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在互联网金融发展如此兴盛的2016年，传统金融机构也期望借由数字化热潮来推进业务发展，这已经成为金融机构近两年来的重要业务增长点，也成为包括银行、证券和保险公司在内的金融机构的共识。 金融服务企业们正在寻求各种机会，希望能够利用技术来定义、差别化或支持他们的业务战略。他们将全数字化转型视为获得业务价值、颠覆市场和领先竞争对手的一种方式。 但是，随全数字化能力而来的还有复杂性。互联网金融本身数字化属性，以及传统金融机构数字化转型带来的是数据、系统和网络各方面的风险。 FreeBuf安全研究院期望和合作伙伴一起
尽管当下的互联网金融遭遇到了困境与难题，但是，金融与科技融合的大趋势并未真正改变。随着大型金融机构对于科技元素的不断加持，未来金融科技化的趋势将会更加明显，由此带来的必然是金融行业效率的再度提升。回顾互联网金融遭遇困境的原因，我们不难发现，仅仅只是一味地简单相加，而不去改变金融行业本身的做法只会把金融行业的原有痛点和难题进一步放大。
过去的2015年对于互联网金融来说可谓是风起云涌的一年。在这一年里，证券行业经历了巨幅动荡，资本市场从火爆转向寒冬期，“互联网＋金融”概念在这一段特殊时期被奉为良药、频繁提起，其中又以众筹和P2P这两种模式受到最多关注。 对于2016年来说，互联网金融又将进入不平凡发展的一年。在今年全国两会期间，有部分代表和委员也提过关于互联网金融发展的提案和议案。 一方面，2015年年底，银监会会同多部门出台了《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》（征求意见稿）；另一方面，北京、上海、河北、山西等多地相
AI，即人工智能，是指计算机系统的发展，可以执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译。在金融领域，人工智能已成为重要的投资和研究领域，因为它有可能通过自动化流程、提高准确性和为决策提供有价值的见解来彻底改变行业。人工智能有可能简化运营、降低成本并增强金融领域的整体客户体验，使其成为公司和金融机构的宝贵工具。此外，人工智能可以帮助检测欺诈、管理风险并产生新的收入来源，使其成为金融业日益重要的一部分。
在当今快速发展的金融领域，数据分析和决策制定的重要性日益凸显。随着人工智能技术的不断进步，尤其是大模型（LLMs）的出现，金融专业人士和普通用户都面临着一个共同的挑战：如何有效地利用这些先进的技术来提高分析的准确性和决策的质量。
近年来，在数字化及互联网的高速发展下，以电信网络诈骗为代表的新型网络犯罪愈发猖獗。国家不断提升反电诈手段，以期预防、遏制和惩治电信网络诈骗活动，保护公民和组织的合法权益。近日，《中华人民共和国反电信网络诈骗法》（以下简称“《反电信网络诈骗法》”）表决通过，将于今年12月1日起施行。
在移动银行，熟练的聊天机器人或搜索引擎出现之前，机器学习在金融领域就有广泛应用。由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。现在，金融领域出现了很多机器学习的应用场景，这主要是由计算能力的提高以及机器学习技术方法的普及推动的（比如谷歌的Tensorflow）。 今天，机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在每天的日常金融应用中有多少应用模式。 TechEme
11月9日，在2023金融街论坛“构建数实融合新模式，助力产业数字金融新发展”分论坛上，中国银保传媒与腾讯研究院联合发布《2023金融业大模型应用报告》，深入解析大模型发展趋势，建立金融业大模型应用体系化蓝图，指引数智金融产业演进。
“大数据”是一个约定俗成的说法，而“数据科学”则是更科学的定义，它包括了数据和计算相关领域的科学范畴。如果用一个更大的视角，互联网、平台化、社交媒体、搜索引擎、维基技术等科技元素将从根本上影响金融、经济，乃至整个社会。 但这并不妨碍我们用“大数据”这个词。因为，通过这个词，能够去包含这个时代许多与之相关的科学和技术，通过这个词，让人们能够更多、更直观地认识数据科学，以及数据的时代使命。 对于金融业而言，需要我们有充分的认识和准备，并加快做出相应的调整和变革。 一是对于大数据时
