金融科技 Fin Tech（Financial Technology的縮寫）是金融和信息技術的有機融合。一般認為，它是科技類企業或金融行業新晉者利用信息科技手段對傳統金融業所提供的產品、服務進行由外至內的升級革新，以及傳統金融業通過引入開發新技術對自身進行由內至外的改造，以提升金融服務效率。
2016 年 3 月，全球金融治理核心機構金融穩定理事會首次發佈了關於金融科技的專題報告，並對“金融科技”進行了初步定義，即金融科技（Fin Tech）是指技術帶來的金融創新，它能創造新的業務模式、應用、流程或產品，從而對金融市場、金融機構或金融服務的提供方式造成重大影響。
與“互聯網金融”相比，金融科技包含的範圍更加廣闊，它不再是簡單的在“互聯網上做金融”，其技術應用已經擴展到了大數據、智能數據分析（人工智能的產物，以大數據、雲計算、智能硬件等為基礎）、區塊鏈等前沿技術，並強調它們對於提升金融效率和優化金融服務的重要作用。
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圖表 1：金融科技發展階段示意圖
繼“互聯網金融”風潮之後，科技金融大有成為最新“風口”的趨勢。圖 2 簡要介紹了 Fintech 涉及到的幾類主要技術的概念、功能實現、應用場景等。
圖表 2：金融科技主要技術的簡要介紹
正文目錄
1、金融科技概述
1.1、定義及技術
1.2、金融科技對金融業的改造
1.2.1、金融科技變革開闢觸達客戶的新路徑
1.2.2、金融科技實現金融服務的新體驗
1.2.3、金融科技革新傳統業務的服務模式
1.2.4、金融科技驅動銀行實現渠道融合
1.3、金融科技發展規劃
2、雲計算在金融領域的應用
2.1、雲計算在金融領域的應用價值分析
2.1.1、有效降低金融機構IT 成本
2.1.2、具有高可靠性和高可擴展性
2.1.3、運維自動化程度較高
2.1.4、大數據和人工智能的支撐技術
2.2、雲計算在金融領域應用的關鍵技術
2.2.1、雲計算的基本原理
2.2.2、金融雲特性
2.2.3、雲計算在金融領域的應用場景
2.2.4、雲計算在金融領域應用的典型產品對比分析
3、大數據在金融領域的應用
3.1、大數據在金融領域的應用價值
3.1.1、提升決策效率
3.1.2、強化數據資產管理能力
3.1.3、實現精準營銷服務
3.1.4、增強風控管理能力
3.2、大數據在金融領域應用的關鍵技術
3.2.1、大數據技術原理
3.2.2、金融大數據特性
3.3、大數據在金融領域的應用場景
3.3.1、大數據在銀行業中的應用
（1）、信貸風險評估
（2）、供應鏈金融
3.3.2、大數據在證券行業中的應用
3.3.3、大數據在保險行業中的應用
（1）、騙保識別
（2）、風險定價
3.3.4、大數據在支付清算行業中的應用
（1）、交易欺詐識別
（2）、數據資產變現
3.3.5、大數據在互聯網金融行業中的應用
3.4、大數據在金融領域應用的典型產品對比分析
4、人工智能在金融領域的應用
4.1、人工智能在金融領域的應用價值
4.1.1、進一步提升金融行業的數據處理能力與效率
4.1.2、推動金融服務模式趨向主動化、個性化、智能化
4.1.3、提升金融風險控制效能
4.1.4、助推普惠金融服務發展
4.2、人工智能在金融領域應用的關鍵技術
4.2.1、人工智能通用技術原理
4.2.2、金融領域下的人工智能關鍵技術
（1）、機器學習
（2）、生物識別
（3）、自然語言處理
（4）、語音技術
（5）知識圖譜
4.3、人工智能在金融領域的應用場景
4.3.1、智能客服
4.3.2、智能投顧
4.3.3、智能風控
4.3.4、智能投研
4.3.5、智能營銷
4.4、人工智能在金融領域應用的典型產品對比分析
5、區塊鏈在金融領域的應用
5.1、區塊鏈在金融領域的應用價值
5.1.1、重構信用創造機制
5.1.2、降低金融監管成本
5.1.3、實現高效低成本的交易模式
5.1.4、實現個人隱私保護
5.2、區塊鏈在金融領域應用的關鍵技術
5.2.1、區塊鏈通用技術原理
5.2.2、區塊鏈在金融領域技術架構
（1）、數據層
（2）、網絡層
（3）、共識層
（3）、激勵層
（4）、合約層
（5）、應用層
5.3、區塊鏈在金融領域的應用場景
5.3.1、數字票據
5.3.2、徵信管理
5.3.3、跨境支付結算
5.3.4、供應鏈金融
5.4、區塊鏈在金融領域應用的典型產品對比分析
6、金融科技行業主要情況調查
6.1、調查簡介
6.2、金融科技技術應用調查
6.3、各細分行業技術應用
6.3.1、銀行業
6.3.2、保險業
6.3.3、資產和財富管理行業
6.3.4、金融科技公司
6.4、金融科技投融資活動調查
