科技进步及其应用创新是金融科技发展的驱动因素。一方面，技术继续增强金融服务部门的能力并创造价值；另一方面，技术进步也催生了更多创新的商业模式。据麦肯锡分析，未来10年，7项关键技术将继续影响金融技术的整体发展趋势，带动商业模式的重构，影响金融业的竞争格局(见图1)。

1.人工智能(AI):自动因子发现、知识图谱和图形计算、基于隐私保护的增强分析将发挥更大作用

麦肯锡估计，人工智能技术每年可以为全球银行业创造高达1万亿美元的增量价值；安德烈亚斯卡普兰和迈克尔迈克尔海恩莱将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并通过灵活的适应使用这些知识来实现特定目标和任务的能力”。到目前为止，人工智能技术取得了很大的进步，给包括金融行业在内的许多行业带来了深远的变化。

从技术趋势来看，一是基于自动因素发现的机器学习应用会越来越广泛，具有颠覆性的效果，改变了传统机器学习算法中影响因素依赖人工干预、缺乏客观性的弱点；第二，知识图谱和图形计算会发挥更大的作用。知识地图作为人工智能语义表示的关键应用，利用广泛的数据源建立关系，利用复杂的网络技术和图形计算进行模式识别和特征发现，将在金融技术的不同领域发挥更大的作用；再次，在隐私保护增强分析的基础上，强调数据在使用时的保护，实现数据使用最大化原则，即只获取相关的、必要的、脱敏的特征信息进行模型训练，采用联邦机器学习和隐私感知机器学习，在隐私保护的前提下，采用加密、安全多方计算、零知识证明等技术进行数据分析。

从应用的角度来看，人工智能应用涵盖了金融行业的前、中、后台，从数以千计的产品和服务，个性化的用户体验和分析，智能的客户服务或对话界面，市场测量和自动化交易，机器人投资。顾；使用非财务数据的替代信用评分和使用人脸识别的身份验证；然后到智能流程、以知识地图为代表的知识表示和自然语言分析，这些技术被用来检测欺诈，并越来越多地被金融业用来构建行业地图和客户关系，增强客户洞察力。虽然对于很多金融机构来说，人工智能的应用还是零星的，而且往往只是针对具体的使用案例，但是越来越多的银行领导已经开始通过系统的方法部署先进的人工智能，并将其融入贯穿于前台和后台的数字化运营的整个生命周期。

值得注意的是，算法只是人工智能的一部分，充分发挥人工智能的竞争优势最终还是要靠数据。人工智能的普及使金融业真正认识到数据的重要性，尤其是传统运营中没有收集到的客户行为数据，这将促进金融业与非金融业的联盟，体现生态圈金融的重要性。

以银行为例：在内部，“AI First”组织将通过人工任务的极度自动化(“零运营”的概念)，以及在银行运营的各个领域用先进的诊断引擎替代或增强人类决策，来提高运营效率。运营性能改善的好处将来自对传统和尖端人工智能技术应用(如机器学习和人脸识别)的广泛投资，以及对庞大而复杂的客户数据的(近)实时分析。未来的AI先锋银行也将拥有当今数字化本土企业的速度和敏捷性。银行将快速创新，释放新功能

分布式会计技术(简称DLT)是构建生态循环金融的又一重要技术。智能合同、零知识证明和分布式数据存储和交换等关键技术使数字钱包、数字资产、分散金融和非同质令牌(NFT)等应用成为可能。跨链技术致力于解决部署在不同区块链的企业之间基于链的交互。

其中，分散金融的总锁定价值(TLV)在过去10个月中增长了近50倍，整体数字资产达到2.1万亿美元。2021年数字交易所收入预计达到150亿美元，极大地改变了金融业的生态。传统投资机构也慢慢提高了数字资产在投资组合中的比例。

在国家和区域层面，我们也可以看到DLT对政策和法规的影响。根据国际清算银行(BIS)在2021年初进行的调查，约60%的央行人表示，他们正在研究央行(简称CBDC)的数字货币。其中，中国人民银行的电子人民币已经进入试运行阶段，向世界展示了电子货币给金融业带来的冲击和机遇。

其他区块链应用场景包括：

基于区块链实现实时交易结算；银行通过使用智能合同以及数字货币结算交易的抵押品和现金部分，实现了基于区块链的实时交易结算。

通过分布式分类账技术促进交易处理、证券借贷和股权结算；真实情况下的测试块

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