『壹』 建設銀行客戶服務類崗位是做什麼的
建行校園招聘里各類崗位具體是些什麼內容?什麼客...
(一)客戶服務類崗位:從事櫃面服務等工作。
(二)綜合營銷類崗位:從事市場拓展、客戶關系維護等工作。
(三)業務支持類崗位:從事產品研發、風險管控、運營維護等工作。
(四)工程造價類崗位:從事工程造價咨詢業務工作。
根據人才成長規律,著眼於員工長遠發展,以上所有崗位錄用人員均須在我行基層營業網點工作一年以上。
(五)小語種專項人才:海外機構人才儲備,具體要求見附件《中國建設銀行"小語種培養計劃"說明》。
建設銀行客戶服務類崗位是做什麼的?
客戶服務崗位是需要直接與客戶接觸、打交道的。這類的崗位包含了很多,比如櫃員(高櫃、低櫃)、對公客戶經理、對私客戶經理、理財經理、私人銀行客戶經理等等。一般情況下,進入銀行都是從櫃員做起的。
從事櫃面服務等工作。 表示就是櫃員,定向的話,理論上來說就是一直做櫃員。。 不過進去工作一兩年以後會根據表現和銀行的需要輪崗的。
而客服代表崗位,主要從事客戶服務類相關工作。其主要職責是:依託於人工智慧等金融科技,通過電話、在線、微信、遠程視頻等多元化渠道,為客戶提供業務咨詢與查詢、投訴建議等服務,高效地解決客戶問題,以及進行信用卡分期、催收、產品營銷等價值創造工作。
(1)人工智慧金融科技服務提供商擴展閱讀:
建設銀行校園招聘崗位條件:
(一)境內高等院校應屆畢業生須具有全日制普通高等院校大學本科(含)及以上學歷、學位,且在當年1月至7月之間畢業,報到時取得國家認可的就業報到證、畢業證和學位證。
(二)應聘者須為初次就業,未與其他單位建立勞動關系。
(三)具有良好的外語溝通能力,具體要求如下:大學本科畢業生須通過國家大學英語四級(CET4)考試(成績在425分及以上),或托業(TOEIC)聽讀公開考試630分及以上,或新托福(TOEFL-IBT)考試75分及以上,或雅思(IELTS)考試5.5分及以上。
參考資料來源:網路—銀行客戶經理
建設銀行客戶服務類崗位是什麼
所謂客戶服務,就是需要直接與客戶接觸、打交道的。這類的崗位包含了很多,比如櫃員(高櫃、低櫃)、對公客戶經理、對私客戶經理、理財經理、私人銀行客戶經理等等。一般情況下,進入銀行都是從櫃員做起的。
2016廣發銀行校園招聘市場營銷類和客戶服務類崗位...
您好,中公教育為您服務。
市場營銷類和客戶服務類職位是銀行崗位的兩個大方向,也是作為銀行從業人員必須經歷的基礎崗位。
一般來說,市場營銷類崗位包含客戶經理(公司、小企業、金融市場、個人、信用卡)、理財經理等;
客戶服務類崗位包含綜合櫃員(儲蓄、對公、理財低櫃)、大堂經理等。
沒有在市場營銷類崗位摸爬滾打幾年,您很難勝任信貸審查、貸後管理、法律合規、內控稽核等中台風控崗位;
沒有良好的客戶服務類崗位工作經驗的積淀,您將來很難適應運營管理、計財、科技等後台支持崗位。
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建設銀行客戶服務類崗位是做什麼的
招聘公告里不是寫了嗎?
