《金融科技應(yīng)用基礎(chǔ)》課件全套 -武飛 第1-8章 金融科技應(yīng)用概述 -金融科技監(jiān)管政策

《金融科技應(yīng)用基礎(chǔ)》課件

金融科技應(yīng)用概述第一章目錄CONTENTS第一節(jié)金融科技的概念及特點第三節(jié)金融科技的應(yīng)用場景第二節(jié)金融科技的發(fā)展歷程第一節(jié)金融科技的概念及特點一、金融科技的概念內(nèi)涵外延基于人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、計算的新興技術(shù)，使金融市場和金融機構(gòu)在金融服務(wù)供給上的效率大幅提升，并具有顛覆性作用的業(yè)務(wù)創(chuàng)新。既包括前端產(chǎn)業(yè)也包含后臺技術(shù)。一、金融科技的概念金融科技的前段產(chǎn)業(yè)金融科技的后臺技術(shù)金融科技的行為主體金融科技風險監(jiān)管金融科技外延二、金融科技的特點信息化程度高突破時間和空間限制高度智能化個性化程度高開放且精準金融科技特點產(chǎn)業(yè)深度融合創(chuàng)新速度快二、金融科技的特點支持移動互聯(lián)網(wǎng)和應(yīng)用程序接口，實現(xiàn)“隨時隨地”的金融服務(wù)。通過人工智能、機器學習、自然語言處理等技術(shù)手段，實現(xiàn)各類金融場景的智能自動化。通過用戶大數(shù)據(jù)分析，可以深度了解每位客戶的資產(chǎn)狀況、風險偏好、生活習慣等，提供個性化的產(chǎn)品推薦和服務(wù)方案。充分運用大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等前沿信息技術(shù)，實現(xiàn)金融服務(wù)過程的信息數(shù)字化、智能化。信息化程度高突破時間空間限制高度智能化個性化程度高二、金融科技的特點金融產(chǎn)業(yè)與科技產(chǎn)業(yè)高度融合并逐步形成新產(chǎn)業(yè)的動態(tài)發(fā)展過程。金融科技的發(fā)展具有生態(tài)化的趨勢，推動產(chǎn)業(yè)合作共贏、利益共享。通過新技術(shù)應(yīng)用，實現(xiàn)金融業(yè)務(wù)和服務(wù)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新，打造新生產(chǎn)方式和服務(wù)模式，提高金融行業(yè)運行效率。創(chuàng)新速度快產(chǎn)業(yè)深度融合開放且精準第二節(jié)金融科技的發(fā)展歷程EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.金融信息化的起步階段金融科技1.0階段1866-1986年EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.互聯(lián)網(wǎng)金融的萌芽時期金融科技2.0階段1987-2009年EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.金融與科技的深度融合時代金融科技3.0階段2009年至今一、金融科技的發(fā)展階段金融科技1.0階段的特點傳統(tǒng)的金融機構(gòu)以使用IT技術(shù)、自上而下推動、數(shù)據(jù)封閉為主，科技領(lǐng)先并不能帶來大幅的領(lǐng)先優(yōu)勢，并且有很大一部分中小城商行都還處于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)階段。金融科技2.0階段的特點互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)引領(lǐng)科技潮流，傳統(tǒng)金融機構(gòu)選擇性跟進，自下而上推動金融科技3.0階段的特點經(jīng)營智能化、監(jiān)管智能化、大量無法使用新技術(shù)的傳統(tǒng)金融企業(yè)生存艱難。二、金融科技各階段的特點第三節(jié)金融科技的應(yīng)用場景一、人工智能的應(yīng)用場景人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用在智能客服領(lǐng)域，聊天機器人可以基于自然語言處理技術(shù)理解用戶問題，利用知識庫提供即時服務(wù)，真正實現(xiàn)“7×24”小時不打烊的客服。人工智能在信用評級領(lǐng)域的應(yīng)用人工智能技術(shù)可以通過機器學習算法持續(xù)分析海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如用戶消費水平、職業(yè)背景、社交關(guān)系等，實現(xiàn)個人及中小企業(yè)的自動化精準信用評級，并動態(tài)更新。人工智能在智能投顧領(lǐng)域的應(yīng)用在智能投顧領(lǐng)域，可以構(gòu)建包含金融知識圖譜的AI理財顧問，基于深度學習算法分析各類產(chǎn)品特征及客戶需求，為用戶提供個性化的投資組合建議。人工智能在反洗錢領(lǐng)域的應(yīng)用在反洗錢領(lǐng)域，針對海量交易數(shù)據(jù)，利用自然語言處理技術(shù)可自動識別可疑交易特征，結(jié)合深度學習挖掘異常模式，輔助監(jiān)管部門鎖定可疑目標。二、區(qū)塊鏈的應(yīng)用場景跨境支付交易結(jié)算身份識別自動執(zhí)行不同銀行可基于區(qū)塊鏈建立分布式支付網(wǎng)絡(luò)，利用密碼學和共識機制完成清算和驗證，實現(xiàn)快速、低成本的跨境支付區(qū)塊鏈智能合約可以實現(xiàn)資產(chǎn)交易及業(yè)務(wù)流程的自動化執(zhí)行和交換，無需第三方中介，降低運作成本。區(qū)塊鏈的分布式賬本和智能合約可用于股票、債券等金融資產(chǎn)的交割結(jié)算，利用時間戳和區(qū)塊鏈接可追溯整個操作過程區(qū)塊鏈可用于構(gòu)建去中心化的數(shù)字身份識別體系，用戶可擁有對自己身份信息的所有權(quán)和控制權(quán)。三、云計算的應(yīng)用場景云計算基礎(chǔ)設(shè)施云計算災(zāi)備系統(tǒng)云架構(gòu)客戶關(guān)系管理云平臺保費計算云計算基礎(chǔ)設(shè)施可用于大數(shù)據(jù)的存儲、處理與分析，通過對海量數(shù)據(jù)進行建模，實現(xiàn)客戶畫像、風險控制、產(chǎn)品優(yōu)化等，進而提升金融服務(wù)的精細化程度。金融企業(yè)可利用云計算搭建災(zāi)備系統(tǒng)，實現(xiàn)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的冗余備份，在發(fā)生災(zāi)難時快速切換，保證業(yè)務(wù)連續(xù)性?；谠萍軜?gòu)的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，可實時記錄客戶信息，進行數(shù)據(jù)挖掘與分析，以提供個性化的金融服務(wù)，提升客戶滿意度。保險公司可利用云計算平臺進行保費計算，降低IT系統(tǒng)運維的復雜度，實現(xiàn)規(guī)?；\營，降低成本。云計算應(yīng)用場景四、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景利用大數(shù)據(jù)評估信用風險，實現(xiàn)精準的授信和欺詐識別，有效控制風險。評估信用風險監(jiān)管部門可以運用大數(shù)據(jù)監(jiān)測異常交易，發(fā)現(xiàn)市場套利行為，保障市場穩(wěn)定。監(jiān)測異常交易通過分析用戶數(shù)據(jù)，實現(xiàn)精準的客戶營銷和個性化的資產(chǎn)管理，提升營銷轉(zhuǎn)化率。精準客戶營銷和個性化資產(chǎn)管理保險公司根據(jù)大數(shù)據(jù)建立精算模型，設(shè)計出差異化的保費和產(chǎn)品方案，實現(xiàn)精準定價。設(shè)計差異化保費和產(chǎn)品方案《金融科技應(yīng)用基礎(chǔ)》感謝您的教學使用《金融科技應(yīng)用基礎(chǔ)》

大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融中的應(yīng)用第二章目錄CONTENTS大?數(shù)?據(jù)?概?述大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新大數(shù)據(jù)的理論架構(gòu)與技術(shù)原理大數(shù)據(jù)在金融中應(yīng)用的商業(yè)模式與未來展望Part1大?數(shù)?據(jù)?概?述一、大數(shù)據(jù)的概念與內(nèi)涵數(shù)據(jù)信息知識（一）數(shù)據(jù)的概念數(shù)據(jù)（data）是事實或觀察的結(jié)果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的原始素材。信息是被組織起來的數(shù)據(jù)，是為了特定目的對數(shù)據(jù)進行處理和建立內(nèi)在關(guān)聯(lián)。知識，作為信息的升華與結(jié)晶，源自于信息間千絲萬縷的聯(lián)系，凝煉成具有普遍指導意義的規(guī)律與方法論。想一想：舉例說明我們生活中哪些屬于數(shù)據(jù)的范疇，哪些屬于數(shù)據(jù)信息的范疇，哪些屬于知識的范疇？一、大數(shù)據(jù)的概念與內(nèi)涵（一）數(shù)據(jù)的概念（二）大數(shù)據(jù)的概念1.百度百科對大數(shù)據(jù)的定義大數(shù)據(jù)（bigdata，megadata）或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。2.互聯(lián)網(wǎng)周刊對大數(shù)據(jù)的定義大數(shù)據(jù)的概念遠不止大量的數(shù)據(jù)和處理大量數(shù)據(jù)的技術(shù)，通過對海量數(shù)據(jù)進行分析，從而獲得有巨大價值的產(chǎn)品和服務(wù)，或深刻的洞見。3.專業(yè)研究機構(gòu)對大數(shù)據(jù)的定義大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長和多樣化的信息資產(chǎn)。一、大數(shù)據(jù)的概念與內(nèi)涵（一）數(shù)據(jù)的概念（三）大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.對象角度TextTextEXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.技術(shù)角度TextTextEXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.應(yīng)用角度TextText二、大數(shù)據(jù)的特征三、大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程大數(shù)據(jù)1.0時代以MapReduce計算框架為代表，大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應(yīng)用于大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的批處理。大數(shù)據(jù)2.0時代從2009年Spark誕生到2015年Spark在這場戰(zhàn)爭中逐步勝出，以Spark為主流的計算引擎已經(jīng)廣泛地替代了MapReduce。大數(shù)據(jù)2.0時代人們將此前在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表現(xiàn)出眾的深度學習技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合。四、大數(shù)據(jù)給金融行業(yè)帶來的變革營銷上的變革風險管理方面的變革管理上的變革在產(chǎn)品創(chuàng)新方面的變革Part2大數(shù)據(jù)的理論架構(gòu)與技術(shù)原理一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)（一）數(shù)據(jù)的概念（一）數(shù)據(jù)與統(tǒng)計學統(tǒng)計基礎(chǔ)從行為目的與思維方式看，統(tǒng)計方法可以分為兩大類：描述統(tǒng)計和推斷統(tǒng)計。大數(shù)據(jù)時代下的統(tǒng)計學樣本數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)更有利于探索相關(guān)關(guān)系。大數(shù)據(jù)是一種開放性的思維模式。大數(shù)據(jù)不再追求精確性。一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)（二）數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化概念主要指的是技術(shù)上較為高級的方法，而這些技術(shù)方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺對數(shù)據(jù)加以可視化解釋?？茖W可視化信息可視化數(shù)據(jù)可視化與大數(shù)據(jù)二、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)二、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)智能感知層基礎(chǔ)支撐層1大數(shù)據(jù)預處理抽取

