1、金融科技英譯為Fintech， 是 Financial Technology 的縮寫，可以簡單理解成為Finance（金融）+Technology（科技），指通過利用各類科技手段創新傳統金融行業所提供的產品和服務，提升效率并有效降低運營成本。2、主要利用包括人工智能、征信、區塊鏈、云計算、大數據、移動互聯等前沿科技手段拓展資料（一） 以大數據、云計算、人工智能、區塊鏈以及移動互聯為引領的新的工業革命與科技革命，會導致金融學科的邊界、研究范式不斷被打破和被重構。（二） 本輪科學技術的爆發導致金融行業傳統發展模式受到顛覆性沖擊的主要原因有以下兩方面：一方面是全球數據積累存量已達到引爆新一輪行業變革的規模和水平，全球數據正以每年40%左右的速度快速增長，2017年全球的數據總量為21.6ZB（1個ZB等于十萬億億字節），金融數據在其中占比很高，此外金融市場天然擁有海量標準化大數據，適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，以及諸如GPU、TPU以及NPU等硬件技術的革命性突破，逐漸使已穩定50年之久的“摩爾定律”迎來終結?？萍忌羁痰馗淖兞私鹑跇I態，并開始成為未來金融發展的制高點。金融科技正在傳統金融行業的各個領域積極布局，已然成為新的風口。（四） 金融科技涉及的技術具有更新迭代快、跨界、混業等特點，是大數據、人工智能、區塊鏈技術等前沿顛覆性科技與傳統金融業務與場景的疊加融合。主要包括大數據金融、人工智能金融、區塊鏈金融和量化金融四個核心部分。（五） 大數據金融重點關注金融大數據的獲取、儲存、處理分析與可視化。一般而言，金融大數據的核心技術包括基礎底層、數據存儲與管理層、計算處理層、數據分析與可視化層。（六） 數據分析與可視化層主要負責簡單數據分析、高級數據分析（與人工智能有若干重合）以及對相應的分析結果的可視化展示。大數據金融往往還致力于利用互聯網技術和信息通信技術，探索資金融通、支付、投資和信息中介的新型金融業務模式的研發。（七） 人工智能金融主要借用人工智能技術處理金融領域的問題，包括股票價格預測、評估消費者行為和支付意愿、信用評分、智能投顧與聊天機器人、保險業的承保與理賠、風險管理與壓力測試、金融監管與識別監測等。人工智能技術主要包括機器學習理論等前沿計算機科學知識，主要基于算法。機器學習理論是人工智能概念范疇下的一個子集，主要覆蓋三大理論：監督學習、無監督學習和強化學習。（八） 區塊鏈技術是一種去中心化的大數據系統，是數字世界里一切有價物的公共總賬本，是分布式云計算網絡的一種具體應用。一旦區塊鏈技術成為未來互聯網的底層組織結構，將直接改變互聯網的治理機制，最終徹底顛覆現有底層協議，導致互聯網金融的智能化、去中心化，并產生基于算法驅動的金融新業態，一旦成熟的區塊鏈技術落地金融業，形成生態業務閉環，則金融交易可能會出現接近零成本的金融交易環境。