xiaohack's Blog - 隐私计算
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items: 2025年金融科技AI+Agent技术金融应用探索与实践报告：市场规模、专利与财富管理革新|附400+份报告
items: 危中有机：国际动荡下，中国电子签章行业的挑战与突围
items: 基于隐语+通信场景生产实践，如何实现可监管、可审计的多方数据协作？
items: 科技云报到：个人AI时代，超级智能体如何真正为你而来？

2025年金融科技AI+Agent技术金融应用探索与实践报告：市场规模、专利与财富管理革新|附400+份报告
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date: 2026-02-10T12:47:56+08:00
description: 原文链接：https://tecdat.cn/?p=44958原文出处：拓端抖音号@拓端tecdat金融科技与AI的深度融合正重塑全球金融生态，从支付结算到财富管理，从风险控制到跨境服务，技术革新已渗透至金融产业链的每一个环节。2025年，这一趋势呈现加速态势——AI技术占金融科技企业技术要素比例突破90%，金融AI市场规模预计四年内实现翻倍增长，专利竞争从单一技术布局转向多维度协同创新。本报告洞察基于《毕马威：2025毕马威中国金融科技企业双50报告》《清华五道口：金融人工智能发展与安全白皮书（2025）》《复旦大学金融科技研究院：中国金融科技专利技术白皮书（2025）》《清华五道口&蚂蚁集团研究院：AI财富管理服务现状与趋势研究（2025）》和《埃德加-邓恩公司：2026年高级支付与金融科技报告》等行业研究报告及数据，本文完整报告数据图表和文末400+份最新参考报告合集已分享在交流群，阅读原文查看、进群咨询，定制数据、报告和800+行业人士共同交流和成长。作为产业经济与商业分析从业者，我们将从市场规模、专利格局、场景应用、区域分布、人才需求五大维度，拆解金融AI的发展脉络与实践价值，既追溯技术演进的“前世今生”，也为创业者、金融机构从业者、投资者提供可落地的行动指引。一、市场规模爆发：AI成金融科技核心增长引擎2025年，中国金融AI行业正迎来规模化落地与价值兑现的关键节点。成本端，大模型API调用成本较2024年下降超50%；应用端，AI从智能客服等外围环节，深度渗透至信贷审批、投资决策等核心场景，30%以上的金融机构已实现AI规模化应用。核心数据可视化：市场规模双重增长图表4：中国金融行业AI投资规模预测 -折线图中国金融行业AI投资规模预测折线图表4数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：2024年投资规模196.94亿元，2027年将达415.48亿元，四年增幅111%，年复合增长率超30%。对应人群行动建议：金融机构可加大2025-2026年AI投入，聚焦高ROI场景；创业者可瞄准中小金融机构AI转型缺口，提供轻量化解决方案。图表9：中国金融大模型市场规模 - 折线图中国金融大模型市场规模折线图表9数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：2024年市场规模28.66亿元，同比增长80%，2025年预计突破50亿元，成为金融AI增长最快的细分领域。对应人群行动建议：技术服务商可深耕金融大模型垂直场景优化；投资者可关注大模型训练、行业适配等产业链环节。图表7：中国金融科技市场规模预测 - 折线图中国金融科技市场规模预测折线图表7数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：2024年市场规模3949.6亿元，2028年有望突破6500亿元，AI技术贡献核心增长动力。对应人群行动建议：传统金融机构可将AI投入纳入长期预算；地方政府可围绕金融科技园区布局AI基础设施。