科技公司金融應用

A. 金融行業軟體上市公司有哪些

1、樂信集團

樂信集團成立於2013年8月，旗下有多個業務，其中P2P業務是由桔子理財負責。主要業務包括：互聯網理財品牌桔子理財、品質分期購物平台分期樂商城、金融資產開放平台鼎盛資產等。

樂信集團當前股價為16.81美元，總市值24.09億美元，於美國東部時間12月21日(周四)在納斯達克掛牌上市，融資1.2億美元。

2、點牛金融

點牛金融營主體是上海點牛互聯網金融信息服務有限公司，總部位於上海，成立於2015年11月。

是一家新型互聯網金融信息服務應用，點牛金融是一家專注資金銀行存管、專注車貸市場、依託智能風控核心技術的平台，旗下運營平台：點牛金融。美股代碼：DNJR，股價為4.600美元，總市值為6693萬美元。

3、拍拍貸

拍拍貸是中國第一家網路信用借貸平台，成立於2007年6月，公司全稱為「上海拍拍貸金融信息服務有限公司」，總部位於上海，是國內用戶規模最大的網路信用借貸平台之一。拍拍貸於美國紐交所上市，當前股價為7.33美元，公司總市值24.05億美元。

4、融金所

融金所是深圳市融金所資本管理集團有限公司旗下的P2P平台，總部位於深圳市福田區，致力為有資金需要的中小企業提供安全有效的貸款服務，融金所的業務包括風險控制、資料審批、網路借貸、信用擔保等形成了一站式的金融服務平台。

5、宜人貸

宜人貸是由宜信公司2012年推出，2015年12月18日，宜人貸在美國紐交所成功上市，股票代碼：YRD。宜人貸通過互聯網、大數據等科技手段，致力於提供高效便捷的個人信用借款與出借服務。宜人貸當前股價為38.590美元，總市值為23.08億美元。

B. 中國現在哪些公司的金融軟體做的比較好

中國現在哪些公司的金融軟體做的比較好

軟體開發公司排名一直是一個比較具有爭議性的話題，因為每個軟體開發公司都有自己擅長的領域，但是通過一些共同的性質和條件我們也可以大致判斷出一些較好的軟體開發公司特點，今天小編就介紹一下國內比較好的軟體開發公司排名。

第四名:深圳市千佰特科技有限公司

推薦理由：千佰特科技是一家以營銷策略 創意設計 實力技術 專業服務為核心的互聯網公司，創建於2008年，公司先後在廣州、重慶、西安、貴陽先後成立分公司。致力為企業提供全面的網路宣傳與技術應用整體策劃方案，真正實現企業互聯網信息智能化，提高企業在網路科技時代的市場競爭力。

第五名:深圳市凱億信息科技有限公司

推薦理由:凱億科技是一家提供專業物聯網、互聯網技術服務的軟體孵化公司,公司理念創新超前,與時代接軌,旗下多家品牌子公司,為客戶提供專業的定製商業服務,節省成本,解決行業痛點,致力於系統集成、網站開發、WEB應用、App開發、雲計算、微信小程序、智能硬體對接、互聯網+等軟體應用解決方案。搭建源代碼開發資源整合下載平台,以用戶需求為核心,提供專業、專項的服務。公司團隊100餘人,80%以上為技術人員,其中37人具有10年以上開發經驗,2016年曾提交區塊鏈模板專利認證,其中包括金融、生態農業、電商、教育。

