人工智能（AI）行业是一个快速发展的领域，受到广泛的关注和投资。AI行业也面临着政策监管风险，这可能会对公司运营产生重大影响。
政策监管对汉王科技的影响
汉王科技是一家领先的人工智能公司，其业务受到政策监管的影响。如果相关政策发生调整，可能会对汉王科技的运营产生负面影响。
政策调整的潜在影响
政策调整可能对汉王科技产生以下影响：
- 业务限制：政府可能出台对AI行业业务范围和应用的限制，影响汉
信用评分模型是什么？分为哪些？
信用评分模型是什么？分为哪些？
1、信用评分模型是什么？
信用评分模型是近年来兴起的一种为了保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人身金融权限的划定模型。 该模型指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，来决定客户所可以持有的金额权限，从而保证还款等业务的安全性。 而随着在现代社会和公司中，贷款，信用卡的作用日渐突出，信用评分模型的发展前景不可估量。
2、分为哪些？
（1）判别分析模型
判别分析法是对研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法。 进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。 判别分析就是要从中筛选出能提供较多信息变量并建立判别函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。 这种方法的理论基础是样本由两个分布有显著差异的子样本组成，并且它们拥有共同的属性。 它起源于1936年Fisher引进的线性判别函数，这个函数的目的是寻找一个变量的组合，把两个拥有一些共同特征的组区分开来。
判别分析方法的优点适用于二元或多元性目标变量，能够判断，区分个体应该属于多个不同小组中的哪一组。 自身也存在不可避免的缺点:该模型假设前提是自变量的分布都是正态分布的而实践中的数据往往不是完全的正态分布，从而导致统计结果的不可靠性。
（2）决策树方法
决策树模型是对总体进行连续的分割，以预测一定目标变量的结果的统计技术。 决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子构造的结果是一棵二叉或多叉树。 构造决策树的方法是采用自上而下的递归构造。 在实际中为进行个人信用分析选取个人信用作为目标属性，其他属性作为独立变量。 所有客户被划分为两类，即好客户的和坏客户，将客户信用状况转换为是否好客户”(值为1或0而后利用数据++来生成一个完整的决策树。 在生成的决策树中可以建立一个规则基。 一个规则基包含一组规则每一条规则对应决策树的一条不同路径，这条路径代表它经过节点所表示的条件的一条链接。 通过创立一个对原始祥本进行最佳分类判别的决策树，采用递归分割方法使期望误判损失达到最小。
决策树模型的优点:浅层的决策树视觉上非常直观，容易解释;对数据的结构和分布不需做任何假设:可以容易地转化成商业规则。 它的缺点在干:深层的决策树视觉上和解释上都比较困难;决策树对样本量的需求比较大;决策树容易过分微调于样本数据而失去稳定性和抗震荡性。
（3）回归分析法
回归分析法是目前为止应用最为广泛的一种信用评分模型这其中以著名的logistic回归为代表。 除此之外，线性回归分析、probit回归等方法亦属于此类。 最早使用回归分析的Orgler他采用线性回归模型制定了一个类似于信用卡的评分卡，他的研究表明消费者行为特征比申请表资料更能够预测未来违约可能性的大小。 同数学规划方法中一样假设已经通过一定的方法从样本变量中提取出了若干指标作为特征向量回归分析的思想就是将这些指标变量拟合成为一个可以预测申请者违约率的被解释变量自然就是违约率p回归分析中应用最广泛的模型当属线性回归模型它是对大量的数据点中表现出来的数量关系模拟出一条直线，回日分析的目标就是使目标变量值和实际的目标变量值之间的误差最小。 因此最早将回归方法应用于信用评分研究的模型，就是简单的线性回归模型，目前基于logistic回归的信用评分系统应用最为普遍。
信用卡近期降额、封卡频频再现，光大信用卡15万直降1.5万
近日，光大银行信用卡也开始对持卡人进行大面积风控，并对相关持卡人采取降额，甚至封卡的操作。
