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摘 要：如今，数字化转型已成为全行业一致认同的方向，各大金融机构都在积极地应用金融科技，接受数字化变革和智慧化升级。而依托大数据、区块链、5G、物联网、云计算、人工智能等技术将在其中发挥巨大促进作用，改变金融业的运营模式和战略转型。然而金融科技的新技术、新模式、新业态给金融机构实践和监管带来了机遇和挑战。文章研究传统金融业面临的问题以及金融科技发展现状，最后探讨科技助力金融业发展。利于更好地构建金融科技支持实体经济，健全防范新技术下带来的风险，推动我国经济高质量发展。
关键词：金融科技;金融监管;数字化
一、金融科技背景
1.金融的概念
金融（英语：Finance）是“资金的融通”的缩略语。金，指的是黄金;融，最早指融化变成液体，也有融通的意思。所以，金融就是将黄金融化分开交易流通，即价洽通达，是指在经济生活中，银行、证券或保险业者从金融市场主体募集资金，并借贷给其他市场主体的经济活动。从事这一业务的业者称之为金融业。
金融是现代经济的核心，是国家重要的核心竞争力，金融活，经济活;金融稳，经济稳;经济兴，金融兴;经济强，金融强。
2.金融科技的含义
金融科技Fintech一词最早是花旗银行1993年提出，由Finance（金融）+Technology（科技）合成而来。根据金融稳定理事会（FSB）2017年《金融科技对金融稳定的影响》，金融科技是指技术带来的金融创新，能够产生新的商业模式、应用、流程或产品，从而对金融服务的提供方式产生重大影响。中国人民银行《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》也参考了上述定义，指出“金融科技是技术驱动的金融创新，旨在运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式、业务流程等，推动金融发展提质增效”。金融科技创新影响金融服务的不同领域。金融科技推动银行、证券、保险等行业发展有重大作用。
3.简述金融领域运用的新科技含义
（1）大数据
大数据是一个较为抽象的概念，尚无明确和统一的定义。维基百科认为，大资料指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集。普遍地认为大数据具有以下特征：数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低。数据量巨大是大数据的基本特征，处理速度快也是典型的特征，价值密度低呈现碎片化状态。它的主要类型有结构化数据、半结构数据、非结构数据。对社会发展的影响，基于大数据的决策成为一种新的决策方式，大数据促进信息技术行业与各行业的深度融合，基于大数据的运用，推动新技术和新模式的不断涌现。
大数据的技术框架有数据预处理、数据存储、计算处理、数据分析、数据呈现。大数据产业链主要包括基础设施提供商、数据资源提供商、分析技术提供商、业务应用提供商。大数据为云计算提供用武之地，云计算为大数据提供了技术基地。物联网是大数据的重要来源，大数据技术为物联网数据分析提供支撑。云计算为物联网提供海量数据，存储能力物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间。
（2）人工智能
人工智能至今尚无统一的定义，但是学者们沿用了类人和理性以及思维和行为两个维度进行定义。
类人思维方法是一种基于人类思维工作原理、用于可检测理论来定义智慧的方法，是贝尔曼在1978年提出来的，人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关的活动的自动化。类人行为法是根据人类自身的智慧定义一个机器或系统是否具有智能的方法，也称为图灵测试方法，是库兹韦勒1990年提出的定义，人工智能是一种创建机器的技艺，这种机器能够执行需要人的智能才能完成的功能。
理性思维方法是一种基于逻辑推理来定义智能的方法，也称为思维法则方法，由查尼艾克和麥克德莫特于1985年提出的定义，人工智能是通过计算模型来进行心智能力研究的。理性行为方法是一种基于智慧体定义智慧的方法，也被称为理性智慧体方法，是尼尔森于1998年提出的，人工智能关心的是人工制品中的智慧行为。
