雲時代互聯網金融服務有限公司

A. 北京知雲時代怎麼樣

挺好的是一家做教育的公司，包含有航空空乘，數字藝術（影視特效）工業機器人製造，互聯網金融等幾大板塊在全國各地都有合作的學校在國家教網有備案的，同時還能提供留學服務。所以有想要做空姐空少的可以了解一下的。

B. 互聯網金融概念股有哪些

1 600711 盛屯礦業
2 600119 長江投資
3 601216 內蒙君正
4 000948 南天信息
5 002197 證通電子
6 000997 新大陸
7 002596 海南瑞澤
8 300044 賽為智能
9 600570 恆生電子
10 002657 中科金財
11 300295 三六五網
12 002215 諾普信
13 002290 禾盛新材
14 300226 上海鋼聯
15 002547 春興精工
16 300348 長亮科技
17 002587 奧拓電子
18 002095 生意寶
19 002279 久其軟體
20 600696 匹凸匹
21 300333 兆日科技
22 300079 數碼視訊
23 002385 大北農
24 002065 東華軟體
25 002154 報喜鳥
26 002564 天沃科技
27 002663 普邦園林
28 300085 銀之傑
29 002072 凱瑞德
30 600599 熊貓金控
31 002542 中化岩土
32 002104 恆寶股份
33 002195 二三四五
34 600891 秋林集團
35 600577 精達股份
36 600109 國金證券
37 601519 大智慧
38 000540 中天城投
39 000062 深圳華強
40 600397 安源煤業
41 600596 新安股份
42 300300 漢鼎股份
43 600729 重慶百貨
44 002315 焦點科技
45 002293 羅萊家紡
46 601233 桐昆股份
47 002140 東華科技
48 600112 天成控股
49 002583 海能達
50 002144 宏達高科
51 600340 華夏幸福
52 002218 拓日新能
53 300033 同花順
54 002024 蘇寧雲商
55 300059 東方財富
56 300178 騰邦國際
57 600767 運盛醫療
58 002437 譽衡葯業
59 002356 浩寧達
60 600318 巢東股份
61 600588 用友網路
62 000776 廣發證券
63 002713 東易日盛
64 601099 太平洋
65 000046 泛海控股
66 002121 科陸電子
67 000728 國元證券
68 002055 得潤電子
69 601688 華泰證券
70 601901 方正證券
71 600837 海通證券
72 600015 華夏銀行
73 002209 達意隆
74 600000 浦發銀行
75 600807 天業股份
76 600260 凱樂科技
77 600643 愛建股份
78 002130 沃爾核材
79 600869 智慧能源
80 600747 大連控股
81 600804 鵬博士
82 002329 皇氏集團
83 002341 新綸科技
84 300113 順網科技
85 300047 天源迪科
86 002740 愛迪爾
87 002721 金一文化
88 300384 三聯虹普
89 300418 昆侖萬維
90 002711 歐浦鋼網
91 002487 大金重工
92 600576 萬好萬家
93 300312 邦訊技術
94 600446 金證股份
95 002436 興森科技
96 600226 升華拜克
97 600177 雅戈爾
98 300219 鴻利光電
99 300377 贏時勝
100 000534 萬澤股份

C. 人工智慧是如何應用於金融反欺/詐領/域的具體技/術和場景如何

一、什麼是消費金融行業的反欺詐？

說起「反欺詐」，放在三年前提起或許還有很多人感到陌生，這種主要面向企業級的應用，通常深藏在銀行、保險等金融行業的內部系統中，亦或者是各大互聯網公司安全系統中，說起來總帶著幾分神秘感。

近些年，隨著「互聯網 金融」的迅速壯大，誕生出不少第三方公司，專門為金融機構提供風控和反欺詐服務， 「反欺詐系統」這才在金融科技圈流傳開來。

其實縱觀整個金融服務業，尤其是借貸業，大家都面臨著兩種相同的風險：欺詐風險和信用風險。欺詐風險，主要指的是借貸申請人沒有還款意願；信用風險，主要指的是借貸申請人沒有還款能力。在我國，放貸機構所承受的欺詐風險遠超過信用風險。

