数字化颠覆全球金融生态,金融数字化人才转型

 新闻资讯     |      2020-03-20 10:33

数字化主要包含大数据、云计算、人工智能以及区块链技术。而这几者之间的关系,如果将数字化平台用人来类比:互联网、移动互联网以及物联网就像人类的神经系统,大数据就像人体内的五脏六腑、皮肤以及器官,云计算相当于人体的脊梁。

没有网络,五脏六腑与和脊梁就无法相互协同;没有云计算,五脏六腑无法挂架;而没有大数据,云计算就是行尸走肉、空心骷髅。有了神经系统、脊梁、五脏六腑、皮肤和器官之后,加上相当于灵魂的人工智能——人的大脑和神经末梢系统,基础的数字化平台就已经成型了。而区块链技术,就像更先进的“基因改造技术”,从基础层面大幅度的提升大脑反应速度、骨骼健壮程度、四肢操控灵活性。数字化平台在区块链技术的帮助下,基础功能和应用将得到颠覆性改造,从而对经济社会产生更强大的推动力。

数字化与工业制造相结合时,就形成工业制造4.0;与物流行业相结合,就形成智能物流体系;与城市管理相结合,就形成智慧城市;与金融结合,就形成金融科技或科技金融。在与金融相结合的过程中,数字化拥有的海量信息、计算能力、共识机制,可以大幅度的提高金融服务的效率、安全性,降低金融机构运营成本、坏账率和风险。

移动支付使得个人的资金往来信息沉淀下来成为信用数据,使得企业在业态层面有了极大的创新——所有权与使用权分离。这就是共享单车、共享办公等共享业态能够出现并蓬勃发展的基础。企业在销售商品或服务时,不再需要卖掉所有权,而只需要卖掉某一个时段的使用权。未来,共享家具、共享工具、共享智力等各类共享业态在移动支付的助推下,将迎来更大的发展机遇。

在当前数字化浪潮的大趋势下,依托技术更新缓慢、安全性难以保证的SWIFT和CHIPS系统是没有前途的。在大数据平台、区块链技术的驱动之下,构建形成一个新的清结算网络已经成为当前许多国家的共识。区块链技术具有去中心化、信息不可篡改、集体维护、可靠数据库、公开透明五大特征,在清结算方面有着透明、安全、可信的天然优势。目前全球已有24个国家政府投入并建设分布式记账系统,超过90个跨国企业加入到不同的区块链联盟中。

DCEP的意义在于它不是现有货币的数字化,而是M0的替代。它使得交易环节对账户依赖程度大为降低,有利于人民币的流通和国际化。同时DCEP可以实现货币创造、记账、流动等数据的实时采集,为货币的投放、货币政策的制定与实施提供有益的参考。人民银行对于DCEP的研究已经有五六年,我认为已趋于成熟。中国人民银行很可能是全球第一个推出数字货币的央行。

当今时代是一个数字化时代,技术革新和数字化经济的全面兴起,让科技由最初的工具角色转变成驱动金融变革的中坚力量。

数字化与金融业不断碰撞融合,不仅改变了个人间、企业间、国家间的清结算方式及主权货币发行机制,还大幅提升了产业链运营效率,带来了整个经济社会的发展和人类的进步。展望未来,量化投资和智能投顾、人工智能定价和理赔核算、金融云服务、区块链存证等新金融业态正不断进化,将引领金融业进入一个全新的时代。

DT时代的到来给目前的IT人员带来很大挑战,数据时代下要求企业员工不仅要懂技术,还要实现技术与业务的完美结合,不断优化应用组合,信息和业务流程,通过IT实现业务创新。而数字化是金融科技创新的首要任务,各大金融企业纷纷制定了数字化转型愿景和战略,力图加快企业的数字化进程,所以急需在机构内部培养一批具备相应业务知识并且能够较为熟练掌握各类数据分析工具的专业人才,发扬用数据驱动业务决策的大数据文化。

