第二是融資。融資業務主要包括點對點借貸和眾籌，有的也稱之為債權眾籌和股權眾籌。點對點借貸分為兩種形式，壹種是點對點P2P借貸，即通過互聯網平臺為有投融資需求的自然人提供撮合服務；另壹種是互聯網小額貸款，是傳統線下小額貸款公司的互聯網化，通過互聯網擴大客戶資源。P2P平臺的出現，滿足了個人和小微企業的融資需求。2013年中期以來，P2P市場由於準入門檻低，規模迅速擴大，但部分平臺的風險控制不到位。2015下半年，監管收緊，部分資本退出P2P領域，剩余P2P企業繼續探索自身定位。壹些平臺開始嘗試應用金融科技進行技術創新。眾籌壹般是指企業、個人或其他主體通過互聯網平臺向社會公眾募集資金，用於自身、產品、項目、服務或公益事業的活動。壹般融資成功後，會以企業股權、產品或服務作為融資的對價。國內股權眾籌發展很快，但整體金額還是很小。長期來看，解決“融資難、融資貴、融資慢”問題，將巨額儲蓄轉化為投資，降低社會杠桿率，有賴於股權融資的發展，不能繼續依賴銀行、債券市場等傳統債務渠道。發展股權融資不僅要繼續發展目前的主板、新三板等正規市場，長遠來看還要發展包括眾籌在內的多層次資本市場。
第三是投資管理，包括機器人(智能)投資顧問。機器人投資咨詢平臺借助計算機和量化交易技術，為經過問卷評估的客戶提供量身定制的資產組合建議。傳統的投資顧問需要高素質的財務顧問來完成，人力成本昂貴，壹般只提供給高凈值人群。而機器人投資顧問以最少的人工幹預幫助投資者進行資產配置和管理，節約了成本，降低了服務門檻。普通投資者支付少量費用即可獲得服務。此外，智能投資顧問以算法和大數據作為投資依據，優化投資顧問模型，可以避免人工投資顧問的非理性因素，具有廣闊的市場基礎和發展空間。
第四是征信類。傳統的征信數據來源主要來自銀行、政府、工商企業等。，壹般是與信用直接相關的客戶資料，包括資產、貸款及還款、違約記錄等。隨著互聯網的發展，各種行為數據被記錄，社交、電商、搜索等非結構化數據為信用模型提供了更豐富的內容。
金融科技的快速發展已經影響到了每壹個參與其中的個人和機構，壹些Fintech公司也逐漸成長起來，沖擊著現有的金融機構。這些沖擊迫使金融機構調整其業務戰略，並可能帶來競爭格局的變化。但是，金融科技不僅是對金融機構的威脅，更是更廣闊的市場。