近年来，随着我国经济增速下滑以及对外开放的程度持续加大，商业银行面临着更多的挑战，急需找到提高自身市场竞争力的新的突破口。 金融科技的异军突起，为我国商业银行的改革提供了前所未有的机遇。那金融科技的核心领域有哪些？

一、互联网金融

互联网金融是互联网企业利用本身的资金，结合自己在互联网领域的核心技术优势，基于庞大的客户群体，通过互联网平台提供金融服务。 作为金融科技中最早出现的技术，互联网金融发展非常迅猛，一经诞生便对传统的银行业形成了冲击。

互联网金融之所以在诞生初期，对传统银行业务有非常明显的负面作用，是因为它先天就有传统金融业不具备的几大优势: 第一，互联网金融和实体经济结合更为紧密。

(相关资料图)

互联网金融的出现，本身就是由于互联网产业的蓬勃发展，以阿里巴巴、腾讯、京东为代表的企业积累了大量的资金、 客户以及数据，有条件开展金融活动。

这些公司通过在线商务，网购等等，打通支付环节，之后顺势推出余额宝、京东白条等产品， 满足普通民众和小微企业的理财以及小额信贷需求，短时间内就获得了大量资金。

第二，较低的交易成本，较高的理财收益。互联网金融企业和传统银行业相比，主要通过线上模式开展业务，不需要实体门店， 也不需要大量的工作人员以及设备，所以交易成本显著较低。

同时互联网金融的贷款主要是小额贷款，虽然额度不大，但大量的小微企业以及普通民众的需求比较大，且坏账率很低， 因此反过来在负债端，可以提供较高的理财收益。

第三，更高的交易效率。传统银行业的核心作用之一就是起到交易中介的作用， 在负债端通过储蓄筹集资金，然后通过贷款放出去，赚取其中的利率差价。

小微企业以及个体商户的贷款权比较分散，由于银行的风险管理以及自身盈利需求，管理能力的限制， 所以会存在小微企业以及个体商户“贷款难”的问题。

互联网金融出现之后，个人可以通过理财实现财富保值增值，小微企业出于投资和生产的需求，也可以更容易获得贷款，这就解决了这种分散的投资权和贷款权匹配的问题 ，相当于取代了传统银行的金融中介职能。

二、人工智能

人工智能早期算是计算机科学的一个分支，它的目标是研制出一种智能机器，可以模拟出人类智能。现在的人工智能已经演变为一门综合学科， 集数学、计算机科学、统计学、语言学、神经科学、控制学、生物学等学科精华于一身，是当今炙手可热的热点学科之一。

人工智能的基础是数据。近些年大数据技术的飞速发展，为人工智能提供了丰富的数据信息，这些数据形式是多种多样的，需要进行大量的预处理， 提炼出有利用价值的有效信息，为人工智能的算法和深度学习所使用。

人工智能的核心是算法。主要包括机器学习算法以及神经网络算法，和普通的计算机算法不同的是，人工智能的最大特点是具有学习能力。 我们只需要告诉它要解决什么问题，它会自己选择最合适的方法来解决这个问题。

三、大数据

大数据，其实是一种信息资产。随着互联网以及信息技术的飞速发展，以及计算机硬件存储能力的提高，在这些庞大的数据中， 包含各个领域不同时间的信息财富。常见的大数据技术框架主要包括四部分:

1. 数据的采集

随着互联网技术越来越发达，我们获取数据的渠道变得越来越多，获取到的数据不仅数据量很大，而且越来越零散，这些零散的数据木身是没有使用价值的， 数据采集的意义就是把大量零散的数据集中在一起，放入数据库中，变成应用程序可以使用的数据结构。

2.数据的存储

在完成数据的采集工作之后，我们面临的是海量的数据库，这是传统集中式存储技术无法完成的任务，集中式存储技术指的是使用集中在一起的存储服务器来存放所有数据， 并且一旦服务器出现问题，则存储的数据就面临全部丢失的可能。

分布式存储技术的出现，解决了大数据技术中关键的存储问题，分布式存储指的是使用多台存储服务器来分散存储所有数据， 有专门的位置服务器来记录不同数据的存储信息。

它的可扩展性使得海量数据存储成为可能，不仅大大降低了数据存储的成本，而且其中某台存储服务器出现问题， 并不会影响整个系统中其他数据的存放，具有相当高的可靠性和安全性。

