金融從來離不開科技，科技賦能一直是金融行業突破傳統、升級創新的利器。2019年以來，伴隨總體發展回 歸理性和內核策源深度創新，科技正逐步從底層基礎設施上升至前臺金融解決方案不可或缺的核心元素， 科技加速推動金融業務精品化、場景化、智能化，日益成為產業生命線支點。科技對金融的作用被不斷強化，大力發展金融科技已成為金融行業的共識。
那麼金融科技（Fintech）到底是什麼？
蘇寧金融研究院副院長薛洪言在文章中曾說：「金融科技，每個機構都掛在嘴邊，每個人也都能說上幾個觀點。可到底什麼是金融科技？我們大家達成一致意見了嗎？恐怕並沒有。聽不同的人談金融科技，你會發現金融科技是不同的東西。」
一、金融科技（Fintech）的定義
Fintech，即finance+technology的縮寫，中文譯為金融科技，屬於CP詞彙，誕生於美國，對其定義眾說紛紜，下面列舉幾種。
在《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021年)》中，中國人民銀行對金融科技的定義為：金融科技是技術驅動的金融創新，要秉持「守正創新、安全可控、普惠民生、開放共贏」的原則，充分發揮金融科技賦能作用，推動我國金融業高質量發展。
而金融穩定理事會（FSB）的定義則是，金融科技主要是指由大數據、區塊鏈、雲計算、人工智慧等新興前沿技術帶動，對金融市場以及金融服務業務供給產生重大影響的新興業務模式、新技術應用、新產品服務等。
維基百科對其定義為：是指一群企業運用科技手段使得金融服務變得更有效率，因而形成的一種經濟產業。這些金融科技公司通常在新創立時的目標就是想要瓦解眼前那些不夠科技化的大型金融企業和體系。
二、金融科技（Fintech）為什麼火？
金融科技有多火？
根據畢馬威數據顯示，2018年全球對於金融科技公司的風投、股權投資 和併購資金一共達到460億美元，其中亞洲地區就佔160億美元。我國在金融科技領域是全世界孕育「獨角獸」 企業最多的國家，據創業邦研究中心數據顯示，在國內200餘家獨角獸企業中，金融科技領域獨角獸有25家，其 數量佔比達12.5%，估值佔比達30%，螞蟻金服、京東數科等是其中的佼佼者。
近日，胡潤研究院發布2020年全球獨角獸榜單，586家在列。
據該榜單統計，金融服務行業是獨角獸覆蓋最多的行業，佔比13.2%。在入榜的獨角獸中，金融科技企業有63家，估值總合4030億美元，約合人民幣2.8萬億元，佔上榜公司總估值的21.6%。
今年3月，監管曾表示金融科技行業將可上市科創板。僅僅過了不足半年，科創板就即將迎來兩大金融科技巨頭。
2020年7月，螞蟻集團對外發布消息稱，啟動在上海證券交易所科創板和香港聯合交易所有限公司主板尋求同步發行上市的計劃，以進一步支持服務業數位化升級做大內需，加強全球合作助力全球可持續發展，以及支持公司加大技術研發和創新。同月，京東數科也曾被曝出即將登陸科創板。
胡潤百富董事長兼首席調研官胡潤表示："獨角獸公司主要通過顛覆現有行業來創造價值。金融服務和零售業是被獨角獸企業顛覆最多的行業，其次是傳媒娛樂、企業管理解決方案和醫療健康。"
為什麼這麼火？就全球整體來看，跟人工智慧、移動網際網路、區塊鏈等技術這幾年迅速發展有關；單就中國而言還有兩個重要原因，一是國內金融管制較為嚴苛，金融產品和服務都相對不足，這給金融科技的發展留出了巨大的空間；二是金融開放全面提速、新冠疫情突然爆發、新基建重磅政策出臺，這些大事件都極大提升了金融科技應用與落地的速度。三是國家高度重視金融科技發展，關於金融科技發展規劃和行業監管規則也在積極布局中，相關政策有望近期出臺，將為長期可持續良 性發展營造更為積極有序的生態空間。
