《金融科技学》教案

《金融科技学》教案
2021年3月
目录
第一章导论：认识金融科技 (3)
第二章金融科技发展简史 (5)
第三章金融科技的功能理论 (7)
第四章信息不对称、金融共识机制与共享金融 (9)
第五章区块链、通证经济与数字加密货币设计原理 (11)
第六章金融大数据与机器学习原理 (13)
第七章人工智能、深度学习与自然语言处理 (16)
第八章现代支付体系 (18)
第九章现代银行的金融科技 (20)
第十章现代金融交易体系 (22)
第十一章现代保险科技 (24)
第十二章金融风险管理中的科技 (26)
第十三章数字货币、货币供求与货币政策 (28)
第十四章金融科技风险及其管理 (30)
第十五章大数据征信管理 (32)
第十六章金融科技监管与监管科技 (34)
第一章导论：认识金融科技
一、教学目的
金融科技学是一门新型课程，属于学科交叉课程。

通过本章学习，让学生正确认识理解金融科技的内涵与功能，掌握金融科技的本质与动力，了解金融科技发展的决定因素、经济社会影响与未来的发展趋势。

二、课型：新授课
三、课时：第一-二课时
四、教学重难点
1、金融与科技发展的内在关系
2、金融科技与科技金融、数字金融的关系
3、金融科技发展中的关键问题
4、金融科技学的教学框架
五、教学方法
课堂讲授与讨论。

六、教学内容
1.内容摘要
第一节：从经济社会发展中的金融与科技关系入手，分析了经济社会发展的两大动力。

之后，对经济社会发展中金融形态的演进进行了梳理。

在此基础上，分析了技术革命与金融创新关系，分别就前电报时代的几次关键技术与金融变革，电报与计算机技术带来的金融创新和当代金融科技创新进行归纳；探讨技术将如何改变金融服务业，包括技术改变金融形态、金融模式、金融效率、金融制度、金融管理水平等。

第二节：对金融科技范畴、理论与相关问题进行分析，对比了科技金融、互联网金融与金融科技的关系，给出了金融科技的规范定义。

金融科技理论从技术与制度支撑下的金融、金融服务的成本、效率与体验、金融科技与资源配置效率等；提出了金融科技学中的三个关键问题，包括法律与规制、伦理与道德、技术的边界问题。

第三节：最后对金融科技学科体系进行总结，提出了课程教学建议。

2.基本概念
金融；金融科技；科技金融；互联网金融；数字金融；大数据金融。

3.基本原理
（1）曾被比喻为经济社会发展两大车轮的金融与科技在历史的长河中相互作用，相互融合。

金融更多的体现为社会关系，科技更多的体现为生产力。

（2）从业务上看，金融科技可分为支付结算、网络借贷、数字货币、股权众筹、智能投顾、市场设施。

（3）从技术上看，金融科技的技术支撑包括大数据、云计算、人工智能、区块链、移动互联网以及生物科技。

（4）从属性上看，金融科技是金融还是科技，始终存在争议。

（5）从金科科技的参与者上看，主要分为三类，一是科技公司，二是持牌金融机构，三是部分互联网金融公司、网络小贷公司等。

4.课堂讨论
1. 专栏2-1：谷歌宣称“量子霸权”200秒完成传统超算1万年计算量。

2. 以Libra为例，看国外的金融科技监管。

第二章金融科技发展简史
一、教学目的
通过本章的学习，让学生了解金融科技的发展简史。

理解技术如何改变金融形态，掌握技术进步与金融创新的辩证关系。

二、课型：新授课
三、课时：第三-四课时
四、教学重难点
1、交子成为纸币的原因
2、中国早期金融创新的技术因素
3、计算机与金融创新的关系
4、互联网与互联网金融的本质
5、人工智能在金融领域的应用
五、教学方法
课堂讲授与讨论。

六、教学内容
1.内容摘要
第一节：中国古代商品交易的支付手段随技术进步而不断发展变化，从唐朝的飞钱，到宋朝的交子、会子和银票，以及清朝的汇票的发展，是在造纸术、印刷术和密码学技术与科学实践推动下的金融创新。

