互聯網消費金融管理師

❶ 電子商務發展前景怎麼樣

在未來來幾年內，電子商務源專業的就業前景還是非常樂觀的。就業方向和就業崗位來分析，還是比較寬廣的。
電子商務專業畢業後，就業方向有以下幾方面：
1. 電子商務服務企業。
2. 電子商務企業。
3.傳統企業和傳統行業。

❷ 現在學什麼技術比較好

對於現在的個性化社會來說，還是設計類的崗位最好，比如UI設計就很不錯。當前我國移動互聯網等新興互聯網產業進入了高速發展的階段，產業規模不斷擴大，增速飛快，用戶體驗至上的時代已經來臨。

設計是一個非常吃香的行業，但不是每個人都能勝任的，最好在學習之前先來做一個小測試點擊測試我適不適合學設計

隨著技術領域的逐步拓展，產品生產的人性化意識日趨增強，用戶界面設計師（即UI設計師）也成為了人才市場上十分緊俏的職業。需要招聘該類型人才的企業不僅僅局限於移動互聯網企業，越來越多的企業開始注重交互設計、用戶測試方面的投入，如金融、交通、零售等一些行業均需要該類型設計人才。

目前相當一部分從事UI設計工作的設計師是從平面設計、網頁設計、工業設計、動漫專業等設計類行業轉型的。不同類型的設計行業有著不同的設計思路及創作理念，這一類型的UI設計師因為沒有接受過正規的UI設計教育或系統的培訓，在轉型過程中，容易走進在UI設計過程中的誤區。

學習UI設計推薦選擇天琥教育，天琥教育的老師正式入職需通過「面試、項目測試、復試、試講、教研培訓」五大步驟嚴格選拔， 入職後每季度按照「星級考核制度」進行考核，優勝劣汰，可以保證授課質量，讓學員學習效果更好。

❸ 未來十年最有發展前景的行業是

1、專業講師

中國夢實現，社會物質財富極大豐富，未來文化一定會繁榮昌盛。而文化行業裡面，教育培訓是重點，人們在擁有豐富的物質財富的時候，普遍會缺一種產品，那就是精神產品。

靈魂的痛苦是最大的傷，中國人普遍沒有宗教信仰，為別人提供精神上的寄託，將成為一種行業。誰在某個領域具有專長，如心理咨詢師、健康管理師，或是能給予別人精神寄託的講師，都將成為高收入階層。

2、金融分析師（CFA）

中國目前最賺錢的公司都是商業銀行，人民幣的國際化會讓人民幣未來具有現在美元的地位，成為國際性的儲備貨幣。人民幣有一天也會像美元一樣在全世界推高資產價格，通過人民幣升值再回收流動性，向全世界收取鑄幣稅。

3、AI人工智慧行業

人類的發展就是不斷地解放我們的雙手雙腳的過程，無人駕駛汽車、無人駕駛軌道車、機器人保姆、工人、售貨員，機器人統計員、律師，未來機器人無處不在，會讓很多行業的工種消失。

有人曾經做過未來十年將消失的工種預測，如：電話銷售員、客服、倉庫工人、收銀員、電話接線員、快餐店員、快遞員、洗碗工、生產線質檢員等，所以你現在正從事這些行業，可能就要為自己另做打算了。

4、收藏業

俗話說，亂世黃金，盛世收藏。未來人民幣只會越來越多，各類文物、藝術品、書畫等的收藏，將成為一個非常可觀的資本增值的行業。做收藏就是做投資，相當於把別人的時間買來賣，通過一段時間的沉澱會帶來更多的收益。當然我們還會得到文化的洗禮和修養的提升，經歷更多的體驗。

5、環保產業

圍繞個人及家庭的環保治理和健康預防相關產品和行業市場廣闊，商業模式創新將會層出不窮，都將會有巨大的吸金能力。相關行業的研究和市場拓展將具有巨大的收入潛力。

❹ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(4)互聯網消費金融管理師擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

