报告对中国金融科技行业的发展情况进行整体梳理，通过iResearch的数字化研究工具与分析模型，对研究周期内关键技术的实践效能及细分领域的业务创新进行用例解读。报告通过对大量优秀厂商的案例实证研究，深刻阐述金融机构技术投入趋势与技术厂商的市场机会，为金融机构科技建设路径提供前瞻性参考建议。

报告摘要
1 技术侧：2023年值得关注的FinTech战略技术
1.1 金融机构在政策指引下的发展机遇
1.2 金融机构布局创新实践的驱动因素
1.3 FinTech–技术战略矩阵
1.4 矩阵整体解读
1.5 矩阵用例解读：TDaaS
1.6 矩阵用例解读：隐私计算
1.7 矩阵用例解读：决策智能
1.8 矩阵用例解读：RPA/IPA
1.9 矩阵用例解读：云原生
1.10 矩阵用例解读：基础云<信创>
2 业务侧：金融业务数字化创新实践
2.1 本章所涉及的研究工具介绍
2.2 2021-2022年金融科技效能发展象限
2.3 象限整体解读：金融属性维度下的业务类别及关键科技战略
2.4 象限整体解读：通用能力维度下的业务类别
2.5 象限用例解读：数字人民币
2.6 象限用例解读：监管合规
2.7 象限用例解读：营销
2.8 象限用例解读：风控
3 厂商研究
3.1 “FinTech 卓越者”介绍及入围说明
3.2 “FinTech 卓越者”入围企业
3.3 典型厂商介绍：洞见科技
3.4 典型厂商介绍：第四范式
3.5 典型厂商介绍：蓝象智联
3.6 典型厂商介绍：软通动力

图 1-1 金融机构开展金融科技实践的驱动力
图 1-2 iResearch：FinTech – 技术战略矩阵 ( 2023 )
图 1-3 TDaaS的三层关键能力
图 1-4 iResearch：TDaaS能力演变周期洞察
图 1-5 iResearch：隐私计算商用实践洞察象限（2021Q1-2022Q3，金融，中国）
图 1-6隐私计算平台选型象限（金融领域）
图 1-7 中国金融机构客户关注的隐私计算厂商能力
图 1-8 洞见科技：隐私计算+金融反电诈实践案例解读
图 1-9 蓝象智联：基于联邦学习技术的外汇合规风险联合防控体系
图 1-10 蓝象智联：基于隐私计算的金融反欺诈联防联控平台
图 1-11天冕科技×某大型非银支付机构：数据安全共享平台
图 1-12 金融机构对决策智能的关注情况和投入态度
图 1-13 第四范式×某大型股份制银行：北极星指标运营决策平台
图 1-14 信也科技：天启安全威胁响应中心
图 1-15 金融机构的RPA技术投入现状及未来趋势调研
图 1-16 金融机构RPA实践价值调研
图 1-17金融机构云原生实践现状及未来趋势调研
图 1-18云原生的战略价值及未来趋势展望
图 1-19信也科技：Service Mesh介绍
图 1-20金融机构信创云平台实践情况及建设重点
图 1-21金融机构信创云平台的能力建设趋势
图 1-22云轴科技（ZStack）金融信创云平台核心优势及场景解决方案
图 1-23云轴科技（ZStack）×申银万国：信创生产测试金融云及灾备云项目
图 2-1 iResearch：2021-2022年中国金融科技效能发展象限
图 2-2 金融机构用户所关注的业务实践领域（金融属性维度下的业务类别及关键科技战略）
图 2-3 金融机构用户所关注的业务实践领域（通用能力维度下的业务类别）
图 2-4 数字人民币智能合约生态的建设路径与价值分析
图 2-5 数字人民币智能合约生态的厂商机会分析
图 2-6 多边央行数字货币桥项目（m-Bridge）的价值及影响
图 2-7 软通动力：数字人民币生态解决方案
图 2-8 金融机构合规科技实践情况及未来趋势调研
图 2-9 金融机构用户重点关注的营销实践价值
图 2-10 金融机构营销实践痛点及未来趋势调研
图 2-11京东支付科技：精细化用户营销综合解决方案
图 2-12京东支付科技× 中国民生银行：精细化用户营销卓越实践
图 2-13“D–I模型”在金融数字营销业务中的应用（1/2）
图 2-14“D–I模型”在金融数字营销业务中的应用（2/2）
图 2-15金融机构用户重点关注的风控实践价值
图 2-16金融机构风控实践痛点及未来趋势调研
图 3-1 洞见科技：多层级多领域的“布点→ 连线 → 结网”战略布局与实践成果
图 3-2 洞见科技：隐私计算+金融竞争优势
图 3-3 第四范式：数字化转型产品与服务
图 3-4 蓝象智联：GAIA隐私计算平台与数据要素服务生态
图 3-5 蓝象智联：金融领域的“产品输出+数据运营”的战略布局与实践成果
图 3-6 软通金科：金融科技及金融信创能力介绍