指纹识别技术应用领域(财富管理中金融科技应用:技术的应用超越想象,风险管理不可淡忘)
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篇首语:少年意气强不羁,虎胁插翼白日飞。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了指纹识别技术应用领域(财富管理中金融科技应用:技术的应用超越想象,风险管理不可淡忘)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
指纹识别技术应用领域(财富管理中金融科技应用:技术的应用超越想象,风险管理不可淡忘)
张春子(资深金融从业者)
金融科技将显著改变金融业格局,促进普惠金融发展,重构现代财富管理的客户旅程价值链和商业模式,推动财富管理行业上升到智能财富管理的“新赛道”。以客户为中心,构建数字化、智能化财富管理新体系成为国内财富管理机构发展的新方向。智能财富管理的兴起是金融科技在金融业广泛开发和应用的结果,随着金融科技创新的深化,财富管理将进一步向更高级的智能化转型。
一、方兴未艾的金融科技
“金融科技”(FinTech)一词是指金融“Finance”与科技“Technology”的动态融合,其核心就是利用各种科技手段创新,赋能金融行业的产品和服务。国际金融稳定理事会(FSB)将金融科技定义为:金融科技主要是指由大数据技术、区块链技术、云计算技术、人工智能技术等新兴前沿技术带动,对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等。
金融科技能创造新的业务模式、应用、流程或产品,从而影响金融市场、金融机构或者金融服务的提供方式。该委员会和巴塞尔委员会(BCBS)把金融科技覆盖的范围和应用领域分为支付结算服务、存贷款与融资服务、投资管理服务、市场基础设施服务等。其中,“存贷款与融资服务”领域涵盖网贷、征信、众筹等产品;“支付与清结算服务”包括移动支付、P2P汇款等内容;“投资管理服务”的典型代表是智能投顾与智能投研等;“市场基础设施服务”则指区块链技术、大数据技术、人工智能技术、云计算技术、网络安全等技术所带来的金融产品和服务创新。维基百科对“金融科技”的定义是,由一群通过科技让金融服务更高效的企业构成的一个经济产业。
中国人民银行印发的《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》(银发〔2019〕209号)中将金融科技定义为:金融科技是技术驱动的金融创新,旨在运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式、业务流程等,推动金融发展提质增效。金融科技的核心是利用现代科技成果优化或创新金融产品、经营模式和业务流程,推动金融发展提质增效。总的来看,金融科技就是金融和科技高度融合形成的新的金融商业模式,包括数字支付、网络贷款及智能投顾等,以及在金融服务前端产品和中后台广泛采用的人工智能技术、区块链技术、云计算技术、大数据技术、移动智能网络等科技手段。随着金融科技的不断创新和升级,将推动金融服务业向无处不在、无迹可寻的“无感知金融”转型,有效提升客户体验、降低服务成本,创造金融服务业新的增长点。
二、金融科技在金融业应用的发展历程
科技推动了金融产品和服务的持续创新和发展,助力金融业逐步从传统柜台化向电子化、线上化、智能化的不断升级转型。
(一)金融机构业务服务电子化
现代信息技术的发展推动金融服务业从传统的柜台交易向电子化转型。1946年,世界上第一台电子计算机ENIAC诞生,金融业与IT业也开始了第一次亲密接触。1955年,美国银行首先引进IBM702型计算机和斯坦福大学研究所开发的电子记录会计系统ERMA进行账务处理、报表编制,拉开了计算机代替手工支票处理的金融业电子化序幕。1967年6月27日,在巴克莱银行推出谢泼德·巴伦研制的第一台ATM机,英国著名演员雷吉·瓦尼完成了ATM历史上第一笔交易,随后ATM在发达国家和部分新兴市场经济体迅速普及,1969年9月2日,美国第一台自动取款机(ATM)在纽约银行公开亮相。