(一)客戶服務類崗位:從事櫃面服務等工作。
表示就是櫃員,定向的話,理論上來說就是一直做櫃員。。
不過進去工作一兩年以後會根據你的表現和銀行的需要輪崗的前台櫃面崗位,就是直接坐在窗口裡辦理各種存取款業務的崗位,到時候就看你去的網點是大還是小了,一般大一點的網點,你剛去應該只辦理一般的存取款,如果是小網點,你就是綜合櫃員,除了一般存取款,還有掛失等的特殊業務,支票之類的聯行業務。
2020-06-24 13:30
建設銀行業務支持類崗位是:
1、客戶服務類崗位:從事櫃面服務等工作。
2、綜合營銷類崗位:從事市場拓展、客戶關系維護等工作。
3、業務支持類崗位:從事產品研發、風險管控、運營維護等工作。
4、工程造價類崗位:從事工程造價咨詢業務工作。
5、小語種專項人才:海外機構人才儲備。
2020-06-24 13:33
銀行櫃員,看工作崗位了,對公業務和對私業務,不管哪個崗位,櫃員的工作大概如下
1、辦理開戶:收齊復核客戶的開戶資料
2、辦理存款業務:活期存款或定期存款
3、辦理取款業務
4、辦理轉帳業務
5、辦理支票發售
6、辦理支票托收
7、辦理貸款業務
8、網點理財產品的營銷
9、日常參加培訓、會議
等等
2020-06-24 13:39
客戶服務崗位是需要直接與客戶接觸、打交道的。這類的崗位包含了很多,比如櫃員(高櫃、低櫃)、對公客戶經理、對私客戶經理、理財經理、私人銀行客戶經理等等。一般情況下,進入銀行都是從櫃員做起的。
從事櫃面服務等工作。 表示就是櫃員,定向的話,理論上來說就是一直做櫃員。。 不過進去工作一兩年以後會根據表現和銀行的需要輪崗的。
而客服代表崗位,主要從事客戶服務類相關工作。其主要職責是:依託於人工智慧等金融科技,通過電話、在線、微信、遠程視頻等多元化渠道,為客戶提供業務咨詢與查詢、投訴建議等服務,高效地解決客戶問題,以及進行信用卡分期、催收、產品營銷等價值創造工作。
(1)人工智慧金融科技服務提供商擴展閱讀:
建設銀行校園招聘崗位條件:
(一)境內高等院校應屆畢業生須具有全日制普通高等院校大學本科(含)及以上學歷、學位,且在當年1月至7月之間畢業,報到時取得國家認可的就業報到證、畢業證和學位證。
(二)應聘者須為初次就業,未與其他單位建立勞動關系。
(三)具有良好的外語溝通能力,具體要求如下:大學本科畢業生須通過國家大學英語四級(CET4)考試(成績在425分及以上),或托業(TOEIC)聽讀公開考試630分及以上,或新托福(TOEFL-IBT)考試75分及以上,或雅思(IELTS)考試5.5分及以上。
參考資料來源:
參考資料來源:
2020-06-24 13:42
對私一切業務都可以辦理,只是每個網點也許分擔不同,有專項辦理哪一種業務,這樣客戶分流比較容易。
2020-06-24 13:45
就是招聘的時候就是定好崗位的,比如櫃面,客戶經理等等
2020-06-24 13:48
建行業務支持類崗位:具體從事培訓項目研發與教學、培訓管理、人才素質測評、課件設計製作等工作
2020-06-24 14:24
『貳』 未來金融行業有可能被人工智慧取代嗎
2018年科技金融行業發展現狀分析
要說科技金融的2018,那句老話適用:這是最好的時代,也是最壞的時代。P2P接連爆雷,比特幣漲少跌多,搞得人心惶惶。
但雙十一仍在打破紀錄,抖音在發掘市場,拼多多在關照五環外,機器人在料理股市……沒有什麼能夠阻擋,改變世界的嚮往。2018年,企業繼續各出奇招,新技術孕育新錢景。生存不易,生意繼續。
今年國務院出台多項政策部署緩解小微企業融資難題。9月開始執行新規,直到2020年底,向小微企業貸款的利息免繳增值稅。業內人士預計,對小微企業的幫扶將成為金融政策重點。互聯網金融也在改變傳統金融的支付、風險管理等環節,引入大數據降低徵信和放貸成本,用高科技手段清除小微企業的融資障礙。
預計2019年中國金融科技營收規模將突破1.4萬億
