❶ 金融科技的前景怎麼樣
近年來，中國金融科技發展迅速，甚至在一些技術領域比如支付處置能力等方面處於全球領先地位，不過，我國金融科技行業發展仍不平衡，比如第三方支付相對發達，而網路貸款比較混亂、股權眾籌基本沒有做起來。同時，互聯網金融的過快發展和創新帶來了諸多風險問題。
據前瞻產業研究院《中國科技金融服務深度調研與投資分析報告》顯示，2017年第二季度，全球在金融科技領域的投資超過84億美元，超過第一季度36億美元的兩倍。其中，支付服務占整個金融科技的17.6%，儲蓄和投資佔16.7%，保險服務佔7.7%，在線借貸則佔5.6%。
與此同時，隨著互聯網、區塊鏈等技術的發展，越來越多的新名詞不斷涌現。打著金融科技旗號行騙的例子並不罕見。因此，對於金融科技的風險，我們也要有所判斷。
❷ 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。
❸ 金融銷售和web前端開發那個有前途嗎
看個人興趣愛好，前端開發要不斷地學習，前期找工作賊難，我現在一年經驗，還是很難找，都得要3年以上經驗
❹ 要跟會計「搶飯碗」財務機器人有點牛
全球四大會計師事務所紛紛引入人工智慧、推出財務機器人解決方案，多家人工智慧公司推出的發票查驗認證機器人、自動報稅機器人等紛紛面市，施行幾十年的會計從業資格認定取消……一直被視為穩定的會計職業真的成了「高危」工作？10日，在江蘇省會計學院聯合北京國家會計學院、南京財經大學、元年科技股份有限公司舉辦的「大變革時代下的財務轉型升級」主題講堂上，來自全國的學界及業內大咖就此發表高見。
財務機器人能處理超8成的基礎財稅工作
「機器換人」現象引來崗位需求新變化這一話題，本報在上月21日的年度招聘大集報道中就已經關注過，數據表明，「互聯網+金融」服務模式的普及和智能化技術的應用，傳統招聘大戶金融業的需求佔比同比下降了5.4個百分點。
對此，國家會計學院黨委書記、院長秦榮生教授表示，大數據、智能化、移動互聯網和雲計算……「大智移雲」的數字化浪潮不可阻擋，就基礎財稅工作而言，機器取代人是必然趨勢。
元年科技股份有限公司高級副總裁李彤認為，未來80%甚至更多的基礎財稅工作會被自動機器人代替，這些簡單重復的工作，人越干越累、機器卻能越干越好，這種情況下，如果財會人員只會做填表做賬等基礎會計工作，那就必然面對兩個選擇：失業或者轉型。
財務機器人還很能幹
現在不少財務人員面臨著這樣的糾結：面對各種報表和數據，加班熬夜不在話下，忙碌起來恨不得生出三頭六臂，他們既希望能有機器人助手來幫忙，但又怕這個機器人搶走自己的飯碗。
對此，李彤認為，事實上，傳統財務工作存在大量機械重復的部分，其中財務機器人可以完成的工作有很多，比如可替代財務流程中的手工操作(特別是高重復的)，管理和監控自動化財務流程，錄入信息、合並數據、匯總統計，根據既定業務邏輯進行判斷，識別財務流程中的優化點等等。
而且財務機器人還具有能24小時不間斷工作、投資回收期短、工作精準度高、其快速運算能力使得「抽查」變「全查」等好處。
財務人員：要學會與人工智慧合作解決問題
秦榮生教授表示，會計審計人員需要盡快進行職業角色的轉變，如果漠視甚至抗拒這種變革，原地隔岸觀火，就必然會被淘汰，就像當年會計電算化來臨，抱著「算盤」不放的人就因為沒能跟上時代步伐被迫出局了。
清華大學覃征教授說，財務機器人上崗是大勢所趨，財務機器人就是工具，製造與使用它都是為了更好地工作，會計人員不必糾結，更不必危言聳聽、驚慌失措，就像電腦代替算盤，我們需要的只是學習與駕馭它，學會和人工智慧合作，共同解決問題，做好與財務機器人成為同事的思想准備就好。
覃征認為，人工智慧的推廣既是一個轉折點，也是一個契機，目前國內低端會計人員過剩，而高端會計人才極其緊缺。財務機器人能夠取代的一定是低端會計人員，未來真正需要的是懂法律、懂會計、懂業務、懂平台化軟體管理的綜合性人才。機器人的出現可以把更多財務人員解放出來，讓比機器人更聰敏的財務人員去做更高端的財務管理和決策工作。
「人工智慧」逼高校改變培養模式
在高校，金融人才培養也在發生變化，金融、會計等專業的學生不僅要學習金融知識，外語、計算機的學習一個都不能少。南京財經大學會計學院院長姚文韻教授認為，財務機器人的出現必然反過來迫使高校人才培養模式進行變革。現在幾乎所有高校都開設了財務會計類專業，但其中相當部分層次較低、缺乏特色，新時代來臨，高校財會專業面臨重新洗牌的可能。
姚文韻舉例說，在企業赴美上市的過程中，企業急需既了解國內會計准則、又深諳美國會計准則，同時又有較高外語水平的高端綜合人才為其提供各種專業財務分析以及IPO並購等服務，這樣的人才永遠也不必擔心被機器人取代，也往往能夠接觸到更核心的財務工作，為企業帶來更大的利益，身價和薪酬自然也水漲船高。
❺ RPA財稅機器人哪個比較好
