金融科技文化史是？(金融科技的文化史？)
1992年，中国科技金融促进会诞生，标志着金融科技在中国开始实施。
纵观金融科技发展过程，从科技推动金融变革的角度来看，行业将金融科技发展分为三个阶段：
第一阶段是金融科技1.0阶段（1866-1886），可以作为金融化阶段。
在这一阶段，金融行业进行初步的信息化技术积累，通过传统的IT软硬件实现办公和业务的电子化、自动化和无纸化，提高业务效率，降低运营成本。目前的技术人员在金融系统的成本部门工作。
第二阶段是金融技术阶段2.0（1987-2009），可以定义为互联网金融阶段。
这是一个互联网大规模扩张的时代，出现了大量的信息科技公司，这些公司利用网络技术收集了大量的用户和信息，实现了金融业务中资产端、交易端、支付端、资金端的任意组合的互连，本质上是对传统金融渠道的变革。通过互联网实现信息共享和业务融合，其中最具代表性的包括P2P网借、网云融资、互联网基金销售等。
第三个阶段是FinTech3.0（2009年至今），即金融和技术的深度融合。
现阶段，大量的原始金融业务将通过大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术改变传统的金融信息采集源、风险定价模式、投资决策过程、信用中介等，不仅实现质量提升，还将进一步发展新的金融行为，如大数据征信等。刺激智能投资咨询、场外监管等。
2.金融技术应用场景
新技术推动了金融业的快速发展，催生了许多应用场景，通过以下五个典型的共享：
应用场景1：智能监控
金融风险防范是金融工作永恒的主题，监管是风险防范的核心手段。为提高科技应用效率，监管部门将构建数据驱动的智能监管系统。将监管政策和合规要求转化为数字监管协议，构建智能监管平台，提供相关服务。监控对象嵌入监控“探头”，自动采集监控数据，实现对风险情况的动态识别和智能分析，并基于神经网络等机器学习算法构建金融风险评估模型，对数据进行整理分析。它包括事后风险处理干预、合规可视化、风险信息共享和监管模式优化。金融监管部门在风险评估模型的基础上，对被监管主体的工作流程、信息流和资金流进行综合分析，将整个业务链连接起来，通过数据分析业务本质，准确识别各种风险，利用可视化等技术全面、综合地呈现合规性。
场景2：数字货币
中国央行的数字货币，具体称为DCEP，现阶段，它是一种基于区块链和加密技术的法定数字货币（人民币），专注于替代实物现金M0（纸币、硬币），而数字货币并不以实物形式存在，而是存在于我们手机的APP中。中央银行数字货币由于其两个显著特征，将对个人使用移动支付产生重要影响。首先，央行的数字货币，只要有加密货币，就可以兑换成人民币，不会因企业或银行破产而影响支付。第二个是真正的零成本。移动支付的成本目前非常低，但央行数字货币可以将成本降至零。
应用场景3：智能客户获取
大数据分析与人工智能深度学习算法相结合，实现用户概况，帮助金融机构准确营销和稳定的客户获取。金融机构可以通过人工智能、大数据等技术更好地了解客户，从而实现价格差异化、个性化金融服务和智能金融风险管理。
应用场景4：智能风险控制
将金融技术整合到风险管理中，帮助金融机构管理风险。例如，计算机视觉和生物识别技术可以验证用户的身份。它使用多维和多功能数据来预测用户的欺诈意图和趋势。通过用户行为和信用信息等数据，我们评估用户的还款意愿和能力。对于交易、社会、生活环境稳定性等用户行为数据，采用机器学习算法进行处理，获取更加立体、客观的用户数据，实现更加准确、高效的风险管理。
应用场景5：智能客户
通过自然语言理解、知识管理、自动问答等技术，可以融合传统金融业智慧，自动化、智能化处理日常客户服务，同时提供精准管理所需的统计分析信息。
未来，随着大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的进步，金融业将不断创新发展，防控中心将积极探索与时俱进的新技术，有效支持区域金融风险防控和区域金融稳定。
