要说现在什么最火，自然是AI。其实在整个“互联网+”市场，几乎各个行业都已经融合了“AI”，这其中又以金融行业首当其冲。从最初的P2P、众筹、保险等，到现在的分期购物甚至是分期装修。当前的互联金融平台由于时间带来的经验积累，已经掌握了大量的消费数据和金融信用数据。金融科技也此而生，当金融与大量数据以及人工智能、机器学习、NLP等相融合，带来的好处是无限的，大大改善了金融服务的安全、效率、成本以及服务范围。可以说金融科技几乎覆盖了互联网生活。

近日，新一轮中英总理年度会晤期间，中英签订了90亿英镑大单，将在雄安新区共建具备“世界眼光、国际标准”的金融科技城。中国利用领先世界的互联网科技，结合注入的英国先进的国际金融要素，未来必将重塑全球金融格局。

中国金融科技的现状及未来发展趋势，再次引起关注。小编就此采访了唐小僧的工作人员，其表示：中国金融科技在2017年初露锋芒，已经处于世界领先水平;未来将向智能化和个性化服务发展，但要注意不能将金融科技的能力无限放大，要理性应对。

中国金融科技初露锋芒领跑世界

经过几年的膨胀式发展，中国金融科技行业在技术水平、投融资额、行业规模等各方面已经开始领先全球。

技术实力：毕马威近三年发布的《全球金融科技100强》榜单中中国企业数量从1家到7家再到8家，而且排名次序不断上升。中国金融科技企业发展速度迅猛、成长潜力巨大，逐渐成长为全球金融科技企业的主力军，开始领跑世界。

投融资额：中国市场对于创新模式的开放和接受程度，使得中国保持着较高的投资吸引力。相关数据显示，中国金融科技投资额近年来呈现爆发式增长态势。

市场规模：2017年2月，据英国《经济学人》报道，不管以哪个维度衡量，中国金融科技的规模都处在全球首位。更多的中国企业不满足于国内市场，开始走向世界舞台，积极拓展海外市场。

在国内，金融科技成为互联网金融行业热点和重点，深刻改变了行业格局。大数据、云计算、人工智能等新技术在平台各个层面得到落实，在资产获取、风险控制、贷中贷后管理、客户服务等方面发挥了积极的作用，

金融科技在行业的转型过程中起到了加速器和推进器的作用，不论是消费金融还是供应链金融都有着金融科技的烙印。

以唐小僧为例，其依托母公司资邦金服庞大的数据沉淀，运用互联网和大数据等技术，关联多维数据，建立模型并不断充实更新，设定用户标签，可快速及精准的获取客户、精确地了解和描绘用户、有效控制了风险，实现了千人千面的个性服务。

未来将更智能化、个性化

金融科技已经全面融入支付、借贷、保险、财富管理、交易结算等金融领域。根据预测,未来超过20%的传统金融业务有望被金融科技企业取代，在2020年，市场规模超过12万亿的中国互联网金融业务，金融科技将在其中起到决定性的作用。

未来，人工智能、区块链等技术将在金融科技的发展中发挥更大的效应，使得金融科技更加智能化和个性化。

人工智能是指通过快速吸收信息，把信息转化为知识，替代原有的一些中低端的分析;在建模和大数据分析的基础上对未来进行预测，减少跨越时间的价值交换带来的风险;在确定规则下优化博弈的策略，避免人类面对利益时的情绪波动。具体到应用，人工智能将在智能理财、征信、智能风控等方面对金融进行深刻的改造。

例如唐小僧结合个人投资者的理财目标和风险偏好，基于智能算法、投资组合优化等理论量化模型而提供的金融信息服务，可以满足客户多元化、个性化资产配置需求，让用户享受到更好品质、更透明、更加便捷及时动态的投资管理服务及体验，降低成本和提升效率。

区块链“去中心化”，实现了点对点，降低成本，提高效率;不可篡改，提供安全防范;去信用化，构筑金融信用;分布式，实现信息共享等优点，使其成为了个性化普惠金融的重要技术手段。

区块链是革命性的，将重构金融行业底层的架构，颠覆金融的借贷、征信、支付等多个领域。其具体应用领域包括点对点的交易，跨界支付、汇算、结算;记录各种信息，土地所有权、股权真实性的验证和转移，以及智能合同管理;征信方面，利用数字和技术来做信用背书，不需要权威的中介机构就能够自动完成，相对公正。

技术并非彼此孤立的，人工智能、区块链、云计算、大数据等技术是相互关联、相互促进的。其中，大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能依托于云计算和大数据，推动金融科技智能化发展。区块链则为金融业务基础架构和交易机制的变革创造条件，它的实现离不开数据资源和计算分析能力的支撑。未来，这些新兴技术，在实际应用过程会变得越来越紧密，必将实现融合。

理性应用，服务经济

金融科技要发展，不能有科技致胜论，应以提高效能为主，要理性应用。在金融科技里广为应用的大数据分析及风控、人工智能也是如此，不能盲目迷信。

现阶段大数据分析只要是可供分析的数据准确充分，其数学预测结果就相对稳定和可信，比如有可预期的逾期率、早偿率、违约率等。但现实中，数据量及准确性会受到各种因素的影响，直接导致了分析的不再稳定和可信。

其次，真正的金融风控不仅仅是数据和模型，而应该是一个完整的体系，大数据模型只是其中的一环。风控体系包括许多层面，例如贷前、贷中、贷后全面的风控系统的搭建，新产品上线的风险评估、渠道管理、反欺诈人工调查，还有操作风险管理、资产管理等都是风控体系中非常重要的环节。

像唐小僧就是风控体系和职能部门齐上阵，实现了对各种风险的全面系统管理，其风控体系多达九个层次，包括：准确甄选低风险资产的行业选择标准体系;合作机构筛选体系;覆盖风险点的全方位审查体系;规避操作风险的风险隔离资产生成体系;合作方及资产存续期全程监管体系;确保风控持续有效的内控稽查全过程体系;高效的增减相应资产的配置比率的资产评价体系;流动性风险检测机制，随机预测资金风险敞口;资产结构配置调整机制，确保资产配置安全可控。

在未来，人工智能也不能完全替代人类，首先，在风险防范方面，人工智能算法不一定完备，需要人工进行样本准备或审核;其次，在金融创新方面，目前没有证据表明AI能够超越人类;最后在知识产出方面，AI必须要靠常识，而人类则可通过知识图谱、业务规则补充、业务数据标注等产生新知识。

同时，平台的核心竞争力不仅取决于技术能力，更重要的是在于是否能满足市场的实际需求，这就要做到：金融科技创新要回归金融本质，要服务于实体经济，加强风险防范;金融科技发展要与国家战略实现同步、协调发展。金融科技与传统金融之间并不是纯粹的竞争关系，更多的是服务与支持，使整个金融体系的运行更加高效、成本更低。