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近年来，以大数据、人工智能、云计算、区块链等为核心的现代信息技术逐渐成熟并被应用于金融行业，驱动并形成了一系列的金融创新，提升了金融机构获取数据和处理信息的能力，改变了传统金融的形态。一方面，以金融科技为核心的新型金融机构发放的贷款逐渐成为实体企业的一种替代性融资来源，其相较于传统资本来源，能够以较低成本提供更便捷的融资渠道，有效提高企业融资可获得性（ Cole et al，2019）；另一方面，金融科技在数字支付系统中的运用，不仅可以帮助企业建立信用记录，以数据驱动提升正规融资可得性（Klapper et al，2019），也能利用支付系统与其他融资渠道的相互关联，在一定程度上缓解信贷约束（Yin et al，2019）。目前越来越多文献聚焦于金融科技驱动金融创新发展的内在逻辑、作用机制、经济效应、潜在风险等问题，并在以下几个方面产生了大量文献。
通过发展普惠金融实现金融普惠早已成为各国的共识，但在传统技术结构下普惠金融难以实现。中小企业等普惠金融的目标客群面临融资难问题的原因大致可以归结为“获客难”和“风控难”（黄益平、邱晗，2021）。一方面，中小企业数量大、地理位置分散，且大多规模小，传统金融机构获取这类客户的成本较高；另一方面，中小企业缺乏抵押品和经过严格审计的财务报表，商业银行难以在传统的风控模式下准确识别中小企业的违约风险，而“关系型信贷”虽然可以通过企业和企业家的软信息判断其违约的可能性，从而降低对财务数据和抵押资产的依赖，但缺点在于风控成本较高且规模很难做大，因此中小企业等普惠客群往往被传统银行无差别地拒于服务门槛之外。黄益平和邱晗（2021）的研究发现，大科技公司利用大科技生态系统和大数据风控模型这两大工具提供的信贷服务，具有一种迥异于传统信用风险管理的框架，这一金融创新可以解决传统信贷模型下普惠金融获客难和风控难的痛点，能够有效降低缺乏信用记录的借款人的融资门槛，提高金融普惠性。
金融科技驱动的金融创新被认为可以较好实现金融普惠，其基本机制是通过技术创新提高金融机构信息搜集和信息处理的效率，搭建囊括大量普惠客群的金融服务场景，将过去难以识别和利用的海量“数字足迹”转化为借款人信用，提高风险识别和处理能力，降低普惠金融的运营成本并提高收益，令其能实现商业意义上的可持续。Hasan等（2020）认为，一方面，金融科技融入了商业银行等传统金融机构，推出了ATMs、POS终端机、即时移动应用、信用管理等多种产品和工具，推动了普惠金融的发展；另一方面，淘宝、京东等电商平台结合场景和大数据技术创新金融产品，促进了小微商贩创业，也进一步带活了普惠金融。
传统银行体系构建了以抵押品为核心的信用评估系统以缓解借贷契约中存在的信息不对称问题，以经过严格审计的财务报表与抵押品建立金融中介和借款人之间的信用关系，这是商业银行授信决策的基本逻辑，即抵押品是信用生成机制的基础。然而，传统银行体系一般将缺少财务信息和抵押品的中小企业排除在信用关系构建的门槛之外，即它们不具备银行要求的信用能力，从而不可能与其建立起信用关系。于是，非正规金融和关系型融资等另类的融资方式应运而生，而在这类融资方式中，软信息发挥了重要作用，但这类融资方式极为依赖经验丰富的信贷经理，因此难以大规模扩展。