20世纪60年代之后,金融电子化促进了金融业支付结算系统、会计系统、资金转账系统,以及证券电子交易系统的开发和应用,推动金融业进入“后台业务电子化”时期。20世纪80年代之前,IT在金融业应用的主要特点就是借助IT提高银行记账的效率,降低经营成本。银行在支付领域业开始了电子化尝试,大大激发了金融业广泛开发应用IT的热潮。
20世纪80年代至90年代初这一时期,IBM推出划时代的个人电脑,苹果和微软公司相继推出新型电脑和办公软件系统,POS(销售终端)电子资金转账、电子钱包智能卡、企业间交易付款自动化等金融产品大量涌现,促使金融业进入“前台业务电子化”时期。1982年,“文艺复兴基金”的创始人著名数学家兼密码分析专家詹姆斯·西蒙斯(James Simons)带领数学、物理及计算机算法专家,开发了由计算机算法来筛选市场的变动模型,并按计算机算法进行交易。金融前台业务的电子化极大地节约了金融业人力资源投入,对降低银行经营成本、提高效率和经营效益发挥了重要的“催化剂”作用。在这一阶段,金融业与科技行业仍然是并驾齐驱的行业存在,两者并没有实现真正的融合,但科技进步已开始促进金融市场的全球化。
同时,IT在金融业的大规模应用不仅导致金融业出现第一次失业潮,同时也催生了大量更具创造性的新岗位,推动金融业组织形态、经营管理流程和经营模式发生重大变革。
(二)金融机构业务服务线上化
随着互联网的问世和普及,金融业开始加速从部分业务电子化向整体服务的线上化、网络化转移,互联网银行、互联网券商和互联网保险等开始出现。20世纪90年代初期,英国科学家蒂莫西·约翰·“蒂姆”·伯纳·李爵士(Tim Berners-Lee)发明了万维网,技术洞察力敏锐的金融机构开始积极拓展互联网服务渠道,标准化的金融服务和产品开始逐步向互联网迁移。1992年,美国银行建立了网上银行。1994年4月,没有任何物理营业网点,完全依靠互联网、电话和ATM等手段提供金融服务的纯粹互联网银行—美国安全第一网络银行(SFNB)的成立开创了银行经营的新模式。1995年,富国银行首次通过万维网提供在线银行账户管理。网上银行使便捷性服务演化到极致,人们可以通过网上银行随时随地获得转账汇款和网上支付等银行服务。与此同时,传统证券经纪业务也掀起了“上网”潮。
90年代中期,嘉信理财(Charles Schwab)推出在线理财服务,重塑了华尔街证券经纪业务。1999年,美林证券推出ML Direct(美林直接)和Unlimited Advantage(无线优势),成为IT与金融业务融合的典范。1996年成立的E*Trade(亿创理财)纯粹网络经纪公司开始向投资者提供在线证券交易。我国金融业电子化起步较晚,但充分利用了后发优势,实现了弯道超车。到20世纪90年代中后期,实现了全国范围的银行计算机处理联网。1996年-1997年,招商银行推出网上银行“一网通”和交易型网站,向客户提供信息查询、银企对账、工资代发、网上购物等金融产品和服务,我国网上银行发展序幕正式拉开。与此同时,我国现代化支付清算系统也开始立项实施,中国银联的崛起是我国金融电子化发展的又一经典案例,银联卡交易规模超越美国运通卡和日本吉士美卡位居全球第三。
在这一阶段,保险行业“触网”步伐也在加快。1997年12月,新华人寿保险公司推出互联网保险单,我国保险业迈进互联网金融的大门。2000年8月1日,平安保险推出PA18,成为国内首家集各类金融业务于一体的个人综合理财服务网站。2003年,中国太平洋保险开始支付航空意外、交通意外、任我游(自助式)等3款保险网络投保。2006年,买保险网“互联网保险超市”推出“网络直销+电话服务”营销模式。2007年,中国第一家P2P网贷平台拍拍贷上线,金融业信息化水平提高到一个新阶段。
在传统金融业务加速互联网化的同时,基于互联网平台开展金融业务也开始兴起。包括电子商务平台和互联网第三方支付在内的这类互联网平台大举进入金融服务领域,在平台上销售金融产品,面向网上商户开展小额贷款,面向个人开展消费金融和业务等等。随着大量追求个性化金融服务和习惯于使用数字设备的年轻客户逐步成长,互联网支付、网络借贷等业务模式成为金融服务体系重要组成部分,互联网金融进入了大众视野。互联网金融机构通过低门槛、低成本的互联网和移动智能终端带来金融行业渠道之变,规模迅速做大。
