金融科技的核心技术有哪些

1、金融科技英译为Fintech， 是 Financial Technology 的缩写，可以简单理解成为Finance（金融）+Technology（科技），指通过利用各类科技手段创新传统金融行业所提供的产品和服务，提升效率并有效降低运营成本。2、主要利用包括人工智能、征信、区块链、云计算、大数据、移动互联等前沿科技手段拓展资料（一） 以大数据、云计算、人工智能、区块链以及移动互联为引领的新的工业革命与科技革命，会导致金融学科的边界、研究范式不断被打破和被重构。（二） 本轮科学技术的爆发导致金融行业传统发展模式受到颠覆性冲击的主要原因有以下两方面：一方面是全球数据积累存量已达到引爆新一轮行业变革的规模和水平，全球数据正以每年40%左右的速度快速增长，2017年全球的数据总量为6ZB（1个ZB等于十万亿亿字节），金融数据在其中占比很高，此外金融市场天然拥有海量标准化大数据，适合前沿科技落地生根。（三） 另一方面是人工智能等前沿科技在算法、算力方面的使用，以及诸如GPU、TPU以及NPU等硬件技术的革命性突破，逐渐使已稳定50年之久的“摩尔定律”迎来终结。科技深刻地改变了金融业态，并开始成为未来金融发展的制高点。金融科技正在传统金融行业的各个领域积极布局，已然成为新的风口。（四） 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。（五） 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。（六） 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。（七） 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。（八） 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。