第二节：电报、电话出现后信息传递速度大大提升，推进了汇兑业务转向电汇。

第三节：电子计算机的诞生解决了人类对算力的需要，它大幅提升了金融计算的算力，拓展了金融交易边界，推动了金融复杂化创新，释放了金融创新活力和应用潜力。

第四节：互联网金融是基于互联网技术平台基础的金融活动、金融形式等的总和，是技术平台与金融活动的融合形态。

互联网金融的支付清算、资金融通、信息提供以及风险管理等金融的基本功能没有变。

互联网金融的范围包括金融机构的互联网应用、非金融企业参与互联网技术在的金融基础设施领域的应用。

第五节：人工智能技术在金融领域的应用为金融业务带来了巨大的变革，智能金融由此产生。

智能金融领域目前已形成一系列较为成熟的业务模式，其仍在不断发展和完善。

2.基本概念
飞钱；交子；会子；票号；密押技术；电汇；互联网金融；互联网银行；互联网证券互联网保险；替代性网络金融；智能金融；智慧金融
3.基本原理
（1）交子的产生标志着中国古代纸币的产生，交子之所以能成为纸币，是由于社会经济和商品交换发展水平需要纸币这种货币符号来代替铸币，同时当时的造纸和印刷技术水平已具备条件，再加上商业信用，信用票据的行使已有一定的历史，并且一批精通金融、货币流通的理论家、实践家能够建立完整的行使纸币的制度，使人们乐于在商品交换中把纸币作为铸币符号使用，三者的同时存在是交子产生的必要条件。

（2）随着电汇办理机构与办理网点的增加，货币的流动性也逐渐增强，这便利了货币的异地供需的调剂，进而强化了全国性金融市场的内在联系，有助于近代金融管理模式的形成和管理体制的建立。

（3）互联网的出现是人类进步的体现。

人类追求的是连接，进而沟通信息，共享资源。

（4）互联网金融是传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。

（5）智能金融（Intelligence Finance）是指人工智能技术与金融业深度融合的新业态，是用机器替代和超越人类部分经营管理经验与能力的金融模式变革
4.课堂讨论
1. 专栏：清朝后期票号的电汇业务。

2. AI算法歧视。

第三章金融科技的功能理论
一、教学目的
本章从金融科技功能理论入手，从支付清算功能、长尾理论、搜寻理论、机制设计以及监管博弈五个方面深入分析金融科技对金融功能的深化以及对传统金融产生的影响。

通过本章学习可以了解支付方式与功能发挥，认识金融科技在服务长尾客户方面的优势，把握金融科技在推动普惠金融发展、降低资金需求方搜寻成本方面所发挥的作用，理解传统金融机制设计及金融科技机制设计方式；掌握技术进步推动金融创新的决定因素。

二、课型：必修
三、课时：第五-六课时
四、教学重难点
1.支付、结算、清算的定义；支付方式的演进；科技如何提升支付清算功能。

2.长尾理论；普惠金融的内涵和内容；金融科技为什么会推动普惠金融发展。

3. 传统正规金融体系如何降低金融市场搜寻成本；金融科技如何降低金融市场搜寻成本。

4.金融机制设计降低金融市场风险的原理；握金融科技如何改变金融机制设计
5.金融创新理论；金融监管的定义；金融监管与金融创新的关系
五、教学方法
课堂讲授与讨论相结合。

六、教学内容
1.内容摘要
第一节：金融的支付清算功能；支付清算功能实现对科技的需求；科技提升支付清算功能。

在介绍支付清算功能时主要介绍了支付清算的含义和支付方式的演进；在介绍支付清算功能实现对科技的需求时主要介绍了安全支付加密技术、安全支付认证技术、安全支付协议技术；主要从提升效率、降低成本和控制风险的视角介绍了科技提升支付清算功能。

第二节：长尾理论与金融长尾市场；普惠金融理论；金融科技与普惠金融的实现。

围绕普惠金融界定和普惠金融内容与金融长尾客户需求的匹配性来介绍普惠金融理论；围绕进入成本低、服务成本低、减少了信息不对称、服务便捷、可提供个性化服务和金融科技的外溢效应来介绍金融科技与普惠金融的实现。

第三节：融资市场摩擦；搜寻成本；传统正规金融体系、融资市场摩擦与搜寻成本；金
融科技、融资市场摩擦与搜寻成本。

第四节：机制设计理论；金融机制设计；金融机制设计与金融科技。

第五节：金融创新的技术驱动；金融创新与监管博弈。

围绕金融创新理论和技术进步驱动金融创新来介绍金融创新的技术驱动；围绕金融监管、金融创新和金融监管的关系、金融创新与监管博弈模型来介绍融创新与监管博弈。

2.基本概念
支付清算结算实物支付信用支付电子支付非对称加密算法数字签名支付协议长尾理论普惠金融信贷配给融资市场摩擦搜寻成本机制设计
3.基本原理
（1）为商品、服务和资产交易提供支付、结算和清算是金融的一项重要功能。

