关于数字金融的概念，全球不同国家或机构给 出了不同的定义。
《IFF 2022年全球金融与发展报告》 中，我们指出数字金融是数字技术与传统金融的相 互融合与相互渗透，是在传统金融的基础上表现出 来的新形势、新技术、新模式，它既是新的金融业态、 新的金融发展阶段，也是金融业持续发展的延续。 相比传统金融，数字金融具有信息化、网络化、智 能化的特点，数据和信息技术从过去的工具日益成 为重要的资源、平台、生产资料和生产方式，并改 变着经济金融结构和金融方式，给经济金融注入动 力和活力。具体讲，数字金融包括技术层和应用层 两个方面。信息技术的发展是数字金融的前提和驱 动力，在金融领域应用较为广泛的前沿技术包括云 计算、大数据、人工智能、物联网、区块链、5G 通 信技术等。随着信息技术在金融行业运用场景深度 和广度的不断扩大，除了推进传统金融机构的数字 化转型外，还催生出数字货币、数字银行、数字保险、 数字支付、DeFi（去中心化金融）等新兴金融业态。
在《IFF2022 年全球金融与发展报告》中，我 们主要从技术层面和应用层面对全球数字金融的发 展和背后的逻辑进行了分析与思考。其中，应用层 面是从机构的视角，对数字银行、数字保险、数字 券商、数字货币、数字支付等新型金融业态的发展 做了梳理和总结。随着数字技术的深入发展，“技 术 + 金融”的新模式受到全球范围内的广泛关注， 在基础设施建设、投融资以及政策支持等方面为其 营造了良好的发展环境。本报告则基于“技术+金融” 的视角，与去年报告相比，分析数字技术应用下更 加“泛化”的数字金融新模式。
数字技术重构金融生态系统 ：随着大数据、云计算、物联网、人工智能、区 块链、5G 等数字技术的广泛应用，金融生态系统的 数据量、算力、算法等方面得到了革命性的提升， 各个数字技术相互联系、相互促进，改善了数据获取、 数据存储、数据分析以及数据应用的整个流程 [1]。 数据方面，数字金融领域作为一个数据密集的 领域，离不开数据的支持。随着科技的发展，社交 媒体、在线交易、搜索引擎、移动应用等互联网平台产生了海量数据，同时物联网设备、传感器和监 控系统等所产生的实时数据、传感数据和监测数 据，也是大数据的一个重要补充；数据传输层面， 5G 技术利用更高的无线频谱、大规模多输入多输出 （MIMO）天线技术以及新型的网络架构和边缘计 算等多种创新手段，满足高速率、低延迟、高可靠 性的通信需求，为各种新兴应用场景提供关键支撑， 实现了数据传输效率的显著提升；数据存储方面， 大数据技术采用分布式存储的方式，将数据分散存 储在多个节点上，以提高存储效率和可靠性。具体 来说，可以使用分布式文件系统（如 HDFS）、列 式存储数据库（如 HBase）、对象存储系统（如 Amazon S3）等技术，将数据切分成多个数据块或 对象，并分散存储在多个节点上。同时，采用数据 备份、数据加密、权限控制等技术来保护数据的完 整性和隐私；数据分析方面，人工智能算法如深度 学习、自然语言处理、图像识别等技术可以对大量 金融数据进行自动化地分析和预测，帮助金融机构 更好地发现市场趋势和风险因素，提高决策的准确 性和效率。云计算技术则可以提供高效的数据计算能力，在短时间内处理海量金融数据，通过复杂的 数据分析和模型训练，提高对金融数据的处理速度 和分析精度。
储数据、利用分布式节点共识算法生成和更新数 据、利用密码学保证数据传输和访问安全、利用自 动化脚本代码组成智能合约来编程和操作数据，全 流程提升了金融服务的质量和效率。特别地，从公 开透明、时间戳不可篡改、共识规则等技术特点看， 区块链是一台信任机器，是在完全不信任节点之间 建立信任机制的技术 [2]，这将重构金融信任机制， 带来颠覆性的金融创新。
大数据、人工智能、区块链金融（BAB）的区别 与联系 ：金融的本质是“资金融通”，实现市场资金由 货币盈余方向货币赤字方的转移。大数据金融依托 海量数据，通过云计算等信息化方式将采集和存储 的数据进行预处理（ETL）、建模、开发、可视化等步骤对数据进行分析，为后续金融决策活动提供依 据。从而比传统金融模式更好地判断资产价格走势、 评估机构个人信用、分配资金流向、控制金融风险 [3]。大数据金融主要通过从海量数据中挖掘价值信 息，为金融机构决策提供支撑。从某种意义上讲， 它只是去寻求结果，而人工智能金融则强调处理数 据产生的智能，即针对不同业务场景需求，运用机 器学习、深度学习和自然语言处理等技术，通过学 习和自我适应，形成一种智能金融解决方案，逐渐 替代人类决策和任务执行。AI 金融的革命性优势在 于金融生产效率的根本颠覆，全面提高了金融服务 的效率、精度和智能化水平。
然而，人是感性动物，不同社会环境下的行为 差异较大，单一基于计算的信用计量工具可操作性 不强，准确度不高。以征信为例，拥有强大用户行 为数据的中国人民银行征信系统、芝麻信用也因缺 乏对欠债不还客户的精准评估、识别、预警和风控 而无法杜绝违约现象。究其原因，主要是缺乏可以 精确计量信用、将信用价值与日常生产生活融合的 技术解决方法和生态系统。因此，大数据金融和人 工智能金融没有从根本上解决信息问题。从技术维 度来看，区块链是一种按照时间先后将数据区块以 顺序相连方式组合形成的链式数据结构。它以密码 学方式保证数据不可篡改和不可伪造，是一种分布 式账本、分布式系统架构。在区块链系统中，成员（节 点）的欺诈行为所付出的成本要高于潜在收益，成 本和收益均可事先精确计算和公开发布，很显然理 性参与者都不会有违约、欺诈的动力，从而建立了“不 需要信任的信任体系”。目前区块链金融领域创造 了数字货币、DeFi（去中心化金融）等颠覆性的金 融创新，在跨境支付、供应链融资等方面发挥重要 作用。因此，从 0 到 1 的角度考虑，区块链金融是 最新的金融形态。
虽然三者侧重点不同，但都是数字金融发展的 重要方向。大数据金融侧重利用海量数据进行分析 与决策；人工智能金融侧重模拟人脑进而实现智能 化；区块链金融侧重去中心化与提高透明度，它们 之间能够相互融合、相互促进。比如大数据金融和 人工智能金融结合使用，使得金融机构可以通过大 数据分析客户数据和市场趋势，之后应用机器学习 技术为客户提供更加个性化的金融服务；区块链技 术可以为大数据金融提供更加安全和可靠的数据存 储和共享方式，从而提高大数据金融的效率和质量； 在智能合约方面，区块链技术可以实现合同的自动 化和透明化，而人工智能技术可以帮助处理合同中 的自然语言条款和风险评估等问题。