清洗2大數(shù)據(jù)存儲及管理

開發(fā)新型數(shù)據(jù)庫技術(shù)。開發(fā)大數(shù)據(jù)安全技術(shù)。3大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與應(yīng)用標簽云關(guān)系圖5大數(shù)據(jù)分析及挖掘大數(shù)據(jù)分析技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘4Part3大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新一、大數(shù)據(jù)風控（一）數(shù)據(jù)的概念（一）“大數(shù)據(jù)+銀行風控”傳統(tǒng)銀行風控（1）風控成本過高（2）客戶體驗差。（3）銀行服務(wù)客戶面窄。（4）銀行貸款相對集中大數(shù)據(jù)銀行風控（1）集約化管理。（2）全過程風控。（3）標準化與差異化相結(jié)合。（4）輸入信息多樣化。一、大數(shù)據(jù)風控（二）大數(shù)據(jù)風控的價值創(chuàng)新價值創(chuàng)新TEXTTEXTTEXTTEXTTEXTTEXTTEXT信用評價更加精準風控貫穿信貸全程有效防范信貸欺詐有效緩解小微金融供給不足優(yōu)化客戶信貸體驗二、“大數(shù)據(jù)+量化投資”（一）數(shù)據(jù)的概念（一）大數(shù)據(jù)在證券行業(yè)中應(yīng)用EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.股票分析TextTextEXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.客戶關(guān)系管理TextTextEXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.投資情緒分析TextText（二）大數(shù)據(jù)與量化投資二、“大數(shù)據(jù)+量化投資”二、“大數(shù)據(jù)+量化投資”結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在量化投資中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用主要集中于高頻交易應(yīng)用。高頻交易（high-frequencytrading，HFT）是一種交易策略和技術(shù)，它是指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)廣發(fā)基金聯(lián)合百度公司、中證指數(shù)公司開發(fā)百發(fā)100指數(shù)，南方基金則攜手新浪財經(jīng)、深證信息公司推出了i100指數(shù)和i300指數(shù)。量化投資應(yīng)用二、“大數(shù)據(jù)+量化投資”（三）量化投資的價值創(chuàng)新EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.全面分析TextTextEXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.快速交易TextTextEXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.理性交易TextText三、?大數(shù)據(jù)+保險業(yè)務(wù)精準營銷承保定價反欺詐大數(shù)據(jù)能夠幫助保險公司收集海量且多樣的客戶數(shù)據(jù)，使保險公司能夠基于大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果找出不同客戶的潛在保險需求，進而將不同的保險產(chǎn)品恰當?shù)赝扑]給有該產(chǎn)品潛在需求的特定客戶。添加標題大數(shù)據(jù)技術(shù)將幫助保險公司獲取到豐富的風特征描述，進而助其在承保定價方面實現(xiàn)革命性的創(chuàng)新。添加標題在利用大數(shù)據(jù)分析對欺詐風險進行監(jiān)測的基礎(chǔ)上，保險公司的理賠運營效率和客戶體驗?zāi)軌虻玫接行嵘?。添加標題（一）大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)中的應(yīng)用場景三、?大數(shù)據(jù)+保險業(yè)務(wù)（三）量化投資的價值創(chuàng)新TextTextTextText建立信息共享機制量化分析關(guān)聯(lián)信息建立科學的承保和理賠規(guī)程四、?“大數(shù)據(jù)+征信”（一）“大數(shù)據(jù)+征信”業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)征信的優(yōu)勢TEXTTEXTTEXTTEXTTEXTTEXTTEXT獲取廣譜數(shù)據(jù)源，多方滲透橫向時間展開，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時性多元變量，量化全面而精確人性化思路，適用多場景依托互聯(lián)網(wǎng)，覆蓋范圍大四、?“大數(shù)據(jù)+征信”（二）“大數(shù)據(jù)+征信”的價值創(chuàng)新個人信貸業(yè)務(wù)小微企業(yè)信用貸款Part4大數(shù)據(jù)在金融中應(yīng)用的商業(yè)模式與未來展望一、?大數(shù)據(jù)金融的商業(yè)模式（一）金融集團模式金融集團與大數(shù)據(jù)金融了解客戶更為全面的金融財務(wù)數(shù)據(jù)，為金融集團提供個性化金融服務(wù)、實時營銷、交叉營銷、大數(shù)據(jù)風控等提供了便利。金融機構(gòu)跨界零售業(yè)務(wù)基于傳統(tǒng)金融機構(gòu)在消費金融上的弱勢，受限于信用數(shù)據(jù)的不足，大型商業(yè)銀行往往較少為小微企業(yè)、個人用戶提供信用貸款等金融服務(wù)。為解決個人和小微企業(yè)信用數(shù)據(jù)不足的問題，大型商業(yè)銀行采取的舉措之一就是建立電子商務(wù)平臺。一、?大數(shù)據(jù)金融的商業(yè)模式（二）供應(yīng)鏈金融模式供應(yīng)鏈服務(wù)提供商發(fā)展模式行業(yè)核心公司發(fā)展模式一、?大數(shù)據(jù)金融的商業(yè)模式（三）平臺金融模式平臺金融化阿里小貸金融平臺化華夏銀行二、?大數(shù)據(jù)金融的未來展望金融平臺化大數(shù)據(jù)金融與區(qū)塊鏈金融融合金融與實體經(jīng)濟深度融合123Part5項目實訓——小微企業(yè)信貸風控案例背景

普惠銀行是一家服務(wù)于小微企業(yè)的數(shù)字銀行，推出了線上產(chǎn)品“普惠貸”，緩解小微企業(yè)廣泛面臨的“融資難、融資貴”問題。近年來，該行也積極響應(yīng)全面推進鄉(xiāng)村振興的號召，加強縣域地區(qū)和“三農(nóng)”領(lǐng)域的“普惠貸”投放力度，為更多農(nóng)村居民提供更多信貸便利，使其快速獲得融資。普惠貸需由小微企業(yè)法定代表人親自申請，年齡大于等于18周歲，且企業(yè)經(jīng)營滿2年，信用記錄良好者，最高可貸500萬元，最長可貸24期。

企業(yè)向普惠銀行申請“普惠貸”后，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集客戶多維度數(shù)據(jù)信息，并運用準入規(guī)則、反欺詐規(guī)則、信用評分模型等可以批量識別企業(yè)的違約風險，對企業(yè)信用狀況進行批量審核，通過或拒絕企業(yè)貸款申請，提高審批的效率，降低小微企業(yè)的資金信貸風險。案例角色客戶經(jīng)理風控專員風控建模師信審專員案例角色實訓目標文本文本了解小微企業(yè)信用評分模型設(shè)計方法、風險定價策略。理解小微企業(yè)欺詐風險審查的必要性，掌握風控規(guī)則的設(shè)計策略。掌握獲取、分析企業(yè)多維數(shù)據(jù)的方法，能夠識別企業(yè)多維度的信用風險。掌握小微企業(yè)信用貸款貸前風險評估和貸款審批流程。實訓步驟《金融科技應(yīng)用基礎(chǔ)》感謝您的教學使用《金融科技應(yīng)用基礎(chǔ)》區(qū)塊鏈技術(shù)在金融中的應(yīng)用第三章節(jié)目錄CONTENTS一、區(qū)塊鏈概述二、區(qū)塊鏈的理論框架與技術(shù)原理三、區(qū)塊鏈技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新四、區(qū)塊鏈技術(shù)在金融中應(yīng)用的商業(yè)模式和未來展望五、項目實訓區(qū)塊鏈跨境保理一、區(qū)塊鏈概述區(qū)塊鏈概念區(qū)塊鏈(blockchain)是一種數(shù)據(jù)以區(qū)塊(block)為單位產(chǎn)生和存儲，并按照時間順序首尾相連形成鏈式(chain)結(jié)構(gòu)，同時通過密碼學保證不可篡改、不可偽造及數(shù)據(jù)傳輸訪問安全的去中心化分布式賬本。區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)區(qū)塊鏈區(qū)塊鏈存放數(shù)據(jù)、記錄的地方鏈接各個區(qū)塊區(qū)塊鏈的類型按照區(qū)塊鏈的開放程度（節(jié)點進入/退出規(guī)則)，區(qū)塊鏈可以分為公有鏈、聯(lián)盟鏈、私有鏈先出現(xiàn)的是公有鏈，后來才出現(xiàn)聯(lián)盟鏈（考慮產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的要求)，聯(lián)盟鏈參考了公有鏈的技術(shù)私有鏈是聯(lián)盟鏈的一種特殊類型都是許可鏈也可看做是同一類型(只有一家機構(gòu)的聯(lián)盟鏈就是私有鏈)不同的區(qū)塊鏈類型適用的場景不同所采用的技術(shù)、達到的效果也有較大的差異區(qū)塊鏈分類EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.公有鏈EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.聯(lián)盟鏈EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.私有鏈·全網(wǎng)公開·自由進出，無用戶授權(quán)機制所有節(jié)點地位相同·交易匿名·只允許授權(quán)的節(jié)點加入網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所授權(quán)限讀寫信息·名網(wǎng)絡(luò)節(jié)點地位不同·交易實名·所有網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點都在一家機構(gòu)手中·機構(gòu)外無權(quán)讀寫·各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點地位不同交易實名區(qū)塊鏈分類的說明EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.公有鏈EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.聯(lián)盟鏈EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.私有鏈全球參與任何人可自由使用數(shù)據(jù)全透明任何節(jié)點上的人都可以寫數(shù)據(jù)任何節(jié)點上的人都可以看數(shù)據(jù)信任機制：靠技術(shù)多方協(xié)作聯(lián)盟內(nèi)用，有準入機制N個機構(gòu)共同管理每個機構(gòu)一或多個節(jié)點節(jié)點的數(shù)據(jù)讀寫限范圍規(guī)則內(nèi)部商定信任機制：集體背書完全私有集團機構(gòu)內(nèi)部使用需要授權(quán)才能加入節(jié)點寫入權(quán)限由機構(gòu)控制被允許的節(jié)點，視需求有選擇的開放數(shù)據(jù)的權(quán)限信任機制：自己背書區(qū)塊鏈分類的說明EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.公有鏈EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.聯(lián)盟鏈EXAMPLETEXTGoaheadandreplaceitwithyourowntext.私有鏈效率問題隱私問題最終確定性問題成本更低更穩(wěn)定隱私保護好合規(guī)交易速度快成本極低風險大區(qū)塊鏈分類的對比區(qū)塊鏈的特征區(qū)塊鏈的特征隱私安全系統(tǒng)可靠防篡改可溯源透明可信私鑰作為唯一身份標識密碼學加密信息限定讀寫范圍所有節(jié)點共同維護交易及區(qū)塊鏈交易基于密碼學原理及共識算法51%攻擊難以實現(xiàn)完整的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)索引與數(shù)據(jù)內(nèi)容相關(guān)聯(lián)修改歷史數(shù)據(jù)會影響到最新的數(shù)據(jù)內(nèi)容任意一筆交易都有完整的記錄系統(tǒng)對所有參與者開放參與者可通過公開接口查詢數(shù)據(jù)或開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)高度透明區(qū)塊鏈（BlockChain）指通過弱中心化和去信任的方式集體維護一個可靠數(shù)據(jù)庫的技術(shù)方案，以密碼學的方式保證不可篡改和不可偽造的分布式賬本。二、區(qū)塊鏈的理論框架與技術(shù)原理區(qū)塊鏈的理論框架