从卡友们的反馈情况来看，本次降额约从3月18日开始，有些卡友被对半降额，有些卡友从15万直接降至1.5万，有些卡友直接被封卡
直至今日，风控仍在继续。
为什么会被降额封卡？这是大家最关心的问题。
纵观被风控的大部分人，几乎都有以下几个“通病”，这几项“通病”便是导致此次降额封卡的主要原因：
1、信用卡、小贷逾期：小贷逾期是最“致命”的原因，此次光大贷后管理接入征信发现有小贷逾期的卡友大多数都被直接降额，但也有小部分未被“命中”。
2、长期最低还款、空卡、代还：通过观察发现，此类卡友也是本次光大降额严打的“主力人群”。 事实上，分期确实有利于额度的提升，但长期以往便会被银行认为是“缺钱的标志”，虽然这是几乎人尽皆知的道理，但显然，光大这次出手就是打算“稳、准、狠”。
3、负债高：没有小贷逾期，也没有长期空卡代还等问题，确仍然“中招”的朋友，可以回顾一下自己的负债是否处于过高的状态，这也是“机器选择”带来的结果。
事实上，此次光大银行系统的突然风控并不是毫无预兆。
据公开资料，2021年，光大银行以金融 科技 赋能风险管理，引入人工智能和大数据技术来强化风险监测、预警及应对能力。 通过机器学习和数据深度挖掘等技术为发力点，优化审批、监测、预警、催收等功能，覆盖贷前、贷中和贷后贷款审批全流程。
另外，光大银行智能风控体系还接入了政府、场景和第三方征信等行外各类数据，实现了电商、社交、出行、教育和医疗等多类消费场景的金融化和互联网化数据接入。
通过人工智能和大数据创新，光大银行在欺诈检测、风险评估、用户画像和预警催收等多个风控环节都有针对性地应用。
早在2019年，光大银行就以“构建数据能力、深挖数据价值、赋能业务转型”为目标，提出“四五六七”全面构建大数据体系，从数据治理、平台支撑、场景应用、敏捷交付四个维度全面提升大数据管理和运用能力，实现从“BI数据可视化呈现”到“AI建模分析”的全方位数据能力提升，加快银行数字化转型。
2020年末，光大银行自主打造的智能风控引擎已经对接网贷、个贷、信用卡、普惠智能运营及金融开放平台、集团消金等行内外系统，覆盖B端、C端多个业务场景，提供智能化、自动化的全生命周期风控模型管理能力。
降额封卡固然受到大批关注，但细心发现，同时也有不少持卡人非但没有降额，反而成功提额。
在有“刚性”问题的基础上，持卡人的资质、消费情况、用卡状态、征信查询等综合评分才是银行对于持卡人的长期判断，因此，也并非一次降额就等于“判了++”。
智能风控时代的到来，即将替代传统风控模式。
未来，在不断加大力度的监管政策下，在持续新增的金融 科技 人才背后，银行对于系统智能判断出的优质持卡人会越来越“宽松”，而对于系统判断出的低分持卡人则会越来越“加紧”
信用卡违规使用，轻则影响个人征信记录，重则可能会导致违法犯罪 需要承担法律责任，恶意透支行为有可能需要承担刑事责任。理性消费、适度透支！
你是否中招了呢？信用卡要用好、额度要提高也是门学问，怎么不被银行降额？怎么利用好信用卡的透支额度？
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信用卡大数据是什么？
大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。 在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。 目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据，利用数据实施科学风控。
1、大数据征信模型可以使信用评价更精准：大数据征信模型将海量数据纳入征信体系，并以多个信用模型进行多角度分析。
以美国互联网金融公司ZestFinance为例，它的模型基本会处理3500个数据项，提取近个变量，利用身份验证模型、欺诈模型、还款能力模型等十余个模型进行分析，使评价结果更加全面准确，是模型评估性能大大提高。
2、大数据征信能纳入更为多样性的行为数据：大数据时代，每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息，使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。
