摘要：随着跨境电商、数字贸易、海外投资等业务不断增长，传统金融业务模式已难以满足发展需求。可以看到，出海金融机构正在逐步重构自己的产品能力，不仅要在复杂的国际环境中“走出去”，更要在目标市场“扎下去”，实现金融产品、服务和运营对在地市场的全面响应。

文｜赖师 赵姗 编辑｜温铭予

近年来，中国金融机构的出海战略已从早期的跨境结算、离岸服务，转向深度在地化经营。

随着跨境电商、数字贸易、海外投资等业务不断增长，传统金融业务模式已难以满足发展需求。可以看到，出海金融机构正在逐步重构自己的产品能力，不仅要在复杂的国际环境中“走出去”，更要在目标市场“扎下去”，实现金融产品、服务和运营对在地市场的全面响应。

BCG与QEDInvestors联合发布的《2024年全球金融科技报告》认为“全球金融科技行业营业收入继续保持稳健增长。预计到2030年以营收计，全球金融科技市场规模将增至2023年的五倍左右，达到1.5万亿美元。值得注意的是，金融科技行业已开始从‘不计成本地增长’模式向盈利性增长模式转变。”

自2013年“一带一路”倡议提出至今已12年，中国金融机构出海也已进入2.0阶段，行业核心课题从“上岸”逐渐转向“在地化深耕”。在5月23日举办的2025亚马逊云科技出海大会金融行业论坛上，有从业者指出，金融出海的技术支撑已进入“AI+云计算”为核心的发展阶段。

2025亚马逊云科技出海大会金融行业论坛

金融机构出海的核心挑战

金融作为信息高度敏感、监管要求严格的行业，随着中国金融机构出海业务的深耕，挑战也随之升级。

首先是在地市场的监管要求。金融与监管相生相伴，而各国家和地区的监管环境却千差万别。发达市场如欧盟，其知名的GDPR（《通用数据保护条例》）要求数据主体权利优先，对违规行为施加严格处罚，包括可高达2000万欧元或公司全球年营业额4%的罚款。

发展中市场也愈发重视数据监管，例如在印度尼西亚，获取PSP（支付服务提供商）许可证的公司，需要在地建设完整的数据处理基础设施，且数据在传输和处理过程中必须依其要求进行加密。在部分国家，其金融监管要求中还可能存在文化或宗教的因素，同样需要金融机构进行针对性地合规改造。

而对于出海的金融机构而言，推进数据在地化意味着各项业务需要在安全和效率间找到平衡点。一方面为了满足合规要求，金融机构必然要在系统架构、加密控制和灾备设计等方面进行投入或调整，并且对架构设计的前瞻性和可拓展性提出了更高要求。

另一方面，数据在地化也对业务效率提出了新挑战。例如在硬件上，跨国业务在协同中可能面临数据壁垒，跨境数据传输的延迟可能影响高频交易的执行，而建设在地化的数据中心又会带来运营和管理成本的显著增加。在运营方面，兼具金融能力和数字技术的复合型人才在部分后发市场往往稀缺，人才的匮乏也可能拖慢金融机构的发展效率与反应速度。

生成式AI+云计算，如何成为金融出海好“搭子”？

“生成式AI已在金融行业被广泛采纳，同时，数字化相关技术已经融入运维合规、客服等多个领域。”作为从业者，亚马逊云科技的行业专家谭静分享了自己的看法，她指出，“全球化浪潮中，金融行业也在重构，新的服务模式诞生，外部监管环境挑战也在加剧，推动行业向无界化、分布式、平台化方向演进。”

具体到各个方向的挑战，生成式AI+云计算可在以下多个维度，帮助金融出海机构破局：

在风险管理与合规方面，云计算能够提供弹性算力基座以支持实时数据处理，可帮助数字银行将欺诈识别延迟从分钟级降至毫秒级。而生成式AI技术则能够通过分析历史交易数据，建立动态风险模型，识别如高频小额转账、地理跳跃等异常交易，准确率较传统规则引擎大幅提升。除了赋能中后台，生成式AI还可以快速准确地解析不同市场的监管文件，自动生成合规要求清单或辅助生成报告等相关内容。

在数据处理方面，云计算为高并发需求提供了算力的“地基”，生成式AI则在之上建起了“多功能中心”。例如在跨境结算方面，生成式AI能够通过时间序列分析建立预测模型，预测汇率波动和清算延迟，为每秒百万级的交易处理保驾护航。以及在数据分析量巨大的投研领域，生成式AI在海量数据的处理、挖掘、关系验证和分析报告生成等方面拥有人力不可比拟的优势，使得金融机构在数据分析的各个环节中得以大幅提效。

