❶ 金融科技的前景怎么样
近年来，中国金融科技发展迅速，甚至在一些技术领域比如支付处置能力等方面处于全球领先地位，不过，我国金融科技行业发展仍不平衡，比如第三方支付相对发达，而网络贷款比较混乱、股权众筹基本没有做起来。同时，互联网金融的过快发展和创新带来了诸多风险问题。
据前瞻产业研究院《中国科技金融服务深度调研与投资分析报告》显示，2017年第二季度，全球在金融科技领域的投资超过84亿美元，超过第一季度36亿美元的两倍。其中，支付服务占整个金融科技的17.6%，储蓄和投资占16.7%，保险服务占7.7%，在线借贷则占5.6%。
与此同时，随着互联网、区块链等技术的发展，越来越多的新名词不断涌现。打着金融科技旗号行骗的例子并不罕见。因此，对于金融科技的风险，我们也要有所判断。
❷ 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。
❸ 金融销售和web前端开发那个有前途吗
看个人兴趣爱好，前端开发要不断地学习，前期找工作贼难，我现在一年经验，还是很难找，都得要3年以上经验
❹ 要跟会计“抢饭碗”财务机器人有点牛
全球四大会计师事务所纷纷引入人工智能、推出财务机器人解决方案，多家人工智能公司推出的发票查验认证机器人、自动报税机器人等纷纷面市，施行几十年的会计从业资格认定取消……一直被视为稳定的会计职业真的成了“高危”工作？10日，在江苏省会计学院联合北京国家会计学院、南京财经大学、元年科技股份有限公司举办的“大变革时代下的财务转型升级”主题讲堂上，来自全国的学界及业内大咖就此发表高见。
财务机器人能处理超8成的基础财税工作
“机器换人”现象引来岗位需求新变化这一话题，本报在上月21日的年度招聘大集报道中就已经关注过，数据表明，“互联网+金融”服务模式的普及和智能化技术的应用，传统招聘大户金融业的需求占比同比下降了5.4个百分点。
对此，国家会计学院党委书记、院长秦荣生教授表示，大数据、智能化、移动互联网和云计算……“大智移云”的数字化浪潮不可阻挡，就基础财税工作而言，机器取代人是必然趋势。
元年科技股份有限公司高级副总裁李彤认为，未来80%甚至更多的基础财税工作会被自动机器人代替，这些简单重复的工作，人越干越累、机器却能越干越好，这种情况下，如果财会人员只会做填表做账等基础会计工作，那就必然面对两个选择：失业或者转型。
财务机器人还很能干
现在不少财务人员面临着这样的纠结：面对各种报表和数据，加班熬夜不在话下，忙碌起来恨不得生出三头六臂，他们既希望能有机器人助手来帮忙，但又怕这个机器人抢走自己的饭碗。
对此，李彤认为，事实上，传统财务工作存在大量机械重复的部分，其中财务机器人可以完成的工作有很多，比如可替代财务流程中的手工操作(特别是高重复的)，管理和监控自动化财务流程，录入信息、合并数据、汇总统计，根据既定业务逻辑进行判断，识别财务流程中的优化点等等。
而且财务机器人还具有能24小时不间断工作、投资回收期短、工作精准度高、其快速运算能力使得“抽查”变“全查”等好处。
财务人员：要学会与人工智能合作解决问题
秦荣生教授表示，会计审计人员需要尽快进行职业角色的转变，如果漠视甚至抗拒这种变革，原地隔岸观火，就必然会被淘汰，就像当年会计电算化来临，抱着“算盘”不放的人就因为没能跟上时代步伐被迫出局了。
清华大学覃征教授说，财务机器人上岗是大势所趋，财务机器人就是工具，制造与使用它都是为了更好地工作，会计人员不必纠结，更不必危言耸听、惊慌失措，就像电脑代替算盘，我们需要的只是学习与驾驭它，学会和人工智能合作，共同解决问题，做好与财务机器人成为同事的思想准备就好。
覃征认为，人工智能的推广既是一个转折点，也是一个契机，目前国内低端会计人员过剩，而高端会计人才极其紧缺。财务机器人能够取代的一定是低端会计人员，未来真正需要的是懂法律、懂会计、懂业务、懂平台化软件管理的综合性人才。机器人的出现可以把更多财务人员解放出来，让比机器人更聪敏的财务人员去做更高端的财务管理和决策工作。
“人工智能”逼高校改变培养模式
在高校，金融人才培养也在发生变化，金融、会计等专业的学生不仅要学习金融知识，外语、计算机的学习一个都不能少。南京财经大学会计学院院长姚文韵教授认为，财务机器人的出现必然反过来迫使高校人才培养模式进行变革。现在几乎所有高校都开设了财务会计类专业，但其中相当部分层次较低、缺乏特色，新时代来临，高校财会专业面临重新洗牌的可能。
姚文韵举例说，在企业赴美上市的过程中，企业急需既了解国内会计准则、又深谙美国会计准则，同时又有较高外语水平的高端综合人才为其提供各种专业财务分析以及IPO并购等服务，这样的人才永远也不必担心被机器人取代，也往往能够接触到更核心的财务工作，为企业带来更大的利益，身价和薪酬自然也水涨船高。
❺ RPA财税机器人哪个比较好
RPA财税机器人来也科技比较好，有庞大的软件机器人开发社区，拥有60万的开发者，以及多年积累的经验，得到了政企客户的一致认可。【点击免费使用社区版】