尽管互联网金融在快速发展中也存在一系列风险控制和监管问题,但互联网金融的行为促进了资金端供求双方的高效对接,推动着传统金融业的加速转型:一是降低了投资者准入和投资者门槛。阿里小贷等互联网金融机构惠及大量被排除在家族理财室和私人银行机构之外的富裕客户(affluent clients)和大众富裕客户(mass affluent clients)以及小微企业;二是增加客户的选择。借助互联网金融平台,智能财富管理机构开始尝试将投资体验的“个性化”变成一种惯例,重视目标导向的投资原则,投资者的选择范围得到进一步扩大;三是降低交易成本。金融科技带来了新的知识和经营理念,促进金融机构不断调整IT架构,调整优化经营管理流程,加快轻型化和数字化战略转型。
中国互联网金融大爆发,催生出了互联网支付、网络借贷等业务模式,推进了互联网行业与金融业的进一步深度融合,推进金融业务资产端、交易端、支付端、资金端的自由组合和互联互通,实现信息共享和业务融合。
(三)金融机构业务服务智能化
金融业通过金融科技改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色,从而大幅提升金融服务效率,有效解决长期以来金融服务过程中存在的痛点。2015年,美国嘉信理财(Charles Schwab)启动智能投顾业务。黑岩集团(Black Rock)和先锋集团(Vanguard Group)也加入了智能投资顾问之列。同年,中国10部委联合印发了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》,互联网金融开始向规范化发展转型,智能财富管理迈向新阶段。2016年,蚂蚁金服、京东金融、众安保险、宜信等互联网巨头,相继把自己定义为金融科技公司。
2017年5月,中国人民银行成立了金融科技委员会,明确了国家积极支持金融科技创新的态度。金融科技进一步打通金融业的资产端环节,支持财富管理科学定价,实现资金端和资产端的精准高效匹配。财富管理机构不再是一个投资者的物理场所,而是执行财富投资决策和交易的智能APP平台。随着金融科技的广泛应用,数字货币、智能信贷、智能投顾、金融支持的互联网平台等新型金融服务方式不断涌现。比如,金融业务和产品的搜索、家庭理财服务、金融社交平台等网络平台虽然不直接提供金融服务,却对于提高公众对金融产品和服务的认知、提供金融体系效率具有重要意义。
2018年,中国人民银行等金融监管机构联合发布的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》(简称《资管新规》),以及中国银保监会、中国证监会发布的子行业监管规范等都对智能投顾进行了明确规范。2019年8月23日,中国人民银行发布了《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021)(银发2019-209号)》(以下简称“《规划》”),对金融科技发展进行了全方位布局。智能解决方案、智能风控体系、反欺诈技术、智能营销,以及智能催收和智能投顾等业务将使金融业智能化水平得到进一步提升。
三、金融科技重点技术在财富管理中的应用
财富管理中应用的重点金融科技手段可以简称为ABCD,即人工智能技术(AI)、区块链技术(Blockchain)、云计算技术(Cloud)、大数据技术(Data)等。同时,5G技术对财富管理的智能化发展将发挥推波助澜的重要作用。财富管理机构借助上述数字化技术的不断地迭代和创新,可以营造全新的财富管理平台,打造一个由众多金融机构、众多产品、众多客户组成的数字化财富管理交易平台,实现点对点、端对端的链接和交易组合。
(一)区块链技术在财富管理中的应用
1.区块链技术构建财富管理生态系统基础结构
2008年末,中本聪在其论文《比特币:一种点对点的电子现金系统》首次提出区块链技术(Block Chain)。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式,其主张通过分布式记账、共识算法、智能合约等核心要素,构建一个分布式信任网络的验证机制,实现财富价值安全转移及点对点的交易,使互联网经济活动更简便、更安全、更容易。区块链本质上是一个去中心化的数据库,同时也是比特币的底层技术。