對於這種情況，Maxent（猛獁反欺詐）的創始人張克曾說過："金融是一個'刀口舔血'的行業，風控是生命線。沒有好的風控，金融機構很難生存下去。所以，金融業反欺詐的風控需求一直很強勁。"

二、數據 技術能否滿足反欺詐系統？

面對形形色色的欺詐份子和欺詐手段，如何解決欺詐風險，成為眾多借貸公司的頭號問題。反欺詐作為一個業務，流程包括三個步驟：

1、檢測（Detect）。 從技術層面來看，利用演算法，自動檢測異常，從數據層面來看，建立黑名單，及時發現風險；
2、響應（Response）。對異常行為採取阻斷一次交易、拉黑或者其他方式；
3、預防（Prevention）。將異常行為收錄入黑名單等，固化成規則，如果下次再有行為觸碰到規則，系統會進行預設的響應。
舉一個例子，銀行的反欺詐方法是建立基於專家經驗的規則體系，其運作模式是：將遇到的每一次欺詐的行為特點記錄下來形成「規則」，下次再遇到此類行為規則體系會自動做出人工介入或拉黑的響應。

但是，通過黑名單進行反欺詐檢測會隨著時間的推移失效，失效的速度可能會很快。因為黑名單的記錄是基於之前發生的欺詐行為數據，欺詐份子的手段和技術不斷迭代更新時，並沒有一種有效的途徑去預測或預防下一次將會發生怎樣的欺詐行為。

消費信貸的普遍特點是小額、分散，互聯網消費信貸還具有高並發特點，單單使用傳統的專家規則體系是很難對抗互聯網消費信貸中的欺詐的，整個行業都在等待一種新的技術跟專家規則體系協同作戰，這時，有人提到了人工智慧。

三、人工智慧與反欺詐

說起人工智慧，美國政府曾發布過一份報告（美國總統行政辦公室和白宮科技政策辦公室，《為人工智慧的未來做好准備（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解釋，「一些人將人工智慧寬泛地定義為一種先進的計算機化系統，能夠表現出普遍認為需要智能才能有的行為。其他人則將人工智慧定義為一個不管在真實環境下遭遇何種情況，都能合理解決復雜問題或者採取合理行動以達成目標的系統。」簡單來說，人工智慧讓機器更加智能，使機器能夠最大化自身的價值。

人工智慧最重要的技術手段之一，就是機器學習。我們很容易聯想到前段時間谷歌AlphaGo大勝圍棋名家李世石的事情，這件事充分展現了大數據雲時代機器學習的強大實力，機器學習也是人工智慧近期取得的很多進展和商業應用的基礎。

機器學習在反欺詐運用上同樣十分流行，Forrester在其2015年的欺騙報告中曾指出，機器學習是一項阻止欺騙的發生，同時能保證快速決定的機制。如果說專家系統旨在模仿人類專家遵循的規則，識別拉黑曾經發生過欺詐行為，那麼人工智慧中的機器學習則依靠統計學方式自行尋找能夠在實踐中發揮功效的決策流程，分析大數據，進而預測用戶行為。

國外已有科技人士對人工智慧領域表示了高度關注，谷歌CEO桑達爾·皮查伊表示：「機器學習是一項顛覆性的核心技術，它促使我們重新思考我們做一切事情的方式。我們將這項技術應用於我們的所有產品，包括搜索、廣告、YouTube或者Google Play。我們還處於發展初期，但你們終會看到我們將機器學習系統應用到所有領域。」

國內，金融科技公司京東金融也在投身於這場科技浪潮，以它為例，來看看人工智慧在消費金融領域是如何實現反欺詐的。

四、從京東金融看人工智慧的反欺詐實踐

京東消費金融目前有兩大核心模型體系，既有專家規則體系，又應用了人工智慧，兩大模型體系中與反欺詐直接相關的是「司南」和「天盾系統」：

1、數據驅動的模型體系——「四大發明」
2、技術驅動的風控體系——「四重天」

△來源：零壹財經

天盾系統應用了人工智慧，是白條賬戶的風控安全大腦。主要用途是預測用戶是否有欺詐風險，對賬戶進行分析來給予不同等級的防範處理。

天盾系統借鑒了交易監控系統的經驗，針對注冊、登錄、激活、支付、修改信息等全流程，基於賬戶歷史行為模式、賬戶關系網路、當前操作行為和設備環境，評估賬戶安全等級、環境安全等級、行為安全等級，防範賬戶被盜、撞庫（指黑客通過收集互聯網已泄露的用戶和密碼信息，生成對應的字典表，嘗試批量登陸其他網站後，得到一系列可以登錄的用戶賬戶）、惡意攻擊等風險，實現全流程風險監控，形成反欺詐網路，極大地增加了惡意用戶作案成本。

