云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非木地计算机或远程服务器中完成目标任务。企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

对此有网友表示称，有这样一种说法深度学习（人工智能关键技术）这台火箭，燃料为大数据，而云计算则是引擎。三者的联系确实非常紧密。人工智能之所以历经这

么多年后才于近年大红大紫，原因归根于2006年出现的人工智能关键技术——"深度学习"，人工智能至此才有了实用价值，而深度学习正式在云计算和大数据

日趋成熟的背景下才取得的实质性进展。

2006年之所以是人工智能的一个拐点，因为数据量越来越大，计算能力越来越强，过去不实用的，到2006年逐步进入了实用阶段。这意味着，在通往人工智能的路上，两个不可或缺的角色：大数据、云计算，三者几乎是"铁三角"的关系。

AlphaGo就是通过大量自我对弈的棋局，获取大量的数据，然后统计出各种走法与胜负的相关性（概率），AlphaGo通过自我对弈调整算法，就是用到了大数据的思想，即它并不知道这么调整在棋理上的根本原因是什么，只是知道这样调整与赢棋的相关性大。虽然这种方法并不是百分百准确，但通过大量数据的统计，就可以使得它的调整达到足够战胜人类九段棋手的准确性。

大数据或称巨量资料，数据的广阔性，综合性。指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产和市场化需求。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。所以越来越多的企业，尤其是高科高新企业针对性的对大数据的整理和收集。

数云

有人把数据比喻为蕴藏能量的金矿。金矿储藏的形式有深有浅，含量有高有低。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。所以，大数据的商业价值和市场需求仍然是所有企业在大数据整理整合中比较关心的问题之一。

数据整形

大数据时代已经来临，它将在众多领域掀起变革的巨浪。但我们要冷静的看到，大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而不是软硬件的堆砌。因此，针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。我们相信，在国家的统筹规划与支持下，通过各地方政府因地制宜制定大数据产业发展策略，通过国内外IT龙头企业以及众多创新企业的积极参与，大数据产业未来发展前景十分广阔。

智能科技

今天跟大家讲讲三个词：云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……

感觉三者之间相辅相成又不可分割。

但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。

云计算最初的目标

我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。

灵活就是想啥时要都有，想要多少都行

管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。具体哪两个方面呢？

举个例子来理解：比如有个人需要一台很小的电脑，只有一个 CPU、1G 内存、10G 的硬盘、一兆的带宽，你能给他吗？

像这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要 100M。然而如果去一个云计算的平台上，他想要这个资源时，只要一点就有了。

这种情况下它就能达到两个方面的灵活性：

时间灵活性：想什么时候要就什么时候要，需要的时候一点就出来了。空间灵活性：想要多少就有多少。需要一个空间很小的电脑，可以满足；需要一个特别大的空间例如云盘，云盘给每个人分配的空间动不动就很大很大，随时上传随时有空间，永远用不完，也是可以满足的。

空间灵活性和时间灵活性，即我们常说的云计算的弹性。而解决这个弹性的问题，经历了漫长时间的发展。

大数据基于云计算

人工智能拥抱大数据

人工智能的经济学解释

这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。

我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出。

比如工资涨了、菜价涨了、股票跌了，我应该怎么办、怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？很难说清楚。

基于专家系统的经济属于计划经济。整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。但专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。

于是专家说应该产多少钢铁、产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。

基于统计的宏观调控就靠谱多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率、通胀率、GDP 等指标。这些指标往往代表着很多内在规律，虽然不能精确表达，但是相对靠谱。

然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙。比如经济学家看到这些统计数据，可以总结出长期来看房价是涨还是跌、股票长期来看是涨还是跌。

如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。

基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于自己在社会中的输入进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。

想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。

而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。

例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。

基于三者关系的美好生活

一个大数据公司，积累了大量的数据，会使用一些人工智能的算法提供一些服务；一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。

所以，当云计算、大数据、人工智能这样整合起来，便完成了相遇、相识、相知的过程。

"天下大势，合久必分，分久必合"，云计算时代IT基础设施演进的下个10年，是从分离重新走向融合的10年：通过云操作系统，将数据中心多厂家异构的计算、存储、网络资源的水平融合，对外提供开放与标准化的IT服务接口，实现面向利旧IT基础设施的"融合"。