據前瞻產業研究院發布的《中國科技金融服務深度調研與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示,2013年中國金融科技營收規模僅僅為695.1億元。2014年中國金融科技營收規模突破千億元。到了2016年中國金融科技營收規模增長至4213.8億元,同比增長42%。截止到2017年中國金融科技營收規模達到了6541.4億元,同比增長55.2%。預計2018年中國金融科技營收規模將達9698.8億元。目前金融科技服務於金融機構,更偏向於實際金融業務的後端,並不是金融產業鏈中利潤最豐厚的一環,因此短時間內金融科技營收規模很難迎來爆發式增長,或將繼續保持這樣的增速穩定增長,並預測在2020年中國金融科技營收規模將達19704.9億元。
2013-2020年中國金融科技營收規模統計及增長情況預測
數據來源:前瞻產業研究院整理
1、上市綠通道 青睞領頭羊
全國「兩會」熱議IPO綠色通道,從3月份開始,A股綠色通道盯上高科技巨頭。監管層對券商作出指導,包括生物科技、雲計算在內的四個行業若有「領頭羊」,立即向發行部報告,「即報即審」。
A股對「下一個BATJ」的呼聲已久,新華社更發文稱「中國資本市場的『BATJ』夢』該圓了!」2018年年初監管層的密集動作,體現出對新興企業的大力支持。2月9日,深交所發布戰略,要強化對這些科技大公司的服務,著力吸引一批優質企業。
眾所周知,BAT等知名科技企業大多都在境外上市,為了留住優質的好企業,監管層為優質企業開通綠色通道也是應有之義。讓股東長期持有優質上市公司股票,市場回歸價值投資,他們被寄予厚望。
2、神偷現江湖 數幣難找回
年初,日本Coincheck交易所暫停了除比特幣之外的所有加密貨幣的交易,原因是黑客攻擊了26萬用戶,並盜取了數字代幣新經幣NEM,損失價值約為5.3億美元。這是數字貨幣有史以來最大的一起盜竊案。之後,日本16家加密數字貨幣交易所成立一個自我監管小組,自查系統漏洞。這次丟失是因為該交易所數字加密貨幣交易系統存在安全風險,和數字貨幣是否加密並無關系。
今年4月,還發生一行代碼蒸發64億人民幣這樣不可思議的黑客操作。黑客找到一個代碼漏洞,與之相關的區塊鏈產品的全部市值瞬間被轉出,趨近於零。
用戶持有比特幣類加密貨幣的唯一憑證是數字地址和密鑰,因此,很難實際跟蹤到加密貨幣的持有者及其位置。正因為加密貨幣的匿名性、便捷性,交易過程難以發現、難以跟蹤、難以追回,使得此前很多非法行為(如勒索、詐騙、販毒、販槍等)選擇加密貨幣作為交易貨幣。
一般來說,盜取者通過匿名網路找到洗錢人,將「黑幣」倒入後者地址,並向洗錢人提供若干個干凈地址。洗錢人時刻關注,一旦發現干凈地址交易,便向其轉入小筆「黑幣」。如此螞蟻搬家,將「黑幣」洗白。
3、幣圈與鏈圈 冰火兩重天
上半年忽冷忽熱、下半年跌跌不休,區塊鏈貨幣轟轟烈烈一路向下。夢想破滅,薪資下調,人才離場。
2016年底全球數字貨幣總市值才177億美元。2018年1月8日,總市值高達8139億美元。而11月底又跌破1400億美元。比特幣從一枚2萬美元掉到了3千美元。有些幣從五塊錢掉到了一分錢。一些曾雄心萬丈看好比特幣的名人,也黯然退出幣圈。
有業內人士評論:上半年,多數人都是想趕緊發個幣,圍繞項目,開交易所的一大堆,自媒體的一大堆,礦場也是一大堆,但並沒有創造多大的價值。這樣的泡沫破裂是必然。
與幣圈風聲鶴唳不同,鏈圈尚較平穩。工信部5月下旬發布國內第一份官方區塊鏈產業白皮書預計:區塊鏈應用將加快落地,推動新一輪的商業模式變革,為實體經濟「降成本」「提效率」,構建誠信產業環境。有觀察者表示,《白皮書》的發布預示著區塊鏈服務實體經濟的前景看好。
工信部《白皮書》提到,區塊鏈未來3年將在實體經濟中廣泛落地;區塊鏈將加速「可信數字化」進程,帶動金融「脫虛向實」服務實體經濟。還展望說,區塊鏈監管和標准體系將進一步完善,產業發展基礎繼續夯實。
