金融科技定义。金融科技概念结合了“金融”与“科技”的各自特点，是科技发展到一定水平下与金融领域结合的产物，该概念最早起源于国外，且产生时间不长，在国际上尚未形成统一的概念。由金融稳定委员会给出的界定，金融科技实际上是一种金融创新，以大数据、区块链、人工智能等为代表的技术可以创造新的产品、服务与应用，可以对金融市场及提供的金融服务产生巨大的影响。
我国国内学者也针对金融科技的概念进行了明确。巴曙松等认为金融科技是科技推动下的一种金融体系创新模式，这种创新可以影响商业银行的功能和业务。韩梅把金融科技作为一种新型产业，包括互联网企业在内的非金融机构可以利用金融科技向客户提供金融服务，这种服务区别于传统商业银行服务，具备价格低廉的优势，补充了商业银行业务的不足。
沈艳兵认为在新技术的助力下，传统金融工具得到了创新，金融科技促使效率提高、成本降低，该定义强调了技术对金融起到的重要作用。
从国内外学者对金融科技的概念界定中可以得出，金融科技是以先进科技为主要依托，金融机构通过将前沿信息技术应用于交易结算、财富管理及保险等多个金融领域，实现交易成本的降低，同时提高信息安全性，是金融业未来发展的主流趋势。
金融科技与其他概念的区别。金融科技概念的兴起与信息技术的发展有着密切的联系，伴随科技发展的同时，“互联网金融”与“科技金融”也应运而生。这三个概念虽然相似，但其实存在本质的区别，明确这些概念之间的区别，是分析金融科技影响商业银行盈利的关键一步。
金融科技与互联网金融的区别。中国最早提出互联网金融的理念，谢平曾对互联网金融的定义进行概括，他认为互联网金融可以作为一类全新的融资渠道，这种模式是伴随信息技术发展而产生的。伴随互联网技术的发展，不同的学者对互联网金融概念不断进行补充，大致形成了对该概念的统一观点。
即互联网金融是一种在借助信息技术手段下而产生的金融体系，可以对传统金融业的支付手段、信息交融及中介服务等多个领域产生影响，冲击商业银行的传统业务。但这种冲击本身具有局限性，主要表现在扩展了金融服务的销售渠道，并未对商业银行传统的金融产品和结算服务等带来改变，也未从根本上动摇金融业的生产方式。
与互联网金融相比，金融科技在多个方面具有相对优势。一方面，金融科技强调科技创新带动金融的创新发展，将科技手段引入金融领域，带来对传统金融产品、服务的改造升级，不仅可以提升服务效率、信息安全性，还可以降低成本，有助于防控金融风险。
另一方面，金融科技进一步拓展了金融服务的渠道，建立了新的服务平台，可以在诸多金融领域展开应用，例如智能投顾、信息支付、电子支付及反洗钱等领域，逐渐渗透到金融的各个方面，应用范围广泛，确保金融机构盈利水平的提升，有助于发掘市场竞争优势。
对二者进行对比可见，互联网金融实质上是金融科技的一种技术，金融科技是互联网金融深入发展创新下的产物或结果，同时二者又存在共通点，即都强调了技术与金融领域的融合。
金融科技与科技金融的区别。“金融科技”与“科技金融”两个概念看上去只是颠倒了词语的顺序，也经常被混用，但实际上这两个概念并不相同。二者的主要差别主要体现在侧重点上。科技金融是一种融资模式，金融机构参与科技创新，开发符合性、结构性的金融产品，并促进对科技企业创新活动的金融支持力度。科技金融囊括了研究阶段、试验阶段和生产阶段全过程，其产品主要包括科技信贷、股权众筹及投贷联动等。
科技金融本质上是金融行业的衍生模式，其存在价值依然是服务实体经济。商业银行和互联网金融等金融业主体，通过金融产品的创新，促进金融业自身的发展，增大对科技企业的融资支持，从而实现科技创新。金融科技重点在科技，众多技术驱动型企业，通过科技手段的进步，促进金融业的运行效率提升，产品主要包括大数据、区块链、征信及生物识别等。
金融科技的主要内容。计算机技术的不断进步，使得多种新型技术手段应用于金融科技领域，金融科技的内容也在不断丰富，涉及领域也逐步扩大，其中涵盖大数据分析、人工智能计算、账户管理等。
