是20世紀60年代以來，隨著計算機代替手工作業，金融業先後經歷了從利用
穿孔卡片輔助數據處理到使用計算機實現會計電算化，從借助大型計算機進行
綜合業務處理到利用互聯網拓展新業務，金融機構一直是新興技術的積極應用
者。從這個意義上說，金融科技並非始於今天，而是早已有之。
數字化、智能化。進入21世紀，數字科技廣泛應用於社會各領域，一部手機就
能讓你感受到支付、購物、理財等生活中諸多細節的改變，而這些改變都歸功
於金融科技的發展與應用。尤其是隨著移動互聯網的普及，大數據、區塊鏈和
人工智能技術的突破，數字科技和金融業加速融合，促使傳統金融生態、業態，
金融機構始終充當積極吸收先進科技，致力於提升服務效率的角色。尤其
是20世紀60年代以來，隨著計算機代替手工作業，金融業先後經歷了從利用
穿孔卡片輔助數據處理到使用計算機實現會計電算化，從借助大型計算機進行
綜合業務處理到利用互聯網拓展新業務，金融機構一直是新興技術的積極應用
者。從這個意義上說，金融科技並非始於今天，而是早已有之。
風險管理是金融機構的核心競爭力，信息科技的創新應用讓風險管理更加
數字化、智能化。進入21世紀，數字科技廣泛應用於社會各領域，一部手機就
能讓你感受到支付、購物、理財等生活中諸多細節的改變，而這些改變都歸功
於金融科技的發展與應用。尤其是隨著移動互聯網的普及，大數據、區塊鏈和
人工智能技術的突破，數字科技和金融業加速融合，促使傳統金融生態、業態，
服務模式等不斷改變，進一步提升金融各個環節的附加值，重塑傳統金融行業
流程，提升金融業的服務效率，讓金融機構可以用更低的成本去服務更多的實
體企業與個人，真正實現普惠。
人工智能與金融業細分領域（如智慧銀行、智慧保險等）、各業務場景（如
智能風控、智能投顧、智能支付等）深度融合，助推智能金融全面、快速地發展。
其不僅取決於以大數據、雲計算、區塊鏈和人工智能為代表的數字科技的支撐，
還受金融行業大數據特性的影響。
金融領域天生具有數據屬性，金融工具的涉及、用戶行為的挖掘、風險的
控制等各環節都是基於數據分析應用的。大數據技術的應用為智能金融服務提
供生產資料，使得數據資產的價值充分顯現。
數字孿生概念告訴我們，在數據可獲得之後，現實物理世界的復雜關繫可
以通過計算實現未來場景的構造和優化，從大量消費者行為數據、關繫數據中，
挖掘出用戶的真正需求。提供智能化服務是智能金融的終極目標，而這一目標
的實現離不開算力的支持。以雲計算為代表的算力是智能金融的生產力，計算
能力直接決定了服務質量。
區塊鏈作為分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等黑科技
集成應用，在社會治理、公眾事務、企業管理、金融交易等方面有多個結合場景。
區塊鏈技術具有分布式存儲、不可篡改、共享維護等特征，可以為價值傳遞和
交換提供可靠保障，在中心化及信用體繫建立方面具有天然優勢。除此之外，
邊緣計算、5G、物聯網等新一代信息技術，共同引領並推動智能金融發展。
從目前人工智能在金融領域的應用趨勢來看，計算智能通過與大數據技術
的結合應用，已經覆蓋幾乎所有的金融應用場景。在感知智能層面，以人臉識
別和語音識別為代表的生物智能技術也已經在金融領域廣泛應用，未來可以預
見，其在金融領域的應用場景也將呈現快速增長態勢。認知智能是當前人工智
能技術領域為前沿和火熱的領域，引領了本輪人工智能技術的發展潮流。
從應用領域來看，智能風控、智能投研和智能投資顧問等應用場景，是人
工智能在金融行業應用潛力的領域，也是技術要求、應用難度的
領域，在未來必將成為人工智能應用的核心方向。
