金融科技對證券公司

1. 金融科技股上市帶來什麼影響

臨
近年末，金融科技公司接連IPO引發市場熱議。眾安在線在9月28日登陸港交所主板後，股價連漲3天市值突破千億港幣，成為港交所金融科技第一股。而上周
在紐交所敲鍾的趣店，當天股價也相較發行價上漲了22%，市值接近100億美元。用投行人士的話說，就是「市場都搶瘋了」。

針對這波金融科技企業上市潮，意見領袖「秦巴武少」在老虎證券社區中發帖分析稱：「趣店的上市是個開始，好行情會延續一段時間。後續一大波新金融機構的上市，帶給市場的正向情緒將不是一點半點。」

值得注意的是，上述受到追捧的互聯網券商老虎證券也是全球金融科技的代表公司之一。2015年8月，其推出自主研發的交易軟體Tiger
Trade，上線後用戶量井噴，當月交易額便突破6億人民幣。2016年其全年交易額超過1200億人民幣，目前是華人地區最大美股券商。根據公開資料，
老虎證券剛剛獲得美國互聯網券商巨頭Interactive Brokers (NASDAQ:IBKR) 的戰略投資。

蝴蝶效應大。

2. 服務於券商的金融科技概念股有哪些

券商板塊如果按照行業市值和影響力來說 龍頭是中信證券，華泰證券 如果按照今年行情表現，龍頭則是輪動變換 從中信建投到國海證券到國信證券，再到前兩天表現尚好的西南證券。不過除了中信建投，其他持續性都比較差
相關概念：參股券商、參股銀行、參股基金、參股申萬、參股銀河證券、參股外資金融、參股徽商銀行 根據 雲財經龍頭挖掘機 自動匹配，參股金融板塊股票最有這些

3. 天風證券在金融科技方面有什麼實例成功嗎

天風「高材生」App算一個吧，提供智能客服、投顧產品，還有大數據平台。

4. 數字化改革對券商的意義

數字化改革促進券商開啟了數字化轉型之路，促進著券商的服務業態和商業模式的改革和重塑。

1.當前，數字技術滲透各行各業，金融行業尤其券商行業也不可避免被捲入數字化浪潮。在此過程中，數字化變革也成為券業升級轉型的必然趨勢。 數字化是利用業務運營過程中的外部數據和內部數據創造新業務和新商業模式。這兩者之間的核心區別在於業務經營過程中的數據太少或者結構化程度不高。
2. 廣發證券表示，行業競爭加劇、轉型壓力急劇增加等諸多挑戰，數字化轉型推動證券業持續創新。國泰君安相關負責人認為，證券行業數字化轉型主要來自三個方面:技術進步、用戶增長和行業趨勢。隨著電子技術的增長，數字客戶群體逐漸成為證券行業的主要用戶。海外機構憑借它強大的技術優勢和雄厚的資本，積極探索數字技術在支付與結算、數據分析、合規監管、數字貨幣等領域的應用並取得積極成效。部分海外大型投資銀行，在加大自身科技研發的同時，也在建立良好的技術創新生態，保持技術領先優勢，並能很好地驅動業務。」
3.券商數字化轉型也是券商改變傳統的商業模式從第一曲線向第二曲線跨越的關鍵步驟，因此，數字化轉型不僅僅可能對券商業務產生顛覆式的影響，甚至對整個金融行業產生重大的影響。 近幾年，數字技術在證券領域的應用提升了用戶的服務體驗，降低了運營成本，提高了市場運行效率。證券行業也需要通過數字化轉型增強合規風控能力，實現金融科技與業務相互促進、良性循環。證券公司只用運用數字化的手段持續創新，不斷突破時間、空間、行業的體驗限制，才能滿足日益成長的客戶需求。此外，以銀行為代表的金融機構正在主張將金融服務融入客戶的生活消費場景中，國外領先的投行也提出向科技公司演變，證券行業也必須緊跟數字化時代步伐，加快變革轉型以實現高質量發展。

