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摘要：金融科技对金融的影响是国家、社会、学术界等非常重视的课题。现阶段越来越多金融科技正应用于金融工具和金融市场创新的行为中。我国作为全球新兴的金融体系市场，更需要加强对金融科技发展的重视。文章就金融科技的发展历程予以梳理，总结了金融科技的重要内核和应用场景，对未来我国金融科技的发展趋势给与政策性建议。现阶段无论是银行、证券，还是保险等都有较大业务交叉，纷纷开始大资管、大投行的多条线业务并行发展，因此金融机构都应该更投入更多的人力物力到科技金融研发中，保持团队能具有开发持续性迭代产品的能力。此外，还要加强金融科技与监管的一体两翼式发展结构，从政策面引导金融科技良好发展，加大金融对实业稳步辅助。
关键词：金融科技;区块链;人工智能
一、 引言
金融的起源，来自于巴比伦河希腊寺庙。人们最初将货币、现金等价物存放在庙内，形成和银行相似的借贷业务。近代商业银行兴起的标志是英格兰银行的成立，金融业整体蓬勃发展，市场上诞生了各种类型的金融交易工具，这些纷繁复杂的金融工具对金融发展和金融创新起到决定性作用。现代社会，金融工具的数字化、电子化、自动化高度结合，传统金融工具与计算机密不可分，甚至很多金融工具只能将计算机作为载体而存在。计算机科学技术日新月异刺激了金融工具的发展，金融创新在计算机信息技术的快速发展下得到有效促进。未来金融市场的格局，将受制于信息技术水平的高低，金融和科技相结合的金融科技（FINTECH）是日后金融创新发展的突破口。
金融科技的命名最早源于美国，是指金融机构通过计算机科技企业得到技术支持。金融科技对金融的影响是各个国家、社会组织、学术圈等非常重视的课题。金融属性是其中一方面，更重要的是技术的先进性对金融工具的改善、多样化发展等带来的影响效果，金融科技公司对整个金融市场起到良好的推动作用，不仅使各个金融主体以更低的成本运营，更提高了资源在不同主体间的配置效率。陈旧金融产品不断更新迭代，结合统计技术和软件编程，全面提升了金融工具的多样性，也扩大了金融市场运作规模。金融脱媒现象愈发明显，新的金融发展模式是各个金融机构重点考虑的问题。金融的本质是勾连不同时间点风险和收益的权衡问题，而计算机技术的发展使曾经明显的信息不对称变得市场化、透明化，对传统金融中介可能带来极大冲击。
二、 发展历程与现代金融科技核心
1. 计算机技术和互联网崛起。美国依旧是最早利用电子信息技术进行金融活动的国家。在20世纪60年代，首个ATM的诞生使柜台的服务效率大大提升。随后人們开始大力对计算机硬件材料投入研发，改善机构使性能得到增强。直到70年代至80年代，计算机已经足够在金融系统中担任角色，开始承担了包括储存、统计、运算等系列功能。再后来与英特网的普及交融互联，跨境清算和支付功能逐步实现。进入21世纪，金融科技进入崭新发展的时代，数字经济涵盖的大数据重新定义了金融数据库管理系统;人工智能、AI创造替代了部分传统意义上必须由人类担任的含有主观判断内容的工作岗职能;区块链的去中心化逻辑将数字加密技术充分延展，大数据征信、供应链流转、数字货币等新商业模式开始引领市场。这一系列的进步与计算机和互联网技术崛起显然密不可分。
2. 大数据与人工智能。不同时间、空间进行的资源配置是金融交易的核心。人工智能和区块链这两个板块围绕金融交易核心，是目前金融科技主要的发展领域，在时间以及空间领域大力推动了金融创新。
