在数据量指数增长的时代，数据分析、数据挖掘成为不可或缺的热门技术。与此同时,随着业务规模的快速增长与发展需要，各机构对数据跨系统、跨领域及跨境交互融合从而有效释放数据资源价值的需求愈加迫切。如何借助隐私计算等技术手段保障网络信息安全、保护用户隐私数据成为各机构面临的重要课题。

指南详细的说明了数据安全分级的原则、方法和流程，并在附件当中给出了《金融业机构典型数据定级规则参考表》。

白皮书聚焦大数据技术在金融领域的应用，从金融大数据的发展、金融大数据的应用场景分析、金融大数据的典型案例分析、金融大数据应用面临的挑战和促进金融大数据发展应用的相关建议等方面，深入剖析大数据技术在金融领域的应用情况。

该白皮书重点定义了边缘服务器的需求、技术方案和产业生态，阐述了在数据多样性和业务多样性的产业趋势下，作为边缘服务器主要计算架构的异构计算在多核并发，绿色节能以及云、边、端协同等方面的独特优势。

目前，量子科技虽然仍处于发展的初期阶段，但已经引发了各国政府和产业界的强烈关注，国内外科技巨头也已纷纷布局以抢占先机。BCG预测，假设量子纠错技术的发展速度按照摩尔定律前进，并且技术遵循S型曲线，那么该基准情景下的量子计算应用市场在2035年将达到20亿美元左右；到2050年，随着应用的增多，市场将飙升至2600亿美元以上。

白皮书用客观、理性的视角，分析云边协同在典型场景下的应用需求和业务模式，为引导产业发展和相关标准的制定奠定了坚实基础。

在金融行业，更多的企业还是采用建设私有云的方式，云计算仍是非常小的规模部署，大部分是在小规模测试阶段。对于云计算而言，安全性和可持续性仍是金融行业最关注的点。对于开源，大部分企业还是赞成开源和闭环共同存在，或者是协同发展。

报告聚焦于中国金融科技产业生态发展情况，从金融科技产业生态现状分析入手，通过国内外对比分析，明确中国金融科技产业的发展水平和发展阶段；通过金融科技产业各类主体的全面梳理分析，形成中国金融科技产业生态图谱，并分析指出当前行业生态的发展特点；对人工智能、区块链、云计算、大数据等金融科技关键技术进行深入分析，展示其在金融行业的实践应用情况；从监管、个人信息保护、竞争、应用场景和人才等五个方面，探讨当前中国金融科技产业生态发展面临的挑战和困难；最后从融合应用、产业机遇、技术发展和政策监管等多个角度，展望中国金融科技产业的发展趋势。