❺ 現在什麼行業比較有前景

2019年互來聯網行業有前景。

中國互聯網協會源、工業和信息化部網路安全產業發展中心（工業和信息化部信息中心）聯合發布的2019年中國互聯網企業100強榜單、互聯網成長型企業20強榜單和《2019年中國互聯網企業100強發展報告》顯示：

2019年互聯網百強企業產業互聯網數量再創新高，以服務實體經濟客戶為主的產業互聯網領域企業數量達到60家，累計服務近4000萬家企業。

(5)互聯網消費金融管理師擴展閱讀：

工業互聯網創新發展工程實施以來，我國工業互聯網發展進入實踐生根階段，工業互聯網平台建設及應用推廣取得積極成效。

我國已培育了50餘傢具有一定區域和行業影響力的工業互聯網平台，重點工業互聯網平台平均設備連接數達到60萬台，以平台為支撐的新型生產製造服務體系建設有序推進，有力推動了工業經濟數字化轉型。

工信部將圍繞平台落地推廣，加強政策標准制定，遴選跨行業跨領域平台，聚焦挖掘典型應用場景、培育標桿解決方案、建設創新體驗培訓中心、打造先導示範區等深入開展試點示範，協同推進技術、產業和生態發展，推動工業互聯網平台落深落細落實。

❻ 什麼是大數據時代

在大數據與深度學習中蝶化的人工智慧。當代人工智慧離不開大數據和深度學習演算法。我們先來了解什麼是大數據，大數據的本質是什麼，在大數據時代我們應該如何應對？
當我們談論數據的時候我們在談什麼？在大部分人的日常印象中，數據代表的可能是每月水電煤賬單上的數字，股票k線圖上的紅綠指數，還有可能是電腦文件里那一堆看不懂的源代碼。
人工智慧眼中的數據遠比這些廣泛。數據的存在形式隨著人類文明的發展不斷改變，從最初的聲音，文字，圖畫，數字，到電子時代的每一張圖片，每一段語音，每一個視頻，再到如今互聯網時代人類每一次的滑鼠點擊，用手機時每一次的手指滑動，乃至每一下心跳和呼吸，甚至經濟生產中的一切人機動作，軌跡，都已融入數據流。今天的人類已經能夠將各種或大或小的事物轉化為數據記錄，變成我們生活的一部分。數據已經浸染我們生活的每一個細節，就如生物學家所說人體組織的一半是由微生物組成，在數字時代，我們生活的一半已然是數據。在日常生活中，數據的概念對於我們即親近又陌生。親近它是因為我們從小就會接觸加減乘除這些最基本的數據和演算法。步入社會後也在與各種文件報表賬單打交道。與此同時，當面對高科技產品中各種關於內存，解析度等時髦又復雜的數據是，我們又覺得不了解它們甚至沒意識到它們的存在。隨著大數據，機器演算法和人工智慧的理念相繼到來，這種陌生感會越發加深。
那麼數據生活距離我們遙遠嗎？正相反，數據與我們日常生活的聯系從未如此緊密過，從沒有像今天如此活躍，具體的記錄著人類與世界。從最初的計算機，攝像頭到家用計算機，智能手機，再到大數據和人工智慧，我們不斷升級採集和利用數據的方式。而現在，從一輛車的每日碳排放量統計到全球氣溫的檢測，從預測個人在網上喜好分析到總統選舉時投票趨勢的預測，我們都可以做到。數據將人與人，人與世界連接起來，構成一張繁密的網路，每個人都在影響世界，又在被他人影響著。傳統的統計方法已經無法處理這種相互影響的數據，這么辦？答案是讓機器自己來處理數據，從數據中習得知識。這便是當代人工智慧的本質。與傳統的數據記錄定義不同，這種數據是有「生命」的。它更像是我們身體的一種自然延伸：聆聽我們的聲音，拓寬我們的視野，加深我們的記憶，甚至組成一個以數據形式存在的「我」。
自工業革命以來，數據經歷過一次又一次的爆發，何以近年來才出現大數據的概念？什麼是大數據？
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。從概念中可以得知大數據技術的關鍵 不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。從技術上看，大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。大數據必須具有幾大特徵：
一，大數據的「大」。與傳統數據的儲存方式相比是幾何量級的差距。
二，多維度。表示大數據可以對一個事物進行多方位的描述，從而更准確。
三，處理非結構數據的能力。未來10年新生數據總量的90%為非結構化數據。大數據通過圖像識別，語音識別，自然語言分析等技術計算，分析大量非結構化數據，大大提升數據維度。
四，大數據是生生不息的「流」，具有時間性。一是因為數據量巨大，無法全部儲存。另一方面是大數據和人類生生不息的行動相關，瞬息萬變。
五，最重要的是，大數據的大表現為無盡的重復。量變促成質變，在機器智能領域，數據量的大小和處理速度的快慢可以直接決定智力水平的高低。
希望對您有所幫助！~