对此有网友表示称，比如AI中的"深度学习"（机器学习的内容之一），实际上是个老话题，如今很时髦的原因，主要是因为信息技术的发展让搜集"大数据"成为可能，机器训练有了足够多的样本。诸如阿尔法狗的棋步算法、洛天依的声音合成，以及无人驾驶、人脸识别、网页搜索等等高级应用中用到的神秘兮兮的"深度学习""增强学习"，乃至最具潜力的"对抗学习"及其对应的"深度神经网络""卷积神经网络""对抗神经网络"等 都与大数据有关。

物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。而且，由于物联网可连接大量不同的设备及装置（家用、生活、监测等各类电器和设备），嵌入在各个产品中的传感器（sensor）便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。

正是得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。

二十一世纪在向智能时代演进的过程中，云计算、大数据和人工智能三者可以称之为铁三角关系！它们作为其最强劲的推动力，正在逐渐成为人们工作和生活中不可或缺的一部分。

谷歌欧洲高管John Herlihy接受采访时说，西方世界将完全抛弃台式电脑，移动互联网服务将成为主流。这与谷歌CEO Eric Schmidt此前“企业应该转向云计算应用”的言论保持一致。

台式电脑的销量确实在逐年下降，人们越来越多的使用笔记本甚至是智能手机和平板电脑，但是台式电脑是否会在2013年这么早的时间走向没落？

据业内人士分析，尽管台式电脑现在仍用于办公，但却难以体现其娱乐功能。在不远的未来，台式电脑的娱乐公用极有可能被智能手机取代。

这正好与Google CEO Eric Schmidt在巴塞罗那举办的MWC大会上的“移动最高”言论保持一致，他呼吁每家公司都应该关注移动领域，以云计算为中心。

那么云计算有那些重要技术?

1、云关系数据库

云关系数据库提供云端关系型数据库服务，即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩，支持数据库SQL Server和MySQL。

2、云网站

云网站提供可伸缩、安全且灵活的 Web 应用程序运行空间，支持ASP、ASP.NET、JAVA、PHP等最新的 Web 技术。

3、云存储

云存储提供分布式文件存储服务，其容量和处理能力弹性扩展，无需担心未来存储空间不足，安全、可靠、简单、高效。

4、云缓存

云缓存提供分布式、高性能、高可用的Key-Value内存存储，支持海量数据的高速访问，极大缓解对后端存储的压力，提高网站或应用的响应速度。

5、云服务器

云服务器提供简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务，支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术，使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。

对于未来而言，云计算会在人类生活的方方面面，发挥越来越多的作用，也会刷更多的存在感，慢慢的更会懂我们很多！预见的是，云计算将在助力人工智能发展层面意义深远！

云计算：

08年开始，服务器虚拟化，云计算的概念很多人还不知道。而云的概念火了一段时间后，大数据的概念开始火起来。所以是云计算打开了数据之门。在此之前，互联网是相对封闭的，人们对数据的理解和利用都还比较原始，云计算解决了封闭的问题，同时让人们开始认识到爆发式的数据的存储和分析的问题。当然云计算的概念很广，现在网络虚拟化sdn在一些领域还是比较热门的，但注意是一些大公司在搞，小公司在这块不是很好做。

现如今国内已经拥有超百亿规模，而云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已！

大数据：

很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”，但是，这个说法并不准确！。

大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、可以实时获取来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。

但是关于开启下一个时代，大数据不可或缺，但很遗憾，它无法成为那把钥匙。

人工智能：

人工智能属于技术范畴，它之前一直不够火，现在火，是因为大数据的支持，在说细一点，现在的人工智能主要是靠对海量数据的学习。在未来一段时间内会很火，同时它依赖的大数据技术有一样热门。

所以说大数据、云计算、人工智能这三者不能分开，三者都有着紧密联系的，互相联系，互相依托的。那么，谁将开启下一个时代，垄断市场

在互联网技术大潮中，云计算、大数据、人工智能、5G严守科技界热词榜单。多年前，这些热词还是很多企业的包装色，但是如今商业巨头们已经具体的将其落实在生活中去，并在我们生活、工作中发挥巨大作用。

在2018年，政府、企业不断关注云计算的落地应用，云计算在未来的重要性不可忽视；大数据基本成为各大互联网公司的口头禅；人工智能不仅吸引大批资本关注，更是有制造业拥趸，成为下一个科技赛道；5G俨然成为各大通信巨头的年度词。但是对这些科技热词，我们真的了解吗？