这一增长背后，是政策与市场的双重驱动。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确2027年AI与金融领域深度融合目标，而金融机构对降本增效、精准服务的需求，进一步加速了AI落地。目前，超七成金融机构已从AI项目中获得投资回报，三成企业实现收入增长超10%，证明技术落地的商业价值已充分显现。相关文章2025金融服务行业的数据和AI现状报告330+份汇总解读|附PDF下载原文链接：https://tecdat.cn/?p=41584二、专利竞争：中国领跑全球，技术布局多元化专利作为技术创新的核心指标，清晰反映了全球金融科技的竞争格局。2025年，中国金融科技专利申请量以46419件位居全球第一，超越美国成为行业创新高地，但授权率22.18%仍低于全球平均水平，多数专利尚处于审查阶段。核心数据可视化：专利格局三大特征图表6：各国金融科技专利申请量 - 条形图各国金融科技专利申请量条形图表6数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：中国以46419件申请量领跑，美国41464件紧随其后，韩国、日本分别以15269件、12063件位列第三、四位。对应人群行动建议：跨国企业可加强中美技术合作；国内企业需提升专利质量，加快授权转化。图表12：核心技术领域金融科技专利申请量 - 条形图核心技术领域金融科技专利申请量条形图表12数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：人工智能以11万件专利主导布局，区块链61618件、大数据16915件、云计算16609件紧随其后，技术融合趋势明显。对应人群行动建议：技术研发团队可聚焦AI与区块链、隐私计算的交叉领域；专利服务商可推出金融科技专利组合服务。图表11：人工智能在金融科技企业中的技术要素占比 - 折线图人工智能在金融科技中技术要素占比折线图表11数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：AI技术要素占比从2021年72%升至2025…

危中有机：国际动荡下，中国电子签章行业的挑战与突围
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date: 2026-01-27T15:06:58+08:00
description: 随着国际形势动荡的不断发酵，国内市场中的各个行业都受到不同程度的影响，那针对刚刚起步拓展海外市场的各个电子签公司（北京安证通、E签宝等）有没有直接影响呢？我们简单来看看。首先，国际动荡对国内电子签章公司确实会产生一系列直接和间接的影响，尽管中国国内市场是其主要根基。具体影响可以从以下几个层面分析：负面影响与风险1) 供应链与技术依赖Ø 若动荡涉及关键技术与硬件（如服务器芯片、加密硬件模块、云计算基础架构）的出口管制或供应链中断，可能影响国内电子签章公司的产品升级与运维。影响最大的便是以数字证书为主，电子签章为辅的各个CA公司（北京CA、CFCA等）Ø 若依赖海外开源技术或标准（如密码算法、国际认证体系），可能因制裁或技术脱钩导致合规成本上升。2) 跨国业务受阻Ø 若公司服务出海企业或境外客户，地缘冲突可能导致跨境数据流动受限（如欧美数据跨境协议变化），增加法律合规复杂性。Ø 部分国家可能以“国家安全”为由限制外国数字服务，影响中国电子签章企业的海外拓展。3) 经济下行传导Ø 国际冲突可能引发全球经济增长放缓，影响国内外贸、投资等领域，进而减少企业数字化转型需求，电子签章作为降本工具可能面临项目延期或预算削减。4) 信息安全与自主可控压力Ø 国际网络空间对抗加剧可能激发各国对数据主权的要求，国内企业需加速国产密码算法、信创生态适配，短期内增加研发成本。潜在机遇1) 国产替代加速Ø 国际摩擦可能促使政府与企业更重视供应链安全，推动电子签章在政务、金融、能源等关键领域的国产化替代，利好具备自主技术的公司。