京東金融既有內部生態體系產生的數據，也有不斷擴充的外部數據，覆蓋面廣、維度多、實時更新，這為人工智慧反欺詐奠定了強有力的基礎。通過自動化風控系統，實現全流程風險監控，欺詐惡意份子作案成本不斷提高。目前，京東金融風控系統累計攔截疑似欺詐申請數十萬起，攔截高風險訂單數億元。

五、人工智慧反欺詐的未來

人工智慧將不斷加強金融領域的智能化和反欺詐，通過人工智慧技術反欺詐，將是未來發展的大趨勢：

首先，欺詐者的行為在某些維度上與非欺詐者一定是有差異的，一個人如果偽造一部分信息，尚且比較容易，但是要偽造全部信息，一來十分非常困難，二來成本非常高。通過技術，將這種異樣捕捉起來，進而識別用戶的真正意圖；

其次，商業市場變化很大，銀行等大型機構僅僅利用自身的反欺詐團隊人手和技術，專業水平有限，很難跟上外部變化，必定需要專業的第三方服務；

最後，反欺詐並不是單一的技術，它具有多元化的特點，市場上很難出現一家機構能將所有技術都做得很精，舉一個例子：美國一家大型銀行平均會使用30家反欺詐機構的技術，而電商平均會採用7家反欺詐機構的技術。大量的市場需求，促進反欺詐更進一步的發展。

可以大膽預測，未來，會有更多的金融科技公司將把在消費金融服務的數據、機器學習等實踐經驗對外輸出，促進人工智慧在反欺詐領域的應用。而這，就是檸檬一直在做的事，致力於提供消費金融領域大數據風控技術和綜合解決方案，為金融企業提供個性化和產品化的大數據風控解決方案，通過資源整合，讓金融機構提升風控效率、降低風控成本。

D. 現在的貸款平台很多，到底那家好呢

北京錢雲時代信息科技有限公司(簡稱錢雲)。與數百家優質專業機構合作，是一家專注於互聯網金融資產分發平台。提供北京房產抵押、上海房產抵押、天津房產抵押等貸款金融服務，以及房產抵押貸款最新資訊。並且以專業的管理團隊，管家式的扶持，使得0經驗加盟依舊能順暢運作。不知道能否解決你的問題

E. 互聯網金融產品有哪些

1、眾籌

眾籌大意為大眾籌資或群眾籌資，是指用團購預購的形式，向網友募集項目資金的模式。眾籌的本意是利用互聯網和SNS傳播的特性，讓創業企業、藝術家或個人對公眾展示他們的創意及項目，爭取大家的關注和支持，進而獲得所需要的資金援助。

眾籌平台的運作模式大同小異——需要資金的個人或團隊將項目策劃交給眾籌平台，經過相關審核後，便可以在平台的網站上建立屬於自己的頁面，用來向公眾介紹項目情況。

2、P2P網貸

P2P(Peer-to-Peerlending)，即點對點信貸。

P2P網貸是指通過第三方互聯網平台進行資金借、貸雙方的匹配，需要借貸的人群可以通過網站平台尋找到有出借能力並且願意基於一定條件出借的人群，幫助貸款人通過和其他貸款人一起分擔一筆借款額度來分散風險，也幫助借款人在充分比較的信息中選擇有吸引力的利率條件。

兩種運營模式，第一是純線上模式，其特點是資金借貸活動都通過線上進行，不結合線下的審核。通常這些企業採取的審核借款人資質的措施有通過視頻認證、查看銀行流水賬單、身份認證等。

