技术正日益改变企业运营、生产以及向客户交付产品和服务的方式，变化之大可能远胜以往。与此类似，技术也正驱动客户就如何、何时以及何地消费其产品的期望发生转变。这些改变并非仅仅把市场变成一个只有Amazon和Google之类的技术巨头相互搏杀的竞技场。同样，规模各异的金融机构也正在努力应对近年来业界革新所带来的变化。
根据PWC的报告，77%的企业计划投入更多时间和预算以增加创新。但是，什么领域的创新对您的企业最有意义呢？由于消费者和企业的关注焦点捉摸不定，很难确认哪些技术进步对您企业的成功至关重要，而哪些不过是三分钟热度。如果您在2019年以及将来的日子里需要为您的组织评估创新投资，那么可以参考以下列表，其中列出了已经改变了金融行业，或将在不远的将来改变银行业前景的四大技术革新。
开放银行的API
应该说，这并非一项单一创新，将其列出稍有“作弊”之嫌，但这一技术确实是最佳切入点，因为其由如今许多已在使用或即将在未来实施的创新和技术构成，并且为这众多技术创新搭建了舞台。开放银行标准首创于2015年，其定义了如何通过运用程序编程接口（API）来创建、访问和共享银行系统数据或经消费者许可的财务数据。
当金融机构将其系统向第三方开发伙伴开放时，便能响应行业内的全球趋势动态做出自身的应对，并大幅改善客户体验。消费者拥有了在保证安全性前提下将其财务数据与其他贷款方共享，银行流程透明度提升，以及比较产品供应等诸多能力，从而在生活的各个方面实现了自己所期望的无缝式体验，但未必是贷款方见长的体验。
不过，开放银行的好处并不仅仅由消费者独享。金融机构能够借此实现产品交付数字化，从而拓展市场、更方便地与合作伙伴共享数据、并以最符合成本效益的方式满足客户的个性化需求。
生物特征识别，语音……和刷脸
客户身份确认可能是金融交易的最基本要素之一。“认识你的客户”（KYC）这一流程是防范欺诈、身份盗窃、洗钱等犯罪的关键一环，但对消费者而言也是耗时冗长，带来不便的环节所在。不过技术正在改变这一情况。从以往的指纹，到如今通过Apple Pay进行面部识别，相关的生物特征识别技术应用于消费者参与和授权金融交易已有一段时日了。同样，利用生物特征识别从智能手机上的应用发展到更为直接的互动方式来验证身份，这种令金融流程更为顺畅的做法正日益成为主流。
大通银行（Chase）已开始采用声音识别技术在客户服务场合中确认消费者身份，帮助公司能够更快满足客户需求。同时，在美国和欧洲，Visa正在测试生物特征识别信用卡，在卡面上植入了指纹识别器，可储存用户指纹，以便在金融交易时进行身份验证。在中国，像支付宝这样的公司更是领先一步，推出“微笑支付”的刷脸服务，客户不用手机即可完成支付。这一服务首先在肯德基的中国餐厅推出，如今已经推广到各个医院。
消费者何时、何地通过何种方式访问其金融机构数据，这本身便可创建出一个可验证的数字指纹。尽管面部和声音识别仍是身份验证和消费者保护的关键构成，但对许多金融机构而言，行为生物特征识别也已成为其防欺诈手段中至关重要的一部分。这也是 益博睿CrossCore解决方案的关键所在，我们通过上述探讨的开放API与众多公司合作建立起首个开放式欺诈防范与身份验证平台。
已非新丁的区块链
第一笔比特币交易产生于2009年1月12日。之后的数年间，并没有太大波澜。而到2017年，比特币开始发力，其掀起的热潮让人想起了19世纪50年代的加州淘金热。而加密货币也以与此相媲美的速度飞速暴涨，最高点时每单位价格超过2万美元。加密货币的设计初衷便是去中心化，意味着这种货币无法被单一实体掌控和调节，从而减少了对中心化第三方信托机构，比如银行和其他金融机构的需求。正由于加密货币波动剧烈，且置监管于不顾，不难想象金融机构即使不对这一技术满心疑虑，也必然会因此惴惴不安。
