摘要：信息與計算科學(xué)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，主要包括大數(shù)據(jù)分析、人工智能、區(qū)塊鏈及云計算等技術(shù)。這些技術(shù)為金融市場提供了深度數(shù)據(jù)分析能力，優(yōu)化了風(fēng)險管理、欺詐檢測及投資策略制定。同時，促進(jìn)了移動支付和數(shù)字化支付的普及，提升了金融服務(wù)效率和個性化水平。區(qū)塊鏈技術(shù)還實現(xiàn)了跨境支付的安全與透明，云計算則增強(qiáng)了數(shù)據(jù)處理能力和服務(wù)靈活性。

關(guān)鍵詞：信息與計算科學(xué)；金融領(lǐng)域；應(yīng)用與實踐

一、前言

信息與計算科學(xué)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用已成為推動行業(yè)創(chuàng)新與發(fā)展的重要力量。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈及云計算等前沿技術(shù)深度融合于金融業(yè)務(wù)的各個環(huán)節(jié)，極大地提升了金融服務(wù)的效率與精準(zhǔn)度[1]。然而，隨著這些技術(shù)的廣泛應(yīng)用，也暴露出一些問題。技術(shù)更新迭代迅速，金融機(jī)構(gòu)需不斷投入資源進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與人才培養(yǎng)，以適應(yīng)市場變化，對中小金融機(jī)構(gòu)而言尤為困難。此外，技術(shù)應(yīng)用的復(fù)雜性和不確定性也增加了金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營成本與風(fēng)險。

二、信息與計算科學(xué)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的現(xiàn)狀

（一）大數(shù)據(jù)與人工智能的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的融合已成為推動金融行業(yè)創(chuàng)新與變革的重要引擎，在風(fēng)險防控、投資決策等多個領(lǐng)域展現(xiàn)出了前所未有的潛力與優(yōu)勢[2]。以某國際領(lǐng)先銀行為例，其智能風(fēng)控系統(tǒng)的構(gòu)建便是這一融合實踐的典范。該系統(tǒng)通過集成大數(shù)據(jù)處理和先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)了對金融交易行為的全方位、實時監(jiān)測與精準(zhǔn)評估。該系統(tǒng)之所以能夠?qū)崿F(xiàn)如此高效的監(jiān)測與評估，得益于其背后復(fù)雜而精細(xì)的數(shù)據(jù)處理流程。銀行通過廣泛的數(shù)據(jù)收集渠道，整合了來自線上線下、內(nèi)部外部的海量數(shù)據(jù)資源，包括但不限于客戶交易記錄、行為數(shù)據(jù)以及外部市場數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)在通過分布式數(shù)據(jù)庫等先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行高效存儲與處理之后，被輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中。這些模型，經(jīng)過大量的訓(xùn)練與優(yōu)化，已具備了自動識別異常交易模式、評估信用風(fēng)險及市場風(fēng)險等能力。在實際應(yīng)用中，該智能風(fēng)控系統(tǒng)展現(xiàn)出了驚人的精準(zhǔn)度與效率。通過復(fù)雜算法的多維度分析，系統(tǒng)能夠迅速捕捉到異常交易時間、交易金額等特征，進(jìn)而準(zhǔn)確判斷交易是否存在欺詐風(fēng)險。據(jù)統(tǒng)計，自該系統(tǒng)上線以來，已成功攔截了超過90%的潛在欺詐交易，較傳統(tǒng)風(fēng)控手段有了顯著提升。更令人矚目的是，該系統(tǒng)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(fù)核的負(fù)擔(dān)，提高了風(fēng)控工作的整體效率，見表1。智能風(fēng)控系統(tǒng)的成功，離不開大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的深度融合。一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)為系統(tǒng)提供了豐富的數(shù)據(jù)源。另一方面，人工智能算法則通過對這些數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)與模式識別，自動調(diào)整風(fēng)險評估模型，實現(xiàn)對風(fēng)險事件的快速響應(yīng)與精準(zhǔn)打擊。與此同時，智能投顧作為大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的又一重要應(yīng)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(shù)據(jù)、客戶信息及交易記錄，利用先進(jìn)的算法模型為用戶構(gòu)建出個性化的投資方案。該平臺不僅能夠?qū)崿F(xiàn)24小時不間斷服務(wù)，還能根據(jù)市場變化實時調(diào)整投資組合，確保用戶的資產(chǎn)保值增值。智能投顧的核心在于其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析能力。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，平臺能夠收集并分析用戶的財務(wù)狀況、風(fēng)險偏好、投資期限等多維度信息，構(gòu)建出全面而細(xì)致的客戶畫像。在此基礎(chǔ)上，人工智能算法則根據(jù)這些畫像結(jié)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(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用

