二是融資類。融資類業務主要包括網絡借貸和眾籌，也有將其稱為債權眾籌和股權眾籌。網絡借貸又分為兩種形態，壹種是點對點的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，通過互聯網拓展客戶資源。P2P平臺的出現滿足了個人和小微企業融資需求，從2013年年中開始，由於進入門檻低，P2P市場規模迅速擴張，但壹些平臺風險控制不到位。2015年下半年監管收緊，部分資本退出P2P領域，留存的P2P企業不斷摸索自身定位，壹些平臺開始嘗試應用金融科技做技術創新。眾籌壹般指企業、個人或其他主體，為企業自身、產品、項目、服務或公益事業，通過互聯網平臺向公眾籌集資金的活動，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，但總體金額仍然不大。從長遠來看，解決“融資難、融資貴、融資慢”問題，把巨額的儲蓄轉化為投資，降低社會杠桿率，都有賴於發展股權融資，不能繼續依賴傳統的銀行和債券市場等負債渠道。而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，從長遠來看必須發展包括眾籌在內的多層次資本市場。
三是投資管理類，包括機器人（智能）投資顧問等。機器人投資顧問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投資組合建議。傳統的投資顧問需要高素質理財顧問完成，人工費用昂貴，壹般只向高凈值人群提供。但機器人投資顧問則是以最少量人工幹預的方式幫助投資者進行資產配置及管理，節約成本，降低服務門檻，普通投資者繳納少量費用即可獲得服務。此外，智能投資顧問利用算法、大數據作為投資依據，優化投資顧問模型，且可以避免人工投資顧問的非理性因素，擁有廣泛的市場基礎和發展空間。
四是征信類。傳統征信數據源主要來自銀行、政府、工商企業等，壹般是與信貸直接相關的客戶數據，包括資產、借貸及償還、違約記錄等。隨著互聯網的發展，各類行為數據被記錄，社交、電商及搜索等非結構化數據為征信模型提供了更豐富的內容。
金融科技的快速發展，影響到涉及其中的每個個人和機構，壹些Fintech公司逐步發展壯大，對現有的金融機構形成沖擊。這些沖擊迫使金融機構不得不調整自己的經營策略，並有可能帶來競爭格局的變化。但是金融科技對金融機構來說，並非只有威脅，它們帶來的還有更廣泛的市場。