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RPA財務機器人如今已成為了企業推動數字化財務管理轉型的重要工具之一，作為一個數字工具，該機器人的自動化程度非常高，具體來說，可以輕松的集成在企業現有的不同系統上，比如金蝶系統、辦公軟體、ERP、用友軟體等等，能夠跨系統、跨平台自動處理財務數據。通過這種方式，可以去優化財務人員的工作內容，幫助他們告別重復度高、低價值的工作內容，從而有更多的時間去應對具有挑戰性、高價值的工作，以提高員工個人價值，為企業帶來更大的收益。
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❻ 金融科技與科技金融有什麼區別
金融科技和科技金融存在以下幾個方面的區別
概念核心：金融科技的概念核心是科技，具備為金融業務提供科技服務的基礎設施屬性，與其並列的概念還有軍事科技等；科技金融則著眼於金融，是用以服務於科技創新的金融業態，也是金融服務於實體經濟的典型代表，與其並列的概念還有消費金融等。
目標：發展金融科技的目標在於利用科技的手段提高金融的整體效率；發展科技金融的目標在於以金融服務創新來支持實體經濟，推動科技創新創業。
參與主體：金融科技的主體是以科技企業、互聯網企業、偏技術的互聯網金融企業為代表的技術驅動型企業；科技金融的主體是以傳統金融機構、互聯網金融為代表的金融業。
實現方式：實現金融科技創新的方式是技術的突破；實現科技金融創新的方式是金融產品的研發。
具體產品：金融科技的具體產品包括第三方支付、大數據、金融雲、區塊鏈、徵信、AI等等；科技金融的具體產品包括投貸聯動、科技保險、科技信貸、知識產權證券化、股權眾籌等。
❼ 國內財稅客服機器人哪家做的好啊易聊機器人好嗎
我覺得國內財稅客服機器人做的好的就是易聊
❽ 國內財稅機器人正式上線，你是要被淘汰的那位會計嗎
財稅機器人高效完成了企業代賬會計的基礎工作，把普通會計原來一天甚至幾天工作量在10分種內完成了。根據了解到，國內市場上類似這樣的機器人可取代70%～80%的基礎會計工作。
普通會計人應該重新定位自己的工作，不能單一的做一些記帳、算帳和數據整理方面的工作。而是需要騰出更多時間加強學習，從而提升自己的各方面財會技能，來處理更加高級的工作，讓自身的價值得以在更加高級的工作中得以發揮。
❾ 易聊財稅客服機器人有什麼技術方面優勢
對於易聊財稅客服機器人的技術優勢，我認為主要就是多場景，實現有序文法、主動引導和復雜場景會話，知識體系更全面，而且還有海量優質客服聊天大數據為依託，具備更高話術水平，更懂行業。
❿ 金融科技的發展對金融業產生哪些影響
第一、金融科技有助於推動金融機構的轉型升級。數字化轉型已經成為所有金融機構共同關注、共同推動的行業趨勢。拓展金融服務的邊界，提高金融供給的效率，拓寬金融機構的發展空間，已成為金融機構的重要戰略選擇。金融科技簡化供需雙方的交易環節，降低資金融通邊際成本，開辟融達客戶的全新途徑，推動金融機構實現服務模式創新、業務流程再造、運營管理變革，不斷增強核心競爭力，為金融業轉型升級持續賦能。例如各大銀行都在加大企業手機銀行建設用於服務企業，對於中小企業、初創企業來說，線上服務能更加便捷的滿足企業需求。
第二、金融科技有助於推動普惠金融發展。大數據分析等新技術應用是解決中小企業融資難、融資貴問題的一把金鑰匙。通過線上服務、生物識別等便利化服務，同時通過引進海關數據、工商數據、稅務數據等第三方數據建立模型，提升風控能力，使業務能覆蓋到更多的中小企業，促進普惠金融加快發展。應用線上模式促進中小企業、中小客戶以及初創企業融資，是突破物理網點局限、推動普惠金融發展的新途徑。
【拓展資料】
金融科技的關鍵是金融和科技的相互融合，技術突破是金融科技發展的原動力。所以結合信息技術對金融的推動，可以將金融科技的發展分為以下三個階段。
第一階段：傳統金融觸網
2005-2010年是互聯網時代，互聯網加快世界互通互聯，使得互聯網商業迅速發展起來，對金融業也產生了些許改變。
具體表現為金融觸網，簡單的傳統金融業務線上化，通過IT技術應用實現辦公和業務的電子化自動化，從而提高業務效率。典型代表為網上銀行，將線下櫃台業務轉移至PC端。此時，IT作為後台部門存在，為部分金融業務提供技術支持，或者科技企業扮演技術服務或解決方案提供商角色。
第二階段：互聯新金融興起
2011-2015年是移動互聯網時代，智能手機的普及使得人們隨時隨地溝通成為可能，極大提高了網路利用的效率。
這一階段具體表現為傳統金融類機構搭建在線業務平台，對傳統金融渠道的變革，實現信息共享和業務融合。同時互聯網公司的金融化應運而生，使得移動支付成為可能。此時，互聯網在金融業的滲透率逐步提升，但並不改變傳統金融的本質屬性。
第三階段：金融和科技強強聯合
2016年至今人工智慧時代，雲計算、大數據、區塊鏈、人工智慧等關鍵技術日益成熟，成為金融創新的重要推動力。
在這個階段，金融業通過新的科技改變傳統的金融信息採集來源、風險定價模型、交易決策的過程、信用中介的角色，大幅提升傳統金融的效率，解決傳統金融的痛點，如數字貨幣、大數據徵信、智能投顧、供應鏈金融。至此，金融和科技強強聯合，對傳統金融產生變革。