區(qū)塊鏈技術(shù)對跨境支付與供應(yīng)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(qū)塊鏈技術(shù)融入跨境支付體系，構(gòu)建了一個高效、安全的去中心化支付網(wǎng)絡(luò)。這一創(chuàng)新不僅打破了傳統(tǒng)跨境支付中繁瑣的匯率轉(zhuǎn)換、高昂手續(xù)費(fèi)及漫長處理時間的桎梏，更通過智能合約的自動執(zhí)行機(jī)制，實現(xiàn)了交易條款的即時確認(rèn)與結(jié)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(zhí)行性，有效減少了中間環(huán)節(jié)的人為干預(yù)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(qū)塊鏈技術(shù)在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域的應(yīng)用同樣令人矚目。傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈金融往往面臨信息不對稱、融資成本高及風(fēng)險難以控制等問題。而采用區(qū)塊鏈技術(shù)的供應(yīng)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(qū)塊鏈上，形成了一個完整、可追溯的供應(yīng)鏈圖譜。此外，區(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約功能還實現(xiàn)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(qū)塊鏈技術(shù)在跨境支付與供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域的成功實踐，充分展示了其在金融領(lǐng)域的應(yīng)用潛力與價值。

（三）移動支付技術(shù)的應(yīng)用

移動支付正以前所未有的速度重塑著人們的支付習(xí)慣與生活方式。這一技術(shù)的突破性發(fā)展，不僅依托于智能手機(jī)等硬件設(shè)備的普及，更離不開背后復(fù)雜而精密的軟件系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以及安全機(jī)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(qiáng)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(xiàn)在其技術(shù)創(chuàng)新上。通過整合二維碼掃描、NFC近場通信等多種技術(shù)手段，這兩大平臺實現(xiàn)了支付流程的極簡化與高效化。用戶只需通過手機(jī)輕輕一掃或一點，即可完成支付操作，大大節(jié)省了時間成本，提升了支付效率。同時，這些平臺還利用大數(shù)據(jù)分析、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，對用戶的支付行為進(jìn)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(wù)體驗。微信支付同樣不甘示弱，憑借其龐大的用戶基礎(chǔ)與強(qiáng)大的社交屬性，迅速在移動支付市場占據(jù)一席之地。微信支付不僅支持預(yù)付費(fèi)卡等多種功能，還深度融合了微信社交生態(tài)，為用戶提供了更加豐富、多元的支付場景與服務(wù)。