3、大数据征信带来了更为时效性的评判标准：传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入，其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。 利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险就较大。
大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。 借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果，企业可以提升量化风险评估能力。
平安银行：上半年近90%发卡为AI智能审批
“打开平安口袋银行APP，申请新发行的平安银行美国运通耀红卡，从申请、填写信息到发卡并即刻使用，只需要不到1分钟。 ”这是来自旅行爱好者王小姐的申卡体验。
上述快速申请流程的实现，是平安的人工智能(AI)技术全面赋能信用卡业务的结果。 AI已应用在平安所有的人民币信用卡发卡、运营上，该行近90%的信用卡发卡可通过AI智能发卡。 发卡后可立即绑定支付宝等移动支付工具进行消费。
在新冠疫情影响下，信用卡线上化、智能化运营正在考验商业银行的信用卡业务，提前在技术领域深度布局的银行先发竞争优势逐渐凸显。
据2020年平安银行中报业绩报告显示，平安银行上半年新增发卡逾400万张，近90%是人工智能(AI)智能审批。
报告称，平安信用卡刷卡消费恢复速度大幅好于行业平均水平，3月以来，平安信用卡日消费金额已恢复至疫情前水平。
新冠疫情期间人们减少外出甚至足不出户，引发社交和生活方式的急剧转变。 提前通过金融 科技 改造信用卡业务流程的商业银行，适应互联网时代社交裂变、直播电商玩法的金融机构，抓住了这次疫情带来的“小风口”。
平安银行信用卡上半年业务迅速反弹的关键是“快速反应，积极布局线上化场景”。 该行称，通过为用户提供申卡用卡、线上购物、生活缴费等全周期、多方位的线上化、综合化服务，全面保障了疫情期间客户各类生活需求。
“战略方向不变，但打法已经全面升级，建立数字银行、生态银行和平台银行。 ”中国平安集团总经理兼联席CEO、平安银行董事长谢永林在平安集团业绩发布会上表示，平安在综合金融和 科技 部门上有全面的、更大幅度的升级，像AI的坐席替代服务，相当多的产品线已经有90%的替代率。
AI智能审批近90%发卡
受新冠疫情影响，以往较为依赖“地推”发卡的银行信用卡，正提速向线上化、智能化转型。
8月25日，平安银行发布的财报数据显示，2020年上半年，该行新增发卡逾400万张，至417.53万张，近90%是人工智能(AI)智能审批。
具体来看，从存量看，上半年，平安银行信用卡流通卡量达到6148.01万张，较上年末增长1.9%;信用卡贷款余额5125.04亿元，较上年末下降5.2%。
信用卡线上化转型早已行之有年，各大银行、互联网公司都在发力线上发卡、运营，但线下推广仍是重要手段之一。 新冠疫情突然袭来，金融机构全面转型互联网线上方式。 线上运营如何精准识别客户、化解“反欺诈”和信用风险，考验各大银行信用卡中心的技术储备和快速响应速度。
此前，中国银行业协会发布的《中国银行业客服中心与远程银行发展报告2019》显示，2019年，客服中心与远程银行的智能技术综合使用率达到71%。 语音机器人、文本机器人、人脸识别、声纹识别、智能质检等基于AI技术的数字化服务新形态，能有力推动客户服务的智能化发展。
平安银行自2016年发力“大零售”，信用卡业务与 汽车 金融、“新一贷”是该行零售金融“三大尖兵”。 科技 能力是信用卡业务超越同业的核心武器。 2019年，平安继续加强AI和信用卡风控能力，当年新增发卡1430万张，近90%通过AI智能审批;零售统一反欺诈平台累计防堵欺诈攻击金额同比增长58.7%。
到2020年上半年，受疫情影响，信用卡消费金额有所下滑，平安银行快速反应，积极布局线上化场景，为用户提供申卡用卡、线上购物、生活缴费等全周期、多方位的线上化、综合化服务，全面保障疫情期间客户各类生活需求。
平安银行2020年中报显示，今年3月以来，信用卡日消费金额已恢复至疫情前水平，上半年信用卡总交易金额.13亿元，达成去年同期水平的99.3%，信用卡商城交易量同比增长18.1%。
科技 全方位赋能信用卡