综合定义，在这里给出人工智能的一般解释：从能力角度来说，人工智能是指用人工的方法在机器上实现的智慧，是智能机器所执行的通常与人类智慧有关的判断，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等，从学科的角度而言，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，去模拟、延伸和扩展人类智能的学科，是计算机中设计研究、设计和应用智能机器的一个分支。
（3）云计算
美国国家标准与技术研究院定义的云计算是由一个可配置的共享资源池组成，该资源池提供网络、服务器、存储、应用和服务等多种应交和软件资源，具有自我管理能力，用户只需少量参与就可按需获取资源。云计算具有以下特征：按需自助服务，使用者可以根据自己的实际需求，通过网络任意申请和获取计算机能力、存储等服务。无处不在的网络接入，用户不需要部署复杂的软硬件设施和应用程序。资源池服务商通过多租户的计算能力和资源能够快速而弹性地满足供应需求，快速弹性。按使用付费，云服务系统可以根据服务类型提供相应的计费方式，如果根据使用者使用云资源的时间长短和资源多少进行服务收费。
云计算的关键技术可以从计算、存储、网络三个维度进行分析，可以分为虚拟化技术、海量资料分布式存储技术、分布式资源管理技术、程序设计模拟技术、云计算平台管理技术五大类。云计算有私有云、社区云、公有云、混合云四种部署模式。
（4）5G
5G概念可由标志性能力指针和一组关键技术来定义。其中标志性指针为用户体验速率，一组关键技术包括大规模天线阵列、超密集组网、新型多址、全频谱接入和新型网络架构。5G无线关键技术有大规模天线、超密集组网、全频谱接入、新型多址、新型多载波、先进调制编码、终端直通技术、灵活双工、全双工、频谱共享。5G网络关键技术有网管控制转发分离、控制功能重构技术、新型连接管理和移动性管理、移动边缘内容与计算技术、按需组网、统一的多无线接入技术融合、无线资源调度与共享、用户和业务感知与处理、定制化部署和服务、网络能力开放。 （5）区块链
区块链技术是指通过去中心化和去信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。目前学术界还没有形成区块链统一的概念定义，国际上对区块链的定义基本上可以分为两类：第一类定义是一种独立于基础共识算法的广义定义，它适用于各种不同类型的区块链，这个定义以普林斯顿为代表，在这个定义区块链技术被定义为链表数据结构，使用其元素哈希值和作为各个元素的指针。第二类定义更加正式，它们是对这种系统进行正式建模的各种方法的表述，并不一定直接定义区块链这个术语。区块链的基本原理交易、区块、链、共识、时间戳。区块链的分类公有链、私有链、联盟链。区块链一般分为三个层次，数据层、网络层、共识层。区块链的应用场景金融服务、智能资产、众筹、无需信任贷款。
二、金融科技发展的阶段及现状
金融领域的科技应用可以大致分为三个阶段：金融电子化、互联网金融和金融科技。第三阶段金融科技强调利用前沿技术变革业务流程，推动业务创新，突出在大规模场景下的自动化和精细化运行。
金融科技产业。重点支持基于云计算、大数据、机器学习等技术的金融产品创新，为行业发展提供突破性的技术方案，同时形成基于人工智能技术的金融免疫系统，支撑国家与地方金融系统精准决策和事前风险防控。积极发展金融大数据，面向银行、证券、保险、信托等金融服务，提升相关机构对数字技术的应用效率、信息综合程度和信息服务水平，助推金融机构完成业务创新和服务创新。
全球金融科技公司吸引的风险投资更是创下历史第二高的纪录。这足以表明，在全球疫情的背景下，金融服务业各个领域的企业深切体会到全心全意地推动数字化创新的重要性。企业正在加大金融科技投资，以及与其他企业合作力度，以实现加快转型;成熟的金融科技公司和大型科技公司频频通过并购在各地扩张业务，不断为客户带来高价值服务。
金融科技领域的融资持续升温，金融科技产业规模迅速增长，已经成为影响各国经济金融高质量发展的关键。传统金融中心和世界主要经济体纷纷制定政策，拥抱金融科技的发展，挖掘前沿技术中蕴藏的经济增长红利。
三、传统金融业面临的问题
1.金融业数据治理的挑战
传统金融数据在治理中，各种类型的金融机构独立运营，行业之间存在差异，并且标准不统一，专业化的程度也不高，金融数据孤岛和数据分割存在明显问题。数字科技的不断成熟和应用，使得金融服务模式多元化，金融脱媒的趋势已是未来的趋势。
金融行业的业务繁杂，随着混业经营的进一步深化，征信、贷款、保险、资金配置等业务增加了大量的数据，从而呈现数据碎片化，优质的数据无法挖掘。对数据的分析和挖掘对券商是一个大挑战，而对数据的保密工作等也都要券商拥有专业互联网操作技术，否则将会对行业带来巨大风险。