（2）科技进步提升了支付清算功能
（3）二八定律背后的经济学原理是规模经济，规模经济是指随商品生产规模的扩大，长期平均成本会下降。

厂商为追求利润最大化而大规模生产热门产品而忽视长尾产品。

（4）长尾理论背后的经济学原理是范围经济，范围经济是指在生产不同产品时存在成本节余外部性（Cost-Saving Externalities）。

当存在范围经济时，生产产品的种类越齐全，成本就越低。

和导致单一产品规模化大生产的规模经济不一样，范围经济会导致小批量多品种生产。

（5）金融科技会推动普惠金融发展
（6）金融科技降低了金融市场搜寻成本
（7）瓦尔拉斯均衡是帕累托有效的
（8）在存在信息不对称情况下，会产生激励相容问题。

（9）适度的金融监管会促进金融创新的发展，而过度监管和监管不足都会阻碍金融创新的发展。

4.课堂讨论
金融科技提升支付清算功能的案例；金融科技助力普惠金融的案例；金融科技降低融资市场摩擦与搜寻成本的案例；从机制设计的视角讨论金融科技；适度金融监管会促进金融创新发展的案例；过度金融监管和监管不足会阻碍金融创新发展的案例。

第四章信息不对称、金融共识机制与共享金融
一、教学目的
通过本章学习，让学生掌握信息技术与金融的内在联系，理解金融科技的理论基础，即构建基于技术的共识机制，缓解金融活动中的信息不对称问题，对以共享理念形成共享金融的模式和业态有基本了解。

二、课型：新授课
三、课时：第七-八课时
四、教学重难点
1、不确定性与风险的区别
2、道德风险和逆向选择的区别
3、共识机制、金融共识机制的内涵
4、共享金融的定义
5、共享金融的共识基础
五、教学方法
课堂讲授与学生展示相结合。

六、教学内容
1.内容摘要
第一节：信息是现代金融活动的重要要素，信息技术是推动金融科技发展的重要动力。

现代经济中存在着各种各样的不确定性和风险，以及信息不对称问题。

由于市场参与主体双方的信息不对称，经济中出现了包括逆向选择、道德风险等一系列典型的委托代理问题，在金融领域表现为各种金融摩擦，抑制了金融效率。

第二节：共识的概念由来已久，是人类社会前进的基石。

社会依靠法律、道德、社会信仰等各种共识机制才得以顺利发展。

金融领域中也广泛存着的各式各样共识机制，是支撑金融运转的基础，包括国际货币体系、信用货币制度、市场机制、契约机制等。

区块链共识机制是金融领域共识机制的一种表现形式。

第三节：从共享经济到共享金融，共享理念贯彻新经济的各种商业模式和业态之中。

共享金融正是利用了金融科技带来的基于技术的新的共识机制，弥补了传统金融体系在共识机制方面的不足，从而活跃在当下的经济社会中，绽放活力和色彩。

2.基本概念
不确定性；信息不对称；信息经济学；委托代理问题；道德风险；逆向选择；共识；共识机制；区块链共识机制；共享经济；共享金融。

3.基本原理
（1）信息不对称是指在市场经济条件下，市场的买卖主体不可能完全占有对方的信息，这种信息不对称必定导致信息拥有方为谋取自身更大的利益而使另一方的利益受到损害。

（2）不确定性与风险存在差异。

如果一个经济代理人面对的随机状态不能够以某种实际的概率分布函数来表述出可能产生的结果，这种随机状态则称为不确定性。

如果一个经济代理人面对的随机状态可以用某种具体的概率值来表示，这种随机状态就称为风险。

（3）逆向选择是指，市场交易的一方如果能够利用多于另一方的信息使自己受益而对方受损时，信息劣势的一方便难以顺利地做出买卖决策，于是价格便随之扭曲，并失去了平衡供求、促成交易的作用，进而导致市场效率的降低。