多個參與方之間基于現(xiàn)代密碼學、共識機制、點對點網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)和智能合約編程語言等形成的數(shù)據(jù)交換、處理和存儲的技術(shù)組合。數(shù)據(jù)層——非對稱加密、對稱加密、默克爾樹、數(shù)字簽名網(wǎng)絡(luò)層——P2P技術(shù)、傳播機制、驗證機制共識層——PoW、PoS、DPoS分布式一致性算法激勵層——發(fā)行機制、分配機制合約層——腳本代碼、EVM應(yīng)用層——區(qū)塊+鏈數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)層是區(qū)塊鏈的核心部分，區(qū)塊鏈本質(zhì)上是一種數(shù)據(jù)庫技術(shù)和分布式共享賬本，是由包含交易信息的區(qū)塊從后向前有序連接起來的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。該層涉及的技術(shù)主要包括：區(qū)塊結(jié)構(gòu)、Merkle樹、非對稱加密、時間戳、數(shù)字簽名和哈希函數(shù)。對稱加密對稱加密算法指對數(shù)據(jù)信息進行加密和解密時使用相同密鑰的算法；常見的對稱加密算法有DES、3DES、AES以及國密SM4。對稱加密數(shù)據(jù)發(fā)信方將明文（原始數(shù)據(jù)）和加密密鑰一起經(jīng)過特殊加密算法處理后，使其變成復雜的加密密文發(fā)送出去。收信方收到密文后，若想解讀原文，則需要使用加密用過的密鑰及相同算法的逆算法對密文進行解密，才能使其恢復成可讀明文。在對稱加密算法中，使用的密鑰只有一個，發(fā)收信雙方都使用這個密鑰對數(shù)據(jù)進行加宓和解密，這就要求解密方事先必須知道加密密鑰。非對稱加密非對稱加密算法指對數(shù)據(jù)信息進行加解密使用不同的密鑰的算法常見的非對稱加密算法有:RSA、ECC、Elgamal、DSA、Secp256k1、國密SM2非對稱加密公鑰私鑰公鑰是密鑰對中公開的部分，私鑰則是非公開的部分，公鑰通常用于加密會話、驗證數(shù)字簽名私鑰是指只有自己才知道的一串字符。通常用來簽名和解密公鑰加密的數(shù)據(jù)。比如，數(shù)字貨幣系統(tǒng)中私鑰可用來操作賬戶里的加密貨幣公鑰和私鑰成對使用私鑰簽名，公鑰驗簽公鑰加密，私鑰解密默克爾樹定義：每個區(qū)塊包含多筆交易，交易兩兩組合進行哈希運算，從下向上迭代哈希，直到最后得到一個哈希值。這種迭代哈希叫做默克爾樹，最終生成的哈希值叫做默克爾樹根。作用：默克爾樹能夠快速檢驗交易數(shù)據(jù)的完整性，即數(shù)據(jù)是否被篡改過。根據(jù)密碼學中哈希函數(shù)的特點，如果有人對數(shù)據(jù)做過手腳，計算出的哈希值也會變得完全不一樣。哪怕只移動了一個小數(shù)點，也能從默克爾樹根的哈希值發(fā)現(xiàn)問題。網(wǎng)絡(luò)層網(wǎng)絡(luò)層是區(qū)塊鏈平臺信息傳輸?shù)幕A(chǔ)，通過P2P的組網(wǎng)方式、特定的信息傳播協(xié)議和數(shù)據(jù)驗證機制，使得區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點都可以平等地參與共識與記賬。網(wǎng)絡(luò)層包含重要技術(shù)：P2P網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、信息傳輸機制和數(shù)據(jù)驗證機制。網(wǎng)絡(luò)層按照P2P網(wǎng)絡(luò)是否去中心化、節(jié)點地址是否結(jié)構(gòu)化兩個方面，將P2P網(wǎng)絡(luò)分為如下四類：中心化P2P網(wǎng)絡(luò)全分布式非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)全分布式結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)半分布式P2P網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)層中心服務(wù)器Peer節(jié)點Peer節(jié)點Peer節(jié)點Peer節(jié)點Peer節(jié)點Peer節(jié)點在P2P網(wǎng)絡(luò)中存在“中心服務(wù)器”，而其作用為保存接入節(jié)點的地址信息。倘若兩個peer之間想要進行通信，那么它們可以通過中心服務(wù)器進行對方地址的索要。P2P網(wǎng)絡(luò)-中心化網(wǎng)絡(luò)層全分布P2P節(jié)點可以自由加入退出，并且沒有中心節(jié)點，節(jié)點地址沒有結(jié)構(gòu)化統(tǒng)一標準，整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈隨機圖的結(jié)構(gòu)，無固定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。節(jié)點間沒有固定規(guī)則約束，無法精確定位節(jié)點信息，只能通過洪泛查詢方式進行查找，對網(wǎng)絡(luò)的消耗很大。典型應(yīng)用:：比特幣P2P網(wǎng)絡(luò)-全分布式非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)層P2P網(wǎng)絡(luò)-全分布式非結(jié)構(gòu)化全分布式最大的問題在于節(jié)點地址管理，而結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)采用分布式哈希表(distributedHashtableDHT)，通過如Hash函數(shù)一類的加密散列函數(shù)，將不同節(jié)點地址規(guī)范為標準長度數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化模型與非結(jié)構(gòu)化模型相似，但結(jié)構(gòu)化模型的節(jié)點管理有固定結(jié)構(gòu)圖。比如形成一個環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)或樹狀網(wǎng)絡(luò)。典型應(yīng)用：以太坊網(wǎng)絡(luò)層超級節(jié)點超級節(jié)點超級節(jié)點超級節(jié)點半分布式P2Р網(wǎng)絡(luò)將節(jié)點分類成普通節(jié)點和超級節(jié)點，從而構(gòu)成了半分布式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。每個超級節(jié)點維護部分網(wǎng)絡(luò)節(jié)點地址、文件索引等工作，所有超級節(jié)點共同實現(xiàn)中心服務(wù)器功能。超級節(jié)點本身卻是分布式，可以自由擴展退出，具備分布式網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點。P2P網(wǎng)絡(luò)-半分布式半分布式網(wǎng)絡(luò)Peer節(jié)點Peer節(jié)點Peer節(jié)點Peer節(jié)點網(wǎng)絡(luò)層傳播者途徑媒介接受者核心技術(shù)之傳播機制網(wǎng)絡(luò)層核心技術(shù)之驗證機制在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，所有的節(jié)點都會時刻監(jiān)聽網(wǎng)絡(luò)中廣播的交易數(shù)據(jù)和新產(chǎn)生的區(qū)塊。驗證交易數(shù)據(jù)：在接收到相鄰節(jié)點發(fā)來的數(shù)據(jù)后，會首先驗證該數(shù)據(jù)的有效性，若數(shù)據(jù)有效則按接收順序為新數(shù)據(jù)建立存儲池來暫存這些數(shù)據(jù)，并且繼續(xù)向臨近節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)；若數(shù)據(jù)無效則立即廢棄該數(shù)據(jù)，從而保證無效數(shù)據(jù)不會在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中繼續(xù)傳播。驗證新產(chǎn)生區(qū)塊：某節(jié)點產(chǎn)生出新區(qū)塊后，其他節(jié)點按照預定義的標準對新區(qū)塊的工作量證明、時間戳等方面進行校驗，若確認有效，則將該區(qū)塊鏈接到主區(qū)塊鏈上，并開始爭取下一個區(qū)塊的記賬權(quán)。共識層共識機制：是所有記賬節(jié)點之間如何達成共識，去認定一個記錄的有效性，這既是認定的手段，也是防止篡改的手段。目前主要有四大類共識機制：PoW、PoS、DPoS和PBFT算法。PoW(ProofofWork,工作量證明)PoS(ProofofStake,權(quán)益證明)DPoS(DelegatedProof-Of-Stake,股份授權(quán)證明)PBFT實用拜占庭容錯算法共識層1.POW（工作量證明機制）

在該機制中，網(wǎng)絡(luò)上的每一個節(jié)點都在使用SHA256哈希算法運算一個不斷變化的區(qū)塊頭的哈希值。在分布式網(wǎng)絡(luò)中，所有的參與者都需要使用不同的隨機數(shù)來持續(xù)計算該哈希值，直到達到目標為止。當一個節(jié)點得出了確切的值，其他所有的節(jié)點必須相互確認該值的正確性。之后，新區(qū)塊中的交易將被驗證以防欺詐。然后，用于計算的交易信息的集合會被確認為認證結(jié)果，用區(qū)塊鏈中的新區(qū)塊表示。共識層2.POS（股權(quán)證明機制）PoS的想法源于尼克?薩博（NickSzabo），是PoW的一種節(jié)能替代選擇，它不需要用戶在不受限制的空間中找到一個隨機數(shù)，而是要求人們證明貨幣數(shù)量的所有權(quán)，因為其相信擁有貨幣數(shù)量多的人攻擊網(wǎng)絡(luò)的可能性更低。記賬權(quán)幾率=代幣數(shù)量*持有時長共識層3.DPOS（股份授權(quán)證明機制）DPoS由比特股（Bitshares）項目組發(fā)明。股權(quán)擁有者選舉他們的代表來進行區(qū)塊的生成和驗證。DPoS類似于現(xiàn)代企業(yè)董事會制度，比特股系統(tǒng)將代幣持有者稱為股東，由股東投票選出101名代表，然后由這些代表負責生成和驗證區(qū)塊。

