根据金融稳定理事会（FSB，2019）的定义，金融科技是一种能够带来新商业模式、应用场景、生产流程和产品，同时对相关金融服务产生实质影响的科技创新活动。从逻辑上看，影响金融科技未来发展的因素围绕两个维度展开，一是技术特征，二是驱动力。技术特征是金融对科技的要求，决定了金融科技的技术方向。驱动力是推动金融科技发展的力量，决定了金融科技的发展模式。
技术特征：可信、智能、普惠。Gartner与蚂蚁集团在2020年联合发布了金融科技的技术发展趋势报告，报告指出，金融科技的技术趋势将围绕可信、智能与普惠三方面展开，这一趋势在近几年的金融科技创新实践中已经得到充分验证。此外，英国金融行为管理局（FCA）定期发布金融科技创新的前瞻指引——商业计划（Business Plan），被视为金融科技创新的风向标。在Plan2019-2020中，开放银行、数字资产、监管科技都被重点提及；在Plan2020-2021中，重点强调了致力于帮助消费者获得公平合理的数字金融服务及产品，这些创新方向皆体现了可信、智能与普惠三大技术特征。
驱动力：市场、技术、规则。2020全球金融科技中心城市研究报告（Global Fintech Hub Report）总结出市场、技术、规则三种金融科技的驱动力，分别是：以中国为代表的市场驱动，以美国为代表的技术驱动以及以英国为代表的规则驱动。其中，市场驱动模式得益于场景拥抱，重金融科技的场景应用；技术驱动模式得益于技术变革，重技术创造与底层基础设施建设；规则驱动模式得益于监管创新，重监管体系完善与整体生态优化。尽管中国总体上是市场驱动，但近年来在内部也产生了分化，比如上海利用金融总部优势扩大了市场驱动，深圳、杭州利用产业链与技术人才聚集优势强化了技术驱动，北京利用监管资源优势深化了规则驱动，从侧面佐证了三种驱动力的存在。
如果把技术特征与驱动力叠加，可以勾勒出金融科技的9大发展趋势。
趋势1（可信+市场）：传统金融由线上化迈向科技化。从创新主体来看，金融科技可分为两种：传统金融机构的创新与科技公司的创新。金融科技创新最初由科技公司主导，主要原因在于金融以信任为前提，在技术与模式存在不确定的情况下，传统金融机构不敢贸然进行全然创新，而只是借助于成熟的互联网技术来进行前台改造。近年来，随着全栈可信技术的发展，理论上可以使金融机构在系统架构上实现原生性可信能力，进而全链路实现安全可信。因为这一技术趋势日趋明显，传统金融机构开始尝试运用可信技术进行中后台流程再造，国际领先的外资银行以场景为创新中枢，通过自主研发、技术合作等模式，用于全面数字化转型投入的利润占比已接近20%。
趋势2（可信+技术）：金融区块链将成为主要创新场景。金融科技领域的可信性技术始于区块链，其重要性已上升到国家战略层面。区块链技术目前处于快速发展期，多个基础技术领域仍在不断演进，包括提升安全性、提高互操作性、增加可扩展性等，这些技术发展主要围绕着区块链的应用需求展开。在过去一段时间，区块链应用集中在局部单一领域，重点解决“局域网”内部的商业协作。随着区块链应用场景的进一步扩大，局部数字资产流转已不能满足发展的要求，资产在不同行业、机构、伙伴之间形成全面流动才是必然趋势。未来几年，金融区块链将成为金融科技的主要创新场景，比较确定的创新将集中在两个方向：一是跨链金融，比如供应链金融、跨境金融与“三农”金融，实现核心企业、供应商、经销商、物流、金融机构多环节多角色在不同空间的资产与资金的安全流转；二是基础平台改造，比如基于区块链的支付清算体系、基于区块链的数据确权等。
趋势3（可信+规则）：创新型监管将成普遍性趋势。2015年，FCA提出沙盒监管（Sandbox）的概念，提倡“主动创新型”监管，对金融产品与商业模式创新提供安全的测试环境，同时又防止创新风险外溢。沙盒监管的特点是追求创新与监管的平衡，在信用风险可控的前提下，通过监管制度设计来激励创新，包括限制性牌照、单独辅导、规则豁免、无异议函等多样性监管工具，主要有快捷沙盒、监管沙盒、产业沙盒等分层监管方式。相比传统金融监管，沙盒监管呈现出非标准化特征，在可复制性上存在一定局限。但随着英国的成功示范以及国际监管组织的大力推广，市场已经广泛认可创新型监管能够有效促进金融科技发展，目前，全球已推行沙盒监管的国家和地区逾40个，渐成趋势性潮流。