数据只有在基数足够大时，才有可能带来大数据金融服务行业的爆发。 Fintech（金融科技），一种用于撕裂传统金融服务方式的高新技术。 与互联网金融不同，金融科技的概念来源于国外，却印证着金融服务行业一个不可逆的发展趋势。可能对于国内大部分人来说，将人工智能、大数据、VR、生物验证技术与金融融合是件不可思议的事情——这完全可以理解，因为在国内这样的公司屈指可数，而真正能将产品推向市场的更是凤毛麟角。 然而，在传统金融服务已经无法负荷行业需求的当下，金融大盘急需科技元素的加持。对于业界来说，谁更早入局，谁站在风
感谢猎聘投稿 一、 猎聘网职业大数据分析简介 猎聘网，专注于打造以经理人个人用户体验为核心的职业发展平台。 二、 数据分析师人才需求的形势 从猎聘网的中高端职位数据来看，2015年数据分析师职位需求呈
数据猿导读 5000万美元融资过后，EasyStack将专注于开源核心技术研发；阳光信保与金融科技公司ZRobot合作，共建信保大数据风控新模式；利用大数据实现康复产业多模块联动，动能趋势宣布新三板挂
2019年，金融行业逐渐从爆雷潮的动荡趋于平稳。面对移动金融、区块链等新趋势的发展、传统金融数字化转型，网络安全成为维系行业稳定发展的重要保障。
2023金融科技行业有哪些值得关注的前沿技术？1月5日，北大光华度小满金融科技实验室联合《麻省理工科技评论》中国研究团队发布了《2023年金融科技趋势展望》，提出了生成式人工智能、因果推断、图计算、科技伦理治理、链上分布式金融应用、隐私计算、图计算、虚拟数字技术、自动机器学习和云上能力升级等十大技术趋势。
2023年见证了人工智能在各个行业的快速采用和创新。随着我们步入2024年，人工智能初创公司正准备利用新兴趋势，构建有利于企业和消费者的解决方案。
一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析。维基百科中定义如下，金融学中，技术分析是通过对过去市场数据（主要是价格和成交量）的研究预测价格方向的证券分析方法。 下面，我们着重对事后验证过去市场数据的研究，而不是过多低关注对未来股价变动的预测。我们选取的研究目标是标准普尔（S&P）500指数，这是美国股票市场有代表性的指标，包括了许多著名公司的股票，代表着高额的市场资本，而且，该指数也具有高流动性的期货和期权市场。 二 我们将从Web数据来源读取历史指数水平信息，并未一个
2018年中国金融科技产业峰会火热进行 中国信通院携手各界专家共同解读金融科技热点技术与应用
11月9日，在“构建数实融合新模式，助力产业数字金融新发展”为主题的“2023金融街论坛——第三届全球金融科技大会暨第五届成方金融科技论坛”平行论坛上，中国银保传媒与腾讯研究院联合发布《2023金融业大模型应用报告》，深入解析大模型发展趋势，建立金融业大模型应用体系化蓝图，指引数智金融产业演进。腾讯公共事务副总裁、腾讯研究院高级顾问冯宏声在论坛围绕报告内容发表主题演讲。
调查对象被问到，与传统系统相比，他们看到的大数据中的最大机遇是什么？62% 的人同意实时分析隐藏着当下最大的机遇。
导读：SoftServe是全球领先的技术解决方案提供商，近日发布了自己的Big-Data-Analytics-Report，研究显示62%的大中型公司希望在未来的两年内能将机器学习用于商业分析。今年四月，Vanson Bourne为SoftServe进行了这项研究，调查了多个行业的决策者对大数据技术中的风险、挑战和机遇的看法。 该数据显示，大数据分析技术尽管相对较新，仍然有86%的公司运用了大数据系统。此外，大中型公司认为大数据分析是必须的，并且接受基于大数据分析的新技术。 调查对象被问到，与传统系统
金融市场的波动往往受多种因素的影响，其中舆情是不可忽视的一环。近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，其在金融舆情监测和预测中的应用正逐渐引起广泛关注。本文将深入探讨NLP技术如何在金融领域发挥作用，以及通过结合实例展示其在舆情分析、市场预测等方面的卓越应用。
