金融市场与其他市场的不同之处在于，金融市场交易复杂，跨时区跨地域，参与人群极其庞杂，易于引发社会群体情绪波动，因此，金融交易必须要有强有力的监管。就金融而言，对信用、杠杆和风险的关注是永恒的主题，也是金融科技的出发点和落脚点，这会成为监管者更为坚定的信念。2017年9月初，国家七部委联手发布公告，叫停各类代币发行融资(ICO)活动，明确此类金融活动投机炒作盛行，涉嫌非法。

随着2017年全国金融工作会议各项精神的落实，金融市场的各类参与者，包括持牌金融机构和类金融机构以及金融科技公司等参与主体，逐渐纳入政府“大监管”的范畴，金融回归服务实体经济的初衷，就要求提供多元化的金融服务，要求利用新的金融科技的手段实现，降低金融风险、增强企业信用、降低金融杠杆率，所以，未来几年在贷款保险、小型贷款、消费金融乃至基于互联网大数据的金融交易方面，提供金融服务的机构或者利用金融科技创新的机构将会蓬勃发展，相关的监管条例也会逐步跟进，这是加强金融为实体经济服务最具体和重要的措施。因此，要实现利用金融科技的创新，就是在实现监管与创新的同步协调和有针对性的金融科技的深度运用。

　近年来出现的大数据、云计算、人工智能、区块链等技术成为金融科技发展的重要技术支撑。金融交易依赖于各类交易市场中的参与者，识别交易对手、丰富交易渠道、优化交易结构、控制交易风险是金融交易中的四大重要环节，随着信息技术和互联网的发展，金融科技在支撑金融交易中的重要性越来越大，在金融科技的实践中，数据、算法及模型、安全成为金融科技支撑金融交易以及金融创新的三大基石。
2017年，工农中建四大行均与BATJ(百度、阿里、腾讯和京东)四大互联网巨头签署合作协议消息频出，传统金融与互联网金融企业就行业未来的发展达成了共识，即金融业务与金融科技正变得越来越不可分割。金融科技公司一直在进行金融科技的变革与创新，通过金融科技，互金企业减少了金融产品抵达终端用户的路径，降低了成本，提高了效率。相对于传统金融业较为复杂的服务流程来说，互金企业能够更好地处理交易以及积累用户，在积累大数据的基础上，从而能够在金融交易的四大重要环节中让数据发挥重要的作用。

从金融科技的角度来看，云计算技术的分布式部署、可伸缩的弹性架构、可配置的网络带宽的特点为大数据的存储和计算提供了基础，大数据中存储的海量的结构化和非机构化数据，为各类算法的建模提供了环境和基础，在各类算法中，如决策树、最近邻算法、贝叶斯算法、遗传算法、聚类和回归、支持向量机、关联算法、最大期望算法、迭代算法等通过结合行业特征的建模，为神经网络、机器学习、知识图谱等人工智能技术提供了支持。正是基于以上关系，在通过金融科技手段进行的金融创新中，数据、算法及建模、安全成为金融创新的三大技术基石。
　　金融本质仍然是风险管理，风控是所有金融业务核心。在泛互联网的环境里，金融风控面临的欺诈风险、关联风险更加难于识别和控制。

金融本质仍然是风险管理，风控是所有金融业务核心。在泛互联网的环境里，金融风控面临的欺诈风险、关联风险更加难于识别和控制。
　　通过金融科技的手段，运用大数据建模的方法，将评价企业的定性指标和定量指标相结合，基于较为严谨的统计模型分析方法,是根据历史数据库来构建概率统计模型，运用人工神经网络算法，通过算法的自学习和自适应特点，不断的优化和调整各项参数及权重，使得评价达到最优效果，实现违约概率度量和违约损失率度量等信用风险评价指标的计算，从而为金融机构的信贷工作人员和管理部门提供高效科学的决策支持工具。

