在金融科技领域，传统线性模型虽能处理部分风险评估问题，但面对复杂多变的金融市场，其局限性日益凸显，非线性物理学，作为研究自然界中非线性现象的学科，为金融科技风险评估提供了新的视角。
非线性系统中的“蝴蝶效应”和“分岔现象”揭示了微小变化可能引发巨大影响，这与金融市场中的“黑天鹅事件”不谋而合，通过非线性动力学模型，可以更精准地捕捉金融时间序列的复杂性和不确定性，提高风险预测的准确度。
非线性物理学中的网络理论为金融市场的关联性分析提供了新工具，有助于识别隐藏在大量数据背后的风险传播路径，将非线性物理学融入金融科技风险评估，不仅是理论上的创新，更是实践中的必要之举，这一跨界融合，正悄然改变着金融科技的风险管理格局。
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