RPA财务机器人如今已成为了企业推动数字化财务管理转型的重要工具之一，作为一个数字工具，该机器人的自动化程度非常高，具体来说，可以轻松的集成在企业现有的不同系统上，比如金蝶系统、办公软件、ERP、用友软件等等，能够跨系统、跨平台自动处理财务数据。通过这种方式，可以去优化财务人员的工作内容，帮助他们告别重复度高、低价值的工作内容，从而有更多的时间去应对具有挑战性、高价值的工作，以提高员工个人价值，为企业带来更大的收益。
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❻ 金融科技与科技金融有什么区别
金融科技和科技金融存在以下几个方面的区别
概念核心：金融科技的概念核心是科技，具备为金融业务提供科技服务的基础设施属性，与其并列的概念还有军事科技等；科技金融则着眼于金融，是用以服务于科技创新的金融业态，也是金融服务于实体经济的典型代表，与其并列的概念还有消费金融等。
目标：发展金融科技的目标在于利用科技的手段提高金融的整体效率；发展科技金融的目标在于以金融服务创新来支持实体经济，推动科技创新创业。
参与主体：金融科技的主体是以科技企业、互联网企业、偏技术的互联网金融企业为代表的技术驱动型企业；科技金融的主体是以传统金融机构、互联网金融为代表的金融业。
实现方式：实现金融科技创新的方式是技术的突破；实现科技金融创新的方式是金融产品的研发。
具体产品：金融科技的具体产品包括第三方支付、大数据、金融云、区块链、征信、AI等等；科技金融的具体产品包括投贷联动、科技保险、科技信贷、知识产权证券化、股权众筹等。
❼ 国内财税客服机器人哪家做的好啊易聊机器人好吗
我觉得国内财税客服机器人做的好的就是易聊
❽ 国内财税机器人正式上线，你是要被淘汰的那位会计吗
财税机器人高效完成了企业代账会计的基础工作，把普通会计原来一天甚至几天工作量在10分种内完成了。根据了解到，国内市场上类似这样的机器人可取代70%～80%的基础会计工作。
普通会计人应该重新定位自己的工作，不能单一的做一些记帐、算帐和数据整理方面的工作。而是需要腾出更多时间加强学习，从而提升自己的各方面财会技能，来处理更加高级的工作，让自身的价值得以在更加高级的工作中得以发挥。
❾ 易聊财税客服机器人有什么技术方面优势
对于易聊财税客服机器人的技术优势，我认为主要就是多场景，实现有序文法、主动引导和复杂场景会话，知识体系更全面，而且还有海量优质客服聊天大数据为依托，具备更高话术水平，更懂行业。
❿ 金融科技的发展对金融业产生哪些影响
第一、金融科技有助于推动金融机构的转型升级。数字化转型已经成为所有金融机构共同关注、共同推动的行业趋势。拓展金融服务的边界，提高金融供给的效率，拓宽金融机构的发展空间，已成为金融机构的重要战略选择。金融科技简化供需双方的交易环节，降低资金融通边际成本，开辟融达客户的全新途径，推动金融机构实现服务模式创新、业务流程再造、运营管理变革，不断增强核心竞争力，为金融业转型升级持续赋能。例如各大银行都在加大企业手机银行建设用于服务企业，对于中小企业、初创企业来说，线上服务能更加便捷的满足企业需求。
第二、金融科技有助于推动普惠金融发展。大数据分析等新技术应用是解决中小企业融资难、融资贵问题的一把金钥匙。通过线上服务、生物识别等便利化服务，同时通过引进海关数据、工商数据、税务数据等第三方数据建立模型，提升风控能力，使业务能覆盖到更多的中小企业，促进普惠金融加快发展。应用线上模式促进中小企业、中小客户以及初创企业融资，是突破物理网点局限、推动普惠金融发展的新途径。
【拓展资料】
金融科技的关键是金融和科技的相互融合，技术突破是金融科技发展的原动力。所以结合信息技术对金融的推动，可以将金融科技的发展分为以下三个阶段。
第一阶段：传统金融触网
2005-2010年是互联网时代，互联网加快世界互通互联，使得互联网商业迅速发展起来，对金融业也产生了些许改变。
具体表现为金融触网，简单的传统金融业务线上化，通过IT技术应用实现办公和业务的电子化自动化，从而提高业务效率。典型代表为网上银行，将线下柜台业务转移至PC端。此时，IT作为后台部门存在，为部分金融业务提供技术支持，或者科技企业扮演技术服务或解决方案提供商角色。
第二阶段：互联新金融兴起
2011-2015年是移动互联网时代，智能手机的普及使得人们随时随地沟通成为可能，极大提高了网络利用的效率。
这一阶段具体表现为传统金融类机构搭建在线业务平台，对传统金融渠道的变革，实现信息共享和业务融合。同时互联网公司的金融化应运而生，使得移动支付成为可能。此时，互联网在金融业的渗透率逐步提升，但并不改变传统金融的本质属性。
第三阶段：金融和科技强强联合
2016年至今人工智能时代，云计算、大数据、区块链、人工智能等关键技术日益成熟，成为金融创新的重要推动力。
在这个阶段，金融业通过新的科技改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、交易决策的过程、信用中介的角色，大幅提升传统金融的效率，解决传统金融的痛点，如数字货币、大数据征信、智能投顾、供应链金融。至此，金融和科技强强联合，对传统金融产生变革。