❼ 求助，互聯網消費金融管理師的證書要到哪裡去查

證書由中國互聯網金融研究院認證頒發，工信部核發，蓋工業和信息化部信息中心章。

可以通過登陸工信部全國網路與信息技術培訓考試官方網站憑身份證或證書編號查詢。希望可以幫到你。

❽ 銀行風控發展趨勢是怎樣的

趨勢一：監管拓寬加深

監管范圍正在持續擴大。麥肯錫預計未來十年內，加大消費者保護和「行為」監管的趨勢仍將延續，甚至加快。那些信息不對稱、高轉換成本、不當和晦澀的建議、不透明或過於復雜的產品功能或定價結構都可能受到更為嚴密的審查。產品捆綁和交叉補貼也將更為困難，可以促使一些市場更公平地進行產品定價。

在某些情況下，如果客戶可以改用更符合自身利益的其他產品，銀行甚至有義務告知這一情況。或必須定期告知消費者更廉價的選擇。這些趨勢將會顯著影響銀行風險管理的方方面面。

一是，在監管框架內進行優化。

資本、流動性、融資、杠桿率以及恢復處置機制的建立可能會敦促銀行構建符合所有監管限制的資產負債表和業務，在滿足相關要求比率的前提下充分利用資金。這可能會限制銀行的戰略自由度，要求銀行建立全新且具備高度分析能力的業務優化和戰略制定流程。風險職能在這些領域作用重大，可扮演關鍵角色。

二是，銀行能否光明磊落地披露自己的業務做法？

僅僅符合現有規則是不夠的，如果銀行要免受未來法規的回溯判決影響，就必需遵循一系列廣泛原則。例如，銀行要站在客戶的角度檢視自己的做法是否「公平」，是否能光明磊落地向客戶、監管部門和公眾完整披露自己的業務做法？如果不能，那麼這就是一個明確的警告信號。銀行可能需要評估整個銷售和服務方法，審核端對端流程、定價結構及水平。

三是，消除人工干預，自動合規。

如今法律法規逐漸復雜，不合規問題愈加突出，銀行只能在處理客戶業務風險過程中盡量消除人工干預，把正確的行為固化到產品、服務和流程中。在無法實現自動化干預的領域，強有力的監督監控將會愈發重要，因為這是確保第一道防線錯誤率極低和第二道防線有效監督的唯一方法。

四是，與業務部門協作。

風險職能只有和業務部門加緊合作，才能沉著應對監管要求。銀行要做到零風險全面合規，就要從一開始思考流程構成，而不是業務部門設計完戰略或新產品後再追加馬後炮。

趨勢二：客戶期望改變

未來十年內，客戶期望改變和技術發展料將引發銀行業巨變，使行業改頭換面。屆時，技術普及對客戶而言可能就如家常便飯。

創新影響著價值鏈的每個環節，但最重要的顛覆可能發生在銀行的業務承接和銷售流程上。

回顧一下銀行的基本業務模式就可以了解其中的盈利情況，將近六成的銀行利潤來自於業務承接、銷售、分銷和其他面向客戶的活動。這些活動的凈資本收益率達到了22%的誘人水平。

