금융 과학 기술 기금 공개 발행

위키피디아의 정의에 따르면 금융 기술 (Financial tech) 의 약자인 Fintech 는 금융 기술을 의미하며, 기술로 금융 혁신을 주도하고 기술로 금융 시스템을 개선하여 금융 서비스 효율성을 높이고 운영 비용을 절감하며 신흥 기술을 통해 금융 업무 효율성을 높이는 회사를 말합니다.

그러나이 설명은 여전히 ​​추상적입니다. 사람들은 구체적인 기술과 금융 형식에 대해 서로 다른 이해를 가지고 있다. 나는 과학기술이 최전선이고 역동적인 개념이라고 생각하는 경향이 있다. 한 기술은 처음 등장했을 때 선진적이고 파격적이었을 수 있으며, 그 다음에는 급속도로, 반복적이며, 대량의 관련 제품과 서비스가 쏟아져 나올 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 과학명언) 이후 기술은 점차 형성되어 성숙 단계에 접어들고, 대체 기술이 나타난 후 쇠퇴기에 접어들었다.

기술이 후반전에 들어서면 이 기술을 개발하는 회사가 선두 기술 회사인지 아닌지 말하기 어렵다. 예를 들어, 인터넷 기술은 이미 매우 성숙한 기술이며, R&D 문턱은 이미 매우 낮다. 웹 사이트나 앱을 만드는 것은 모두 기술 회사가 아니다.

따라서 과학기술과 금융의 경우 소프트웨어와 인터넷을 통해 정보를 전달하는 금융 기술 회사도 아니고, 투자 융자를 위한 네트워크 플랫폼을 구축하는 금융 기술 회사도 아니다. 진정한 금융 기술 회사는 대규모 데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 등 현재의 최첨단 기술을 활용하여 금융 업무의 효율성을 효과적으로 높이거나 전통적인 조건 하에서 할 수 없는 일을 완수하는 기업입니다.

시대가 발전함에 따라 몇 년 후에는 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 등의 기술이 상용기술이 되어 금융 효율을 높이는 한계 효과가 0 이 되고, 그 대신 금융 효율을 높일 수 있는 신기술이 될 것이다. 그 당시, 금융과학기술회사의 기준은 재정의되어야 했다.

금융 기술은 심혈을 기울인 것이 아니다.

Fintech 는 새로운 단어이지만, 기술과 금융의 교차는 이미 처음이 아니다. 사실 기술과 금융은 한 쌍의 커플과 같다. 발전의 역사에서, 그들은 한 번도 떠나지 않고, 많은 불꽃과 충돌했다. 과학기술은 금융의 면모를 바꾸었고, 금융의 발전은 과학기술에 대한 수요를 심화시켰다. 양자는 서로 보완하고 서로 성취한다.

1970 년대와 1980 년대 이후, 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 산업은 점차 형성되어 정보 기술의 보급이 가속화되어 과학과 금융의 첫 번째 긴밀한 접촉을 열었습니다. 이 단계에서 금융은 정보의 전자전송을 실현하고, 전자부기는 수공부기를 대신하며, 전례 없는 정보 전송의 효율을 높이고, 금융형식의 발전을 크게 촉진시켰다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 전자부기, 전자부기, 전자부기, 전자부기, 전자부기)

1990 년대에 인터넷이 유행하기 시작하여 많은 누리꾼들의 생활에 들어갔다. 기술과 응용이 성숙해지기 시작하면서 정보를 전달할 수 있는 가상 네트워크 공간을 열어 금융 기관 간의 정보 및 데이터 전송을 더욱 편리하게 하고 금융 효율성을 더욱 높였습니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언)

2008 년부터 소셜미디어가 활발해지고 모바일 인터넷도 등장해 데이터 수준을 크게 높였다. 이때 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터, 인공지능 등의 기술이 도약하기 시작하면서 상업시장에 진출해 금융에 큰 변화를 가져왔다. 이 시점에서 과학기술은 금융에 우수한 수량화 분석 기술과 도구를 제공하여 금융 의사결정을 더욱 과학적이고 세밀하게 하고 금융은 지능화와 디지털화로 나아가기 시작했다. 인터넷 신용, 인터넷 재테크, 인터넷 소비금융, 크라우드 소싱과 같은 새로운 모델들도 생겨나고 있습니다.

