信息與計算科學在金融領域的應用與實踐分析

摘要：信息與計算科學在金融領域的應用日益廣泛，主要包括大數據分析、人工智能、區塊鏈及云計算等技術。這些技術為金融市場提供了深度數據分析能力，優化了風險管理、欺詐檢測及投資策略制定。同時，促進了移動支付和數字化支付的普及，提升了金融服務效率和個性化水平。區塊鏈技術還實現了跨境支付的安全與透明，云計算則增強了數據處理能力和服務靈活性。

關鍵詞：信息與計算科學；金融領域；應用與實踐

一、前言

信息與計算科學在金融領域的應用已成為推動行業創新與發展的重要力量。當前，大數據、區塊鏈及云計算等前沿技術深度融合于金融業務的各個環節，極大地提升了金融服務的效率與精準度[1]。然而，隨著這些技術的廣泛應用，也暴露出一些問題。技術更新迭代迅速，金融機構需不斷投入資源進行技術研發與人才培養，以適應市場變化，對中小金融機構而言尤為困難。此外，技術應用的復雜性和不確定性也增加了金融機構的運營成本與風險。

二、信息與計算科學在金融領域應用的現狀

（一）大數據與人工智能的應用

大數據與人工智能技術的融合已成為推動金融行業創新與變革的重要引擎，在風險防控、投資決策等多個領域展現出了前所未有的潛力與優勢[2]。以某國際領先銀行為例，其智能風控系統的構建便是這一融合實踐的典范。該系統通過集成大數據處理和先進的機器學習算法，實現了對金融交易行為的全方位、實時監測與精準評估。該系統之所以能夠實現如此高效的監測與評估，得益于其背后復雜而精細的數據處理流程。銀行通過廣泛的數據收集渠道，整合了來自線上線下、內部外部的海量數據資源，包括但不限于客戶交易記錄、行為數據以及外部市場數據等。這些數據在通過分布式數據庫等先進技術進行高效存儲與處理之后，被輸入到機器學習模型中。這些模型，經過大量的訓練與優化，已具備了自動識別異常交易模式、評估信用風險及市場風險等能力。在實際應用中，該智能風控系統展現出了驚人的精準度與效率。通過復雜算法的多維度分析，系統能夠迅速捕捉到異常交易時間、交易金額等特征，進而準確判斷交易是否存在欺詐風險。據統計，自該系統上線以來，已成功攔截了超過90%的潛在欺詐交易，較傳統風控手段有了顯著提升。更令人矚目的是，該系統的誤報率也大幅下降，從原有的5%降至不足1%，極大地減輕了人工復核的負擔，提高了風控工作的整體效率，見表1。智能風控系統的成功，離不開大數據與人工智能技術的深度融合。一方面，大數據技術為系統提供了豐富的數據源。另一方面，人工智能算法則通過對這些數據的深度學習與模式識別，自動調整風險評估模型，實現對風險事件的快速響應與精準打擊。與此同時，智能投顧作為大數據與人工智能技術在金融領域的又一重要應用，正逐步改變著財富管理的面貌。某知名金融科技公司推出的智能投顧平臺，通過整合海量的市場數據、客戶信息及交易記錄，利用先進的算法模型為用戶構建出個性化的投資方案。該平臺不僅能夠實現24小時不間斷服務，還能根據市場變化實時調整投資組合，確保用戶的資產保值增值。智能投顧的核心在于其強大的數據處理與分析能力。通過大數據技術，平臺能夠收集并分析用戶的財務狀況、風險偏好、投資期限等多維度信息，構建出全面而細致的客戶畫像。在此基礎上，人工智能算法則根據這些畫像結果，自動匹配并推薦適合的投資組合，為用戶提供量身定制的投資建議。