区块链的空间拓展功能让人们彻底摆脱了价值支配的信任问题。最开始，区块链仅仅是一种数字加密货币的底层运算技术，具有不可篡改、不可逆以及守恒性质三个特征。数字货币诞生于区块链被创造的时候，使支付和价值转移不再集中运算，而是点对点的开展。如此一来虽然增加了整体的运算负荷，但降低了中央集中运算与储存的压力，而且随着计算机和网络硬件以及5G技术的发展，运算和容量的问题更容易解决。其次，信息传递介质的变换导致的信息不对称是长久以来需要克服的难题，而区块链的点对点智能合约可以在事后触发生效，真正意义上杜绝了信息服务提供商控制关键交易信息的情况，维持交易双方公平性。
人工智能虽然目前不能全面替代人类进行过度复杂的判断，但效率提升上至少体现在如下几个方面：
（1）对于信息的分类吸收和处理。传统人工信息的处理即使可以通过电脑程序利用计算机语言和统计软件数据库等加速处理，还是比人工智能程序低效。人工智能程序对于文字、影像的处理和筛选远远超过传统代码指令所执行的程序效果，尤其是大规模、多样本库里的信息筛选和处理能力。现在许多金融机构将人工智能运用于客户画像的生成、智能产品推送和数据甄别等领域。机器交易、程序化交易是人工智能起步实践较早的领域。华尔街早在20世纪80年代就开始尝试程序自动交易，后来嵌入更复杂的逻辑判断指令，是最早尝试将科技与金融高度结合的先行者，也因此造就了全球最大规模的金融交易市场。
（2）对未来风险的预测防范能力。基于历史数据走势形成的判断对未来具有一定的参考性，但不能进行准确预测。因此预测方法和科学性是关键。大数据的规模足够充分的时候，领域建模的数据分析和结构化数据预测算法需要人工智能程序来处理，由此作出的判断相比简单的量化处理可以节省大量运算时间，并且这种预测丛统计学上是理论优化值。
（3）在统一规则的情况下优化博弈。博弈判断需要对最优决策进行大规模的历史数据演练和模拟量化分析。人工智能程序可以链接数万台电脑共同协作，排除人类因精神状态等影响导致的非理性错误判断，从而系统性提高博弈演练的准确性。而且大规模运算的准确率和效率远远超过人工协作的情况。因此统一规则下的博弈演练非常适合人工智能程序嵌入。
三、 金融科技创新与应用
金融科技领先的技术水平促进了FINTECH发展。一些率先决定使用FINTECH的企业，将区块链和人工智能这两个板块定义为现阶段FINTECH最重要的基础形式。企业的产品、商业模式、人员配置都围绕这两个形式开展，这对传统金融造成一定的冲击和影响。传统金融高成本和低效的部分被替代，运营架构和逻辑体系被重新定义设计。当然传统金融和FINTECH技术还不能完全呈现出竞争或替代全系，在实际应用中双方还是相辅相成的情况，但未来FINTECH普及是必然发展趋势，应用场景也在不断拓展。 人工智能的应用场景之一：智能投顾、量化投资。
对人工智能科技的投入，桥水基金是非常舍得的，也受益匪浅。在2015年，桥水基金组件的人工智能团队通过设计机器学习语言，推出纯粹的量化投资基金，全部投资策略由机器学习的程式创造。2016年，中国的安信证券用人工智能策略对战五万投资人，结果机器人以96%（年化）收益击败百分之九十八的人类投资者。从技术角度讲，计算机可以从多个数据角度入手，包括投资标的的行业情况、财务情况、新闻媒体关键词情况、投资交易数据情况等综合判断，并且在历史基础数据上不断自动更新迭代，产生新的投资指令策略。人工智能程序可以同时读取成千上万的数据、媒体资料。在2016年西南财经大学一名金融学博士研发出专门抓取彭博、万德等全球各大媒体网站关键词的智能程序，可以根据关键词形成影响因子，判断所选投资库中各个股票的正面、负面情绪从而判断投资方向，这也是国内较早根据媒体关键词投资的量化投资模型之一。中国最大的股票交易软件公司同花顺研发多款人工智能报告模型，可以在第一时间自动推送适合投资者个性化关注的完整投资策略报告。
人工智能的应用场景之二：信贷优化。