6.4.1、傳統金融機構
6.4.2、金融科技公司
6.5、金融科技技術發展與應用調查
6.5.1、大數據
6.5.2、人工智能
6.5.3、雲計算
6.5.4、區塊鏈
6.5.5、前景預測
6.6、金融科技人才與激勵調查
6.6.1、傳統金融機構
6.6.2、金融科技公司
6.7、金融科技監管與合規
6.7.1、嚴監管
6.7.2、數據隱私保護
6.7.3、以科技促合規
6.7.4、探索“化被動為主動”之策
6.8、金融風險與時俱進
7、金融科技應用背景下的信息安全管控
7.1、金融科技應用對信息安全產生的影響
7.2、金融領域個人信息安全保護措施分析
7.3、金融信息跨境流動的安全治理途徑分析
8、金融科技核心技術應用發展趨勢
8.1、雲計算應用進入深水區，將更加關注安全穩定與風險防控
8.2、大數據應用走向跨界融合，標準與規範是未來發展關鍵
8.3、人工智能應用加速發展，從計算向感知與認知的高階演進
8.4、區塊鏈從概念走向應用，前景廣闊但仍面臨多重製約
8.5、監管科技正得到更多關注，將成為金融科技新應用爆發點
8.6、行業應用需求不斷擴展，將反向驅動金融科技持續創新發展
8.7、新一代信息技術形成融合生態，推動金融科技發展進入新階段
9、案例：銀行金融科技應用
9.1、電子渠道
9.2、電商平臺
9.3、直銷銀行
9.4、其他平臺
9.5、發展策略
9.5.1、充分利用已有客群優勢
9.5.2、重視移動端的投入與建設
9.5.3、部署更為敏捷的雲技術解決方案
9.5.4、細分客戶群，差異化競爭
9.5.5、投資、孵化、收購金融科技企業
9.5.6、高層領導大力支持
9.5.7、組建敏捷化、專業化、項目化團隊
9.5.8、提高線上化的風險管理能力
9.5.9、形成行業合力，共同探索和摸索行業的發展路徑
9.6、案例：招商銀行
9.6.1、金融科技發展歷程
9.6.2、金融科技發展現狀
圖表目錄
圖表 1：金融科技發展階段示意圖
圖表 2：金融科技主要技術的簡要介紹
圖表 3：雲計算技術架構
圖表 4：大型金融機構雲計算技術架構
圖表 5：金融行業 IT 系統
圖表 6：部分雲計算企業產品指標對比
圖表 7：大數據技術層次
圖表 8：金融大數據架構
圖表 9：部分大數據企業產品指標對比
圖表 10：人工智能通用技術架構
圖表 11：人工智能在金融領域應用的關鍵技術
圖表 12：智能客服技術架構
圖表 13：智能投顧技術架構
圖表 14：智能風控技術架構
圖表 15：智能投研技術架構
圖表 16：智能營銷技術架構
圖表 17：部分金融人工智能產品功能對比
圖表 18：區塊鏈在金融領域的技術架構
圖表 19：基於區塊鏈的徵信解決方案
圖表 20：基於區塊鏈的跨境支付結算模式
圖表 21：部分區塊鏈產品對比分析
圖表 22：受訪者機構類型
圖表 23：受訪者的職級層次
圖表 24：受訪傳統金融機構的行業分佈
圖表 25：受訪金融科技公司的員工規模
圖表 26：金融科技技術作用調查
圖表 27：金融科技技術應用方式調查
圖表 28：金融科技技術應用挑戰調查
圖表 29：銀行業技術應用調查
圖表 30：保險業技術應用調查
圖表 31：資產和財富管理行業技術應用調查
圖表 32金融科技公司希望合作的領域調查
圖表 33：傳統金融機構投入調查
圖表 34：傳統金融機構投資遇到的主要困難調查
圖表 35：金融科技公司融資主要挑戰調查
圖表 36：金融科技公司融資影響因素調查
圖表 37：金融科技公司融資渠道調查
圖表 38：主要金融科技公司上市案例一覽
圖表 39：金融科技公司上市地點選擇調查
圖表 40：金融科技公司未來投資的主要技術調查
圖表 41：大數據分析/模型分析在金融服務的領域應用價值調查
圖表 42：人工智能金融服務最具有應用價值技術調查
圖表 43：人工智能應用面臨的主要挑戰調查
圖表 44：雲計算在金融領域應用存在困難調查
圖表 45：區塊鏈在金融領域應用存在困難調查
圖表 46：主要技術前景調查
圖表 47：傳統金融機構金融科技職級體系調查
圖表 48：金融科技公司人才激勵方式調查
圖表 49：金融科技人才招聘困難調查
圖表 50：金融科技公司技術部門人才流動性調查
圖表 51：金融科技公司技術人才能力需求調查
圖表 52：金融科技公司對人才吸引力因素調查
圖表 53：監管需求調查
圖表 54:監管負面影響調查
圖表 55：監管合規管理技術應用調查
圖表 56：科技給合規工作帶來的價值調查
圖表 57：未來金融科技監管發展方向調查
圖表 58：系統性金融風險的演進歷程與方向
圖表 59:金融科技下銀行的轉型嘗試
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