三、金融科技與網際網路金融有何區別？
不一樣。簡單來說，金融科技是一門技術，而網際網路金融是一種形式。
雖然兩者都以提高效率、降低成本為目的。但金融科技是以科學技術為驅動力，重點在於技術變革，是用大數據、人工智慧、區塊鏈等一系列的技術，去為金融機構服務；而後者是金融與網際網路結合，實際上是一個渠道的拓展，是通過網際網路渠道實現商業模式的便捷性，說白了就是在用網際網路作為一個賣金融產品的銷售渠道的拓展。
舉個慄子：2013年6月，支付寶推出了網際網路金融產品「餘額寶」，其底層是對接了天弘基金旗下的增利寶貨幣基金。這次結合，不僅讓天弘基金一躍成為公募基金中的老大，還開啟了中國的網際網路金融時代。然而也僅僅是「網際網路金融」時代，因為其產品本質並沒有改變，所有的規則還是貨幣基金那一套，只是銷售從線下搬到了線上。
延伸想像：假如某天，餘額寶的底層變成一個根據大數據、雲計算等技術，可以進行智能資產配置的機器人，或許就可以稱之為「金融科技」產品了。
四、金融科技相關技術及應用
我們在前文說了，金融科技是以科學技術為驅動力，是用大數據、人工智慧、區塊鏈等一系列的技術去為金融機構服務，那麼我們在此簡單介紹一下目前金融科技領域涉及到的主要技術及其應用。
大數據 / Big Data
「大數據」一詞的誕生，要「歸功」於計算機和網際網路，正是因為這兩者的普及，讓當今社會成了一個信息爆炸的時代。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
作為以數字為原材料的金融行業，數據的重要性更是不言而喻，如何收集、存儲和處理這些數據，並從中挖掘數據的附加價值，是每個金融機構需要面對的命題。
大數據在金融科技領域中的應用非常多，例如耳熟能詳的風控、用戶畫像、波動分析等等，但所有的大數據應用背後其實都離不開一個功能強大的基礎數據平臺，用來整合全域數據，統一標準、口徑以及數據加工模式等，為前端數據展現提供支持。
註：想深入了解大數據的朋友，推薦維克託·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶的《大數據時代》，另外，上海交大高金上海高金金融研究院的的特許全球金融科技師也設置了專門的課程，有興趣的可以去了解。
雲計算 / Cloud Computing
美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，通過雲計算，用戶可以隨時隨地按需從可配置的計算資源共享池中獲取網絡、伺服器、存儲器、應用程式等資源。
這些資源可以被快速供給和釋放，將管理的工作量和服務提供者的介入降低至最少。
雲計算是分布式計算的一種，指的是通過網絡「雲」將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然後，通過多部伺服器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果並返回給用戶。雲計算早期，簡單地說，就是簡單的分布式計算，解決任務分發，並進行計算結果的合併。因而，雲計算又稱為網格計算。通過這項技術，可以在很短的時間內（幾秒種）完成對數以萬計的數據的處理，從而達到強大的網絡服務。
現階段所說的雲服務已經不單單是一種分布式計算，而是分布式計算、效用計算、負載均衡、並行計算、網絡存儲、熱備份冗雜和虛擬化等計算機技術混合演進並躍升的結果。雲計算代表著超大規模、虛擬化、高可靠性、通用性以及高擴展性等特點就夠了。