모든 시대마다 모든 시대의 금융기술이 있다는 것을 알 수 있다. 그러나 현재 사람들은 금융 기술을 최첨단 기술과 금융의 결합을 지칭하기 시작했다. 현재 Fintech 개념의 출현은 일부 기업들이 기술을 통해 투기를 하고 있기 때문이지만, 과학기술 금융 개념의 발흥은 대데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 블록 체인 등의 기술을 금융 분야에 응용하여 점차 독특한 가치를 드러내고 있기 때문이다.

오늘날 Fintech 의 기술 및 금융 애플리케이션은 무엇입니까?

현재 금융 분야에서 효율성 향상 효과를 보여주고 있는 기술은 주로 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 블록 체인 등이다. 현재 인터넷 대출, 소비금융, 인터넷재테크, 크라우드, 징신, 인터넷보험, 인터넷증권 등에 적용돼 제품 개발, 고객 확보, 풍제어, it 시스템 건설, 애프터관리 등에 사용되고 있습니다. 기술과 응용은 단순한 일대일 대응 또는 일대다 대응이 아니다. 종종 하나의 기술은 많은 응용 프로그램에서 사용되고, 하나의 응용 프로그램은 많은 최첨단 기술을 사용합니다.

빅 데이터

빅데이터의 열기는 이미 몇 년 동안 지속되어 왔으며, 금융과 기술의 결합이 가장 광범위하고 성숙한 기술 분야이기도 하다. 데이터 자원의 수집, 저장, 청소, 계산 및 분석을 통해 유용한 데이터 자원의 비즈니스 가치를 발휘하고 데이터 검색 규칙을 통해 비즈니스 성장을 도모합니다.

금융의 여러 방면에서, 빅 데이터 기술은 모두 역할을 할 수 있다. 고객 확보는 대용량 데이터를 통해 보다 정확한 사용자 획득 및 제품 추천을 실현할 수 있습니다. 제품 설계 과정에서 큰 데이터를 통해 사용자 요구를 발견하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 현재 가장 큰 역할은 역시 풍제어고리에 있다. 사용자 승인 데이터, 제 3 자 데이터, 사용자 전체 범위 데이터 (예: 소셜 미디어 데이터), 사용자에 대한 포괄적인 그림 작성, 정교한 알고리즘 모델 구축, 자산 및 자금의 위험 관리 등을 통해 위험 발생 가능성을 줄입니다.

지불 분야에서는 큰 데이터가 위험 수준을 결정할 수 있다. 알리페이의 경우, 데이터는 지능형 실시간 위험 모니터링 시스템 (CTU 시스템) 을 구축하고, 데이터 분석 및 데이터 마이닝을 통한 규칙 자체 학습, 위험 모니터링 전략 자동 업데이트 및 개선, 사용자 행동에 따른 위험 수준 판단, 위험 분석, 경고 및 제어 등을 보여줍니다. 인터넷 대출 분야에서, 많은 최고급 플랫폼들은 대출의 위험을 판단하기 위해 자체 바람 제어 모델을 가지고 있다. 예를 들어, "클라우드 이미지 동적 바람 제어 시스템" 을 구축하고 기계 학습, 자연어 처리 등의 기술 링크를 통해 내외부의 다양한 데이터 소스를 연결하여 바람 제어 지식 체계를 형성하여 입고 검사 과정에서 효율적이고 정확한 정보를 얻을 수 있습니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 소비금융 분야에서는 JD.COM 백조를 예로 들어 각종 대형 데이터 기계 학습 모델로 구성된 약한 분류 조합 예측 모델을 형성했다. 무작위 삼림, lasso 회귀 등의 알고리즘을 통해 수천 개의 예측 변수를 참고하여 사용자의 상환 의지와 상환 능력을 평가하다. 또한 빅데이터는 보험 시나리오 설계, 온라인 징신 등 분야에서도 광범위하게 응용되고 있다.

클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅과 금융의 결합으로 금융 클라우드 회사는 금융 기관에 클라우드 기반 기본 IT 아키텍처 서비스를 제공하여 금융 기업이 클라우드로 비즈니스를 마이그레이션하고 IT 조달 비용을 절감하며 신속한 구현 및 제공을 위한 유연한 IT 환경을 구현할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 알리바바 융운과 텐센트 금융 클라우드는 자신의 금융 업무에 클라우드 서비스 지원을 제공할 뿐만 아니라 많은 전통 금융 고객들에게도 서비스를 제공하고 클라우드 서비스 기반 생태계를 구축하기 시작했습니다.

