化するビジネスニーズを満たすことができ、他方ではアーキテクチャの視覚化、モデリングの視覚化、開発の視覚化を実現できます。 2022 年には、ローコード/ノーコードにより金融分野のビジネス イノベーションが加速します。

トレンド6：クラウドネイティブテクノロジーのエコシステムが徐々に拡大し、金融業界の革新的な発展に新たな刺激を与えている

2015 年に Cloud Native Computing Foundation (CNCF) が設立され、クラウド ネイティブ テクノロジーとアプリケーションの開発が急速に進み始めました。近年、クラウドネイティブ テクノロジーのエコシステムは、当初はコンテナ、マイクロサービス、DevOps などの技術分野に重点を置いていましたが、基盤テクノロジー、オーケストレーションおよび管理テクノロジー、セキュリティ テクノロジー、監視および分析テクノロジー、シナリオベースのアプリケーションなど、多くの分野に拡大しています。

企業のデジタル変革が進むにつれて、エンタープライズ アプリケーションはクラウド ネイティブのテクノロジー、アーキテクチャ、サービスに基づいて構築する必要があります。 2021 年、クラウドネイティブ アプリケーションは世界中で引き続き増加しました。クラウド ネイティブ アプリケーションは弾力的にスケーラブルであり、クラウド ネイティブ アプリケーションに変換することで、サーバー リソースの使用を最大化し、サーバー コストを効果的に節約できます。同時に、クラウドネイティブ アプリケーション プラットフォームは、ビジネス アプリケーションの反復速度を向上させ、さまざまなシナリオのニーズに柔軟に対応できます。

現在、金融テクノロジー分野の一部のイノベーターは、技術アーキテクチャ、製品の反復速度、ユーザーエクスペリエンスの向上、顧客ポートレートの正確さの点で、クラウドネイティブアーキテクチャに基づいて継続的に革新を続けています。ガートナーの予測によると、2022 年までに世界の企業の 75% がクラウドネイティブのコンテナ化されたアプリケーションを本番環境で使用するようになります。

トレンド7: 業界の注目が高まり、デジタルツインは企業のデジタル変革の重要なツールとなる

2003年、ミシガン大学のマイケル・グリーブス教授が初めて「デジタルツイン」の概念を提唱しました。デジタルツインは最初に航空宇宙分野で使用されました。新世代の情報技術の成熟に伴い、デジタルツインはスマート製造、スマートシティ、交通、医療、農業などの垂直産業に拡大し始めており、企業のデジタル変革とデジタル経済の発展を促進する重要な原動力となっている。

現在、世界はデジタルツインの応用を積極的に展開しており、2020年には米国とドイツがそれぞれデジタルツインアライアンスと産業デジタルツイン協会を設立し、デジタルツイン産業の連携とイノベーションエコシステムの構築を加速しています。中国では、デジタルツインシティの構築の検討が第14次5カ年計画に盛り込まれ、国家開発戦略となっている。 Global Industry Analystsのレポートによると、世界のデジタルツイン市場規模は2020年には46億米ドルで、2026年には287億米ドルに達すると予想されています。

デジタルツイン技術が成熟するにつれて、将来的には金融のシナリオでも活用できるようになります。金融機関はデジタルツイン技術を利用して「デジタルマネージャー」を構築し、顧客にパーソナライズされたカスタマイズされたサービスを提供できる。また、金融商品の研究開発に応用し、デジタルツインモデルで反復的な製品設計を行うこともできる。

トレンド8: ブロックチェーンはコア技術力を提供し、サプライチェーンファイナンスを3.0時代へと推進する

国家間の競争が激化する今日の世界において、製造業はますます重要な位置を占めるようになっています。製造業における競争は、最終的には産業チェーンとサプライチェーンにおける競争につながるため、効率的なサプライチェーンファイナンスシステムを構築することが重要になります。感染症の発生以来、中国人民銀行と他の8つの省庁・委員会は共同で「サプライチェーン金融の発展を規制し、サプライチェーン産業チェーンの安定的な循環と最適化・アップグレードを支援することに関する意見」を発表し、サプライチェーン金融の発展を積極的に推進し、「ブロックチェーン、ビッグデータ、人工知能などの新世代情報技術を活用して、サプライチェーン金融サービスプラットフォーム、情報システムなどのセキュリティを継続的に強化する」ことを奨励している。