应对疫情影响，快速反应布局线上化场景，交易金额迅速恢复，依靠的是平安积累30余年的技术研发储备。
新冠疫情时期，各大银行信用卡中心发卡、服务转向线上。 平安银行迅速反应，大力度优化AI智能语音技术，将其渗透到不同的服务场景。
谢永林在业绩发布会上表示，平安银行战略方向不变，但打法已经全面升级，建立数字银行、生态银行和平台银行，服务整合更深;同时，在综合金融和 科技 部门上，有全面的、更大幅度的升级。
他强调，平安在 科技 专利方面表现不俗，集团专利申请数增长接近22%;像AI的坐席替代服务，相当多的产品线已经有90%的替代率;AI客户经理触达常规客户数量增长400%;利用 科技 构建生态本身业务收入增长11%。
人工智能技术已经完全渗透应用到信用卡的各个业务流程，从而赋能信用卡业务。 根据平安银行中报，2020年上半年，该行优化AI智能语音技术渗透到不同服务场景，其中智能语音月外呼规模已达1200万通，等同节约人工坐席约3000人的工作量。 截至2020年6月末，AI客服中非人工服务占比达88.5%，较年初提升2.4个百分点。
此外，根据平安中报，该行升级智能预审平台，基于前沿算法，建立了客户信用、额度、综合授信等方面的模型，高效转化集团优质客户。 此外，该行打造线上多媒体服务闭环体系，持续优化图文、音频多媒体等线上交互方式，并不断提升APP端在线客服的智能精准服务。
“非接触”式金融服务快速反应，使得平安银行零售业务逆势增长。 截至2020年6月末，平安银行管理零售客户资产(AUM)2.32万亿元，较年初增长17.1%，零售客户数及“口袋银行”APP注册用户数均突破1亿户。
在业务系统方面，2020年上半年，平安银行信用卡新一代核心系统已成功实施首轮生产并行验证，预计今年底完成新老系统的完全替代。 新核心系统基于平安银行PaaS开放式平台架构，具有高弹性、高扩展、高性能、高可用、高安全的互联网系统特性，可实现多层级账户体系、立体化额度管控、全科目资产证券化等全新业务应用。
零售金融新打法
平安银行的战略目标是打造“中国最卓越、全球领先的智能化零售银行”。 零售业务转型的换挡升级，方法是“ 科技 引领、零售突破、对公做精”。
零售金融新模式，既要有AI的赋能和支持，从而实现批量的获客并服务客户，更需要全渠道、全触点、全链路式整合营销服务。 简而言之，新零售下的商业银行，既要有传统银行的风控水平，更要契合互联网全域思维。
例如，直播带货是今年互联网运营新打法。 8月8日，平安银行举办“平安信用卡88直播盛典”，平安集团总经理兼联席CEO、平安银行董事长谢永林，平安银行行长特别助理蔡新发，及明星迪丽热巴、林依轮亮相直播间，当晚直播间观看总量409万人次。
当晚，平安信用卡首席选卡官林依轮荐出“视频主题卡”“大白金卡”“好车主卡”3款王牌平安信用卡，分别指向上网冲浪、商务出行、车辆使用领域，通过不同消费场景的精细化构建以满足消费者在细分场景的需求。 这是平安信用卡首次运用直播工具与消费者深度互动，也是首次通过直播方式向用户展示一张信用卡背后所构建的金融生态圈。
今年上半年，平安已与超100个知名品牌战略合作，开展“大牌来了”系列活动，与知名品牌联合发起近40场直播，打造直播电商新模式。
一张信用卡背后，平安既背靠集团的五大生态圈，又外接场景，通过开放银行将账户、产品、服务能力与第三方场景流量相结合。
对于前者，中国平安集团旗下有金融服务、医疗 健康 、 汽车 服务、房产服务、智慧城市五大生态圈。 目前，平安好车主APP当月活跃用户数突破2700万;平安信用卡基于对车主需求洞察，将车++益、交易服务和金融服务深度融合打造平安好车主卡，升级加油88折权益，为车主构建一站式车生态服务圈，截至上半年已发卡近50万张。
对于后者，平安选择深化策略联盟合作模式，打通集团内外优质资源，与去哪儿、国美、途虎养车、携程、肯德基等合作方深度跨界合作，对年轻客群发行平安悦享白金信用卡及萌宠主题信用卡，满足年轻群体个性化的用卡需求。 今年8月，平安银行成为美国运通首批国内发卡合作伙伴之一，发行耀红卡、 Safari卡多种卡片，满足中高端用户群体需求。
难度更高的是社交营销裂变。 今年上半年，平安银行信用卡通过MGM(客户介绍客户)模式发卡128.71万张，在新发卡量中占比为30.8%。 优质内容可以促进用户的转发分享，提升客户的留存和价值转化，该行APP上半年阅读量达2.6亿次、分享量约2亿次。