云计算

从云计算出现在科技新闻中，至今云计算火了快十年了。经过多年的市场培育和技术积累，云计算在我们生活中应用广泛，例如我们个人使用的百度云盘、腾讯云盘，企业中广泛应用的云际视界云视频会议，这些都是基于云计算技术。

云计算技术是啥呢？按照市场普遍认可的定义（NIST）：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

云计算价值：当前，云计算更多应用在企业IT中，众多企业IT建设和设计都要围绕云计算展开，依仗网络进行分布式计算，配合软件定义，用软件来接管被硬件一统天下的IT系统，相比传统IT系统，云计算更节约费用，更为环保。云际视界等云视频服务平台，为企业搭建一整套的云服务平台，涉及IaaS、PaaS、SaaS三种服务模式，这不仅为企业节省了维护成本、办公场地，还在资源利用上实现优化。

大数据

大数据就是相当于海量知识汇集分类，产生引导。在电商快速崛起的时代中，大数据在营销、市场管理上被人们熟知，但是大数据真正的价值不仅于此，在公安系统、企业安防等层面，大数据对公共安全的意义重大。

具体来说，企业部门对数据的收集分析，做出有效地市场判断，带来自身企业价值的增长，同时也利于相关服务企业不断的完善服务，甚至是从数据中发掘客户需求，从而开辟新业务。

对于政府部门来说，大数据在公共安全方面的应用具备巨大价值，首先在公安部门的犯罪数据中，具备大量的数据基础，在此基础上，对公共安全防范，社会培训等价值不浅。海量数据中发掘特有规律，这就是大数据真正的核心价值。

人工智能

对于人工智能，大家接触最多的是特斯拉的无人驾驶、科大讯飞的语音识别等新技术在市场中的应用。而人工智能与大数据、云计算和5G关系紧密，由于巨大数据的产生，使得我们关注数据做一些过去只有人能够做的事情。

配合云计算带来的计算资源和计算能力，人工智能依托数据基础，对周遭环境做出一定的程序反应，实现人工智能的落地。

5G不仅仅是手机通信

5G这几天很火，因为众多手机通信厂商都相继宣布他们在5G领域取得的成绩，在通信领域引起一场技术营销风。但是5G网络真正的核心价值，是让用户始终处于高速联网状态下实现信息高速交互。对物联网、自动驾驶、企业通讯等产生时代性推动变革。

5G网络最直观的价值体现在其网络传播速度的快与承载力。5G网络传播速度是4G网络的数倍，它的基本要求并不同于无线网络，根据相关信息显示，5G网速是4G网速的100倍，承载的网络内容也实现了质变提升。

5G网络的主要目标是让终端用户始终处于联网状态，能让信息通过5G在线快速传播和交互，在自动驾驶、物联网、企业通讯办公应用中，具备极大的利用价值。

很久没有在微信公众号冒泡了，有人再问张老师最近去哪里了？不在文化艺术界，不在艺术金融界，文化+互联网去届，他去了哪里？难道去外星了吗？还是潜藏在在地球的某一个角落里“待机”突围？答案就在这里......小编带你走进21世界的高科技时代...

21世纪进入高科技时代，互联网更新换代的速度无可比拟，2018年最火的A（人工智能）B（区块链）C（云计算）D（大数据）四大编程语言，下面我们就四种编程语言的发展趋势以及相互之间的联系做出详细的介绍和对比，并且同时结合目前最火的金融业做以结合和对比，分析当前ABCD存在的利弊。

（一）云计算应用进入深水区，将更加关注安全稳定与风险防控

云计算技术发展已经进入成熟期，金融云的应用也正在向更加核心和关键的“深水区”迈进。据中国信息通信研究院的调研，已有过半数的金融机构使用OpenStack等开源云计算技术。传统计算、网络和存储云方案已经同质化，客户需要的是上层PaaS甚至SaaS能力甚至是业务和商业解决方案能力，有互联网金融实际业务经验、有生态合作伙伴的厂商更能得到客户青睐。云这个领域特别强调“吃自己的狗食”。

据美国国家标准技术研究院 (NIST) 关于云计算的定义是 : “云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、 便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池 ( 资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等 ) ，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。”“云计算”概念产生于谷歌和 IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。2006 年 Google 首席执行官埃里克 · 施密特 (Eric Schmidt) 在搜索引擎大会首次提出 “云计算”的概念。那么大数据是否存在着风险那？今天小编就和大家一起探讨一下“云计算”这个一直很火的名字。