（二）區塊鏈技術的應用

區塊鏈技術對跨境支付與供應鏈金融的革新性影響尤為顯著。以某國際支付平臺為例，該平臺前瞻性地將區塊鏈技術融入跨境支付體系，構建了一個高效、安全的去中心化支付網絡。這一創新不僅打破了傳統跨境支付中繁瑣的匯率轉換、高昂手續費及漫長處理時間的桎梏，更通過智能合約的自動執行機制，實現了交易條款的即時確認與結算，極大地縮短了交易周期，降低了交易成本[3]。智能合約的不可篡改性和自動執行性，有效減少了中間環節的人為干預與錯誤，提高了交易的透明度和安全性，為跨境交易雙方提供了更為便捷、可靠的支付方式。區塊鏈技術在供應鏈金融領域的應用同樣令人矚目。傳統的供應鏈金融往往面臨信息不對稱、融資成本高及風險難以控制等問題。而采用區塊鏈技術的供應鏈金融平臺，通過將所有參與方的交易信息記錄在不可篡改的區塊鏈上，形成了一個完整、可追溯的供應鏈圖譜。此外，區塊鏈技術的智能合約功能還實現了融資審批與放款流程的自動化，提高了融資效率，降低了操作成本，見表2。區塊鏈技術在跨境支付與供應鏈金融領域的成功實踐，充分展示了其在金融領域的應用潛力與價值。

（三）移動支付技術的應用

移動支付正以前所未有的速度重塑著人們的支付習慣與生活方式。這一技術的突破性發展，不僅依托于智能手機等硬件設備的普及，更離不開背后復雜而精密的軟件系統、網絡架構以及安全機制的支撐。其中，支付寶與微信支付作為中國移動支付市場的雙巨頭，以其豐富的功能、便捷的操作和強大的安全性，成為億萬用戶日常支付的首選。支付寶與微信支付的成功，體現在其技術創新上。通過整合二維碼掃描、NFC近場通信等多種技術手段，這兩大平臺實現了支付流程的極簡化與高效化。用戶只需通過手機輕輕一掃或一點，即可完成支付操作，大大節省了時間成本，提升了支付效率。同時，這些平臺還利用大數據分析、人工智能等先進技術，對用戶的支付行為進行深度挖掘與分析，為用戶提供更加個性化、智能化的支付服務體驗。微信支付同樣不甘示弱，憑借其龐大的用戶基礎與強大的社交屬性，迅速在移動支付市場占據一席之地。微信支付不僅支持預付費卡等多種功能，還深度融合了微信社交生態，為用戶提供了更加豐富、多元的支付場景與服務。

三、信息與計算科學在金融領域應用的問題

（一）技術更新迭代迅速的負面影響

新技術的研發，無論是大數據分析、人工智能等，都需要龐大的資金支持，不僅包括頂尖研發團隊的薪酬支出，還涵蓋了尖端實驗設備的購置、無數次的測試與驗證等各個環節的費用。對于資金實力有限的中小金融機構而言，無疑是一筆難以承受之重。技術人才短缺是另一個不容忽視的困境。隨著信息與計算科學在金融領域的深度融合，金融機構對既懂技術又通金融的復合型人才需求激增。然而，市場上這類人才卻如鳳毛麟角，供不應求。金融機構在招攬和培養這類人才上需投入大量資源，且成效往往難以立竿見影。人才的匱乏直接制約了金融科技創新的步伐。技術應用的復雜性同樣難以忽視。新技術往往伴隨著復雜的操作流程和高度專業化的知識要求，金融機構在引入時不得不面臨技術適配和員工培訓的雙重挑戰。這一過程不僅耗時長、成本高，還可能因技術壁壘導致業務中斷或效率低下。市場不確定性更是讓金融機構如履薄冰，一旦市場反應不如預期，或新技術被更快更新的技術所取代，金融機構將面臨巨大的損失。

