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论金融人士的FINTECH修养

关键词:论金融人士的FINTECH修养

日期:2020-06-13文章来源:互联网
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作为工作了十多年的金融从业人,笔者大胆地预测一下,未来十年的银行业将和现在我们看到的情况完全不同。传统银行业务经过电算化、信息化转型升级,正在全面进入数据智能化阶段。这将对金融从业者产生巨大的技能挑战,并因此出现明显的人才断层现象。也就是说,传统金融行业必然要引进新生血液而淘汰无法跟上技术进步的人员。

我们先看一组数据:中国作为消费型数字经济大国,零售电商交易额佔世界总额的42%,移动支付业务额高达美国的11倍。麦肯锡全球研究院(MGI)“中国行业数字化指数”表明,金融与保险、信息和通信技术、传媒是数字化进步最快的前三位“排头兵”。作为数字经济的前锋和主力,未来会加速发展,引领行业价值链重构和效率提升。

目前看来,云计算已经成为金融业的基础设施,另一个革命性的基础设施构架技术──区块链在加速发展成熟。大数据和人工智能已经在金融行业应用中崭露头角,势不可挡。移动互联网已经成为新的金融服务终端,并将进一步延伸到工业互联网领域。我们将会看到FINTECH家族的技术将不断丰富,通过技术迭代不断升级,这是一个以十年为周期的快速变化领域。所有金融人都不得不积极投身其中,主动学习和参与实践,才有可能通得过迎面而来的挑战。

最近机械工业出版社华章科技给笔者寄了几本金融行业有关的样书,我从中挑了几本供金融业同行参考。对於银行业的同仁,推荐《银行数字化转型》。中国银行业的电算化起步较早,但是网络数字化的时间还不足二十年,发展速度很快,已经开始全面进入移动数字化阶段。该书作者从事银行工作二十多年,可贵的是既从事过业务部门又参与过IT系统改造升级,因此这本书写得简明扼要,比较贴近实际。

银行数字化转型将走向哪个方向?关注区块链的专家强调“去中心化金融”,笔者个人认为这还是一个非常遥远的概念。数字化转型对於任何一个行业都是艰巨的系统工程,而银行由於位处国家金融重器的基础与核心地位,除了行业特征之外,更有监管方面的考量,数字化转型启动早,但任重道远。银行业务会更轻捷更便利,但是基础架构和业务逻辑很难一下子发生巨大改变。

《金融科技:人工智能与机器学习卷》是一本值得翻阅的介绍人工智能大数据行业应用的科普书,虽然书名不够吸引人,但是信息和数据较新,有较大参考价值。通过这本书,基本可以了解最近三、四年金融行业对人工智能和大数据的应用场景。金融科技的其他技术在金融行业的应用的整体情况,可以参考《金融科技:技术驱动金融服务业变革》。这本书具有国际视野,也介绍了区块链技术在金融行业,比如贸易金融、跨境支付、资产证券化、银团贷款等方面的应用场景。

智能金融是最近几年加速发展的领域,量化投资、智能投顾、风险管理是主要受益者。这些都与大数据分析的关联性很强。在金融数据分析方面,可以参考《PYTHON金融数据分析》。在金融科技与对冲技术氾滥的时代,面对今年一个月内经历了五次熔断的华尔街,如何应对无法预期的系统性风险,《REAL-TIME实时风险》介绍了美国量化投资的实践情况,并对金融科技的使用进行了分析和展望,观点值得借鉴。

另一个重要方面是智能风险管理,《智能风控:原理、算法与工程实践》和《智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模》是同一作者写的姊妹篇,基於Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践,提供了二十一种实用算法和二十六个解决方案,以及基於Python的信用风险管理和评分卡建模应用实例。

数字经济时代的特点是数字技术驱动的全方位社会经济变革,金融行业走在变革的前列,金融人更应努力学习,提高自我,及时抓住时代赋予的机遇。