从全国来看，信用卡上半年消费仍然乏力，但经过线上获客和运营，平安银行已经恢复到疫情前水平，并在快速增长。
平安银行中报数据显示，2020年3月以来，平安银行信用卡日消费金额已恢复至疫情前水平，上半年信用卡总交易金额16,073.13亿元，达成去年同期水平的99.3%，信用卡商城交易量同比增长18.1%。（一鸣）
关于信用卡数据赋能模型和运用数据赋能的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？
人工智能会带来哪些负面影响？
人工智能可以改善我们的生活和工作，提高效率和精准度，但也可能带来以下负面影响：1. 失业率增加：随着人工智能技术的发展，它可以取代一些需要人力完成的工作，导致相关行业的失业率增加。 2. 信息泄漏风险：人工智能处理的数据量很大并且需要进行存储，因此必须对数据进行保护，以免被不法分子盗取或滥用。 3. 隐私问题：人工智能可以通过大量的数据收集和分析，掌握个人的隐私信息，这可能会引起一些争议。 4. 人类智力下降：如果我们过于依赖人工智能，可能会导致我们自己的思维和决策能力下降，最终会对社会产生长期负面影响。 5. 福利群体被忽视：在使用人工智能技术时，那些受教育程度低、技能水平不高以及弱势群体等福利群体可能会被忽视，导致资源分配不平衡。 6. 误判和偏见：由于训练数据的不足或采样偏差，人工智能可能会偏向某些种族性别等因素，导致不公平的结果或误判。 总之，人工智能虽然可以带来许多好处，但也可能给我们带来负面影响，需要社会、政府和企业等各方共同努力以协调好发展和风险。
多措并举 防范金融科技风险
近年来，中国金融科技领域创新发展迅速。 金融和技术的融合发展极大地促进了科技在提升金融服务效率、降低金融服务成本、推进普惠金融方面的实践。 最近一段时间，众多监管人士关于金融科技监管频繁发声，强调在鼓励金融创新的同时，也应注意防范金融风险，透露出未来监管趋严的信号。
监管层关注度上升
当前中国金融科技发展水平处于世界领先地位，几乎已成为共识。 中国金融科技发展迅速是诸多因素叠加的结果：一是2000年以来中国在互联网技术与产业发展方面取得了极大进步，在以信息技术为核心的新一轮科技革命中迎头赶上，大数据、云计算、区块链、人工智能(统称“ABCD”)等新一代信息技术领域均具备较高水平，为金融科技发展提供了技术基础。
二是得益于相对完善的互联网基础设施以及居民收入水平、消费能力的提升，中国零售电商蓬勃发展。 2015年以来，社会零售消费品总额中实物商品网上零售额的累计同比增速始终保持在20%以上，消费者的习惯和行为发生变化，消费线上化产生了新的金融服务场景和需求。
除上述原因以外，早期监管环境宽松是中国金融科技迅速发展的一个极为重要的前提条件。 传统的金融监管理念、制度及框架主要针对金融市场中已经具备稳定形态、具有一定规模的机构。 金融科技作为新生事物，具有诸多区别于传统金融业的特点，体制健全和监管人才知识结构更新都需要时间，短期内监管体制出现空白也在情理之中，而这恰恰为金融科技发展提供了空间。
2016年以前，业内讨论得更多的是互联网金融。 按照目前学界和业界的讨论，互联网金融与金融科技并非同一概念，但在内涵上有诸多关联及相似之处。 中国对金融科技的监管真正开始进行大规模探索，就始于2016年起开展至今的互联网金融风险专项整治。 从那时起，监管迅速趋严，2016年也被称为“互联网金融监管元年”。
截至目前，整治行动尚未完成，监管方面表示仍然需要一到两年的时间。 但在某些特定领域如虚拟货币、网络借贷方面已经采取了强有力的措施。 例如，ICO活动及部分P2P平台假借科技创新之名、行非法金融活动之实，在过去两年受到了监管的严厉打击。
总体来说，本轮整治的重点在于防范风险、治理乱象、打击伪创新和非法金融活动，尤其在十九大后被整体纳入防范化解重大风险攻坚战框架之下。 需要明确的是，监管从未否定过互联网金融在提升金融服务普惠性、改善金融服务效率等方面带来的巨大积极作用，本轮整治的直接目的是引导互联网金融行业健康有序发展。 随着互金专项整治的进行，监管层面对金融科技也增加了关注，并从宏观层面探索中国金融科技的发展方向。
监管逻辑和前景