云计算面临的技术挑战利用云计算解决海量异构信息处理和多样化复杂应用的整合问题，成为众多金融机构的选择，但这一方式也给金融 行业以及金融监管带来挑战。第一层面的挑战基于“云计算”本身，其自带属性易发生风险；第二层面的挑战基于“云计算”与金融的结合所产生的更为明显的集聚性风险。

云计算的基础性风险

数据存取缺乏控制或不易取用，是造成金融机构及政府不敢贸然采用云方案的主要原因。云安全联盟 ( Cloud Security Alliance ，CSA) 定义了云计算七个方面的主要风险：数据损害、共享技术的议题、窃取账户及服务；危险的局内人；滥用云计算；不安全的程序接口与其他未知风险

基于云环境下的金融信息系统的安全性风险

对于金融企业的基础设施而言，物理安全十分重要。云计算环境下的大部分金融系统往往需要在浏览器内访问客户 端，网络服务器成为其沟通的纽带和桥梁。基础的金融信息风险常涉及两个方面：一是金融内部人员的滥用导致金融资产损失；二是金融设施的缺陷使部分金融业务陷入中断。云计算下网络金融系统最大的安全隐患在于病毒或木马的侵袭。网络服务器未受到有效保护，一旦遭到病毒入侵，网络数据就会丢失，云计算环境下的金融服务体系，因其具有特殊的分布性，针对其中的敏感数据，必须采取针对性的保护措施。

基础性风险防控建议企业及政府对是否导入云计算的考虑集中在云计算的风险控制上，在规划导入云技术及云外包服务前，必须先考虑相 关风险是否可被管控。在云环境中制作或转移数据时，用户必须将数据分类，分析其安全需求，并定义云服务商应如何存储或传递那些数据。此外，数据安全等级的分类和定义，应依据云服务商所定的安全标准来进行。

云计算环境下金融系统风险防范建议：在金融系统的应用过程中注重金融信息安全评估，在发现金融系统的安全隐患时及时修复。有效控制金融信息，制定 安全的金融系统策略和科学决策，保证系统的完整性和可靠性，重视金融信息管控治理。

注重金融信息安全处理加强金融信息安全评估重视金融信息管控治理

大数据技术风险与防范，大数据面临的风险

数据窃取：大数据采用云端存储处理海量数据，对数据的管理较为分散，对用户进行数据处理的场所无法控制，难以区分合 法用户与非法用户，容易导致非法用户入侵，窃取重要信息，在网络空间，大数据更容易成为攻击目标。

非法添加和篡改分析结果：黑客入侵大数据系统，非法添加和篡改分析结果，可能对金融机构以及个人甚至政府的决策造成干扰。个人信息泄露面临用户移动客户端安全管理和个人金融隐私信息保护的双重安全挑战，企业较难在安全性与便利性之间达成 平衡。

数据存储安全

“数据大集中”在中国金融业获得广泛认可。一些大型券商和银行纷纷建设数据种子作为金融服务的核心和基 础。大数据对数据存储的物理安全性、多副本性要求较高。一方面各类复杂数据的集中存储易出现存储混乱，造 成安全管理违规。另一方面安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量的非线性增长，大数据安全防护容易出现漏洞。大数据风险防控政策建议

建立大数据金融系统

大数据金融生态系统是指金融大数据与从事大数据金融活动的个人、家庭、厂商、政府、非政府组织等社会行为体之间 共同形成的动态系统整体。

大数据金融系统可用下图表示：

各主体在从事金融交易活动时会产生海量金融大数据，这种大数据呈几何增长，构建海量金融大数据与大数据金融活 动相互影响的大数据金融生态系统非常重要。加强对系统内不法行为的规制，杜绝信息篡改、窃取，保护个人隐私，促 进信息流的良性循环，保证数据的真实可靠。引入信用系统、评级系统等，强化金融大数据系统的安全性和可靠性。