銀行若要贏得這場客戶關系戰就要付出大量努力，要實現這一目標，風險職能就必須成為核心貢獻者，在整個過程中與業務部門緊密協作，並強調兩個重點：

一是自動化即時決策。

銀行必須建立高度定製化的流程，快速實時響應客戶要求（如開戶、貸款申請等）。風險職能要幫助銀行在無人工干預的環境下進行風險評估和決策制定。這通常要求銀行出台大規模的零基礎流程再設計，採納更多非傳統數據。專門為美英小企業提供貸款解決方案的公司Kabbage就是一個很好的例子。

申請者無需提交復雜冗長的文件便可通過在線途徑快速便捷地申請貸款。Kabbage會評估各種數據來源（如PayPal交易、亞馬遜交易、eBay交易信息和UPS發貨量信息）。

目前，部分銀行正著手設計更便捷的開戶流程，大部分所需數據可通過公共來源預先填好，使客戶受理體驗盡量簡單、做到銜接無縫和簡短。在這種情況下，風險職能的挑戰在於建立起一種安全友好的識別驗證方法。

二是「一人細分客群」。

隨著銀行在客戶細分和產品服務上更加成熟復雜，最終可能會建立「一人細分客群」，提供單人量身定製的價格和產品。不過此舉也復雜化了相應流程，對銀行來說代價不菲。為了保護消費者免受不當定價和審批決策的影響，監管部門也可能對銀行設置諸多限制。

風險職能需要與運營和其他職能共同尋找對策，在提供高度定製化解決方案的同時妥善處理新問題。

趨勢三：讓技術和分析助力風險職能

科技不僅改變了客戶行為，高級分析能力的發展也孕育了全新風險管理技術。層出不窮的新技術帶來了成本更低、速度更快的計算能力和數據存儲，推動了更有效的風險決策支持和流程整合。雖然未來十年還將出現大量未知的創新，並顯著影響風險管理進程。這些創新因素包括大數據、機器學習、眾包。

許多行業都已採用機器學習技術，比如天氣預報、亞馬遜產品推薦、谷歌垃圾郵件識別和奈飛（Netflix）建議都是很好的例子。某些銀行已經開始在催收或信用卡欺詐偵測等領域開展試驗，成效顯著。

衡量模型預測能力的基尼系數也大幅改善。麥肯錫預計，銀行的風險職能將在多個領域採用機器學習，如金融犯罪偵查、信貸審核、早期預警系統、零售和中小企業（SME）客群催收。

互聯網的普及推動了商業設想眾包，許多企業正通過這種方式提高部分領域的工作效率。美國Allstate的保險公司舉辦了一場汽車意外保險理賠演算法眾包挑戰賽，參賽者均為數據科學家。該公司僅用了三個月的時間便成功將模型預測能力提高了2.7倍。

許多此類技術創新都能降低風險成本和罰款。銀行越早採用這些技術便能越早建立競爭優勢。不過，保護客戶數據隱私必須是一個重要前提。

趨勢四：非金融風險類型正在出現

金融風險管理在過去20年取得了長足進步，但其他風險管理卻更似原地踏步。

過去五年來，運營合規風險相關的罰款、損失、法律成本飆升，迫使銀行不得不開始關注這些風險。比如傳染風險、模型風險、網路攻擊等，銀行還需要建立風險職能新能力和新流程，管理跟蹤上述新興風險。

趨勢五：通過消除偏見更科學制定風險決策

另一種風險來源於偏見導致的錯誤決策。銀行風險職能需要加強偏見識別和除偏技巧。

偏見識別。第一步要評估銀行的哪些風險決策可能受到偏見影響。一旦有了這方面的理解，就能更容易識別偏見、降低影響。這個步驟其實相當重要，因為制定風險決策的過程中始終會存在偏見。那大型企業用於貸款審核的模型也會存在同樣的問題嗎？相比於人腦制定信貸決策，使用模型的問題相對較少。

然而，在建模過程中仍然會多少存在偏見。傳統的回歸模型一般始於建模人員的假設，如哪些因素具備預測能力，並應該被納入模型。機器學習藉助演算法自行找出風險動因，成為能有效解決偏見問題的新方案。