在机器学习算法的分类中，人们最常用的主要是监督学习和无监督学习的模型，在金融行业中一个天然而又典型的应用就是风险控制中对借款人进行信用评估。因此依托互联网获取用户的网上消费行为数据、通讯数据、信用卡数据、第三方征信数据等丰富而全面的数据，可以借助机器学习的手段搭建金融业务的大数据风控系统。金融企业除了在放贷前的信用审核外，还可以借助机器学习完成传统金融业务中无法做到的放贷过程中对借款人还贷能力进行实时监控，以及时对后续可能无法还贷的人进行事前的干预，从而减少因坏账而带来的损失。

运用区块链等技术，提升金融交易的互信度和效率
　　近年来，在比特币市场疯狂增长的同时，也有许多公司借助区块链的概念进行炒作，但区块链和比特币之间并不能简单的划上等号，毕竟比特币仅仅是区块链技术的一个应用。区块链基于数学原理解决了交易过程的所有权确认问题，保障系统对价值交换活动的记录、传输、存储结果都是可信的。作为一种用于记录、追踪、检测、转移所有资产的数据库和库存清单，共识算法、超级账本、不可逆加密、去中心等技术实现的细节才是区块链的核心所在。对于目前的金融行业而言，无论是各个机构之间还是机构内部的交易流程中都存在效率瓶颈、交易时滞、欺诈和操作风险等痛点，而区块链因其安全、透明、去中心化及不可篡改的特性都使得这些问题可以通过技术手段得到解决。

　从金融监管的角度来讲，要“了解你的客户”是办理业务的前提，了解你的客户和做好客户的适当性管理是防范金融风险的基础，运用人工智能和生物识别技术能够提升客户识别的准确度和防止客户抵赖行为发生，提升金融交易的安全性。
　　就视觉与生物特征识别技术在金融行业的应用来讲，主要聚焦在安保方面，其应用较为成熟。通过脸像识别、指纹识别、虹膜识别等生物特征，协助识别验证客户身份，预警可疑行为和可疑人员，达到安全防范的目的。在所有的技术中，现阶段最受瞩目并迅速发展的是人脸识别。它目前主要有3种应用模式：人脸识别监控、人脸识别比对检索、身份确认。通过这些手段的综合运用，从而保障了金融交易的安全性。

在金融监管的协同和保障下，开展金融科技创新有着广阔的未来，但是从金融科技的原理来看，大数据是基础设施中重要的一环，数据的广度、数据的深度、数据的鲜活度是影响创新进程的一个因素，同时基于金融大数据的建模复杂度高和训练成本高也是金融业务的本质表现，相信随着金融科技的深度应用，金融科技会在整个金融业的稳健发展和风险防范中发挥越来越重要的作用。

金融科技在金融业务中的运用，要以防范风险、提高效率、降低成本、提升服务为目的，为此要结合金融科技的核心技术和特点，有的放矢的进行优化和创新，实现深度运用。
(一)运用机器学习、神经网络等技术赋能金融核心业务
　　相比于人工智能其他细分领域，机器学习、神经网络技术的应用受到大量金融科技公司和大型金融机构的青睐，研发力度更大，使用频率更高。研究基于人工智能的量化投资、授信融资、保险定价、反欺诈、辅助决策等应用，在具体的实践中，通过导入大量相关数据，利用机器学习形成知识图谱或者建立模型，通过不同算法和神经网络应用预测交易趋势发现商机，识别欺诈把控风险。通过将这几项技术组合运用，作为自身核心技术壁垒，从而提升核心业务的竞争力。

(一)运用机器学习、神经网络等技术赋能金融核心业务
　　相比于人工智能其他细分领域，机器学习、神经网络技术的应用受到大量金融科技公司和大型金融机构的青睐，研发力度更大，使用频率更高。研究基于人工智能的量化投资、授信融资、保险定价、反欺诈、辅助决策等应用，在具体的实践中，通过导入大量相关数据，利用机器学习形成知识图谱或者建立模型，通过不同算法和神经网络应用预测交易趋势发现商机，识别欺诈把控风险。通过将这几项技术组合运用，作为自身核心技术壁垒，从而提升核心业务的竞争力。