金融科技文化史是？

[摘要]金融科技文化史是？關于《金融科技文化史是？》的內容介紹。1992年,中國科技金融促進會誕生,這標志著金融科技在中國開始落地實施。綜觀金融科技的發展歷程,從科技推動金融變...

金融科技文化史是？關于《金融科技文化史是？》的內容介紹。

1992年,中國科技金融促進會誕生,這標志著金融科技在中國開始落地實施。

綜觀金融科技的發展歷程,從科技推動金融變革的角度看,業界把金融科技的發展劃分為三個階段：

第一個階段是金融科技1.0階段（1866-1986）,可以界定為金融信息化階段。

在這個階段,金融行業進行初步的信息化技術積累，通過傳統IT的軟、硬件實現辦公和業務的電子化、自動化和無紙化,從而提高業務效率、降低運營成本。此時的科技人員更多是在金融體系內部的成本部門。

第二個階段是金融科技2.0階段（1987-2009），可以界定為互聯網金融階段。

這是互聯網大規模擴張的時代,出現了大量的信息科技公司,這些公司利用網絡技術匯集海量用戶和信息,實現金融業務中的資產端、交易端、支付端、資金端任意組合的互聯互通,本質上是對傳統金融渠道的變革,通過互聯網實現信息共享和業務融合,其中最具代表性的包括P2P網絡借貸、網絡眾籌、互聯網的基金銷售等。

第三個階段是金融科技3.0階段（2009-至今），是金融和科技深度融合階段。

在這個階段,大量原有的金融業務通過大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等新技術來改變傳統的金融信息采集來源、風險定價模型、投資決策過程、信用中介角色等,不僅實現提質增效，更激發出新的金融行為,例如大數據征信、智能投顧、非現場監管等。

二、金融科技應用場景

新技術推動金融業快速發展，衍生了許多的應用場景，以下通過五個典型分享：

應用場景一：智能監管

無風險不金融，防范金融風險是金融工作永恒的主題，監管則是防范風險的核心手段。為提升監管科技應用效能，監管部門打造數據驅動的智能監管體系。事前將監管政策與合規性要求轉化成數字化監管協議，并搭建智能監管平臺提供相關服務。事中向監管對象嵌入監管“探針”自動化采集監管數據，進而實現風險態勢的動態感知與智能分析，基于神經網絡等機器學習算法建立金融風險評估模型，整理和分析數據。事后進行風險處置干預、合規情況可視化展示、風險信息共享、監管模型優化等。金融監管部門根據風險評估模型對監管對象的業務流、信息流和資金流進行全方位分析，把整個業務鏈條穿透連接起來，透過數據分析業務本質，精準識別各類風險，利用可視化等技術將合規情況進行全方位、全要素展現。

應用場景二：數字貨幣

中國的央行數字貨幣具體稱為DCEP，現階段在功能定位上注重對實物現金M0（紙幣、硬幣）進行替代，它是一種基于區塊鏈和密碼技術的法定數字貨幣（人民幣），數字貨幣不以實物的形式存在，而是存在于我們的手機APP里。央行數字貨幣對個人使用移動支付時有重要的影響，歸因于它的兩個突出特點：一是央行數字貨幣具有法償性，只要有密碼就可以兌換人民幣，不會因為企業或者銀行倒閉就影響兌付；二是真正的零成本，現在移動支付的成本很低，但央行數字貨幣可以做到零成本。

應用場景三：智能獲客

通過大數據分析，結合人工智深度學習算法，實現用戶畫像，幫助金融機構實現精準營銷和穩定獲客。由于金融機構通過人工智能、大數據等技術能更加了解客戶，因而能夠實現差異化定價、個性化金融服務、智能化金融風控。

應用場景四：智能風控

把金融科技綜合應用到風險控制，幫助金融機構實現風險管理。例如：計算機視覺和生物特征的識別等技術可以確認用戶身份；利用多維度、多特征的數據預測用戶的欺詐意愿和傾向；通過用戶行為、征信等數據評估用戶的還款意愿和能力。對于交易、社交、居住環境的穩定性等用戶行為數據，運用機器學習算法進行加工處理，獲取更加立體更加客觀的用戶數據，實現更加精準高效的風控。

應用場景五：智能客服

通過自然語言理解、知識管理、自動問答等技術整合傳統金融行業的智慧，自動化、智能化處理日常客戶服務，同時還能夠提供精細化管理所需的統計分析信息。

未來，隨著大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術的進步，金融行業將繼續不斷創新發展，防控中心也將與時俱進，積極探索新技術，有力協助開展地方金融風險防控，維護地方金融穩定。

上一頁12下一頁