以下介绍的是不同关键技术的对应的价值体现。
全数据洞察是指从结构化数据和非结构化数据中，自动提取事实 和洞察并形成结论，推动高级分析从经验驱动向数据驱动转型。 全数据洞察的价值主要体现在三个方面：其一，更丰富的可用数 据。基于下一代通信（及物联网）、云计算（及边缘计算）和区块链 技术，金融业数据量将迎来爆发式增长。其二，自动化程度更高 的非结构化数据解读。自然语言处理能够处理和解读各种非结构 化数据，自动提取其中结构化的语义和数据逻辑，包括音视频类数 据（如技术发布视频、上市公司电话会）、事件类数据（如地缘政治 事件、天气现象新闻）、文档类数据（如文件扫描版、可视化报表） 等。其三，更先进的人工智能分析，即通过机器学习等高级建模技 术对传统分析技术进行补充和升级，实现从基于已知模型进行数 据分析，到无视数据集大小的自动化特征分析。
关键技术的多元叠加可重塑客户交互体验，为其构建全渠道“无 所不在的服务”，从而提升金融服务的覆盖率、可得性和满意度。
随着新兴技术的不断成熟和深化应用，关键技术从单一试点逐渐 走向规模化应用，使金融机构搭建数字化服务基础设施的门槛降 低。传统数字服务的基础设施建设对资本投入要求较高，而随着云计算、下一代集成开发为代表的新兴技术得到规模化应用，产品 和业务模式创新的资本门槛进一步降低，加快了产品开发和迭代速 度，丰富了产品和服务创新的市场供给，为金融业注入新的活力。
产品和服务的无缝嵌入，助力金融服务全渠道“无处不在”。传统 的数字金融服务往往依赖于单一渠道（如银行自有App客户端）； 而通过全渠道无缝嵌入，金融机构可利用其自身和/或合作伙伴的 生态系统，将产品和服务嵌入各个生态系统中，使消费者能全渠道、 无感知地使用金融服务（如在出行产品的支付页面嵌入并推广信 用卡业务）。此外，全渠道服务可帮助金融机构建立新的获客渠道， 覆盖传统网络范围之外更广泛的客群。
从IT基础设施解耦、API规模化应用，到完全替代人工重复劳动， 逐渐成熟的机器学习技术使智能自动化成为可能。智能自动化不 是简单利用RPA（Robotic Process Automation，即机器人流程自 动化）完成大量重复的、基于一定规则的工作流程任务，而是基于 API机器间通信（Machine-To-Machine，即数据从一台终端传输到 另一台终端）的端到端业务流程自动化。同时，借助先进的机器学 习和人工智能引擎，智能自动化技术可不断优化自身算法模型（如 反欺诈监测算法、风险定价模型）所做出的数据驱动决策。类似的 智能自动化技术可协助处理高度复杂的决策流程，且自动略过某些 不影响决策结果的非关键元素，从而改变了基于个人主观经验进行 业务判断的传统决策模式（如客户经理基于对客户喜好的推测，推 荐相关投资组合）。
即时验证交易和客户/风险信息管理，改变金融中介机构与客户之 间的互动模式。云计算、区块链、信任架构与数字安全技术，从两 个方面改变了传统金融中介与客户的交互模式。其一，从过去独立的、间断的信息传输和商业报告，变为实时、系统直连的报告传输。 客户无需和中介机构多次重复确认，即可通过系统实时的信息验证， 完成安全的信息传输。其二，区块链带来更彻底的信息验证变革。 从过去中央授信的、受机构监管的账簿，变为由利益相关方民主式 运作的分布式账本，系统无需与“中心”交互，即可实现即时、透明的 信息验证。
区块链和Web3.0 技术不断迭代互联网范式，支持新的资产类别 和去中心化管理架构，推动金融业向去中心化的未来转变。“去中心 化”究其本质来说是由多个利益相关方共同记账、民主管理，不再 依赖“中心化”的处理节点。而“去中心化”在商业世界被应用到决策 和管理流程中，意味着用户和数据不再由单个机构掌握，信息公开 透明且无法被篡改，智能合约将替代“中心化”节点进行自动化管理。 其为用户提供更清晰的数据所有权以及数据变现的控制权，并催 生出新的商业模式，例如去中心化金融（Decentral Finance，简称 DeFi）就是商业模式变革的一个代表。
计算速度的迭代能够释放“无限算力”，打通数据流动的“大动脉”。 随着云计算、下一代通信技术和人工智能的深化应用，推动计算 机不断向极速计算、甚至是“无限算力”的方向发展。在传统模式下， 机器学习和人工智能的规模化应用往往受限于有限算力，导致运行 时间较长。在新技术加持下，计算能力可从底层计算中心硬件中抽 离，实现弹性的计算能力拓展，并且通过摆脱物理空间的限制，进 一步实现非本地化甚至全球化的计算。同时，量子计算、GPV和近 乎无限量连接的CPU，允许系统并行解决和优化各类计算问题，从 而大大减少了运行时间。