雲計算作為推動信息資源實現按需供給的技術手段，與金融領域進行深度結合，有助於促進信息技術和金融數據資源的充分利用，是網際網路時代下金融行業可持續發展的必然選擇。
1、銀行領域
在銀行領域，雲計算主要應用於IT運營管理和開放型底層平臺等方面。應用雲計算技術搭建開放雲平臺，可以藉助API方式構建全面金融服務生態圈，提供生活繳費、資訊查詢、網上購物等「金融+非金融」服務，依託金融服務與生活場景的結合提升了金融帳戶價值。
目的：①增強數據安全性——推進零售業務、網上服務的運作模式發展以及客戶需求個性化服務；②增強銀行數據的存儲能力和可靠性；③降低銀行成本，提高銀行運營效率。
2、證券基金領域
在證券基金領域，雲計算主要應用於客戶端行情查詢和交易量峰值分配等方面。通過業務系統整體上雲，在資料庫分庫、分表的部署模式下，可實現相當於上千套清算系統和實時交易系統的並行運算。
以申銀萬國證券公司為例，該公司於2009年完成建設企業雲計算平臺項目並帶來了新的業務和良好經濟效益。該項目具有以下五個特點：①應用虛擬化技術構建共享數據中心，實現了資源的按需分配和海量數據的可靠處理；②構建了基於多點冗餘和有效隔離原則的雲計算可信網絡平臺；③提供了面向證券行業的標準化業務平臺雲服務；④架構了高性能應用基礎平臺雲服務；⑤實現了多種網上應用系統的部署和運行，形成了以統一化、標準化和自動化為特徵的企業雲計算平臺運維管理體系。
3、保險領域
在保險領域，雲計算主要應用於個性化定價和產品上線銷售等方面。定製化雲軟體能夠快速分析客戶實時數據，提供個性化定價，還能夠通過社交媒體為目標客戶提供專門的保險服務。
特別需要指出的是：從技術上看，大數據與雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
區塊鏈 / Blockchain
區塊鏈是一個信息技術領域的術語。從本質上講，它是一個共享資料庫，存儲於其中的數據或信息，具有「不可偽造」「全程留痕」「可以追溯」「公開透明」「集體維護」等特徵。基於這些特徵，區塊鏈技術奠定了堅實的「信任」基礎，創造了可靠的「合作」機制。區塊鏈的本質是一個去中心化的資料庫，可以解決交易的信任和安全問題。
比特幣一定聽說過吧，區塊鏈就是比特幣的底層技術。2009年1月3日，比特幣的創始人中本聰創造了第一個區塊，被稱為「創世區塊」。
2019年1月10日，國家網際網路信息辦公室發布《區塊鏈信息服務管理規定》。2019年10月24日，在中央政治局第十八次集體學習時，習近平總書記強調，「把區塊鏈作為核心技術自主創新的重要突破口」「加快推動區塊鏈技術和產業創新發展」。「區塊鏈」已走進大眾視野，成為社會的關注焦點。
在區塊鏈的創新和應用探索中，金融是最主要的領域，現階段主要的區塊鏈應用探索和實踐，也都是圍繞金融領域展開的。在金融領域中，區塊鏈技術在數字貨幣、支付清算、智能合約、金融交易、物聯網金融等多個方面存在廣闊的應用前景。未來，區塊鏈技術可能會顛覆整個金融領域，尤其在支付領域，大家熟悉的銀行、支付寶等這樣的「中介」可能會消失，聽起來是不是很可怕？
人工智慧 / Artificial Intelligence
人工智慧想必大家都已經耳熟能詳了，2016年3月9日到15日，谷歌阿爾法狗4比1戰勝世界圍棋冠軍李世石。這被業界譽為AI領域的又一次裡程碑，也讓AI的大名傳入千家萬戶。
人工智慧的英文縮寫是AI，屬於計算機科學的分支，是一種對人的意識、思維進行模擬的技術。