人工智能信贷优化场景可以根据收入和支出的现金流情况，个性化匹配和推送符合要求的信贷产品，结合大数据征信，设置还款条件。越来越多的金融机构可以实现"一键评估额度"功能，科学的人工智能程序可以精准匹配信贷额度，减少冗杂的人工审核程序。此外，以信用卡还款也可以嵌入人工智能。中国是最大的信用卡消费市场，至2015年底，中国所存续的信用卡超过5.5亿张，人均持卡4张左右。如何管理好还款的时间安排始终是令人头疼的事，而人工智能程序可以通过有序的安排和设计，自动进行集中管理，甚至对如何消费给与意见和建议，让个人信用卡用户处于负债最优的动态平衡，既让资金流保持充足流动性，又提高资金效率，使空置额度得到充分使用。同时超级网银将各个银行网银清算系统串联，更大大保障了还款及时性和可靠性。
人工智能的应用场景之三：生物识别。
建行率先推出全智能无人零售网点。从前台接待到引导、存取款、转账等多个流程全部实行无人化服务。顾客在登陆界面可通过人脸识别（虹膜识别）、指纹识别和语音识别等方式完成认证，不仅准确保障了客户本人的操作风险，也提高了零售运营的服务效率，使客户不用携带或记忆过多密码从而提升客户体验。除了建行，目前招行、中行、工行等都尝试了上线自己的远程服务柜台，客户也逐渐在习惯人工智能金融场景带来的便利。
區块链的应用场景之一：数字货币。
数字货币是21世纪新兴的区块链产品。最著名的是比特币。比特币目前在全球拥有最广泛的交易和认可度，虽然还不是所有的国家和地区都承认其合法性。德银、UPS、CITY GROUP等都开始开发了自己的专属数字货币。数字货币作为全新的交易媒介，大大促进加快了经济全球化的步伐。但需要注意的是，数字货币由于其自由的流通性和去中心化，被部分不法分子用于洗钱，或者违法逃税等情况，甚至部分传销性质的活动打着数字货币的旗号广泛开展，各国应加强网警和技术监控手段，杜绝此类情况发生，这也是数字货币监管需要注意的地方。
区块链的应用场景之二：保险综合应用。
区块链可以在保险的业务中解决信息不对称的技术问题。比如航空意外险在实际销售过程中，航空公司和保险公司在保单流转过程中，中介公司往往对其控制“暗箱操作”，实际投保人的权益无法得到保障，甚至折价受让权益。而依托区块链技术的保险投保系统则改变了这一情况，可以从最初保单的源头开始，整个流转过程采用分布式共享记账技术，将后续的理赔阶段也嵌入系统中，保持不可篡改性，大大减少由于不透明造成的成本损失。如此一来区块链设计嵌入可以让消费者、投保人充分享有保险的有效权益，防止利润和利益被不良中介侵蚀。
区块链的应用场景之三：其它领域。
区块链还有非常广阔的应用空间。比如登记功能。登记需要可靠数据且留痕，区块链的可追溯特性让登记系统更完善，记录的数据更加可靠，目前已被应用于多个登记领域。另外是产权的明晰。共享数据对于区块链的贡献是人人可以参与整个体系的监控，每个参与者都能够独立取得数据报告，在既定规则下监督数据完整性，确保产权明晰。其次是有序管理，区块链可以自动选择合约执行，而不是由上而下的总分式管理模式，避免了集权集中的冗杂管理体系。另外，区块链金融科技与金融监管的结合，可以不断优化金融创新环境，金融科技公司在有序管理下成长发展，反过来也对金融市场起到促进作用。
四、 对我国金融科技未来发展建议
1. 加强金融科技开发投入，加大人才储备。商业银行都开始组建自己的IT子公司或信息技术部，而不是像以前一样采取技术外包的措施，一方面保障了安全性，特别是内部信息保护和灾备措施;另一方面银行有这个实力和意愿来独立运营开发契合自身需要的科技产品。比如招商银行在两年前开发的嵌于手机银行和网银的智能投顾项目，在市场上取得了良好的反响，客户的认可接受度较高。该智能投顾项目基于招行强大的零售客群基础以及完善的技术研发团队，其他银行复制起来较为困难，还为招行起到品牌示范作用。