TPS=交易筆數(shù)/區(qū)塊時間核心：解決單位時間內(nèi)處理交易的筆數(shù)共識層4.PBFT拜占庭容錯共識機制PBFT(PracticalByzantineFaultTolerance)簡單說是在系統(tǒng)中有一個節(jié)點會被當做主節(jié)點，而其他節(jié)點都是子節(jié)點。系統(tǒng)內(nèi)的所有節(jié)點都會相互通信，最終目標是大家能以少數(shù)服從多數(shù)的原則達成數(shù)據(jù)的共識。PBFT最早由卡斯特羅和利斯科夫在1999年提出。典型：Fabric聯(lián)盟鏈激勵層激勵層作為將經(jīng)濟因素引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)的一個層次，其存在的必要性取決于建立在區(qū)塊鏈技術(shù)上的具體應(yīng)用需求。在去中心化系統(tǒng)中，共識節(jié)點本身是自利的，其參與數(shù)據(jù)驗證和記賬工作的根本目的是最大化自身收益。所以，必須設(shè)計合理的激勵機制。激勵層以比特幣為例：收益挖礦費：在比特幣系統(tǒng)中，新區(qū)塊產(chǎn)生發(fā)行比特幣的數(shù)量是隨著時間階梯型遞減的。從創(chuàng)世區(qū)塊起，每個新區(qū)塊將發(fā)行50個比特幣獎勵給該區(qū)塊的記賬者，此后每隔約4年（21萬個區(qū)塊），每個新區(qū)塊發(fā)行的比特幣數(shù)量減少一半，以此類推，一直到比特幣的數(shù)量穩(wěn)定在上限2100萬為止。手續(xù)費：目前默認的手續(xù)費是1/10000個比特幣合約層智能合約是一種旨在以信息化方式傳播、驗證或執(zhí)行合同的計算機協(xié)議，其在分布式賬本上體現(xiàn)為可自動執(zhí)行的計算機程序。一個智能合約是一套以數(shù)字形式定義的承諾，包括合約參與方可以在上面執(zhí)行這些承諾的協(xié)議。合約層傳統(tǒng)的合約是通過合約的內(nèi)容來執(zhí)行，與計算機代碼是沒有任何聯(lián)系，而這種書面上的合約大多情況下是需要存檔。而基于區(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約不僅可以發(fā)揮智能合約在成本效率方面的優(yōu)勢，而且可以避免惡意行為對合約正常執(zhí)行的干擾。將智能合約以數(shù)字化的形式寫入?yún)^(qū)塊鏈中，由區(qū)塊鏈技術(shù)的特性保障存儲、讀取、執(zhí)行整個過程透明可跟蹤、不可篡改。如果說共識機制就相當于區(qū)塊鏈的運營規(guī)則，像法律一樣約束整個區(qū)塊鏈系統(tǒng)的運行，那智能合約則就像區(qū)塊鏈中的合同，由程序化控制，符合條件強制執(zhí)行。應(yīng)用層區(qū)塊鏈的技術(shù)原理分布式存儲技術(shù)——解決數(shù)據(jù)多點存儲加密算法——解決數(shù)據(jù)安全點對點交易技術(shù)——解決交易可信共識機制——解決數(shù)據(jù)寫入一致性智能合約技術(shù)——解決數(shù)據(jù)讀寫規(guī)則固化三、區(qū)塊鏈技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新四、區(qū)塊鏈技術(shù)在金融中應(yīng)用的商業(yè)模式和未來展望商業(yè)模式（一）去中心化組織（DAO）商業(yè)模式DAO是由達成同一個共識的群體自發(fā)產(chǎn)生的共創(chuàng)、共建、共治、共享的協(xié)同行為衍生出來的一種組織形態(tài)。DAO具有充分開放、自主交互、去中心化控制、復雜多樣以及涌現(xiàn)等特點，可成為應(yīng)對不確定、多樣、復雜環(huán)境的有效組織。DAO可幫助基于區(qū)塊鏈的所有商業(yè)模式治理、量化參與其中的每個主體的工作量，包括加密貨幣錢包、APP以及公有鏈。DAO的主要營收來源為收取交易服務(wù)費用，支付方式一般為數(shù)字貨幣。商業(yè)模式（二）非同質(zhì)化通證（NFT）商業(yè)模式非同質(zhì)化代幣（Non-FungibleToken，NFT）具有不可互換性、獨特性、不可分性、低兼容性以及物品屬性?？蓱?yīng)用于流動性挖礦、藝術(shù)品交易、游戲/VR以及鏈下資產(chǎn)NFT化等場景。鏈下資產(chǎn)NFT化雖無法解決鏈下資產(chǎn)溯源問題，但可降低交易摩擦，幫助數(shù)據(jù)互通和流轉(zhuǎn)。商業(yè)模式（三）去中心化金融（DeF）商業(yè)模式DeFi可通過PoW或PoS激勵貨幣發(fā)行環(huán)節(jié)，通過去中心化交易所投資交易代幣化金融產(chǎn)品；目前DeFi關(guān)鍵項目涵蓋資產(chǎn)類、借貸類、交易所及合成資產(chǎn)等領(lǐng)域。DeFi關(guān)鍵項目涵蓋資產(chǎn)類、借貸類、交易所及合成資產(chǎn)等領(lǐng)域；以太坊去中心化銀行Maker、以太坊去中心化借貸平臺Compound、交易所dYdX等是目前較熱門的去中心化金融平臺。全球主流DeFi交易所（DEX）：Bancor、Kyber、dYdX、DDEX、Uniswap等在2020年前六個月的總交易量超過30億美元。商業(yè)模式（四）去中心化應(yīng)用（DApp）商業(yè)模式DApp是去中心化的區(qū)塊鏈分布式應(yīng)用，其運行在分布式網(wǎng)絡(luò)，參與者信息可被安全存儲。DApp開發(fā)者可基于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)開發(fā)各種應(yīng)用并保障用戶安全；DApp開發(fā)者的盈利模式包括發(fā)起Crowdsale并發(fā)行通證、交易費用收入、高級功能銷售收入、訂閱/會員資格銷售收入、廣告收入以及捐款收入等6類。DApp行業(yè)尚處于初步發(fā)展期，dApp以博彩類和游戲類應(yīng)用居多，最熱門的DApp每日流水超1,000萬美元。但DApp使用的門檻較高，目前全球區(qū)塊鏈應(yīng)用的用戶數(shù)小于100萬。此外，大部分DApp的代碼由于防止競爭對手抄襲等原因并不開源。未來展望在這里添加標題Addthetitleinhere大眾化應(yīng)用趨勢明顯去中心化技術(shù)優(yōu)勢明顯國際化競爭與合作都在加強優(yōu)勢（提升了金融服務(wù)效率、降低了金融服務(wù)成本、提升了金融服務(wù)安全）廣泛應(yīng)用到銀行、證券、保險、股權(quán)交易、供應(yīng)鏈金融等領(lǐng)域區(qū)塊鏈去中心化、去中介化的技術(shù)屬性起到核心作用。去中心化并不意味著去中介化添加標題區(qū)塊鏈金融的發(fā)展促進了金融產(chǎn)品和服務(wù)的國際化發(fā)展。各平臺間的競爭也必將逐步升級合作加強。如跨國合作培育了全新的保險產(chǎn)品添加標題感謝觀看《金融科技應(yīng)用基礎(chǔ)》

人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用第4章節(jié)目錄CONTENTS第一節(jié)人工智能概述第三節(jié)

人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新第二節(jié)

人工智能的理論架構(gòu)與技術(shù)原理第四節(jié)