2.金融监管存在缺陷
我国实行统一监管还存在一定困难。金融业已经从业务合作之间发展为股权合作，其规模和比例都还很小，但基于表面合作，真正开始打破行业界限，归属于不同金融行业的业务交叉与股权交叉还处于萌芽阶段。
风险控制不足。主要企业所发行的产品自身存在一定风险;企业帮助理财消费品管理存在一定风险。由于缺乏明确的、能够进行评价的风险预算标准，缺乏风险监控，同时产品研发与推出新产品的时候没有考虑到互联网用户的消费习惯，从而使产品自身存在风险。这使产品自身存在风险，由于企业缺乏产品风险提示，使得管理经常偏向好处，这样就更加大了风险，使得风险难以控制。
信用体系较为落后。由于互联网的发展，很多信息都已呈现电子化，尤其是客户与企业之间签订的合同，保费支付以及保单凭证这些均已电子化，客户与企业之间信息安全风险比以往更严重。计算机网络技术会带来一定风险，计算机软件与硬件运行期间很容易受到黑客攻击和病毒感染，一旦发生此类情况就会使保险公司服务中断，使企业与客户的信息和相应的工作程序会被篡改，删除或盗取会给企业和互联网用户和客户带来巨大损失。由于是在线上交易的，所以也会存在真实风险，面对面交流，不能直接观察消费者的风险水平，同样消费者也难以确保自己在线购买的产品是否真实，消费者维权造成一定困难和限制。同时利用互联网保险还会加剧风险积累。
四、金融科技助力金融业发展
1.数字化转型整合数据治理
大数据技术驱动金融服务渠道拓展，互联网技术的发展逐渐使金融供给和需要实现跨越时空的实现，移动终端可以随时随地为金融机构和客户提供连接点，驱动金融渠道线上线下的融合发展。应重构营销策略，利用新型的数字平台，发展更加个性化的平台。从发送一般的营销材料的简单做法，进化到发送与客户有关的精准金融信息，对数据进行精准分析，了解客户的需求，提高效率。大数据技术可以为金融消费者设计出更为精准的金融产品和更加优质的服务模式，提高风险控制的能力，准确地预测客户的行为，在精准营销和风险防控上提高效率。
2.金融科技创新监管
运用大数据技术、人工智能、云计算、区块链、5G等监管科技手段，推動对测试运行项目的关键指标、用户投诉和平台安全等数据实时采集，防范运行过程中边界扩大和底线突破。加快推动创新管理服务平台、风险监控平台等系统建设，尽早实现试点项目的实时数据采集、自动风险识别。利用区块链建立信用体系，保障信息的真实性。
五、结语
随着金融科技技术与业务的融合进入深水区，金融业自身的底层技术自主创新能力将会得到更多关注，底层技术与业务的深度融合也将进一步加速。
深入推进产融合作，支持金融部门运用新技术，完善金融体系、金融产品，把更多金融资源配置到实体经济特别是制造业发展的重点领域和薄弱环节，促进我国金融业高质量建设大数据、云计算、工业互联网、人工智能、云计算、5G等信息基础设施，推动强化相关法律法规建设和消费者权益保护，加快健全相关技术与安全规范，促进数据资源跨地区、跨部门、跨层级融合。
以数字化转型进一步提升金融精准服务实体经济的能力。加快数字化发展、科技自立自强，数字化转型是新发展阶段深化金融供给侧结构性改革、增强金融服务实体经济能力、培育业务新增长极的必然选择的基础上，加速数字化转型步伐，推动我国经济稳定高质量发展。促进金融科技全球化发展。
参考文献：
[1]https：//www.fsb.org/work-of-the-fsb/financial-innovation-and -structural-change/fintech/.
[2]罗玫主编.数字金融：未来已来.2020年12月.
[3]孙善勇，张玉清.区块链技术[J].首都师范大学学报，2020（41）.
[4]杨保华，陈昌.区块链原理、设计与应用[M].北京：机械工业出版社，2018.
[5]中国信息通信研究院.大数据白皮书，2018.
[6]孟宪伟.大数据导论[M].北京：人民邮电出版社，2019.
[7]刘云浩.物联网导论[M].北京：科学出版社，2013.
[8]朱福喜.人工智能[M].北京：清华大学出版社，2017.
[9]樊峰鑫，牛晓博.浅议云计算技术[J].数字技术与应用，2020（12）.
[10]张敏敏.云计算在金融领域的应用前景分析[J].现代商业，2019（05）.
[11]王松超.大数据在金融业应用浅析[J].现代营销（信息版），2019（11）.
[12]张晓露，马先仙.大数据在金融行业中的应用研究[J].时代金融，2019（25）.
[13]郑凯扬.我国金融监管体系的现状和改进[J].中国国际财经（中英文），2017（19）.
