上一篇介绍了金融科技在中国的发展现状，可以看出金融与科技的融合基本发展到水乳交融的程度了。至此，仅仅看到了表面，此篇分享一下那些带来革命性意义的关键技术。
一、关键技术
所谓关键技术是指在当下对金融带来革命性改变的技术，它们各有所长又彼此相互依赖，从而激发出无限潜能，促成了在金融科技（二）：金融科技在中国的发展现状中为大家呈现现状。当然，这里列出的是比较高层次的技术，当然还有很多细分领域技术，为了简化，不在今天讨论范畴。
另一个视角——价值链的层次来分析，《金融科技 - 重构未来金融生态》一书给了很好的分析：
- 金融科技的发展带来的是全新的金融科技基础设施，上一代的金融基础设施是以银行为核心的金融机构，而全新基础设施的核心则是价值互联网。它是相对于传统信息互联网的一个概念，这时代的互联只是信息的互联，不关心信息的所有权，也不关心价值的归属。
- 以区块链为代表的新兴技术，在现有信息通道上建立了信用传输层，使得在网上传递的信息有明确的价值归属，从而实现价值在全网的高速流动。
- 以大数据、人工智能为核心的新兴技术，基于价值互联网这个可靠的信用传输层，依托于云计算这样强大的底层基础设施技术，实现对资产的高效“定价”。因为金融市场模型的本质就是资金与资产之间的流动，而流动的基础便是风险定价。
二、关键技术及其金融应用
限于篇幅，分两次总结五大关键技术，本篇先介绍云计算、大数据与区块链。
云计算
云计算（Cloud Computing），是一种服务。由一个可配置的共享资源池组成，用户能够按需使用资源池中的网络、服务器、存储设备、应用和服务等资源，几乎不需要花费任何精力去管理。相比于传统的自建或者租用数据中心的方式，云计算让我们能够像使用水、气、煤、电一样使用IT基础服务。
从面向的用户来说，云计算提供三种基础服务：IaaS、PaaS、SaaS，它们分别屏蔽不同层次的复杂度，从而根据用户所需来选择：
从云计算服务的部署角度它又分为三类：公有云、私有云、混合云，各自应对不同场景如下：
云计算之于企业的意义在哪里呢？ 简单总结如下：
- 降低成本：银行无需在硬件投入上再花大笔金钱从而能够更加低廉的升级IT基础设施，按需付费成本更低。
- 提升灵活性与可扩展性：对于市场业务量的变化，相比于传统的IDC（Internet Data Center）IT资源繁琐冗长的拓展流程，可以非常灵活快捷地扩展服务能力，从而提升企业的响应力。
- 提升效率：云服务提供的标准化平台，对于尝试新技术和技术升级非常便利，而且风险可控，在这个技术日新月异的时代尤为重要。
- 更快服务客户：云服务屏蔽掉了底层复杂性，可以方便的及时发布新产品特性，更快服务客户。
- 培养更强客户粘性：云计算能力加以大数据分析，带来的是更加精准化、个性化的服务，从而提升客户粘性。
最最重要的是，金融企业是典型的数据生产大户，海量数据的存储、运算需要强大的可扩展计算能力，这是云计算的核心优势，只有具备这样的能力才具备为数据增值的基础，要不然所有数据都是废物。
大数据
大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的特点：
- 数据体量：大数据（Big Data）是指那些规模大到传统的数据库软件工具已经无法采集、存储、管理和分析的数据集
- 复杂性程度：数据源排列数量巨大，使得进行有效的查询非常困难，并且由于复杂的相关关系，让数据清洗非常困难。强调复杂性更“大”
- 价值：大数据是当今社会所独有的一种新型能力，以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得巨大价值的产品和服务或深刻的洞见
简而言之，大数据：数据量大、来源多样、类型多样的数据集；新型的数据处理和分析技术；运用数据分析形成价值。它在做数据处理的核心理念：要总体不要样本、要效率不要绝对精确、要相关不要结果。
大数据一些典型的金融应用方式：
- 客户画像，精准营销：根据客户的社会属性、生活习惯、行为习惯等信息抽象出签化的用户模型，从而进行产品精准营销。
- 优化运营，风险控制：比如市场和渠道分析优化，从而调整产品推广策略；产品和服务优化，区分优质客户；风险控制，比如分析企业运营数据，从而控制中小企业贷款额度。
- 特征识别、欺诈分析：身份评估，信用评估；比如防止保险欺诈，保险滥用，进行预测。
在谈到精准营销的时候，可以深入区分为：
- 实时营销：根据客户的实时状态，比如信用卡账单、地理位置、最近一次消费等提供有针对性的服务
- 交叉营销：银行内部不同平台、不同产品之间根据用户消费习惯、资产能力、风险偏好进行产品之间的交叉销售
- 个性化推荐：根据客户年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析其潜在的金融服务需求
- 客户生命周期管理：比如招行使用大数据进行特征分析，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品加以挽留，使得金卡和金葵花客户流失率分别降低了15个和7个百分点；
区块链
区块链（Big Data）是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。
以上解释是非常科学的学术的解释方式。区块链是作为比特币的底层技术和基础架构诞生的，它是对多种现有技术的整合，通过一个去中心化的记账系统，在互联网上建立一个无需第三方的信用共识机制。因为比特币的发展带来的新视野，区块链对于传统金融机构所承载的货币发行、交换等能力起到了革命性冲击。
区块链在金融中的典型应用举例 —— 跨境支付：
- 每年通过银行的跨境支付交易有100亿 - 150亿笔，规模在25万 - 30万亿美元，但是每笔交易费用在30 - 40美元；
- SWIFT当下跨境支付的主流形式，成立于1973年，其服务平台对接了全球超过11,000家金融机构和企业，覆盖200多个国家和地区。根据SWIFT的官网，每天平均有超过2600万条信息通过其网络传递；
- 跨境支付的传统模式存在很多挑战：参与机构多 - 机构之间需要有授信额度，每笔交易需要在不同机构之间分别做记录，进行清算和对账；时间周期长 - 比如一笔汇款可能需要2-3天才能到账，效率极低，在途资金占用量很大；成本高 - 每笔交易费在30 - 40美元；
- 区块链应用之后，跨境支付接近于“实时”，并且是自动的，可以“7x24”全天候服务。
关于人工智能和物联网在金融领域的应用将在下一篇总结。