2) 国内政策支持强化Ø 为应对不确定性，国内可能加大数字经济基础设施投入，例如推动“全国统一电子签名互认体系”建设，扩大电子签章在医疗、司法等场景的应用。3) 远程与无纸化需求增长Ø 国际动荡若导致跨国人员流动受阻、远程办公常态化，可能刺激跨境电子合同、在线公证等需求，为电子签章行业开辟新市场。行业应对策略Ø 技术层面：加强国产密码技术（如SM2/SM9）应用，适配信创生态；布局隐私计算等跨域认证技术以应对数据流动壁垒。Ø 业务层面：深耕国内市场，聚焦政务、国企、大型制造业等稳健需求；出海时优先选择“一带一路”等政策支持区域，降低地缘风险。Ø 合规层面：密切关注跨境数据监管（如中国《数据出境安全评估办法》、欧盟GDPR），构建动态合规体系总结国际动荡对国内电子签章行业是 “危中有机” 的复合挑战。就目前国内各个电子签章公司的技术路线和行业案例覆盖情况而言，北京安证通在这波机遇与挑战中的韧性将是最强的，其他电子签章公司还需在技术和应用层面加强自身。

基于隐语+通信场景生产实践，如何实现可监管、可审计的多方数据协作？
type: item
date: 2026-01-21T11:47:34+08:00
description: 作者：中国联通软件研究院 · 计费结算中心 张兴宇整理排版：蚂蚁密算 曾辉本文整理自隐语第三届嘉年华现场演讲，中国联通软件研究院基于隐语，从最初的对账试点出发，打造了一套可复制、可监管的跨域协作体系。详细介绍了对等组网、数据分级计算、规则上链存证等工程实现细节，并总结了实际推进中最难解决的部分：不是技术，而是多方协作。最终，这不仅是一套系统架构，更是一种行业共建的新模式。行业技术背景在数据要素流通全面提速的背景下，我们在一线工程实践中越来越清晰地感受到：数据安全已经不再只是“合规约束”，而正在直接决定业务是否还能继续发展。过去很多跨域协作的方式，本质上是把“数据怎么拿到一起”作为默认前提：先汇聚、再计算、最后补合规。但随着监管要求、数据安全责任、以及跨主体协作复杂度同步提升，这条路径越来越难走——尤其是在通信行业这种数据粒度细、规模大、敏感字段多、跨主体协作频繁的场景里。因此，“原始数据不出域、可用不可见”并不是一个愿景口号，而是在通信行业中，被真实业务一步步推到了工程实现与生产落地阶段。更重要的是，它不是“加一层安全能力”这么简单，而是在重新定义协作方式：从“拿到数据再处理”，转向“在不拿到数据的前提下完成协作”。从宏观层面看，这一变化并非偶然，而是由多重因素共同驱动：国际层面：隐私保护被视为基础性权利，跨域数据流通不再允许“事后补救”。企业必须具备可验证、可审计、可追溯的工程能力，能够说明“数据如何被使用、结果如何产生、责任如何界定”。国家层面：可信数据空间建设持续推进，强调在安全前提下释放数据价值，对“安全可用”提出工程级、规模化的要求——不仅要能跑通，还要能稳定运行、可推广复制、可持续运营。公众层面：数据泄露事件频发，公众关注点从“合不合规”转向“是不是真的可控”。对企业提出更刚性的可信技术需求：不仅要遵循规则，更要让规则可验证。当这些因素叠加到通信行业，问题被进一步放大：亿级数据规模 + 跨域协作刚需 + 合规红线不可突破，使得传统集中式技术路径开始系统性失效。行业技术痛点在通信行业，跨运营商协作并不是“要不要做”的问题，而是长期存在、无法回避的业务事实。例如网间详单级对账、跨域核验与监管支撑，本质上都依赖多方数据协同完成。它们的共同点是：协作主体多、协作频次高、规则变化快、且必须在规定窗口内完成闭环。但现实约束同样非常清晰，而且是工程层面的硬约束：规模苛刻：数据规模达到亿级甚至数十亿级，且粒度为详单级——不是汇总报表，而是逐条核验、逐条比对；敏感性极高：数据包含用户标识、话单明细、财务相关字段等敏感信息，无法集中、无法明文外传；协作环境复杂：跨组织、跨省、跨网络协同，参与方系统异构、治理边界不同，协作很难靠人工“对齐”。这直接导致一个结果：大量在实验室或PoC阶段“跑得通”的技术路线，在运营级业务中根本撑不住。