中国互联网金融协会会长李东荣认为，金融科技作为以现代技术驱动的金融创新，正不断影响着金融功能的实现形式和金融市场的组织模式，展现了深刻变革金融业的潜力。 大多数监管者也认可金融科技在提升金融服务效率、促进金融转型等方面的积极意义。 具体来看：一方面，金融科技在促进金融业转型升级、金融普惠、提升金融服务效率、降低获取金融服务成本等方面已经体现出明显优势。 另一方面，从宏观经济发展的角度来看，金融科技也为经济持续增长提供了助推力。
然而，相比于前期开放、观察为主的监管态度，最近多位监管人士公开发声，透露出监管加强的讯息。当前监管层对待金融科技创新发展的担忧，归纳下来，主要体现在如下几个方面：
一是担忧宏观经济政策有效性受到影响。 一方面，现有监管体系对于金融科技新业态难以覆盖全面，监管者担忧行业发展可能会造成经济数据的统计偏差，影响宏观调控政策的准确制定；另一方面，新技术支撑下的金融业务数据维度更加丰富，可能会导致定价机制发生变化。 此外，智能投顾等业务创新采用程式化交易，可能带来市场同质化问题，进而将改变宏观政策的传导机制。
二是担忧现有货币体系遭到冲击。 虚拟货币伴随区块链技术而兴起，具有匿名性、去中心化等特点，第三方支付独立于银行体系规模迅速做大，对现有的央行货币发行、支付结算体系有直接影响，监管者担忧其可能影响货币政策传导路径及政策效果。
三是担忧金融组织方式变化造成监管套利。 金融科技企业在经营特点、业务范围、风险属性与传统金融机构不同，监管对象难以清晰界定。 而业务范围和创新边界难以把握，跨界融合对监管理念、监管协调提出了更高要求。
四是担忧“长尾”人群风险。 传统机构的风控通常选择回避“长尾”人群，金融科技则使金融服务范围扩大，主要依托大数据风控。 然而，有监管人士认为，大数据在改变传统金融的风控方法和对风险判断的能力方面虽然有巨大的潜力，但仍处于初级阶段，较传统方法还未体现出优势，且未经过金融周期检验，似乎也无法解决系统性风险问题。
针对上述担忧，近年来监管也在有针对性地出台一些监管措施。 值得关注的是，在宏观层面，近期监管层已逐步将金融科技纳入金融监管的统一框架之下。 央行、银保监会、证监会日前联合印发《关于完善系统重要性金融机构监管的指导意见》，旨在完善系统重要性金融机构监管框架，防范系统性风险。 目前机构名单尚未公布，但可以预期，除传统金融机构外，部分大型金融科技企业或被纳入名单接受监管。
监管应张弛有度
基于上述分析，本质上监管层对于金融科技的高度关注或源于金融科技快速发展背景下，对宏观经济、金融市场产生的深刻影响，将大型金融科技公司纳入统一监管只是重要的一步，预期未来试点后，将有更多措施出台。
可以看到，鉴于金融创新的日新月异，在监管层面进行探索符合客观需要，也是行业规范发展与防范金融风险的必然要求。 实际上，在实践领域，由于缺乏行业标准与监管规则，早前互联网金融发展鱼龙混杂，ICO、P2P平台活动中乱象频出，相当一部分活动假借金融创新之名、行非法金融活动之实，扰乱行业发展秩序的同时，也误读了金融科技创新的含义，加大了金融风险。
但需要明确的是，从本质来说，互联网金融不等同于金融科技，而是泛化了金融科技的概念。 实际上，真正的金融科技是要遵从金融行业本质，以大数据、人工智能、云计算、区块链、物联网等新兴科技，为金融机构提供数字化、线上线下全场景化服务，助力金融机构在场景拓展、获客、运营、风控、研发等核心价值环节提升效率、降低成本、增加收入。 金融科技在促进金融业转型升级、提升金融服务效率、推广普惠金融、降低融资成本等传统金融短板方面具有突出优势。 考虑到中国金融科技探索在全球具有领先优势，且中国新经济的快速发展能在传统经济转型艰难时期，为抵消经济放缓提供支撑，对金融科技风险的担忧并不应成为鼓励其发展的阻碍。
为推动行业良性发展，应创造更加有益的监管环境，在鼓励创新与防范风险之间，监管应做到张弛有度，既要避免监管过松，产生过多伪创新，保证经济稳定，防止劣币驱逐良币，也要避免监管过度，压缩金融科技企业的生存空间，扼杀其进行有益创新的动力。 建议广泛吸取国际经验，增加监管层与被监管者之间的交流与沟通，降低信息不对称程度，推广监管沙箱、监管科技等手段，促进行业规范健康发展。
相应的，金融科技企业也应该加强与监管者的协调配合，在行业创新方面先试先行，特别是行业领先的企业应发挥引领者的作用与担当，与监管层一起，共同助力行业健康良性发展。
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