2.主要運用包括人工智能、征信、區塊鏈、雲計算、大數據、移動互聯網等前沿科技手段。
(1)以大數據、雲計算、人工智能、區塊鏈和移動互聯網為主導的新工業革命和技術革命，將導致金融學科邊界和研究範式的不斷打破和重構。
(二)此輪科技大爆發對金融業傳統發展模式造成顛覆性沖擊的主要原因有以下兩個方面:壹方面，全球數據積累存量已經達到掀起新壹輪行業變革的規模和水平，全球數據正以每年40%左右的速度快速增長。2017年，全球數據總量為21.6ZB(1 ZB等於10萬億字節)。
(3)另壹方面，人工智能等前沿技術在算法和計算能力上的運用，以及GPU、TPU、NPU等硬件技術的革命性突破，讓穩定了50年的摩爾定律逐漸走向終結。科技深刻改變了金融業態，開始成為未來金融發展的制高點。金融科技在傳統金融行業的各個領域積極布局，成為新的風口。
(4)金融科技涉及的技術具有更新叠代快、跨界、混業經營的特點，是大數據、人工智能、區塊鏈技術等前沿顛覆性技術與傳統金融服務和場景的疊加和融合。主要包括大數據金融、人工智能金融、區塊鏈金融、量化金融四個核心部分。
(五)大數據金融專註於金融大數據的獲取、存儲、處理分析和可視化。壹般來說，金融大數據的核心技術包括基礎底層、數據存儲與管理層、計算與處理層、數據分析與可視化層。
(6)數據分析與可視化層主要負責簡單的數據分析、高級的數據分析(與人工智能有壹些重疊)以及相應分析結果的可視化展示。大數據金融往往致力於利用互聯網技術和信息通信技術，探索融資、支付、投資、信息中介等新型金融業務模式的研發。
(七)人工智能金融主要利用人工智能技術處理金融領域的問題，包括股票價格預測、評估消費者行為和支付意願、信用評分、智能投資和聊天機器人、保險業承保和理賠、風險管理和壓力測試、金融監管和身份識別監測等。人工智能技術主要包括以算法為主的機器學習理論等前沿計算機科學知識。機器學習理論是人工智能的壹個子集，主要涵蓋有監督學習、無監督學習和強化學習三種理論。
(8)區塊鏈技術是去中心化的大數據系統，是數字世界所有有價值事物的公共賬本，是分布式雲計算網絡的具體應用。壹旦未來區塊鏈技術成為互聯網的底層組織架構，將直接改變互聯網的治理機制，最終徹底顛覆現有的底層協議，導致互聯網金融的智能化和去中心化，產生基於算法驅動的新金融業態。壹旦成熟的區塊鏈技術到達金融行業，形成生態商業閉環，金融交易可能會有壹個接近零成本的金融交易環境。