从2015年开始，平安银行校园招聘中技术出生应届毕业生尤其是名校理工科比例明显增高，甚至有的分行直接将招聘对象分为金融科技类和综合类。一类负责金融科技产品的研发即技术开发岗位，一类为传统银行的运营、营销和管理类综合岗位。金融科学技术开发在银行未来的发展中将越来越占据主导地位。平安银行甚至将集团的标语由保险、银行、证券改为金融、科技。而且平安旗下一账通几乎成为一家软件科技公司，专门为供应链、金融企业开发服务类金融平台软件。
无论是现阶段银行、证券、保险等都有较大业务交叉，纷纷开始大资管、大投行的业务并行发展策略，因此金融机构都应该更投入更多的人力物力到科技金融研发中，保持团队能开发可持续迭代、符合自身发展需要的 FINTECH产品。特别是开发人员和团队的投入，应不断增加，减少传统销售渠道和柜台人员。未来的金融市场一定是充斥着新兴金融科技产品工具的多元化市场，而高精尖人才更多是掌握机器语言、算法结合人工智能和区块链等先进技术的IT专家。 2. 构建更完善的金融科技监管体系。目前金融监管体系的科技化发展已经取得了长足进步，在我国人民银行、银监局都具有成熟的监控体系。普通的洗钱、坐庄等违法行为得到了有效抑制，但监管毕竟难以面面俱到，如何通过更好的科技手段提高金融监管效率，杜绝金融违法犯罪行为是目前要考虑的问题。金融机构有充足的实力和费用组建技术团队，而监管机关也应投入更多资源到人才引进的工作中，打造先进的一体化监控系统。
由于起步较晚，监管机关可以多考察和学习国外先进的管理手段和办法，引进先进的管理体系。与大型的企业和集团如腾讯、阿里、百度等合作，提高民营机构的技术溢出效应。另一方面，大数据征信和智能追踪技术需要更加完善，监管对象可使用机器算法衍生出规避传统监控的手段，监管机关要有更高效的系统实时监控随时变化的非正常金融活动。监管系统的人才对队伍和科学技术开发升级应当不落后于金融科技企业本身，否则只能“事后堵漏洞”而不能“防范于未然”。以现有银行的风控体系为例，风控部门在某一风险触发后制定一条风控流程，嵌入业务体系中以防范后期的同类风险再次发生。但随着科技的升级迭代，系统化流程中产生的操作风险已经大大降低，更要注意的还是与系统外勾链的信用风险的防范。因此，不断提高人员风控意识、加强风险防范宣传力度，提高科技治理的监管技术，从主动防范、技术监控这两个维度提高综合监管水平。
3. 从政策面引导金融科技良好发展，加大金融对实业稳步辅助。金融科技是未来金融发展的重点方向，我国需要在日益复杂的金融大环境下保持自身金融科技的竞争力。金融科学技术日新月异，更需要合理适当的政策支持。首先鼓励相关部门开放金融科技牌照的壁垒，对于金融科技企业要予以支持，比如政府牵头成立金融科技扶持基金等，对于初创和发展阶段的金融科技公司给与支持，同时对金融科技公司或创新金融公司优惠税收，对公司的股东或高管给与人才政策支助。另外，鼓励实体企业运用金融科学技术辅助自身运营，特别是资本市场层次鼓励通过金融科技手段进行整合，对优先发展金融科技的企业给与更低的贷款利率，或给与优先发债的政策鼓励，从而将我国建设为金融科技大国，在未来国际金融市场中保持技术先进性。
参考文献：
[1] 王达.论全球金融科技创新的竞争格局与中国创新战略[J].国际金融研究，2018，（12）.
[2] 王达.美国互联网金融与大数据监管研究[M].北京：中国金融出版社，2016.
[3] 朱太辉，陈璐.Fintech的潜在风险与监管应对研究[J].金融监管研究，2016，（7）.
[4] 纪洋，谭语嫣，黄益平.金融双轨制与利率市场化[J]，经济研究，2016，（6）.
[5] 廖岷.全球金融科技監管的现状与未来走向[J].新金融，2016，（10）.
[6] 赵鹞.Fintech的特征、兴起、功能及风险研究[J].金融监管研究，2016，（9）.
[7] 张兴.Fintech（金融科技）研究综述[J].中国商论，2017，（2）.