而在运营赋能方面，生成式AI已在智能客服与跨境营销领域大放异彩。一个没有语言障碍，拥有本地文化理解能力，全业务汇通，能够联网实时学习，背靠行业大数据库，掌握全部营销话术且不眠不休的客服，对客户体验的提升无疑是革命性的。以国际支付公司Revenue为例，借助生成式AI打造的智能客服聊天机器人，其所具备的多元模型能力，以及多模态模型能力，能够将客户问题快速路由到后端不同的智能体，随后结合客户自有数据来生成个性化响应，提升体验。

夏珺 亚马逊云科技金融行业负责人

亚马逊云解决方案 让生成式AI与云计算“1+1＞2”

在近期2025亚马逊云科技出海大会的金融行业论坛上，亚马逊云科技展示了其依托多年的数字化服务能力，叠加大模型浪潮下前沿研究积累，为出海中国金融机构所提供的全周期出海工具包。

1.面向复杂合规要求，助力机构快速落地

合规不仅意味着技术成本，更让很多出海金融机构头疼的是沟通成本。亚马逊云科技拥有143项全球与区域的安全合规认证，覆盖了PCIDSS与ISO27001等一系列合规认证，不仅技术上有久经考验的责任共担模型，可提供端到端的安全赋能，还可以提供直接的技术服务，帮助客户搭建合规内嵌的技术架构，为响应不同市场的监管要求“扣好第一粒扣子”。

同时，亚马逊云科技深耕国际市场多年，与各主要市场的金融监管机构、知名律所以及相关合作伙伴保持着良好的沟通关系。在金融机构面临全球市场各种复杂合规要求的情况下，能够助力其快速落地和开展业务。

2.基于全球架构，提供全栈IT能力

数字时代，金融出海首先是数据信息出海。亚马逊云科技在全球36个地理区域布局了超过114个可用区，包括东南亚、中东、欧洲等中国金融机构出海的重点地区，提供高可用、低延迟、强韧性的服务，并以灵活的计费模型降低金融机构的启动门槛。

配合金融机构自身的数字化能力，亚马逊云科技还提供包括数据库、AI/ML、安全网络运维等全栈IT能力，助力金融机构“取长补短”，可广泛应用于支付核心系统、信贷平台客户服务系统、投研平台等关键业务中。

以国内数据库知名企业OceanBase为例，他们基于亚马逊云科技基础设施，通过自有高兼容性云数据库OBCloud，帮助菲律宾电子钱包GCash实现分布式架构升级，使后者数据存储空间节省70%、数据库资源成本节省40%，运维效率大幅提升。

3.紧跟生成式AI浪潮，助力出海企业构建技术底气

大模型浪潮下，生成式AI已成为中国科技的一块招牌，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋近期表示，全球AI人才有一半来自中国。亚马逊云科技在AI/ML领域有深厚积累，Amazon Bedrock支持中国出海客户在当地调用DeepSeek、Llama等主流模型，也纳入亚马逊云科技自研Nova模型。此外，亚马逊云科技SageMaker平台可以支持训练、部署和管理自研AI模型，实现智能工具在不同场景间的全面覆盖，打造差异化竞争力。

作为金融出海代表，神州信息基于亚马逊云计算，将生成式AI融入场景化金融解决方案，帮助东南亚银行完成从“账户中心”到“场景金融”的转型。

4.完备成熟的生态系统，全方位支持业务在地化发展

金融出海不止于单个业务实现，而在于持续深挖市场价值。亚马逊云科技Marketplace集合了众多面向金融行业的ISB合作伙伴，提供一系列金融场景解决方案，包括：KYC、AML、反欺诈、身份验证、极速交易、金融行情数据，以及核心银行、保险、券商交易系统SaaS化的相关应用和组件服务。金融机构可按需部署，也可通过平台快速实现方案集成，构建辐射全球的业务能力版图。

清华大学经济管理学院的报告指出，生成式AI将在未来3年内带动金融业3万亿增量价值。如今，中国金融出海玩家们正依托过去金融数字化经验，踏浪而去。在亚马逊云科技出海大会上，我们看到越来越多中国金融机构以“AI+云计算”为核心引擎，充分发挥数字化运营优势与本土技术人才红利，结合在地化合规与全球算力平台，实现从“成本中心”到“价值中心”的转型。

同时，中国金融机构也逐步成为当地金融服务生态与场景的构建者，化身为中国出海形象的一张“金色名片”。

生成式AI+云计算，以智能解析监管要求、构建动态风险模型突破合规壁垒，依托弹性算力基座+全球分布式架构加速业务本地部署，助力金融机构实现安全合规与全球业务协同。

来源：《财经》新媒体