網(wǎng)上有很多關(guān)于閃銀pos機(jī)的費(fèi)率,當(dāng)人工智能的機(jī)器人開(kāi)始學(xué)會(huì)炒股票的知識(shí)，也有很多人為大家解答關(guān)于閃銀pos機(jī)的費(fèi)率的問(wèn)題，今天pos機(jī)之家(www.rcqwhg.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識(shí)，讓我們一起來(lái)看下吧!
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閃銀pos機(jī)的費(fèi)率
大家好，歡迎關(guān)注首席投資官，我是首席君。最近被布置了兩個(gè)作業(yè)，一篇題目是漲財(cái)商，一篇題目是中國(guó)科技被低估了嗎？這兩篇作業(yè)本來(lái)風(fēng)馬牛不相及，而且作為一個(gè)財(cái)經(jīng)UP主，顯然第一篇更適合我。但是剛好，我所熟悉的領(lǐng)域，還真的能把這兩篇作業(yè)一起交了，這個(gè)領(lǐng)域就是：人工智能與投資。這是一個(gè)雜糅了大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)在投資領(lǐng)域的應(yīng)用。
2016年3月，阿爾法狗與圍棋世界冠軍、李世石進(jìn)行進(jìn)行了一場(chǎng)人機(jī)大戰(zhàn)，并且以4比1的總比分獲勝；隨后又以3：0戰(zhàn)勝了世界冠軍柯潔大魔王，深度學(xué)習(xí)技術(shù)一鳴驚人！世界驚呼：人工智能時(shí)代來(lái)了！當(dāng)吃瓜群眾們?cè)跒榭萍伎駳g的時(shí)候，資本市場(chǎng)上的金融大鱷們已經(jīng)在開(kāi)始，嘗試?yán)萌斯ぶ悄軐?shí)現(xiàn)研究、分析、風(fēng)控和投資了。
2008年金融危機(jī)過(guò)后，美國(guó)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)還在忙于應(yīng)對(duì)公眾巨大的信任危機(jī)和嚴(yán)苛的監(jiān)管政策之際，以Betterment和Wealthfront為代表的“智能投顧”創(chuàng)業(yè)公司成長(zhǎng)起來(lái)，它們通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)手段，降低投資門檻，為用戶提供個(gè)性化、低費(fèi)率、透明化、便捷化的財(cái)富管理服務(wù)，成為行業(yè)一股清流。智能投顧利用大數(shù)據(jù)分析、量化模型及智能算法，根據(jù)投資者個(gè)人收益和風(fēng)險(xiǎn)偏好，提供相匹配的資產(chǎn)組合建議，并完成投資交易過(guò)程，再根據(jù)市場(chǎng)變化動(dòng)態(tài)調(diào)整，讓組合始終處于最優(yōu)狀態(tài)的財(cái)富管理服務(wù)。這種業(yè)務(wù)在國(guó)內(nèi)有一個(gè)時(shí)髦的名字，我們稱之為智能投顧。
2013年：Kensho公司基于云計(jì)算在硬盤上設(shè)置了9萬(wàn)個(gè)變量,包括企業(yè)業(yè)績(jī)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、政策變化、風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)等，容納了6500萬(wàn)個(gè)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，自動(dòng)探知最新新聞，把金融分析師平均耗時(shí)40小時(shí)完成的報(bào)告在幾分鐘內(nèi)自動(dòng)完成，并提出綜合性解決方案。
2016年：美國(guó)智能投顧，資管規(guī)模從256萬(wàn)到882億美元不等，總規(guī)模已經(jīng)近1218億美元，“智能投顧管理的資產(chǎn)規(guī)模從2010年以來(lái)復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)80%”。 根據(jù)My Private Banking預(yù)測(cè)，未來(lái)幾年智能投顧行業(yè)將保持高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，預(yù)計(jì)2020年全行業(yè)資產(chǎn)管理規(guī)模將達(dá)1.6萬(wàn)億美元。