5. 金融科技對證券公司的賦能可從哪些方面入手形成科技端的支撐保障

6. 金融科技對證券公司的賦能可從幾方面入手形成科技端的支撐保障

7. 金融科技對證券公司的賦能可從什麼方面入手

8. 金融科技對證券公司的賦能可從幾方面入手形成科技端的支撐保障

1、金融科技英譯為Fintech， 是 Financial Technology 的縮寫，可以簡單理解成為Finance（金融）+Technology（科技），指通過利用各類科技手段創新傳統金融行業所提供的產品和服務，提升效率並有效降低運營成本。
2、主要利用包括人工智慧、徵信、區塊鏈、雲計算、大數據、移動互聯等前沿科技手段
拓展資料
（一） 以大數據、雲計算、人工智慧、區塊鏈以及移動互聯為引領的新的工業革命與科技革命，會導致金融學科的邊界、研究範式不斷被打破和被重構。
（二） 本輪科學技術的爆發導致金融行業傳統發展模式受到顛覆性沖擊的主要原因有以下兩方面：一方面是全球數據積累存量已達到引爆新一輪行業變革的規模和水平，全球數據正以每年40%左右的速度快速增長，2017年全球的數據總量為21.6ZB（1個ZB等於十萬億億位元組），金融數據在其中佔比很高，此外金融市場天然擁有海量標准化大數據，適合前沿科技落地生根。
（三） 另一方面是人工智慧等前沿科技在演算法、算力方面的使用，以及諸如GPU、TPU以及NPU等硬體技術的革命性突破，逐漸使已穩定50年之久的「摩爾定律」迎來終結。科技深刻地改變了金融業態，並開始成為未來金融發展的制高點。金融科技正在傳統金融行業的各個領域積極布局，已然成為新的風口。
（四） 金融科技涉及的技術具有更新迭代快、跨界、混業等特點，是大數據、人工智慧、區塊鏈技術等前沿顛覆性科技與傳統金融業務與場景的疊加融合。主要包括大數據金融、人工智慧金融、區塊鏈金融和量化金融四個核心部分。
（五） 大數據金融重點關注金融大數據的獲取、儲存、處理分析與可視化。一般而言，金融大數據的核心技術包括基礎底層、數據存儲與管理層、計算處理層、數據分析與可視化層。
（六） 數據分析與可視化層主要負責簡單數據分析、高級數據分析（與人工智慧有若乾重合）以及對相應的分析結果的可視化展示。大數據金融往往還致力於利用互聯網技術和信息通信技術，探索資金融通、支付、投資和信息中介的新型金融業務模式的研發。
（七） 人工智慧金融主要借用人工智慧技術處理金融領域的問題，包括股票價格預測、評估消費者行為和支付意願、信用評分、智能投顧與聊天機器人、保險業的承保與理賠、風險管理與壓力測試、金融監管與識別監測等。人工智慧技術主要包括機器學習理論等前沿計算機科學知識，主要基於演算法。機器學習理論是人工智慧概念范疇下的一個子集，主要覆蓋三大理論：監督學習、無監督學習和強化學習。
（八） 區塊鏈技術是一種去中心化的大數據系統，是數字世界裡一切有價物的公共總賬本，是分布式雲計算網路的一種具體應用。一旦區塊鏈技術成為未來互聯網的底層組織結構，將直接改變互聯網的治理機制，最終徹底顛覆現有底層協議，導致互聯網金融的智能化、去中心化，並產生基於演算法驅動的金融新業態，一旦成熟的區塊鏈技術落地金融業，形成生態業務閉環，則金融交易可能會出現接近零成本的金融交易環境。

9. 金融科技(fintech)就業的前景以及所涉崗位是什麼

金融科技(fintech)就業的前景廣闊，是未來發展的重要方向，並且所涉崗位比較多，例如產品經理、數據專家等，具體介紹如下：

金融科技就業前景：

在金融機構、金融科技企業、第三方金融服務機構、金融監管部門及相關企事業單位、政府部門從事金融科技產品開發、運營和管理等相關工作。

與傳統金融相比，金融科技憑借在許多方面有著更大的優勢，在處理風險和獲客上的效率都大大提升，成為風投界的新興寵兒。

金融科技就業崗位：

1、區塊鏈開發人員

市場對區塊鏈編程人才的需求猛增。根據自由職業人才市場Upwork的統計，區塊鏈已成為金融技能需求增長最快的技能之一。

2、開發人員

FINTECH應用程序市場在過去幾年中取得了驚人的增長。根據最近的報道，全球應用下載和消費者支出已達到創紀錄水平。

由於受到精通技術的年輕一代消費者的需求的推動，移動支付解決方案和個人理財的需求在極速增長。

3、金融/財務分析師

財務分析師負責根據收入預測來管理預算。根據公司的規模，您可以是單個部門或整個公司的分析師。

4、產品經理

產品經理將設計，架構和開發一個去中心化的區塊鏈網路，以實現強大的數據安全性，對數據的強大控制，易於集成，創建新的利潤中心並降低成本。

5、合規專家

隨著FINTECH的監管負擔增加，這些金融公司中將有更多的合規專家，合規官和合規分析師在工作。根據華爾街日報，合規官是該國最熱門的工作之一。

6、網路安全分析師

網路作為在線小偷和黑客總是去賺錢的地方。金融服務將永遠是主要目標。根據IBM X-Force研究小組的研究，自2016年以來，金融服務行業遭受的攻擊比任何行業都多。故此，對於網路安全分析師的需求居高不下。

7、定量分析師

「 Quants」是撰寫大型，復雜財務模型必不可缺的專業人才。他們是在大型投資銀行和對沖基金進行交易證券和分析風險的數據驅動交易技術的驅動著。

隨著大數據的持續增長，量化在FINTECH中變得越來越重要，以設計能夠對大量數據進行分類並使其自動化的模型，從而使交易可以成為一個主要的自動化過程。

8、業務發展經理

業務開發經理在FINTECH組織中非常重要，因為他們有助於產生新的收入並幫助許多新興公司成長。業務開發經理正在尋找新市場，新業務夥伴關系以及開發現有市場的新方法。

9、數據專家

隨著客戶越來越多地使用Internet和數字技術，客戶變得越來越主動，並希望新的金融服務公司為他們提供更多根據其需求量身定製的服務。

因此，將需要數據科學家，首席數據官，財務數據分析師和數據分析經理來篩選可以提供更多有關其市場洞察力的信息。

金融科技的興起過程：

以大數據、雲計算、人工智慧、區塊鏈以及移動互聯為引領的新的工業革命與科技革命，會導致金融學科的邊界、研究範式不斷被打破和被重構。

本輪科學技術的爆發導致金融行業傳統發展模式受到顛覆性沖擊的主要原因有以下兩方面：

一方面是全球數據積累存量已達到引爆新一輪行業變革的規模和水平，全球數據正以每年40%左右的速度快速增長。

2017年全球的數據總量為21.6ZB（1個ZB等於十萬億億位元組），金融數據在其中佔比很高，此外金融市場天然擁有海量標准化大數據，適合前沿科技落地生根。

另一方面是人工智慧等前沿科技在演算法、算力方面的使用，以及諸如GPU、TPU以及NPU等硬體技術的革命性突破，逐漸使已穩定50年之久的「摩爾定律」迎來終結。

科技深刻地改變了金融業態，並開始成為未來金融發展的制高點。金融科技正在傳統金融行業的各個領域積極布局，已然成為新的風口。