（二）大数据应用走向跨界融合，标准与规范是未来发展关键

金融行业数据资源丰富，而且业务发展对数据依赖程度高。大数据技术在金融领域的应用起步早、发展快，已经成为金融行业的基础能力。当前，金融行业的大数据应用已经非常普遍和成熟，也取得了较为显著的应用成效，最大的特点是数据资产化的愈加凸显、有深度的大数据分析变得越来越重要，用户画像和知识图谱成为最重要的技术。17年知识图谱一下子火起来，除了传统实体知识图谱外，事件图谱（描述动态关系）开始越来越重要，即实时性要求越来越高，时间就是金钱。另外，还有一个关键问题就是合法获取数据，涉及法律、政策、技术、机制等问题，需要各方推动和努力。

（三）人工智能应用加速发展，从计算向感知与认知的高阶演进

人工智能一般分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。从目前人工智能在金融领域的应用趋势来看，计算智能通过与大数据技术的结合应用，已经覆盖营销、风控、支付、投顾、投研、客服各金融应用场景。人工智能最重要就是AIinall，传统金融很多是“知道型”的业务，按规则、经验办事，很多简单重复性工作被证明完全可以被AI取代（例如客服），认知型的业务目前看也可能机器不比人差（例如智能投顾、智能营销）。那么金融业最重要的是如何最大发挥人的价值。一是风险防范，AI算法不一定完全正确需要人在样本特征准备或审核上来补充；二是金融创新，创新是门艺术，目前没有证据表明AI在创新上有啥独到之处，所以人的创新非常重要；三是发挥领域知识的价值，AI目前最大的缺陷就是它是没有常识是不行的，知识会成为重要的竞争力分水岭，知识图谱、业务规则补充、业务数据标注这些都是产生知识的手段。

（四）区块链从概念走向应用，前景广阔但仍面临多重制约

区块链技术近年来一直受到广泛关注，其技术公开、不可篡改和去中心化的技术属性，拥有在金融领域应用的先天优势，因为本质上区块链就是一种经济模式，主要解决非信任网络的记账问题，如果说其他技术主要是生产力变革，区块链更像是生产关系变革，我们有几个判断，（1）区块链的技术还没有成熟到金融级，包括金融经常用的联盟链有没有技术问题，还是一个探索的过程，所以会看到并没有大型的金融区块链应用（非数字货币类）上线，尝试很多，普及还早；（2）因为区块链不仅仅是技术，所以这一轮技术革命中区块链的影响要远大于其他技术，可能会有颠覆性的业务、技术或者企业出现，这个趋势是不可阻挡的，有人说这是价值互联网的春天可能并不过分；（3）区块链3.0叫去中心化应用就是应用生态将决定最后的赢家。目前公链和私链（或联盟链）都有一些金融应用，但还不成气候，应该胜负未分，这里面大公司不一定有优势，开源力量不可小觑；（4）政策风险仍然很大，包括最近ICO还有代币发行，有些可能就是伪创新。

（五）行业应用需求不断扩展，将反向驱动金融科技持续创新发展

在高技术满足需求的同时，也将在需求的驱动下不断发展创新。金融科技应用在推动金融行业转型发展的同时，金融业务发展变革也在不断衍生出新的技术应用需求，将实现对金融科技创新发展的反向驱动。这种驱动可以从发展和监管两条主线上得到显著体现：一是发展层面，新技术应用推动金融行业向普惠金融、小微金融和智能金融等方向转型发展，而新金融模式又衍生出在营销、风控和客服等多个领域的一系列新需求，要求新的技术创新来满足。二是监管层面，互联网与金融的结合带来了一系列创新的金融业务模式，但同时互联网金融业务的快速发展也带来了一系列的监管问题，同样对金融监管提出了新的要求，需要监管科技创新来实现和支撑。从未来的发展趋势看，随着金融与科技的结合更加紧密，技术与需求相互驱动作用将更加明显，金融科技的技术创新与应用发展将有望进入更加良性的循环互动阶段。

（六）新一代信息技术形成融合生态，推动金融科技发展进入新阶段

小编认为云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能依托于云计算和大数据，推动金融科技发展走向智能化时代。区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件，它的实现离不开数据资源和计算分析能力的支撑。从未来发展趋势看，云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术，在实际应用过程变得越来越紧密，彼此的技术边界在不断削弱，未来的技术创新将越来越多的集中在技术交叉和融合区域。尤其是在金融行业的具体应用落地方面，金融云和金融大数据平台一般都是集中一体化建设，人工智能的相关应用也会依托集中化平台来部署实现，新一代信息技术的发展正在形成融合生态，并推动金融科技发展进入新阶段，要知后事如何请听下次分解，欢迎大家与张老师互动与交流