金融科技与金融大数据怎么发文

『壹』 如何看待金融科技科技金融

对金融科技以及科技金融的看待是：

1、金融科技：

金融科技涉及的技术具有更新迭代快、跨界、混业等特点，是大数据、人工智能、区块链技术等前沿颠覆性科技与传统金融业务与场景的叠加融合。主要包括大数据金融、人工智能金融、区块链金融和量化金融四个核心部分。

金融科技重点关注金融大数据的获取、储存、处理分析与可视化。一般而言，金融大数据的核心技术包括基础底层、数据存储与管理层、计算处理层、数据分析与可视化层。

金融科技的应用：

金融科技中的智能金融技术，利用大数据及人工智能技术来帮助传统金融行业节省人力成本，减少员工重复劳动。我国人工智能技术研究中的一些领域，比如算法研究，已处于国际前列，借助这一力量发展金融科技，更有利于与实际问题相结合，最终提升金融机构生产效率。

随着大数据金融、互联网金融以及区块链技术的普及，金融科技的应用和发展可以让更多的人尤其是贫困人口以更低成本、更为便捷地获得金融服务，分享更多实实在在的改革成果。

『贰』 金融科技在大数据和人工智能方面有哪些应用

近年来，人工智能有一系列的突破，在金融领域的应用也发展很快。我们做FDT的时候心目中有一个偶像，就是美国的文艺复兴科技公司，它旗下基金的平均回报率，在1989年到2009年间达到35%，比索罗斯和巴菲特高出10个百分点。2015年9月花旗做了一个预测，未来10年智能理财管理会增加5万亿美元的收入。高盛预测2025年AI为金融行业带来的增值每年达到430亿美元。2017年3月摩根大通发布了一款金金融合同解析软件，只需几秒就能完成以前律师们36万小时的工作。这说明人工智能很可能大规模的在商业，特别是在金融领域应用。而且，在金融领域应用大数据也有一些先天的优势条件和基础。刚才黄院士讲了，人工智能的前提是必须有海量的大数据，数据越多越能说明问题，而金融公司天生就是数据公司，银行也好，交易也好，每天和数据打交道，而且这个数据的质量和数量也能达到一定的要求，这是人工智能得以应用的一个非常重要的数字基础。另外，银行金融的业务相当多的是预测和决策类的，正是人工智能模型最擅长的领域。还有一点，金融作为全社会资源的配置工具，用AI对其加以优化，无疑有很大的社会意义和商业意义。
下面讲讲智能教育。FDT最初的宗旨就是为了培养交易员，是一种公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的训练软件作为教育工具，还有一套完整的教育准则和评价体系。这套教育准则和评价体系就是FDT财商指数，这不仅是我们评价交易员的标准，也是个性化教育的工具。这个财商指数本质上是通过大数据给用户画像，我们的用户就是交易员和散户，以加深对他们交易行为和交易心理的理解。我们根据海量的模拟交易数据发明了FDT财商指数。大家看这张图，这张图的横坐标是风险控制能力，纵坐标是盈利能力，用这个可以分清不同的交易员的情况，然后对他进行个性化教育。我们把交易员分为四类。第一类是优秀的模拟交易员。他们相对于庞大的FDT用户是很少的，占比不足1%，这部分交易员收益风险俱佳，可以重点培养，甚至可以给他实盘操作。第二类就是高级模拟交易员，占比约9%，他们交易的意愿比较强，可以通过个性化的智能教育和培训帮助他提高。第三类就是中极模拟交易员，占比超过40%，他们风险意识较强，可以考虑被动投资。第四类是初级模拟交易员，FDT财商指数值比较低，但人数最多，占比超过50%，需要继续帮助他们上金融教育课。
FDT财商指数的创新，在于它结合了人工智能+大数据+行为经济学。传统的金融方法都是靠问卷，基于人工设定的权限规则，对设定之外的行为特征就无能为力了，而FDT的财商指数是基于人工智能，通过非线性的机器学习模型，将上百个交易特征结合在一起，自动地抽取大量的判定规则，最终形成了财商指数的分数排序。传统的金融是基于结算后的“天”级别的数据，数据量少，非常简单，而且是单机计算，无法发现隐藏的风险和行为特征，而FDT的财商指数是对大数据按照毫秒级的行情识别，进行实时的分步式并发处理，可以深刻地了解交易员的心理和行为，数据越多，对交易员的个性化描绘越清楚，从而可以更有针对性的做个性化的教育和训练。在特征方面，传统金融方法都是基于盈利或者回撤数据，而FDT财商指数是基于行为金融学来刻画用户的心理特征和行为偏差，这背后需要大数据架构的技术支持。综合来看，FDT财商指数的交易行为特征，是基于行为金融学和对冲交易的专家经验的紧密结合。这是我们对每个交易员提供的FDT财商指数的报告，这是一个大报告，四个象限，包括盈利、风险、一致性、活跃度等，每一个后面都有一些具体的分析。其他的都好理解，只解释一下“一致性”，简单来说就是“穿越牛熊”的能力，能够在变化的市场中灵活调整策略来实现稳定的盈利输出。下面是我们根据财商指数，对参与交易的这些学校做的一些排行。
下面讲智能交易。交易的核心，一个是止损，一个是预测，一个是配比。我们传统的交易都要设止损线，不管谁不管什么情况，到了止损线一律清仓，以免出现无法承受的交易损失，这种情况实际上是忽视了个性差异。有了人工智能以后，在大量历史数据情况下，利用机器学习的模型，可以给每个交易员设定不同的止损线，比如可以根据交易员的历史盈利情况设定不同的止损线，也可以根据交易员的不同风格来设定，有些交易员喜欢也善于在大起大落中把握机会，你就给他设定个性化的止损线。FDT可以根据财商指数来设定精确细致的止损线。再就是对波动的预测。搞交易的人都知道，资产的波动性很重要，因为它既代表风险也代表盈利，所以好的交易员是在风险波动中赚钱。怎么样预测和判断这个波动？现在有了大数据和AI，就可以通过机器学习的方法，对A股、期货做出一个波动的预测。还有就是资源的分配。对优秀的交易员，可以给他特定的交易机会。就像婚姻介绍所一样，我们用这个评价指数对交易员做一个评价，对股票做一个评价，不同的交易员做不同情况的市场，这样可以发挥每一个交易员的才干，这也是我们利用人工智能对交易的一种应用。
最后讲一下智能投资。中国的资产管理市场在迅速增长，到2020年，估计有180万亿人民币需要财富管理，年复合增长率达到14%。但是目前大部分用户投资不理性，买卖的时机不当，导致大部分基金产品盈利，但是大部分用户还是亏损。所以我们用人工智能的办法尝试解决。首先，是智能的用户理解，我们借助模拟交易平台和大量的数据，用FDT 财商指数，从金融行为学的角度评价用户的风险偏好。二是跟哥伦比亚大学的FDT智能资产管理中心合作，研究了一套智能资产组合优化的顶级算法。三是智能投资的风险管理，对每一个投资组合做未来盈利的亏损的概率估计。四是智能个性化的资金分配，对不同的客户，不同的风险偏好，给他不同的产品，这也是智能化和个性化的基金推荐，把合适的基金推销给最合适的客户。当然，由于中国的资本市场仍不成熟，市场运行还不完全是市场规律的反映，所以智能投顾的市场环境不稳定，所以我们还要创造一些条件。
总而言之，我们的金融交易市场结构不合理，要去散户化，美国用了70年，我们不要用那么多年。我们要培养优秀的交易员，通过FDT创新工厂探索有效的办法。我们通过培养交易员掌握大量的模拟交易的数据，再与科研机构合作来挖掘这些数据的价值，用以研发智能教育，智能交易和智能投顾，应该说在人工智能在金融市场应用方面作了初步的探索。相信在这方面我们还有非常大的空间，这件事不仅具有社会价值，而且具有商业价值。谢谢。

