数字技术的迅猛发展正深刻改变着传统金融业态，大数据、人工智能等新兴技术与金融场景深度融合，催生新型金融产品和服务模式，依托数字技术，金融机构实现业务流程优化和效率提升，智能化服务水平显著提高。在用户需求个性化、场景多元化背景下，数字技术赋能助力金融服务创新发展，大数据分析和智能算法在风险控制、投资决策等核心领域发挥重要作用，推动金融业务转型升级，同时，数字技术的广泛应用也对金融从业人员能力素质提出更高要求，促进金融人才培养模式创新，研究数字技术对金融业的影响具有重要现实意义。

一、数字技术在金融业的应用现状

大数据与人工智能技术在金融业的应用范围不断扩大，应用深度持续提升，信贷业务环节引入智能风控模型，运用机器学习算法对客户数据进行多维度分析，构建信用评分体系，支付结算领域引入生物识别技术，人脸识别、指纹识别等身份认证方式广泛应用于移动支付场景，智能投顾服务基于量化模型为客户提供资产配置建议，智能客服系统实现全天候在线服务。区块链技术在供应链金融、跨境支付等领域逐步落地，金融机构运用自然语言处理技术分析非结构化数据，挖掘市场信息和客户需求，云计算平台为金融科技创新提供基础设施支持，分布式计算技术保障业务系统高效运行，人工智能模型在反欺诈、反洗钱等风控领域发挥重要作用，深度学习算法在市场预测和量化交易中得到广泛应用^[1]。

二、数字技术对金融业务的影响

（一）金融产品创新

数字技术推动金融产品创新呈现智能化、场景化、个性化特征，基于大数据分析的智能信贷产品实现贷前、贷中、贷后全流程线上化运作，机器学习模型对客户画像进行精准刻画，智能匹配信贷额度和利率定价，智能投顾产品依托量化策略为客户提供个性化投资组合方案，资产配置建议随市场变化动态调整。基于区块链技术的供应链金融产品实现应收账款确权和转让，提升融资效率，人工智能算法支持保险产品精准定价，实现保费与风险的动态匹配，大数据技术赋能支付产品创新，生物识别、物联网等技术提升支付便利性，智能理财产品基于客户风险偏好和投资目标，提供差异化资产配置方案，数字技术促进金融产品向智能化、定制化方向发展，满足用户多样化金融需求。

（二）业务流程再造

数字技术推动金融业务流程全面重构，实现运营模式优化升级。智能风控系统将传统信贷审批流程标准化、自动化，风险评估模型基于海量数据进行实时计算，显著提升审批效率，智能投顾平台重塑财富管理业务流程，量化模型自动完成资产配置和组合调整，降低人工操作环节，区块链技术改造跨境支付流程，实现资金清算实时化、透明化，机器学习算法优化保险理赔流程，智能识别欺诈风险，提升理赔时效。

智能营销系统基于用户行为数据分析，精准推送个性化产品，提升营销转化效果，数字化运营平台整合前中后台业务流程，实现各环节协同联动，自动化交易系统优化证券交易流程，提升成交效率，智能客服系统重构服务流程，实现多渠道统一响应，人工智能技术助力合规监控流程改造，提升风险监测预警能力，业务流程数字化重构显著提升运营效率，推动金融服务模式创新^[2]。

（三）风险控制优化

数字技术赋能金融风险控制体系全面升级，构建多层次立体化风险防控网络。机器学习模型对客户基本信息、交易数据、关联数据等多维度信息进行分析，建立动态信用评分体系，实现风险识别自动化、精准化，深度学习算法实时监测交易行为特征，通过异常模式识别技术发现可疑交易，有效防范欺诈风险，智能反洗钱系统运用图计算技术构建资金交易关系网络，识别可疑资金流向，提升反洗钱效率，区块链技术确保业务数据不可篡改和全程可追溯，有效防范操作风险。

智能合规系统对业务流程进行实时监控，通过规则引擎自动核查业务合规性，及时发现和预警违规行为。大数据分析技术建立市场风险量化评估模型，对利率风险、汇率风险等进行动态计量，准确预测风险敞口变化，人工智能模型对社交媒体、新闻资讯等非结构化数据进行分析，实现声誉风险预警，量化模型根据市场变化自动调整投资组合，实现风险收益的动态平衡，智能化风控体系显著提升风险识别精度和防控效率，推动金融风险管理向数字化、智能化方向发展。