由于区块链技术系统的跨国和地区的所有参与方都能够收到即时交易信息,每次交易记录都具有加密性、集体维护和不可篡改的记录不变性、高度透明、匿名性、自动实现可编程货币场景(如智能合约)等特点,因此区块链技术作为一种引发金融服务去中介化的技术开始向金融领域广泛渗透。比如,信任和安全是分布式账本技术(DLT)在财富管理中受到广泛重视的主要优势,财富管理机构可以在现有客户信任的基础上,通过哈希码、加密密钥、钱包使用和相关冷存储选择的智能组合,来有效解决财富管理隐私、透明度和安全需求等问题。随着该技术的逐步成熟和广泛应用,区块链将推动财富管理领域的持续创新。
近年来,区块链技术开始在全球许多投资公司和财富管理机构应用,比如摩根大通在区块链技术方面与英特尔、微软等企业组成区块链技术联盟;高盛公司联合谷歌(Google)入股大数据技术智能分析处理方面的引擎公司肯手(Kensho),其构建的投资模型引入了对外部事件的主题量化。国内商业银行在区块链技术应用方面主要是在跨境直联清算业务上建设区块链技术平台;在同业数字签约方面,构建金融机构之间数字化协议签约的平台;搭建客户信息共享平台。在证券业务方面,私募股权管理、公募证券发行交易可以通过区块链技术被重新设计和优化。共识机制保证证券登记在市场中同步更新,完整记录各类交易信心,保持内容的真实性和一致性。
2.区块链技术在财富管理中的应用前景
区块链技术正在从根本上改变财富管理机构的经营方式,在财富客户的入职流程,模型组合构建,交易结算和清算,以及与反洗钱相关的合规流程等重要领域中都可以使用区块链技术,实施基于分布式账本技术的解决方案。区块链可以使投资者和产品发行人进行直接的沟通和交易,通过高效、精益的交易及相关流程降低财富管理成本,提升财富管理价值链中任何任何数字交易或互动的效率。由于区块链交易都是具有时间戳式的、不可变的透明的和可审计的,因此通过共享和自动验证区块链上的资产及价值的新模式大大简化了合规流程,加快去中介化进程。
一是智能合约。通过自动化脚本代码、智能合约自动触发记账等技术,可以为客户构建财富链,经前置授权后开展线索查证和财富管理,从而建立理财师、金融机构和融资方的信用问题,降低信任成本。比如,在客户入职和分析流程中,如果将高净值客户数据存储在分布账本上,经被许可的个人就可以获得访问权限,从而大幅减少加入新客户的时间和成本。由于区块链的不变性和可审计性,可以很容易地为每个客户保留审计线索。
二是共享信息。通过开发和实施区块链解决方案,区块链技术可以实现客户需求、资产动态、市场动态等方面信息的共享,允许财富管理机构根据客户存储的投资限制创建和管理投资组合,促进投资组合的创建和客户组合变更的沟通,大大提高整个投资过程的效率,强化财富管理机构与其客户之间关系。区块链技术可以帮助资产管理经理解决管理数据、提供解决方案和产品、减少数据处理,淘汰传统基础设施、降低投资中的摩擦成本、改善数据源、增加收入、实时报告或交替改变交易策略等等。
三是共享账本。区块链技术未来最可能被用于记录资产的所有权和交易信息,成为所有金融交易中唯一的真相来源。具体应用方向包括支付、交易银行、保险、资本市场、票据领域、财富管理、投资银行业务等,实现上下游业务结算、投资者进款信息、融资方资金调用,提高货币发行及使用便利性,实现点对点跨境支付与结算交易,减少人为介入票据与供应链金融业务,实现证券发行交易的实时资产转移等目标,减少中间费用、降低法律合规成本、提高交易清算速度。财富管理机构借助区块链技术可以实现资产管理业务的部分或全部外包,同时保持对所有内容的透明控制和审计追踪,从而使得资产经理能够专注于其核心的资产管理职能。
四是防止金融犯罪和操作风险。财富管理机构可以通过区块链技术进行资金最终用途去向监控、实时穿透监管、抵押和质押登记、理财师资质证明,以及发行方、担保方、融资方的实体资质证明等,有效解决传统财富管理中的信息不对称问题。
(二)人工智能技术在财富管理中的应用
1.人工智能技术成为财富管理变革的催化剂
维基百科定义“人工智能技术就是机器展现出的智能”。大英百科则限定人工智能技术是数字计算机或者数字计算机控制的机器人在执行智能生物体才有的一些任务上的能力。百度百科定义人工智能技术是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”。概括地讲,人工智能技术(Artificial Intelligence,简称AI)技术是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。主要应用领域包括但不限于机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、自动规划、智能搜索、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等等技术。