（4）道德风险是指在信息不对称条件下，不确定或不完全合同使得负有责任的经济行为主体不承担其行动的全部后果，在最大化自身效用的同时，做出不利于他人行动的现象。

（5）共识是指共同的认识，即不同主体对共识客体达成基本或根本一致的看法,形成基本或根本一致的观点和态度。

（6）共识机制是指社会就共识客体达成共识并维持共识的机制安排，包括法律、道德、社会信仰等。

（7）金融体系的共识机制特指在金融领域内人们针对金融活动形成的共识机制。

（8）区块链共识机制是指通过特殊节点的投票，在很短的时间内完成对交易的验证和确认。

（9）共享金融是共享经济的一种类型，是其在金融领域的应用。

共享金融是通过技术或制度创新，突破传统金融的时空限制，构建以资源、要素、功能、利益共享为特征的金融发展模式，实现金融资源更有效、公平的配置。

（10）共享金融利用互联网这一便利的载体，利用互联网大数据、大数据分析方法以及区块链共识机制等实现了共识，使金融活动以更低的交易成本得以运行。

共享金融帮助金融活动参与者实现共识的过程，就是共享金融的共识基础。

4.课堂讨论
1. 从《人类简史》的第一章讨论共识的起源。

2. 从P2P的失败讨论共享金融的共识基础。

第五章区块链、通证经济与数字加密货币设计原理
一、教学目的
通过本章的学习，使学生了解金融科技中，分布式记账、分布式账本的概念，以及相关的区块链技术；探索由区块链产生的通证经济，如何进一步的影响我们的社会，从而进一步理解区块链的设计。

二、课型：新授课
三、课时：第九-十课时
四、教学重难点
1.分布式账本与区块链的区别和联系。

2.通证经济学的特征、演变和相关理论。

3.区块链的设计原理。

五、教学方法
课堂讲授与讨论相结合。

六、教学内容
1.内容摘要
第一节，我们给大家介绍了簿记在历史上的发展，以及科技在簿记中发挥的作用，包括大数据技术和区块链技术，主要介绍了记账技术的发展，进而讲解区块链技术在分布式账本上的应用。

我们归纳总结了区块链的重要的特性：分布式、难篡改、自激励和可编程。

第二节，定义了区块链上的通证这样一种有价电子凭证的形式，分析了通证对应的三种金融属性：交易属性、商品属性和证券属性。

结合新制度经济学，基于区块链和智能合约的技术特征，分析讲解了通证经济可能的发展形式，提出了资产证券化、交易自动化和生产社区化这三大特征，并分析了以此为基础可能的新的生产分配方式。

第三节，我们给大家讲解了数字货币的基础设计原理。

首先给出了整体的设计框架，其次分别介绍了加密算法、共识算法和网络结构的技术原理，最后展示了数字货币Algorand 的设计例子。

2.基本概念
分布式账本，区块链，加密技术，通证，共识、通证经济。

3.基本原理
（1）区块链的本质是一个分布式、难篡改、自激励、可编程的数据库。

（2）区块链上的通证有交易属性、商品属性和证券属性等。

可以结合社区生产，作为资源和收入分配的手段。

（3）是否需要区块链，可以根据项目的需求来进行判断。

4.课堂讨论
中国为何要发展数字人民币，对人民币跨境转账业务有何帮助？
如何设计数字人民币的双层结构，是否需要区块链技术？
第六章金融大数据与机器学习原理
一、教学目的
通过本章学习，让学生掌握：大数据的特征；了解大数据可视化、大数据分布式并行计算、大数据软件工具；金融大数据的数据获取方式、预处理方法以及关联分析初步知识；机器学习、监督学习、非监督学习的概念及种类，了解强化学习的概念。

二、课型：新授课
三、课时：第十一、十二课时
四、教学重难点
1.重点：大数据特征，特别是大数据特征在金融科技中的表现形式；几类监督学习的思想。

这是金融科技进行技术实践的基础。

2.难点：大数据的可视化、分布式并行处理和工具软件；数据的获取。

考虑到学习者的金融背景，理解起来有一定难度，需要进行形象化的讲解。

五、教学方法
课堂讲授。

六、教学内容
1.内容摘要
数据规模变得越来越大，内容越来越丰富，关系越来越复杂，更新速度越来越快。

这些新的特征促使一个新的概念诞生，那就是大数据（Big data）。

本章的核心内容正是对大数据特征、技术以及处理方法（即机器学习）进行描述。

第一节对大数据的基本概念、思想以及相关技术进行概述，包括大数据产生的背景和逻辑，大数据特征，大数据的可视化、大数据的分布式并行处理以及大数据的工具软件。

第二节对金融大数据分析方法进行介绍，包括金融大数据的获取、金融大数据的预处理以及金融大数据的关联分析。

第三节介绍机器学习原理，包括监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习。

其中监督学习介绍了线性模型、决策树和随机森林、贝叶斯方法、支撑向量机、人工神经网络和集成学习等，而无监督学习包括聚类方法、降维方法、流形学习等
2.基本概念
大数据大数据技术监督学习非监督学习决策树支撑向量机人工神经网络贝叶斯方法机器学习集成学习聚类降维流行学习半监督学习强化学习
3.基本原理
（1）大数据是数据积累到一定阶段并成为知识经济体系中核心资源过程中的一系列技术层面、资源层面以及思想层面的变革的总称，在技术层面体现为数据存储、分析以及管理的创新和变革。