（四）投资决策辅助

数字技术全面赋能投资决策流程，提供智能化分析支持，机器学习算法对股票、债券、期货等金融市场数据进行深度挖掘，通过技术指标分析和形态识别发现市场趋势，捕捉投资机会。深度学习模型对研究报告、新闻资讯、社交媒体等非结构化数据进行语义分析，评估信息对市场影响，辅助投资判断，量化交易系统基于历史行情数据构建多因子模型，设计交易策略并进行回测优化，实现交易自动执行，提升交易效率，智能投研平台整合宏观经济、行业分析、公司研究等多维度数据，为投资分析提供全方位决策支持。

风险预警系统实时监测市场波动情况，运用统计套利模型识别价格异常，及时发出风险提示信号。资产配置模型基于现代投资组合理论，结合市场环境变化动态调整投资权重，实现风险收益的最优平衡，另类数据分析技术挖掘卫星图像、物联网数据等非传统信息源，发现新的alpha因子，丰富投资策略维度，智能投顾系统根据客户风险偏好和投资目标，提供个性化资产配置建议，实现投资决策智能化，数字技术应用显著提升投资分析效率和决策准确性，推动投资管理向数据驱动和智能化方向发展^[3]。

（五）客户服务升级

数字技术推动金融服务模式变革，提升客户服务体验，智能客服系统运用自然语言处理技术，实现多轮对话交互和智能问答服务，人脸识别等生物识别技术简化身份认证流程，提升服务便利性，智能营销系统基于用户画像推送个性化产品，提升服务精准度。在线服务平台实现业务办理全流程线上化，扩大服务覆盖范围，智能投顾服务为客户提供专业投资建议，满足理财需求，数字化运营平台整合服务渠道，实现线上线下协同服务，智能风控系统提升业务办理效率，改善用户体验，远程视频服务打破时空限制，提供便捷咨询体验，智能语音交互技术优化服务体验，提升客户满意度，服务流程可视化展示，增强服务透明度。

（六）成本效率提升

数字技术应用显著优化金融机构运营成本结构，推动经营效率提升。智能化业务系统实现业务流程自动化处理，减少人工操作环节，显著提升业务处理速度和准确率，自动化运维平台对系统运行状态进行智能监控和故障预测，降低系统维护成本，提升运维效率，智能营销系统基于用户画像进行精准客户触达，提高营销转化率，有效降低获客成本，线上化服务模式减少物理网点数量和人员配置，优化渠道运营成本，提升服务覆盖范围。

区块链技术在支付清算环节实现点对点交易，简化中间环节，降低交易处理成本。智能风控系统自动完成风险审核工作，减少人工审核环节，降低运营成本同时提升风控效率，数字化管理平台整合各业务系统功能，避免重复建设，降低系统开发和维护成本，云计算平台提供弹性计算资源，实现按需付费，降低基础设施建设投入，提高资源利用效率，数字技术应用重塑金融机构成本结构，运营效率和资源配置效率显著提升，推动经营模式向轻型化、智能化转变。

三、数字技术推动金融业转型趋势

（一）智能化服务深化

金融服务智能化水平持续提升，各类智能服务场景加速落地。智能投顾服务在资产配置领域实现突破，量化策略模型对宏观经济指标、行业周期、市场波动等因素进行综合分析，根据客户风险偏好动态调整投资组合，智能风控体系基于深度学习算法构建风险识别模型，对信用风险、市场风险、操作风险等实施全方位监测，风险预警和处置效率显著提升，智能营销系统利用机器学习技术分析客户行为轨迹，对消费特征和金融需求进行精准画像，实现产品精准推送和个性化服务^[4]。

智能客服系统基于自然语言处理技术实现多轮对话和场景理解，智能问答准确率不断提高，服务响应速度显著提升。数字化运营平台整合线上线下服务渠道，构建统一服务入口，实现业务办理全流程线上化和自动化，生物识别技术在身份认证环节广泛应用，指纹识别、人脸识别等技术提升服务便利性和安全性，智能化服务模式重塑用户体验，远程视频银行、智能理财顾问、智能风险提示等创新应用持续涌现，推动金融服务向智能化、个性化方向升级。