作者简介：冯紫雯（2000.01- ），女，汉族，山西人，本科，澳门城市大学葡语国家研究院在读研究生;黎桂武（1998.11- ），男，汉族，四川人，在读硕士研究生，澳门城市大学葡语国家研究院
关键词：金融科技;金融监管;数字化
一、金融科技背景
1.金融的概念
金融（英语：Finance）是“资金的融通”的缩略语。金，指的是黄金;融，最早指融化变成液体，也有融通的意思。所以，金融就是将黄金融化分开交易流通，即价洽通达，是指在经济生活中，银行、证券或保险业者从金融市场主体募集资金，并借贷给其他市场主体的经济活动。从事这一业务的业者称之为金融业。
金融是现代经济的核心，是国家重要的核心竞争力，金融活，经济活;金融稳，经济稳;经济兴，金融兴;经济强，金融强。
2.金融科技的含义
金融科技Fintech一词最早是花旗银行1993年提出，由Finance（金融）+Technology（科技）合成而来。根据金融稳定理事会（FSB）2017年《金融科技对金融稳定的影响》，金融科技是指技术带来的金融创新，能够产生新的商业模式、应用、流程或产品，从而对金融服务的提供方式产生重大影响。中国人民银行《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》也参考了上述定义，指出“金融科技是技术驱动的金融创新，旨在运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式、业务流程等，推动金融发展提质增效”。金融科技创新影响金融服务的不同领域。金融科技推动银行、证券、保险等行业发展有重大作用。
3.简述金融领域运用的新科技含义
（1）大数据
大数据是一个较为抽象的概念，尚无明确和统一的定义。维基百科认为，大资料指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集。普遍地认为大数据具有以下特征：数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低。数据量巨大是大数据的基本特征，处理速度快也是典型的特征，价值密度低呈现碎片化状态。它的主要类型有结构化数据、半结构数据、非结构数据。对社会发展的影响，基于大数据的决策成为一种新的决策方式，大数据促进信息技术行业与各行业的深度融合，基于大数据的运用，推动新技术和新模式的不断涌现。
大数据的技术框架有数据预处理、数据存储、计算处理、数据分析、数据呈现。大数据产业链主要包括基础设施提供商、数据资源提供商、分析技术提供商、业务应用提供商。大数据为云计算提供用武之地，云计算为大数据提供了技术基地。物联网是大数据的重要来源，大数据技术为物联网数据分析提供支撑。云计算为物联网提供海量数据，存储能力物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间。
（2）人工智能
人工智能至今尚无统一的定义，但是学者们沿用了类人和理性以及思维和行为两个维度进行定义。
类人思维方法是一种基于人类思维工作原理、用于可检测理论来定义智慧的方法，是贝尔曼在1978年提出来的，人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关的活动的自动化。类人行为法是根据人类自身的智慧定义一个机器或系统是否具有智能的方法，也称为图灵测试方法，是库兹韦勒1990年提出的定义，人工智能是一种创建机器的技艺，这种机器能够执行需要人的智能才能完成的功能。
理性思维方法是一种基于逻辑推理来定义智能的方法，也称为思维法则方法，由查尼艾克和麥克德莫特于1985年提出的定义，人工智能是通过计算模型来进行心智能力研究的。理性行为方法是一种基于智慧体定义智慧的方法，也被称为理性智慧体方法，是尼尔森于1998年提出的，人工智能关心的是人工制品中的智慧行为。
综合定义，在这里给出人工智能的一般解释：从能力角度来说，人工智能是指用人工的方法在机器上实现的智慧，是智能机器所执行的通常与人类智慧有关的判断，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等，从学科的角度而言，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，去模拟、延伸和扩展人类智能的学科，是计算机中设计研究、设计和应用智能机器的一个分支。
（3）云计算