工信部的區塊鏈白皮書顯示:截至2018年3月底,中國主營區塊鏈業務的公司已達456家。行業應用服務類公司數量最多,其中主要為金融行業應用服務的公司數量達到86家,主要為實體產業應用服務的公司數量達109家。此外,區塊鏈解決方案、底層平台、區塊鏈媒體及社區領域的相關公司數量均在40家以上。
有業內人士說,區塊鏈的大規模應用會率先出現在互聯網和金融行業的集中地,如上海、北京等城市,也會率先在龍頭企業出現,如在深圳的富士康、在北京的鏈家等,幾乎不可能出現在小微企業尤其是初創企業。
4、抖音鏈淘寶 變現不用愁
今年10月,抖音國內日活躍用戶已破2億,抖音也連續占據各種下載榜頭名,其商業變現令人矚目。
各大互聯網巨頭紛紛進場跑馬圈地。據不完全統計,圍繞著短視頻的商業布局,各種融資額已經超過300億元。刷抖音已能看到一波波廣告。去年抖音和品牌合作推出視頻廣告是商業化的探索。更為重要的是電商的導流。抖音選擇和阿里合作,都在促成交易後拿一筆傭金。
雙十二前一天,抖音宣布開放之前只對大V開放的購物車功能,較為活躍的實名認證賬號就有資格開通。抖音中的購物車按鈕,點擊後會跳出商品推薦信息並直達到淘寶。抖音聯手淘寶入局電商,這一舉動引發不少關注,有業內人士認為抖音已經在大步邁向消費升級的道路。
有評論說,抖音的賺錢能力或許會超過今日頭條;也有人指出:現在抖音的信息流廣告一年就能達到100億元,可能會越來越多。
除抖音外,各個短視頻平台也早在電商平台方面謀篇布局,有預計說,2018年娛樂內容營銷額將超過280億元,短視頻廣告額有望超400億元。
5、網貸生死劫 監管日益嚴
跑路、停業、提現困難……一長串P2P機構清單令人觸目驚心。上半年,頻頻傳來百億級P2P平台倒塌的聲音。僅以7月為例:
7月9日,錢爸爸發布暫停運營公告,該平台累計交易額突破325億元;同時,多多理財發布公告稱公司已失控;14日「投之家」平台爆雷;7月7日銀票網控制人投案,平台累計成交額140億元,用戶超69萬。7月,杭州公安局還對佑米金融、牛板金、杭州雲端金融等公司涉嫌非法吸收公眾存款案立案偵查……
P2P網路借貸以門檻低、收益高、操作方便靈活為賣點,迅速在互聯網金融市場占據一席之地。近年來狂飆猛進的P2P網貸行業,走過井噴期後,隨之而來的是倒閉和失聯大潮。
網貸平台的倒閉可能是受大環境的影響;更重要的是一些平台違規做信用中介,導致風險加大。
P2P成為危險的標簽,違規互聯網金融已演變成重大金融風險。全國P2P網貸行業不得不自律檢查。深圳、杭州、北京、廣州、上海等12個省市的地方互聯網金融協會自律組織均發布了關於網路借貸信息中介機構退出指引或規程性的文件。中金公司報告稱,預計只有十分之一的運營平台能夠活下來。而大部分P2P網貸平台業務仍不合規,相當多平台尚未完成銀行存管,即存在資金池和挪用資金的可能。
自2012年P2P異軍突起,到野蠻生長,再到行業洗牌,該行業已走過了一個完整的起伏周期。尤其是近兩年一系列監管規范出台,加速了行業的洗牌。作為重點整治的業態,P2P網路借貸和網路小貸領域存量風險化解清理完成時間將延長至2019年6月。
6、手機查徵信 誰知留後患
中國人民銀行5月發通知嚴管APP接入徵信系統。央行要求:「嚴格授權查詢機制,未經授權嚴禁查詢徵信報告,規范內部人員和國家機關查詢辦理流程,嚴禁未經授權認可的APP接入徵信系統。」
不用跑銀行排隊等候,只需在手機上下載個APP,輸入個人信息,就能查詢個人徵信,並在24小時內出具報告……很多手機APP確實方便,殊不知,背後卻存在嚴重的信息安全隱患。整個過程對於用戶來說都是在APP上完成的,但實質上是APP利用用戶提供的信息在徵信中心的平台上進行查詢,與用戶本人在徵信中心平台上查詢無異,APP在這個過程中充當了中介的角色。
部分代查APP運營商為用戶代查的初衷就是要獲取用戶信息,來實現其他商業目的。比如獲知某些用戶在央行徵信記錄不良的情況下,可以向該類用戶定向推銷其他金融貸款業務。而且,短時間內頻繁地查詢,同時沒有放款記錄,可能會讓銀行認為你急需資金但卻處處碰壁,因此會對你的借款申請更為謹慎。
