面向未来的金融大数据技术研发趋势主要聚焦在以下几个方向：

1. **数据智能与人工智能融合**：
- 深度学习、机器学习等AI技术将更加深入地融入到金融大数据中，用于精准预测、智能决策支持以及风险防控。通过构建复杂模型和算法，金融机构能够更准确地进行客户行为分析、信用评估、反欺诈检测等。

2. **实时流处理与云计算结合**：
- 随着5G网络的普及和边缘计算的发展，实时金融数据流处理能力将进一步提升，这使得金融机构可以实现毫秒级的数据分析响应，满足高频交易、实时风控的需求，并利用云平台进行弹性伸缩和分布式处理。

3. **跨源异构数据整合**：
- 未来的大数据技术将强化对各类结构化、非结构化数据源的整合能力，打破信息孤岛，形成完整的客户全景视图和市场洞察，从而为业务创新提供全方位的数据支持。

4. **区块链技术的应用**：
- 区块链技术能够确保数据的安全共享和透明可追溯性，应用于金融大数据领域时，可以提高数据的真实性、安全性及合规性，例如在供应链金融、贸易融资、数字身份验证等方面发挥重要作用。

5. **隐私保护与安全计算**：
- 在严格遵守数据隐私法规的前提下，金融大数据将发展出更多先进的隐私保护技术，如多方安全计算、同态加密等，以保障在数据流通和使用过程中用户隐私不受侵犯。

6. **自动化的数据分析和报告生成**：
- 自动化工具和增强分析功能将大大减轻人工分析负担，能快速生成可视化报告并提供智能化建议，使得数据驱动的决策过程更为高效快捷。

7. **全面智能化服务**：
- 通过大数据技术打造智慧银行、智能投顾等服务模式，提供个性化、定制化的金融服务体验，同时借助大数据分析优化客户服务流程，提升运营效率和服务质量。

综上所述，未来的金融大数据技术研发将不断深化数据的深度挖掘和应用价值，同时也将在技术层面解决数据安全、隐私保护等问题，促进金融科技行业的健康稳定发展。