（二）业务场景融合

金融业务场景不断拓展，场景融合趋势明显。支付结算服务嵌入各类消费场景，支付方式更加便捷，供应链金融服务深度对接产业链，融资服务更加精准，保险产品与场景深度结合，保障服务更具针对性，投资理财服务融入生活场景，理财方式更加灵活，数字技术推动场景整合，构建场景金融生态，金融服务与实体经济深度融合，服务效能持续提升，场景化发展带动业务创新，服务边界不断拓展。

（三）数据价值挖掘

随着数字技术发展，金融机构对数据价值挖掘不断深化，数据资产价值充分释放。大数据分析技术对客户行为轨迹进行全维度刻画，运用机器学习算法构建精准用户画像，深入挖掘消费习惯、投资偏好和风险承受能力，为产品创新和营销策略优化提供科学决策支持，智能风控系统基于海量交易数据建立多层级风险评估模型，运用深度学习算法识别异常交易模式和行为特征，显著提升欺诈风险识别准确率，量化交易平台对市场行情数据进行实时分析，结合舆情、天气、物流等另类数据挖掘市场情绪因子，准确把握交易时机。

数据治理体系不断完善，构建数据全生命周期管理机制。数据采集环节建立多源数据接入标准，确保数据完整性；数据清洗过程实现异常值处理和缺失值修复自动化，提升数据质量；数据存储采用分布式架构，保障数据安全性和可用性，数据分析模型持续优化升级，挖掘数据间潜在关联关系，发现数据价值增长点，数据价值挖掘推动金融机构经营理念从经验驱动向数据驱动转变，实现精准化营销、智能化风控、个性化服务等创新应用，数据要素价值在金融创新发展中得到充分体现。

（四）技术创新应用

金融科技创新步伐加快，新技术在金融领域应用不断深化，区块链技术在供应链金融、跨境支付等场景落地，实现业务数据可信存证和交易清算自动化。人工智能算法在智能客服、风险控制、投资分析等领域广泛应用，深度学习模型性能持续提升，云计算平台为金融机构提供弹性计算资源，分布式架构保障业务系统高可用性，物联网技术助力支付场景创新，生物识别等技术提升用户体验，边缘计算技术优化系统响应速度，提升实时处理能力，新一代信息技术与金融业务深度融合，驱动服务模式和运营模式创新，技术赋能推动金融业数字化转型升级^[5]。

（五）人才结构变革

数字化转型对金融人才能力素质提出新要求，人才结构加速调整优化，金融科技人才需求持续增长，大数据分析师、算法工程师、区块链开发者等新型岗位不断涌现。传统金融从业人员加速知识更新，提升数字技术应用能力，形成跨界复合型知识结构，金融机构完善人才培养机制，建立科技培训体系，通过内部培训与外部引进相结合方式，加快人才队伍建设，人才评价体系向数字化能力倾斜，建立与数字化转型相适应的激励机制，金融人才结构变革推动行业创新发展，适应数字化转型需求。

四、结语

大数据与人工智能为代表的数字技术正加速重塑金融业发展格局。通过数字技术应用，金融机构不断提升服务效率和风控水平，推动业务创新和模式变革，智能化金融服务深入普及，数据要素价值充分释放，促进普惠金融发展，在数字技术持续迭代升级背景下，金融业面临转型升级机遇与挑战，未来金融机构需要把握技术发展趋势，深化数字技术应用，构建数字化发展新优势，推动金融业高质量发展。

参考文献：

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[2]田慧敏,李海林,周文浩,等.人工智能应用程度对企业数字技术创新的影响研究[J].当代财经,2025,(06):85-98.

[3]宫苗苗.财会数字化转型:基于大数据与人工智能技术的应用与创新[J].中国电子商情,2024,(23):91-93.

[4]赵洁.大数据与人工智能对企业财务管理的影响分析[J].企业改革与管理,2022,(07):147-149.

[5]陈兰林,刘丽杰.大数据技术赋能企业智能化会计的系统开发与应用——评《大数据与智能会计》[J].商业经济研究,2024,(18):F0002-F0002.

作者简介：张琼(1991.06.29--)，女，汉族，山东潍坊人，大学本科学历，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员，主要从事金融学研究。