央行嚴管後,能查詢個人徵信、接入央行徵信系統的應該只有符合條件的銀行和小額貸款公司、融資性擔保公司、村鎮銀行等金融機構。
7、各國發數幣 打算並不同
全球第一個由政府主導的數字貨幣今年出台。這款名為「石油幣」(Petro)的數字貨幣,由委內瑞拉政府出售。價值與石油掛鉤,每一個石油幣由委內瑞拉的一桶油作為擔保。過度依賴石油,過度的福利政策以及新能源的開發共同造成委內瑞拉經濟極度不堪。馬杜羅政府搭上數字貨幣熱潮,無疑希望盡快融資募集資金,挽救經濟敗局,穩定國內局勢。
雖然委內瑞拉數字幣聽上去不怎麼可靠,但有很多國家也在開發數字幣。伊朗郵政銀行或將開發加密貨幣;以色列也有發行「數字謝克爾」的計劃;俄羅斯研究「加密盧布」來規避美國制裁……
隨著互聯網支付興起和現金被冷落,瑞典、日本、新加坡和愛沙尼亞都在考慮使用加密貨幣來替代現在的法定貨幣。有報告預測,到2020年,全球數字支付交易量平均每年增長10.9%,2020年將達到近7260億筆。中國人民銀行數字貨幣研究所也早已掛牌成立。
8、拼多多上市 引消費反思
有些人想買龍蝦,有些人還沒吃過蝦,這或許就是拼多多崛起令人疑惑的背後。
有評論說:在拼多多看來,消費升級首先要讓一部分人先用上低品質的商品,再去考慮品質如何提升。2015年成立,名氣並不響亮的拼多多,今年異軍突起,成為僅次於阿里和京東的中國第三大電商平台。
7月26日晚,拼多多在上海和紐約兩地同時敲鍾上市。代表拼多多在紐約敲鍾的是一位拼多多的用戶,前不久剛用一分錢抽中一台iPhone
X。當天拼多多股票大漲41%,盤後交易結束達到351億美元市值。
而8月1日,國家市場監管總局要求對拼多多展開調查,上市第5天,拼多多市值蒸發50億美元。拼多多以黑馬姿態殺出電商巨頭重圍,又因商品質量問題被推到風口浪尖。不過總體來看,2018年他們的財報數據不錯。
挺拼多多的人說:要知道品牌溢價高達幾倍,有些「白牌」產品質量未必不好,但沒品牌就沒有打市場的敲門磚。而拼多多或許給了這類產品一個機會。
9、俄國世界盃 支付成贏家
法國拿了冠軍,中國笑得很開心。借世界盃的春風,俄羅斯暑期的支付寶交易量猛增了75倍。
暑期支付寶交易量增長較快的國家大多地處歐洲、澳洲。隨著選擇遠距離、高端游的中國旅客不斷增多,歐洲、澳洲的商戶對移動支付興趣也在增大。暑期,加拿大支付寶交易量增長12倍,澳大利亞增長6倍,紐西蘭增長7倍,芬蘭增長5倍……
近年來,支付寶、財付通等第三方支付加速「出海」,合作版圖從東南亞延伸到歐美國家。目前,支付寶已在40多個國家和地區接入數十萬商戶,並在其中9個國家和地區與本土品牌合作完成了本地錢包的布局;財付通的微信支付接入的國家和地區已增至40個、支持13種幣種(包括人民幣)直接結算,並已取得了馬來西亞的支付牌照。
此外,針對國人出境旅遊的剛性需求——「退稅」,多家機構都積極提升服務,以避免現金退稅等待時間長、需貨幣兌換等問題。
境外44個國家和地區的30多萬家商戶已經支持銀聯卡退稅,持卡人還可在14個國家和地區體驗即買即退的「市區退稅」。微信小程序推出「騰訊退稅通」可以實現境外實時退稅,服務覆蓋26個國家和地區的77個機場。
據介紹,歐洲80個機場在開通手機退稅後,暑期使用支付寶人均退稅近1000元。因為實時到賬,且讓遊客直接能拿到人民幣,因此年輕人有一半都這樣退稅。
10、聊天機器人 順便泡股市
機器人小冰能聊天,能作詩。今年她展示了金融能力。她可以抓取滬深兩市26類上市企業發布的全部公告,自動生成摘要。即使在大量企業同時公布各自公告的高峰時刻,小冰依然能夠保持同步,約20秒即可穩定輸出。微軟表示:國內現有90%的交易員獲得其支持,而另外10%的交易員,由於是人工處理,約晚20分鍾才能得到摘要。
而螞蟻金服對外公布的數據顯示,網商銀行的花唄與微貸業務使用機器學習降低虛假交易率近10倍,為支付寶證件審核系統開發基於深度學習的OCR系統,使證件校核時間從1天縮至1秒,同時提升了30%的通過率。