國(guó)內(nèi)數(shù)字化投顧產(chǎn)品主要爆發(fā)于2014-2015年。智能投顧所需數(shù)據(jù)包括信用數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)、用戶支付行為數(shù)據(jù)等。截至2016年6月，中國(guó)已使用網(wǎng)絡(luò)理財(cái)用戶達(dá)1.05億，據(jù)BCG預(yù)測(cè)，2020年中國(guó)資管規(guī)模約174萬(wàn)億，按3%的滲透率計(jì)算（參考美國(guó)），2020年中國(guó)智能投顧管理資產(chǎn)規(guī)?；虺?萬(wàn)億，按平均0.2%管理費(fèi)水平計(jì)算，收入規(guī)模超過(guò)104億。很多IT出身的技術(shù)工程師，盡管對(duì)于金融投資完全外行，但是依靠爬蟲(chóng)抓取交易端口，通過(guò)高頻交易，在短時(shí)間內(nèi)快速的將收益固定下來(lái)，也實(shí)現(xiàn)了造富神話。
過(guò)去，我們?cè)谌A爾街的交易大廳里看到的是熙熙攘攘的交易員，和不停變換數(shù)字的電子屏，而現(xiàn)在，空空蕩蕩，什么也沒(méi)有了。因?yàn)樵谫Y本的眼里，交易員這東西本身就是個(gè)BUG，他們干的活兒從某種角度上說(shuō)，和工地上搬磚的民工沒(méi)有什么區(qū)別，工人是把磚搬來(lái)搬去，而交易員是把資金從賬戶里劃來(lái)劃去。但是養(yǎng)活一個(gè)交易員要花的錢可以養(yǎng)活幾十個(gè)搬磚的工人，這就讓華爾街的資本家十分的惱火！干的活差不多，憑什么我花的錢要比包工頭花的多幾十倍?投入產(chǎn)出比被嚴(yán)重拉低了！所以通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)來(lái)取代交易員的計(jì)劃被提上了日程。要說(shuō)人工智能，在前沿科學(xué)中絕對(duì)算得上是一門時(shí)髦的科學(xué)，唯一遺憾的是，無(wú)數(shù)科學(xué)家搞了幾十年，所謂的人工智能一直維持在人工智障的水平，直到深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，改變了這一切。
什么叫深度學(xué)習(xí)？這東西要是展開(kāi)了說(shuō)可以寫(xiě)出好幾本書(shū)，但是簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是工程師模仿人腦的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“建立一個(gè)類似的學(xué)習(xí)策略，也取名為”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“。過(guò)去的人工智能，只有輸入和輸出兩層，所以輸入問(wèn)題之后得到的答案通常令人啼笑皆非，但是深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供了更多的邏輯層，AI的邏輯層越多，所思考問(wèn)題的深度就越深，得出的答案也就越靠譜，目前的技術(shù)已經(jīng)可以做到500個(gè)邏輯層。說(shuō)到這里，一定就會(huì)有小伙伴眼前一亮！是不是說(shuō)只要增加更多的邏輯層，擁有高度智慧的人工智能程序被開(kāi)發(fā)出來(lái)只是一個(gè)時(shí)間問(wèn)題呢？很遺憾，并不是。因?yàn)榭茖W(xué)家們發(fā)現(xiàn)，200個(gè)邏輯層之后，效果就會(huì)開(kāi)始衰減，實(shí)驗(yàn)表明，500個(gè)邏輯層的AI，并沒(méi)有比300個(gè)邏輯層的AI更聰明。但是這已經(jīng)是人工智能里領(lǐng)域里的一大進(jìn)步了，至開(kāi)發(fā)出來(lái)了。所以既然可以下圍棋，當(dāng)然也可以管賬戶，華爾街的資本家比工地上的包工頭有錢的多，所以那些倒霉的交易員就這樣失業(yè)了。