（二）數據安全與隱私保護隱患

隨著金融數據的爆發式增長，包括客戶交易記錄、個人身份信息在內的海量數據成為推動金融服務智能化、個性化的關鍵資源。然而，這一過程中，數據泄露、非法訪問和濫用等風險日益凸顯，嚴重威脅到個人隱私安全及金融市場的穩定。數據安全與隱私保護的問題，源于技術層面的復雜性。金融數據的處理與分析涉及大數據、云計算、區塊鏈等多種先進技術，這些技術的深度融合雖提升了服務效率，但也增加了數據流通和存儲環節的安全漏洞。例如，云計算環境下的數據共享與存儲，雖然提高了數據處理能力，但也可能因云服務提供商的安全措施不足而面臨數據泄露的風險。區塊鏈技術雖以其去中心化、不可篡改的特性提升了交易透明度與安全性，但在私鑰管理、智能合約安全等方面仍存在諸多挑戰[4]。數據安全與隱私保護還受到法律法規及監管政策的影響。隨著數據保護意識的增強，各國紛紛出臺相關法律法規，如歐盟的《通用數據保護條例》（GDPR），對數據處理與保護提出了嚴格要求。金融機構在享受數據帶來的便利時，也必須嚴格遵守這些法規，確保數據處理的合法性與合規性。

（三）技術應用復雜性和不確定性

信息與計算科學的應用雖為行業帶來了前所未有的活力與效率，但其技術應用的復雜性與不確定性卻如同雙刃劍。技術應用的復雜性體現在多個層面。以大數據與人工智能為例，金融機構需構建龐大的數據收集與處理系統，整合來自線上線下、內部外部的海量數據資源。這一過程不僅要求高度的技術集成能力，還需面對數據清洗、整合、挖掘等多個環節的挑戰。同時，人工智能算法的應用也需經過復雜的模型訓練與優化，以確保其能夠精準識別風險、預測市場趨勢。這種復雜的技術體系，對于缺乏足夠技術儲備和經驗的中小金融機構而言，無疑增加了巨大的運營負擔。再者，技術應用的不確定性更是加劇了金融機構的風險。新技術的引入往往伴隨著未知的風險因素，如模型誤差、算法偏差等，這些都可能對金融機構的決策產生誤導。特別是在金融市場瞬息萬變的背景下，任何微小的判斷失誤都可能引發連鎖反應，造成不可估量的損失。

四、信息與計算科學在金融領域應用的策略

（一）加強技術研發與人才培養

在金融領域，信息與計算科學的深度應用已成為推動行業發展的關鍵力量。面對技術復雜性與不確定性的挑戰，加強技術研發與人才培養顯得尤為迫切，不僅有助于金融機構緊跟技術前沿，優化服務模式，提升運營效率，還能有效降低技術更新帶來的風險與成本。技術研發的深度推進是應對技術應用復雜性的關鍵。以大數據和人工智能為例，某大型商業銀行通過構建全面的數據收集系統，整合線上線下、內部外部的海量數據資源，利用分布式存儲等先進技術實現數據的快速處理與挖掘。這一過程不僅顯著提升了數據處理效率，更為風險評估、市場預測等核心業務提供了強大的數據支撐。然而，技術的日新月異要求金融機構必須持續投入資源，進行技術研發與創新，以確保技術領先性和適用性。金融機構可以設立專項研發基金，鼓勵技術創新，同時加強與高校、科研機構的合作，共同攻克技術難關。人才培養體系的建立完善則是確保技術落地生效的基石。信息與計算科學的應用離不開高水平技術人才的支撐。金融機構應建立一套完整的人才培養體系，從招聘、培訓到考核，全方位提升技術人員的專業素養和實戰能力。同時，金融機構還應注重培養跨領域復合型人才，使技術人員不僅精通信息技術，還具備金融業務知識和市場敏感度，從而更好地滿足業務需求。以某知名金融科技公司為例，在技術研發方面，該公司持續投入大量資源，研發出了一套智能投顧系統。該系統利用大數據和人工智能技術，能夠根據用戶的財務狀況、風險偏好和投資目標，為用戶提供個性化的投資建議和資產配置方案。綜上所述，通過持續投入資源進行技術研發與創新，建立完善的人才培養體系，金融機構可以不斷提升自身的技術實力和競爭力，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出，實現穩健發展。