C. 剛成立兩個多月的網路科技有限公司，主要是從事金融類APP軟體開發應該要如何做推廣呢

是在哪裡？沒有銷售人員嗎？ 招幾個資深銷售，讓銷售去推廣，這么簡單非要搞得那麼復雜。

D. 人工智慧在金融科技領域有哪些應用

應用場景一：徵信與風控 近幾年，國內P2P和現金貸的大量涌現，說明了個人小額信貸的市場需求巨大。在過去，針對該類小貸用戶，一般單純地依靠地推人員挨家挨戶進行實地徵信。如今，基於大數據和人工智慧技術，可以實現智能徵信和審批，極大地提高工作效率。通過多渠道獲取用戶多維度的數據，如通話記錄、簡訊信息、購買歷史、以及社交網路上的相關留存信息等；然後，從信息中提取各種特徵建立模型，對用戶進行多維度畫像；最後，根據模型評分，對用戶的個人信用進行評估。同樣，對於市場上中小微企業融資難的問題，也可以通過大數據徵信得以解決。 相對於徵信，在風控中，貸前要識別貸款人信息的真實性，還要識別其還款意願和還款能力，貸中通過監控貸款人的行為數據及時發現異常，貸後通過反饋數據補充信用評分。在這個過程中，利用用戶數據積累和人工智慧技術建立有效的智能化風控體系是核心能力，直接決定著一個平台能否持續健康地運營。應用場景二：反欺詐 金融安全是維護金融秩序的基石。與虛擬的社交網路不同，金融用戶需要驗證身份的真實性，其中可能涉及的技術包括人臉識別、語音識別、指紋識別和虹膜識別等。相對於我們人類，人工智慧在此領域往往表現得更加優異，不僅能縮短識別時間，還能降低識別錯誤率。如今，越來越多的人工智慧應用出現在現實生活中，比如指紋付款、掃臉取款等。 此外，人工智慧在網路反欺詐方面也發揮著巨大的作用，機器可以從海量的交易數據中學習知識和規則，發現異常，比如防止盜刷卡、虛假交易、惡意套現、垃圾注冊、營銷作弊等行為，為用戶和機構提供及時可靠的安全保障。應用場景三：智能投顧 智能投顧是在多個市場和大資產類別之間構建投資組合，分散風險，追求長期收益。 與傳統方式有所區別，智能投顧可結合現代資產組合理論和投資者偏好為投資者提供建議，加快釋放投資理財的「長尾」市場，具有傭金低和信息透明等特點。更通俗點說，智能投顧實際上是把私人銀行的服務在線智能化，服務更廣泛的普通老百姓。 當前，智能投顧平台已經在國內市場出現。2016年12月，招商銀行摩羯智投正式上線，這是國內銀行業首家推出的智能投顧服務。據介紹，摩羯智投運用機器學習演算法，融入招行多年的業務經驗，在此基礎上構建了以公募基金為基礎的、全球資產配置的「智能基金組合配置服務」。在客戶進行投資期限和風險收益選擇後，摩羯智投會根據客戶自主選擇的「目標-收益」要求，構建基金組合，由客戶進行決策、「一鍵購買」並享受後續服務，使得投資小白也可以輕松使用。應用場景四：營銷與客服 在金融平台上，如何識別有效的客戶往往是難點。而人工智慧可以通過用戶畫像和大數據模型精準找到用戶，實現精準營銷。 另外，在客服中，用戶咨詢的問題大都是重復性的，而且往往限定在幾個特定的領域內，這些特點使其成為自然語言處理和智能客服機器人的極佳選擇。通過智能客服機器人可以發掘用戶的需求，解釋和推薦產品，還能帶來銷售轉化。智能客服可以解決用戶的大部分問題，在非常確定答案的時候可以直接回答，在不確定時把可能的答案提供給人工客服，由人工客服判斷選擇最佳答案發送給用戶。這樣極大地提升了客服效率和用戶體驗，同時也降低了人力成本。應用場景五：投資決策 在投資機構和投行部門中，日常的工作如收集大量的資料、進行數據分析、報告撰寫等，往往佔用了大量的時間和精力。而在處理海量的數據信息時，機器擁有天然的優勢，通過自然語言處理技術可以理解文本信息，尋找市場變化的內在規律。一個經典案例是沃爾瑪超市發現尿布和啤酒放在一起會增加銷量。大數據可以發現看似毫不相關的事件間的關聯性，應用在投資領域也會有同樣的效果，比如蘋果發布新手機會影響哪些公司的股價等。 人工智慧還能夠根據收集到的市場歷史數據進行預測，分析判斷企業的成長性，從而輔助投資決策。一個著名例子是，美國最大的信用卡行CapitalOne的兩名員工利用職務便利，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消費情況，並據此預測這些公司的營業收入，然後提前購入看漲期權或看跌期權，三年內投資收益率高達1800%。雖然是反例，但對於智能預測應用有很好的啟發意義。 此外，機器還可以根據收集到的資料，自動生成大量格式固定的文檔，比如招股說明書、研究報告、盡調報告和投資意向書等，從而提高效率，減少枯燥的重復性工作。

E. 目前國內有哪些比較好的金融科技公司，可以推薦一下

1、平安財富理財管理有限公司

平安財富理財管理有限公司於2011年3月16日在自貿區市場監督管理局登記成立。法定代表人張要輝，公司經營范圍包括投資管理，資產管理，商務信息咨詢、企業管理咨詢等。

2、蘇寧金融

蘇寧金融是中國金融O2O先行者。憑借蘇寧線上線下海量的用戶群體、特有的O2O零售模式和從采購到物流的全價值鏈經營模式，建立支付賬戶、投資理財、消費金融、企業貸款、商業保理、眾籌、保險、預付卡等業務模塊；

