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xiaotian0001
首页 > 职业资格证 > 经济师金融科技应用

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janetwen1390

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应用场景一:征信与风控如今,基于大数据和人工智能技术,可以实现智能征信和审批,极大地提高工作效率。应用场景二:反欺诈 金融安全是维护金融秩序的基石。与虚拟的社交网络不同,金融用户需要验证身份的真实性,其中可能涉及的技术包括人脸识别、语音识别、指纹识别和虹膜识别等。相对于我们人类,人工智能在此领域往往表现得更加优异,不仅能缩短识别时间,还能降低识别错误率。应用场景三:智能投顾 智能投顾是在多个市场和大资产类别之间构建投资组合,分散风险,追求长期收益。应用场景四:营销与客服 在金融平台上,如何识别有效的客户往往是难点。而人工智能可以通过用户画像和大数据模型精准找到用户,实现精准营销。应用场景五:投资决策 在投资机构和投行部门中,日常的工作如收集大量的资料、进行数据分析、报告撰写等,往往占用了大量的时间和精力。而在处理海量的数据信息时,机器拥有天然的优势,通过自然语言处理技术可以理解文本信息,寻找市场变化的内在规律。

经济师金融科技应用

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依锦风韵

近几年金融科技行业发展迅速,大数据、人工智能、区块链等逐渐上升到国家战略高度,许多行业对金融科技人才的需求非常迫切。但是现行高等教育体系,虽然在积极布局金融科技人才培养,但受限于培养周期长,故短时间内难以满足行业对金融科技人才的需求。在此背景下,上海高金金融研究院,借鉴 CFA、FRM 等国际认证考试体系的成功实践经验,邀请金融科技领域(包括金融、人工智能、大数据、区块链、云计算等)的资深教授和权威专家,共同打造推出了特许全球金融科技师CGFT认证项目。该项目致力于培养创新型、实用性和专业化的复合型金融科技人才,同时建立一套科学有效的金融科技专业技能评估认证体系。金融科技并不神秘,也没有那么全能,不是神话化。其本质是依靠技术的力量辅助人工提高决策(信贷风险、投资等)或服务的精准性与效率,打破信息不对称,将重复性、低附加值的环节用机器替代,提高用户服务体验和便利性。技术发展与成熟是需要一定时间和过程的,只有发展到一定高度,才能出现大规模应用场景,产生一定的影响力。科技金融最后落脚点还是金融,目前整体还在初级发展阶段。金融科技价值在于数据挖掘、通过技术算法支持,识别人工无法精细化实时化判断的风险及弥补人力服务效率不足的环节,降低风险发生的概率。大数据、人工智能、区块链、云计算技术赋能金融本质上就是在解决数据安全、数据共享、数据挖掘、数据分析等问题,在此基础上对金融业务流程进行优化升级改造,最终实现成本的降低、效率提高、风险的降低,服务覆盖广度及深度的提高。不管怎样,技术本身还是工具,只是人们做出精细化的决策和服务便利性上起到一定参考作用,但真正能发挥多大价值还是结合宏观经济发展规律和人的因素。因此,笔者认为金融科技更需要在能产生长远发展价值的领域(如网络安全、数据共享与融合、信用评级、监管科技、赋能产业等)角度发挥其价值和作用,为金融健康发展提供更大保障。比如金融科技可以在解决金融基础设施、金融网络安全、金融监管、实体经济与金融匹配性不足的痛点与需求,完善基础风险保障的基础上,为实体经济和金融两者架起扎实的通道和桥梁,为金融精准化服务实体经济提供辅助决策与支持,虽然实践起来较难,较慢,但从长远发展来看一定是会产生更大社会价值和商业价值的。

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