金融科技应用正在深刻改变金融行业生态
2021年，随着金融科技的广泛应用，金融行业的对外服务模式和对内管理模式都在发生深刻变革。金融科技已经全面覆盖客服、风控、营销、投顾和授信等各大金融业务核心流程，衍生出互联网银行、互联网保险、互联网证券、消费金融、网上征信、第三方支付等一系列新兴金融业务领域。金融科技正在重塑金融行业的产业链、供应链和价值链。
一是互联网金融快速兴起，对传统金融行业带来巨大冲击。首先，互联网技术极大拓展了信息传播的渠道、方式，大幅减小了信息不对称的现象，扩展了金融服务供需双方的客户群。其次，互联网金融模式下，交易双方直接在网上进行互动，打破了时空上的限制，提高了交易效率，减少了中间环节与中间成本的消耗。再者，互联网利用先进的技术实现资源高度实时共享，能够使业务处理逐步实现自助化、自动化与系统化，使交易更加便捷、有效。
二是大量非金融企业进入金融行业，金融市场主体出现显著变化。一方面大量科技企业借助金融科技发展契机，积极获取金融牌照，跨界提供金融服务，“科技+牌照”成为趋势。另一方面，大量具有To C服务经验的传统企业，发挥用户规模优势，通过用户数据资源与金融科技的结合，也积极跨界提供金融服务。此外，大量依托于金融科技的新兴创业企业，成为金融市场的新兴力量，在金融科技领域的技术和商业模式创新成为其核心竞争力。
云计算在金融领域的应用场景解读
金融行业IT系统建设的历史较长，系统复杂性强，实现云化集中迁移仍需逐步进行。金融机构使用云计算技术通常采取从外围系统开始逐步迁移的实施路径。在部署顺序上，优先部署开发测试环境，其次部署生产环境。互联网金融、辅助性业务优先使用云计算架构，强一致性核心业务最后考虑上云。
金融行业分布式架构转型痛点、路径和选型。金融科技企业的基础架构大都以云计算为依托，并充分应用大数据技术以及人工智能技术。这些技术不仅改变了金融科技企业的IT架构，也使得其能够随时随地的对接客户，为客户提供更加便捷及时的服务，深刻改变了金融行业的服务模式。
金融机构倾向于将全部系统放在公有云上，通过金融机构间在基础设施领域的资源合作共享，在金融行业内形成公共基础设施、公共接口、公共应用等一批公共云服务。金融机构一般购买云主机、云存储、云数据库、容器PaaS服务、金融SaaS应用等服务。最近，市场上有一款叫做littlebee小蜜蜂的产品，其致力于聚焦金融行业，主要对上市公司、券商和FA机构提供互动直播SaaS云服务，根据机构需求订制还原线下场景的解决方案，让机构快速拥有专业、稳定、快速、流畅的直播平台。
大数据在金融领域的应用场景解读
大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率，强化了其风险管控能力，金融科技治理与研究，有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在证券行业、和互联网金融等行业都得到了广泛的应用。
1.大数据在证券行业中的应用
股市行情预测：证券企业应用大数据对海量数据进行持续性跟踪监测，对账本投资收益率、持仓率、资金流动情况等一系列指标进行统计分析，拓宽证券企业量化投资数据维度，构建投研模型，对股票市场行情进行预测。
股价预测：证券行业投资模型中主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应(市场情绪)。市场本身带有主观判断因素，而大数据技术可以收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，了解市场对特定企业的观感，获得股票市场对投资的反应。
2.大数据在互联网金融行业中的应用
精准营销：在移动互联网时代，客户在消费需求和消费行为上快速转变。在消费需求上，客户需求出现细化;在消费行为上，客户消费渠道多样化。因此，互联网金融企业急需一种更为精准的营销解决方案。具体来讲，互联网金融行业精准营销的主要应用目标主要为三点：一是精准定位营销对象。二是精准提供智能决策方案。三是精准业务流程，实现精准营销的“一站式”操作。
大数据需要贯穿到客户全生命周期的始末。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可以弥补无信用记录客户的缺失信贷数据。
人工智能在金融领域的应用场景解读
目前，人工智能技术在金融领域应用的范围主要集中在智能投顾、智能风控、智能投研等方面。
1.智能投顾
智能投顾又称机器人投顾，主要是根据投资者的风险偏好、财务状况与理财目标，运用智能算法及投资组合理论，为用户提供智能化的投资管理服务。智能25投顾基于机器学习算法以及现代资产组合优化理论，来构建标准化的数据模型，并利用网络平台和人工智能技术对客户提供个性化的理财顾问服务。传统投资顾问需要站在投资者的角度，帮助投资者进行符合其风险偏好特征、适应某一特定时期市场表现的投资组合管理。智能投顾的应用价值在于可代替或部分替代昂贵的财务顾问人工服务，将投资顾问服务标准化、批量化，降低服务成本，降低财富管理的费率和投资门槛，实现更加普遍的投顾服务。