如何使“软”信息“硬”起来，使中小企业与金融机构之间建立可持续的信用关系是实现金融普惠的关键问题。一些研究发现，金融科技可能改变软信息在金融市场中的地位，具体表现在以下几方面：其一，金融科技可以帮助银行将不可定量测量的“软”信息转化为可测量的“硬”信息，使海量非结构化数据的价值得以被挖掘，并减少人工的数据收集和决策过程以减少偏误（Cenni et al，2015；Liberti & Petersen，2018）；其二，金融科技还可以帮助银行更好地获取“软”信息（Mocetti et al， 2017）；其三，随着金融科技的发展，交易型贷款和关系型贷款的界限愈加模糊，交易型贷款可以依赖软硬信息结合，关系型贷款也不会排除任何可量化信息的使用（Jakšič & Marinč，2019）。
金融科技的应用有助于降低金融市场的融资门槛并让外部融资普惠化，其主要的机制在于降低信贷市场资金供求双方之间的信息不对称，原理是数字技术在金融业的应用拓宽了资金供给者的信息来源。Gabor和Brooks（2017）认为数字革命的驱动为政府提供了推广普惠金融的新方法，使贫困家庭也能够拥有金融资产。大量纯粹依赖信息而非抵押品的金融科技贷款公司因此涌现，普惠金融的传统难题似乎就此得到解决。现有研究认为，大数据以及机器学习算法的运用在降低信息不对称中的作用方面要比传统方法更显著。许多相关领域的学者研究发现，大数据具有预测违约率的价值，如社会网络关系、公共记录、会计账单、支付记录等（Donald， 2020； Liu et al， 2020），甚至数字足迹亦可以作为信贷决策的依据（Bergetal，2019），一些研究确认了大数据风控模型的模型优势和信息优势（Frost et al， 2019； Gambacorta et al， 2020），并进一步发现除了更高维度的数据，更广泛的客户群体和更有时效性的信息也有助于提升金融科技风控模型的有效性。Vives（2019）认为金融机构使用基于大数据的统计模型可以更有效地筛选借款候选人，并因此得以从根源上克服银行业的信息不对称，令信息具备成为抵押品替代物的可能。Buchak等（2018）分析美国住房抵押贷款市场的数据发现，个人信用评分以及贷款价值比更低的借款人获得了金融科技影子银行的融资，这说明那些难以从传统银行获得贷款的群体更可能从金融科技影子银行获得所需资金。
人们对金融科技能否完全重塑信用生成机制并形成以信息机制为主的信用机制仍有许多疑问。比如，有研究发现，即使是金融科技贷款公司，也大多仅将大数据作为信贷决策的辅助手段，把抵押贷款的申请流程线上化（Buchak et al， 2018； Fuster et al， 2019）。甚至有学者还发现，一些金融科技贷款公司的大部分利息收入可以被信贷报告所包含的信息所解释，这表明金融科技放贷者比传统金融机构更加依赖信贷报告等硬信息（Maggio & Yao， 2019）。又如，有研究认为金融科技的发展可能并不会影响中小银行在关系型贷款中处理软信息的优势，这是由于数据信息收集过程中还有相当多数据并不暴露，且在将“软”信息转化为“硬”信息时会导致部分信息丢失（Liberti & Petersen， 2018）。软信息的环境特殊性和有限的可验证性使其无法通过使用评级系统和其他银行的信息通信技术加以强化，导致实际的软信息可能会在金融科技应用过程中被系统地挤出
。同时，因为大银行在使用技术上天然具有规模优势，技术的边际成本更低，因此通过使用这些技术能够比小银行获得更多信息，小银行在软信息获取方面的优势因此被弱化（Begenau et al， 2018）。此外，有研究指出单纯的大数据信贷也许可以缓解逆向选择，但似乎无法完全消除道德风险问题。
降低成本和提升效率是金融业应用金融科技的重要目的。Philippon（2019）研究发现，金融机构的资金成本在过去近130年均维持在大约2%的水平，但是金融科技赋能改变了这种状况，推动金融交易成本进一步降低。