法國初創公司DreamQuark利用深度學習,幫助巴黎銀行等十幾家金融機構和公司改進金融服務決策。機器學習可分析銀行和金融公司的大量數據,追蹤客戶信用記錄,從欺詐到反洗錢的檢測評分,還通過發現市場早期變化跡象管理投資組合,為客戶避免風險。
業內專家表示,機器人在金融領域的應用前景十分良好,而未來金融領域將朝著更加智能化的方向發展,這是行業大趨勢。花旗集團總裁傑米·福雷斯表示,花旗銀行中有40%的運營職位可以完全用機器替代。未來將會有更少的員工掙更多的錢,而機器人將接管「低價值服務」。
『叄』 我的京東信用分93.2,沒有逾期,為什麼借款時總是提示暫時無法為您提供金條服務
京東金條屬於信用借款產品,能不能開通是系統綜合評估的,您可以在以下兩個入口查看是否有金條字樣,若沒有的話,則表示您現在無法使用金條。目前不支持主動申請開通的。
打開途徑:
1、京東金融APP:【京東金融App首頁】-【白條】-【金條】
2、京東APP:【京東APP】-【我的】-【我的錢包】-【生活服務】
有助於金條開通的建議:
1、保持更好的京東消費記錄;
2、多多使用京東金融其它產品;
(3)人工智慧金融科技服務提供商擴展閱讀:
京東金條是為京東用戶量身定製的現金借貸服務。金條收款賬戶可以是儲蓄卡,也可以是信用卡。目前金條借款支持的銀行非常多,但仍有少數銀行暫不支持,建議以頁面展示為准。
金條借款申請提交成功後,資金一般會在30分鍾內到賬。部分情況會有工作人員與您電話溝通進行審核,審核不會影響打款時效,具體到賬時間請以收款銀行卡情況為准。
金條利息的計算方式如下:
若您選擇了按日計息,金條自借款到賬之日起按日計息,實際借款利率在您的借款頁面會有展示。
計算方式:日利息=當前應還本金(全部應還未還本金)*日利率。
若您選擇了按月計息,按月等額本息還款:每月償還固定金額貸款本息,您須在付款日前支付全部到期應還款項。
期限分為1、3、6、12期(月),最長期限12個月,實際借款利率在您的借款頁面會有展示。
計算方式:月利息=貸款本金*貸款月利率
『肆』 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。
『伍』 人工智慧在金融科技領域有哪些應用呢
人工智慧助推了金融科技的發展,自然在金融科技領域的應用比較多比如睿智合創(北京)科技有限公司(簡稱「睿智科技」),就是一家利用人工智慧技術在金融科技領域實現服務與產品廣泛應用的企業。睿智科技的業務以大數據評分為「一個中心」,以科技賦能和智能導流為「兩個基本點」,三大核心板塊圍繞著解決銀行等金融機構的風控和獲客兩大痛點展開,且已經與國內排名前列的大中型銀行開展了緊密合作。
『陸』 區塊鏈概念股龍頭股有哪些
1.002657 中科金財
2.300663 科藍軟體
3.002152 廣電運通
4.300079 數碼科技
5.300542 新晨科技
6.600570 恆生電子
7.300561 匯金科技
8.002063 遠光軟體
9.603106 恆銀金融
區塊鏈概念股可能成為龍頭股的可能有以下幾只:
1、區塊鏈概念股1:易見股份(600093.SH)概念股指數
公司之前主營供應鏈的管理,最近幾年正在積極轉型,一方面公司努力提升公司供應鏈管理和商業保理的業務規模。
另一方面,以實現金融科技轉型為中心,以區塊鏈技術在供應鏈金融的運用為突破口,全策全力推進「易見區塊」系統的開發,2017上半年成功完成「易見區塊」系統1.0的開發,並在醫葯和大宗商品領域實現商用,易見顯然是區塊鏈概念的實踐者。
2、區塊鏈概念股2:高偉達
國內領先的金融信息化廠商,依託自身銀行IT解決方案方面優勢與銀行客戶資源提供銀行IT系統雲服務。
3、區塊鏈概念股3:新晨科技
公司現主營是應用軟體開發業務、軟硬體系統集成業務和專業技術服務業務。近年新晨科技在創新方面嘗試較為大膽,公司在雲計算、大數據、人工智慧以及區塊鏈等新技術在金融行業的應用均取得一定進展。
基於區塊鏈技術的國內信用證業務系統已經成功在銀行上線,並有望逐步成為公司軟體解決方案業務新的增長點。