在财富管理业务中,随着客户期望的不断提高,对快捷、安全和高度个性化解决方案的需求将更为强烈。机器学习、深度学习技术、机器人和智能代理在强大的云计算平台上的有机结合,可以向财富管理机构提供大量的情景洞察,确定当天的有限顺序,保留和吸引客户,识别业务机会并保持合规,可以让财富管理机构的员工有更多的时间强化与高优先级客户关系,做自己最擅长的事情,提高服务质量,以更加自信的姿态帮助客户解决其最重要的财务问题。人工智能技术与区块链技术、大数据技术等有机结合形成的解决方案可以实时动态控制,确保与客户的每一次互动都体现出个性化、关联性、合规性和规模化特点,从而推动财富管理业产品、服务和市场竞争生态发生历史性变革。
2.人工智能技术在财富管理中的应用前景
现阶段,人工智能技术应用主要集中在投资决策中运用人工智能技术的算法、在信息搜集和处理中应用大数据技术和自动化技术、在确定投资目标和风险控制过程中应用人机交互技术、在提升运营管理和风险管理中的应用云计算技术等等。未来人工智能技术与财富管理业务的紧密结合可以提升智能投研、智能运维、智能风控、智能客服和智能投顾的水平,重点在客户引导和客户概括分析、投资组合构建和管理、沟通和报告等。
在客户引导和客户分析方面,借助人工智能技术可以获得客户关系、偏好和需求的即时状况,通过客户行为分析进行具体的投资者性格分析,帮助理财顾问更好地了解客户,建立人工智能引擎,强化与客户互动,维护客户关系;在投资组合构建和管理方面,借助人工智能技术可以全方位查看客户投资组合,并利用自动化的建议来改进投资组合,对授信管理、资产选择、资产配置、投资交易、绩效分析等方面提供集约化决策支撑。可以开发新的业务模型,构建新的产品和服务组合,并基于强大的数据支持,快速做出投资管理决策;在沟通和报告等方面,人工智能技术可使用防欺诈技术减少错误警报,变更内部管理规则,确保依法合规。
利用语音或视觉处理技术改变财富管理中金融信息的传播方式,聊天机器人既可以作为主元素应用于自动化客户交互,为客户提供最新的投资见解和业绩报告,还可以为个人投资组合和资产提供警报,强化风险防控、动态监测、绩效评价。在保险业务领域,从保险产品设计、投保到承保理赔等环节人工智能技术都可以发挥重要作用;在银行业务领域,人工智能技术可以提供智能化机器人服务、智能化内部监察和风险识别等。
智能投顾(Robo-Advisor,简称RA)是人工智能技术在财富管理中应用的典型实践,是虚拟机器人根据客户的理财需求,结合现代投资组合理论,通过算法和产品搭建数据模型,替代传统人工顾问完成理财服务。其借助于计算机建立动态的、覆盖多影响因子的模型,并通过调查问卷评估客户的风险偏好和风险承受能力。根据现代资产组合理论为无暇理财的高净值客户和大众富裕客户建立与选择分散化的投资组合,利用自有的证券公司或者与其他证券公司合作提供高效的交易执行服务。根据投资组合市值的变化,实施从动态资产配置向静态资产配置的再平衡。通过分析税收的特征和结构,优化资产配置,为客户进行税收筹划,使客户获得最大化节税目标。此外,智能投顾还可以为客户提供投资业绩展示,进行投资组合的描述性统计分析、回测和模拟,以及业绩归因和风险因子分析等等。
智能投顾起源于美国,20世纪90年代末期,部分财富管理公司开始向客户提供在线投资顾问,2008年“机器人投资顾问”公司开始相继出现,2011年开始Wealthfront等公司开始向个人理财用户推出基于互联网技术的财富管理模式。2017年7月,摩根大通投入使用的一款金融合同解析软件COIN,借助机器学习和加密云网络技术,处理智能合约以及解析商业贷款协议,在几秒内就能完成每年原先需要由人工律师和发放贷款人员的36万小时才能做完的工作,不仅大幅度降低了错误率,还能够7*24小时不间断运行。未来大量金融交易中将使用具备人工智能技术的超高速机器人交易员,进行统计性分析、预测交易价格、执行交易、开展投资组合管理和风险管理等功能。
(三)大数据技术在财富管理中的应用
1.大数据技术催生财富管理业精益化转型
