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时间:2019-08-02
《附件2:江苏金融领域项目合作需求信息-附件2》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、附件2江苏金融领域项目合作需求信息一、江苏银行股份有限公司合作项目1、VR技术在银行业的应用。项目背景:VR(虚拟现实)技术的热潮正席卷全球,当前VR生态系统类似于智能手机发展的初期,未来必将有广阔的发展空间。目前银行的服务从访问渠道可分为线下和线上两类,线上服务虽是趋势,但客户需要的个性化服务以及和银行的互动感不足;线下服务照顾到了客户体验,但常见的排队问题使得体验较差,此外在公共场合下办业务的隐私问题也日益受到重视。这些困境通过VR技术可以得到较好的解决。利用VR技术,银行将能创建更为贴近客户的、私密的服务
2、场景,甚至将重构银行服务体系。客户可以自由的、不受干扰地体验银行专业的服务,并且随时能和高素质的服务顾问进行互动。随着VR进入千家万户的日常生活中,金融服务也必将成为不可或缺的一部分,需要研究如何将银行服务嵌入到各类VR生活场景。江苏银行有志于引进专业的人才或与相关专业团队合作,对VR(虚拟现实)技术在金融领域的应用进行相关研究,如:(1)研究利用VR技术改进银行服务的应用场景;(2)研究如何将银行服务嵌入VR生活场景。合作资历:如果您或您的团队有意向与江苏银行合作,希望您具备以下条件:12(1)具有良好的品德
3、与职业道德,工作责任心强、乐于奉献、身心健康、遵纪守法;(2)具有本专业广博、坚实的基础知识和渊博的专业知识,在该领域有5年以上的研究实践;(3)在本专业领域有系统的研究成果、专利等,如有已落地的案例更佳;(4)在本专业领域有一定的国际影响力,能及时把握本专业领域的前沿发展动态;(5)具有较强的沟通、组织、协调能力,能够带领团队开展项目的方案制定、研发、实施等全生命周期管理。合作方式:任职江苏银行或以项目形式进行合作。工作地点:江苏南京。2、区块链技术在银行业的应用。项目背景:区块链技术,本质上是一个用于维持信
4、息共享来源的分布式计算机网络(节点)(distributednetworkofcomputers(nodes))。每个节点通过保存一套完整历史数据库的副本,参与维护信息的安全性和准确性。区块链在金融服务业上运用的场景包括:支付、清算和交割。国外金融业基于区块链技术在反洗钱(AML)和了解客户(KYC)领域实现了业务模式的创新。我国金融业基于区块链技术已实现跨企业的积分共享、互换。12区块链技术已经被视为下一代互联网的基本协议之一,对我国金融产业和金融体系的重要性不容忽视。本课题的研究目标主要包括以下三个方面:第
5、一,应用区块链技术降低金融机构运营的成本;第二,应用区块链技术降低信任风险;第三,应用区块链技术实现共享金融。合作方向:我行有志于引进专业的人才或与相关专业团队合作,对区块链技术在银行业的应用进行相关研究,如:(1)为区块链技术在银行业中的应用制定行业标准和协议;(2)研究建立在区块链基础上的应用场景,提高现有的银行服务质量和效率;(3)研究区块链技术的落地方案,例如分布式账簿系统的系统架构等。合作资历:如果您或您的团队有意向与江苏银行合作,希望您具备以下条件:(1)具有良好的品德与职业道德,工作责任心强、乐于
6、奉献、身心健康、遵纪守法;(2)具有本专业广博、坚实的基础知识和渊博的专业知识,在该领域有5年以上的研究实践;(3)在本专业领域有系统的研究成果、专利等,如有已落地的案例更佳;(4)在本专业领域有一定的国际影响力,能及时把握本专业领域的前沿发展动态;(5)具有较强的沟通、组织、协调能力,能够带领团队开展项目的方案制定、研发、实施等全生命周期管理。合作方式:任职江苏银行或以项目形式进行合作。12工作地点:江苏南京。3、机器投顾合作。项目背景:机器学习方法就是计算机利用已有的数据(经验),得出某种模型,并利用模型来
7、预测未来的一种方法,这种方法很类似于人类的思考方式。也就是说,机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机对数据的处理计算得出模型的过程。在互联网和大数据时代,如百度、Google等以技术为导向的互联网公司已经投入大量资源进行机器学习的研究。金融行业在机器学习及人工智能应用方面也进行了大量研究,如利用该技术构建大数据时代互联网金融企业自动化风控系统;对客户进行分类,精准地进行产品推荐;对股市、汇率等进行分析,判断变化趋势等。机器人投顾,又称智能投顾,是一种新兴的在线财富管理服务,它根据个人投资
8、者提供的风险承受水平、收益目标以及风格偏好等要求,运用一系列智能算法及投资组合优化等理论模型,为用户提供最终的投资参考,并市场的动态对资产配置再平衡提供建议。合作方向:我行有志于引进专业的人才或与相关专业团队合作,对机器学习及人工智能技术在金融领域的应用进行相关研究,如:(1)互联网金融环境下利用机器学习技术搭建金融企业的大数据风控系统,强化互联网金融环境下的风险控制;(2)对客户行为
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