智能投顾技术架构
2. 智能风控
知识图谱、深度学习等技术应用于征信反欺诈领域，其模式是将不同来源的结构化和非结构化大数据整合在一起，分析诸如企业上下游、合作对手、竞争对手、母子公司、投资等关系数据，使用知识图谱等技术大规模监测其中存在的不一致性，发现可能存在的欺诈疑点。在信用风险管理方面，关联知识图谱可以利用“大数据+人工智能技术”建立的信用评估模型，刻画精准的用户画像，对用户进行综合评定，提高风险管控能力。
3. 智能投研
传统投研业务需要收集大量的资料，进行数据分析和报告撰写，投研人员每天需要耗费大量时间进行数据的收集与处理。智能投研基于大数据、机器学习和知识图谱技术，将数据、信息、决策进行智能整合，并实现数据之间的智能化关联，形成文档供分析师、投资者使用，辅助决策，甚至自动生成投研报告。
智能投研技术架构
区块链在金融领域的应用场景解读
1. 数字票据
基于区块链构建的体系呈现去中心化特点，介入票据业务的个体将参与票据出票、保证、承兑、背书、贴现、转贴现、质押、付款等业务流程。数字票据各参与方通过区块链的共识机制达成信任。区块链的分布式结构使得数据票据系统具有强大的容错性，有效缓释系统的中心化风险。基于区块链的时间戳机制，数据票据保证信息完整且整体交易流程透明，能够有效避免伪造或变造票据、一票多卖等问题。此外，智能合约有效控制、约束数字票据的用途、交易条件、交易时间等要素，保证打款背书同步，并满足更为灵活、丰富的业务场景，适应票据业务的创新需求。
2. 征信管理
传统征信模式下，由于征信数据流通方、加工方、使用方的分离，征信数据二次交易没有手段稽核及管控、无法实时校验授权真实性的原因，征信数据交易授权长期还停留在纸质协议的手段上。区块链技术的发展使得这一问题得到了有效的改善。由于其交易公开透明、安全可靠、难以篡改，并且自带时间戳属性，将区块链技术用于征信数据交易授权具有可行性。通过搭建私有链或联盟链的形式，由数据供方对征信数据需方授权。数据采集与加工的过程中，可以对授权文件进行同步流通与校验，从而实现实时校验授权真实性、二次交易稽核及管控的目的。这种方法搭建下的体系中，无需使用方改变现有业务流程，并且授权记录可实时更新。
采用基于区块链的征信解决方案，保证了可以在有效保护数据隐私的基础上实现有限度、可管控的信用数据共享和验证。针对目前传统征信行业现状与痛点，区块链可以在征信的数据共享交易领域着重发力。面向征信相关各行各业的数据共享交易，构建基于区块链的一条联盟链，搭建征信数据共享交易平台，促进参与交易方最小化风险和成本，加速信用数据的存储、转让和交易。随着区块链技术的发展和应用场景的不断增加，区块链技术未来还有可能在征信数据交易行业中发挥更大的作用。
基于区块链的征信解决方案
3. 跨境支付结算
大规模跨境贸易一方面促进了各国经济的快速流通与协作，使资源在全球范围得到优化配置;另一方面，随着跨境支付结算效率不断提升，大量出口企业也出现了大量的海外应收账款、坏账等问题。如何在跨境支付过程中有效降低结算风险，节省支付成本，已成为国际贸易中的一个重要问题。区块链是分布式数据存储、点对点传输、信任共识算法、加密算法等技术的集成创新，具有泛中心化、信任共识、信息不可篡改、开放性等特征，适合应用于交易双方需要高度互信的业务情形中。构建基于区块链的跨境支付模式，能够大大降低跨境支付的风险，提高跨境支付的效率，节省跨境支付的成本。
基于区块链的跨境支付结算模式
新一代信息技术形成融合生态，推动金融科技发展进入新阶段
云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能依托于云计算和大数据，推动金融科技发展走向智能化时代。区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件，它的实现离不开数据资源和计算分析能力的支撑。从未来发展趋势看，云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术，在实际应用过程变得越来越紧密，彼此的技术边界在不断削弱，未来的技术创新将越来越多的集中在技术交叉和融合区域。尤其是在金融行业的具体应用落地方面，金融云和金融大数据平台一般都是集中一体化建设，人工智能的相关应用也会依托集中化平台来部署实现。新一代信息技术的发展正在形成融合生态，并推动金融科技发展进入新阶段。
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