打造了蘇寧易付寶、蘇寧理財、任性付、供應鏈融資、電器延保等一系列知名產品，為消費者和企業提供多場景的金融服務體驗。

3、螞蟻金服

螞蟻金服旗下有支付寶、余額寶、招財寶、螞蟻聚寶、網商銀行、螞蟻花唄、芝麻信用等子業務板塊。

4、宜信

宜信公司創建於2006年，總部位於北京，已經發展成為一家從事普惠金融和財富管理事業的金融科技企業 。在支付、網貸、眾籌、機器人投顧、智能保險、區塊鏈等前沿領域積極布局，通過業務孵化和產業投資參與全球金融科技創新。

5、京東金融

京東金融是京東數字科技集團旗下專注於金融科技服務的重要業務板塊。它誕生於京東集團內部，2013年10月獨立運營。

京東金融始終基於強大的數字科技能力，致力於為讓消費者享受專業、安全的數字金融服務，旗下包含個人和企業兩大服務體系。

F. 人工智慧在金融科技領域有哪些應用呢

人工智慧助推了金融科技的發展，自然在金融科技領域的應用比較多比如睿智合創（北京）科技有限公司（簡稱「睿智科技」），就是一家利用人工智慧技術在金融科技領域實現服務與產品廣泛應用的企業。睿智科技的業務以大數據評分為「一個中心」，以科技賦能和智能導流為「兩個基本點」，三大核心板塊圍繞著解決銀行等金融機構的風控和獲客兩大痛點展開，且已經與國內排名前列的大中型銀行開展了緊密合作。

G. 金融科技公司主要是做啥子業務

技術帶來的金融創新，它能夠產生新的商業模式、應用、過程或產品，從而對金融市場、內金融機構容或金融服務的提供方式產生重大影響。更進一步地，在金融科技所覆蓋的范圍與領域方面，巴塞爾銀行監管委員會區分出四個核心應用領域：
「存貸款與融資服務」、「支付與清結算服務」、「投資管理服務」以及「市場基礎設施服務」。
「存貸款與融資服務」領域涵括網貸、徵信、眾籌等產品；
「支付與清結算服務」包括移動支付、P2P匯款等內容；
「投資管理服務」典型代表是智能投顧與智能投研等；
「市場基礎設施服務」的內容則最為廣泛，意指人工智慧、區塊鏈、雲計算、大數據、安全等技術所帶來的金融產品的創新。

H. 鼎鴻陽作為金融科技公司，主要業務是什麼

不一樣的廠房價格都是不一樣的，不同地區不同地段都有差異.