人工智能技術(shù)在金融中應(yīng)用的商業(yè)模式與未來展望第一節(jié)人工智能概述人工智能的概念與內(nèi)涵人工智能的概念人工智能是計算機科學的一個分支，主要研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。其目的是了解智能的實質(zhì)，試圖開發(fā)能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。目前，人工智能領(lǐng)域的主要研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能就是用人工的方法在機器上實現(xiàn)的智能，也稱為機器智能，人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機器或智能系統(tǒng)，使其能模擬、延伸、擴展人類智能。通俗來說，人工智能就是研究如何使機器具有能聽會說、能看會寫、能思考會學習、能適應(yīng)環(huán)境變化、能解決問題等功能的學科。人工智能的特征感知能力記憶與思維能力學習能力行為能力人工智能的特征人工智能的價值在這里添加標題Addthetitleinhere社會價值市場價值應(yīng)用價值大量行業(yè)將會被重新定義，就業(yè)機構(gòu)將會被重塑，大量人們習以為常的工作崗位將會消亡，而同時一些“前所未見”的新崗位也會隨之誕生，社會轉(zhuǎn)型的進程將會進一步加快。添加標題國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及眾多初創(chuàng)科技公司紛紛涌入人工智能商業(yè)市場，掀起一輪又一輪的人工智能商業(yè)化狂潮，未來幾十年內(nèi)人工智能技術(shù)預計將創(chuàng)造數(shù)萬億美元的市場價值。添加標題人工智能正在快速融入人們的生產(chǎn)生活，極大提高工作效率，不斷降低生產(chǎn)和管理成本，為經(jīng)濟社會發(fā)展不斷注入新動能。從“刷臉”乘坐飛機到無人超市，從多功能巡邏機器人到智慧醫(yī)療，在移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)驅(qū)動下，人工智能在各行業(yè)的應(yīng)用不斷落地開花，正以前所未有的速度和廣度，深刻改變著人們的生產(chǎn)生活。人工智能金融的發(fā)展歷程第二節(jié)人工智能的理論架構(gòu)與技術(shù)原理人工智能的理論架構(gòu)與技術(shù)原理計算機通過人工智能技術(shù)不但能完成信息加工，而且能夠比人腦做得更快、更準確，所以，當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務(wù)”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。除了計算機科學以外，人工智能還涉及認知科學、腦科學、語言學、邏輯學、心理學、哲學、生物學、仿生學、計算科學等多門學科。1950’s1960’s1970’s1980’s1990’s2000’s2010’s2020’s人工智能領(lǐng)域包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。如果人工智能比喻成的孩子大腦，機器學習就是讓孩子去掌握認知能力的過程，而深度學習是這過程中很有效率的一種教學體系。人工智能是目的，是結(jié)果；深度學習、機器學習是方法，是工具。人工智能的理論架構(gòu)與技術(shù)原理符號主義聯(lián)結(jié)主義行為主義人工智能的理論架構(gòu)與技術(shù)原理人工智能的理論架構(gòu)與技術(shù)原理機器學習（machinelearning，ML）是一門涉及統(tǒng)計學、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機科學、腦科學等諸多領(lǐng)域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心。機器學習包含多種使用不同算法的學習模型。根據(jù)金融數(shù)據(jù)的性質(zhì)和期望的結(jié)果，可以將學習模型分成四種，分別是監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習。而根據(jù)使用的金融數(shù)據(jù)集和預期結(jié)果，每一種金融模型可以應(yīng)用一種或多種算法。機器學習算法主要用于對事物進行分類、發(fā)現(xiàn)模式、預測結(jié)果，以及制定明智的決策。人工智能的理論架構(gòu)與技術(shù)原理關(guān)于西瓜的數(shù)據(jù)，X1（色澤=青綠；根蒂=蜷縮；敲聲=濁響），X2（色澤=淺白；根蒂=硬挺；敲聲=清脆），X3（色澤=青綠；根蒂=硬挺；敲聲=清脆）。一般地，令D={x1，x2，x3，…，xm}，表示包含m個示例的數(shù)據(jù)集，每個示例由d個屬性描述（例如，上面的西瓜數(shù)據(jù)使用了3個屬性），則每個示例i=（ai1，ai2，ai3，…，aid）是d維樣本空間x中的一個向量，i∈X。其中是ij在第j個屬性上的取值。例如，上述第3個西瓜在第2個屬性上的值是“硬挺”，d稱為樣本i的“維數(shù)”。怎么挑瓜，就是從西瓜的特征著手，例如，“色澤”“根蒂”“敲聲”。天氣預報主要是使用收集大量的數(shù)據(jù)（氣溫、濕度、風向和風速、氣壓等）。特征或?qū)傩裕悍从呈录驅(qū)ο笤谀撤矫娴谋憩F(xiàn)或性質(zhì)的事項。屬性上的取值，例如，“青綠”“烏黑”，稱為“屬性值”或特征值。屬性組成的空間稱為“屬性空間”“樣本空間”或“輸入空間”。把“色澤”“根蒂”“敲聲”作為三個坐標軸，則它們形成一個用于描述西瓜的三維空間，每個西瓜都可在這個空間中找到自己的坐標位置。由于空間中的每個點對應(yīng)一個坐標向量，因此也把一個示例稱為一個“特征向量”。第三節(jié)人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新黨的二十大報告指出：“高質(zhì)量發(fā)展是全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的首要任務(wù)?！薄氨仨殘猿挚萍际堑谝簧a(chǎn)力、人才是第一資源、創(chuàng)新是第一動力，深入實施科教興國戰(zhàn)略、人才強國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，開辟發(fā)展新領(lǐng)域新賽道，不斷塑造發(fā)展新動能新優(yōu)勢?！薄巴苿討?zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展，構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能、生物技術(shù)、新能源、新材料、高端裝備、綠色環(huán)保等一批新的增長引擎?！比斯ぶ悄芗夹g(shù)集群作為我國科技建設(shè)的重心已上升為國家戰(zhàn)略，且在醫(yī)療、教育、電商營銷等各行各業(yè)相繼實現(xiàn)了應(yīng)用落地。而人工智能與金融行業(yè)的緊密融合，不僅是人工智能技術(shù)賦能金融行業(yè)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域和場景應(yīng)用，更是對金融資源的優(yōu)化與金融模式的重塑。傳統(tǒng)金融支付業(yè)務(wù)模式及痛點（1）存在安全風險（2）存在信息泄露風險2.基于人工智能技術(shù)的金融支付應(yīng)用場景（1）無人商店（2）刷臉支付人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新創(chuàng)新支付方式……提升用戶支付體驗……提高支付運營效能

……提高支付運營效能創(chuàng)新支付方式提升用戶支付體驗人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新智能營銷是綜合運用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，智能化分析和預測營銷活動數(shù)據(jù)、創(chuàng)新營銷模式，提升營銷的效率和效果，最終實現(xiàn)企業(yè)與用戶之間價值共創(chuàng)的營銷模式。智能營銷的典型流程分為客戶信息采集、認知模型構(gòu)建、營銷精準觸達。在客戶信息采集環(huán)節(jié)中，通過社交網(wǎng)絡(luò)瀏覽行為、產(chǎn)品購買行為、網(wǎng)點業(yè)務(wù)辦理頻次等進行多維度采集。在認知模型構(gòu)建環(huán)節(jié)中，運用深度學習、自然語言處理等相關(guān)技術(shù)進行建模。在營銷精準觸達環(huán)節(jié)中，通過自有渠道或第三方渠道進行信息投放，實現(xiàn)個性化營銷。在銀行領(lǐng)域，人工智能通過收集用戶社交、消費、信用、交易等行為數(shù)據(jù)，分析用戶需求與偏好，建立精準營銷解決方案，優(yōu)化銀行對客戶的篩選與精準服務(wù)，應(yīng)用于銀行的存量客戶激活、線上線下獲客、產(chǎn)品交叉營銷等場景智能營銷將銀行海量存儲數(shù)據(jù)變現(xiàn)為營銷價值；通過用戶畫像、用戶分層、用戶定位實現(xiàn)銀行營銷的精準化、場景化、個性化，優(yōu)化營銷的質(zhì)量與效果；降低人力成本，提高營銷效率。人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新智能客服系統(tǒng)是人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)金融業(yè)客服相結(jié)合的產(chǎn)物，是集語音識別、語義理解、知識地圖、深度學習等智能交互技術(shù)于一體，能夠準確理解用戶的意圖或問題，由智能機器人為客戶提供服務(wù)引導、業(yè)務(wù)查詢、業(yè)務(wù)咨詢及解答、業(yè)務(wù)辦理、客戶投訴等不涉及賬戶資金變動的非金融業(yè)務(wù)。智能客服基于大規(guī)模知識管理系統(tǒng)，面向金融行業(yè)構(gòu)建企業(yè)級的客戶接待、管理及服務(wù)智能化解決方案。在與客戶的問答交互過程中，智能客服系統(tǒng)可以實現(xiàn)“應(yīng)用—數(shù)據(jù)—訓練”閉環(huán)，形成流程指引與問題決策方案，并通過運維服務(wù)層以文本、語音及機器人反饋動作等方式向客戶傳遞。此外，智能客服系統(tǒng)還可以針對客戶提問進行統(tǒng)計，對相關(guān)內(nèi)容進行信息抽取、業(yè)務(wù)分類及情感分析，了解服務(wù)動向并把握客戶需求，為企業(yè)的輿情監(jiān)控及業(yè)務(wù)分析提供支撐。據(jù)統(tǒng)計，目前金融領(lǐng)域的智能客服系統(tǒng)可以解決絕大部分客戶常見問題，針對高頻次、高重復率的問題解答優(yōu)勢更加明顯，緩解銀行運營壓力并合理控制成本。目前的智能客服系統(tǒng)有線下的網(wǎng)點智能服務(wù)機器人、線上智能金融客服機器人、智能催收機器人等。智能風控是指借助人工智能技術(shù)，進行數(shù)據(jù)收集、行為建模、用戶畫像和風險定價，從而協(xié)助金融機構(gòu)和監(jiān)管層進行風險識別、授信審批、貸后管理的智能化風險控制系統(tǒng)。人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新1.改善客戶體驗，提升服務(wù)效率單擊此處添加段落文字內(nèi)容單擊此處添加段落文字內(nèi)容2.優(yōu)化風險評估，提升風險管理水平單擊此處添加段落文字內(nèi)容單擊此處添加段落文字內(nèi)容3.降低運營成本，提升銀行競爭力單擊此處添加段落文字內(nèi)容單擊此處添加段落文字內(nèi)容人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新人工智能技術(shù)在銀行業(yè)務(wù)場景中的價值創(chuàng)新BA智能投顧量化投資智能投顧是依托大數(shù)據(jù)、量化金融模型及智能化算法等技術(shù)，根據(jù)投資者的風險承受能力、財務(wù)狀況、預期投資收益目標和投資風格偏好等數(shù)據(jù)，運用現(xiàn)代投資組合理論等理論模型，自動計算并提供投資組合及資產(chǎn)配置建議，進而為投資者提供智能化和自動化的財富管理解決方案。量化投資是綜合運用數(shù)學、統(tǒng)計學、金融學等理論，從海量金融數(shù)據(jù)中尋找能夠刻畫投資收益的特征因子及投資模型，按照既定投資組合與嚴格的交易規(guī)則，通過計算機自動化程序發(fā)出買賣指令，從而獲取穩(wěn)定、可持續(xù)、高于市場平均收益的投資方式。人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新保險產(chǎn)品的精準定價是保險營銷最重要的環(huán)節(jié)，利用人工智能技術(shù)深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對定價模型進行反復訓練，能夠主動地識別和量化風險，從而實現(xiàn)保險產(chǎn)品的精準定價，這一技術(shù)目前在車險應(yīng)用中最為廣泛。面對保險理賠流程復雜、手續(xù)繁瑣、耗時費力等問題，人工智能技術(shù)的應(yīng)用則為解決以上問題提供了新思路。圖像識別、計算機視覺系統(tǒng)、語言識別等人工智能技術(shù)通過預測數(shù)據(jù)模型、分析數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)了查勘、核損、定損和進行反欺詐識別，極大地提高了理賠效率和準確度。保險智能營銷是以客戶為中心，基于用戶保單數(shù)據(jù)、家庭成員健康信息、歷史購物紀錄、購買產(chǎn)品類型、用戶財富和信用狀況、社交媒體信息形成用戶畫像標簽。然后根據(jù)用戶畫像充分挖掘客戶的需求，通過人工智能技術(shù)與產(chǎn)品特征進行分析對比，做到精準的智能化匹配，識別客戶最有可能購買的產(chǎn)品。當觸發(fā)特定場景時，系統(tǒng)會自動結(jié)合用戶偏好進行個性化推送，例如對于網(wǎng)購愛好者，推薦與快遞配送風險相關(guān)的險種，提升產(chǎn)品銷售的成功率。（2）保險智能營銷（1）保險產(chǎn)品精準定價（3）保險智能理賠人工智能技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新第四節(jié)人工智能技術(shù)在金融中應(yīng)用的商業(yè)模式與未來展望將零散的用戶金融數(shù)據(jù)通過采集、傳輸、儲存等一系列標準化的流程變成格式規(guī)范、結(jié)構(gòu)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)，并有嚴格和規(guī)范的綜合數(shù)據(jù)管控，通過人工智能技術(shù)對這些標準化的數(shù)據(jù)進行進一步加工分析，成為具有指導意義的業(yè)務(wù)監(jiān)控報表、業(yè)務(wù)監(jiān)控模型，以幫助業(yè)務(wù)進行輔助決策。是通過構(gòu)建人工智能金融平臺，提供機器學習、深度學習、知識圖譜、圖像識別等人工智能領(lǐng)域的算法，提供覆蓋人工智能應(yīng)用開發(fā)全流程的端到端能力?！叭斯ぶ悄芙鹑?關(guān)鍵技術(shù)”的商業(yè)模式主要圍繞生物特征識別、計算機視覺、知識圖譜、自然語言處理、智能語音、機器人流程自動化等技術(shù)，為人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用提供技術(shù)支撐。通過人工智能技術(shù)連接金融機構(gòu)與用戶的硬件和軟件?！叭斯ぶ悄芙鹑?基礎(chǔ)設(shè)施”“人工智能金融+數(shù)據(jù)服務(wù)”“人工智能金融+構(gòu)建平臺”“人工智能金融+關(guān)鍵技術(shù)”人工智能金融的商業(yè)模式雙擊添加標題文字人工智能金融的未來展望應(yīng)用方面：場景智能深化，支撐現(xiàn)代金融體系建設(shè)技術(shù)方面：技術(shù)能力革新，驅(qū)動行業(yè)發(fā)展不斷演進保障方面：可信治理評估，助力行業(yè)長期規(guī)范發(fā)展人工智能金融的未來展望《金融科技應(yīng)用基礎(chǔ)》感謝您的教學使用《金融科技應(yīng)用基礎(chǔ)》課件

