他们分别是：
1.普及化生成式人工智能
2.人工智能信任、风险和安全管理
3.人工智能增强开发
4.智能应用
5.增强互联员工队伍
6.机器客户
7.持续威胁暴露管理
8.可持续技术
9.平台工程
10.行业云平台
每个趋势都关联到至少一个商业核心主题，包括：保护目前及将来的投资，为合适的利益相关方在恰当时机提供恰当的解决方案，以及适应内外部客户不断变化的环境，提供有效价值。
1.普及化生成式人工智能
普及化生成式人工智能通过各种数据进行大规模预训练模型、云计算和开源的融合，将技术变得民主化。使得没有专业技术背景的工作人员，通过文本问答方式，就能创建文本、视频、代码、图片、音频等内容，成为近10年最具颠覆的技术之一。
Gartner预测，到2026年，超过80%的企业将在生产环境中使用生成式AI API/模型和支持生成式AI的应用程序，而2023年这一比例还不到5%。
为何成为主要技术趋势？
在整个组织中普及生成型人工智能的使用，有可能自动化广泛的任务，提高生产力，降低成本，并提供新的增长机会。 它有能力转变几乎所有企业的竞争方式和工作方式。 信息和技能的民主化将在广泛的角色和业务职能中实现。
大量内部和外部的信息资源可以通过自然语言的会话界面，使业务用户易于获取和使用。
金发院观察：
普及化生成式人工智能可能导致业务模式和服务方式的重大变革。它可以通过自动化和优化金融服务的日常任务，提高效率和减少人力成本。生成型AI的应用还可能扩展到个性化金融产品和服务的开发，提供更加定制化的客户体验。此外，这项技术在风险管理和欺诈检测方面的应用，能够大幅提高金融机构处理复杂数据和预测未来趋势的能力，从而增强决策质量和安全性。总的来说，普及化生成式人工智能将推动金融科技行业朝着更加智能化、高效化和客户友好化的方向发展。
2.人工智能信任、风险和安全管理
AI的全民化使得对AI信任、风险和安全管理（TRiSM）的需求变得更加迫切和明确。在没有护栏的情况下，AI模型可能会迅速产生脱离控制的多重负面效应，抵消AI所带来的一切正面绩效和社会收益。AI TRiSM提供用于模型运维（ModelOps）、主动数据保护、AI特定安全、模型监控（包括对数据漂移、模型漂移和/或意外结果的监控）以及第三方模型和应用输入与输出风险控制的工具。
Gartner预测，到2026年，采用AI TRiSM控制措施的企业将通过筛除多达80%的错误和非法信息来提高决策的准确性。
金发院观察：
金融科技依赖于数据的精确性和安全性，因此TRiSM的引入能够加强这些系统的可靠性和信任度。通过实施模型运维（ModelOps）、主动数据保护和AI特定的安全措施，金融机构能更有效地管理和监控AI模型，防止数据漂移、模型漂移和意外结果。这不仅提高了金融产品和服务的安全性和稳定性，还能增强客户对金融机构使用AI的信任。这种管理方式还有助于金融机构遵守日益严格的监管要求，从而促进金融科技行业的健康和可持续发展。
3.人工智能增强开发
AI增强开发指使用生成式AI、机器学习等AI技术协助软件工程师进行应用设计、编码和测试。AI辅助软件工程提高了开发人员的生产力，使开发团队能够满足业务运营对软件日益增长的需求。这些融入了AI的开发工具能够减少软件工程师编写代码的时间，使他们有更多的时间开展更具战略意义的活动，比如设计和组合具有吸引力的业务应用等。
Gartner预测，到2028年，75%的企业软件工程师将使用人工智能编程助手，而这一比例在2023年初还不到10%。
金发院观察：
这种技术可以加速金融产品和服务的设计与实现，推动创新的发展。它通过自动化编码和测试过程，提高软件开发的效率，并减少人为错误。同时，AI可以帮助开发更加精准和个性化的金融解决方案，满足客户需求的多样化。工智能在数据分析和处理方面的能力，将使金融科技公司能够更有效地识别市场趋势和客户行为，从而提供更具竞争力的金融产品。
4.智能应用
Gartner将智能应用中的“智能”定义为自主做出适当响应的习得性适应能力。在许多用例中，这种智能被用于更好地增强工作或提高工作的自动化程度。作为一种基础能力，应用中的智能包含各种基于AI的服务，如机器学习、向量存储和连接数据等。因此，智能应用能够提供不断适应用户的体验。
生成型人工智能的应用能够极大地提升应用程序的智能化水平，从而改变顾客、用户、产品所有者、架构师和开发者的体验。它通过整合交易和外部数据，将深刻的洞察直接融入商务用户常用的应用中，避免了对独立的商业智能工具的依赖。人工智能在应用中增加的预测或推荐功能，而非单纯的程序性特征，使得应用更加定制化，改善了用户的成果，并促进了基于数据驱动的决策制定。
