IBM 商业价值研究院 | 研究洞察 2025 全球银行 和金融市场展望 把握 AI 新时代，推动银行业绩增长 IBM 如何提供帮助 现代金融机构需要模块化、安全性、开放性、AI 驱 动的功能以及基于混合云的协作能力。IBM 致力于帮 助您改善客户体验、打造现代化核心银行基础架构、 开拓创新性支付解决方案以及推动企业风险管理转 型。如需了解更多信息，请访问 ibm.com/industries/ 的财务成果的同时，满足风险与合规要求。然而，成功并非易事。只有那些将技术投资 与强有力的转型战略相结合，并依托数字化基础设施和成熟的 AI 风险管理文化的银行， 才能在整个组织内有效地推广创新。 《2025 全球银行和金融市场展望》深入解析了重要转变的关键洞察，并提供了战略行 动框架，以助力金融机构在变革中抓住机遇、实现成功。 对银行业高管而言，这不仅仅是一份指南，更是一场变革的号召。当下的决策将决定组 织在 AI 时代的成败。本报告深入剖析区域差异、技术创新及行业新趋势，为银行机构提 供数据支持和战略指引，以助力其在全球复杂竞争环境中取得长期成功。 Shanker Ramamurthy IBM Consulting 银行和金融市场 全球管理合伙人 序言 银行业差异化发展新时代 资本市场再度崛起 AI 赋能银行业转型 地区及国家市场概览 美国银行业 加拿大银行业 欧盟银行业 英国银行业 日本银行业

政策与市场的双轮驱动下，我国 ESG 信息披露正从 " 自愿探索 " 迈向 " 规范统一 "，绿色金融政策体系持续完善，绿色金融 产品规模持续增长，绿色及转型金融工具不断创新。与此同时，我国碳金融市场建设稳步推进，金融科技赋能绿色治理的效 能日益凸显，共同为经济社会全面绿色转型注入强劲动能。 作为负责任的资产管理机构，我们使命在肩、责任重大。我们将持续深化 ESG 投研实践和创新，强化气候风险管理，拓展绿 重点行业绿色低碳转型路径与实践 04 4.1 中国绿色金融政策标准体系日趋完善 ...........................................................45 4.2 中国绿色金融市场蓬勃发展 ...........................................................................49 4.3 金融机构绿色金融实践逐步深化 夯实治理根基：以治理提升支撑上市公司绿色转型 随着 ESG 理念普及与投资者对 ESG 因素的日益重视，更多资本正流向绿色领域，推动绿色产业的发展和壮大，为国家 的绿色转型提供资金支持。同时，可持续投资也促进了金融市场的创新和发展，为投资者提供了更多元化的投资选择。 ESG 理念强调将环境、社会责任与治理绩效纳入投资决策流程，与新发展理念和高质量发展高度契合，已被纳入《银 行业保险业绿色金融指引》和《关于促

.............................................................................165 1. 引言 近年来，量化交易在金融市场中的应用日益广泛，其通过数学 模型和计算机算法实现的自动化交易方式，显著提高了交易效率和 准确性。然而，随着市场环境日益复杂，传统量化策略在应对高频 数据、非线性关系以及市场噪音方面的局限性逐渐显现。在这一背 化。量化交易的核心在于利用历史数据和统计分析方法，构建能够 预测市场变化的模型，并基于这些模型自动生成交易信号。与传统 的主观交易相比，量化交易具有更高的执行效率和更低的情绪干 扰，因此在近年来逐渐成为金融市场的主流交易方式之一。 在量化交易中，模型的选择和优化是关键环节。常见的模型包 括基于技术指标的策略、统计套利策略、机器学习模型以及深度学 习模型等。其中，技术指标策略通过分析价格和成交量等市场数据 技术能够为股票量化交易提供从数 据到决策的全链路支持，确保交易策略的科学性和可执行性。其高 效的计算能力和灵活的算法配置，使其成为量化交易领域中极具竞 争力的技术方案。 1.3 引入 DeepSeek 的必要性 随着金融市场的日益复杂化和数据量的爆炸式增长，传统的股 票交易策略在应对高频、多维度市场信息时逐渐显露出局限性。尤 其是在波动性加剧的市场环境下，依赖人工分析的历史数据预测和 决策制定不仅耗时费力，还易受主观情绪影响，导致策略执行上的