龍頭股指的是某一時期在股票市場的炒作中對同行業板塊的其他股票具有影響和號召力的股票,它的漲跌往往對其他同行業板塊股票的漲跌起引導和示範作用。
龍頭股並不是一成不變的,它的地位往往只能維持一段時間。成為龍頭股的依據是,任何與某隻股票有關的信息都會立即反映在股價上。
龍頭股具備的條件:
1、龍頭股必須從漲停板開始,漲停板是多空雙方最准確的攻擊信號,不能漲停的個股,不可能做龍頭,
2、龍頭股是低價股最好,低價受眾多股民追捧,因為高價股炒作空間難度較大,相對困難。
3、龍頭股流通市要適中,適合大資金運作和散戶追漲殺跌,大市值股票和小盤股都不可能充當龍頭。
4、龍頭股同時滿足日KDJ,周KDJ,月KDJ同時低價金叉。
5、龍頭股通常在大盤下跌末期端,市場恐慌時,逆市漲停,提前見底,或者先於大盤啟動,並且經受大盤一輪下跌考驗。
龍頭股指的是某一時期在股票市場的炒作中對同行業板塊的其他股票具有影響和號召力的股票,它的漲跌往往對其他同行業板塊股票的漲跌起引導和示範作用。龍頭股並不是一成不變的,它的地位往往只能維持一段時間。
『柒』 人工智慧研究的兩個領域是什麼
人臉識別、語音識別是人工智慧應用最為人熟知的兩個領域。智能音箱、人臉門禁也已經走進不少人的生活。去年大火的無人貨櫃,則用到了「物品識別」技術。接下來,人工智慧推廣應用會怎麼走?靠演算法的不斷提升嗎?
海康威視高級副總裁徐習明說:「今天的人工智慧還是一種弱人工智慧。基於深度學習的演算法精度會無限逼近100%,但永遠無法達到。隨著『准確率』提升,最後競爭的更多是場景落地能力。」
碼隆科技首席科學家黃偉林也認同這個說法。碼隆科技是一家聚焦於「物品」圖像識別的公司,無人貨櫃是其主要應用場景之一。「在物品識別領域,目前難點在於跟垂直領域內企業的需求不斷磨合,這是一個長期的過程。一些場景,預想中覺得好做,但操作下來可能難度很大,或者不是剛需。」
「現實購買場景復雜,商品品類太多,增加了數據標注以及類別定義的難度。」黃偉林說,「我們先聚焦於難度小或者剛需的環節。比如減少『貨損』是剛需,我們就在收銀環節幫助識別貨物與條碼能否對應;無人零售櫃則由於商品品類有限,識別難度降低。」
黃偉林說:「目前來看,大家更多是想找一個好的應用場景,不斷迭代演算法和數據,教育市場,培養用戶。」
除了人臉識別、語音識別等主流外,一些小眾細分領域也開始出現。「我們把設備放到工廠之後,就能根據設備發出的雜訊,判斷設備的磨損情況或者其他故障。是不是要加潤滑油?車床刀具磨損程度如何,什麼時候更換?等等。」碩橙科技創始人譚熠說。
人工智慧還能參與到創意活動中來。據了解,已經有音樂人工智慧伴奏系統在中國亮相。人工智慧通過數據分析與學習,找到相對固定模板,然後通過套用模板進行「創作」和演出。
隨著應用場景增多,如何判斷不同領域與人工智慧的結合成熟度?
「有一些指標,首先是基礎設施情況,包括演算法的成熟度、行業數據完善程度等。」上海臨港國際人工智慧研究院最近發布了《2018年度人工智慧產業格局及創新實踐研究報告》,據其副院長李笙凱介紹,「一些領域如農業、教育,行業解決方案的個性化程度比較高,工業領域則面臨設備核心數據獲取難的問題,醫療領域也缺乏對應的病因和圖像檢查等數據,因此較難應用人工智慧。」
而金融等領域由於基礎設施完善,積累了大量的用戶行為數據、表現數據,與人工智慧結合較好。「目前來看,應用最成熟的領域依次是廣告營銷、金融、公共安全、家居、零售、交通、醫療等。」李笙凱說。
隨著人工智慧在智能安防、智能駕駛、無人零售等領域落地生根,細分領域內領軍企業如商湯、地平線等公司已獲得較高估值。在市場充滿機會的同時,李笙凱也提醒:「由於時間尚短,各應用的市場仍需經過長期驗證。」
『捌』 人工智慧在金融科技領域有哪些應用
