金融科技（FinTech）一词为英文Financial Technology合并后的缩写。由于金融科技仍处于发展初期，涉及的业务模式尚不稳定，各类业务形态存在不同程度的差异，目前全球尚无统一定义。2016年3月，全球金融治理的牵头机构——金融稳定理事会发布了《金融科技的描述与分析框架报告》，第一次在国际组织层面对金融科技做出了初步定义，即金融科技是指通过技术手段推动金融创新，形成对金融市场、机构及金融服务产生重大影响的业务模式、技术应用以及流程和产品（FSB，2016）。在实践中，“金融科技”的具体含义在不同背景下也存在差异。有时是指对现行金融业务的数字化或电子化，如网上银行、手机银行等；有时是指可以应用于金融领域的各类新技术，如分布式账户、云计算、大数据等；有时则指希望涉足金融领域、与现有金融机构形成合作或竞争关系的科技企业或电信运营商。随着理论和实践的进一步发展，相信金融科技的概念还将不断调整、充实和完善。综合来看，金融科技是遵循金融本质的创新金融实现形式，以大数据为基础，以技术为手段，核心在于通过各种前沿科技技术的应用，实现金融服务效率提升、交易成本降低、产品和服务形式创新以及客户体验改善。
根据目前发展态势，作为潮流的金融科技主要分为三个层面：以第五代通信、芯片技术为核心的基础科技层；以区块链、生物识别、大数据、云计算、物联网、机器学习、人工智能、机器人、虚拟现实技术为代表的应用科技层；以量化模型、大数据分析、大数据征信、第三方支付、互联网借贷、互联网理财、智能投顾、互联网保险、互联网证券、互联网银行、众筹等为代表的金融服务应用层。
1.摩尔定律驱动芯片技术突破了计算能力瓶颈
英特尔公司创始人戈登·摩尔于1965年提出著名摩尔定律，指的是计算机等IT产品的性能每隔18个月会翻一番。摩尔定律驱动当前国际集成电路产业实现突飞猛进发展。腾讯研究院在2017年研究得出美国占据芯片产业的绝对主导地位，并且在新增投资领域投入巨大，以人工智能领域为例，美国过去十年在芯片上的融资额高达308亿美元，是中国的23倍。中国一直是集成电路的消费和生产大国，2000年以来，国家出台了一系列促进集成电路发展的规划和扶持政策，推动我国集成电路产业进入快速发展期，大而不强的现象有所改观。
2.5G技术商用将推动通信能力从量变到质变
人类对信息的强烈渴求推动着通信技术以其他技术无以比拟的速度发展，移动通信技术自20世纪80年代诞生以来，大概每10年进行一代技术更新，目前已经进入5G商用的爆发前夜。我国“十三五”国家信息化规划明确了5G的发展目标是开展5G研发试验和商用，主导形成5G全球统一标准。同时，推进5G关键技术研发、技术试验和标准制定；统筹优化5G频谱资源配置，适时启动5G商用；2019年6月6日，我国工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放5G商用牌照，中国正式进入5G商用元年。5G相比4G有着全面优势，容量上增长1000倍，峰值传输速率提升100倍（5G为10Gbps，4G为100Mbps），端到端时延缩短5倍，可联网设备数量增加10-100倍，低功率MMC（机器型设备）的电池续航时间增加10倍。业内人士认为，从1G到4G都是量变的过程，而从5G开始，将实现从量变到质变。目前国际电联（ITU）定义了三大5G应用场景，除了增强移动宽带（eMBB，人与人之间），还包括海量机器类通信（mMTC，人与物之间）和超可靠低延时通信（uRLLC，物与物之间），从而实现真正意义的融合性网络。
3.第三次人工智能浪潮可能迎来突破性拐点
人工智能是指开发和应用相应的计算机系统，来执行通常需要人类智力才能完成的任务，如视觉感知、语音识别、手势控制、机器学习和语言处理等。根据毕马威咨询公司2016年调查显示，中国领先的50家金融科技公司，其核心应用技术均与人工智能相关。人工智能经历了三次发展浪潮。1956年达特茅斯会议推动全球第一次人工智能浪潮的出现，该次浪潮一直持续到1974年，出现了很多顶级算法，其中包括被称为增强学习雏形的贝尔曼公式，这也是被称为Google AlphaGo算法的核心思想。80年代，人工智能迎来第二次浪潮，一类名为“专家系统”的AI程序开始为全世界的公司所采纳，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向。