『叁』 朋友圈的 金融科技与金融大数据如何设置

CGFT认证项目体系分为三个级别，分别对应行业应用、数字转型和前沿趋势。具体来讲，

在一级认证体系中，学员将全面了解金融科技行业，掌握金融科技从业所需基础知识和技能，包括金融学、财务会计、数据分析、金融大数据，机器学习、量化建模、区块链、Python等，了解金融科技场景应用，具备金融科技行业应用能力。

在二级认证体系中，学员会较深入了解金融数字化，初步掌握量化金融、金融风险管理、大数据、机器学习深度学习等领域技术核心原理思想方法及应用，深刻理解金融科技应用场景，具备数字化和智能化项目解决架构和实施管理能力。

而在三级认证体系中，我们将帮助学员了解金融科技行业前沿技术及应用，包括数字化转型、数据化运营、数据中台、开放银行等，让学员对行业发展趋势有较准确的理解、分析、判断和洞察，能够在所从业的细分金融科技领域就金融科技技术应用有较深入分析，具备较强的解决方案架构、行业分析、技术论证和项目管理决策能力，并具备创新意识和创新能力。

『肆』 金融科技对金融业的影响

金融科技对金融业的影响：
1、科技创新推动了金融产品和模式的变革，运用移动互联网、大数据等技术可以有效降低金融服务门槛，加大对长尾客群的服务力度，依托科技手段搭建场景，利用信用数据积累开展线上新产品，使消费金融、普惠金融得以覆盖众多消费生活场景，精准服务消费者和中小微企业。

2、科技创新促进了金融服务方式的优化和改进。通过主动拥抱金融科技，加快数字化、轻型化、平台化转型，金融服务全面实现线上化、场景化。比如银行，直销银行是传统的商业银行，顺应金融科技化趋势，主动改革转型的创新探索，以互联网移动终端为触点，能够为客户提供便捷高效的线上的金融服务。
3、科技创新对金融制度与监管提出了更高的要求。科技创新使金融风险的形态和路径发生了重大变化，数据安全、网络安全、信息安全、投资者保护等等已成为金融监管的全新课题。监管部门需要适应新的形势，建立健全监管体制和机制，并积极运用大数据、机器学习等技术手段，为维护市场秩序、促进公平竞争等提供完善的制度保障。
拓展资料：
1.金融科技之清算系统:近几年随着央行不断拓展支付渠道、畅通汇路，先后建立了大小额支付系统、网上支付跨行清算系统、电子商业汇票系统、人民币跨境支付系统、网联清算平台等，将在途资金缩短至实时到账。快捷的支付服务，有效的提高了银行的服务水平和资金的利用效率。
2.金融科技之大数据:现在几乎所有的银行业务都离不开计算机，不同企业，不同客户的任何一笔贷款、一次交易、一笔转账都在银行有据可查，银行通过这些大数据进行分析，评估企业行业属于朝阳产业还是夕阳行业，使贷款投资降低风险，更有准确性，省去了银行的贷前调查、贷中管理等管理；评估客户的经济能力、消费习惯，采用对应的策略，提供多元化的金融服务！信用卡的后期管理就采用了这样的模式，根据上市银行2017年年报，信用卡不良率均成下降趋势。

『伍』 大数据在金融科技领域有哪些运用

风控、用户画像、波动分析等等，但所有的大数据应用背后其实都离不开一个功能强大的基础数据平台，用来整合全域数据，统一标准、口径以及数据加工模式等，为前端数据展现提供支持。

知识扩展：

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。