首先是降低信息搜集成本。在互联网、大数据以及区块链等新型技术支持下发展的数字金融能够摆脱企业信用不足的困境，有效解决交易双方的信任问题，为降低企业融资成本提供帮助（Heiskanen，2017）。Jagtiani和Lemieux（2019）认为另类数据的使用令一些被传统标准认定为次级的借款人能够获得更好的评级，从而降低其融资成本。从信息共享的角度来看，金融科技赋能使信贷市场信息共享范围扩大，丰富的贷款信息集可降低筛选和监控成本，约束借款人的行为，降低贷款风险（Sutherland， 2018）。Thakor（2020）也认为金融科技的应用有助于降低匹配交易实体的搜寻成本，在搜集和使用大数据方面达成规模经济。Chod等（2020）认为区块链技术通过提升企业的供应链商业信用信息的可信度，提供了以较低的信号成本获得优惠融资条件的能力，这是因为区块链技术可使借款公司的供应链透明化，从而使贷方可以以足够低的监控成本验证其真实的交易记录。
其次是降低信息处理成本。金融科技赋能令贷款机构使用机器学习算法建立小微企业信用评估模型，提高处理信息的能力，降低风险评估成本（Livshits et al， 2014）。Joe-Wong和Sen（2018）认为云计算是一种变革性的技术，可降低机构前期搭建基础架构的成本，降低运算能力和存储容量访问的准入门槛，帮助机构在数字经济中进行创新和竞争。金融科技作为一种替代性融资方式，其相较于传统资本来源，能够以较低成本提供更便捷的融资渠道，有效提高企业融资的可获得性（Cole et al， 2019）。
再次是降低信息验证成本。一方面，金融科技在数字支付系统中的运用不仅可以帮助企业建立信用记录，以数据驱动提升正规融资可得性（Klapper et al， 2019），还能利用支付系统与其他融资渠道的相互关联，在一定程度上降低信息的验证成本（Yin et al， 2019）。Thakor（2020）认为金融科技可以使金融业获得更廉价但更安全的信息传递，同时减少验证费用。另一方面，由于信息不对称的广泛存在，金融交易参与方之间互相取信亦需要成本，区块链具有重构金融市场信任实现机制的潜能。Chiu和Koeppl（2019）认为区块链通过工作量证明机制将资产转移和付款联系起来，可加快结算系统的运行速度并降低成本。
最后是金融科技的发展还可以帮助机构削减获取客户的成本。金融科技赋能减少了金融机构对于人力和扩展分支机构网络的需求（Vives，2019），从而可帮助机构削减这部分支出。Gomber等（2018）强调，金融科技能够通过大数据创造新产品和服务，降低银行获取客户的成本。另外，金融业务的互联网化还可以节省传统金融在线下开展业务所需要承担的物理成本。依据Thakor（2020）的估算，运营成本占未偿还贷款的比重在Lending Club是2.7%，而在大多数银行大约是7%，银行相比于P2P平台具有更高的运营成本，因为他们需要承担分支网络、ATM以及满足繁杂合规要求的成本。
但是，也有学者发现贷款机构应用金融科技不但没有为借款人减负，反而拉高了借款人的融资成本。例如， Buchak等（2018）发现金融科技贷款机构向借款人索取高于传统金融中介14到16个基点的溢价，它们似乎仅是为借款人提供融资便利，降低其融资门槛，而非帮助其节省融资成本。Maggio和Yao（2019）分析了美国国家信用局的数据后认为，网贷公司一方面放宽了信贷标准，向存在较大道德风险的劣质客户收取比传统机构高3%的费用，导致了更多违约率；另一方面又通过放宽借款条件，对那些高评分的借款者少收取1.5%的费用，抢夺了传统机构的优质客户。特别是针对欠缺信贷报告的借款者，金融科技放贷机构要比传统机构多收取5%的费用，这说明金融科技贷款机构不但没有从实质上帮助借款人减负，反而增加了风险客户的脆弱性。