作者简介：韩玉军（1958-），男，汉族，山东省沂南县人，中国人民大学经济学院国际经济系副主任、教授、博士生导师，研究方向为国际贸易理论、国际贸易政策、WTO与国际经济法;邓灵昭（1988-），男，汉族，四川省阆中市人，中国人民大学经济学院博士生，研究方向为国际贸易理论和逆向技术溢出问题。
收稿日期：2019-04-08。
关键词：金融科技;区块链;人工智能
一、 引言
金融的起源，来自于巴比伦河希腊寺庙。人们最初将货币、现金等价物存放在庙内，形成和银行相似的借贷业务。近代商业银行兴起的标志是英格兰银行的成立，金融业整体蓬勃发展，市场上诞生了各种类型的金融交易工具，这些纷繁复杂的金融工具对金融发展和金融创新起到决定性作用。现代社会，金融工具的数字化、电子化、自动化高度结合，传统金融工具与计算机密不可分，甚至很多金融工具只能将计算机作为载体而存在。计算机科学技术日新月异刺激了金融工具的发展，金融创新在计算机信息技术的快速发展下得到有效促进。未来金融市场的格局，将受制于信息技术水平的高低，金融和科技相结合的金融科技（FINTECH）是日后金融创新发展的突破口。
金融科技的命名最早源于美国，是指金融机构通过计算机科技企业得到技术支持。金融科技对金融的影响是各个国家、社会组织、学术圈等非常重视的课题。金融属性是其中一方面，更重要的是技术的先进性对金融工具的改善、多样化发展等带来的影响效果，金融科技公司对整个金融市场起到良好的推动作用，不仅使各个金融主体以更低的成本运营，更提高了资源在不同主体间的配置效率。陈旧金融产品不断更新迭代，结合统计技术和软件编程，全面提升了金融工具的多样性，也扩大了金融市场运作规模。金融脱媒现象愈发明显，新的金融发展模式是各个金融机构重点考虑的问题。金融的本质是勾连不同时间点风险和收益的权衡问题，而计算机技术的发展使曾经明显的信息不对称变得市场化、透明化，对传统金融中介可能带来极大冲击。
二、 发展历程与现代金融科技核心
1. 计算机技术和互联网崛起。美国依旧是最早利用电子信息技术进行金融活动的国家。在20世纪60年代，首个ATM的诞生使柜台的服务效率大大提升。随后人們开始大力对计算机硬件材料投入研发，改善机构使性能得到增强。直到70年代至80年代，计算机已经足够在金融系统中担任角色，开始承担了包括储存、统计、运算等系列功能。再后来与英特网的普及交融互联，跨境清算和支付功能逐步实现。进入21世纪，金融科技进入崭新发展的时代，数字经济涵盖的大数据重新定义了金融数据库管理系统;人工智能、AI创造替代了部分传统意义上必须由人类担任的含有主观判断内容的工作岗职能;区块链的去中心化逻辑将数字加密技术充分延展，大数据征信、供应链流转、数字货币等新商业模式开始引领市场。这一系列的进步与计算机和互联网技术崛起显然密不可分。
2. 大数据与人工智能。不同时间、空间进行的资源配置是金融交易的核心。人工智能和区块链这两个板块围绕金融交易核心，是目前金融科技主要的发展领域，在时间以及空间领域大力推动了金融创新。
区块链的空间拓展功能让人们彻底摆脱了价值支配的信任问题。最开始，区块链仅仅是一种数字加密货币的底层运算技术，具有不可篡改、不可逆以及守恒性质三个特征。数字货币诞生于区块链被创造的时候，使支付和价值转移不再集中运算，而是点对点的开展。如此一来虽然增加了整体的运算负荷，但降低了中央集中运算与储存的压力，而且随着计算机和网络硬件以及5G技术的发展，运算和容量的问题更容易解决。其次，信息传递介质的变换导致的信息不对称是长久以来需要克服的难题，而区块链的点对点智能合约可以在事后触发生效，真正意义上杜绝了信息服务提供商控制关键交易信息的情况，维持交易双方公平性。
人工智能虽然目前不能全面替代人类进行过度复杂的判断，但效率提升上至少体现在如下几个方面：
