金融科技的技术概览

金融的定义

谈到金融，也就是资金的融通，是指在经济生活中，银行、证券等从业者从金融市场主体（例如：储户、证券投资者或者保险者等）募集资金，并借贷给其它市场主体的经济活动。

更为本质的，金融 是一个 高效的资源融通的网络。所以，金融的核心问题是解决网络中的信任互通问题，而信任源于减少信息不对称，进而提高资金流转的效率。

金融科技的生态体系

金融科技并没有改变金融的实质，科技的意义在于通过利用各类科技手段创新（如大数据、AI、区块链等技术），为传统金融行业各领域构建稳健高效的金融体系，提升效率并降低运营成本。

金融领域的科技应用主要有：大数据风控、智能营销、智能客服、区块链金融、智能投顾、量化交易等，如下做重点展开（相关金融项目：https://github.com/firmai/financial-machine-learning）：

1、大数据风控

金融是极其厌恶风险的行业，所以利用科技做风险管理是行业的强刚需。金融风险是一定量金融资产在未来时期内预期收入遭受损失的可能性，金融风险可以分为信用风险、操作风险、合规风险、市场风险等等。

大数据风控是金融风险管理的一种重要手段，其主要用于识别金融信贷中的信用风险（含欺诈风险），通过人脸识别、OCR和生物特征的识别等技术确认用户身份，再借由大数据全方面评估借贷方的还款能力及意愿，从而减少信贷业务中的坏账风险。

信贷业务的商业本质是，低利率吸收资金，较高利率放贷，尽量减少贷款收不回的风险下赚取利息差；

值得注意的，金融中的大数据通常是隐私且关键性的数据（如客户基本信息、征信报告、交易记录等等），而大数据风控其实就是学习数据中的经验规律预判未来表现，这也就意味着 只要能掌握大量的金融数据（数据垄断），就能有更好的业务优势。对于金融科技公司来说，一方面可以通过智能营销去积累客户产生数据优势，另一方面可以通过联邦学习等方法，在保护隐私和数据安全的前提下共用数据，以达到更好业务效果。

2、智能营销

智能营销的主要因素在于数据获取和营销算法。通过数据埋点合法获取用户数据，大数据分析结合人工智深度学习算法，实现用户画像、营销推荐，帮助金融机构实现精准营销和稳定获客。

3、智能投顾

智能投顾利用大数据和机器学习，将大量的数据和国内外各类信息，尤其是基本面相关的信息与投资决策进行智能整合，并通过内部算法将收集的数据进行智能化关联，在给投资者提供参考同时也能提高投资者工作效率。

4、区块链金融

区块链在金融领域的应用主要有资产证券化ABS、数字票据、银行业务中的支付清算和征信、贷款业务、KYC（Know your customer）、资产转让及股权交易、供应链金融等几个方面。

如区块链在国际支付清算的应用，一般是基于Ripple协议实现，采用Ripple可以做到高效低成本的支付。一般来说，传统的SWIFT跨国支付需要1-2天， 而采用Ripple只需要几秒钟，且成本远低于SWIFT。

5、量化交易

量化交易是指借助于数学模型和计算机实现的交易方法。国内比较常见的量化交易方法包括股票多因子策略（阿尔法）、期货CTA策略、套利策略和高频交易策略等。