第二種是線上線下結合的模式，借款人在線上提交借款申請後，平台通過所在城市的代理商採取入戶調查的方式審核借款人的資信、還款能力等情況。

3、第三方支付

第三方支付（Third-PartyPayment）狹義上是指具備一定實力和信譽保障的非銀行機構，藉助通信、計算機和信息安全技術，採用與各大銀行簽約的方式，在用戶與銀行支付結算系統間建立連接的電子支付模式。

根據央行2010年在《非金融機構支付服務管理辦法》中給出的非金融機構支付服務的定義，從廣義上講第三方支付是指非金融機構作為收、付款人的支付中介所提供的網路支付、預付卡、銀行卡收單以及中國人民銀行確定的其他支付服務。

第三方支付已不僅僅局限於最初的互聯網支付，而是成為線上線下全面覆蓋，應用場景更為豐富的綜合支付工具。

4、數字貨幣

除去蓬勃發展的第三方支付、P2P貸款模式、小貸模式、眾籌融資、余額寶模式等形式，以比特幣為代表的互聯網貨幣也開始露出自己的獠牙。

以比特幣等數字貨幣為代表的互聯網貨幣爆發，從某種意義上來說，比其他任何互聯網金融形式都更具顛覆性。在2013年8月19日，德國政府正式承認比特幣的合法「貨幣」地位，比特幣可用於繳稅和其他合法用途，德國也成為全球首個認可比特幣的國家。

這意味著比特幣開始逐漸「洗白」，從極客的玩物，走入大眾的視線。也許，它能夠催生出真正的互聯網金融帝國。

比特幣炒得火熱，也跌得慘烈。無論怎樣，這場似乎曾經離我們很遙遠的互聯網淘金盛宴已經慢慢走進我們的視線，它讓人們看到了互聯網金融最終極的形態就是互聯網貨幣。所有的互聯網金融只是對現有的商業銀行、證券公司提出挑戰，將來發展到互聯網貨幣的形態就是對央行的挑戰。

也許比特幣會顛覆傳統金融成長為首個全球貨幣，也許它會最終走向崩盤，不管怎樣，可以肯定的是，比特幣會給人類留下一筆永恆的遺產。

5、大數據金融

大數據金融是指集合海量非結構化數據，通過對其進行實時分析，可以為互聯網金融機構提供客戶全方位信息，通過分析和挖掘客戶的交易和消費信息掌握客戶的消費習慣，並准確預測客戶行為，使金融機構和金融服務平台在營銷和風險控制方面有的放矢。

基於大數據的金融服務平台主要指擁有海量數據的電子商務企業開展的金融服務。大數據的關鍵是從大量數據中快速獲取有用信息的能力，或者是從大數據資產中快速變現利用的能力。因此，大數據的信息處理往往以雲計算為基礎。

6、信息化金融機構

所謂信息化金融機構，是指通過採用信息技術，對傳統運營流程進行改造或重構，實現經營、管理全面電子化的銀行、證券和保險等金融機構。金融信息化是金融業發展趨勢之一，而信息化金融機構則是金融創新的產物。

從金融整個行業來看，銀行的信息化建設一直處於業內領先水平，不僅具有國際領先的金融信息技術平台，建成了由自助銀行、電話銀行、手機銀行和網上銀行構成的電子銀行立體服務體系，

而且以信息化的大手筆——數據集中工程在業內獨領風騷，其除了基於互聯網的創新金融服務之外，還形成了「門戶」「網銀、金融產品超市、電商」的一拖三的金融電商創新服務模式。

7、金融門戶

互聯網金融門戶（ITFIN）是指利用互聯網進行金融產品的銷售以及為金融產品銷售提供第三方服務的平台。它的核心就是「搜索比價」的模式，採用金融產品垂直比價的方式，將各家金融機構的產品放在平台上，用戶通過對比挑選合適的金融產品。

互聯網金融門戶多元化創新發展，形成了提供高端理財投資服務和理財產品的第三方理財機構，提供保險產品咨詢、比價、購買服務的保險門戶網站等。這種模式不存在太多政策風險，因為其平台既不負責金融產品的實際銷售，也不承擔任何不良的風險，同時資金也完全不通過中間平台。