（二）強化數據安全與隱私保護

在金融領域的迅猛發展中，信息與計算科學不僅為行業注入了強大的創新動力，還面臨著數據安全與隱私保護這一重大挑戰。一方面，加強數據加密和訪問控制是確保數據安全的基石。金融機構應采用先進的加密算法，對敏感數據進行加密存儲和傳輸，防止數據在傳輸過程中被竊取或篡改。同時，建立嚴格的訪問控制機制，對數據的訪問權限進行精細化管理，確保只有被授權人員才能訪問相關數據。例如，某國際領先銀行利用分布式存儲技術和區塊鏈的不可篡改性，構建了一個安全、高效的數據存儲系統。該系統通過智能合約自動執行數據訪問控制規則，有效防止了數據泄露和非法訪問。另一方面，建立完善的數據隱私保護機制至關重要。金融機構應明確數據使用的范圍和權限，遵循最小必要原則，即只收集和處理完成業務所必需的最少數據。同時，建立健全的數據隱私保護政策和流程，確保數據在收集、處理、存儲、傳輸等各個環節都能得到妥善保護。此外，金融機構還應加強員工的數據安全意識培訓，提高員工對數據隱私保護的重視程度和操作技能。從上述案例可以看出，強化數據安全與隱私保護不僅需要先進的技術手段作為支撐，更需要金融機構從制度、流程、人員等多個層面進行全方位的構建和完善。金融機構應加大對數據加密、訪問控制等技術的研發投入，不斷提升數據安全的防護能力。同時，還應建立完善的數據隱私保護機制，明確數據使用范圍和權限，加強數據的匿名化和脫敏處理。

（三）優化金融信息科學技術

在信息與計算科學迅猛發展的今天，其在金融領域的滲透與融合正以前所未有的速度重塑著行業的面貌。優化技術應用策略，對于金融機構而言，不僅是順應時代潮流的必然選擇，更是提升核心競爭力、實現可持續發展的關鍵路徑。以某大型商業銀行的智能風控系統為例，該行深刻認識到傳統風控手段在面對復雜多變的金融交易環境時的局限性，因此決定引入大數據等先進技術，大數據與傳統風控模型相結合，通過收集并分析海量交易數據、客戶行為數據以及外部信用信息，構建了多維度風險畫像。隨后，利用機器學習算法自動識別異常交易模式，預測潛在風險點，實現風險預警的即時性與準確性。此外，該系統還實現了與業務系統的無縫對接，確保風控措施能夠迅速響應，有效遏制欺詐行為，保護客戶資金安全。該銀行在引入新技術前，進行了詳盡的需求分析與技術評估，確保所選技術，如深度學習、圖數據庫等，能夠直接解決如何提升風險評估精度、加快風險識別速度等具體問題。智能風控系統的成功不僅在于技術的先進性，更在于其與銀行業務流程的深度融合。該行通過API接口、微服務架構等技術手段，將風控系統嵌入支付等各個環節，實現了風險管理的全流程覆蓋。綜上所述，金融機構在優化技術應用策略時，應明確自身需求，選擇符合實際情況的技術進行應用，避免盲目跟風和資源浪費。積極推進技術應用的深度融合，通過技術創新與業務流程的重構，實現運營效率的全面提升。

五、結語

信息與計算科學在金融領域的應用顯著提升了金融服務效率、風險評估能力及個性化服務水平，推動了金融行業的數字化轉型。然而，伴隨而來的是數據安全、技術更新與模型風險等挑戰。因此，持續技術創新、加強風險管理、深化個性化服務及人才培養成為關鍵。

參考文獻

[1]易治軍.基于多方安全計算技術的消費者金融信息保護研究[J].黑龍江金融，2021（09）：75-77.

[2]方秀麗.大數據時代金融科技風險管控研究[J].全國流通經濟，2019（23）：149-150.

[3]沈惟維.區塊鏈技術對金融會計發展的影響研究[J].金融會計，2019（08）：68-72.

[4]張文君.基于區塊鏈技術的個人敏感數據安全存儲及共享運用策略[J].中阿科技論壇（中英文），2024（06）：45-48.

作者單位：蘇州大學數學科學學院

責任編輯：張津平、尚丹