인공지능

인공지능은 아직 발전 초기 단계에 있지만 이미 금융 교육 의료 등 여러 분야에 적용돼 잠재력을 보이고 있다. 금융 분야에서 인공지능의 응용은 현재 연구 보고서 자동 생성, 예측 분석, 시장 연구/시장 감정 분석, 검색 엔진, 양적 거래, 계좌 수집, 인공지능 보조, 사기 탐지, 신용 점수, 개인은행, 블록 체인 등을 포함한다.

반면 현재 가장 주목받는 애플리케이션은 지능형 투자, 알고리즘을 통한 데이터 모델 구축, 인공지능 기술 및 네트워크 플랫폼을 활용하여 사용자를 위한 투자 포트폴리오 개발, 재테크 컨설팅 서비스 제공 등이다. 현재 JD.COM, 바이두, 이신 등 대기업과 많은 위험 뮤추얼 펀드 회사를 포함한 스마트 투자 서비스가 출시되었거나 출시되고 있다고 주장하는 플랫폼은 최소 20 개 이상입니다. 면허 펀드 회사에도 관련 제품이 개발 중이다.

블록체인

블록 체인 기술은 전복적인 기술로 간주되어 금융업계와 정부 모두에서 큰 관심을 끌고 있다. 혁명적 인 알고리즘과 탈 중심 설계는 블록 체인이 기존 패턴을 뒤엎는 기본 아키텍처 시스템이라고 생각하게 만듭니다. 현재 블록 체인의 적용은 아직 매우 초급 단계에 있다. 비트코인은 비교적 성숙한 응용이지만 현재는 투자와 투기일 뿐 실물경제에 미치는 영향은 아직 드러나지 않았다.

블록 체인을 기반으로 한 지불, 특히 국경을 넘나드는 지불은 점차 창업 핫스팟이 되고 있다. 예를 들어 바이두와 IDG 가 지난 6 월 참여한 Circle 은 블록 체인 기술에 기반한 결제 청산 서비스를 제공하여 블록 체인 기술의 지원을 받아 저렴한 통화 환전과 국경을 넘나드는 환전을 가능하게 했다. 현재 달러, 파운드, 비트코인의 환전을 지지하고 있습니다.

요약하자면, 금융 과학 기술의 응용은 헤아릴 수 없이 많아, 허황되고 실속이 있다. 반면, 빅데이터 풍제는 뮤추얼 펀드 발전에 가장 큰 영향을 미치고, 전통금융과 차별화되는 주요 판매점이 되며, 뮤추얼 펀드가 전통적인 금융 모델에 도전하는 핵심 경쟁력이 됩니다. 금융 클라우드는 보다 실질적인 서비스로 금융 기업의 운영 비용을 절감하고 있습니다. 스마트 투자는 현재 가장 핫한 Fintech 의 새로운 모델이다. 인공지능 기술을 통해 투자 컨설팅 서비스의 문턱을 낮추면 모든 일반 사용자가 맞춤형 투자 컨설팅 서비스를 받을 수 있지만, 기술 역량이 목표를 달성할 수 있을지는 아직 시간이 걸린다.

이 Fintech 열풍은 본질적으로 데이터 혁명이다.

현재의 Fintech 기술과 응용으로 볼 때, 이 Fintech 열풍은 본질적으로 데이터와 관련이 있으며, 데이터 응용과 알고리즘의 진보로 인한 혁명이다. 클라우드 컴퓨팅 기술은 대용량 데이터의 분산 스토리지 및 컴퓨팅을 실현합니다. 빅 데이터 기술은 분석 및 마이닝을 통해 데이터에 포함된 비즈니스 정보 및 잠재적 가치를 반영합니다. 인공지능은 대량의 데이터를 기반으로 블랙박스 테스트를 수행하여 지능성을 높이고 기계가 인공 대신 보다 효율적인 서비스를 제공할 수 있도록 합니다. 블록 체인은 지점간 데이터 전송을 위한 새로운 데이터베이스 장부를 제공합니다.

정보와 데이터는 항상 금융의 핵심 요소였다. 현재 Fintech 는 데이터 중심, 데이터 가치 극대화, 대용량 데이터의 저장, 가치 마이닝, 사용 및 보다 효율적으로 사용할 수 있는 문제 해결, 비용 절감, 가치 향상, 롱테일 금융 서비스 제공, 금융 운영 효율성 향상, 금융 업계가 과거에 해결할 수 없었던 문제 해결

과대 광고되는 것은 Fintech 자체의 문제가 아니다.