應用場景一:徵信與風控 近幾年,國內P2P和現金貸的大量涌現,說明了個人小額信貸的市場需求巨大。在過去,針對該類小貸用戶,一般單純地依靠地推人員挨家挨戶進行實地徵信。如今,基於大數據和人工智慧技術,可以實現智能徵信和審批,極大地提高工作效率。通過多渠道獲取用戶多維度的數據,如通話記錄、簡訊信息、購買歷史、以及社交網路上的相關留存信息等;然後,從信息中提取各種特徵建立模型,對用戶進行多維度畫像;最後,根據模型評分,對用戶的個人信用進行評估。同樣,對於市場上中小微企業融資難的問題,也可以通過大數據徵信得以解決。 相對於徵信,在風控中,貸前要識別貸款人信息的真實性,還要識別其還款意願和還款能力,貸中通過監控貸款人的行為數據及時發現異常,貸後通過反饋數據補充信用評分。在這個過程中,利用用戶數據積累和人工智慧技術建立有效的智能化風控體系是核心能力,直接決定著一個平台能否持續健康地運營。應用場景二:反欺詐 金融安全是維護金融秩序的基石。與虛擬的社交網路不同,金融用戶需要驗證身份的真實性,其中可能涉及的技術包括人臉識別、語音識別、指紋識別和虹膜識別等。相對於我們人類,人工智慧在此領域往往表現得更加優異,不僅能縮短識別時間,還能降低識別錯誤率。如今,越來越多的人工智慧應用出現在現實生活中,比如指紋付款、掃臉取款等。 此外,人工智慧在網路反欺詐方面也發揮著巨大的作用,機器可以從海量的交易數據中學習知識和規則,發現異常,比如防止盜刷卡、虛假交易、惡意套現、垃圾注冊、營銷作弊等行為,為用戶和機構提供及時可靠的安全保障。應用場景三:智能投顧 智能投顧是在多個市場和大資產類別之間構建投資組合,分散風險,追求長期收益。 與傳統方式有所區別,智能投顧可結合現代資產組合理論和投資者偏好為投資者提供建議,加快釋放投資理財的「長尾」市場,具有傭金低和信息透明等特點。更通俗點說,智能投顧實際上是把私人銀行的服務在線智能化,服務更廣泛的普通老百姓。 當前,智能投顧平台已經在國內市場出現。2016年12月,招商銀行摩羯智投正式上線,這是國內銀行業首家推出的智能投顧服務。據介紹,摩羯智投運用機器學習演算法,融入招行多年的業務經驗,在此基礎上構建了以公募基金為基礎的、全球資產配置的「智能基金組合配置服務」。在客戶進行投資期限和風險收益選擇後,摩羯智投會根據客戶自主選擇的「目標-收益」要求,構建基金組合,由客戶進行決策、「一鍵購買」並享受後續服務,使得投資小白也可以輕松使用。應用場景四:營銷與客服 在金融平台上,如何識別有效的客戶往往是難點。而人工智慧可以通過用戶畫像和大數據模型精準找到用戶,實現精準營銷。 另外,在客服中,用戶咨詢的問題大都是重復性的,而且往往限定在幾個特定的領域內,這些特點使其成為自然語言處理和智能客服機器人的極佳選擇。通過智能客服機器人可以發掘用戶的需求,解釋和推薦產品,還能帶來銷售轉化。智能客服可以解決用戶的大部分問題,在非常確定答案的時候可以直接回答,在不確定時把可能的答案提供給人工客服,由人工客服判斷選擇最佳答案發送給用戶。這樣極大地提升了客服效率和用戶體驗,同時也降低了人力成本。應用場景五:投資決策 在投資機構和投行部門中,日常的工作如收集大量的資料、進行數據分析、報告撰寫等,往往佔用了大量的時間和精力。而在處理海量的數據信息時,機器擁有天然的優勢,通過自然語言處理技術可以理解文本信息,尋找市場變化的內在規律。一個經典案例是沃爾瑪超市發現尿布和啤酒放在一起會增加銷量。大數據可以發現看似毫不相關的事件間的關聯性,應用在投資領域也會有同樣的效果,比如蘋果發布新手機會影響哪些公司的股價等。 人工智慧還能夠根據收集到的市場歷史數據進行預測,分析判斷企業的成長性,從而輔助投資決策。一個著名例子是,美國最大的信用卡行CapitalOne的兩名員工利用職務便利,分析了至少170家上市零售公司的信用卡消費情況,並據此預測這些公司的營業收入,然後提前購入看漲期權或看跌期權,三年內投資收益率高達1800%。雖然是反例,但對於智能預測應用有很好的啟發意義。 此外,機器還可以根據收集到的資料,自動生成大量格式固定的文檔,比如招股說明書、研究報告、盡調報告和投資意向書等,從而提高效率,減少枯燥的重復性工作。