机器之心发布 机器之心编辑部 比尔·盖茨：它（ChatGPT）让我们窥见了未来。 2023 开年至今，AI 赛道最火的莫过于 OpenAI 的 ChatGPT。 推出不到两个月的时间，月活用户数量就突破了 1 亿，从 0 到 1 的速度创造了全新纪录。此前的纪录保持者 Instagram，完成这一战绩耗时两年半。什么成就了 ChatGPT 逆天的增长速度，OpenAI 的重要投资人比尔·盖茨一语道破：“它让我们窥见了未来。” 图源：https://twitter.com/engineers_feed/s
又是一年开学季，一批新生踏入高校。很快他们就可以通过入门课程，了解自己所在的专业究竟学什么。几个月后，学期结束，不知道会对自己大半年前的选择感受如何。
FreeBuf安全研究院期望与合作伙伴一起，通过大量调研与分析，借由《金融行业应用安全态势报告》来反映该行业在应用安全方面的年度真实现状与趋势。今年依然从银行、证券、保险、互联网金融四个金融行业大分类，针对应用安全问题及安全漏洞态势进行综合分析和评定。
计量经济学已经成为了经济学研究领域中必不可少的工具。EViews软件是一款专业的计量经济学分析软件，具有丰富的功能和工具，包括时间序列分析、面板数据分析、回归分析、预测等。本文将探讨EViews软件的特色功能和使用方法，并通过一个详细的操作指南演示如何使用EViews软件进行数据处理和建模分析。
网络安全攻城狮并非单纯的码农，他们需要的不仅是技术，还有安全以及相关行业的知识，因此Python、Hadoop、MongoDB以及其他一些大数据分析工具就派上了用场。 2010至2014年间，网络安全岗位增加91%，涨幅笑傲整个IT行业。这一需求也没有出现任何下降趋势，针对商业、政府的网络攻击威胁仍在攀升。 根据Burning Glass Technologies发布的《2015年网络安全就业市场情报》数据显示，金融行业对网络安全人才的需求五年增长了137%，医疗领域增幅121%，零售行业中也达到了89
1、 首先请各位机构大佬回顾一下去年到今年各位所在的机构主要投资了哪些项目，同时也分享一下各自机构的投资逻辑和赛道。
2019年，Brett King在《Bank 4.0》一书中提出“金融服务无处不在，就是不在银行网点”的大胆预测。
自 2022 年以来，生成式 AI 技术取得了众多突破，模型的通用性以及对下游任务的理解能力得到大幅增强，以 ChatGPT 为代表的大模型产品俨然成为当前 AI 技术落地的热门方法论。
我的一个好朋友最近跳到一家金融服务企业担任CIO，这个月他接到一个艰巨的任务：将所有的财务、金融和第三方信贷数据和应用扩展到iPad和Android平板电脑上，并保证24/7的可用性，任务达成的期限是六个月。 另外我认识的一家大型制造业的CIO年初也接到了彻底改造财务系统的任务，期限是十个月。这位CIO坦承，仅仅提供报告的ERP系统已经时日无多。 上面这两个例子有些极端，一位新上任就面临将最先进的金融应用移动化的挑战，而另外一位则必须在十个月内彻底改造整个财务管理系统。但这只是ERP所面临变革的冰山一角
我的一个好朋友最近跳到一家金融服务企业担任CIO，这个月他接到一个艰巨的任务：将所有的财务、金融和第三方信贷数据和应用扩展到iPad和Android平板电脑上，并保证24/7的可用性，任务达成的期限是六个月。 另外我认识的一家大型制造业的CIO年初也接到了彻底改造财务系统的任务，期限是当年的十月完成。这位CIO坦承，仅仅提供报告的ERP系统已经时日无多。 上面这两个例子有些极端，一位新上任就面临将最先进的金融应用移动化的挑战，而另外一位则必须在十个月内彻底改造整个财务管理系统。但这只是ERP所面临变革
《2022年金融行业BI商业智能应用白皮书》指出，金融行业的数据规模化应用成为必然，推动数据从单点突破到全面赋能，在企业的各个环节自由流动，整体覆盖企业经营，打破数据孤岛，提高全行业数据应用效率和效果，推动智慧金融的实现与普及。
2018年9月，京东金融正式更名京东数科，当一家做金融起家的公司今天在各种场合谈着智慧城市、智能农业、产业互联网时，一时之间外界还很难适应。
去年被称为互联网金融的创始之年，众多在去年诞生、或打下融资基础的公司，今年在业绩和融资上纷纷取得了长足进展。从今年二季度开始，业内公司开始密集公布投融资消息，短短几个月内已有超过 30 起大额融资发布。全年至今累计发生风投事件近百起，其中不乏数千万美元的大单，P2P 在其中充当了主力军。 为什么是现在？ 去年各类草根创业公司蜂起，玩家良莠不齐。经过一段时间的竞合，我们已经看到：1、市场开始洗牌，优质公司逐渐显现。2、政策导向逐渐明朗，准入门槛、认证标准的提高将会排除一批欠规范化
