金融科技涉及的技術具有更新叠代快、跨界、混業經營的特點，是大數據、人工智能、區塊鏈技術等前沿顛覆性技術與傳統金融服務和場景的疊加和融合。主要包括大數據金融、人工智能金融、區塊鏈金融、量化金融四個核心部分。
人工智能金融主要利用人工智能技術處理金融問題，包括股價預測、評估消費者行為和支付意願、信用評分、智能投資和聊天機器人、保險業承保和理賠、風險管理和壓力測試、金融監管和身份識別監測等。
人工智能技術主要包括以算法為主的機器學習理論等前沿計算機科學知識。機器學習理論是人工智能的壹個子集，主要涵蓋有監督學習、無監督學習和強化學習三種理論。
區塊鏈技術是去中心化的大數據系統，是數字世界所有有價值事物的公共賬本，是分布式雲計算網絡的具體應用。壹旦未來區塊鏈技術成為互聯網的底層組織架構，將直接改變互聯網的治理機制，最終徹底顛覆現有的底層協議，導致互聯網金融的智能化和去中心化，產生基於算法驅動的新金融業態。壹旦成熟的區塊鏈技術到達金融行業，形成生態商業閉環，金融交易可能會有壹個接近零成本的金融交易環境。
但需要註意的是，由於* * *知識機制、私鑰管理、智能合約等技術限制和安全問題，區塊鏈技術的整合應用將是壹個長期的過程。
量化金融從金融工程、金融數學、金融計量、金融統計開始。數量金融學與傳統金融學最大的區別在於，它始終強調運用數學手段和計量經濟學知識，定量而非定性地開展工作。其主要金融場景包括高頻交易、算法交易、金融衍生品定價和基於數學視角的金融風險管理。