大数据技术(Big Data)指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据技术具有大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、低价值密度(Value)、真实性(Veracity)等特征。借助大数据技术分析,可以从少则几十、多则几百甚至更多的视角去审视宏观、中观和微观各类经济主体的多种指标特征。金融市场中每时每刻都会产生大量的数据,包括以个人在商业银行等金融机构中的账户、交易、投资、信贷等数据和企业资产负债数据、业务经营数据等构成的结构化数据,以及个人在参与金融市场交易中所产生的语音、文字以及企业在经营管理过程中的卫星图片等各种数据资料。
财富管理机构通过大数据分析,可以细分投资者,描写每一个投资者的投资心理画像,实现理财产品、服务和营销的精益化,提高投资和资产配置的科学性,降低财富管理的交易成本。
2.大数据技术在财富管理中的应用前景
财富管理机构所拥有和获取的大量数据蕴含着巨大的业务应用价值和挖掘潜力。花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品;美国银行利用客户点击数据集为客户提供信用额度等特色服务。招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转账、微信评论等行为数据定期给客户发送有针对性的广告信息。在信贷流程中,大数据技术更多地被应用在流量获客、身份识别验证以及风险评定中,有的商业银行还自主设计研发了以企业家大数据技术应用平台为基础的,强化低成本加工存储、统计分析、业务模型探索、实时分析和决策能力等功能。
百度的财富管理以自身的大数据为基础,推出了包括百度钱包(支付方式)、百发金融(融资方式)、百度信用和金融之心等在内的财富管理模式。阿里巴巴以信用和电子商务数据为基础,开拓性地出了支付宝、余额宝,以及淘宝理财和阿里小贷等。腾讯基于自身的关系数据和社会数据,强化了财富管理产品导向的创新,推出的主要产品有金融支付和微信(支付方式)、腾安价值100指数、腾讯操纵器等财富管理方式。
未来大数据在财富管理中的应用领域将非常广阔,重点包括以下三个方面:一是客户画像,精准营销。客户画像就是要根据客户社会属性、生活行为习惯、金融消费和投资行为习惯等信息抽象出一个标签化的客户模型。比如,客户来办理业务时,财富管理机构就应当借助金融科技迅速整合客户在社交媒体、电商网站等方面的数据,为客户进行精准的画像。以此为基础对客户进行实时贴心的营销、交叉销售、个性化推荐,以及寿命周期财富管理服务等,让客户获得有温度、有尊严、有专业水准的服务。二是优化运营,强化风险控制。财富管理机构可以利用金融行业数据了解自身业务运营的薄弱环节,利用大数据技术加快内部流程的优化,提升内部数据处理速度。
中国光大银行的大数据技术实验室基于风险管理领域的预警分析研究,孵化出数据产品的“滤镜”,形成了高信用违约客户名单,为风险管理决策提供了精准的支持。三是通过特征识别,进行业务欺诈分析。通过对信用数据库、失信数据库、高危账号库、欺诈关联图等的综合分析得出信用评估结果及客户社交行为记录等实施信用卡和消费金融反欺诈工作。利用决策树技术进行抵押贷款管理,利用数据分析报告实施产业信贷风险控制。
(四)云计算技术在财富管理中的应用
1.云计算技术构建财富管理新生态
根据美国国家标准与技术研究院(NIST)定义,云计算技术提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入包括网络、服务器、存储、应用软件服务的可配置计算资源共享池,向海量客户同时快速提供相关服务。百度百科将云计算技术(Cloud Computing)定义为基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。财富管理机构借助云计算技术可以解决计算资源不足的问题,并通过各类计算能力和云的组合打造新的财富管理生态。
2.云计算技术在财富管理中的应用前景