I. 金融科技在大數據和人工智慧方面有哪些應用

近年來，人工智慧有一系列的突破，在金融領域的應用也發展很快。我們做FDT的時候心目中有一個偶像，就是美國的文藝復興科技公司，它旗下基金的平均回報率，在1989年到2009年間達到35%，比索羅斯和巴菲特高出10個百分點。2015年9月花旗做了一個預測，未來10年智能理財管理會增加5萬億美元的收入。高盛預測2025年AI為金融行業帶來的增值每年達到430億美元。2017年3月摩根大通發布了一款金金融合同解析軟體，只需幾秒就能完成以前律師們36萬小時的工作。這說明人工智慧很可能大規模的在商業，特別是在金融領域應用。而且，在金融領域應用大數據也有一些先天的優勢條件和基礎。剛才黃院士講了，人工智慧的前提是必須有海量的大數據，數據越多越能說明問題，而金融公司天生就是數據公司，銀行也好，交易也好，每天和數據打交道，而且這個數據的質量和數量也能達到一定的要求，這是人工智慧得以應用的一個非常重要的數字基礎。另外，銀行金融的業務相當多的是預測和決策類的，正是人工智慧模型最擅長的領域。還有一點，金融作為全社會資源的配置工具，用AI對其加以優化，無疑有很大的社會意義和商業意義。
下面講講智能教育。FDT最初的宗旨就是為了培養交易員，是一種公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的訓練軟體作為教育工具，還有一套完整的教育准則和評價體系。這套教育准則和評價體系就是FDT財商指數，這不僅是我們評價交易員的標准，也是個性化教育的工具。這個財商指數本質上是通過大數據給用戶畫像，我們的用戶就是交易員和散戶，以加深對他們交易行為和交易心理的理解。我們根據海量的模擬交易數據發明了FDT財商指數。大家看這張圖，這張圖的橫坐標是風險控制能力，縱坐標是盈利能力，用這個可以分清不同的交易員的情況，然後對他進行個性化教育。我們把交易員分為四類。第一類是優秀的模擬交易員。他們相對於龐大的FDT用戶是很少的，佔比不足1%，這部分交易員收益風險俱佳，可以重點培養，甚至可以給他實盤操作。第二類就是高級模擬交易員，佔比約9%，他們交易的意願比較強，可以通過個性化的智能教育和培訓幫助他提高。第三類就是中極模擬交易員，佔比超過40%，他們風險意識較強，可以考慮被動投資。第四類是初級模擬交易員，FDT財商指數值比較低，但人數最多，佔比超過50%，需要繼續幫助他們上金融教育課。
FDT財商指數的創新，在於它結合了人工智慧+大數據+行為經濟學。傳統的金融方法都是靠問卷，基於人工設定的許可權規則，對設定之外的行為特徵就無能為力了，而FDT的財商指數是基於人工智慧，通過非線性的機器學習模型，將上百個交易特徵結合在一起，自動地抽取大量的判定規則，最終形成了財商指數的分數排序。傳統的金融是基於結算後的「天」級別的數據，數據量少，非常簡單，而且是單機計算，無法發現隱藏的風險和行為特徵，而FDT的財商指數是對大數據按照毫秒級的行情識別，進行實時的分步式並發處理，可以深刻地了解交易員的心理和行為，數據越多，對交易員的個性化描繪越清楚，從而可以更有針對性的做個性化的教育和訓練。在特徵方面，傳統金融方法都是基於盈利或者回撤數據，而FDT財商指數是基於行為金融學來刻畫用戶的心理特徵和行為偏差，這背後需要大數據架構的技術支持。綜合來看，FDT財商指數的交易行為特徵，是基於行為金融學和對沖交易的專家經驗的緊密結合。這是我們對每個交易員提供的FDT財商指數的報告，這是一個大報告，四個象限，包括盈利、風險、一致性、活躍度等，每一個後面都有一些具體的分析。其他的都好理解，只解釋一下「一致性」，簡單來說就是「穿越牛熊」的能力，能夠在變化的市場中靈活調整策略來實現穩定的盈利輸出。下面是我們根據財商指數，對參與交易的這些學校做的一些排行。
下面講智能交易。交易的核心，一個是止損，一個是預測，一個是配比。我們傳統的交易都要設止損線，不管誰不管什麼情況，到了止損線一律清倉，以免出現無法承受的交易損失，這種情況實際上是忽視了個性差異。有了人工智慧以後，在大量歷史數據情況下，利用機器學習的模型，可以給每個交易員設定不同的止損線，比如可以根據交易員的歷史盈利情況設定不同的止損線，也可以根據交易員的不同風格來設定，有些交易員喜歡也善於在大起大落中把握機會，你就給他設定個性化的止損線。FDT可以根據財商指數來設定精確細致的止損線。再就是對波動的預測。搞交易的人都知道，資產的波動性很重要，因為它既代表風險也代表盈利，所以好的交易員是在風險波動中賺錢。怎麼樣預測和判斷這個波動？現在有了大數據和AI，就可以通過機器學習的方法，對A股、期貨做出一個波動的預測。還有就是資源的分配。對優秀的交易員，可以給他特定的交易機會。就像婚姻介紹所一樣，我們用這個評價指數對交易員做一個評價，對股票做一個評價，不同的交易員做不同情況的市場，這樣可以發揮每一個交易員的才幹，這也是我們利用人工智慧對交易的一種應用。
最後講一下智能投資。中國的資產管理市場在迅速增長，到2020年，估計有180萬億人民幣需要財富管理，年復合增長率達到14%。但是目前大部分用戶投資不理性，買賣的時機不當，導致大部分基金產品盈利，但是大部分用戶還是虧損。所以我們用人工智慧的辦法嘗試解決。首先，是智能的用戶理解，我們藉助模擬交易平台和大量的數據，用FDT 財商指數，從金融行為學的角度評價用戶的風險偏好。二是跟哥倫比亞大學的FDT智能資產管理中心合作，研究了一套智能資產組合優化的頂級演算法。三是智能投資的風險管理，對每一個投資組合做未來盈利的虧損的概率估計。四是智能個性化的資金分配，對不同的客戶，不同的風險偏好，給他不同的產品，這也是智能化和個性化的基金推薦，把合適的基金推銷給最合適的客戶。當然，由於中國的資本市場仍不成熟，市場運行還不完全是市場規律的反映，所以智能投顧的市場環境不穩定，所以我們還要創造一些條件。
總而言之，我們的金融交易市場結構不合理，要去散戶化，美國用了70年，我們不要用那麼多年。我們要培養優秀的交易員，通過FDT創新工廠探索有效的辦法。我們通過培養交易員掌握大量的模擬交易的數據，再與科研機構合作來挖掘這些數據的價值，用以研發智能教育，智能交易和智能投顧，應該說在人工智慧在金融市場應用方面作了初步的探索。相信在這方面我們還有非常大的空間，這件事不僅具有社會價值，而且具有商業價值。謝謝。