美国国家标准与技术研究院定义的云计算是由一个可配置的共享资源池组成，该资源池提供网络、服务器、存储、应用和服务等多种应交和软件资源，具有自我管理能力，用户只需少量参与就可按需获取资源。云计算具有以下特征：按需自助服务，使用者可以根据自己的实际需求，通过网络任意申请和获取计算机能力、存储等服务。无处不在的网络接入，用户不需要部署复杂的软硬件设施和应用程序。资源池服务商通过多租户的计算能力和资源能够快速而弹性地满足供应需求，快速弹性。按使用付费，云服务系统可以根据服务类型提供相应的计费方式，如果根据使用者使用云资源的时间长短和资源多少进行服务收费。
云计算的关键技术可以从计算、存储、网络三个维度进行分析，可以分为虚拟化技术、海量资料分布式存储技术、分布式资源管理技术、程序设计模拟技术、云计算平台管理技术五大类。云计算有私有云、社区云、公有云、混合云四种部署模式。
（4）5G
5G概念可由标志性能力指针和一组关键技术来定义。其中标志性指针为用户体验速率，一组关键技术包括大规模天线阵列、超密集组网、新型多址、全频谱接入和新型网络架构。5G无线关键技术有大规模天线、超密集组网、全频谱接入、新型多址、新型多载波、先进调制编码、终端直通技术、灵活双工、全双工、频谱共享。5G网络关键技术有网管控制转发分离、控制功能重构技术、新型连接管理和移动性管理、移动边缘内容与计算技术、按需组网、统一的多无线接入技术融合、无线资源调度与共享、用户和业务感知与处理、定制化部署和服务、网络能力开放。 （5）区块链
区块链技术是指通过去中心化和去信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。目前学术界还没有形成区块链统一的概念定义，国际上对区块链的定义基本上可以分为两类：第一类定义是一种独立于基础共识算法的广义定义，它适用于各种不同类型的区块链，这个定义以普林斯顿为代表，在这个定义区块链技术被定义为链表数据结构，使用其元素哈希值和作为各个元素的指针。第二类定义更加正式，它们是对这种系统进行正式建模的各种方法的表述，并不一定直接定义区块链这个术语。区块链的基本原理交易、区块、链、共识、时间戳。区块链的分类公有链、私有链、联盟链。区块链一般分为三个层次，数据层、网络层、共识层。区块链的应用场景金融服务、智能资产、众筹、无需信任贷款。
二、金融科技发展的阶段及现状
金融领域的科技应用可以大致分为三个阶段：金融电子化、互联网金融和金融科技。第三阶段金融科技强调利用前沿技术变革业务流程，推动业务创新，突出在大规模场景下的自动化和精细化运行。
金融科技产业。重点支持基于云计算、大数据、机器学习等技术的金融产品创新，为行业发展提供突破性的技术方案，同时形成基于人工智能技术的金融免疫系统，支撑国家与地方金融系统精准决策和事前风险防控。积极发展金融大数据，面向银行、证券、保险、信托等金融服务，提升相关机构对数字技术的应用效率、信息综合程度和信息服务水平，助推金融机构完成业务创新和服务创新。
全球金融科技公司吸引的风险投资更是创下历史第二高的纪录。这足以表明，在全球疫情的背景下，金融服务业各个领域的企业深切体会到全心全意地推动数字化创新的重要性。企业正在加大金融科技投资，以及与其他企业合作力度，以实现加快转型;成熟的金融科技公司和大型科技公司频频通过并购在各地扩张业务，不断为客户带来高价值服务。
金融科技领域的融资持续升温，金融科技产业规模迅速增长，已经成为影响各国经济金融高质量发展的关键。传统金融中心和世界主要经济体纷纷制定政策，拥抱金融科技的发展，挖掘前沿技术中蕴藏的经济增长红利。
三、传统金融业面临的问题
1.金融业数据治理的挑战
传统金融数据在治理中，各种类型的金融机构独立运营，行业之间存在差异，并且标准不统一，专业化的程度也不高，金融数据孤岛和数据分割存在明显问题。数字科技的不断成熟和应用，使得金融服务模式多元化，金融脱媒的趋势已是未来的趋势。
金融行业的业务繁杂，随着混业经营的进一步深化，征信、贷款、保险、资金配置等业务增加了大量的数据，从而呈现数据碎片化，优质的数据无法挖掘。对数据的分析和挖掘对券商是一个大挑战，而对数据的保密工作等也都要券商拥有专业互联网操作技术，否则将会对行业带来巨大风险。
2.金融监管存在缺陷
我国实行统一监管还存在一定困难。金融业已经从业务合作之间发展为股权合作，其规模和比例都还很小，但基于表面合作，真正开始打破行业界限，归属于不同金融行业的业务交叉与股权交叉还处于萌芽阶段。