普惠金融是一种以较低成本为社会各界人士（尤其是欠发达地区和社会低收入者）提供较为便捷服务的金融服务体系。
8月27日，融360旗下上市公司简普科技交出二季度财报，各项收入同比大增。二季度，简普科技营收4.90亿元人民币（7410万美元），同比增长91.6%，环比增长46.1%，毛利润同比增加85.3％至人民币4.31亿元。
目前，机器学习和深度学习算法（ML&DL）已被广泛应用于股票趋势预测，并取得了显著进展。然而，这些方法未能为预测提供理由，缺乏可解释性和推理过程。此外，它们无法整合如财经新闻或报告等文本信息。与此同时，大型语言模型（LLMs）具有出色的文本理解和生成能力。但由于金融训练数据集稀缺以及与实时知识的整合有限，LLMs仍然存在幻觉问题，并且无法跟上最新信息。
2021年，医药电商迎来机会年。政策层面，ABC三证审核相继取消，医药电商门槛进一步降低；资本层面，热钱涌动，全年有十多家企业拿到融资，总额近10亿元；业务层面，新技术得到应用，业务不断创新，出现线上线下协同、医疗服务与电商协同等新模式；医药电商也正在由单一的网上药店和互联网医药批发向多元化的互联网+医药融合转型。
资本的热风已经在B2B行业吹起来了，根据B2B电商行业已披露的信息监测到2018年上半年的融资事件共77起，金额更是高达211.74亿，对比往年的同期数据，B2B电商正在保持快速发展的势头，并进一步成为资本圈的新宠，B2B行业正处于万类霜天竞自由的阶段。
来看这样一组数据：根据工信部的统计，国产安全厂商中有名有姓的企业就有1000多家，具备核心研发能力的企业也有500多家。厂商们可细分为终端、云、网络、内容、应用、数据等不同类别，又可分为预防、管理、认证、分析、检测、处置等不同领域。此外，各类新兴概念也是你方唱罢我方登场：零信任、态势感知、SOAR…
2016年6月23日，新浪财经和DT财经联合发布《2016年中国金融产品投诉数据报告》。报告显示，目前银行和保险产品仍然是被投诉的主要对象，而P2P和大宗商品交易平台等新兴的金融产品投诉量有明显上涨的
从2014年开始暴涨的A股市场再次牵动了亿万股民的心。到2015年8月，A股已经历了数天内暴涨暴跌的过山车式的变化。除了打听可能的内部消息和采用传统的技术分析外，对亿万普通股民而言，还有什么更好的办法可以提前预知某些行业甚至个股在某个事件和时间段内的走势，比如阿里巴巴和工商局对淘宝商品的争议对哪些股票会有影响？社保基金进入股市对哪些股票有影响这个答案在美国已经有了。这就是一款基于云计算的财经软件“沃伦”（以巴菲特命名），它背后的秘密就在于普通股民通过扫描世界市场上可以查询到的、直接或间接影响金融股票市场的一
将思维转化为代码需要一定的编程经验和训练。以下是一些建议，以下是传统的方式帮助你更快速地将思维转化为代码：
在艾伦·图灵研究所（The Alan Turing Institute）最新的一项研究中，我们看到了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的一种可能性。它有望通过检测欺诈行为、生成财务洞察以及自动化客户服务，为金融行业带来更高的效率和安全性。
近日，在2022中国金融科技年会上，经权威IT专家多项严格评审，浪潮金融行业数据存储与容灾解决方案，凭借安全、可靠、经济、高效四大优势，能够满足金融业务服务永远在线、数据永不丢失、性能永远满足、容量永远充足的核心需求，荣获《金融电子化》杂志颁发的“2022科技赋能金融业数字化转型突出贡献奖”。
出品 | 人民数字FINTECH 责编 | 晋兆雨 头图 | 付费下载于视觉中国 2019年1月10日，国家互联网信息办公室发布《区块链信息服务管理规定》。2019年10月24日，国家提出“把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口”“加快推动区块链技术和产业创新发展”。 2020年，发改委将区块链加入新基建范畴，全国22个省将区块链写入政府工作报告。除此之外，广州、北京、海南等13个省市发布了区块链专项发展政策。 如今，区块链已走进大众视野，成为社会的关注焦点。 有人说，2019年是区块链爆发元年，202
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