（1）对于信息的分类吸收和处理。传统人工信息的处理即使可以通过电脑程序利用计算机语言和统计软件数据库等加速处理，还是比人工智能程序低效。人工智能程序对于文字、影像的处理和筛选远远超过传统代码指令所执行的程序效果，尤其是大规模、多样本库里的信息筛选和处理能力。现在许多金融机构将人工智能运用于客户画像的生成、智能产品推送和数据甄别等领域。机器交易、程序化交易是人工智能起步实践较早的领域。华尔街早在20世纪80年代就开始尝试程序自动交易，后来嵌入更复杂的逻辑判断指令，是最早尝试将科技与金融高度结合的先行者，也因此造就了全球最大规模的金融交易市场。
（2）对未来风险的预测防范能力。基于历史数据走势形成的判断对未来具有一定的参考性，但不能进行准确预测。因此预测方法和科学性是关键。大数据的规模足够充分的时候，领域建模的数据分析和结构化数据预测算法需要人工智能程序来处理，由此作出的判断相比简单的量化处理可以节省大量运算时间，并且这种预测丛统计学上是理论优化值。
（3）在统一规则的情况下优化博弈。博弈判断需要对最优决策进行大规模的历史数据演练和模拟量化分析。人工智能程序可以链接数万台电脑共同协作，排除人类因精神状态等影响导致的非理性错误判断，从而系统性提高博弈演练的准确性。而且大规模运算的准确率和效率远远超过人工协作的情况。因此统一规则下的博弈演练非常适合人工智能程序嵌入。
三、 金融科技创新与应用
金融科技领先的技术水平促进了FINTECH发展。一些率先决定使用FINTECH的企业，将区块链和人工智能这两个板块定义为现阶段FINTECH最重要的基础形式。企业的产品、商业模式、人员配置都围绕这两个形式开展，这对传统金融造成一定的冲击和影响。传统金融高成本和低效的部分被替代，运营架构和逻辑体系被重新定义设计。当然传统金融和FINTECH技术还不能完全呈现出竞争或替代全系，在实际应用中双方还是相辅相成的情况，但未来FINTECH普及是必然发展趋势，应用场景也在不断拓展。 人工智能的应用场景之一：智能投顾、量化投资。
对人工智能科技的投入，桥水基金是非常舍得的，也受益匪浅。在2015年，桥水基金组件的人工智能团队通过设计机器学习语言，推出纯粹的量化投资基金，全部投资策略由机器学习的程式创造。2016年，中国的安信证券用人工智能策略对战五万投资人，结果机器人以96%（年化）收益击败百分之九十八的人类投资者。从技术角度讲，计算机可以从多个数据角度入手，包括投资标的的行业情况、财务情况、新闻媒体关键词情况、投资交易数据情况等综合判断，并且在历史基础数据上不断自动更新迭代，产生新的投资指令策略。人工智能程序可以同时读取成千上万的数据、媒体资料。在2016年西南财经大学一名金融学博士研发出专门抓取彭博、万德等全球各大媒体网站关键词的智能程序，可以根据关键词形成影响因子，判断所选投资库中各个股票的正面、负面情绪从而判断投资方向，这也是国内较早根据媒体关键词投资的量化投资模型之一。中国最大的股票交易软件公司同花顺研发多款人工智能报告模型，可以在第一时间自动推送适合投资者个性化关注的完整投资策略报告。
人工智能的应用场景之二：信贷优化。
人工智能信贷优化场景可以根据收入和支出的现金流情况，个性化匹配和推送符合要求的信贷产品，结合大数据征信，设置还款条件。越来越多的金融机构可以实现"一键评估额度"功能，科学的人工智能程序可以精准匹配信贷额度，减少冗杂的人工审核程序。此外，以信用卡还款也可以嵌入人工智能。中国是最大的信用卡消费市场，至2015年底，中国所存续的信用卡超过5.5亿张，人均持卡4张左右。如何管理好还款的时间安排始终是令人头疼的事，而人工智能程序可以通过有序的安排和设计，自动进行集中管理，甚至对如何消费给与意见和建议，让个人信用卡用户处于负债最优的动态平衡，既让资金流保持充足流动性，又提高资金效率，使空置额度得到充分使用。同时超级网银将各个银行网银清算系统串联，更大大保障了还款及时性和可靠性。
