我國金融科技發展現狀及商業銀行的應用情況綜述1.1金融科技的現狀分析1.1.1金融科技的發展歷程從IT技術對于整個金融業產生促進作用以及變革作用的角度出發，加之諸多學者已對金融科技的發展歷程產生了共識，即金融科技迄今為止經歷了三大發展階段，分別是金融IT階段、互聯網金融階段以及金融科技階段。（巴曙松等，2016）[12]金融IT階段（20世紀70年代—21世紀初期）：在這個階段又可以分為兩個歷程：“替代手工”和“數據大集中”，即金融行業開始通過計算機處理的方式來代替手工操作，同時實現全國范圍內的銀行計算機互聯互通，數據統一集中，最終實現整體辦公及業務的電子化。上述兩個歷程取得了初步成果，成功提高了金融行業的業務效率。現如今ATM、銀行的核心交易系統、清算系統等就是這個時期的產物。互聯網金融階段（21世紀初期—2016年）：這個階段隨著互聯網以及數字技術的出現，實現了業務升級，金融效率進一步提升。2007年拍拍貸成立，成為中國金融科技發展史上的標志性事件。至此金融科技真正與金融最核心的業務實現融合，并且借由互聯網的特征，衍生出一系列風險評估新方式。并且之后的幾年信息科技公司如雨后春筍般涌現，以自身的互聯網技術先發優勢，對傳統金融業務進行升級。通過較金融行業更易的收集用戶信息，在資金融通、交易、清算等方面實現互聯互通，信息科技公司與金融機構進行合作，逐步打開了科技賦能金融的篇章。2011年5月18日，人民銀行向27家第三方支付公司發放牌照，互聯網與金融的融合愈發深度，但是由于監管的力度并沒有跟上金融科技發展的腳步，導致這一行業亂象頻生，最終呈現的是野蠻生長的局面。金融科技階段（2016年至今）：在當前的技術革命與產業革新的背景下，大數據、云計算、區塊鏈和人工智能等金融科技與傳統金融業水乳交融，迎來了一個全新的金融創新與金融發展的時代。對于金融業傳統的信息收集、定價、估值、投資決策等流程產生著深遠的影響。此外，度過了充滿亂象的初期，監管趨嚴，伴隨著監管政策的落地，行業規范度進一步提升。1.1.2金融科技的核心技術發展現狀近年來，由于疫情的影響,“非接觸”理念深入人心，因此金融消費者對于線上以及新型網絡消費的需求日益增多，網絡消費數量飛速擴張，加快了金融行業數字化轉型，向線上模式發展。此外，金融科技公司相較于傳統金融業更具先發優勢，科技賦能引領企業進行數字化升級已是大勢所趨。我國金融科技底層技術生態主要有四類，分別是：人工智能AI、區塊鏈、云計算、大數據。基于這四項底層技術衍生出了其他互聯技術，諸如移動互聯網、物聯網、量子技術、現代密碼以及生物識別在內的安全技術等。（1）人工智能人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫AI。它的本質是通過研究和開發來模擬、延伸和拓展人類智能的理論、方法、技術和應用系統。其最終目的是運用“神經網絡”這項底層技術，讓計算機擁有類似人的思考行為模式，應用于語言識別、圖像識別、自然語言處理等領域。在金融領域，人工智能技術有效延伸了服務的廣度與跨度，尤其是在普惠金融領域，降低了偏遠地區的客戶獲取金融服務的成本，提高了金融服務可得性。除此之外，人工智能還有助于改進信貸決策，解決融資缺口，識別威脅控制風險。亞洲開發銀行估計，全球貿易融資缺口為1.5萬億元，而這可以通過機器學習算法來獲取更多供應鏈參與者的財務數據，彌合資金缺口。（許家海，2022）[33]（2）大數據大數據（Bigdata），指在龐大的數據量中，由于規模巨大到無法通過主流軟件工具進行分析處理管理，而采用的一種新的方法將原本雜亂無章的數據轉換成能夠幫助進行決策分析的資源。IBM提出大數據的5V特點：Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity。基于以上特點，人們從認為數據是基礎逐漸轉變為認為數據是資源，因此數據自由化和資本化逐漸成為趨勢。因為數據是由用戶提供的，那么理所當然用戶也是數據的所有者，但是現狀確實管理者應用他人提供的數據來獲得收益，而數據提供者本身卻并不能獲益，有點類似于程序員“開源”的問題。（3）云計算云計算（Cloudcomputing）將原本在本地服務器進行的計算轉移到云端，按需使用，具有計算高效、成本低廉的特點。云計算由于其獨特的優勢，許多大型的網絡公司都加入了云計算的行列，推動了云計算的快速發展。