這項技術即厲害又夢幻還很可怕，其可怕之處在於，未來人工智慧可能會超過人類智慧，進而威脅人類生存。《終結者》《黑客帝國》《機械公敵》《西部世界》等電影無不宣示著，當「奇點」 （ Singularity）到來，人類會不會被自己親手製造的機器毀滅，就如20萬年前，當智人登上歷史舞臺，尼安德特人面臨的命運只有滅絕。（美國未來學家庫茲韋爾提出著名的「奇點」理論，「奇點」理論認為技術加速的發展會導致一個失控效應，人工智慧將超越人類智能迅速改變人類文明。）
扯得有些遠了，事關人類生存的大事還是交給科學家們憂慮吧，我們來看看人工智慧在金融領域的應用。
人工智慧目前在金融領域的應用已經算得上碩果纍纍，得益於金融領域的大容量、準確的歷史數據和可量化等特點，它非常適合與人工智慧技術結合。從批准借貸到管理資產，再到風險評估，機器學習在金融生態體系中的作用越來越不可或缺。
金融投資管理
「智能投顧」（robo-advisor），即智能投資顧問，也叫機器人投顧，這個術語在幾年前哪怕是金融從業人員都沒聽過，但是現在逐漸成為金融行業很常見的場景。雖然這個詞的原文裡雖然有機器人這個詞，但實際上並沒有涉及到機器人。所謂智能投顧，是一種機器學習算法，可以根據客戶的收益目標及風險承受能力自動調整金融投資組合。
算法交易
其實算法交易（有時也叫「自動交易系統」，這個描述可能更準確一些）最早可追溯至上世紀 70 年代，它利用複雜的 AI 系統能極其迅速的做出交易決策。
算法交易系統通常每天做出幾萬甚至上數十萬比交易，因而「高頻交易」（HFT）也被視為算法交易的一個分支。雖然大部分對衝基金和金融投資機構不願公開談及自家用於交易的 AI 方法（原因你懂得），但是機器學習和深度學習正在調整交易決策方面起著越來越重要的作用，已經是公開的秘密。
不過機器學習目前在股票和商品期貨交易方面的應用仍存在一定的局限性。
欺詐檢測
以往金融欺詐檢測系統非常依賴複雜和呆板的規則，面對現今一些越來越高明金融欺詐行為時，越來越顯的力不從心。
而這正是機器學習在防範金融欺詐方面的用武之地。藉助機器學習，系統可以檢測出異常的活動或行為，並將它們自動發送為安全團隊。其面臨的主要挑戰是假陽性情況，也就是一些正常的交易行為會被系統誤判為存在風險。不過機器學習專家認為隨著機器學習技術的發展，伴以更多的學習數據和日益提高的學習能力，未來 5 到 10 年內，機器學習技術能過解決這個問題。
借貸/保險承銷
目前機器學習在金融領域的借貸和保險承銷方面表現非常好，當然這也讓業內人士擔憂 AI 會在承銷崗位上取代人類。
特別是一些大型公司（大銀行和公開交易保險的公司），已經用數以百萬的消費者數據（年齡，職業，婚姻狀況等），金融借款和保險情況（是否有違約記錄？還款時間，車輛事故記錄？）等這些信息訓練機器學習算法。
然後這些公司就可以用訓練後的算法評估潛在趨勢，並不斷進行分析以檢測可能影響未來借貸和保險情況的趨勢，比如是不是越來越多的年輕人會出現交通事故？過去幾年客戶的違約率是不是越來越高？
這些分析和預測對金融領域的公司非常重要，但目前主要是一些大型公司在應用這些技術，因為它們有能力僱傭數據科學家，也有足夠的數據用以訓練算法。
一些保險業巨頭，如 State Farm，Liberty Mutual 等都已經將人工智慧應用在借貸/保險承銷業務上。
未來機器學習在金融領域的發展前景
下面提到的這些應用，有些目前已經在業內試水，有些仍然處於規劃狀態。
客戶服務
像聊天機器人和對話式界面正迅速英語在風險投資和客戶服務預算等領域。一些公司如Kasisto已經開始搭建專用於金融領域的聊天機器人，通過聊天幫助客戶解答問題，比如「上個月我投資了多少？」「我的個人帳戶兩個月前的餘額有多少？」等。
安全 2.0