但是，加密货币堪称独一无二的特性其实正源自其技术支撑：区块链。本质上来说，区块链只是一种特别类型的数据库。这一数据库存储、验证、传输和保留一份加密数据传输的账本，在比特币的例子中，就是其转账的记录。但是，这些记录并非像传统数据库那样储存在某台计算机上。区块链运用一套分布式账本或分布式信任机制，将全套完整数据库通过众多分布式处理节点进行储存，且系统会持续检查和验证数据库内容。
区块链可以储存任何类型的数据，这让其应用范围十分广泛，包括追踪数字及实体资产所有权或文件源头等。我们看到，金融机构已在各个领域探索和使用这一技术，从清算结算、支付，到贸易融资，身份识别和欺诈防范，不一而足。英国桑坦德银行已将区块链用于其国际支付app：One Pay FX，开英国银行此类举措之先河。同样，其他银行和行业集团也正在联合起来，测试这一技术的其他多种用途。所有这些都表明，区块链技术在未来数年内将成为金融机构技术与运营不可或缺的组成部分。
机器人的崛起
人工智能（AI）看似直到最近才开始出现在流行文化和商业话语之中，但这一概念实际上早在1956年便由达特茅斯学院的研究员约翰·麦卡锡提出。他认为学习或智力活动中的任何方面本质上均可以教授给机器。AI使得机器可以从经验中学习，针对新的输入进行调整，并以近似人类的方式执行任务。其结果就是发展成为某种“类人”甚至凌驾于人类之上的存在，这让我父亲这样的老一辈人毛骨悚然，也让埃隆·马斯克们深感忧虑。抛开《终结者》中那种末日场景不谈，技术对社会带来的有益一面是显而易见的。实际上，目前进行的许多AI开发都采用近似人类的推理模型，不过要实现更出色的产品和服务交付，这未必是终极目标。
AI的子学科之一，机器学习，让亚马逊（Amazon）这样的公司可以提供从网络服务自动加密到Amazon Echo智能音箱之类产品的各种服务项目。可以把AI想象成数以亿计的三元条件运算符，在一个随机多变的环境中基于设定目标进行工作，当然实际情况要比这复杂得多。在过去，程序员必须对这些条件陈述进行编码，并输入参考数据，而机器学习系统会在输入和输出之间自行学习、修改和呈现，并基于学习创建新的行为。通过快速迭代流程和智能算法，将日常获得的大量数据进行组合，使得程序可以从数据呈现模式中学习经验，并做出决策。银行已将这类机器学习用于自动执行基于规则的常规任务，例如欺诈监控，也将其用于风险建模和其他预测性分析。
无论您是否已将AI、机器学习或机器人技术运用到了您的企业运营之中，您的客户可能已在日常生活中用到诸如Amazon Echo和Google Home这样的家庭智能设备了。这类会话型AI将会是人们在工作和生活中彼此联络方式的新节点。我们已经看到用Google Duplex（人工智能语音）之类的技术能够可以带来哪些可能性。这对于金融服务业也会有深远影响，可以令交易流程更为顺畅，也可提升客户粘性，提供更有吸引力的客户体验。根据埃森哲（Accenture）的这份报告显示，为达成这一目的，AI可能会提供当前符合客户最大利益的整体性财务建议。
不言而喻的是，市场将会继续演化、竞争只会愈发激烈，消费者预期仍将继续变换，而监管则会日益复杂。面临各种变数，技术无疑会作为一种缓冲因素，甚至是作为具有竞争力的独特要素而发挥作用。金融机构必须更新自己的企业理念，优先对待那些影响范围最大、可波及整个企业的创新，通过人员、流程和恰当技术的有机结合，在实现业务模式现代化的过程中更好地预测消费者的需求和期望。