三、信息與計算科學(xué)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的問題

（一）技術(shù)更新迭代迅速的負(fù)面影響

新技術(shù)的研發(fā)，無論是大數(shù)據(jù)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(fā)團(tuán)隊的薪酬支出，還涵蓋了尖端實驗設(shè)備的購置、無數(shù)次的測試與驗證等各個環(huán)節(jié)的費(fèi)用。對于資金實力有限的中小金融機(jī)構(gòu)而言，無疑是一筆難以承受之重。技術(shù)人才短缺是另一個不容忽視的困境。隨著信息與計算科學(xué)在金融領(lǐng)域的深度融合，金融機(jī)構(gòu)對既懂技術(shù)又通金融的復(fù)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(yīng)求。金融機(jī)構(gòu)在招攬和培養(yǎng)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(chuàng)新的步伐。技術(shù)應(yīng)用的復(fù)雜性同樣難以忽視。新技術(shù)往往伴隨著復(fù)雜的操作流程和高度專業(yè)化的知識要求，金融機(jī)構(gòu)在引入時不得不面臨技術(shù)適配和員工培訓(xùn)的雙重挑戰(zhàn)。這一過程不僅耗時長、成本高，還可能因技術(shù)壁壘導(dǎo)致業(yè)務(wù)中斷或效率低下。市場不確定性更是讓金融機(jī)構(gòu)如履薄冰，一旦市場反應(yīng)不如預(yù)期，或新技術(shù)被更快更新的技術(shù)所取代，金融機(jī)構(gòu)將面臨巨大的損失。

（二）數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)隱患

隨著金融數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，包括客戶交易記錄、個人身份信息在內(nèi)的海量數(shù)據(jù)成為推動金融服務(wù)智能化、個性化的關(guān)鍵資源。然而，這一過程中，數(shù)據(jù)泄露、非法訪問和濫用等風(fēng)險日益凸顯，嚴(yán)重威脅到個人隱私安全及金融市場的穩(wěn)定。數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的問題，源于技術(shù)層面的復(fù)雜性。金融數(shù)據(jù)的處理與分析涉及大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等多種先進(jìn)技術(shù)，這些技術(shù)的深度融合雖提升了服務(wù)效率，但也增加了數(shù)據(jù)流通和存儲環(huán)節(jié)的安全漏洞。例如，云計算環(huán)境下的數(shù)據(jù)共享與存儲，雖然提高了數(shù)據(jù)處理能力，但也可能因云服務(wù)提供商的安全措施不足而面臨數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。區(qū)塊鏈技術(shù)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(zhàn)[4]。數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)還受到法律法規(guī)及監(jiān)管政策的影響。隨著數(shù)據(jù)保護(hù)意識的增強(qiáng)，各國紛紛出臺相關(guān)法律法規(guī)，如歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR），對數(shù)據(jù)處理與保護(hù)提出了嚴(yán)格要求。金融機(jī)構(gòu)在享受數(shù)據(jù)帶來的便利時，也必須嚴(yán)格遵守這些法規(guī)，確保數(shù)據(jù)處理的合法性與合規(guī)性。

（三）技術(shù)應(yīng)用復(fù)雜性和不確定性

信息與計算科學(xué)的應(yīng)用雖為行業(yè)帶來了前所未有的活力與效率，但其技術(shù)應(yīng)用的復(fù)雜性與不確定性卻如同雙刃劍。技術(shù)應(yīng)用的復(fù)雜性體現(xiàn)在多個層面。以大數(shù)據(jù)與人工智能為例，金融機(jī)構(gòu)需構(gòu)建龐大的數(shù)據(jù)收集與處理系統(tǒng)，整合來自線上線下、內(nèi)部外部的海量數(shù)據(jù)資源。這一過程不僅要求高度的技術(shù)集成能力，還需面對數(shù)據(jù)清洗、整合、挖掘等多個環(huán)節(jié)的挑戰(zhàn)。同時，人工智能算法的應(yīng)用也需經(jīng)過復(fù)雜的模型訓(xùn)練與優(yōu)化，以確保其能夠精準(zhǔn)識別風(fēng)險、預(yù)測市場趨勢。這種復(fù)雜的技術(shù)體系，對于缺乏足夠技術(shù)儲備和經(jīng)驗的中小金融機(jī)構(gòu)而言，無疑增加了巨大的運(yùn)營負(fù)擔(dān)。再者，技術(shù)應(yīng)用的不確定性更是加劇了金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險。新技術(shù)的引入往往伴隨著未知的風(fēng)險因素，如模型誤差、算法偏差等，這些都可能對金融機(jī)構(gòu)的決策產(chǎn)生誤導(dǎo)。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(fā)連鎖反應(yīng)，造成不可估量的損失。