積極的に開発を進めているサプライチェーンファイナンスは、金融テクノロジー企業にとって新たな拠点となるかもしれません。 2021年9月、中国浙商銀行元頭取の徐仁燕氏が杜小満金融に入社し、サプライチェーン金融テクノロジー業務を担当するとともに、杜小満サプライチェーンテクノロジー株式会社の会長を兼任した。人事異動から、杜小満がサプライチェーン金融テクノロジーにおける展開を拡大する意向であることが分かる。 12月、杜暁曼はブロックチェーン技術を活用し、中小企業が北京金融資産取引所で初のサプライチェーン革新直接融資商品を発行できるよう支援した。もう一つの大手銀行であるMyBankも、2021年10月にデジタル技術をベースとしたサプライチェーンファイナンスソリューション「Dayan System」を立ち上げた。

現在、ブロックチェーン技術は主に中核企業を中心としたサプライチェーン2.0モデルで使用され、コラボレーション問題、信頼問題、デジタル信用証明書問題、自動履行問題を解決しています。今後、ブロックチェーン技術は、モノのインターネットやビッグデータなどの技術を組み合わせ、ブロックチェーンを基盤とした協業ネットワークや資産ネットワークを構築することで、サプライチェーンファイナンスのビジネスモデルを根本的に変え、脱コア企業の3.0モデルに向けたサプライチェーンファイナンスを推進すると期待されています。

トレンド9：「決して信頼せず、常に検証する」ゼロトラストが金融ネットワークのセキュリティバリアを構築

従来の境界ベースのネットワーク セキュリティ方法とは異なり、ゼロ トラストは「決して信頼せず、常に検証する」という原則に基づいており、ID をアクセス制御の基礎とし、リアルタイム認証の最小化を中核とし、継続的な認証、動的なアクセス制御、承認、監査、監視をチェーンとして使用して、動的で継続的な信頼評価を実現します。
2021年、米国は「連邦ゼロトラスト戦略」や「ゼロトラスト成熟モデル」など、一連のゼロトラスト政策を発表し、欧州企業の82％がゼロトラスト構築の予算を増額しました。中国では、工業情報化部が2019年に「サイバーセキュリティ産業の発展促進に関する指導意見（意見募集稿）」を発行し、「ゼロトラストセキュリティ」を「重点的に注力すべき主要なサイバーセキュリティ技術」に挙げて以来、国内のインターネット大手やテクノロジー企業もゼロトラストレイアウトを絶えず模索しています。

トレンド 10: クラウド、エッジ、エンド コラボレーション: エッジ コンピューティングは金融機関が「セキュリティ + 効率」という 2 つの利点を構築するのに役立ちます

エッジ コンピューティングは、クラウド コンピューティングの拡張として捉えられており、クラウド コンピューティングと補完し、相乗的に発展します。エッジコンピューティングのデータ処理と分析はリアルタイム性が高く、ユーザーにさらにリアルタイムなサービスを提供できます。同時に、エッジコンピューティングは自身の範囲内のタスクのみを担当するため、データ処理はローカルデータに基づいており、データ転送のセキュリティは高くなります。エッジ コンピューティングでは、それほど多くの帯域幅を必要としないため、ネットワーク帯域幅の負荷が軽減され、スマート デバイスのエネルギー消費もさらに削減されます。

5G や IoT などのテクノロジーが継続的に成熟するにつれて、エッジ コンピューティングが急速に増加しています。エッジ コンピューティングは、膨大なデータ コンピューティング、新しいコンピューティング シナリオ、少量データのリアルタイム処理などの課題に直面し、データ時代のテクノロジを実装するための重要なコンピューティング プラットフォームになりつつあり、さまざまな業界のデジタル変革におけるアプリケーション インテリジェンス、リアルタイム ビジネス、プライバシー保護のニーズを継続的に満たしています。

金融分野における多くの高リアルタイムかつ高セキュリティのシナリオでは、エッジ コンピューティングによって開発の可能性がさらに広がります。エッジにますます多くのデータストレージとコンピューティングリソースが備わってくるにつれて、エッジコンピューティングは将来的に主流の展開になる可能性があります。