云計算技術(shù)在金融中的應(yīng)用第五章節(jié)目錄CONTENTS云計算概述云計算技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景及價值創(chuàng)新云計算的理論架構(gòu)與技術(shù)原理云計算技術(shù)在金融中應(yīng)用的商業(yè)模式與未來展望項目實訓——銀行上云與運維實訓PartOne第一節(jié)云計算概述05案例導入：

2022年8月10日，“2022世界5G大會”在哈爾濱召開（圖5—1）。會上，2022年“5G十大應(yīng)用案例”在大會開幕式上正式發(fā)布。交通銀行聯(lián)合上海電信及華為共同建設(shè)的全國首個“5G全域智能金融云專網(wǎng)”成為唯一入選的金融領(lǐng)域案例。該項目是三家公司聯(lián)合在金融行業(yè)首次做出的全國范圍“5G+金融探索與創(chuàng)新”，利用電信5G切片、后端路由、SD—WAN、AI大數(shù)據(jù)、云計算和區(qū)塊鏈等新型技術(shù)，助力交通銀行加快推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型、建設(shè)安全泛在的新型金融基礎(chǔ)設(shè)施，充分激發(fā)普惠金融、產(chǎn)業(yè)金融等業(yè)務(wù)經(jīng)營潛能，形成多元融通的金融服務(wù)智慧再造。

5G在交通銀行的一系列應(yīng)用場景的落地不僅滿足了金融行業(yè)解決痛點問題的需求，也將5G在金融行業(yè)的使用從預熱階段推進至行業(yè)適配階段，為后續(xù)規(guī)模推廣提供了實踐依據(jù)。項目團隊也在推進《5G金融云專網(wǎng)技術(shù)及應(yīng)用白皮書》，真正挖掘金融行業(yè)5G網(wǎng)絡(luò)價值，樹立金融行業(yè)5G技術(shù)創(chuàng)新標桿。定義云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問，進入可配置的計算資源共享池，這些資源能夠被快速提供，只須投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進行很少的交互。實質(zhì)將原本運行在單個計算機或服務(wù)器的數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)移到互聯(lián)網(wǎng)上的大量分布式計算機資源池中，使用者可以按照需要獲取相應(yīng)的計算能力、存儲空間和部署軟件的一種計算資源的新型利用模式。核心實現(xiàn)服務(wù)的增加、使用與交付的便捷性，從而滿足用戶多樣化的計算需求。關(guān)鍵特征自助按需服務(wù)、虛擬資源池、可度量服務(wù)、高速彈性架構(gòu)和高寬帶網(wǎng)絡(luò)。一、云計算的概念與內(nèi)涵05狹義上廣義上云計算就是一種提供資源的網(wǎng)絡(luò)，使用者可以隨時獲取“云”上的資源，按需求量使用，并且可以看成是無限擴展的，只要按使用量付費就可以。云計算是與信息技術(shù)、軟件、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的一種服務(wù)，這種計算資源共享池叫作“云”，云計算把許多計算資源集合起來，通過軟件實現(xiàn)自動化管理。一、云計算的概念與內(nèi)涵05北京互聯(lián)網(wǎng)法院互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)司法應(yīng)用中心揭牌成立1956年0120世紀90年代022004年03042006年網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到飛速發(fā)展斯特雷奇正式提出了虛擬化的概念官埃里克·施密特首次提出“云計算”概念“云計算”迅速成為了計算機領(lǐng)域最令人關(guān)注的話題之一07062008年052007年微軟發(fā)布其公共云計算平臺，由此拉開微軟的云計算大幕2019年08阿里軟件在江蘇南京建立首個“電子商務(wù)云計算中心”；移動云計算平臺“大云”計劃啟動Web2.0成為新熱點，互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅，計算機網(wǎng)絡(luò)發(fā)展進入新階段云計算的產(chǎn)生歷程2009年092020年我國云計算市場規(guī)模達到1781億元，增速為33.6%一、云計算的概念與內(nèi)涵0505

二、云計算的特征及類型1.虛擬化技術(shù)2.動態(tài)可擴展3.按需部署4.靈活性高7.可擴展性云計算的主要特征6.性價比高5.可靠性高05公有云私有云混合云行業(yè)云云計算的類型

二、云計算的特征及類型05

二、云計算的類型05公有云通常指第三方提供商提供給用戶能夠使用的云，公有云由云提供商完全承載和管理，用戶無須購買硬件、軟件或支持基礎(chǔ)架構(gòu)，只需要為其使用的資源付費即可。公有云私有云是為一個客戶單獨使用而構(gòu)建的，因而提供對數(shù)據(jù)、安全性和服務(wù)質(zhì)量的最有效控制。該公司擁有基礎(chǔ)設(shè)施，并可以控制在此基礎(chǔ)設(shè)施上部署應(yīng)用程序的方式。私有云混合云是公共云和私有云兩種服務(wù)方式的結(jié)合。由于安全和控制原因，并非所有的企業(yè)信息都能放置在公共云上，這樣大部分已經(jīng)應(yīng)用云計算的企業(yè)將會使用混合云模式。混合云行業(yè)云是由行業(yè)內(nèi)或某個區(qū)域內(nèi)起主導作用或者掌握關(guān)鍵資源的組織建立和維護，以公開或者半公開的方式，向行業(yè)內(nèi)部或相關(guān)組織和公眾提供有償或無償服務(wù)的云平臺。行業(yè)云PartTwo第二節(jié)云計算的理論架構(gòu)與技術(shù)原理基礎(chǔ)架構(gòu)層中間層應(yīng)用層管理層一、云平臺的體系架構(gòu)主要由服務(wù)器、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等真實的基礎(chǔ)設(shè)施硬件結(jié)合虛擬化手段，從而構(gòu)建虛擬化的云計算的資源池。在基礎(chǔ)架構(gòu)層的基礎(chǔ)上，不同的廠商通過中間件、數(shù)據(jù)庫、訪問控制、負載均衡等手段，根據(jù)自己的云計算解決方案，構(gòu)建云計算的平臺。該層次是在搭建好云計算平臺的基礎(chǔ)上，部署企業(yè)相關(guān)應(yīng)用。提供統(tǒng)一的平臺化系統(tǒng)軟件支撐服務(wù)，包括賬號管理、配置管理、計費管理、安全管理、流程管理、運維管理、SLA監(jiān)控管理和API接口等諸多功能。0505一、云平臺的體系架構(gòu)05一、云平臺的體系架構(gòu)基礎(chǔ)架構(gòu)層是為中間層或者用戶提供其所需要的計算和存儲等資源，并通過虛擬化等技術(shù)將資源池化，以實現(xiàn)資源的按需分配和快速部署；中間層是承上啟下的一層，它在基礎(chǔ)架構(gòu)層所提供資源的基礎(chǔ)上為用戶提供服務(wù)；應(yīng)用層是以友好的用戶界面，直接面向客戶需求，為用戶提供所需要的各項應(yīng)用軟件和服務(wù)；管理層是縱向的，是為了更好地管理和維護橫向的三層而存在，同時提供統(tǒng)一的API接口和開發(fā)工具包，為合作伙伴和客戶提供二次開發(fā)和定制化開發(fā)支持。二、云計算的服務(wù)模式Addthetitleinhere平臺服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)軟件服務(wù)PaaS，即把IT系統(tǒng)的平臺軟件層作為服務(wù)出租出去，具體是指云計算服務(wù)，它們可以按需提供開發(fā)、測試、交付和管理軟件應(yīng)用程序所需要的環(huán)境，它把平臺和開發(fā)環(huán)境作為一種服務(wù)來提供。Iaas，即把IT系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)層作為服務(wù)出租出去。由云服務(wù)提供商把IT系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)好，并對計算設(shè)備進行池化，然后直接對外出租硬件服務(wù)器、虛擬主機、存儲或網(wǎng)絡(luò)設(shè)施等。SaaS，即軟件部署在云端，讓用戶通過因特網(wǎng)來使用它，云服務(wù)提供商把IT系統(tǒng)的應(yīng)用軟件層作為服務(wù)出租出去，而消費者可以使用任何云終端設(shè)備接入計算機網(wǎng)絡(luò)，然后通過網(wǎng)頁瀏覽器或者編程接口使用云端的軟件。05SaaS屬于最上層的服務(wù)，是一種交付模式。用戶可以根據(jù)自己的需求，通過網(wǎng)絡(luò)向供應(yīng)商訂制商業(yè)模型，幫助客戶更好地管理它們的IT項目和服務(wù)，確保它們IT應(yīng)用的質(zhì)量和性能，監(jiān)控它們的在線業(yè)務(wù)。PaaS在服務(wù)層次上比IaaS更高一層，供應(yīng)商提供一個作為軟件開發(fā)和運行環(huán)境的整套解決方案，向用戶隱藏了底層的網(wǎng)絡(luò)、存儲、操作系統(tǒng)等技術(shù)問題，而向用戶開放的是軟件本身的開發(fā)和運行環(huán)境。IaaS位于底層，把計算基礎(chǔ)（服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、存儲和數(shù)據(jù)中心空間）作為一項服務(wù)提供給客戶，在服務(wù)層次上是最底層服務(wù)，是最接近服務(wù)器硬件資源，這樣用戶自然能以最大的自由度接入網(wǎng)絡(luò)本身，通過因特網(wǎng)從完善的計算機基礎(chǔ)設(shè)施獲得服務(wù)。二、云計算的服務(wù)模式05二、云計算的服務(wù)模式05云計算的三種服務(wù)模式二、云計算的服務(wù)模式05Iaas、Paas與Saas模型圖IaaS讓用戶可以通過網(wǎng)絡(luò)直接獲取虛擬機或者其他資源等服務(wù)；PaaS讓服務(wù)商給用戶提供一個開發(fā)平臺以及相應(yīng)的配套服務(wù)；SaaS把應(yīng)用直接作為服務(wù)提供給用戶使用。