金融科技赋能还可以提升金融机构和金融市场的运行效率。首先，金融科技可以令金融机构处理交易的速度更快、耗时更短。一个较为经典的研究是， Fuster等（2019）提供了金融科技赋能提高抵押贷款发放效率的证据，发现金融科技信贷公司处理抵押贷款申请的速度比传统贷款人快20%，且这种效率的提升并未以违约率的提高为代价。Huang等（2018）利用蚂蚁金服的小额贷款数据也发现，蚂蚁金服依托金融科技手段将传统的银行审贷和发放时间从高达数月降低到3秒钟，他们认为这种基于大数据和人工智能的审贷方法，降低了人为干预，削减了贷款审批过程中的寻租空间，并且降低了借款人的融资成本。
其次，金融科技创新推动支付结算速度的提升。Gomber等（2018）认为技术在市场中作为核心工具提升了风险管理的效率。现代金融市场依赖证券结算系统保障付款交割机制的稳健运行，这一系统通常是围绕类似于“中央证券存管处”这种专业的第三方组织构建的。由于经纪人、托管人和支付代理人等众多中介机构的参与，结算过程往往相当耗时且漫长，而且可能因为耗时过长而导致技术性违约。Chiu和Koeppl（2019）认为区块链可以提升结算系统效率，其关键的创新点在于依托区块链技术构建的证券所有权数据库，可以在不依赖多个专业中介机构或第三方基础设施的情况下完成数据更新，缩短结算链条。而且，传统结算方式产生的风险可通过采用智能合约来控制，这类智能合约可以自动提供交割与支付机制，而不必依赖中心化的结构完成结算。
最后，金融科技提高了金融服务的便捷性和可得性。Chen等（2019）认为，随着技术的进步，支付系统和支付方式发生了革命性的变化，过去通过柜台或ATM进行的业务现在可以随时随地在移动终端上完成，金融服务的便捷性因此大大提升，银行的工作空间和环境无限制地扩展，传统的实体分支由此逐步消失。Philippon（2019）研究发现，智能投顾咨询及其相关技术的应用将减少机构服务单一客户的成本，从而降低客户获得其服务的门槛，使更多家庭从咨询服务中受益。Coffie等（2020）研究了撒哈拉以南非洲地区移动支付的蓬勃发展对传统银行推动当地实现金融可及性方面的重要作用，证实不管新兴的破坏性技术如何，使传统银行具有竞争力的技术都可以刺激该地区总体金融可得性，从而导致金融部门总体可持续增长。
还有学者认为金融科技企业相比于传统机构具有更高的运营效率，可以提升金融业整体的运行效率。金融科技公司的技术通过内部研发获得，无需外包，因此没有技术上的后遗症需要处理，并且被一种有效的运营设计文化所刻画，这种文化通常伴随着更小的机构规模，使其具有比传统机构更高的创新能力（Vives，2019）。此外，金融科技公司通过新技术和新概念的应用，为产品和服务的销售创造了新的机会（Milian et al， 2019）。
另有学者研究了金融科技对提升资本市场投资者决策效率的作用，如D'Acunto等（2019）研究发现，以机器学习为底层技术的智能投顾应用，既可以简化投资者做出投资决策的过程，更有助于优化投资者的投资组合，纠正处置效应、追涨杀跌、排名效应等投资行为偏差，但当投资者首次接触金融科技辅助投资工具时，再平衡其投资组合就涉及一个相当复杂的决策过程。
还有文献研究了区块链技术对提升金融运行效率的作用。Cong和He（2019）认为区块链提供了去中心化的共识机制，并具有通过智能合约扩大缔约空间的潜在能力，从而提升合同执行的效率。Du等（2019）认为区块链在一个经济组织中具有三大功能：一是企业的子公司和供应商可以依托区块链系统直接支付；二是交易参与者可以在智能合约设计下完成自动化交易；三是小型供应商可以在区块链证明机制下快速展示真实信用水平，从金融机构中获得贷款，因此区块链的应用可以提升企业的融资效率和资金周转率。