金发院观察：
智能应用在金融科技行业的应用预示着一场变革。这些应用通过集成的AI服务，如机器学习和数据分析，能够提供高度个性化的客户体验和更精确的风险评估，从而提升服务效率和决策质量。智能应用还能促进金融产品和服务的自动化，减少操作成本。
5.增强互联员工队伍
增强互联员工队伍，通过建立连接组织的纽带，优化人力员工所提供的价值的策略，该策略通过利用智能技术、劳动力分析和技能增强来加速和扩大人才建设。到 2027年底，25%的首席信息官（CIO）将使用增强型互联员工队伍计划将关键岗位的胜任时间缩短50%。
金发院观察
增强互联员工队伍结合了智能技术、劳动力分析和技能增强的工作方式将提高员工的效率和生产力，使他们能够更好地适应快速变化的金融市场。金融机构可以利用这种增强的工作模式来提供更精准、更个性化的客户服务，同时加快金融产品的创新和市场推广。
6.机器客户
机器客户（也被称为“客户机器人”）是一种可以自主协商并购买商品和服务以换取报酬的非人类经济行为体。到2028 年，将有150亿台联网产品具备成为客户的潜力，这一数字还将在之后的几年增加数十亿。到 2030 年，该增长趋势将带来数万亿美元的收入，其重要性最终将超过数字商务的出现。在战略上应考虑为这些算法和设备提供便利乃至创造新型客户机器人的机会等。
金发院观察：
随着机器客户的兴起，金融服务和产品将需要适应非人类实体的独特需求，这可能包括为算法驱动的交易系统、自动化的投资顾问或其他AI系统提供服务。这种转变不仅将推动金融科技产品和服务的创新，还将引领金融机构探索新的商业模式，如为机器客户定制的投资策略、风险管理解决方案和支付系统。
7.持续威胁暴露管理
持续威胁暴露管理（CTEM）是一种使企业机构能够持续而统一地评估企业数字与物理资产可访问性、暴露情况和可利用性的务实系统性方法。根据威胁载体或业务项目（而非基础设施组件）调整CTEM评估和修复范围不仅能发现漏洞，还能发现无法修补的威胁。
金发院观察：
金融机构面临着日益复杂和多变的网络安全威胁，而CTEM提供了一种持续监控和响应这些威胁的机制。通过实时分析和评估安全漏洞，金融机构可以更有效地预防和减轻潜在的网络攻击，保护关键数据和资产。这不仅增强了客户信任和满意度，还有助于金融机构遵守日益严格的监管要求。
8.可持续技术
可持续技术，一种数字解决方案框架，用于实现环境、社会和治理（ESG）成果，支持长期生态平衡和人权。AI、加密货币、物联网、云计算等技术的使用正在引发人们对相关能源消耗与环境影响的关注。因此，提高使用IT时的效率、循环性与可持续性变得更加重要。事实上，Gartner 预测，到 2027 年，25% CIO的个人薪酬将与他们对可持续技术的影响挂钩。
金发院观察：
采用可持续技术，企业能够更有效地监测和管理其对环境的影响，促进社会责任，并提高治理透明度。这不仅有助于企业实现长期生态平衡和维护人权，还能够提升其市场竞争力和品牌形象，吸引更多注重可持续性的投资者和消费者。
9. 平台工程
平台工程是构建和运营自助式内部开发平台的一门学科。每个平台都是一个由专门的产品团队创建和维护并通过与工具和流程对接来支持用户需求的层。平台工程的目标是优化生产力和用户体验并加快业务价值的实现。
金发院观察：
通过建立专门的内部平台，金融机构能够更有效地集成和管理其服务和操作。这些自助服务平台不仅提高了运营效率，还促进了创新和协作，使得金融产品的开发和部署变得更加灵活和迅速。
10.行业云平台
通过将底层的软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）结合成一个完整的产品提供，具备可组合能力，解决行业相关的商业成果。Gartner 预测，到2027年，将有超过70%的企业使用行业云平台（ICP）加速其业务计划，而2023年的这一比例还不到15%。ICP通过可组合功能将底层 SaaS、PaaS 和 IaaS 服务整合成全套产品，推动与行业相关的业务成果。这些功能通常包括行业数据编织、打包业务功能库、组合工具和其他平台创新功能。ICP是专为特定行业量身定制的云方案，可进一步满足企业机构的需求。
金发院观察：
金融机构面临着日益复杂和多变的网络安全威胁，而CTEM提供了一种持续监控和响应这些威胁的机制。通过实时分析和评估安全漏洞，金融机构可以更有效地预防和减轻潜在的网络攻击，保护关键数据和资产。这不仅增强了客户信任和满意度，还有助于金融机构遵守日益严格的监管要求。
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