金融科技與金融大數據怎麼發文

『壹』 如何看待金融科技科技金融

對金融科技以及科技金融的看待是：

1、金融科技：

金融科技涉及的技術具有更新迭代快、跨界、混業等特點，是大數據、人工智慧、區塊鏈技術等前沿顛覆性科技與傳統金融業務與場景的疊加融合。主要包括大數據金融、人工智慧金融、區塊鏈金融和量化金融四個核心部分。

金融科技重點關注金融大數據的獲取、儲存、處理分析與可視化。一般而言，金融大數據的核心技術包括基礎底層、數據存儲與管理層、計算處理層、數據分析與可視化層。

金融科技的應用：

金融科技中的智能金融技術，利用大數據及人工智慧技術來幫助傳統金融行業節省人力成本，減少員工重復勞動。我國人工智慧技術研究中的一些領域，比如演算法研究，已處於國際前列，藉助這一力量發展金融科技，更有利於與實際問題相結合，最終提升金融機構生產效率。

隨著大數據金融、互聯網金融以及區塊鏈技術的普及，金融科技的應用和發展可以讓更多的人尤其是貧困人口以更低成本、更為便捷地獲得金融服務，分享更多實實在在的改革成果。

『貳』 金融科技在大數據和人工智慧方面有哪些應用

近年來，人工智慧有一系列的突破，在金融領域的應用也發展很快。我們做FDT的時候心目中有一個偶像，就是美國的文藝復興科技公司，它旗下基金的平均回報率，在1989年到2009年間達到35%，比索羅斯和巴菲特高出10個百分點。2015年9月花旗做了一個預測，未來10年智能理財管理會增加5萬億美元的收入。高盛預測2025年AI為金融行業帶來的增值每年達到430億美元。2017年3月摩根大通發布了一款金金融合同解析軟體，只需幾秒就能完成以前律師們36萬小時的工作。這說明人工智慧很可能大規模的在商業，特別是在金融領域應用。而且，在金融領域應用大數據也有一些先天的優勢條件和基礎。剛才黃院士講了，人工智慧的前提是必須有海量的大數據，數據越多越能說明問題，而金融公司天生就是數據公司，銀行也好，交易也好，每天和數據打交道，而且這個數據的質量和數量也能達到一定的要求，這是人工智慧得以應用的一個非常重要的數字基礎。另外，銀行金融的業務相當多的是預測和決策類的，正是人工智慧模型最擅長的領域。還有一點，金融作為全社會資源的配置工具，用AI對其加以優化，無疑有很大的社會意義和商業意義。
下面講講智能教育。FDT最初的宗旨就是為了培養交易員，是一種公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的訓練軟體作為教育工具，還有一套完整的教育准則和評價體系。這套教育准則和評價體系就是FDT財商指數，這不僅是我們評價交易員的標准，也是個性化教育的工具。這個財商指數本質上是通過大數據給用戶畫像，我們的用戶就是交易員和散戶，以加深對他們交易行為和交易心理的理解。我們根據海量的模擬交易數據發明了FDT財商指數。大家看這張圖，這張圖的橫坐標是風險控制能力，縱坐標是盈利能力，用這個可以分清不同的交易員的情況，然後對他進行個性化教育。我們把交易員分為四類。第一類是優秀的模擬交易員。他們相對於龐大的FDT用戶是很少的，佔比不足1%，這部分交易員收益風險俱佳，可以重點培養，甚至可以給他實盤操作。第二類就是高級模擬交易員，佔比約9%，他們交易的意願比較強，可以通過個性化的智能教育和培訓幫助他提高。第三類就是中極模擬交易員，佔比超過40%，他們風險意識較強，可以考慮被動投資。第四類是初級模擬交易員，FDT財商指數值比較低，但人數最多，佔比超過50%，需要繼續幫助他們上金融教育課。