金融科技赋能在促进普惠金融发展、降低运行成本、提升金融业运行效率的同时，还进一步通过金融服务实体本源功能的实现影响经济发展。
在宏观层面，现有文献讨论了金融科技驱动的金融创新对经济增长及质量提升、货币政策实施效果和政府融资的影响。首先，数字技术与金融业务的深度融合在促进要素配置、创新、创业、绿色发展等方面的积极作用有助于推动经济增长速度提高和发展质量的提升（荆文君、孙宝文，2019；薛莹、胡坚，2020），通过缓解企业融资约束（滕磊、马德功，2020；徐伟呈等，2022），推动创新研发（汪亚楠等，2020）和技术进步（钱海章等，2020）等机制，促进高质量发展。另外，金融科技驱动的金融创新还可以发挥降低经济波动的稳定器作用（战文清、刘尧成，2022）。黄益平和邱晗（2021）通过对比分析银行信贷和将金融业务与数字技术深度结合的数字信贷，发现数字信贷这一金融创新与资产价格的相关性不显著，因此数字信贷比例的上升可以降低房价对金融信贷的冲击，从而促进经济稳定，而由于信贷决策不再依赖资产价格，金融加速器效应被显著削弱。Gambacorta等（2020）研究发现数字信贷的发展和当地的经济条件与房价不相关，但会被交易量、信用评级等公司的基本面特征显著影响，相比之下传统银行的信贷受当地房价的影响，这是因为房地产作为抵押品可以有效反映借款客户的信用情况，这一证据表明数字信贷的推广可以减少抵押融资渠道的重要性，但也可能使信贷更容易受公司基本面变化的影响。
其次，数字技术在金融系统中的广泛运用可以影响货币政策实施的效果，但影响的程度和方向具有不确定性。譬如， Mishra等（2014）认为数字金融对货币政策实施效果的影响具有国别异质性，一方面可以强化欠发达国家货币政策效果，另一方面则弱化发达国家的货币政策效果；刘澜飚等（2016）认为金融机构数字技术应用程度的增加将增强价格型货币政策的有效性，削弱数量型货币政策的有效性；战明华等（2020）认为金融科技赋能可以放大利率渠道的货币政策效果，弱化信贷渠道的货币政策效果，但对利率渠道的放大效应强于信贷渠道的弱化效应，由此放大了产出关于政策冲击的脉冲响应幅度，减少了滞后时段和弱化了“价格之谜”；段永琴和何伦志（2021）认为金融科技的融合可以推动金融业的发展，打破商业银行和非银行机构在金融市场中的分割，可能有利于货币政策效果发挥。
在中观层面，数字技术与金融业务的融合在一定程度上打破了原有的经济地理格局（张勋等，2020），对生产要素分布具有重塑效应。首先，现有研究普遍表明金融科技驱动的金融创新有利于缩小城乡收入差距（滕磊、马德功，2020；钱海章等，2020），这是因为金融科技驱动的金融创新所带来的福利效应会引起周围地区的模仿学习，促进资本、技术、劳动力的跨区域流动，使得金融科技驱动的金融创新对城乡收入差距的影响具有空间溢出效应（马述忠、胡增玺，2022）。其次，金融科技驱动的金融创新还可以影响区域创新水平，但现有研究尚存在一些争议。一方面，部分研究肯定了金融科技驱动的金融创新对区域创新的积极作用（谢绚丽等，2018；聂秀华等，2021；郑万腾等，2021）；另一方面，也有学者的研究发现创新优势地区凭借其原有优势容易对人力、金融等创新要素形成虹吸效应，使得金融科技驱动的金融创新在促进区域创新水平提高层面表现为“马太效应”，逐步拉大区域间的创新差距（张梁等，2021）。最后，金融科技应用产生的新业态还可以促进产业结构升级。凭借其网络化、智能化和数字化的特点，金融科技驱动的金融创新能够为创新主体搭建更广阔的合作交流平台，推动科技创新产品走向市场，进而实现产业结构升级（赵绍阳等，2022）。