未來 5 年內，用戶名、密碼和安全問題等或許不再是用戶安全的常見形式。銀行和金融領域的用戶安全問題非常重要，除了如目前正在研發的應用在欺詐檢測方面的異常檢測技術外，未來的用戶安全評估或許需要使用人臉識別、語音識別或其它生物識別技術。
情感/新聞報導分析
對衝基金總是把自己壓箱底的「秘密技術」藏得嚴嚴實實，因此外界很難得知它們是如何利用情感分析和新聞分析為金融投資服務的。不過，業內專家預計未來會有很多機器學習應用用於理解和分析社交媒體、新聞趨勢等其它數據源，用來輔助預測股市，而不是只用於股票交易。
股票市場的動向事關大量的因素，人們希望機器學習能夠發現新的趨勢和信號，從而增強人類在金融活動中的「直覺」。
金融產品銷售及推薦
金融產品銷售的自動化應用目前已經存在了，雖然其中有些並未涉及到機器學習技術，但是像「智能投顧」這樣的算法可以用於為客戶調整投資組合提供建議。而且當前已經有不少保險推薦網站採用 AI 技術為客戶推薦針對性的車險和家庭保險。未來，更加個性化和精準化的智能應用及助手會比人類投資顧問更值得相信、更客觀和可靠。
正如亞馬遜的 Alexa 及 Netflix 的 AI 推薦系統比所謂人類的「專家」能更好的為用戶推薦書籍和影視劇，不斷發展的金融服務智能助手也能像它們一樣為客戶推薦金融產品，而且目前保險行業已經出現這一趨勢。
網際網路&移動網際網路
5G 已經成為全球範圍內的關注重點和競爭焦點，而國內5G商用處於關鍵起步期，金融行業作為與信息技術結合最緊密的行業之一，其數位化轉型同樣需要5G 技術的支持。
相比 4G ，5G網絡具備更貼近用戶需求的定製化服務能力，代表性服務能力包括網絡切片、移動邊緣計算以及按需重構的行動網路。5G能夠提供更高體驗速率和更大帶寬的接入能力，支持大規模、低成本、低功耗物聯網設備的高效接入與管理，可提供面向移動網際網路、工業網際網路、車聯網、金融科技、智慧醫療等垂直行業應用場景的信息交互能力。這將改變傳統金融一直存在著覆蓋不均衡、大眾參與低、安全成本高等難題。
高速的移動通信技術提供網絡環境保障，金融得以通過等雲計算、大數據、人工智慧等多種新技術，探索改變傳統金融的信息採集來源、風險定價模型、投資決策過程、信用中介角色等，大幅提升傳統金融的服務效率、積極應對傳統金融的痛點。
5G行動網路與雲計算、大數據、人工智慧共同構成了萬物互聯時代的新型基建設施體系，將在創新金融產品、革新經營模式、改造業務流程、重構行業生態，提升金融服務的可得性、便捷性、滿意度與安全水平等諸多議題中帶來新的變革。
以銀行為例，面對5G技術的應用與落地，銀行作為三大金融領域之一，在業務經營體系、前中後臺的運營以及潛在應用場景的升級等方面均發生了重大轉變。其中，「5G+銀行」過程中前中後臺的變化尤為典型——
1、前臺變革
5G網絡環境下，大數據、人工智慧、VR/AR、多媒體等技術在銀行網點前臺得以靈活運用，助力前臺部門在客戶營銷、融合服務創新等方面取得良好成效，典型業務如移動銀行、8K直播、VLOG式全方位細緻客戶識別、遠程視頻專家服務等。客戶體驗將從平面到立體，服務更加多元。
2、中臺變革
通過前臺多種場景的數據沉澱，後臺智能系統對多維度數據的計算和分析，可以進行較為全面的用戶畫像，為中臺的政策與策略制定、產品開發和對市場環境、客戶動向、內部資源的分析研判等提供有力的數據支撐和決策輔助，做到事前的風險預判，更加精準的風險控制，也為前臺提供科學的管理和指導。
3、後臺變革