风险控制不足。主要企业所发行的产品自身存在一定风险;企业帮助理财消费品管理存在一定风险。由于缺乏明确的、能够进行评价的风险预算标准，缺乏风险监控，同时产品研发与推出新产品的时候没有考虑到互联网用户的消费习惯，从而使产品自身存在风险。这使产品自身存在风险，由于企业缺乏产品风险提示，使得管理经常偏向好处，这样就更加大了风险，使得风险难以控制。
信用体系较为落后。由于互联网的发展，很多信息都已呈现电子化，尤其是客户与企业之间签订的合同，保费支付以及保单凭证这些均已电子化，客户与企业之间信息安全风险比以往更严重。计算机网络技术会带来一定风险，计算机软件与硬件运行期间很容易受到黑客攻击和病毒感染，一旦发生此类情况就会使保险公司服务中断，使企业与客户的信息和相应的工作程序会被篡改，删除或盗取会给企业和互联网用户和客户带来巨大损失。由于是在线上交易的，所以也会存在真实风险，面对面交流，不能直接观察消费者的风险水平，同样消费者也难以确保自己在线购买的产品是否真实，消费者维权造成一定困难和限制。同时利用互联网保险还会加剧风险积累。
四、金融科技助力金融业发展
1.数字化转型整合数据治理
大数据技术驱动金融服务渠道拓展，互联网技术的发展逐渐使金融供给和需要实现跨越时空的实现，移动终端可以随时随地为金融机构和客户提供连接点，驱动金融渠道线上线下的融合发展。应重构营销策略，利用新型的数字平台，发展更加个性化的平台。从发送一般的营销材料的简单做法，进化到发送与客户有关的精准金融信息，对数据进行精准分析，了解客户的需求，提高效率。大数据技术可以为金融消费者设计出更为精准的金融产品和更加优质的服务模式，提高风险控制的能力，准确地预测客户的行为，在精准营销和风险防控上提高效率。
2.金融科技创新监管
运用大数据技术、人工智能、云计算、区块链、5G等监管科技手段，推動对测试运行项目的关键指标、用户投诉和平台安全等数据实时采集，防范运行过程中边界扩大和底线突破。加快推动创新管理服务平台、风险监控平台等系统建设，尽早实现试点项目的实时数据采集、自动风险识别。利用区块链建立信用体系，保障信息的真实性。
五、结语
随着金融科技技术与业务的融合进入深水区，金融业自身的底层技术自主创新能力将会得到更多关注，底层技术与业务的深度融合也将进一步加速。
深入推进产融合作，支持金融部门运用新技术，完善金融体系、金融产品，把更多金融资源配置到实体经济特别是制造业发展的重点领域和薄弱环节，促进我国金融业高质量建设大数据、云计算、工业互联网、人工智能、云计算、5G等信息基础设施，推动强化相关法律法规建设和消费者权益保护，加快健全相关技术与安全规范，促进数据资源跨地区、跨部门、跨层级融合。
以数字化转型进一步提升金融精准服务实体经济的能力。加快数字化发展、科技自立自强，数字化转型是新发展阶段深化金融供给侧结构性改革、增强金融服务实体经济能力、培育业务新增长极的必然选择的基础上，加速数字化转型步伐，推动我国经济稳定高质量发展。促进金融科技全球化发展。
参考文献：
[1]https：//www.fsb.org/work-of-the-fsb/financial-innovation-and -structural-change/fintech/.
[2]罗玫主编.数字金融：未来已来.2020年12月.
[3]孙善勇，张玉清.区块链技术[J].首都师范大学学报，2020（41）.
[4]杨保华，陈昌.区块链原理、设计与应用[M].北京：机械工业出版社，2018.
[5]中国信息通信研究院.大数据白皮书，2018.
[6]孟宪伟.大数据导论[M].北京：人民邮电出版社，2019.
[7]刘云浩.物联网导论[M].北京：科学出版社，2013.
[8]朱福喜.人工智能[M].北京：清华大学出版社，2017.
[9]樊峰鑫，牛晓博.浅议云计算技术[J].数字技术与应用，2020（12）.
[10]张敏敏.云计算在金融领域的应用前景分析[J].现代商业，2019（05）.
[11]王松超.大数据在金融业应用浅析[J].现代营销（信息版），2019（11）.
[12]张晓露，马先仙.大数据在金融行业中的应用研究[J].时代金融，2019（25）.
[13]郑凯扬.我国金融监管体系的现状和改进[J].中国国际财经（中英文），2017（19）.
作者简介：冯紫雯（2000.01- ），女，汉族，山西人，本科，澳门城市大学葡语国家研究院在读研究生;黎桂武（1998.11- ），男，汉族，四川人，在读硕士研究生，澳门城市大学葡语国家研究院