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      智慧金融要解决的是金融服务问题,而金融服务的目的是回归本源。智慧金融也好、金融科技也好,目的都是服务实体经济。【详细】

      虽然金融服务要根据改革开放的步伐和社会发展的角度来进行,但是现实当中应当转变思想,目的是服务于实体经济,要思考体制的完善、制度的完善以及金融基础的坚固性。【详细】

      中国互联网和金融科技的发展,实际上是跟着金融改革的步伐和金融体系使金融科技的发展、互联网平台有了一些基础和市场需求。在市场接受度比较高的前提下,如何做好银行和金融的基础问题值得思考。【详细】

      蔡鄂生指出在未来的发展过程当中,中国的金融体系怎么具有核心竞争力,需要在发展过程当中解决问题。【详细】

      社会需求、社会发展需要我们现在运用一些科技手段,方便群众。如何做好银行和金融的基础问题是值得思考的。【详细】

      我们遇到了人才的缺乏,大家听到一个好消息就是都重视金融科技的发展,再告诉大家一个不太好的消息,这个不太好的消息将来也能变成一个好的消息。现在看人才还是缺乏的。【详细】

      金融科技人才培养必须要有很强的针对性,必须要明确金融科技的发展方向,精确的量化各领域人才的需求量。【详细】

      金融科技的发展是一个生态,金融科技人才的培养也需要各个方面的努力。【详细】

      在重视金融科技智慧银行发展的时候,千万不要忘了站稳脚跟,要加快特别是重视金融科技人才的培养,这个方面的投入一定是物有所值,而且一定是对长远的发展都能够提供坚实的基础。【详细】

      屠光绍表示,金融科技人才培养有哪些路径?第一个从纵向来看,人才的培养是一个持续的过程。第二个培养必须要有很强的针对性,必须要明确金融科技的发展方向,精确的量化各领域人才的需求量。第三个金融科技的发展是一个生态,金融科技人才的培养也需要各个方面的努力。【详细】

      智慧金融不能悬在大数据的空中,什么是悬在大数据的空中?就是说我们现在大量的人讲智慧讲这些东西的时候,其实是我们对大数据的认识有一些误解。大数据的本质仍然就是数据。【详细】

      金融领域里面不是科技的引领者,但是是重要的运用场景。现在热点是智慧金融,整个社会的走向也应该是逐步的向一个智能化的方向迈进。智能化当然也会带来一些问题,但是这个方向是毫无疑问的。【详细】

      怎么才能够产生智慧?算法和数据链这是关键。什么是算法,依靠算法是理论归纳和事物判断智能操作技术的综合产物,任何数据公司背后没有算法,就不是真的数据公司,没有竞争力。【详细】

      当数据的运用能够带来超额收益的时候就会导致滥用,把收益归了一部分人,而大多数人受到损失,这个后果就会产生路径依赖。【详细】

      大数据的运用过程当中,实际上存在一个异化现象也需要引起注意。大量的数据公司获取或使用的都是行为数据,通过这个行为数据的实时分析,为所谓的精准营销等等这部分服务。但是在感受上得到的所谓精准营销还不如说是电话骚扰,实际上在某种意义上侵犯了我们的私人领域。【详细】

发展智慧金融需注重服务实体 练好转型赋能内功

金融无论怎么智慧,都改变不了银行金融服务是经营风险的本质,所以必须始终尊重金融自身的内在规律和运行逻辑,始终把提升风险管理的能力摆在创新首位,要知敬畏,守规则。智慧离不开数据共享,在数据共享过程中,我们也要特别严格注意客户信息的保密,也要严格遵守商业道德,做好客户信息的安全和隐私保护的底线。 [详细]

5G赋能金融科技 助力新金融发展进入新阶段

5G赋能金融科技助力新金融发展进入新阶段,5G技术正在引领新一轮技术和产业变革,必将大幅度提升金融服务的广度、深度和宽度,金融服务将进入智慧金融时代,传统金融在金融机制上向适应新的转型已成为必然趋势。 [详细]

新时期智慧银行建设是全方位布局的系统工程

新时期智慧银行的建设是一项全方位布局多主体参与的系统工程,需要靠金融同业,金融监管部门,地方政府等多方共同努力。郭莽指出,要营造更好的金融发展环境,为智慧银行的建设提供强有力地支撑,智慧银行建设需要资金,需要人才,需要技术等要素的投入。 [详细]

招商银行将坚持金融科技银行战略

2019年是招商银行数字金融3.0数字化转型的关键之年,随着零售业务竞争的不断加剧,招商银行在不断深化专业能力建设的基础上,坚持金融科技银行的战略。 [详细]

智慧金融的关键在于客户的极致体验

智慧金融的关键还在于客户的极致体验。智慧金融的落脚点放在客户的体验上,这也是我们智慧金融的出发点,银行发展金融科技不是要做技术原始的基础创新,而是要不断的提升客户的体验过程中,通过技术的集成应用,为客户提供高效、智慧的金融服务。 [详细]

智慧金融下风险识别对国内银行是很大的挑战

智慧金融的情况下风险识别变得更难了,你怎么识别数据的真伪,你怎么识别模型的准确性,对今天的国内银行都是很大的挑战。 [详细]

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