漫谈金融科技 广义的金融科技是指以金融行业应用需求为导向，利用一切科学技术（包括但不限于信息通信科技）为金融行业发展提供科技能力支撑，进而提升金融服务能力，降低金融服务成本。我粗浅的认为是金融行业在开展业务数字化转型过程中用到的信息技术、科技化手段。金融科技其本质内涵是通过信息+技术的创新应用来做好金融业务，服务于金融客户，用技术的手段解决好资金、数据、交易的行业数字化问题，为金融服务赋能。金融科技在2001年到2005年可以确切的定义为金融信息化，金融机构在利用现代通信网络技术的基础上，更加注重数据库技术的应用，尝试以现代通信网络和数据库技术为基础，将业务数据逐步集中汇总，提升服务水平和管理水平。而到了2006年，移动互联网技术与金融业务紧密结合，渗透到金融业务的方方面面，包括系统整合、业务流程再造、金融系统互联和信息共享、信息安全保障和风险防控体系建设。标准化体系建立成为这一阶段的关键任务，我们称之为互联网金融。直到2013年，金融科技走入新的阶段，依托各类金融创新技术对传统金融行业的产品及服务进行升级，拓宽传统金融机构的获客渠道，提高金融服务运作效率，加强投资管理能力，完善风险管理体系，改善客户体验，降低交易成本，更好地满足人们的金融需求。随着企业数字化转型，金融企业基于数据开展的业务需求越来越明显，场景也越来越具体化。在此基础上的虚拟化及电子化交易，成为大数据时代金融行业发展的特征。高效利用数据将成为金融机构发展的关键。随着大数据、区块链、云计算、AI等技术在金融领域的应用不断深入，金融科技正在重塑金融行业生态。“无科技不金融”日渐成为行业共识。金融机构必须深刻理解科技给金融业带来的全面变革以及变革背后蕴含的机遇与挑战，才能把握时势，走向金融科技发展的“浪潮之巅”。狭义的金融科技，主要是聚焦在互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能和区块链等一系列新型信息通信技术在金融领域的创新应用。其中，云计算、大数据、人工智能和区块链等属于当前金融科技应用的关键技术领域，而技术供给与行业需求的结合则形成了金融科技产业。以云计算、大数据、AI和区块链等金融科技手段，通过智能客服、智能营销、智能风控、舆情监控、智能投研、智能投顾、RPA等场景的落地，全面提升金融科技应用水平，逐步实现公司整体运营的数字化、智能化，将金融科技打造成为金融企业高质量发展的“新引擎”。我们来看下常见的几个金融科技应用场景： 智能风控：通过采集内外部海量数据，在风控规则与模型、机器学习和挖掘算法等核心技术的助力下完成风控模型搭建，将风控模型应用到授信、信用风险、操作风险、反欺诈风险等场景上，并满足监管报送与合规要求。 舆情监控：利用自然语言处理(NLP)、深度学习(DeepLearning)和企业图谱等技术手段，对进行海量资讯进行标签化和情感分析，实现风险舆情资讯及实时预警功能。 智能投研：在金融市场数据的基础支持上，通过深度学习、自然语言处理等人工智能方法，对于数据、事件、结论等信息进行自动化处理和分析，为投资经理提供投研帮助，提高其工。 智能投顾：将大数据分析、人工智能和传统金融相结合，运用合理的最佳实践金融理论，构建恰当的模型，把专业专属个人投资理财服务，以更低的成本、更高的效率、更科学的配置推荐投资者。 智能营销：智慧营销以客户为中心、以数据驱动洞察，通过大数据、机器学习等技术，实现全链路、全数据、全渠道的营销体系。 智能客服：结合自然语言理解、深度学习、人工智能等技术在信息采集、语义理解、答案回复、深度学习等四个环节的运用，机器人独立解决常见问题，实现7x24小时的金牌服务，提升服务持续性。 RPA(机器人流程自动化)：利用RPA、OCR、AI等技术，基于设定的规则与其他各类系 统进行交互，可将员工从大量重复的机械式低价值工作中解放出来，使其集中精力于高价值的工作上，大大提高生产效率。 基于区块链的供应链金融：基于区块链的供应链金融服务平台是结合核心企业上下游交易结构，对供应链不同节点提供授信、融资、 结算、产融数据分析等综合性金 融信息化平台服务。并且，结合区块链技术具有的分布式、去中心化、 不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点，为供应 链金融服务平台运营过程中的“ 信任”与“透明”提供了有效的技术解决能力。 本篇文章关于金融科技就为大家介绍到这里。 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/1da4a375ce22bcd126fff705cc17552706225e19.html