未来的企业中不存在盲目执行的人,也不存在仅发号施令的人。传统企业中的管理者将逐渐转变为赋能者。将自身的知识赋能给流程决策系统,这样业务运营才可以实现智能化;将自身的知识赋能给组织,这样所在组织才可以良性发展,处于领先地位。特此,CDA数据科学研究院推出《金融数字化转型人才训练营》,助你在金融从业的道路上找到更多的出路。

数字化是金融科技发展的必然结果,金融企业纷纷制定数字化转型的发展战略。今晚7点半(2020.03.05 19:30),CDA金融数字化转型人才训练营免费直播课程,主讲人曾老师——华中师范大学管理科学与工程硕士,5年金融场景下风控数据分析,风控模型经验。

《金融数字化转型人才训练营》不仅是讲如何发现业务问题、整理数据、建立模型、编写报告、构建业务应用数字化解决方案。而是力图为金融从业者提供个人数字化转型的解决方案,转型成为组织内部数字化赋能者。

本课程是2+3的结构,前面的“2”是能力体系建设,包括数字化战略和管理、数据和AI中台。数字化人才首先是复合型人才,既要懂算法又要知道数据应用的价值,还知道如何利用大数据工具付诸实现。后者的“3”是数字化应用领域,包括客群运营、信用风控、操作风控。数字化能力是一个整体,三个方面的数据应用场景都需要涉及到该领域的数据业务洞察、数据产品研发、数据治理、商业洞察和在大数据系统上落地。但是三个方面的应用场景对数字化能力的不同组成部分各有侧重,合在一起才能诠释数据和AI的应用全貌。

北京大学会计学博士,ThoughtWorks中国金融首席数据科学家,中国大数据产业生态联盟专家委员会委员,反洗钱模型专家。 具有15年金融、互联网行业数据科学实施和咨询服务经验。在加入ThoughtWorks之前,曾任毕马威大数据咨询副总监、某消金公司数据部高级经理、百度大数据算法工程师。现专注于金融行业的数据资产管理、数字化人才培养,金融行业客户、风险和监管智能的解决方案。著有《Python数据科学:技术详解与商业实践》等三本数据科学图书。 负责授课模块:数字资产规划与管理、智能客群运营、智能操作风控。

东北大学基础数学专业,硕士研究生 近8年来,一直从事金融、电信行业数据架构、数据治理和数据分析挖掘方面工作。现任北京捷报金峰数据技术有限公司产品技术总监,主要负责公司数据治理解决方案的建设、数据治理配套平台的研发,以及银行业数据治理应用场景的研究,该项目在17年获得北京市创新项目资金资助。 负责授课模块:数据中台和AI中台。

华中师范大学管理科学与工程硕士 拥有5年金融场景下风控数据分析,风控模型经验。对互联网金融、消费金融领域中的消费分期,小微贷款,汽车金融的风险管理中的数据分析、数据挖掘,人工智能应用有深入了解与实践。曾主讲CDA的多门数据挖掘课程,有丰富的授课经验。 负责授课模块:智能信用风控。

1. 毕业后可总结分享自己的学习心得、技术干货、优秀作业、实操案例等内容,CDA研究院审核通过,可给予一定的奖金酬劳。

2. 精英学员毕业后CDA可以提供丰富的学员个人IP打造机会,给予包装与传播支持,帮助学员积累个人粉丝,打造个人名气。

3. 精英学员毕业后可参与CDA俱乐部线下活动,作为嘉宾分享;可加入CDA助教兼职团队;优秀精英学员可成为CDA兼职讲师,获取价值和物质激励。

4. CDA为即将毕业的精英学员提供就业咨询和推荐服务,并邀请行业大咖分享心里路程,协助学员进行技能提升的同时,时刻把握市场最新动态,为学员创造更多与市场、行业大咖连接的机会。