FDT財商指數的創新，在於它結合了人工智慧+大數據+行為經濟學。傳統的金融方法都是靠問卷，基於人工設定的許可權規則，對設定之外的行為特徵就無能為力了，而FDT的財商指數是基於人工智慧，通過非線性的機器學習模型，將上百個交易特徵結合在一起，自動地抽取大量的判定規則，最終形成了財商指數的分數排序。傳統的金融是基於結算後的「天」級別的數據，數據量少，非常簡單，而且是單機計算，無法發現隱藏的風險和行為特徵，而FDT的財商指數是對大數據按照毫秒級的行情識別，進行實時的分步式並發處理，可以深刻地了解交易員的心理和行為，數據越多，對交易員的個性化描繪越清楚，從而可以更有針對性的做個性化的教育和訓練。在特徵方面，傳統金融方法都是基於盈利或者回撤數據，而FDT財商指數是基於行為金融學來刻畫用戶的心理特徵和行為偏差，這背後需要大數據架構的技術支持。綜合來看，FDT財商指數的交易行為特徵，是基於行為金融學和對沖交易的專家經驗的緊密結合。這是我們對每個交易員提供的FDT財商指數的報告，這是一個大報告，四個象限，包括盈利、風險、一致性、活躍度等，每一個後面都有一些具體的分析。其他的都好理解，只解釋一下「一致性」，簡單來說就是「穿越牛熊」的能力，能夠在變化的市場中靈活調整策略來實現穩定的盈利輸出。下面是我們根據財商指數，對參與交易的這些學校做的一些排行。
下面講智能交易。交易的核心，一個是止損，一個是預測，一個是配比。我們傳統的交易都要設止損線，不管誰不管什麼情況，到了止損線一律清倉，以免出現無法承受的交易損失，這種情況實際上是忽視了個性差異。有了人工智慧以後，在大量歷史數據情況下，利用機器學習的模型，可以給每個交易員設定不同的止損線，比如可以根據交易員的歷史盈利情況設定不同的止損線，也可以根據交易員的不同風格來設定，有些交易員喜歡也善於在大起大落中把握機會，你就給他設定個性化的止損線。FDT可以根據財商指數來設定精確細致的止損線。再就是對波動的預測。搞交易的人都知道，資產的波動性很重要，因為它既代表風險也代表盈利，所以好的交易員是在風險波動中賺錢。怎麼樣預測和判斷這個波動？現在有了大數據和AI，就可以通過機器學習的方法，對A股、期貨做出一個波動的預測。還有就是資源的分配。對優秀的交易員，可以給他特定的交易機會。就像婚姻介紹所一樣，我們用這個評價指數對交易員做一個評價，對股票做一個評價，不同的交易員做不同情況的市場，這樣可以發揮每一個交易員的才幹，這也是我們利用人工智慧對交易的一種應用。
最後講一下智能投資。中國的資產管理市場在迅速增長，到2020年，估計有180萬億人民幣需要財富管理，年復合增長率達到14%。但是目前大部分用戶投資不理性，買賣的時機不當，導致大部分基金產品盈利，但是大部分用戶還是虧損。所以我們用人工智慧的辦法嘗試解決。首先，是智能的用戶理解，我們藉助模擬交易平台和大量的數據，用FDT 財商指數，從金融行為學的角度評價用戶的風險偏好。二是跟哥倫比亞大學的FDT智能資產管理中心合作，研究了一套智能資產組合優化的頂級演算法。三是智能投資的風險管理，對每一個投資組合做未來盈利的虧損的概率估計。四是智能個性化的資金分配，對不同的客戶，不同的風險偏好，給他不同的產品，這也是智能化和個性化的基金推薦，把合適的基金推銷給最合適的客戶。當然，由於中國的資本市場仍不成熟，市場運行還不完全是市場規律的反映，所以智能投顧的市場環境不穩定，所以我們還要創造一些條件。
總而言之，我們的金融交易市場結構不合理，要去散戶化，美國用了70年，我們不要用那麼多年。我們要培養優秀的交易員，通過FDT創新工廠探索有效的辦法。我們通過培養交易員掌握大量的模擬交易的數據，再與科研機構合作來挖掘這些數據的價值，用以研發智能教育，智能交易和智能投顧，應該說在人工智慧在金融市場應用方面作了初步的探索。相信在這方面我們還有非常大的空間，這件事不僅具有社會價值，而且具有商業價值。謝謝。