3.数据的分析

数据的分析处理是整个大数据流程中最重要的部分，我们在获得了大量的杂乱无章的数据之后， 需要对这些数据进行提炼、分析，从而得到我们想要的信息。

简单来说，数据的分析方法主要有两种:一种是离线数据分析，离线数据分析指的是在经过一段时间的采集和接收之后， 对这段时间的数据进行统一处理，特点是处理的数据量比较大，效率更高。

另一种是实时数据分析，由于某些数据不能等到接收一段时间之后统一处理，需要在接收到马上进行分析， 对实时性要求比较高，这就需要用到实时数据分析方法。

4.数据的应用

在经历了数据的采集和分析工作之后，要让这些数据最终产生价值，还需要针对不同的使用场景选择合适的应用方式。 当前大数据技术已经广泛应用于生活的方方面面，常见的应用有:

数据挖掘方法，运用大数据技术可以从海量数据中提取关键信息和知识，并利用提取出的关键信息进行市场分析、理论研究、商务管理等;在安全领域，利用图像采集设备采集到的人脸信息 ，结合大数据技术，可以对人员身份进行实时快速精准的定位，维护社会安全。

在客户营销领域，企业可以利用大数据技术，凭借客户的年龄、收入、生活习惯等信息对客户进行精准画像，分 析出客户潜在需求，提供更加个性化的服务。

四、云计算

云计算是分布式计算的一种，是指利用大量的分布式处理集群通过“云”的方式对海量数据进行快速有效的分析和处理。 “云”指的就是网络，所以云计算其实是互联网技术的一个应用。

具体来说，受制于个人电脑性能问题，很多个人用户的数据处理和运算无法进行，这时候可以利用“云”上的资源，在很短时间内完成运算任务， 并把结果反馈给用户，简单来说，云计算是一个强大的网络服务。

云计算的主要特点有:规模大，大型云计算服务商如华为、腾讯、阿里等等拥有百万级的服务器规模，可以提供强大的运算能力;高扩展性，云服务器的数量是动态的， 所以云服务也是高扩展性的，可以满足不同数量用户、不同应用的需求。

虚拟化，虚拟化是云计算服务最大的特点，用户不需要关注服务商的具体硬件是什么样子的，只需要登录平台自己的账号，购买相应的服务，就可以运行自己的应用程序， 即用户应用和服务商的物理硬件之间没有任何直接联系。

云计算技术和大数据技术是相辅相成的存在，大数据中的数据分析部分，由于数据量巨大，往往需要云计算技术才能满足数据处理的要求， 所以大数据和云计算是深度绑定在一起的好搭档，他们两个在具体应用中往往是分不开的。

五、商业银行利用金融科技的建议

1.加强互联网金融监管

互联网理财和互联网借贷业务，在很长一段时间内处于无序状态，尤其是P2P网贷业务利率过高，在冲击传统银行业贷款业务的同时，损害了普通消费者的利益， 影响社会稳定，对我国商业银行的市场竞争力产生负面影响。

因此国家陆续出台政策，治理互联网金融市场，后续建议继续提高互联网金融的准入门槛，规范互联网金融产品， 避免互联网金融再度成为我国商业银行发展道路上的阻碍力量。

2. 加强金融科技数字基础设施建设

随着人工智能、大数据、云计算技术的应用日益广泛，数字基础设施建设逐渐成为限制金融科技持续发展的瓶颈。银行业应该加大“新基建”投资， 建立绿色、高效的金融数据中心，为金融科技的高质量发展提供更加坚实的硬件基础。

3. 加强关键核心技术研发

当前我国商业银行更多的是聚焦金融科技的具体应用，在新技术的研发方面比较欠缺， 各商业银行应该在利用现有技术落地应用的同时，对金融科技的关键核心技术持续攻关。

不断加强场景适配，建立产学研用一体化的完整产业生态，这样才能保证金融科技在未来持续为银行业的发展提供源源不断的动力， 提高银行的综合竞争力。

4. 商业银行要以更加开放的姿态去拥抱金融科技

随着改革开放的不断深入，逐渐开放的金融环境对商业银行的市场竞争力提出了更高的要求。 我国商业银行应该继续解放思想，深刻意识到科技对传统银行业的巨大推动作用。

总结

把金融科技作为未来的发展战略，充分利用金融科技的技术优势，在资产端提升自己的风险控制能力，在负债端提供更好更多样化的金融服务 ，在中间业务方面积极开发更具创新性的产品，综合提升银行自身的核心市场竞争力。