三、云計算的關(guān)鍵技術(shù)虛擬化技術(shù)大容量分布式存儲并行計算海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)云平臺管理技術(shù)云安全保護技術(shù)虛擬化是一種部署計算資源的方法，也是云計算區(qū)別于傳統(tǒng)計算模式的關(guān)鍵技術(shù)。云計算采用分布式存儲來保存數(shù)據(jù)，使用冗余存儲來確保存儲數(shù)據(jù)的可靠性，使用高可靠性軟件來彌補硬件的不可靠性，從而提供了廉價可靠的大容量分布式儲存和計算系統(tǒng)，實現(xiàn)動態(tài)負載均衡、故障節(jié)點自動接管、具有高可靠性，高可用性、高可擴展。并行計算的主要思想是將復雜問題分解成若干個部分，將每一個部分交給獨立的處理器（計算資源）進行計算，以提高效率。處理海量數(shù)據(jù)是云計算的一大優(yōu)勢，以互聯(lián)網(wǎng)為計算平臺的云計算能夠?qū)Ψ植嫉?、海量的?shù)據(jù)進行有效可靠的處理和分析。云計算平臺管理系統(tǒng)可以看作是云計算的“指揮中心”，通過云計算系統(tǒng)的平臺管理技術(shù)能夠使大量的服務(wù)器協(xié)同工作，方便地進行業(yè)務(wù)部署和開通，快速發(fā)現(xiàn)和恢復系統(tǒng)故障，通過自動化、智能化的手段實現(xiàn)大規(guī)模系統(tǒng)的可靠運營和管理。云計算安全涉及很多層面，包括網(wǎng)絡(luò)安全、服務(wù)器安全、軟件安全、系統(tǒng)安全。云計算的關(guān)鍵技術(shù)05PartThree第三節(jié)

云計算技術(shù)在金融中的應(yīng)用場景及價值創(chuàng)新

一、“云計算+銀行業(yè)務(wù)”05云計算在銀行業(yè)的應(yīng)用

銀行業(yè)金融云結(jié)構(gòu)圖

一、“云計算+銀行業(yè)務(wù)”05零售業(yè)務(wù)中小微企業(yè)服務(wù)供應(yīng)鏈金融風險控制信息自動化管理云計算在銀行業(yè)的應(yīng)用

一、“云計算+銀行業(yè)務(wù)”05零售業(yè)務(wù)產(chǎn)品銷售賬戶信息應(yīng)用網(wǎng)點服務(wù)個人委托貸款

一、“云計算+銀行業(yè)務(wù)”05中小微企業(yè)1資金管理方面通過云計算將銀行結(jié)算服務(wù)渠道融入中小企業(yè)客戶和中小企業(yè)集群客戶的資金管理和交易網(wǎng)絡(luò)內(nèi)3運營成本方面降低運營成本、享受信息資源、一站式配置各種應(yīng)用、多樣化軟件服務(wù)。E2融資模式方面銀行可通過云計算平臺獲取“核心”企業(yè)與其上下游小企業(yè)的交易信息，提供全面金融服務(wù)。4信用評級方面從海量的中小企業(yè)存量客戶中甄別出潛在的目標客戶，獲得貸款的信用評級。PEST戰(zhàn)略系列生產(chǎn)環(huán)境云計算05

一、“云計算+銀行業(yè)務(wù)”銀行業(yè)金融云規(guī)劃開發(fā)、測試云計算云計算規(guī)劃全景視圖05

一、“云計算+銀行業(yè)務(wù)”銀行業(yè)金融云規(guī)劃05案例分析：招行全面上云，“零售業(yè)務(wù)”邁向新階段

2022年6月23日，隨著最后50000名客戶數(shù)據(jù)的順利遷移，中國招商銀行近1.8億名零售客戶全面遷入自主研發(fā)的金融交易云（FinancialTransactionCloud，F(xiàn)TC），標志著其全面“上云”工作取得階段性重大進展。歷經(jīng)282天、503個批次，在新舊系統(tǒng)相互穿透的無感切換中，中國招商銀行完成全部零售客戶的數(shù)據(jù)遷移。中國招商銀行零售“大客群”云端服務(wù)時代正式到來。

“招行云”共有兩朵，原生云（ACS）和金融交易云（FTC）。原生云主要承載渠道類、零售信貸等業(yè)務(wù)處理類、客戶經(jīng)營類等敏態(tài)業(yè)務(wù)，能使中國招商銀行金融科技取得先發(fā)優(yōu)勢；金融交易云主要承載中國招商銀行借記卡、信用卡核心、零售轉(zhuǎn)賬、快捷支付、數(shù)字人民幣等穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)，保障核心交易穩(wěn)定運行。兩朵云是招行面向未來的數(shù)字化新基建。

在信用卡領(lǐng)域，中國招商銀行設(shè)計了“跟賬機制”：新系統(tǒng)開發(fā)完成后，舊系統(tǒng)還在運行。那么中國招商銀行就會將舊系統(tǒng)的交易輸入新系統(tǒng)，讓新系統(tǒng)也運行一遍，然后檢驗賬務(wù)結(jié)果是否一致。跟賬結(jié)束后，中國招商銀行確認處理賬務(wù)的邏輯沒有問題，才會用灰度方式發(fā)布。信用卡核心系統(tǒng)從主機平臺向分布式平臺下移后，基礎(chǔ)設(shè)施成本減少約60%，但系統(tǒng)業(yè)務(wù)負載和算力是過去的10倍。

一、“云計算+銀行業(yè)務(wù)”二、“云計算+證券業(yè)務(wù)”行情、資訊上云

部署架構(gòu)相對簡單；市場和轉(zhuǎn)碼服務(wù)器部署在金融云中，使用負載平衡提供各種因特網(wǎng)訪問；架構(gòu)穩(wěn)定可靠，支持多地域、分機房部署，可以全部部署于金融云異地區(qū)域中；委托交易上云

把交易接入服務(wù)器和事務(wù)處理機部署于金融云，同時使用負載均衡（SLB）接入互聯(lián)網(wǎng)訪問，提供低延遲、高穩(wěn)定性的交易委托網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。客戶端通過云上的交易接入服務(wù)和融資融券接入服務(wù)對接交易公司內(nèi)網(wǎng)的集中交易業(yè)務(wù)和融資融券業(yè)務(wù)系統(tǒng)。交易或委托指令通過雙運營商專線到達核心交易機房，滿足監(jiān)管要求。05二、“云計算+證券業(yè)務(wù)”05華為云服務(wù)-證券行情上云解決方案華為云服務(wù)-證券行情上云解決方案05案例導入：中國太保云

中國太保云，中國太平洋保險聯(lián)合新華三集團啟動了核心生產(chǎn)云建設(shè)項目，雙方采用“聯(lián)合開發(fā)”模式，對標業(yè)界領(lǐng)先的云服務(wù)能力標準，打造具有自主知識產(chǎn)權(quán)的“中國太保云”?！爸袊Ｔ啤卑ㄩ_發(fā)測試云、非核心生產(chǎn)云和核心生產(chǎn)云三個階段，將全面支持太保業(yè)務(wù)應(yīng)用，并面向保險行業(yè)實現(xiàn)云服務(wù)輸出。目前，由于監(jiān)管和數(shù)據(jù)安全的要求，中國太保云按照自建私有云方式建設(shè)，但太保云在建設(shè)模式上保留了公有云對接能力，形成私有云為主、公有云為補充的混合云，確保中國太保云計算平臺的建設(shè)和發(fā)展具有可持續(xù)性，不僅能夠以靈活高效的云架構(gòu)承載自身業(yè)務(wù)需求，未來更可將中國太平洋保險在保險行業(yè)深耕20多年的經(jīng)驗沉淀，打造成若干行業(yè)SaaS應(yīng)用，幫助更多的中小型金融企業(yè)上云。三、“云計算+保險業(yè)務(wù)”三、“云計算+保險業(yè)務(wù)”云投保云理賠個性化定價與銷售

云投保是應(yīng)用云計算移動展業(yè)模式創(chuàng)新。它將移動展業(yè)場景與智能手機、遠程電子簽名技術(shù)創(chuàng)新融合，通過瀏覽器簽名、升級版加密算法及影像合成等新技術(shù)應(yīng)用，打造移動投保新流程。

借助云平臺，保險公司就能快速反映或主動采取行動，提高業(yè)務(wù)敏捷性。依托云平臺和云計算能力，在保險公司內(nèi)部能有效提高信息的實時交互性，可以構(gòu)建標準化工作流程，加快保險的審核、理賠環(huán)節(jié)的速度。

