金融科技对证券公司的赋能,可以从几个方面形成技术的支撑保障。

1,金融科技翻译成Fintech,是金融科技的缩写。可以简单理解为金融+科技,是指利用各种科技手段对传统金融业提供的产品和服务进行创新,提高效率,有效降低运营成本。

2.主要运用包括人工智能、征信、区块链、云计算、大数据、移动互联网等前沿科技手段。

(1)以大数据、云计算、人工智能、区块链和移动互联网为主导的新工业革命和技术革命,将导致金融学科边界和研究范式的不断打破和重构。

(二)此轮科技大爆发对金融业传统发展模式造成颠覆性冲击的主要原因有以下两个方面:一方面,全球数据积累存量已经达到掀起新一轮行业变革的规模和水平,全球数据正以每年40%左右的速度快速增长。2017年,全球数据总量为21.6ZB(1 ZB等于10万亿字节)。

(3)另一方面,人工智能等前沿技术在算法和计算能力上的运用,以及GPU、TPU、NPU等硬件技术的革命性突破,让稳定了50年的摩尔定律逐渐走向终结。科技深刻改变了金融业态,开始成为未来金融发展的制高点。金融科技在传统金融行业的各个领域积极布局,成为新的风口。

(4)金融科技涉及的技术具有更新迭代快、跨界、混业经营的特点,是大数据、人工智能、区块链技术等前沿颠覆性技术与传统金融服务和场景的叠加和融合。主要包括大数据金融、人工智能金融、区块链金融、量化金融四个核心部分。

(五)大数据金融专注于金融大数据的获取、存储、处理分析和可视化。一般来说,金融大数据的核心技术包括基础底层、数据存储与管理层、计算与处理层、数据分析与可视化层。

(6)数据分析与可视化层主要负责简单的数据分析、高级的数据分析(与人工智能有一些重叠)以及相应分析结果的可视化展示。大数据金融往往致力于利用互联网技术和信息通信技术,探索融资、支付、投资、信息中介等新型金融业务模式的研发。

(七)人工智能金融主要利用人工智能技术处理金融领域的问题,包括股票价格预测、评估消费者行为和支付意愿、信用评分、智能投资和聊天机器人、保险业承保和理赔、风险管理和压力测试、金融监管和身份识别监测等。人工智能技术主要包括以算法为主的机器学习理论等前沿计算机科学知识。机器学习理论是人工智能的一个子集,主要涵盖有监督学习、无监督学习和强化学习三种理论。

(8)区块链技术是去中心化的大数据系统,是数字世界所有有价值事物的公共账本,是分布式云计算网络的具体应用。一旦未来区块链技术成为互联网的底层组织架构,将直接改变互联网的治理机制,最终彻底颠覆现有的底层协议,导致互联网金融的智能化和去中心化,产生基于算法驱动的新金融业态。一旦成熟的区块链技术到达金融行业,形成生态商业闭环,金融交易可能会有一个接近零成本的金融交易环境。