금융과학기술은 의심할 여지없이 의미가 있지만, 현재로서는 과학기술금융이라는 개념이 과도하게 과대평가되는 것 같다. 각종 상호금회사들이 모두 금융과학기술회사라고 자처하고 있다. Fintech 는 또 썩은 거리의 개념이 될 것 같지만, 이것은 금융 기술 자체를 탓해서는 안 된다. 문제는 우리가 지금 경솔한 상업 환경에 있다.

금융 과학 기술 자체는 아직 발전 초기 단계에 있으며, 위선을 입증하기 어려운 등의 문제가 있으며, 그 효과는 시장 검증이 필요하다. 한편 상호 금업계의 투기자들이 너무 많아 규제의 중압이 20 16 에 이르렀다. 몇 가지 이유로, 상호금 종사자들은 Fintech 를 과도하게 과장했다. 이것은 현재의 상호 금권의 경솔한 분위기를 부각시킨다. Fintech 에게 물건은 좋은 것이지만, 과소비를 당하면 심미 피로가 생길 수 있다. 결국 Fintech 의 눈속임은 사용자의 신뢰를 얻지 못할 수 있습니다.

투기의 소음은 결국 지나갈 것이지만, 과학기술이 금융 효율을 높이는 모델은 끝나지 않을 것이다. 진정한 기술 플랫폼은 결국 경쟁에서 이길 것이다.

기업이 금융 기술 회사인지 어떻게 판단할 수 있습니까?

투자자들에게 뮤추얼 펀드 기업이 금융과학기술회사인지 어떻게 판단할 수 있을까? 어려울 것 같아요. 마지막으로 결과와 데이터를 봐야 한다. 인터넷 대출 기업이 큰 데이터 바람 통제를 통해 위약률을 낮췄는지, 금융 클라우드 기업이 제공하는 클라우드 서비스가 충분한 사용자를 끌어들이는지, 금융 고객의 운영 비용을 효과적으로 낮출 수 있는지, 인공지능 기술을 통해 제공되는 투자 서비스가 사용자가 감당할 수 있는 위험 범위 내에서 높은 수익률을 제공하는지 여부는 구체적인 판단 기준이다. 자신의 R&D 실력, 얼마나 많은 R&D 인원, 얼마나 많은 기술 거물들이 가입했는지는 말할 수 있지만, 기술 성과를 거론하지 않는 상호 금회사는 아마 금융기술의 익살을 과장하는 것이 더 많을 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 과학명언)

또한, 어떤 신기술을 적극적으로 배치한다고 주장하는 상호 금회사는 종종 투기꾼이다. 진정한 금융 기술 회사가 기술 개발에 투자하고 있는지 여부는 기업 자체의 제품 전략과 결합하여 기술을 통해 서비스 효율성과 사용자 경험을 향상시킬 필요가 있습니다. 자신의 제품 전략과 관계가 크지 않은 기술을 자신과 연결시키거나, 투기를 하거나, 어떻게 해야 할지 잘 생각하지 못했다.

Fintech 는 다음에 무엇을 할 것인가?

시장 경쟁의 우승이 열악하면서 금융과학기술의 투기가 점차 물러날 것으로 예상되지만, 금융에 대한 과학기술의 촉진과 추진은 계속될 것이다. 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 블록 체인 등의 기술이 금융에 미치는 영향과 역할은 장기화될 것이다.

한편, 이러한 기술들은 모두 발전 초기 단계에 있으며, 구조화되지 않은 데이터의 분석 처리, 인공 지능 인식 능력 향상, 클라우드 서비스의 데이터 보안 등 보완해야 할 부분이 많이 있습니다. 기술의 변화에 따라 해결해야 합니다. 한편, 이러한 기술과 금융의 결합은 아직 초급 단계에 있으며, 응용의 성숙도와 보편성은 아직 향상되어야 한다. 이런 장기적인 영향으로 기술은 점차 완벽해지고 금융 서비스의 효율성과 능력은 크게 높아질 것이다.

또한 금융 서비스에 새로운 기술을 점진적으로 추가하여 금융 서비스의 효율성과 경계를 개선할 것입니다. VR/AR, 사물인터넷 등. 가상 현실은 가상 도로 공연과 같은 시나리오에 적용되어 물리적 거리로 인한 정보 비대칭을 제거할 수 있습니다. 사물의 인터넷은 만물의 상호 연결을 가져오고, 데이터의 양은 크게 증가할 것이다. 사용자가 고주파로 사용하는 터미널은 휴대폰과 컴퓨터에만 국한되지 않는다. 금융 서비스 제공은 더 많은 장면 참고가 있을 것이고 서비스 형식도 예상치 못한 변화가 있을 것이다.