IDC FutureScape:2023年全球?qū)y行十大預測

全渠道互動的激增和多種支付方式的興起讓支付相關流程，特別是對賬工作變得更加復雜且亟需更簡化的處理流程和更快的處理速度。目前已有97%的銀行投資于數(shù)據(jù)治理以提高對賬效率，人工智能、機器學習和機器人流程自動化技術的廣泛使用也使得對賬流程速度更快、自動化程度更高、成本更低。銀行業(yè)也通過支持富數(shù)據(jù)的報文標準如SWIFT ISO 20022和支付請求等服務，致力于簡化對賬過程和降低成本。

數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略價值正在飛速提高，但很多金融機構(gòu)無法生產(chǎn)出足夠的內(nèi)部數(shù)據(jù)，在獲取和利用外部數(shù)據(jù)時又面臨數(shù)據(jù)隱私和安全問題。隱私增強技術和隱私保護計算為銀行業(yè)開辟出新的多方可信計算場景，如云中敏感工作負載功能、多方風險評估、加密部署等。2022年，IDC調(diào)查發(fā)現(xiàn)，54%的受訪機構(gòu)表示它們會優(yōu)先采用隱私增強技術來支持可信任的數(shù)據(jù)協(xié)作。該技術的選用需要結(jié)合案例特點和技術的能力、限制和成熟度進行考慮。

金融行業(yè)強監(jiān)管持續(xù)推進，銀行生態(tài)內(nèi)各機構(gòu)的相互聯(lián)系和依賴性也更為復雜。銀行需要采用具有預測分析功能的企業(yè)風險管理工具以減少不確定性并優(yōu)化分析，同時改善其第三方風險管理方案和風險與合規(guī)（GRC）平臺。為此，銀行需要大力投資于人工智能和機器學習技術，以更好利用內(nèi)外數(shù)據(jù)進行決策和模擬不確定性給戰(zhàn)略采購、運營彈性、交易管理帶來的風險和財務影響。

全球?qū)y行業(yè)務收入與整個金融業(yè)一樣面對著包括高通脹、經(jīng)濟衰退、競爭和利潤率壓力。為保持增長和盈利能力，銀行將與企業(yè)客戶進行更緊密的合作，考慮新的數(shù)字化業(yè)務模式，以擴大波動性小于利息收入的經(jīng)常性和粘性收入來源；隨著企業(yè)數(shù)字化的積極開展，企業(yè)也在考慮或正在尋求與銀行合作。摩根大通和高盛等全球銀行已將重點轉(zhuǎn)向綜合交易銀行服務以增加經(jīng)常性收入來源。支付處理、現(xiàn)金管理、司庫、貸款和投資等金融服務都將在企業(yè)移動應用中作為嵌入式金融產(chǎn)品提供給用戶。

金融科技公司和B2B BNPL平臺借鑒B2C的做法，借助大數(shù)據(jù)（商業(yè)指標分析）、人工智能及機器學習（欺詐檢測和風險管理）等技術和移動平臺，能更快評估企業(yè)信用和未來信貸需求，向中小企業(yè)提供更靈活、快捷、便利的數(shù)字化貸款服務，成為傳統(tǒng)金融機構(gòu)富有競爭力的替代產(chǎn)品，呈現(xiàn)出指數(shù)型增長趨勢，B2B BNPL有可能成為數(shù)字借貸的重要方法。

對外匯風險的波動管理是國際商業(yè)組織的核心任務，而中小企業(yè)和個人通常難以通過專門的員工和復雜的衍生品管理其外匯風險。支持“一切即服務”運營環(huán)境的云原生、數(shù)字優(yōu)先商業(yè)模式使得外匯對沖功能可被嵌入金融技術供應商所運營的客戶平臺，為企業(yè)客戶提供外匯風險管理服務。通過消除訪問、復雜性和費用方面的挑戰(zhàn)，對沖即服務（HaaS）應用程序代表了一個價值數(shù)千億美元全球市場的重大發(fā)展。

除了支付速度外，實時支付的成本優(yōu)勢也是說服客戶采用新支付系統(tǒng)的重要理由。全天候的實時支付使得企業(yè)能精確控制支付時間以優(yōu)化現(xiàn)金流管理，其蘊含的豐富信息也可支持額外分析以幫助企業(yè)提高交易吞吐量、減少錯誤。在獲得這些成本優(yōu)勢前，支付網(wǎng)絡還需要實現(xiàn)更多功能，包括銀行、供應商和賣家的整個價值鏈都需要參與其中，應收和應付系統(tǒng)、支付與后臺系統(tǒng)也需要新的整合，企業(yè)業(yè)務流程也需要重新設計。

非同質(zhì)化通證（NFTs）是區(qū)塊鏈的新“殺手級”應用，不可被復制、拷貝或偽造，隨著不斷的發(fā)展，將可作為包括公私募股票、債券及衍生品等任何產(chǎn)品的承載工具。通過將金融工具的規(guī)則納入構(gòu)建NFT的底層代碼中，可以在交易中提供高安全性、報告的便利性、合規(guī)額便利性、規(guī)則遵守的強制性，并防范交易對手風險。目前，區(qū)塊鏈解決方案的市場規(guī)模約為66億美元，據(jù)IDC估計，其2019-2024年年復合增長率將達到48%。需要注意的是，采用該技術的企業(yè)需要為相關市場監(jiān)管的突變做好準備。

近年來，現(xiàn)金和流動性管理成為企業(yè)的首要任務，但是企業(yè)級流動性管理（ELM）仍處于起步階段，但2021年IDC的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，15%的企業(yè)已經(jīng)開始嘗試企業(yè)流動性管理。銀行是企業(yè)流動性管理的基本支柱，其提供實時數(shù)據(jù)和洞察、完全自動化的交易，以及實現(xiàn)企業(yè)所追求業(yè)務成果的能力將成為決定性因素。企業(yè)流動性管理非常依賴于數(shù)據(jù)的開放流動，涉及對與流動性管理相關的所有數(shù)據(jù)、流程和人力資本的統(tǒng)一處理，生態(tài)合作伙伴的連接，以及智能自動化和分析能力建設尤為重要。

當2010年數(shù)字賬本技術（DLT）興起時，貿(mào)易融資一度被認為是最有應用前景的用例之一，但十年的實踐表明并非如此。其概念總體上是可行的，但不穩(wěn)定的交易環(huán)境以及投資者、金融公司和企業(yè)客戶在持有更多庫存時優(yōu)先考慮現(xiàn)金流和流動資本可能促成了它的失敗。具有可互操作性、技術不可知性、易于訪問、價格低廉等特點的協(xié)作平臺如Surecomp（貿(mào)易融資軟件的主要提供商之一）的RIVO和Contour的出現(xiàn)，相比DLT，它們技術負擔更少、更開放，。互聯(lián)互通、易于訪問和大量參與者是交易數(shù)字化成功的三個必要因素，因此，互操作性、開放性和可及性必須作為數(shù)字交易融資網(wǎng)絡的核心設計原則。