随着区块链、人工智能、大数据以及云计算等众多新兴科技的发展，其应用范围不断扩大。其中，金融与科技的融合日渐深入，运用这些技术以提升金融业运行效率的金融科技业应运而生，如雨后春笋般不断涌现。日前，法国最大银行法巴银行宣布数字转型计划，预计到2020年，法巴银行将向数字创新领域投资30亿欧元，并且通过建立更多的创新科技产品和平台吸引更多的客户，提高银行竞争力，实现转型。
事实上，越来越多的传统商业银行开始投入金融科技的怀抱，有数据显示，2015年高达191亿美元的投资流入了金融科技领域，预计2016年全球金融科技投资规模将达到300亿美元，同比增长57%。科技与金融的融合令传统金融模式发生了实质性改变，其中，区块链、数字货币以及人工智能的发展与应用，更是为传统金融插上了腾飞的“翅膀”。
区块链由“恨”生“爱”
从“不受待见”到变成“香饽饽”，近年来，区块链的地位得到了显著的提升。区块链诞生之初并不被金融业人士所看好，然而，区块链去中心化以及透明度高等优势慢慢浮出水面，传统金融业也逐渐开始接受甚至爱上它。2016年9月，由英国巴克莱银行完成了全球第一笔使用区块链技术结算的贸易，结算用时仅不到4小时，远快于通常的7天到10天，区块链的技术优势跃然纸上。
时至今日，多个区块链技术联盟已颇具规模。近日，包括摩根大通、微软、埃森哲、瑞银集团以及瑞信集团在内的30多家公司，组建了名为企业以太坊联盟(EEA)的新区块链技术联盟，共同开发新的标准和技术，以便让企业更方便地使用以太坊区块链。记者了解到，以太坊是一个全新开放的区块链平台，允许任何人编写智能合约和去中心化应用在该平台上运行。以太坊允许用户通过简单的代码创建出用户所需要的新系统，从而实现“个性化”定制，而成立EEA的目的，则在于打造出标准化的和开源的以太坊，从而为创建特定应用打下基础。
此外，由Linux基金会牵头成立的区块链项目Hy-perledger迎来了11位新成员，其中包括3家中国企业。而美国R3CEV银团则专注于为金融行业开发区块链技术，目前已有约70家金融企业参与。2016年8月，R3CEV银团表示，其加盟银行中有15家已加入了一项贸易融资试验，测试名为Corda的分布式账本协议。
区块链之所以受到追捧，其中一个原因在于该技术可以帮助金融机构节约成本。有数据显示，区块链技术可以为美国最大的10家银行每年节省约80亿至120亿美元的基础设施成本，占总成本的30%。而在中国，区块链已被写入《“十三五”国家信息化规划》，这为区块链技术的发展提供了强大的政策支持，包括蚂蚁金服、微众银行以及平安保险在内的中国企业正在积极测试区块链技术。有业内人士表示，中国金融服务企业不易受到过时的系统和技术的束缚，拥有更强的竞争优势，并且中国金融服务市场基础设施规模大，一体化程度高，这将成为区块链技术发展的强大推动力。IBM驻伦敦金融市场全球主管表示，对于区块链而言，2016年是“概念验证”的一年，而2017年或将是付诸行动的一年。
数字货币发展如火如荼
众所周知，区块链技术是比特币的底层技术，经过多年的发展，比特币已从当年的无人问津，到近年来呈井喷式爆发，其价格也是一飞冲天。比特币之所以受到追捧，关键在于其去中心化，不依赖第三方发行机构和交易的特点。
值得注意的是，以比特币为代表的数字化货币近年来也得到了多方关注。2016年8月，瑞银、德银、桑坦德和纽约梅隆银行这全球四大银行已宣布将联手开发新的数字货币，以期未来能够通过区块链技术来清算交易，并成为全球银行业通用的标准。而国家层面对数字货币的关注和研究也在不断进行之中。
挪威在货币数字化道路上已经全球领先，而中国人民银行早在2014年，就成立了发行法定数字货币的专门研究小组，对数字货币相关问题进行前瞻性研究，数字货币的研究工作正在有条不紊地进行之中。英国央行在一项研究中则指出，央行可以通过发行数字货币，直接控制货币供给以及信贷创造，不再需要采用利率调整作为主要政策工具。日前，菲律宾成为了亚洲地区第一个推出数字货币监管措施的国家，菲律宾央行批准了一项针对数字货币交易所以及类似实体的监管框架，在新技术提高金融系统包容性和效率以及所带来的风险之间保持平衡。
人工智能推动智能金融
另一项风头正劲的新科技非人工智能莫属，去年的AlphaGo横空出世，惊艳亮相，今年的AlphaGo升级版Master再次技压群雄，频频亮相于各大综艺节目的各类智能机器人吸引了观众的眼球。事实上，人工智能机器人背后所承载的深度学习和语音识别等技术内核的应用前景更加广泛。
瑞信董事总经理兼亚洲区首席经济分析师陶冬曾撰文认为，美国将人工智能技术应用在资产管理领域已取得了巨大的进步，智能投顾业务在美国的运营已较为成熟。相比之下，中国当前的智能金融虽起步较晚，但发展迅速，目前智能金融的技术支持框架已大体出现，实体金融和技术的结合应用只是需要更多的时间。
相对于传统金融业，智能金融可以迅速收集和处理大量信息，从而作出投资和风险管理等决策。另外，其深度学习的能力远在人类脑力之上，可以克服人类的感情和思维定式等弱点。与此同时，人工智能在高速运算和海量数据的支持下，可以提供更多的金融个性化服务。智能金融的优势可见一斑，在解决信息不对称问题的同时，又可以提高金融效率以及市场效率。