四、信息與計算科學(xué)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的策略

（一）加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)與人才培養(yǎng)

在金融領(lǐng)域，信息與計算科學(xué)的深度應(yīng)用已成為推動行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵力量。面對技術(shù)復(fù)雜性與不確定性的挑戰(zhàn)，加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)與人才培養(yǎng)顯得尤為迫切，不僅有助于金融機(jī)構(gòu)緊跟技術(shù)前沿，優(yōu)化服務(wù)模式，提升運(yùn)營效率，還能有效降低技術(shù)更新帶來的風(fēng)險與成本。技術(shù)研發(fā)的深度推進(jìn)是應(yīng)對技術(shù)應(yīng)用復(fù)雜性的關(guān)鍵。以大數(shù)據(jù)和人工智能為例，某大型商業(yè)銀行通過構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，整合線上線下、內(nèi)部外部的海量數(shù)據(jù)資源，利用分布式存儲等先進(jìn)技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速處理與挖掘。這一過程不僅顯著提升了數(shù)據(jù)處理效率，更為風(fēng)險評估、市場預(yù)測等核心業(yè)務(wù)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐。然而，技術(shù)的日新月異要求金融機(jī)構(gòu)必須持續(xù)投入資源，進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新，以確保技術(shù)領(lǐng)先性和適用性。金融機(jī)構(gòu)可以設(shè)立專項研發(fā)基金，鼓勵技術(shù)創(chuàng)新，同時加強(qiáng)與高校、科研機(jī)構(gòu)的合作，共同攻克技術(shù)難關(guān)。人才培養(yǎng)體系的建立完善則是確保技術(shù)落地生效的基石。信息與計算科學(xué)的應(yīng)用離不開高水平技術(shù)人才的支撐。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)建立一套完整的人才培養(yǎng)體系，從招聘、培訓(xùn)到考核，全方位提升技術(shù)人員的專業(yè)素養(yǎng)和實戰(zhàn)能力。同時，金融機(jī)構(gòu)還應(yīng)注重培養(yǎng)跨領(lǐng)域復(fù)合型人才，使技術(shù)人員不僅精通信息技術(shù)，還具備金融業(yè)務(wù)知識和市場敏感度，從而更好地滿足業(yè)務(wù)需求。以某知名金融科技公司為例，在技術(shù)研發(fā)方面，該公司持續(xù)投入大量資源，研發(fā)出了一套智能投顧系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，能夠根據(jù)用戶的財務(wù)狀況、風(fēng)險偏好和投資目標(biāo)，為用戶提供個性化的投資建議和資產(chǎn)配置方案。綜上所述，通過持續(xù)投入資源進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新，建立完善的人才培養(yǎng)體系，金融機(jī)構(gòu)可以不斷提升自身的技術(shù)實力和競爭力，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出，實現(xiàn)穩(wěn)健發(fā)展。

（二）強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)