能“算出来”只是起点，真正的门槛是能否长期稳定地跑、能否支撑规则变化、能否可运维、可审计、可回溯、可复制。技术选型正因为如此，我们在技术选型阶段，并没有把问题定义为“用不用隐私计算”，而是明确了一条更严格的原则：不是“能不能用”，而是“能不能长期跑在运营级业务中”。这里的“运营级”，意味着它必须同时满足一组工程特征： 稳定性（可长期运行）、时效性（窗口内闭环）、可运维（可定位可回溯）、可扩展（规模上得去）、可治理（规则可控可审计）。围绕这一目标，我们从工程视角对主流技术路线进行了系统评估，核心维度包括：合规可行性是否真实可控：能否做到原始数据不出域、最小暴露、边界清晰；工程成熟度是否支撑长期运行**：是否具备任务编排、失败恢复、运行监控等工程化能力；在亿级数据规模下的扩展性与性能边界：是否存在可持续的调优路径；对规则型、批量型业务的适配能力：是否能表达“规则驱动的查询/比对”，并支持快速迭代；技术与生态是否具备可持续演进能力：组件、文档、社区活跃度、可维护性与可扩展性。在详单级、亿级规模的密态对账场景中，我们最终选择了隐语SecretFlow，原因是它在真实业务约束下，在工程可演进性与场景贴合度上更接近可持续落地路径——尤其适配规则型密态计算与结构化数据协作的工程需求。项目演进里程碑回顾整个建设过程，这并不是一蹴而就的体系设计，而是一条伴随业务演进不断调整的工程路径：2020 年：从运营商之间的报表级对账起步，引入区块链实现可信交付，解决“过程可信、结果可追溯”的基础问题；2023 年初：详单级对账需求出现，传统集中式方案在合规层面全面受限，开始引入SecretFlow，探索“原始数据不出域”的可行路径；2023 年中：基于SecretFlow构建可信数据空间下的密态数据交互平台，将密态协作从概念推进到工程实现；2024 年：完成与运营商的跨空间组网，在广东、江苏、宁夏等省完成试点部署，逐步形成可运行、可运维…

科技云报到：个人AI时代，超级智能体如何真正为你而来？
type: item
date: 2026-01-20T00:10:08+08:00
description: 科技云报道原创。 “早上好”！清晨，AI助手悦耳的声音传达到你耳边，还推荐了适合你体重管理的早餐；上班路上，智能汽车自动规划了最佳路线，还能接着帮你整理昨晚没完成的工作文档；工作时，AI能跨设备帮你总结会议重点，生成个性化的周报……这些不再是科幻电影的场景，而是未来我们每个人都会经历的日常。 过去三年，AI的发展主要是比谁的模型参数更大、技术更硬。 从2022年生成式AI的火爆，到2025年产业开始转向，AI不再是偶尔用一用的“公共工具”，而是变成了像朋友一样常驻在我们电脑、手机、平板、眼镜等设备里的“长期伙伴”。 一个关键问题也随之而来：AI该归平台管，还是属于我们每一个人？近日，联想与IDC发布了国内首份《个人AI产业定义、产业架构与发展趋势白皮书》，该白皮书立足未来视角，对“真正属于每一个人”的个人AI进行前瞻性展望，并深入阐述个人AI崛起将引发的产业结构性变革。 从“通用工具”到 “智能双胞胎” 报告预测，2026年将成为“个人AI元年”，全球生成式AI消费者将突破50亿。 这场变革不只是技术升级，更是“人工智能+”在我们普通人身边的深度落地，它基于“以人为中心”的核心想法，重新定义我们工作生活的方式。 过去三年，像ChatGPT这样的公共AI确实让更多人用上了AI，但也暴露了不少麻烦。 公共AI以商业平台为核心，我们想用好服务，就得交出自己的数据、隐私，还得放弃一部分控制权。 而且它的服务是“一刀切”，满足不了每个人的个性化需求，还存在跨平台用着不方便、响应慢等问题。 与此同时，我们对AI的需求也在悄悄改变。报告显示，2025年国内用户提到“安全隐私保护”的比例涨到了43%，超过65%的智能终端用户在使用AI Agent时，最关心“个人数据安全与隐私保护”，高于功能性、易用性等其他因素，同时对个性化服务的需求占比达35%。 