F. 隨著互聯網金融發展中國這些銀行會裁員嗎

目前國內的金融企業，其總部級別的發展戰略里大都存在響應「互聯網+」的政策引導的字眼，加上互聯網金融領域的企業倒逼銀行快速提升現有的產品服務效率，質量及水平，從內外環境來說，均存在改革的動力。

因此，國內銀行業大致有以下趨勢：

1. 銀行業會秉直金融+互聯網的發展思路進行業務調整；

2. 銀行會集中資源在交易融通等切中金融服務事業的領域的關鍵環節上；比如招行的交易銀行戰略；

3. 在一線，社區銀行，手機銀行，網上銀行的興起，對於原櫃台一線的沖擊是顯而易見的，這對現有的銀行用工崗位，用工方式等都會有新的挑戰，櫃員首當其沖；

4. 對於四大行的智囊中有外資身影的這一角度分析，控股大股東非常有動力推進銀行業減少因改革而產生的冗餘人員，提升股東權益。

綜上，國內銀行業會因時制宜進行用工的戰略調整。

G. 阿貝雲伺服器有用的嗎網路怎麼樣

沒聽過額，網路不清楚，最好還是用大服務商的吧，小服務商感覺不太靠譜

可以用阿里雲或者騰訊雲的都比較好

阿里雲：網頁鏈接

騰訊雲：網頁鏈接

4月24日，市場研究和咨詢機構Gartner發布2018年IT服務市場報告，在公共雲基礎設施領域，阿里雲連續兩年位居亞太市場第一，並穩居全球前三。

在亞太市場上，2018年阿里雲市場份額達到19.6%，比2017年增加了4.7個百分點。這是阿里雲第二年位居亞太市場第一。2018年同期，亞馬遜AWS和微軟Azure市場份額為11%和8%。

在全球范圍內，阿里雲設立了華北1、華北2、華北3、華北5、華東1、華東2、華南1、香港、新加坡、澳大利亞、馬來西亞、印度尼西亞、印度、日本等19個地域節點56個可用區。同時，是唯一在印度尼西亞和馬來西亞開設數據中心，並提供雲計算、大數據和人工智慧服務的雲服務商。

成立10年來，阿里雲一直引領亞太區域的雲計算和人工智慧發展，自主研發雲計算操作系統飛天獲得電子學會科技進步特等獎，開創性的城市AI平台城市大腦從杭州走向全球更多城市。數百萬用戶在阿里雲上獲得蓬勃發展的新動力。

未來將是All in Cloud的時代，IT基礎設施的雲化極大降低數字化門檻，企業不再需要大量投資即可擁有和阿里巴巴一樣的基礎設施。互聯網中間件、雲原生資料庫等核心互聯網技術將幫助企業構建下一代的企業IT系統。在此之上，企業將擁有數據化和智能化的核心能力，從原本基於流程的企業進化為基於智能的企業。

阿里巴巴在過去的自身實踐中構建了下一代企業所需的數字化技術和範式。2017年，達摩院成立，計劃三年投入1000億進行核心基礎技術研究。

到目前為止，達摩院已經在機器學習、下一代人機交互、視覺計算、晶元技術、量子計算等領域構建了核心技術，這些能力正在通過阿里雲成為社會的能力。

未來1到2年內，阿里巴巴自身也將All in Cloud，100%業務跑在公共雲上，成為「雲上的阿里巴巴」。整個集團的技術也將變成雲上的技術，金融、釘釘、新零售等核心技術和新產品將通過阿里雲對外輸出。

未來，阿里雲將繼續練好內功，基於技術進行創新和突破，為即將到來的數字經濟時代提供新技術和新動能；也將被集成到廣泛的生態中，將阿里巴巴的雲上最佳實踐中累積的新技術和新理念賦能給合作夥伴，驅動數字經濟發展。

今天的成績是對未來的最低要求，感謝數百萬用戶的信任，也感謝合作夥伴的支持。只有用戶和合作夥伴的成功才是阿里雲的成功。

H. 聚雲時代怎麼樣

他們的宗旨「公司里最有價值的就是人。我們的辦公室、伺服器會折舊，但始終在增值的就是公司的每一位員工。」給我的第一映像挺好的