在财富管理机构中,传统技术系统架构在技术适配、开发成本等方面桎梏了产品和服务创新。借助私有云搭建或行业云的租用,以及公有云的使用,财富管理机构可以快速且弹性地在整个虚拟网络分配计算、存储、网络等资源。基于云的IT解决方案不仅能够降低财富管理机构的经营成本,减少基础设施建设和营运开支,也可以根据业务需求调整规模大小,提升灵活性和敏捷性能力。云计算技术在基金管理的运用早有范例,例如一些基金公司使用亚马逊EC系统进行投资分析,用大数据技术开展投资研究。
一些财富管理公司直接利用亚马逊云服务进行应用开发和产品发布;利用Salseforce在云端进行客户关系管理;利用动态资源进行高频交易和分析等。中国光大集团的云付通过互联网综合金融服务、互联网资管、大数据技术及消费金融等平台打造了数字化的“网上光大集团”。为了充分利用强大并以互联网为基础的财富管理解决方案优势,财富管理机构需要结合公共云数据资源的安全性与私有云数据资源的隐私性优点,构建新的财富管理IT技术架构。云计算技术和财富管理结合要有明确的方针和政策,委托到云运营商的优先数据应由财富管理机构的综合治理机构制定明确的服务协议和时间框架。
(五)5G技术在财富管理中的应用
1.5G技术创造财富管理新未来
2015年9月,国际电信联盟(International Telecommunication,ITU)正式确认5G官方名称为“IMT-2020”。其中IMT是国际移动电信(International Mobile Telecommunication)的简称。2018年6月,国际移动通信标准化组织(3GPP)批准了第5代移动通信技术标准独立组网功能的动议。5G具有高速度、泛在网、低功耗、低时延、万物互联、重构安全等特点,主要技术包括网络切片、内容分发网络、边缘计算、软件定义网络和网络虚拟化、网络的自组织、超密集异构网络、灵活的框架设计、OFDM加窗提高多路传输效率、可扩展的OFDM间隔参数配置、基于OFDM优化的波形和邮址接入等等。5G技术不限于移动互联网,而且将广泛应用在工业互联网、智能制造、5G车联网、AR/VR、车辆无人驾驶、智慧城市等众多领域和产业,有效支持物联网、人工智能技术等海量应用。
美国高通公司预计从2020年至2035年,5G技术将每年为全球GDP创造3万亿美元的价值。到2035年,5G技术将在全球创造12.3万亿美元经济产出,同时创造2200万个工作岗位。5G技术以“+互联网”方式,促进5G+金融科技+金融的深度融合,推动财富管理形成新的财富管理价值链,使进入市场、客户引导、投资建议及分销、投资管理、账户管理、客户关系维护等拥有更加强大的信息科技支持。在5G技术的支持下,基于线上平台的数字财富管理将突破传统财富管理的时间和空间限制,使财富管理下沉普惠到海量中低资产净值的用户层面,极大地推进服务客群的延展、服务效率提升及服务体验的改善。
2.5G技术在财富管理中的应用前景
5G技术在财富管理中的应用前景广阔:一是5G技术为财富管理提供了新选择。在5G技术推动下,金融无卡化、用户行为在线化、账户载体多元化、交易验证便捷化、支付方式场景化等是大势所趋。二是极大缩短金融交易时间和操作延迟时间。金融交易操作将会迎来包括5G手机、5G可穿戴设备和虚拟现实技术等工具,大大缩短交易周期和交易延迟时间,财富管理市场将迎来革命性变化。三是5G技术将重塑智能财富管理。5G技术可以通过智能手机和可穿戴设备极大地促进移动支付、手机银行和金融产业的发展,帮助财富管理等金融机构实现数字技术和金融产品供给方面的突破,构建一流、高效、直达、智能化、共享化的数字生态财富管理生态圈。
随着智能化、自动化、个性化的金融科技和新一代信息技术应用于财富管理实践,实现财富管理的精准营销与定价,让财富管理客户享受差异化、专业化、便捷化、虚拟化的投资体验,日益成为各类财富管理机构关注的焦点,财富管理行业正在从传统财富管理向“智能财富管理”转型。
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相对于指纹识别、人脸识别,虹膜识别是准确率最高、受外界环境影响最小的一种身份识别方式,虹膜识别也是除了DNA之外最精确的生物识别方式。虹膜识别应用场景也是多种多样,小范围应用场景,如虹膜门锁、虹膜门禁等;...
...多方面的优越性能使其在药品、食品、工业制造、物流等领域中占据主导地位。智能包装主要应用在保持食用品的卫生质量、实时反馈商品运输工程中所处的状态等方面。视频加载中...1.1装备管理20世纪以后,现代化、信息化建...