报告预计，到2028年，服务型AI的市场规模会达到270亿美元，每年的增长率超过60%，扩张速度远高于工具型AI应用。 随着用户隐私数据越积越多、全场景智能需求爆发，AI产业正从“平台说了算”转向“围着个人需求转”。 如果说用户需求的改变是个人AI发展的前提，那终端设备算力的提升、混合大模型的成熟、隐私计算技术的突破，就给个人AI的实现提供了可能。 而终端厂商和平台的实践探索，让这种“专属”的智能体验从想法变成了现实。 个人AI的崛起，是一场大变革。从“平台掌控”到“个人做主”，从“你问它才答”到“主动懂你”，从“单纯工具”到“贴心伙伴”。 它不再是为商业目标服务的通用产品，而是真正属于你、帮你把利益最大化的“智能分身”，这种转变已经成了AI产业发展的重要趋势。 联想集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁阿不力克木·阿不力米提（以下简称“阿木”）认为，最终会走向每一个人都能拥有一个双胞胎般的超级智能体，它就是个人的一个分身，是一个伴侣和伙伴，甚至是个人的代表。 联想集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁 阿不力克木·阿不力米提 “以人为中心”的 个人超级智能体 报告认为，个人AI作为“以人为中心”的个人超级智能体，要实现从“工具”到“伙伴”的跨越，不仅需要具备跨平台开放连接的能力，能够以一个身份打通不同平台、不同设备、不同系统，从而实现无缝自由切换使用。 同时，还要让AI终端与个人云混合架构及混合大模型进行深度融合，通过构建基于个人AI主权的可信安全体系，找到个人隐私与应用效率的最佳平衡。 多模态感知与纯自然交互是个人AI的基础。它突破传统输入式交互局限，通过语音、肢体动作、神态、情绪等自然载体，结合图像输入、眼球追踪、环境捕捉等技术，实现从“看见输入”到“理解人类”的转变。 全时记忆与全域知识则解决了“跨场景失忆”的痛点。全时记忆能跨设备、跨时间沉淀用户习惯与偏好，通过“记录-强化-遗忘”的动态机制，形成可持续演化的个体化记忆体系；全域知识则整合分散在不同设备、应用中的笔记、日程、资料等信息，构建可检索、可复用的专属知识库。 全意图理解与自主规划执行，让AI真正“帮你做事”。它不仅能理解明确需求，还能基于长期画像预测潜在意图，将复杂任务拆解为可落地的行动步骤，跨终端协同执行。 持续学习与演进让AI与用户共同成长。通过日常交互反馈、记忆积累，结合轻量化模型适配技术，个人AI能不断贴近用户偏好。 用户可通过升级终端、订阅云服务提升其算力与能力，日常使用即等同于训练，使智能体成为持续增值的个人资产。 端云混合架构实现了隐私与效率的平衡。个人AI在终端部署“本地大脑”，处理隐私敏感任务与即时响应，保障数据安全与低时延，云端则承接复杂算力需求与全域知识库，通过可信个人云实现能力扩展。这种“端侧守护隐私、云端赋能高效”的模式，让用户既能享受智能服务，又无需担忧数据泄露。 与公共AI通用体验不同，个人AI突破…

科技云报到：个人AI时代，超级智能体如何真正为你而来？
type: item
date: 2026-01-18T02:11:22+08:00
description: 科技云报道原创。 “早上好”！清晨，AI助手悦耳的声音传达到你耳边，还推荐了适合你体重管理的早餐；上班路上，智能汽车自动规划了最佳路线，还能接着帮你整理昨晚没完成的工作文档；工作时，AI能跨设备帮你总结会议重点，生成个性化的周报……这些不再是科幻电影的场景，而是未来我们每个人都会经历的日常。 过去三年，AI的发展主要是比谁的模型参数更大、技术更硬。 从2022年生成式AI的火爆，到2025年产业开始转向，AI不再是偶尔用一用的“公共工具”，而是变成了像朋友一样常驻在我们电脑、手机、平板、眼镜等设备里的“长期伙伴”。 一个关键问题也随之而来：AI该归平台管，还是属于我们每一个人？近日，联想与IDC发布了国内首份《个人AI产业定义、产业架构与发展趋势白皮书》，该白皮书立足未来视角，对“真正属于每一个人”的个人AI进行前瞻性展望，并深入阐述个人AI崛起将引发的产业结构性变革。 