趋势4（智能+市场）：智能风控将向纵深发展。智能风控是监管科技的一个重要分支。因为金融风险决策是一个不断对抗升级的过程，越来越多风险体现出团伙性和隐蔽性，风险控制无法通过单一事件和行为信息来做出准确判断，更多需要借助于交易关系、资金关系、位置关系、社交关系等多维信息，因此，金融机构对基于全面信息分析的风控需求非常迫切，风控的智能化也成为了一种必然结果。未来几年，图计算技术大概率被引入智能风控之中，从单一金融行为数据走向跨行业多维异构数据，从单一时间切片的图数据走向基于时序的图数据。在此基础之上，叠加人工智能以作决策。此外，图计算能够帮助金融专家将其行业经验以规则方式沉淀下来，引领智能风控向纵深发展。
趋势5（智能+技术）：新一代机器学习将取得关键性突破。机器学习高度依赖于数据训练集，金融行业海量用户所产生的交易、客户、账单、转账记录为机器学习提供了绝佳的数据场景。最近几年，尽管机器学习的场景应用不是很成熟，但是一些金融机构与科技公司依然坚持在该领域进行创新，为未来可能的爆发做试验性储备。同时，机器学习的基础性技术也在同步发展。传统机器学习中，因子分析依赖专家经验和专家模型，而基于自动因子发现的新一代机器学习可以自行发现因子，在零人工干预的情况下实现自学习，能够同时探索用户的金融行为和外部的生活关联数据，代表着机器智能的发展方向。
趋势6（智能+规则）：监管科技与金融科技基础设施创新将全面升级。2015年，英国政府提出科技能够应用于“监管与被监管”两端。2016年，英国监管当局宣布大力发展监管科技（RegTech），认为其能够更高效达成监管目标。国际清算银行金融稳定协会（FSI）对监管科技的应用场景进行了系统描述：在合规端主要实现数据自动搜集与管理；在监管端的应用体现在四个方面：市场监管、不端行为监测、微观审慎监管、宏观审慎监管。2017年，中国监管当局提出要充分利用监管科技，“提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄别、防范和化解能力”，并进一步提出“金融科技基础设施”是实现宏观审慎目标的重要工具，从而创造了监管科技的一个新方向。根据毕马威的最新研究报告，疫情下，全球范围的监管科技投资不减反增：针对加密货币的监管科技投资成为重点方向；反洗钱、客户身份识别解决方案和欺诈保护维持着投资热度；以英美为代表的监管科技市场逐渐成熟，亚洲市场正处于爆发前夜。随着亚洲市场崛起，金融科技基础设施建设走向深入，监管科技不会拘泥于智能风控、自动报告生成、反诈监控等领域，更多创新将在监管科技与金融科技基础设施的深度融合中诞生。
趋势7（普惠+市场）：普惠金融将探索新的实现方式。互联网金融最初以普惠金融的形象出现，P2P一度被视作最佳普惠金融产品，受到市场的热烈追捧。但FCA从2015年至今，从未把P2P列入年度商业计划的“优先事项”（Priorities），表明英国监管当局对P2P的普惠特征持怀疑态度。2016年，P2P的消费者侵权现象开始受到关注，美国金融消费者保护局（CFPB）加强了对P2P的监管，P2P的规模与活跃程度不断降低。2018年，中国开启了P2P行业整顿，2020年底，中国银保监会发布《中国影子银行报告》，按照监管覆盖范围和强度、产品结构复杂性及杠杆水平、信息披露充分性与全面性以及集中兑付压力四项标准，将P2P列入狭义影子银行范畴。2021年，中国P2P在营机构实现清零。目前，在全球范围内，P2P虽然作为一种商业模式依然存在，但规模已经不大。从金融科技普惠性的发展趋势来看，已非单纯追求用户的可到达率，而是在保障消费者权益的前提之下，运用多元技术追求多元目标，确定性的实现方式尚在探索之中。
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