纵观金融科技发展过程，从科技推动金融变革的角度来看，行业将金融科技发展分为三个阶段：
第一阶段是金融科技1.0阶段（1866-1886），可以作为金融化阶段。
在这一阶段，金融行业进行初步的信息化技术积累，通过传统的IT软硬件实现办公和业务的电子化、自动化和无纸化，提高业务效率，降低运营成本。目前的技术人员在金融系统的成本部门工作。
第二阶段是金融技术阶段2.0（1987-2009），可以定义为互联网金融阶段。
这是一个互联网大规模扩张的时代，出现了大量的信息科技公司，这些公司利用网络技术收集了大量的用户和信息，实现了金融业务中资产端、交易端、支付端、资金端的任意组合的互连，本质上是对传统金融渠道的变革。通过互联网实现信息共享和业务融合，其中最具代表性的包括P2P网借、网云融资、互联网基金销售等。
第三个阶段是FinTech3.0（2009年至今），即金融和技术的深度融合。
现阶段，大量的原始金融业务将通过大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术改变传统的金融信息采集源、风险定价模式、投资决策过程、信用中介等，不仅实现质量提升，还将进一步发展新的金融行为，如大数据征信等。刺激智能投资咨询、场外监管等。
2.金融技术应用场景
新技术推动了金融业的快速发展，催生了许多应用场景，通过以下五个典型的共享：
应用场景1：智能监控
金融风险防范是金融工作永恒的主题，监管是风险防范的核心手段。为提高科技应用效率，监管部门将构建数据驱动的智能监管系统。将监管政策和合规要求转化为数字监管协议，构建智能监管平台，提供相关服务。监控对象嵌入监控“探头”，自动采集监控数据，实现对风险情况的动态识别和智能分析，并基于神经网络等机器学习算法构建金融风险评估模型，对数据进行整理分析。它包括事后风险处理干预、合规可视化、风险信息共享和监管模式优化。金融监管部门在风险评估模型的基础上，对被监管主体的工作流程、信息流和资金流进行综合分析，将整个业务链连接起来，通过数据分析业务本质，准确识别各种风险，利用可视化等技术全面、综合地呈现合规性。
场景2：数字货币
中国央行的数字货币，具体称为DCEP，现阶段，它是一种基于区块链和加密技术的法定数字货币（人民币），专注于替代实物现金M0（纸币、硬币），而数字货币并不以实物形式存在，而是存在于我们手机的APP中。中央银行数字货币由于其两个显著特征，将对个人使用移动支付产生重要影响。首先，央行的数字货币，只要有加密货币，就可以兑换成人民币，不会因企业或银行破产而影响支付。第二个是真正的零成本。移动支付的成本目前非常低，但央行数字货币可以将成本降至零。
应用场景3：智能客户获取
大数据分析与人工智能深度学习算法相结合，实现用户概况，帮助金融机构准确营销和稳定的客户获取。金融机构可以通过人工智能、大数据等技术更好地了解客户，从而实现价格差异化、个性化金融服务和智能金融风险管理。
应用场景4：智能风险控制
将金融技术整合到风险管理中，帮助金融机构管理风险。例如，计算机视觉和生物识别技术可以验证用户的身份。它使用多维和多功能数据来预测用户的欺诈意图和趋势。通过用户行为和信用信息等数据，我们评估用户的还款意愿和能力。对于交易、社会、生活环境稳定性等用户行为数据，采用机器学习算法进行处理，获取更加立体、客观的用户数据，实现更加准确、高效的风险管理。
应用场景5：智能客户
通过自然语言理解、知识管理、自动问答等技术，可以融合传统金融业智慧，自动化、智能化处理日常客户服务，同时提供精准管理所需的统计分析信息。
未来，随着大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的进步，金融业将不断创新发展，防控中心将积极探索与时俱进的新技术，有效支持区域金融风险防控和区域金融稳定。
