金融科技涉及的技术具有更新迭代快、跨界、混业等特点,是
大数据、
人工智能、
区块链技术等前沿颠覆性科技与传统金融业务与场景的叠加融合。主要包括大数据金融、人工智能金融、
区块链金融和量化金融四个核心部分。
大数据金融重点关注金融大数据的获取、储存、处理分析与可视化。一般而言,金融大数据的核心技术包括基础底层、数据存储与管理层、计算处理层、数据分析与可视化层。
数据分析与可视化层主要负责简单数据分析、高级数据分析(与人工智能有若干重合)以及对相应的分析结果的可视化展示。大数据金融往往还致力于利用互联网技术和信息通信技术,探索资金融通、支付、投资和信息中介的新型金融业务模式的研发。
人工智能金融主要借用人工智能技术处理金融领域的问题,包括股票价格预测、评估消费者行为和支付意愿、信用评分、智能投顾与聊天机器人、保险业的承保与理赔、风险管理与压力测试、金融监管与识别监测等。人工智能技术主要包括
机器学习理论等前沿计算机科学知识,主要基于算法。机器学习理论是人工智能概念范畴下的一个子集,主要覆盖三大理论:监督学习、无监督学习和强化学习。
区块链技术是一种去中心化的大数据系统,是数字世界里一切有价物的公共总账本,是分布式云计算网络的一种具体应用。一旦区块链技术成为未来互联网的底层组织结构,将直接改变互联网的治理机制,最终彻底颠覆现有底层协议,导致互联网金融的智能化、去中心化,并产生基于算法驱动的金融新业态,一旦成熟的区块链技术落地金融业,形成生态业务闭环,则金融交易可能会出现接近零成本的金融交易环境。
但需注意的是,由于共识机制、私钥管理和智能合约等存在技术局限性和面临安全问题,区块链技术整合和应用落地将是一个长期的过程。
量化金融以
金融工程、
金融数学、金融计量和
金融统计为抓手开展金融业务,它和传统金融最大的区别在于其始终强调利用数理手段和计量统计知识,定量而非定性地开展工作,其主要金融场景有高频交易、算法交易、金融衍生品定价以及基于数理视角下的金融风险管理等。
量化金融一直被视为是金融业高端资本与智力密集型领域,科技含量极高,但近几年,高频与算法交易、金融风险管理、保险精算越来越依靠工业级大数据(比如:实时、海量、高维和非结构化数据)、人工智能前沿技术以及区块链技术来解决问题或重构原有金融业务逻辑、产品设计流程、监管监测控制环节。