除偏技巧。銀行可採用三種技巧減少或避免決策偏見：通過分析為決策制定者提供更多事實；善用辯論技巧消除對話和決策中的偏見；通過組織在企業中建立新的決策方式。

一個比較典型的案例是定性信貸評估（QCA）。全球多家銀行已在新興市場中小企業貸款審核環節用上了QCA，這些市場的財務數據往往缺失、不全或不可靠。在這種情況下，銀行往往需要依靠來自專家的人工判斷。

雖然此舉會導致一些主觀偏見的出現，但銀行可以採取眾多措施提高決策質量。通常銀行會用研討會的形式進行QCA，匯集一批最優秀的信貸主管共同識別一系列潛在的預測因素，然後根據歷史虧損情況逆向測試進行篩選。

趨勢六：大規模降本需求

銀行系統在大部分地區和產品類別上都出現了緩慢但持續的盈利水平下滑。銀行努力通過改善運營成本彌補利潤率下滑，導致凈資產收益率持續保持在長期平均值的低位。

資本要求提高及合規成本增加等一系列監管的進一步收緊、以及低成本數字化競爭者的出現都為銀行帶來了不少壓力，麥肯錫同時預計，這種壓力還會進一步加劇。某些產品更易受到影響，銀行如果仍舊無所作為，到2025年，某些產品類別高達40%的收入將會面臨風險。

既然顛覆性如此強大，銀行必須重新思考運營成本構成，以更低成本創造更高價值。銀行如果已經採用了零基礎預算、增值分析（即需求管理）、外包等傳統的漸進降本方法，簡化、標准化、數字化將是剩下為數不多的大幅降本途徑。

銀行風險需要對加大投入節省風險成本，應對前文提到的多種結構性趨勢。在現有行業和監管環境，克服挑戰無捷徑可走，銀行需要在未來十年內重新思考部署這些決策。

值得關注的是，到2025年，銀行的風險職能將對銀行的成功發揮更加關鍵的作用。2025年，銀行的風險職能可能會擔任無縫、無偏見風險決策和全面組織監控的設計工作，通過降低風險和運營成本、提供直觀的客戶體驗和引導銀行合規等方式創造更大價值。業務承接、銷售、分銷和其他面向客戶的活動。這些活動的凈資本收益率達到了22%的誘人水平。

(8)互聯網消費金融管理師擴展閱讀

銀行風險管理的實施

銀行風險管理的目標能否實現，不僅取決於銀行風險管理人員的知識水平和管理技能，而且還取決於銀行的組織設置和管理方式等。銀行風險管理的實施必須注重以下四方面的內容：

一是在經營上，必須採取穩健的原則，銀行各部門的管理人員從經營決策到具體業務的操作，都必須考慮各種風險因素，在確保安全的前提下來尋求盈利的極大化。

二是在業務上，採取一系列風險分散或風險轉嫁的自我保護措施，通過將風險管理數量化、具體化和制度化，確保風險在自身能夠承受的范圍之內。

三是在組織安排和部門設置上，要求銀行設置專門的風險管理部門，並且強調與其他部門密切配合，定期對各業務部門制訂的具體風險管理對策和目標進行檢查和監督；並且將市場銷售部和操作系統部分開設置，健全內部的制約機制。總之，銀行在組織安排和部門設置上均必須體現防範風險的思想。

四是在財務上，採取穩健的會計原則，銀行應在執行權責發生制的同時，按照穩健的會計原則，爭取有關部門的支持，對呆賬准備、應收未收款、盈餘分配等方面作出適當的處理，以確保銀行的資產質量，增強銀行抵禦風險的能力。

❾ 互聯網消費金融管理師證書含金量高嗎

你好，這個證書由中國互聯網金融研究院頒發證書，工信部核發。中國互聯網金融研專究院是隸屬於屬工信部的直屬機構。該證書為目前全國唯一官方部門舉辦並認證的消費金融行業職業技能證書，隨著消費金融行業的發展，該證書不僅屬於持證人的專業技能證明，還會成為奠定行業規范發展的核心證書。