結合 5G 技術高帶寬、低延時特性，後臺作業的集中與服務的共享將在整個業務上得以體現。5G網絡切片的應用促進帶寬速率倍增，端到端的網絡延遲大幅下降。通過對實時、海量、多態、相互關聯的物品數據進行分析，可識別企業或個人的關鍵屬性、追蹤其行為特徵、掌握企業或個人的實時資產狀態，以便開展更加有效的風險監控和全流程監測。這無論對於銀行信用評估和風險監控水平，還是對中臺的數據輸出與數據支撐都將產生質的飛躍。
與前中後臺同時變化的還有5G在銀行應用場景中的深化應用。
5G 時代的銀行業轉型不只是簡單的效率提升、服務便利，萬物互聯意味著金融入口多元化、數據立體化、服務方式更加個性化。應用場景方面，5G會給銀行網點帶來深刻變革，傳統的人與人交互服務將向人與物交互轉變，屆時便捷、遠程、開放等都將成為未來場景的標籤。依託 5G網絡環境，疊加「大數據+」「智能+」等應用將派生出智慧網點、遠程虛擬交易、智能風控、普惠金融以及開放銀行等諸多應用場景，為銀行業數位化轉型帶來重要契機。
場景一：智慧網點
智慧網點突破傳統銀行分區概念，建立從網點外到網點內的一整套客戶服務，通過協同、共享打造智慧高效與娛樂互動兼備的客戶服務場所。建立遠程支持平臺，進行業務辦理遠程指導及遠程審核等服務，實現網點無人化、客戶自助化；建立智慧網點物聯總控平臺，利用物聯網、大數據和視頻流分析等技術，實現智慧網點設備管理、運營管理、風險預警、環境監測、安全防控、行為分析等統一管控。國內的中國銀行、建設銀行、工商銀行、浦發銀行均已推出此類新型智慧網點。
場景二：開放銀行
隨著 5G 應用在金融行業的深入，傳統銀行業務如支付、授信將與各行業深度融合、跨界互聯，充分拓展新渠道、新形式。即銀行將各類行業整合到開放銀行平臺，再通過這些商業生態間接為客戶提供各類金融服務，形成共享、開放的平臺服務模式。
場景三：智能風控
5G 帶來的新業務模式將改變銀行的風險管理理念、模式和流程，推動風險監控更全面、智能、高效、精準。一是利用「5G+物聯網」建立與企業的連接，形成企業產業信息化的數據入口，助力企業產業信息化轉型升級；二是建設垂直行業的物聯網SaaS 服務。由點到面將銀行信息觸角從單一企業延伸整個產業鏈，實現產業鏈上遊、下遊、合作企業的數據信息整合，形成垂直行業整合一體化。三是採用數據分析手段挖掘企業客觀數據，優化企業內部流程，消除信息不對稱降低信用風險。
五、金融科技未來走向何方？
看世界，全球化、數位化和自動化的進程越來越快，金融領域也不會例外，金融科技未來發展前景一片光明。瀚德金融科技研究院執行院長、中國人民大學金融科技研究所高級研究員楊望指出：
其一，人工智慧應用高階化是一個重要方向，表現為將從計算向感知與認知的高階演進。人工智慧與大數據的結合應用，能覆蓋營銷、風控、支付、投顧、投研、客服各金融應用場景。
其二，雲計算應用進入深水區，將更加關注安全穩定與風險防控，擁有上層PaaS甚至SaaS 能力甚至是業務和商業解決方案能力的服務商更能得到客戶青睞。
其三，大數據應用走向跨界融合，標準與規範是未來發展關鍵，有深度的大數據分析變得越來越重要，用戶畫像和知識圖譜成為重要的技術。
其四，區塊鏈從概念走向應用，場景化必不可少，如果說其他技術主要是生產力變革，區塊鏈更像是生產關係變革。
金融科技發展的內涵表現為各類新型技術與金融的深度融合與跨越發展。雲計算、大數據、人工智慧和區塊鏈等新興技術，在實際應用過程變得越來越緊密，彼此的技術邊界在不斷削弱，未來的技術創新將越來越多的集中在技術交叉和融合區域。尤其是在金融行業的具體應用落地方面，金融雲和金融大數據平臺一般都是集中一體化建設，人工智慧的相關應用也會依託集中化平臺來部署實現，金融科技將進入全新的發展階段。
金融科技的未來是新一代信息技術形成融合生態，這將推動金融科技發展進入新階段。