金融與科技深度融合成為全球趨勢，深刻改變金融服務市場格局，對傳統商業模式和監管規則提出新挑戰。如何看待金融科技創新？如何規範發展？
金融科技是技術驅動的金融創新，技術為手段，金融為目標。金融科技Fintech一詞最早是花旗銀行1993年提出，由Finance（金融）+Technology（科技）合成而來。根據金融穩定理事會（FSB）2017年《金融科技對金融穩定的影響》，金融科技是指技術帶來的金融創新，能夠產生新的商業模式、應用、流程或產品，從而對金融服務的提供方式產生重大影響。中國央行《金融科技（FinTech）發展規劃（2019—2021年）》也參考了上述定義，指出「金融科技是技術驅動的金融創新，旨在運用現代科技成果改造或創新金融產品、經營模式、業務流程等，推動金融發展提質增效」。
縱觀全球金融科技發展，可分為金融信息化、網際網路金融、金融與科技深度融合三大階段。
1.0金融信息化：上世紀80年代經濟全球化、金融自由化催生大量複雜金融服務需求，金融機構設立IT部門，銀行卡、ATM、證券交易無紙化等快速普及，金融服務與電子信息技術初步融合，起到提高業務效率、降低運營成本的作用。在中國，1993年國務院《有關金融體制改革的決定》提出「加快金融電子化建設」，中國金融信息化提上日程。
2.0網際網路金融：2000-2010年全球信息爆炸、網際網路紅利快速上升，金融機構圍繞網際網路拓客營銷，金融服務從線下轉移到線上，極大豐富觸及範圍和應用場景，減少信息不對稱，銷售渠道和業務模式大變革。在中國，2013-2015年是網際網路金融達到高峰，P2P、行動支付、網上開戶遍地開花，網際網路銀行、證券、保險等紛紛設立。
3.0金融科技深度融合：2011年以來，隨著人工智慧、大數據、雲計算、區塊鏈技術滲透於投資決策、風險定價、資產配置等環節，深刻改變金融服務方式和邏輯，對傳統金融機構和監管發起挑戰。中國由於人口基數龐大、移動通信和物流基建發達，在全球金融科技競爭格局中處於第一梯隊。
1、人工智慧（AI）
將人的智能延伸到計算機系統，具體包括圖像識別、語言識別、自然語言處理、機器學習、知識圖譜等。金融領域涉及人工環節多、對數據安全性要求高，人工智慧應用廣泛。根據艾瑞諮詢，預計2022年金融科技投資中，人工智慧投入將達到580億元。
AI+金融典型應用包括：
1）基於生物識別的人臉識別，可應用於帳戶遠程開戶、業務籤約等；
2）基於語音識別與處理，實現智能客服、營業網點機器人服務，減少運營成本；
3）基於OCR自動化視覺處理，將發票、合同、單據的信息結構化處理，提高效率；
4）機器學習應用於智能投顧，提高市場有效性，加快產品創新。
5）金融知識圖譜，將大量信息匯集到關係網，作用於風險預警、反欺詐方面。
2、大數據（Bigdata）
是以新處理模式對大量多樣的數據集合進行捕捉、管理和處理，使之成為具備更強的決策力、洞察力和流程優化能力的生產資料，大數據+金融典型應用包括：
1）客戶畫像：大數據根據客戶人口統計學特徵、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等，捕捉潛在需求，實現精準營銷與獲客。
2）大數據徵信：基於金融大數據，開發授信評估、信用報告、貸中預警等服務，降低信用評估成本，將審核周期縮短至秒級。
3、雲計算（Cloudcomputing）
將原本在本地伺服器進行的計算轉移到雲端，按需使用，具有計算高效、成本低廉特點。按照服務方式，雲計算分為IaaS（將IT基礎設施作為服務交付），PaaS（將資料庫等平臺作為服務交付），SaaS（將應用解決方案作為服務交付）。雲計算是金融科技基礎設施，典型應用包括：
1）雲+大數據：雲計算以分布式處理架構為核心，高度契合大數據處理，實現海量數據云端存儲。
2）拓展系統處理能力：傳統金融解決方案市場由IOE主導，即以IBM、Oracle、EMC為代表的小型機、集中式資料庫和高端存儲的技術架構，難以應對數據量級和計算複雜程度的增長，金融機構自行開發或購買雲服務，彌補基礎軟硬體的不足，滿足系統高性能和容災備份的要求。
4、區塊鏈
區塊鏈（Blockchain）是分布式共享記帳機制，具有去中心化、不可篡改、匿名性等特點，與金融行業對數據安全、交易真實、隱私保密等業務需求不謀而合。區塊鏈賦能金融典型場景包括：
1）物聯網：區塊鏈是物聯網底層萬物互聯的基礎，確保底層資產交易真實可靠，提升交易安全性，降低信息不對稱。
2）支付結算：支付收單機構間基於聯盟鏈和智能合約實時自動對帳，避免數據被篡改，全業務流程可追溯可審計。
而要讓金融與科技深度融合成為全球趨勢，深刻改變金融服務市場格局，區塊鏈是利器
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