金融服务智能服务发展，金融服务智能服务发展现状

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于金融服务智能服务发展的问题，于是小编就整理了2个相关介绍金融服务智能服务发展的解答，让我们一起看看吧。

你如何形容中国的金融行业？

典型的寄生虫，食利行业。

1、按照某著名经济学家的计算，中国的金融资产总额在200-300万亿之间，如果按照年化收益5%计算，一年的利息就是10万亿+，这个10万亿+谁来贡献？当然是实体经济，但实体经济能赚多少钱？大量的利润通过地产和金融衍生品流向金融行业。从这点上说，金融行业对是实体经济的啃噬有点过分了。然后再看看A股里的银行，几十家银行的利润占到了近4000家上市公司利润的50%以上，而这利润的80%以上都靠的是息差，最关键的是，实体经济在融资的时候，还要付出大量其他的不可见的成本。

2、金融资产泡沫导致财产收入者在财富分配中占据过多优势，严重影响了社会的创新动力和生产发展。正常情况下，社会收入和财富之间应当有一个大体的均衡。收入和财富之间的均衡，实质是对创造财富和积累财富两种激励的均衡。曾经在一个演讲中听过一位大学教授说的例子，令人深思。教授去厦门，在车上朋友请教他有一件事情怎么理解？大约在几年前花了7万买了一个车位，现在如果要卖的话，能卖42万。就那么几平米的地方，就这么几年时间，净挣35万。一个工薪阶层，一辈子能挣多少钱？能攒多少钱？而中间恰恰有人要么靠着拆迁，要么靠着先发优势（当然也有那种很有眼光的，提早上杠杆的人），成为了可以依靠财产性收入过得很轻松的人，然而，这种现象如此普遍，却大大增加了整个经济活动的社会成本。其结果，是形成企业生产什么什么不挣钱，消费者买什么什么贵得不得了的局面。然后，社会的财富都会不断流向房地产领域。那么为何会造成今天的局面，金融行业起了决定性的作用。

哈哈，可能有点偏激，不知道悟空给不给过，欢迎讨论，欢迎关注，一起交流。

如果从行业发展周期的角度来看金融业的话，中国的金融三大类市场：银行、保险和投资正处于转型期，这已在当前市场低速增长甚至停滞的状态得以体现。山东思脉特奇企业管理咨询有限公司（SMCTS）认为 传统金融业，如银行信贷、人寿和财产保费以及证券投资正在与国际接轨，从其稳定期迈向中国特色的再发明阶段。

国际上先进的做法和标准产品 如房地产信托投资基金、大宗产品期权等金融衍生品以及私募股权，还处于初级发展阶段，即使在诸多传统银行产品中，中国企业的许多做法还未达到国际标准。

随着新兴科技的在中国的快速增长，云大数据计算、人工智能和区块链技术有望带给中国金融业弯道超车的历史机遇，移动银行、无人网点、智能顾问以及国际数据共享等一些列现代金融产品和服务即将刷新中国金融业现状，为创新和创业带来更多的增长机遇。

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最近很火的词“金融科技”到底是什么？有什么我们能感受到的吗？

现在所有的互联网金融公司都称自己为金融科技。我认为，金融科技可以主要从技术实力和业务能力上来看，其实真正拥有风控、技术实力的金融科技公司并不多，BAT等巨头的技术储备要相对雄厚一些。在这其中，百度是优势明显的一家金融科技公司。

随着金融科技进入智能时代，AI技术正在全方位、全流程、立体地改造金融业务。百度的AI FinTech能力可以归结为懂用户、慧分发的智能获客平台，一站式风控的管理，简单易用的资金获取平台，以及智能极致的服务体验。

这张图里可以看到百度在AI Fintech上的七大布局：

以智能获客为例，百度智能获客技术带有明显的应用特征：带流量、带风控的获客，需求链接的两端。

百度拥有60亿+日搜索，14款亿级用户APP和10亿+移动设备，可在底层建立十亿身份要素、数十亿全网设备数据、上千亿全网行为数据，拥有覆盖95%+中国网民的大数据能力。而利用基于百度大数据的Pre-A 信用评估体系和百度的信贷需求响应模型，百度已拥有可授信用户1.9亿。

通过智能获客系统，可整合百度系内、外高质量的用户数据，在通过行业模型可实现对用户信用和金融需求精准分层。智能分发体系在各类型的F端都有应用，例如银行、消费金融机构，小额信贷机构和其他互金公司等。值得一提的是，在某银行的实际运用中，智能获客准确性和召回率高达双80%+。

在金融领域的大数据风控面临一个现实的问题：样本集群不大导致的数据特征的高维、稀疏，即高维、稀疏、小样本。百度金融在最近的百度世界智能金融分论坛上首次推出基于AI和大数据技术的“般若”大数据风控平台。百度金融技术负责人许冬亮表示，百度的“般若”风控平台通过百度独有的数据特征和算法，可一一破解上述的难题：百度的梯度增强决策树可以聚合大数据高维特征，可以实现高维数据降维、增加风险区分度；百度的深度学习，将特征嵌入，利用关联挖掘等解决数据稀疏问题。“从3000+降维至400维，可将行为的风险区分度有效提升5%+”；而基于百度数亿级用户数据，通过图计算，可将信用标签传递，丰富信贷样本。

展示一下”般若”的成绩单：在信用领域，央行征信数据加百度数据可以将客群的风险区分度提升13%；在反欺诈领域，百度已拥有百亿节点、五百亿边的关联网络，可以有效识别骗贷团伙。除去智能获客和大数据风控，百度的智能金融解决方案还在资金获取和智能客服上落地，形成场景一体化解决方案。

到此，以上就是小编对于金融服务智能服务发展的问题就介绍到这了，希望介绍关于金融服务智能服务发展的2点解答对大家有用。