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郭福春《金融科技概论》课后习题答案及解析

郭福春《金融科技概论》课后习题答案及解析

适用教材：郭福春、吴金旺《金融科技概论》（中国高教出版社，2021年，“十四五”职业教育国家规划教材）

核心依据：教材章节体系（技术基础、业态融合、监管治理）+金融稳定理事会（FSB）核心定义+行业实践案例

第一章金融科技概述课后习题答案

1.请结合金融稳定理事会（FSB）的定义，阐述金融科技的核心内涵与本质特征。（10分）

答案：

金融稳定理事会（FSB）将金融科技界定为“科技驱动的金融创新，能够创造新的业务模式、应用、流程或产品，从而对金融市场、金融机构或金融服务的提供方式造成重大影响”。其核心内涵与本质特征可概括为三点：

（1）技术驱动性：以大数据、人工智能、区块链、云计算为核心技术支撑，通过技术突破解决传统金融信息不对称、流程低效等痛点，例如云计算降低金融机构IT运维成本，大数据实现精准客户画像。

（2）金融本质性：核心仍属金融范畴，未脱离资金融通、信用创造、风险管理的基本功能，也未改变金融风险的隐蔽性、传染性与负外部性，例如P2P借贷本质是信用中介，仍需遵循风险收益匹配规律。

（3）创新赋能性：既改造传统金融业态（如银行数字化转型），也催生新商业模式（如智能投顾、众筹），同时构建金融信息数据服务生态（如个人信用管理平台）。

考点解析：本题核心考查“金融与科技的关系”，需避免陷入“技术决定论”，强调“金融为体、科技为用”的逻辑。

2.简述我国金融科技的发展阶段及各阶段核心特征。（8分）

答案：

我国金融科技发展历经三阶段，呈现阶梯式升级特征：

（1）第一阶段：金融电子化（1990s-2010s初）

核心特征：金融机构内部运营IT化，实现业务流程数字化，例如银行核心系统上线、ATM机普及，重点解决“手工操作效率低”问题。

（2）第二阶段：金融信息化（2010s-2020s初）

核心特征：渠道互联与场景拓展，实现金融机构与客户、合作伙伴的系统对接，移动支付、手机银行、开放银行快速发展，竞争焦点集中于渠道、流量与客户终端改造。

（3）第三阶段：数字化与智能化（2020s至今）

核心特征：向集约化共享运营演进，依托统一接口平台与数据管理平台，推动AI、区块链等技术深度渗透，例如智能投顾规模化应用、数字人民币试点，重点解决“重复投资、数据孤岛”问题。

案例延伸：支付宝从“线上支付工具”到“开放金融平台”的演进，映射了从第二阶段向第三阶段的跨越。

第二章人工智能在金融中的应用课后习题答案

1.人工智能技术在银行业的典型应用场景有哪些？请举例说明其价值。（10分）

答案：

人工智能在银行业的应用已覆盖前中后台，典型场景及价值如下：

（1）智能客服与风控

应用：基于自然语言处理（NLP）的智能客服（如工商银行“工小智”），通过机器学习构建反欺诈模型；

价值：客服响应效率提升80%以上，欺诈识别准确率较传统规则引擎提高30%，降低人工成本与信用风险。

（2）智能投顾与财富管理

应用：招商银行“摩羯智投”通过算法为客户匹配资产组合；

价值：打破传统投顾“高门槛”限制，实现普惠性财富管理服务，管理费率降低50%以上。

（3）信贷审批自动化

应用：网商银行基于AI模型实现小微企业贷款“3分钟申请、1秒钟放款”；

价值：解决传统信贷“审批慢、资料繁”问题，服务传统银行难以覆盖的小微客群。

考点解析：需结合“普惠金融”“降本增效”等政策导向，体现技术对金融功能的优化。

2.人工智能在金融领域应用面临哪些伦理与安全挑战？（6分）

答案：

主要挑战集中于数据、算法与责任三大维度：

（1）数据安全与隐私风险：AI依赖海量用户数据训练，易引发数据泄露（如信贷数据被非法倒卖），且数据采集可能侵犯用户知情权；

（2）算法偏见与公平性问题：若训练数据存在历史偏见（如性别、地域歧视），算法可能放大歧视，导致“信用评分不公”（如农村用户被拒贷率偏高）；

（3）责任界定模糊：AI决策（如自动拒贷、投资亏损）出现失误时，难以明确“算法开发者、金融机构、用户”的责任边界，缺乏成熟的追责机制。

合规提示：需符合《个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》对数据与算法的规范要求。

第三章区块链与数字货币课后习题答案

1.区块链的“去中心化”“不可篡改”特征对金融交易有何影响？（8分）

答案：

区块链的核心技术特征重构了金融交易的信任机制与流程：

（1）去中心化对交易的影响

积极：减少中间环节，降低交易成本，例如跨境支付通过区块链实现“点对点结算”，将清算时间从3-5天缩短至数分钟，手续费降低70%；

挑战：与传统金融“中心化监管”体