在產(chǎn)品設(shè)計與定價上，云計算可以縮短產(chǎn)品上線周期，提高生產(chǎn)效率，實現(xiàn)產(chǎn)品快速發(fā)布、快速迭代；基于大數(shù)據(jù)和云計算，實現(xiàn)保險產(chǎn)品定價的動態(tài)化、差異化與精確化。05四、云計算在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新價值有效降低金融機構(gòu)IT成本在IT能相同的情況下，云計算架構(gòu)的性價比遠高于以大型機和小型機作為基礎(chǔ)設(shè)施的傳統(tǒng)金融架構(gòu)。云計算操作系統(tǒng)通過統(tǒng)一的平臺管理金融企業(yè)內(nèi)服務(wù)器、存儲和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。通過設(shè)備的集中管控，可以顯著提升企業(yè)對IT設(shè)備的管理能力，有助于實現(xiàn)精益管理。支撐大數(shù)據(jù)和人工智能的廣泛運用提高金融服務(wù)的可靠性和可擴展性提供金融服務(wù)的運維自動化05在可靠性上，云計算可以通過數(shù)據(jù)多副本容錯、計算節(jié)點同構(gòu)可互換等措施。在可擴展性上，云計算支持通過添加服務(wù)器和存儲等IT設(shè)備實現(xiàn)性能提升，快速滿足金融企業(yè)應(yīng)用規(guī)模上升和用戶高速增長的需求。云計算還可為大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)提供便利且可擴展的算力和存儲能力。PartFour第四節(jié)云計算技術(shù)在金融中應(yīng)用的商業(yè)模式與未來展望一、云計算在金融中應(yīng)用的商業(yè)模式05金融云服務(wù)的SaaS購買模式“行業(yè)云+金融云”場景模式共同研發(fā)混合云金融服務(wù)布局“行業(yè)云+金融云”的新生態(tài)。金融機構(gòu)上云，可以將銀行、保險、證券、互聯(lián)網(wǎng)金融的豐富業(yè)態(tài)實現(xiàn)資源聚合、共享和重新分配。在金融機構(gòu)研發(fā)團隊與云服務(wù)商團隊共同建設(shè)混合云模式下，云部署在金融機構(gòu)，雙方研發(fā)團隊確定云計算底層架構(gòu)，簽訂技術(shù)保密協(xié)議，聯(lián)合基于混合云架構(gòu)的新一代分布式核心系統(tǒng)。這些金融云可與外部各個行業(yè)SaaS平臺進行連接、協(xié)同發(fā)展，輻射至各個細分場景，從而賦能生態(tài)，由此構(gòu)建出基于“行業(yè)云+金融云”的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。一、云計算在金融中應(yīng)用的商業(yè)模式05金融云服務(wù)的SaaS購買模式金融云可與外部各個行業(yè)SaaS平臺進行連接、協(xié)同發(fā)展，輻射至各個細分場景，從而賦能生態(tài)，由此構(gòu)建出基于“行業(yè)云＋金融云”的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。云銀行模式下，“行業(yè)云＋金融云”作為鏈接器可實現(xiàn)整個生態(tài)里的數(shù)據(jù)透明與開放共享，金融服務(wù)能夠滲透至企業(yè)的各個交易場景中，以至于達到整個生態(tài)上的全產(chǎn)業(yè)鏈管理。從能力構(gòu)建來說，云銀行的構(gòu)建需要具備數(shù)據(jù)工廠能力、客戶旅程能力、生態(tài)構(gòu)建能力和技術(shù)應(yīng)用能力等各個方面的能力。一、云計算在金融中應(yīng)用的商業(yè)模式05行業(yè)云＋金融云場景模式C-Bank：云銀行，生態(tài)系統(tǒng)O-bank：開放銀行，敏捷智慧D-bank：直銷銀行，網(wǎng)絡(luò)金融E-bank：線上銀行，線上金融一、云計算在金融中應(yīng)用的商業(yè)模式05共同研發(fā)混合云在全面一體化云敏捷驅(qū)動技術(shù)架構(gòu)升級路徑中，云廠商不僅提供混合云、公共云、云原生底層引擎等基礎(chǔ)產(chǎn)品，更在服務(wù)金融機構(gòu)的過程中沉淀了更敏捷、高可用、云原生化的分布式技術(shù)架構(gòu)，支持金融機構(gòu)通過技術(shù)創(chuàng)新大大超越了傳統(tǒng)的集中化架構(gòu)的限制，再造云上新金融。二、云計算在金融中的未來展望云計算在金融中的未來展望云原生成為重要趨勢金融新基建成戰(zhàn)略支點多云戰(zhàn)略部署成為趨勢風險管理云服務(wù)成熱門方向云原生作為一套先進架構(gòu)理念與管理方法的集合，已被越來越多的金融機構(gòu)作為下一代核心技術(shù)架構(gòu)的重點方向。單一云平臺往往無法滿足金融機構(gòu)的所有業(yè)務(wù)需求，多云戰(zhàn)略部署以及跨云生態(tài)連接已經(jīng)逐漸成為行業(yè)共識。風險管理和控制是金融機構(gòu)的生命線，金融云作為產(chǎn)業(yè)場景和金融機構(gòu)的連接器，通過提供產(chǎn)業(yè)金融風險控制方案，完整覆蓋貸前、貸中、貸后等各個環(huán)節(jié)，有效助力金融機構(gòu)提升風險管理水平。以金融新基建推動應(yīng)用創(chuàng)新的架構(gòu)模式、跨云管理以及從局部智能向全局智能的持續(xù)演進。05PartFive第五節(jié)項目實訓——銀行上云與運維實訓05案例背景：

西關(guān)城市銀行高層根據(jù)中小企業(yè)網(wǎng)絡(luò)信貸的需求量增大的發(fā)展要求，正有條不紊地分步建設(shè)云平臺。在云計算平臺實施和建設(shè)上，城市銀行組織信息科技部及業(yè)務(wù)部門組成調(diào)研團隊走訪較為知名的商業(yè)銀行云服務(wù)中心。經(jīng)過調(diào)研，決定由城商行信息科技部及業(yè)務(wù)主管團隊成立業(yè)務(wù)上云小組，安排核心業(yè)務(wù)骨干員工張新城和信息科技部王經(jīng)理共同完成基于阿里云實施業(yè)務(wù)上云。項目要求按照統(tǒng)一規(guī)劃、分步實施，持續(xù)改進的原則，業(yè)務(wù)上“先簡后繁”，技術(shù)上先易后難，持續(xù)推進分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)型。同時要求基于信息科技部現(xiàn)有服務(wù)器等實施基礎(chǔ)設(shè)施池化、云化，再推動應(yīng)用上云，提升應(yīng)用敏捷性，最后推動信創(chuàng)的使用。對于區(qū)域銀行機構(gòu)而言，其總體思路是，搭建阿里云業(yè)務(wù)及同城災(zāi)備云，異地災(zāi)備云，推動新老應(yīng)用上云。

此外，項目小組安排新招聘大學生（3～4人）參與到項目需求及銀行云的基礎(chǔ)運維中。

案例涉及銀行的四類角色分別是：信貸業(yè)務(wù)部、信息科技部、云服務(wù)商、財務(wù)管理部。實訓主要考核如何設(shè)計信貸云服務(wù)流程，現(xiàn)場運維工程師根據(jù)需求完成搭建云服務(wù)，完成日常云服務(wù)監(jiān)測和處理存儲資源不足等核心問題，使得云服務(wù)能夠持續(xù)有效進行。項目實訓拓展訓練由于云計算具備較高的專業(yè)化程度和技術(shù)背景，更容易理解云計算，進一步了解金融云架構(gòu)，設(shè)置兩類國內(nèi)主流金融云廠商案例，從金融機構(gòu)及金融科技企業(yè)的角度，進一步開展金融云運營、運維及云計算技術(shù)云服務(wù)分析。請同學們根據(jù)本項目實訓的實訓步驟完成銀行信息科技部關(guān)于金融云計算的運維代碼編輯，提取服務(wù)器性能數(shù)據(jù)及推斷運維瓶頸。05《金融科技應(yīng)用基礎(chǔ)》感謝您的教學使用《金融科技應(yīng)用基礎(chǔ)》課件數(shù)字人民幣第六章目錄CONTENTS第一節(jié)數(shù)字人民幣概述第三節(jié)數(shù)字人民幣的應(yīng)用場景與價值創(chuàng)新第二節(jié)數(shù)字人民幣的理論架構(gòu)與技術(shù)原理

第四節(jié)數(shù)字人民幣的商業(yè)模式和未來展望PartOne數(shù)字人民幣概述數(shù)字人民幣概述2022北京冬奧會場景

2020年的冬天，數(shù)字人民幣冬奧試點應(yīng)用正式啟動。試點覆蓋冬奧會全場景40.3萬個，圍繞食、住、行、游、購、娛、醫(yī)七大重點領(lǐng)域的支付服務(wù)需求，打造特色鮮明的產(chǎn)品，保障境內(nèi)外消費者使用數(shù)字人民幣的支付體驗，交易金額達96億元。

為了迎接冬奧并配合冬奧應(yīng)用場景，北京市傾力打造數(shù)字人民幣的使用場景。目前在交通出行、購物消費、醫(yī)療衛(wèi)生、文化旅游等方面，已完成數(shù)字人民幣使用環(huán)境建設(shè)。張家口賽區(qū)，數(shù)字人民幣應(yīng)用已覆蓋場館、酒店、餐飲、商戶、郵政、交通、醫(yī)療等5萬余個場景，共計開立對公、對私錢包700萬個，為冬奧相關(guān)人員及當?shù)孛癖娞峁┝酥Ц侗憷?/p>

根據(jù)冬奧品牌權(quán)益方面規(guī)定，冬奧場館內(nèi)支持VISA、人民幣實物現(xiàn)金和數(shù)字人民幣支付。與支付寶和微信支付不同，數(shù)字人民幣在場內(nèi)信號不好的條件下也可以使用，通過“碰一碰”、掃碼付等方式，可便捷實現(xiàn)非接觸支付，充分滿足冬奧的防疫要求，助力安全奧運。導入案例一、數(shù)字貨幣的產(chǎn)生（一）數(shù)字貨幣概述?狹義的數(shù)字貨幣：是指以比特幣為樣本的虛擬“貨幣”，不依靠特定貨幣機構(gòu)發(fā)行，依據(jù)數(shù)字加密算法，通過大量的計算產(chǎn)生，同時交易過程需要分布式數(shù)據(jù)庫的認可。區(qū)塊鏈技術(shù)是在數(shù)字貨幣中應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)

。?廣義的數(shù)字貨幣：是以數(shù)字形式表示