（2）大数据特征可以从5个不同视角来体现，分别是数据量、种类、价值、速度和可靠性。

这五个角度对应的英文分别是Volume、Variety、Value、Velocity和Veracity ，因此，大数据的特征可以称为“5V”特征。

（3）大数据技术除了考虑数据分析算法和模型外，还要考虑数据和数据分析结果的展示（可视化）、相关计算执行效率（分布式处理）以及算法模型的实施（工具软件）。

（4）金融大数据的预处理包括数据统计描述、数据对象关系描述和数据准备。

数据统计描述有很多种，在大数据预处理中，最重要的是数据中心趋势判断和数据离散趋势判断。

数据中心趋势判断的方法包括均值、中位数等，数据的离散趋势判断包括方差、极差和分位数等。

数据对象关系描述主要是指数据属性之间的关系，包括各种相关系数以及更复杂的信息论方法。

数据准备是使得用于分析的数据适合分析的模型和方法。

（5）当供给发生变化时，供给弹性越大，则价格和数量变化都越小，这是因为由供给增加（减少）引起的轻微价格下降（上升），都会导致供给量的大幅减少（增加）。

需求弹性越大，则价格变化越小，数量变化越大，这是因为，由供给增加（减少）导致的价格下降（上升）哪怕是轻微的，也会引起需求量大幅变化。

这样，一个少量的价格下降（上升）都会导致大幅的母球增加（减少）。

（6）所谓关联分析，就是发现大数据背景下对象之间的隐含关系以及相互影响，从而确定是否存在一个或者多个事件的发生引发了另外一个或者多个反应。

（7）所谓监督学习是从给定的训练数据集中学习出一个模型。

当新的数据到来时，人们可以将新数据输入到模型，然后得到结果。

不同的行业可以根据结果的意义进行决策。

这里的模型一般是指已经获得明确参数的函数。

（8）无监督学习（unsupervised learning）是针对样本中没有标注数据的情况，即只有特征而没有目标。

从数学角度看，监督学习是为了获得一个条件概率，而无监督学习则是获得一个无条件联合概率分布；从应用角度看，无监督学习是通过对无标记训练数据的学习来揭示数据得内在性质和规律，为进一步数据分析提供基础，从这个意义上，大多数数据预处理方式、样本统计特征也属于这样的范畴。

（9）半监督学习针对的训练数据既包括标注数据也包括未标注数据。

所谓半监督学习
就是让算法不依赖于外部交互、自动利用未标记样本来提升“标注样本”训练的模型效果。

（10）强化学习（reinforcement learning, RL）一定程度上是模拟人适应环境的过程，即通过和环境的交互，获得环境的“奖励”和“惩罚”反馈，然后调整自己的行为，如此反复，最后形成一个“智能体”。

强化学习的目标是使得“交互回报”最大化，它和非监督学习的关键部分都是回报的选择。

第七章人工智能、深度学习与自然语言处理
一、教学目的
本章将从首先从理论上梳理人工智能的定义、分类、发展历史，之后对于人工智能最新进展的深度学习、自然语言处理两个单元进行系统介绍。

通过本章学习，可以掌握人工智能的发展、深度学习的历史沿革、主要分类与应用场景，自然语言处理的分类与应用场景。

二、课型：新授课
三、课时：第十三、十四课时
四、教学重难点
1.人工智能的定义、分类与主要流派；
2.深度学习的定义、主要分类与应用场景
3.自然语言处理的定义与主要应用场景
五、教学方法
课堂讲授与讨论相结合。

六、教学内容
1.内容摘要
第一节主要介绍人工智能，根据罗素(Stuart Russell)和诺维格（Peter Norvig）在《人工智能：一种现代的方法》一书所给出的定义：人工智能是指是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。

人工智能可以分为符号主义、行为主义、连接主义三大学派。

第二节聚焦深度学习，深度学习是机器学习的分支，是一种以多层人工神经网络为架构、基于数据进行学习的算法。

深度学习的奇点突破在于预训练的引入，深度学习的典型应用有卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、对抗生成网络等。

第三节讲解自然语言处理，自然语言处理包含丰富，本讲主要介绍与经济金融研究息息相关的部分，按照其复杂程度可以分为三个部分：文本预处理、文本聚类与深度学习的自然语言处理初步。

2.基本概念
人工智能图灵测试符号主义专家系统连接主义神经网络感知器行为主义蚁群算法深度学习预训练卷积神经网络循环神经网络自编码器对抗生成网络自然语言处理分词词根化停用词单热编码TF-IDF 主题模型隐狄利克雷分配模型词向量模型BERT。