人工智能的应用场景之三：生物识别。
建行率先推出全智能无人零售网点。从前台接待到引导、存取款、转账等多个流程全部实行无人化服务。顾客在登陆界面可通过人脸识别（虹膜识别）、指纹识别和语音识别等方式完成认证，不仅准确保障了客户本人的操作风险，也提高了零售运营的服务效率，使客户不用携带或记忆过多密码从而提升客户体验。除了建行，目前招行、中行、工行等都尝试了上线自己的远程服务柜台，客户也逐渐在习惯人工智能金融场景带来的便利。
區块链的应用场景之一：数字货币。
数字货币是21世纪新兴的区块链产品。最著名的是比特币。比特币目前在全球拥有最广泛的交易和认可度，虽然还不是所有的国家和地区都承认其合法性。德银、UPS、CITY GROUP等都开始开发了自己的专属数字货币。数字货币作为全新的交易媒介，大大促进加快了经济全球化的步伐。但需要注意的是，数字货币由于其自由的流通性和去中心化，被部分不法分子用于洗钱，或者违法逃税等情况，甚至部分传销性质的活动打着数字货币的旗号广泛开展，各国应加强网警和技术监控手段，杜绝此类情况发生，这也是数字货币监管需要注意的地方。
区块链的应用场景之二：保险综合应用。
区块链可以在保险的业务中解决信息不对称的技术问题。比如航空意外险在实际销售过程中，航空公司和保险公司在保单流转过程中，中介公司往往对其控制“暗箱操作”，实际投保人的权益无法得到保障，甚至折价受让权益。而依托区块链技术的保险投保系统则改变了这一情况，可以从最初保单的源头开始，整个流转过程采用分布式共享记账技术，将后续的理赔阶段也嵌入系统中，保持不可篡改性，大大减少由于不透明造成的成本损失。如此一来区块链设计嵌入可以让消费者、投保人充分享有保险的有效权益，防止利润和利益被不良中介侵蚀。
区块链的应用场景之三：其它领域。
区块链还有非常广阔的应用空间。比如登记功能。登记需要可靠数据且留痕，区块链的可追溯特性让登记系统更完善，记录的数据更加可靠，目前已被应用于多个登记领域。另外是产权的明晰。共享数据对于区块链的贡献是人人可以参与整个体系的监控，每个参与者都能够独立取得数据报告，在既定规则下监督数据完整性，确保产权明晰。其次是有序管理，区块链可以自动选择合约执行，而不是由上而下的总分式管理模式，避免了集权集中的冗杂管理体系。另外，区块链金融科技与金融监管的结合，可以不断优化金融创新环境，金融科技公司在有序管理下成长发展，反过来也对金融市场起到促进作用。
四、 对我国金融科技未来发展建议
1. 加强金融科技开发投入，加大人才储备。商业银行都开始组建自己的IT子公司或信息技术部，而不是像以前一样采取技术外包的措施，一方面保障了安全性，特别是内部信息保护和灾备措施;另一方面银行有这个实力和意愿来独立运营开发契合自身需要的科技产品。比如招商银行在两年前开发的嵌于手机银行和网银的智能投顾项目，在市场上取得了良好的反响，客户的认可接受度较高。该智能投顾项目基于招行强大的零售客群基础以及完善的技术研发团队，其他银行复制起来较为困难，还为招行起到品牌示范作用。
从2015年开始，平安银行校园招聘中技术出生应届毕业生尤其是名校理工科比例明显增高，甚至有的分行直接将招聘对象分为金融科技类和综合类。一类负责金融科技产品的研发即技术开发岗位，一类为传统银行的运营、营销和管理类综合岗位。金融科学技术开发在银行未来的发展中将越来越占据主导地位。平安银行甚至将集团的标语由保险、银行、证券改为金融、科技。而且平安旗下一账通几乎成为一家软件科技公司，专门为供应链、金融企业开发服务类金融平台软件。