从“通用工具”到 “智能双胞胎” 报告预测，2026年将成为“个人AI元年”，全球生成式AI消费者将突破50亿。 这场变革不只是技术升级，更是“人工智能+”在我们普通人身边的深度落地，它基于“以人为中心”的核心想法，重新定义我们工作生活的方式。 过去三年，像ChatGPT这样的公共AI确实让更多人用上了AI，但也暴露了不少麻烦。 公共AI以商业平台为核心，我们想用好服务，就得交出自己的数据、隐私，还得放弃一部分控制权。 而且它的服务是“一刀切”，满足不了每个人的个性化需求，还存在跨平台用着不方便、响应慢等问题。 与此同时，我们对AI的需求也在悄悄改变。报告显示，2025年国内用户提到“安全隐私保护”的比例涨到了43%，超过65%的智能终端用户在使用AI Agent时，最关心“个人数据安全与隐私保护”，高于功能性、易用性等其他因素，同时对个性化服务的需求占比达35%。 报告预计，到2028年，服务型AI的市场规模会达到270亿美元，每年的增长率超过60%，扩张速度远高于工具型AI应用。 随着用户隐私数据越积越多、全场景智能需求爆发，AI产业正从“平台说了算”转向“围着个人需求转”。 如果说用户需求的改变是个人AI发展的前提，那终端设备算力的提升、混合大模型的成熟、隐私计算技术的突破，就给个人AI的实现提供了可能。 而终端厂商和平台的实践探索，让这种“专属”的智能体验从想法变成了现实。 个人AI的崛起，是一场大变革。从“平台掌控”到“个人做主”，从“你问它才答”到“主动懂你”，从“单纯工具”到“贴心伙伴”。 它不再是为商业目标服务的通用产品，而是真正属于你、帮你把利益最大化的“智能分身”，这种转变已经成了AI产业发展的重要趋势。 联想集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁阿不力克木·阿不力米提（以下简称“阿木”）认为，最终会走向每一个人都能拥有一个双胞胎般的超级智能体，它就是个人的一个分身，是一个伴侣和伙伴，甚至是个人的代表。 联想集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁 阿不力克木·阿不力米提 “以人为中心”的 个人超级智能体 报告认为，个人AI作为“以人为中心”的个人超级智能体，要实现从“工具”到“伙伴”的跨越，不仅需要具备跨平台开放连接的能力，能够以一个身份打通不同平台、不同设备、不同系统，从而实现无缝自由切换使用。 同时，还要让AI终端与个人云混合架构及混合大模型进行深度融合，通过构建基于个人AI主权的可信安全体系，找到个人隐私与应用效率的最佳平衡。 多模态感知与纯自然交互是个人AI的基础。它突破传统输入式交互局限，通过语音、肢体动作、神态、情绪等自然载体，结合图像输入、眼球追踪、环境捕捉等技术，实现从“看见输入”到“理解人类”的转变。 全时记忆与全域知识则解决了“跨场景失忆”的痛点。全时记忆能跨设备、跨时间沉淀用户习惯与偏好，通过“记录-强化-遗忘”的动态机制，形成可持续演化的个体化记忆体系；全域知识则整合分散在不同设备、应用中的笔记、日程、资料等信息，构建可检索、可复用的专属知识库。 全意图理解与自主规划执行，让AI真正“帮你做事”。它不仅能理解明确需求，还能基于长期画像预测潜在意图，将复杂任务拆解为可落地的行动步骤，跨终端协同执行。 持续学习与演进让AI与用户共同成长。通过日常交互反馈、记忆积累，结合轻量化模型适配技术，个人AI能不断贴近用户偏好。 用户可通过升级终端、订阅云服务提升其算力与能力，日常使用即等同于训练，使智能体成为持续增值的个人资产。 端云混合架构实现了隐私与效率的平衡。个人AI在终端部署“本地大脑”，处理隐私敏感任务与即时响应，保障数据安全与低时延，云端则承接复杂算力需求与全域知识库，通过可信个人云实现能力扩展。这种“端侧守护隐私、云端赋能高效”的模式，让用户既能享受智能服务，又无需担忧数据泄露。 与公共AI通用体验不同，个人AI突破…