【摘要】近年来,在全球金融市场联动加强、宏观政策变化及地缘事件冲击等影响下,银行间市场风险防控面临新的特征和挑战。而将大数据、机器学习等金融科技运用于银行间市场风险防控,可更好地对银行间市场数据可能存在的非线性性、高维特性、噪声性质进行研究,为传统方法的局限性提供了针对性的解决思路。文章介绍了金融科技在银行间市场的具体应用案例。