数字经济时代金融人的FINTECH修养

郑磊 原创 | 2020-05-31 09:31 | 收藏 | 投票

 郑磊(国际新经济研究院副院长,数字经济研究中心主任)

 

作为工作了十多年的金融从业人,我大胆地预测一下,未来十年的银行(包括商业银行和投资银行)将和现在我们看到的情况完全不同。传统银行业务经过电算化、信息化转型升级,正在全面进入数据智能化阶段。这将对金融人产生巨大的技能挑战,并因此出现明显的人才断层现象,也就是说,传统金融行业必然要引进新生血液而淘汰无法跟上技术进步的从业人员。

我们先看一组数据:中国作为消费型数字经济大国,零售电商交易额占世界总额的42%,移动支付业务额高达美国的11 倍,麦肯锡全球研究院 (MGI) “中国行业数字化指数”表明,金融与保险、信息和通信技术、传媒是数字化进步最快的前三位“排头兵”。作为数字经济的前锋和主力,未来会加速发展,引领行业价值链重构和效率提升。目前看来,云计算已经成为金融业的基础设施,另一个革命性的基础设施构架技术区块链在加速发展成熟。大数据和人工智能已经在金融行业应用中崭露头角,势不可挡。移动互联网已经成为新的金融服务终端,并将进一步延伸到工业互联网领域。我们将会看到FINTECH家族的技术将不断丰富,通过技术迭代不断升级,这是一个以十年为周期的快速变化领域。所有金融人都不得不积极投身其中,主动学习和参与实践,才有可能通得过迎面而来的挑战。

最近机械工业出版社华章科技给我寄了几本金融行业有关的样书,我从中挑了几本供金融业同行参考。对于银行业的同仁,我推荐《银行数字化转型》。中国银行业的电算化起步较早,但是网络数字化的时间还不足20年,发展速度很快,已经开始全面进入移动数字化阶段。作者从事银行工作20多年,可贵的是既从事过业务部门又参与过IT系统改造升级,因此这本书写得简明扼要,比较贴近实际。银行数字化转型将走向哪个方向,关注区块链的专家强调“去中心化金融”,我个人认为这个方向还是一个非常遥远的概念。数字化转型对于任何一个行业都是艰巨的系统工程,而银行由于位处国家金融重器的基础与核心地位,除了行业特征之外,更有监管方面的考量,数字化转型启动早,但任重道远。银行业务会更轻捷更便利,但是基础架构和业务逻辑很难一下子发生巨大改变。

《金融科技:人工智能与机器学习卷》是一本值得翻阅的介绍人工智能大数据行业应用的科普书,虽然书名不够吸引人,但是信息和数据较新,有较大参考价值。通过这本书,基本可以了解最近三、四年金融行业对人工智能和大数据的应用场景。金融科技的其他技术在金融行业的应用的整体情况,可以参考《金融科技:技术驱动金融服务业变革》。这本书具有国际视野,也介绍了区块链技术在金融行业,比如贸易金融、跨境支付、资产证券化、银团贷款等方面的应用场景。

智能金融是最近几年加速发展的领域,量化投资、智能投顾、风险管理是主要受益者。这些都与大数据分析的关联性很强。在金融数据分析方面,可以参考《PYTHON金融数据分析》。在金融科技与对冲技术泛滥的时代,面对今年一个月内经历了5次熔断的华尔街,如何应对无法预期的系统性风险,REAL-TIME实时风险》介绍了美国量化投资的实践情况,并对金融科技的使用进行了分析和展望,观点值得借鉴。另一个重要方面是智能风险管理,《智能风控:原理、算法与工程实践》和《智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模》是同一作者写的姊妹篇,基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践,提供了 21种实用算法和26个解决方案,以及基于Python的信用风险管理和评分卡建模应用实例。

数字经济时代的特点是数字技术驱动的全方位社会经济变革,金融行业走在变革的前列,金融人更应努力学习,提高自我,及时抓住时代赋予的机遇。

个人简介
宝新金融首席经济学家,香港中文大学(深圳)SFI客座教授,行为经济学者,创新发展,金融投资专家,南开大学经济学博士,荷兰maastricht管理学院mba,兰州大学数学学士 email:prophd@126.com
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