在金融領(lǐng)域的迅猛發(fā)展中，信息與計算科學(xué)不僅為行業(yè)注入了強(qiáng)大的創(chuàng)新動力，還面臨著數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)這一重大挑戰(zhàn)。一方面，加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密和訪問控制是確保數(shù)據(jù)安全的基石。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)采用先進(jìn)的加密算法，對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲和傳輸，防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中被竊取或篡改。同時，建立嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制，對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限進(jìn)行精細(xì)化管理，確保只有被授權(quán)人員才能訪問相關(guān)數(shù)據(jù)。例如，某國際領(lǐng)先銀行利用分布式存儲技術(shù)和區(qū)塊鏈的不可篡改性，構(gòu)建了一個安全、高效的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過智能合約自動執(zhí)行數(shù)據(jù)訪問控制規(guī)則，有效防止了數(shù)據(jù)泄露和非法訪問。另一方面，建立完善的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制至關(guān)重要。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)明確數(shù)據(jù)使用的范圍和權(quán)限，遵循最小必要原則，即只收集和處理完成業(yè)務(wù)所必需的最少數(shù)據(jù)。同時，建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)政策和流程，確保數(shù)據(jù)在收集、處理、存儲、傳輸?shù)雀鱾€環(huán)節(jié)都能得到妥善保護(hù)。此外，金融機(jī)構(gòu)還應(yīng)加強(qiáng)員工的數(shù)據(jù)安全意識培訓(xùn)，提高員工對數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的重視程度和操作技能。從上述案例可以看出，強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)不僅需要先進(jìn)的技術(shù)手段作為支撐，更需要金融機(jī)構(gòu)從制度、流程、人員等多個層面進(jìn)行全方位的構(gòu)建和完善。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)加大對數(shù)據(jù)加密、訪問控制等技術(shù)的研發(fā)投入，不斷提升數(shù)據(jù)安全的防護(hù)能力。同時，還應(yīng)建立完善的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制，明確數(shù)據(jù)使用范圍和權(quán)限，加強(qiáng)數(shù)據(jù)的匿名化和脫敏處理。

（三）優(yōu)化金融信息科學(xué)技術(shù)

在信息與計算科學(xué)迅猛發(fā)展的今天，其在金融領(lǐng)域的滲透與融合正以前所未有的速度重塑著行業(yè)的面貌。優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用策略，對于金融機(jī)構(gòu)而言，不僅是順應(yīng)時代潮流的必然選擇，更是提升核心競爭力、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵路徑。以某大型商業(yè)銀行的智能風(fēng)控系統(tǒng)為例，該行深刻認(rèn)識到傳統(tǒng)風(fēng)控手段在面對復(fù)雜多變的金融交易環(huán)境時的局限性，因此決定引入大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)風(fēng)控模型相結(jié)合，通過收集并分析海量交易數(shù)據(jù)、客戶行為數(shù)據(jù)以及外部信用信息，構(gòu)建了多維度風(fēng)險畫像。隨后，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動識別異常交易模式，預(yù)測潛在風(fēng)險點，實現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警的即時性與準(zhǔn)確性。此外，該系統(tǒng)還實現(xiàn)了與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無縫對接，確保風(fēng)控措施能夠迅速響應(yīng)，有效遏制欺詐行為，保護(hù)客戶資金安全。該銀行在引入新技術(shù)前，進(jìn)行了詳盡的需求分析與技術(shù)評估，確保所選技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)、圖數(shù)據(jù)庫等，能夠直接解決如何提升風(fēng)險評估精度、加快風(fēng)險識別速度等具體問題。智能風(fēng)控系統(tǒng)的成功不僅在于技術(shù)的先進(jìn)性，更在于其與銀行業(yè)務(wù)流程的深度融合。該行通過API接口、微服務(wù)架構(gòu)等技術(shù)手段，將風(fēng)控系統(tǒng)嵌入支付等各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)了風(fēng)險管理的全流程覆蓋。綜上所述，金融機(jī)構(gòu)在優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用策略時，應(yīng)明確自身需求，選擇符合實際情況的技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用，避免盲目跟風(fēng)和資源浪費(fèi)。積極推進(jìn)技術(shù)應(yīng)用的深度融合，通過技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)流程的重構(gòu)，實現(xiàn)運(yùn)營效率的全面提升。

五、結(jié)語

信息與計算科學(xué)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用顯著提升了金融服務(wù)效率、風(fēng)險評估能力及個性化服務(wù)水平，推動了金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。然而，伴隨而來的是數(shù)據(jù)安全、技術(shù)更新與模型風(fēng)險等挑戰(zhàn)。因此，持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新、加強(qiáng)風(fēng)險管理、深化個性化服務(wù)及人才培養(yǎng)成為關(guān)鍵。

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作者單位：蘇州大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院

責(zé)任編輯：張津平、尚丹