在AI、云計算、大數據、區塊鏈等技術的推動下，科技觸碰到金融真正的核心。而這幾種技術之間存在相互依賴、相互促進的關系。

例如，大數據和云計算技術相伴相生，對金融大數據至關重要的是金融云。有分析者打比方說，大數據是礦藏，而金融云是礦井。礦井的安全性、可靠性決定了挖煤的效率和結果。大數據將逐步擺脫存儲硬件的限制，對金融云安全體系提出了更高的挑戰。

又如，人工智能與大數據是同生同漲的有機整體。人工智能，幫助人自動地感知、認知、分析和預測世界，它在數據的基 礎上誕生，人工智能的三種主要技術，都需專有的、海量的、精準的、高質量的訓練數據；反過來，人工智能又能促進數 據的發展，提高數據的收集速度和質量，推動大數據產業的發展。

在AI和區塊鏈技術的結合中，說得更仔細一點，區塊鏈可以：

幫助AI解釋自己（并讓我們相信它）：AI黑盒遭遇了可解釋性的問題。有一個清晰的審計跟蹤不僅可以提高數據的可信性，還可以提高模型的可信度，也為追溯機器決策過程提供了一條清晰的途徑。

提高人工智能的有效性：安全的數據共享意味著更多的數據（和更多的訓練數據），然后就會有更好的模型，更好的行動，更好的結果……以及更好的新數據。到頭來網絡效應是最重要的東西。

降低市場的準入障礙：我們一步一步來。區塊鏈技術可以保護你的數據。那么為什么你不能私下存儲你所有的數據，或者也許出售這些數據呢？你也許會。那么首先，區塊鏈將促進更干凈、更有組織的個人數據的建立。其次，區塊鏈會促進新市場的出現：比如數據市場（這個是比較容易實現的）；比如模型市場（這個要有趣得多）；甚至最后可能還會出現AI市場（參閱Ben Goertzel試圖用SingularityNET解決的事情）。因此，簡單的數據共享和新的市場，再加上區塊鏈數據驗證一起，這些將提供更加順暢的集成，從而降低小企業的進入門檻，縮小科技巨頭的競爭優勢。在降低進入門檻的努力中，我們實際上解決了兩個問題，即提供更廣泛的數據訪問以及更有效的 數據貨幣化機制 ;

增加對人工的信任：一旦我們的部分任務將交給自動虛擬代理來管理，清晰的審計跟蹤將可以幫助機器人相互信任 （并且幫助我們去信任它們）。在有了分項數據以及協調決策，再加上有健壯的機制到達法定人數（與群體機器人和多代理場景高度相關）的安全手段之后，這最終還將增加機器與機器之間的交互和交易。Rob May在他最近的郵件簡報中也表達了類似的概念。

區塊鏈技術的運用范圍已經大到所有人類可視范圍，正在延伸至更多未知范圍，也有一些感知范圍的發展。目前區塊鏈作為一種新興技術，在很多方面都有巨大的發展潛能和發展可能。