云計算（Cloudcomputing）是分布式計算的一種，即通過網絡云端將龐大的數據計算處理程序無限切分，然后再由服務器分別計算這些被切分的小程序以獲得結果再反饋給用戶。所以云計算與大數據密不可分，一個是計算所需的資源，一個是計算所需的手段，而這兩個技術同時又促成了人工智能，可以說這三項技術是鐵三角的存在。按照服務方式，云計算又分為IaaS（基礎設施級服務），PaaS（平臺級服務），SaaS（應用級服務）。（4）區塊鏈區塊鏈（Blockchain）是一個分布式的共享賬本和數據庫，具有去中心化、不可偽造、全程留痕、可以追溯、公開透明、集體維護等特點，這些特點為區塊鏈創造信任奠定了基礎，也因此完美符合金融業的需求，即在交易過程中要求真實、保密。上文提到的數據私有化和資本化恰恰可以使用區塊鏈來解決，具體操作就是將數據的所有、使用和復制逐一進行標記，這樣就可以有據可查，提高了數據使用的成本，也維護了數據提供者的利益。此外，將區塊鏈與“多方計算”結合，可以進一步實現數據使用的匿名性，這項技術可以應用于加密貨幣、資產證券化、征信等領域，有著良好的前景。1.2金融科技核心技術在我國商業銀行的應用狀況1.2.1人工智能重整服務業態由于人工智能擁有著無需休息、精度更高、效率更高等天然優勢，在與人力相比較時，人工智能毫無疑問是更優選。而在商業銀行的日常業務中，除了一般性的前臺服務，還可以通過語音識別或圖像識別，了解客戶的需求，根據數據庫及邏輯運算法則，為客戶解決個性化的問題。此外，因為商業銀行地位的特殊性，在日常經營的過程中可以獲取大量的用戶數據，通過云計算等方式對數據進行處理分析，最終讓人工智能進行深度學習，從而更加科學的制定風控指標，降低風險。還有在進行貸款業務時，能夠減少信息不對稱的問題，在授信額度的確定上更加合理，避免“劣幣驅逐良幣”的現象。當前的人工智能的缺陷在于，對于一些特定領域，人工智能還不能完全替代人力。比如智能投顧，人工智能僅能根據歷史數據和當前數據向客戶提供一個具有普適性的投資方案，但是對于不同偏好不同需求的客戶，智能投顧并不能做到制定個性化方案，因此基金經理依然難以被替代。所以人工智能在短期內僅起到一個輔助作用，可以提高工作效率，但是對于最終的適用場景還需要進行探索。1.2.2大數據強化風險控制對于任何產業，數據永遠是競爭力之一，而金融業更是把大數據能力作為核心競爭力之一。上文提到由于商業銀行地位的特殊性更易獲取數據，同樣一些互聯網龍頭公司也能積累規模龐大的用戶數據，比如阿里，騰訊等。因此這些積累的數據就可以給用戶進行畫像，了解其財富、消費行為、社交等結構，來為其建立信用評估報告，為降低事前風險打下良好基礎。而且一般是構建數學模型來進行風險評估，也就是只需通過代入已獲取的數據即可得到用戶的信用評分，結果簡單易得并且還能實時對客戶的信用動態調整，更加提高了風險評估的準確性。當前很多商業銀行已經將大數據風險評級納入風險管理中，已經可以做到實時出具信用報告，并且能夠在線打印。1.2.3云計算重整商業銀行IT系統云計算誕生之前，商業銀行普遍采取的都是通過IBM小型機或大型機、Oracle數據庫和EMC儲存構成的IOE集中式系統架構的IT系統。缺陷很明顯，就是成本高，所以在云計算誕生之后，以云計算為底層技術的云架構進行IT系統搭建，相較于傳統的IT系統，采購成本和后期維護成本顯著降低，同時能使商業銀行更具自身的業務發展進行靈活改變，不再受到IOE集中式系統架構的制約。現在，構建銀行業數字金融和數字生態的金字塔地基就是云計算，并且“上云”包括私有云、公有云和混合云，總體趨勢在向混合云發展。基于業務、規模等限制，不同的銀行采取著不同的云模式。傳統的大型銀行類金融機構由于自身業務需要對客戶的數據進行保密，因此以私有云為主。而新型互聯網銀行一般采取的是公有云或是全部上云的架構。而傳統的小型銀行由于其體量限制，私有云的建立和運營成本過高，而公有云又因為其免費的性質，小型銀行無法從中獲利維持自身生存，因此會更加偏好有著嚴格監管要求的行業云。1.2.4區塊鏈改進交易結算系統由于區塊鏈具有去中心化、不可偽造、全程留痕、可以追溯、公開透明、集體維護等特點，所以區塊鏈在商業銀行支付中介和信用中介兩大職能上有著廣泛的應用前景。當前的區塊鏈技術主要是用于解決銀行內部以及銀行間的資金流轉效率低下的問題。通過利用區塊鏈建立銀行間與銀行內的的交易結算系統，能夠有效解決雙邊、多邊交易的復雜性和成本過高的問題，而且由區