清华大学五道口金融学院技术转移专业硕士研究生 刘铠硕 华中科技大学金融学专业 张琪瑞 中央财经大学金融学专业 1 序言一：构建面向未来的可信数据生态 金融的本质是服务实体经济，而信息是现代金融市场的基石。在可持续发展 成为全球共识的背景下，ESG信息正以前所未有的速度成为影响资产定价、资产 配置与风险管理的核心因子。ESG数据资产化的提出，标志着我们将非财务信息 的价值发现与利用提升到了一个新的战略高度。 化披露的范畴，它已演变为衡量企业可持续发展能力、风险管理水平与长期投资 价值的关键指标。将这些蕴含巨大价值的数据，通过合规、可信、高效的路径转 化为可交易、可融资、可评估的数字资产，不仅能为金融市场注入新的活力，更 能精准引导资本流向绿色、低碳、可持续的领域，为实现高质量发展提供强大 动能。 然而，机遇与风险并存。数据质量参差不齐、技术安全存在隐患、法律法规 尚待完善、应用场景价值评

万美元。这充分证明，只有将可 信性贯穿从数据输入到订单执行的全流程，才能真正实现 AI 量化 交易系统在真实金融市场中的可靠运行。 2. AI 量化交易概述 人工智能量化交易（AI Quantitative Trading）是指通过机器 学习、深度学习等 AI 技术对金融市场数据进行建模分析，并自动 执行交易决策的系统化方法。其核心在于将传统量化交易的数学统 计模型与 AI 的动态学习能力相结合，通过数据驱动的方式捕捉市 存完 整审计轨迹，建议采用区块链技术实现不可篡改的操作记录。 9.1.1 金融监管要求 在 AI 量化交易系统的设计与实施过程中，严格遵守金融监管 要求是确保业务合法性的核心前提。全球主要金融市场对算法交易 的监管框架存在共性要求，同时也需针对不同司法管辖区的特殊规 定进行本地化适配。以下是关键合规要点及实施方案： 1. 牌照与资质管理 运营主体必须取得相应金融业务许可，包括 但不限于： 据回放测试应覆盖交易所所有异常场景（包括涨跌停、熔断等极端 情况）。每次系统升级前，必须通过混沌工程注入网络分区、磁盘 IO 延迟等故障进行验证。 11. 未来发展趋势 随着人工智能技术的持续演进和金融市场的数字化转型，AI 量 化交易将呈现多维度的融合发展。未来五年内，核心突破点将集中 在以下方向： 1. 异构计算架构的深度应用 量子计算与经典 GPU 集群的混合运算模式将成为算力基础，

规性报告。  系统扩展：支持模块化扩展和微服务架构，提升系统的灵活性 和可扩展性。 通过以上目标的实现，本项目将为金融银行提供一套高效、安 全、智能的核算流程解决方案，助力银行在竞争激烈的金融市场中 保持领先地位。 2.1 提升核算效率 在金融银行核算流程中，引入 DeepSeek 应用方案的核心目标 之一是显著提升核算效率。传统核算流程通常依赖手动操作和繁琐 的规则判断，导致处 作。通过建立一个统一的数据分析平台，各部门可以轻松访问和分 析所需的数据，减少信息孤岛现象，提高跨部门的协同效率。总 之，DeepSeek 的引入将显著增强银行的数据分析能力，为其在竞 争激烈的金融市场中赢得优势。 3. 需求分析 在金融银行核算流程中，引入 DeepSeek 应用方案的核心需求 集中在提升核算效率、降低人为错误、增强数据分析能力以及优化 资源分配。首先，当前的核算流程通常依赖于大量的人工操作，这

变参数适应性及尾部风险捕捉能力的汇率预测新模型，已成为破解传统模型“风险测度 失真”困境的关键路径。 与此同时，随着人民币国际化进程加深和国际市场竞争加剧，强化了中国外汇市场与 其他市场同全球金融市场的风险关联渠道，显著提升了系统性风险的跨市场传染效应， 从而致使汇率波动风险、流动性断层风险等多维风险因子在中国外汇市场加速积聚与共 振。为守好开放条件下的金融安全底线，我国加强了外汇市场宏观审慎和微观监管的两

转型策略与绿色发展目标相结合，为绿色转型提供技 术与路径支撑；热点前沿“气候风险与 ESG 因素对市 场的影响”，从市场视角研究气候风险与 ESG 因素对 金融市场、企业发展的作用机制，衔接绿色发展与市 场反馈；“基于分位数连通性分析的风险管理研究” 热点前沿，则从方法创新角度，为金融市场极端风险 管控提供技术支持。 人类健康优化及认知管理方面共有3个热点前沿， 关注技术冲击与健康干预，体现社会科学的问题导向