前两次浪潮均以泡沫破灭为结局，第一次泡沫破灭的主要原因在于计算能力，第二次泡沫破灭的主要原因在于算法。1993年以后，以深度学习为核心的机器学习算法获得发展，大数据、云计算和新型芯片的发展使得可用计算能力和数据获得飞跃式发展，推动人工智能进入第三次浪潮。大数据、物联网、云计算构成第三次智能浪潮的三大支柱。其中，大数据、物联网提供了机器赖以学习的材料，助推机器学习方法获得用武之地。在大数据之前，计算机并不擅长解决人类智能问题，这也是前两次人工智能浪潮失败的重要原因。有系统性多维度大数据后，人类将智能问题转化为数据问题，由此另辟蹊径，成功开启了智能革命。云计算提供了人工智能所需的运算力以及与场景应用的联结方式。芯片技术、5G、物联网、大数据、云计算、机器学习提供了人工智能所需的软硬件条件，构成人工智能发展的技术性制约因素基本消除。当前首要任务是提升技术成熟度以及“现代产业+智能”的非技术性融合。第三次人工智能发展可能成为超越人类智能的拐点，将会给人类社会带来实质性影响。(www.xing528.com)
4.区块链技术重塑底层技术推动全球投资研发热潮
区块链技术脱胎于2009年1月诞生的比特币。国内外对区块链技术的研发和投资始于2014年，市场普遍对该项技术持有非常乐观态度。根据2017年IBM调研报告显示，未来四年全球约有66%银行将拥有一定规模、可用于商业化的区块链金融技术。但区块链技术实际落地项目尚未取得突破性进展。2014年，巴克莱、瑞士信贷、摩根大通等银行加入金融技术公司R3领导的组织，着手研究制定行标，由此推动了全球区块链研究与投资热潮，研发方向主要包括比特币、侧链、私有链或联盟链、智能合约、区块链底层操作系统等五类。前两种都涉及货币发行，动摇了央行根基，受到的非技术阻碍较多，发展受限，主要以央行研究推进为主。后两种，特别是私有链和联盟链，成为目前主流的研发和投资方向，最后一种主要是美国在推进。
（二）金融科技的三个发展阶段
从科技驱动的视角分析，金融科技的发展历程可分为三个阶段：第一个阶段为金融IT阶段，借助高速计算运行和快捷通信的信息技术手段，金融业实现了从传统业务处理向基于现代信息系统的数据化业务处理的迁移，大大提高了传统金融体系的业务效率。第二个阶段为互联网金融阶段，通过互联网汇集海量用户，实现金融业务中资产端、交易端、支付端、资金端等任意组合的互联互通，以业务和产品创新的方式推动金融业务的转型、跨界和客户体验的提升，典型业务有P2P网络借贷、互联网保险。第三个阶段为金融科技阶段，随着电子货币的兴起和云计算、人工智能、区块链作为金融底层架构的应用，基于云计算、人工智能、区块链的支付、清结算和交易得以实现，传统的金融信息采集流程、风险定价模型、投资决策过程将得以改变。现有金融体系的效率将得到提升，完整性与安全性得到增强。
金融科技的三个阶段
（三）金融科技对于信用的影响性分析
金融科技的最大贡献在于可以量化信用积累。金融科技借助互联网、大数据、云计算等信息技术可有效推动金融基础架构和基础逻辑的变化，提供有效的新制度架构，让数据信息准确、可追溯，对科学决策、风险管理提供量化标准，提高信息的真实度、准确度，推动信用的资本化、价值化、收益化，让每一个人的信用都成为自己的财富。金融的本质是中介，中介的本质是信用。一直以来，人们一方面享受着信用经济带来的效率提升，但另一方面，又深陷信用困境，难以自拔。人们不断质疑现代金融的公平和效率，其本质是质疑信用的社会成本。以互联网为代表的新科技给信用重构以可能，继而推动金融的重构。在重构信用方面，区块链改变了依赖于信用中介的传统思维模式，通过分布式的逻辑架构，在共识机制的基础上，配合智能合约等技术，能够构建一个更加自主、透明和刚性的信任体系。这种信任不再需要别人或者中介机构的背书，而是基于算法构建，属于算法信任，它不仅能够提高社会信用体系的效率，而且能够体现社会的公平和正义。金融科技对于信用的更深层次影响，就是推动信贷风控模式的进阶，提高普惠金融的易得性，实现信贷风控的智能化发展。
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