星空体育(中国)官方网站金融科技中的数据科学和人工智能技术所推动，处于社会创新和变革的中心。Data science and AI in FinTech: an overview（《金融科技中的数据科学和人工智能》）对智能金融科技生态系统、赋能智能金融科技的DSAI技术等研究问题进行了概述，中国人民大学金融科技研究所（微信ID：ruc_fintech）对论文核心内容进行了编译。

　　金融科技（FinTech）在推动现代经济、社会、技术和其他领域发展方面发挥着越来越重要的作用。智能金融科技（Smart FinTech）是新一代的金融科技，其发展主要由数据科学和人工智能（DSAI）技术驱动，并能够推动经济金融领域的业务、服务和系统的智能化、自动化、全面化和个性化发展。金融科技中的数据科学和人工智能研究涉及银行科技、贸易科技、科技、保险科技、财富科技、支付科技、风险科技、加密货币和区块链等智能金融科技的诸多最新进展，包括复杂系统方法、量化方法、智能交互、识别和响应、数据分析、深度学习等DSAI技术。本文对智能金融业务及挑战、智能金融科技生态系统、赋能智能金融科技的DSAI技术，以及智能金融科技的一些未来研究方向进行了概述。

　　智能金融科技的典型应用场景包括互联网银行、移动支付、网上购物、P2P领导、在线众筹项目、加密货币星空体育(中国)官方网站、跨市场投资组合管理和全球供应链管理等。

　　金融科技业务领域：在DSAI技术的基础上，这些领域几乎涉及经济金融体系的所有方面。在此，本文强调智能金融科技的以下主要业务（节选10例）：

　　金融科技所面临的挑战：与上述金融科技业务领域及其相关的经济金融业务、数据和目标有关的挑战主要包括：

　　人类和社会的复杂性：如运用DSAI技术模拟和管理参与者的认知、情感和技术能力及表现的多样性和不一致性；

　　环境的复杂性：如运用DSAI技术模拟和管理环境因素与系统的相互作用，及其对目标业务系统的影响；

　　区域和全球挑战：如运用DSAI技术理解和管理经济实体及其金融系统中各方参与者之间的关系及其对目标问题的影响；

　　动态的复杂性：如运用DSAI技术建模、预测和管理市场、产品、服务和参与者的持续变化且非平稳的行为、事件和活动；

　　综合的复杂性：如运用DSAI技术系统地建模和管理上述复杂性问题，它们往往在一个基本的经济-金融系统中既紧密又松散地相互结合着星空体育(中国)官方网站。

　　金融科技正在发展为一个庞大的体系，包括银行科技、贸易科技、科技、保险科技、财富科技、支付科技和风险科技等不同领域。智能金融科技生态系统是经济金融业务目标、业务领域、数据和资源以及赋能技术之间的协同，如图2所示，其中展示了智能金融科技的综合情况。一般来说，智能金融科技的生态系统可以从以下两个方面来看待：（1）金融科技驱动的综合业务和领域；（2）流程、功能和活动。金融科技驱动的业务和领域正处于持续且广泛的发展中。图1概述了智能金融科技生态系统，并将其分类如下：智能银行、智能保险、智能、智能交易、智能资产和财富管理、智能支付、智能信贷和风险管理、智能互联网金融、智能营销和服务、智能货币和区块链、智能合规和监管、智能道德和安全以及智能创新星空体育(中国)官方网站。这些主要领域中的每一个领域都由其各自的业务和支持技术（DSAI）所进一步定义。

　　智能银行提供个性化、自动化、可信、稳健、安全和规避风险的银行业务与服务，包括零售银行、开放银行、移动银行和商业银行；

　　智能保险为保险产品、系统和服务赋能，以确保其健康、汽车、财产、旅游等业务具有安全性、可信性、高收益、定制化、规避风险等特点；

　　智能支持和抵押业务，为个人、企业和项目规避风险，实现个性化、面向客户背景、预测精准而高效的服务；

　　智能市场交易涉及非常广泛的经济金融业务和DSAI技术，提供具有预测性、主动性、动态性、规避风险、抗脆弱性和高实用性的交易策略、支持和服务；

　　智能互联网金融已经发展为第三方支付、P2P借贷、众筹和数字货币，这也涉及到它们的配套设施、运营、服务、评估、合规和安全；

　　智能计费支付为在线、移动、WiFi、非接触式（包括信用卡和二维码）和面向物联网的计费和支付服务提供高效、安全、规避风险、快捷和便利的系统和服务；

　　智能信用和风险管理为企业和客户提供高效、主动、安全、个性化和可持续的信用和风险评估、产品、服务和管理；

　　智能资产和财富管理为企业提供安全、可靠、个性化、防破坏和自动化的货币、信贷、财产、证券和无形资产管理服务；

　　智能货币和区块链为加密数字货币提供高效、安全、风险可控、自动或半自动、动态和高性能的区块链基础设施、计算和服务；

　　智能营销提供具有相关的、主动的、积极的、连续的、个性化的、面向语境的和高成本效益的营销、广告和推荐服务；

　　智能合规和监管支持自动或人机交互的、对风险敏感的、主动的、系统的、动态和循证的监管和合规运作、治理及对风险干预与控制。

　　实现上述智能金融科技目标和经济金融业务所需的DSAI技术是非常广泛和多样的。对于赋能智能金融科技的技术具有不同的分类方法，例如图2将技术分为：

　　本文扩大了上述范围，简要讨论智能经济金融业务和金融科技所需的各种智能服务。智能金融科技中各种DSAI技术的典型类别和应用包括：

　　以上的所有技术都可以应用于智能金融科技，每种技术都能够在解决各自的经济金融业务挑战和数据复杂性问题方面发挥独特的作用。

　　关于人工智能和数据科学在金融和金融科技中的应用，有包含着几十篇论文的论文集，涵盖了DSAI技术和其在商业领域的应用的相关信息，如图3所示：

　　研究领域：这个论文集涵盖了广泛的研究主题、任务和方法，本文从以下几个方面对其进行总结：时间序列转换、数据处理和增强、金融预测、模式挖掘、聚类和分类、行为和事件分析、因果关系分析、关系学习、网络分析、异常和欺诈检测、情感分析、影响建模、主动学习、动态学习、在线学习、自适应学习、深度学习、性能评估以及其他主题。

　　在智能金融科技时代，智能金融科技正日益成为现代和未来经济、社会和发展的重要支柱。金融科技通过二维码、WiFi网络、移动应用、社交媒体网络、短信平台、智能数字助理和互联网等渠道，在任何地点、任何时间，以各种方式将每个人、组织、产品、服务和活动联系起来。金融科技迅速地积累起资产、服务、产品、和应用，以及海量的金融数据。人工智能和数据科学在使得金融更加智能化，促进金融科技持续发展，以及促进金融系统的个性化和金融服务的智能化等方面发挥着越来越关键的作用。

　　金融是最具活力、数据丰富、精通技术和智能的领域之一，DSAI技术的发展将进一步推动金融和金融科技的智能化未来，包括但不限于以下领域：

　　支持全球的、通用的、跨语言的、跨模式的、跨业务的、跨应用的、保护隐私的、透明的、定制化的业务融合基础设施、金融服务、业务建议和服务；

　　提供自动化的全过程业务服务，包括自主的产品分类、市场定位和推广、计费、物流调度、支付、产品评估和客户服务等。