在微观层面，金融科技驱动的金融创新会对居民收入、消费和企业生产经营产生影响。首先，现有文献普遍认为金融科技驱动的金融创新有助于提升居民收入，而支持创业促进居民增收是讨论最广泛的作用路径（何婧、李庆海，2019；尹志超等，2019），金融科技驱动的金融创新不仅可以为创业者提供资金帮助，还可以降低其创业风险（易行健、周利，2018； Yin et al， 2019）。其次，金融科技驱动的金融创新一方面通过改善居民的支付意愿与信贷约束，更加便利地发挥信贷功能促进居民消费增长（易行健、周利，2018），另一方面还可以通过优化居民家庭金融资产配置提升居民消费意愿（吴雨等，2021）。最后，关于金融科技驱动的金融创新对企业生产经营影响的研究，现有文献主要关注企业创新，一方面，金融科技驱动的金融创新可以提高创新主体与目标客户的交互性，并通过优化匹配路径、改善价格机制等提升企业创新水平（荆文君、孙宝文，2019），另一方面，金融科技驱动的金融创新可以缓解企业面临的融资约束问题，从而正向促进企业创新活动的开展（Howell et al， 2020）。
金融科技驱动的金融创新在为经济金融发展带来积极影响的同时，产生的风险也引起了政策制定者和学者的广泛关注，这些风险主要体现在三个方面。首先是增强了传统金融风险传染与放大的效果。数字技术的应用淡化了金融边界，扩大了金融风险衍生的源头，使得金融风险的识别变得更为困难（唐松等，2020）。同时，金融科技驱动的金融创新存在明显的网络外部性，易引起泛金融化，并产生更多的技术风险和操作风险等，并通过风险的传染和溢出效应放大，进而提高系统性金融风险（杨东，2018），同时大型金融科技公司的发展导致市场份额更加集中化，从而可能带来新的系统性金融风险（Frost et al， 2019）。其次是增加金融机构的风险承担。金融科技驱动的传统金融体系之外的金融创新推高了银行业的资金成本，加剧了信贷竞争，银行业的存贷利差收窄（邱晗等，2018），并加剧了银行的风险承担行为（顾海峰、卞雨晨，2022）。最后是催生和暴露新的金融风险，金融科技驱动的金融创新在强化一些原有金融风险的同时，也暴露了新业态和新模式下的新风险。譬如，广受关注的网贷平台等具体业态存在的潜在风险（向虹宇等，2019）。无牌照经营、野蛮生长和庞氏骗局等问题极有可能产生“劣币驱逐良币”现象，破坏金融市场秩序（黄益平、黄卓，2018）。
金融科技的应用提升金融效率的同时，科技驱动的金融创新内生的一系列新的技术风险、潜在的系统性风险等都需要监管部门通过技术手段提升监管效率，以应对新型金融创新衍生的金融风险。然而，现阶段监管体系、监管制度及举措的创新相对于金融科技发展的步伐是滞后的，自美国次贷危机以来形成的现有监管体系难以应对分散化的金融科技市场所面临的相关风险（杨东，2018； Magnuson， 2018），监管方式和监管模式等方面都面临着全新挑战。部分学者就如何改进现有监管体系进行了一些探讨。首先在监管理念方面，应该从宏观与历史的视角来理解金融科技驱动的金融创新所带来的影响（Magnuson，2018），深刻把握金融科技驱动的金融创新的金融本质，并将其纳入传统监管体系内。其次在监管目标方面，应重点关注金融稳定、金融服务可得性和消费者保护等，并在实践中注意平衡不同监管目标（黄益平、陶坤玉，2019）。再次是监管思路方面，监管部门应摒弃以在位者为中心的一般思路，更多地关注新进入者，充分利用科技治理、数据工具，实现对金融科技驱动的金融创新的动态监管（孙友晋、王思轩，2020）。最后在监管方式方面，应在传统监管之外增加科技维度，形成科技驱动型监管体系，构建包括事前准入及测试、事中实时动态监测和事后风险处置的智能环路监管机制（杨东，2018）。