『叄』 朋友圈的 金融科技與金融大數據如何設置

CGFT認證項目體系分為三個級別，分別對應行業應用、數字轉型和前沿趨勢。具體來講，

在一級認證體系中，學員將全面了解金融科技行業，掌握金融科技從業所需基礎知識和技能，包括金融學、財務會計、數據分析、金融大數據，機器學習、量化建模、區塊鏈、Python等，了解金融科技場景應用，具備金融科技行業應用能力。

在二級認證體系中，學員會較深入了解金融數字化，初步掌握量化金融、金融風險管理、大數據、機器學習深度學習等領域技術核心原理思想方法及應用，深刻理解金融科技應用場景，具備數字化和智能化項目解決架構和實施管理能力。

而在三級認證體系中，我們將幫助學員了解金融科技行業前沿技術及應用，包括數字化轉型、數據化運營、數據中台、開放銀行等，讓學員對行業發展趨勢有較准確的理解、分析、判斷和洞察，能夠在所從業的細分金融科技領域就金融科技技術應用有較深入分析，具備較強的解決方案架構、行業分析、技術論證和項目管理決策能力，並具備創新意識和創新能力。

『肆』 金融科技對金融業的影響

金融科技對金融業的影響：
1、科技創新推動了金融產品和模式的變革，運用移動互聯網、大數據等技術可以有效降低金融服務門檻，加大對長尾客群的服務力度，依託科技手段搭建場景，利用信用數據積累開展線上新產品，使消費金融、普惠金融得以覆蓋眾多消費生活場景，精準服務消費者和中小微企業。

2、科技創新促進了金融服務方式的優化和改進。通過主動擁抱金融科技，加快數字化、輕型化、平台化轉型，金融服務全面實現線上化、場景化。比如銀行，直銷銀行是傳統的商業銀行，順應金融科技化趨勢，主動改革轉型的創新探索，以互聯網移動終端為觸點，能夠為客戶提供便捷高效的線上的金融服務。
3、科技創新對金融制度與監管提出了更高的要求。科技創新使金融風險的形態和路徑發生了重大變化，數據安全、網路安全、信息安全、投資者保護等等已成為金融監管的全新課題。監管部門需要適應新的形勢，建立健全監管體制和機制，並積極運用大數據、機器學習等技術手段，為維護市場秩序、促進公平競爭等提供完善的制度保障。
拓展資料：
1.金融科技之清算系統:近幾年隨著央行不斷拓展支付渠道、暢通匯路，先後建立了大小額支付系統、網上支付跨行清算系統、電子商業匯票系統、人民幣跨境支付系統、網聯清算平台等，將在途資金縮短至實時到賬。快捷的支付服務，有效的提高了銀行的服務水平和資金的利用效率。
2.金融科技之大數據:現在幾乎所有的銀行業務都離不開計算機，不同企業，不同客戶的任何一筆貸款、一次交易、一筆轉賬都在銀行有據可查，銀行通過這些大數據進行分析，評估企業行業屬於朝陽產業還是夕陽行業，使貸款投資降低風險，更有準確性，省去了銀行的貸前調查、貸中管理等管理；評估客戶的經濟能力、消費習慣，採用對應的策略，提供多元化的金融服務！信用卡的後期管理就採用了這樣的模式，根據上市銀行2017年年報，信用卡不良率均成下降趨勢。

『伍』 大數據在金融科技領域有哪些運用

風控、用戶畫像、波動分析等等，但所有的大數據應用背後其實都離不開一個功能強大的基礎數據平台，用來整合全域數據，統一標准、口徑以及數據加工模式等，為前端數據展現提供支持。

知識擴展：

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。