大数据。大数据是巨型数据的集合，不但数据量巨大，而且数据的类型多样，价值密度较低，采用常规的抓取工具难以对其进行操作。大数据技术，是指应用新型计算机算法及处理模式等，能够从海量数据库中筛选出价值性高的信息内容。简单来说对海量数据筛选分析的过程其实就是数据价值提升的过程，从而为决策和流程优化提供决策建议。
大数据与现代商业银行体系的融合主要涉及下列三大领域：第一，实现客户海量信息收集。商业银行的客户数据主要包括身份、信用水平和财产状况等信息，大数据技术对这些数据进行收集、汇总和处理，为商业银行提供决策依据。
第二，提高商业银行运营能力。商业银行查询相关客户信息可以使用大数据系统，在信息查询的准确性上实现提升的同时，也实现了银行效率的提升。同时，在商业银行日常运营过程中，会产生大量的数据，大数据技术能够对历史信息进行分析，掌握产业发展规律，预测商业银行的产业运作方向，改善存在的内部经营问题，降低未来的营运风险。
第三，推动商业银行服务精准化。大数据本身具有高效快速的数据处理优势，不同客户在财产状况、风险偏好方面都存在一定的差异，对于这种差异，大数据可以快速分析客户信息，并和银行自有产品和服务进行匹配，为客户实现最优服务，从而带动整体服务水平的提升。
人工智能。人工智能的出现是对计算机技术的深度开发，实现扩展人的思维、行为的一门新兴智能技术。人工智能定位于对人的模拟，深入探索计算机应用，实现人类的思维和行为的模拟，该技术所涵盖的学科理论不但包含了计算机技术领域，还对社会心理学、哲学、语言学等领域有所涉及。随着技术的日益成熟，人工智能的应用领域也在不断拓展。
人工智能在商业银行中的应用主要包括：第一，提高服务质量。通过深度学习，计算机可以实现训练海量数据，建立在此基础上的人工智能就可以预测并输出有价值的特征信息，实现精准的分类或预测。应用投资优化模型和机器学习算法等技术手段，可以为客户提供定制化的智能服务。
在人工智能与传统区块链技术融合过程中，还能引申出智能合约理念，满足客户的不同需求，为客户提供个性化、精细化服务，优化服务质量，提升客户体验。第二，节省银行成本。人工智能使得智能设备不断涌现，代替更多的人力岗位，不仅降低了人工成本，还可以向客户提供高效率的服务。
区块链技术。区块链技术作为分布式账户中最重要的技术，其性质就是一个没有核心引导的数据库管理技术，所有数据信息以区块的形式按照时间排列。区块链技术可以降低数据获取成本，同时提升了数据的获取速度和存储的安全性，降低了信息风险。
起初，金融市场对于区块链技术的应用以数字货币为主，例如：区块链的出现伴随了比特币的兴起。除此之外，在商业银行的其他场景中，随着技术成熟度的提升，区块链技术与金融的融合也越来越紧密：第一，应用于票据和供应链融资领域，区块链的高效率性、高安全性的特点，可以减少人为干预融资过程，减小融资过程中的风险。
第二，应用于征信领域，能够满足信息共享的时效性，在此基础上继续优化数据处理机制，可以提高对信用信息的辨识度，实时监测并记录异常信息的出现，提升商业银行监控与识别风险的能力，减少商业银行损失，有助于增强商业银行的管理能力。
生物识别技术。生物识别技术是指利用计算机技术鉴定个人身份，该技术不仅囊括计算机科学领域，还包括了光学、声学及生物学等诸多领域，通过人体的固有特征实现对身份的鉴定，能够提升鉴定结果的准确性和安全性。将生物识别技术应用于商业银行中，可以让支付结算的过程更加隐秘，不仅保护了消费者信息安全，还能帮助商业银行规避经营风险。
互联网技术。互联网技术产生于计算机技术基础上，主要应用包括互联网金融和物联网。互联网金融在我国的发展虽然较晚，但在我国经济发展和创新加快的同时，互联网技术发展成果显著。
结语
互联网技术在商业银行中的主要应用包括众筹、第三方平台、p2p等互联网金融产品，也产生了一批互联网金融企业，提高了移动支付的普及度，促进了金融业的服务与效率的提升。