无论是现阶段银行、证券、保险等都有较大业务交叉，纷纷开始大资管、大投行的业务并行发展策略，因此金融机构都应该更投入更多的人力物力到科技金融研发中，保持团队能开发可持续迭代、符合自身发展需要的 FINTECH产品。特别是开发人员和团队的投入，应不断增加，减少传统销售渠道和柜台人员。未来的金融市场一定是充斥着新兴金融科技产品工具的多元化市场，而高精尖人才更多是掌握机器语言、算法结合人工智能和区块链等先进技术的IT专家。 2. 构建更完善的金融科技监管体系。目前金融监管体系的科技化发展已经取得了长足进步，在我国人民银行、银监局都具有成熟的监控体系。普通的洗钱、坐庄等违法行为得到了有效抑制，但监管毕竟难以面面俱到，如何通过更好的科技手段提高金融监管效率，杜绝金融违法犯罪行为是目前要考虑的问题。金融机构有充足的实力和费用组建技术团队，而监管机关也应投入更多资源到人才引进的工作中，打造先进的一体化监控系统。
由于起步较晚，监管机关可以多考察和学习国外先进的管理手段和办法，引进先进的管理体系。与大型的企业和集团如腾讯、阿里、百度等合作，提高民营机构的技术溢出效应。另一方面，大数据征信和智能追踪技术需要更加完善，监管对象可使用机器算法衍生出规避传统监控的手段，监管机关要有更高效的系统实时监控随时变化的非正常金融活动。监管系统的人才对队伍和科学技术开发升级应当不落后于金融科技企业本身，否则只能“事后堵漏洞”而不能“防范于未然”。以现有银行的风控体系为例，风控部门在某一风险触发后制定一条风控流程，嵌入业务体系中以防范后期的同类风险再次发生。但随着科技的升级迭代，系统化流程中产生的操作风险已经大大降低，更要注意的还是与系统外勾链的信用风险的防范。因此，不断提高人员风控意识、加强风险防范宣传力度，提高科技治理的监管技术，从主动防范、技术监控这两个维度提高综合监管水平。
3. 从政策面引导金融科技良好发展，加大金融对实业稳步辅助。金融科技是未来金融发展的重点方向，我国需要在日益复杂的金融大环境下保持自身金融科技的竞争力。金融科学技术日新月异，更需要合理适当的政策支持。首先鼓励相关部门开放金融科技牌照的壁垒，对于金融科技企业要予以支持，比如政府牵头成立金融科技扶持基金等，对于初创和发展阶段的金融科技公司给与支持，同时对金融科技公司或创新金融公司优惠税收，对公司的股东或高管给与人才政策支助。另外，鼓励实体企业运用金融科学技术辅助自身运营，特别是资本市场层次鼓励通过金融科技手段进行整合，对优先发展金融科技的企业给与更低的贷款利率，或给与优先发债的政策鼓励，从而将我国建设为金融科技大国，在未来国际金融市场中保持技术先进性。
参考文献：
[1] 王达.论全球金融科技创新的竞争格局与中国创新战略[J].国际金融研究，2018，（12）.
[2] 王达.美国互联网金融与大数据监管研究[M].北京：中国金融出版社，2016.
[3] 朱太辉，陈璐.Fintech的潜在风险与监管应对研究[J].金融监管研究，2016，（7）.
[4] 纪洋，谭语嫣，黄益平.金融双轨制与利率市场化[J]，经济研究，2016，（6）.
[5] 廖岷.全球金融科技監管的现状与未来走向[J].新金融，2016，（10）.
[6] 赵鹞.Fintech的特征、兴起、功能及风险研究[J].金融监管研究，2016，（9）.
[7] 张兴.Fintech（金融科技）研究综述[J].中国商论，2017，（2）.
作者简介：韩玉军（1958-），男，汉族，山东省沂南县人，中国人民大学经济学院国际经济系副主任、教授、博士生导师，研究方向为国际贸易理论、国际贸易政策、WTO与国际经济法;邓灵昭（1988-），男，汉族，四川省阆中市人，中国人民大学经济学院博士生，研究方向为国际贸易理论和逆向技术溢出问题。
收稿日期：2019-04-08。