當(dāng)然，這種機(jī)器吃人的過(guò)程比較血腥殘忍、少兒不宜，所以我們來(lái)講點(diǎn)歡樂(lè)的。做過(guò)券商投研的小伙伴們可能都被投研報(bào)告毒打過(guò)。這是一項(xiàng)極為不人道的行規(guī)，一入投研深似海，一年365天，甭管什么日子，每天得交一篇投研報(bào)告，美其名曰：“投研規(guī)范化訓(xùn)練”。你可以假想一下，周末和女朋友逛街約會(huì)看電影的時(shí)候，心里還得惦記著，今天的作文還沒(méi)寫(xiě)。多鬧心？但是自從有了智能投顧之后，一切都開(kāi)始變得與眾不同。對(duì)于機(jī)器人來(lái)講，投研報(bào)告這種范式感極強(qiáng)的作文，別說(shuō)一天一篇，一天一萬(wàn)篇都不是問(wèn)??！于是AI在投資銀行和賣方研究中，自動(dòng)生成報(bào)告。研究員只需選擇符合其需求的模板確定主題與關(guān)鍵信息，以及報(bào)告呈現(xiàn)形式，便可生成基本內(nèi)容。而且投行分析師可以進(jìn)行校對(duì)與人工二次編輯，加入有價(jià)值的觀點(diǎn)與結(jié)論，實(shí)現(xiàn)科學(xué)偷懶。
量化交易從很早開(kāi)始就運(yùn)用機(jī)器進(jìn)行輔助工作，分析師通過(guò)編寫(xiě)簡(jiǎn)單函數(shù)，設(shè)計(jì)一些指標(biāo)，觀察數(shù)據(jù)分布，而這些僅僅把機(jī)器當(dāng)做一個(gè)運(yùn)算器來(lái)使用。
直到近些年機(jī)器學(xué)習(xí)的崛起，數(shù)據(jù)可以快速海量地進(jìn)行分析、擬合、預(yù)測(cè)，人們逐漸把人工智能與量化交易聯(lián)系得愈發(fā)緊密，甚至可以說(shuō)人工智能的3個(gè)子領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜，貫穿量化交易的始終。
量化交易分析師們對(duì)財(cái)務(wù)、交易數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，分析其中顯著特征，利用回歸分析等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)交易策略。這種方式有兩個(gè)主要弊端，其一是數(shù)據(jù)不夠豐富，僅限于交易數(shù)據(jù)，更重要的是它受限于特征的選取與組合(Feature Engineering)，模型的好壞取決于分析員對(duì)數(shù)據(jù)的敏感程度。此外一種做法是，模仿專家的行為，選擇某一領(lǐng)域的特定專家，復(fù)制他們的決策過(guò)程，并導(dǎo)入可重復(fù)的計(jì)算框架。
全球最大的對(duì)沖基金橋水聯(lián)合(Bridgewater Asspcoates)早在2013年就開(kāi)啟一個(gè)新的人工智能團(tuán)隊(duì)，該團(tuán)隊(duì)約有六名員工，由曾經(jīng)供職IBM并開(kāi)發(fā)了認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)Watson的David Ferrucci領(lǐng)導(dǎo)。據(jù)彭博新聞社報(bào)道，該團(tuán)隊(duì)將設(shè)計(jì)交易算法，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)概率預(yù)測(cè)未來(lái)。該程序?qū)㈦S著市場(chǎng)變化而變化，不斷適應(yīng)新的信息，而不是遵循靜態(tài)指令。而橋水基金的創(chuàng)始人也曾公開(kāi)表示，其旗下基金持有大量多倉(cāng)和空倉(cāng)，投資120種市場(chǎng)，持倉(cāng)組合高達(dá)100多種，并且以人工智能的方式考慮投資組合。
當(dāng)量化交易分析師發(fā)現(xiàn)數(shù)字推測(cè)模型的局限性后，開(kāi)始考慮引入新聞，政策，社交網(wǎng)絡(luò)中的豐富文本并運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理，并從中探尋影響市場(chǎng)變動(dòng)的線索。率先使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)的人工智能對(duì)沖基金的是今年6月份在倫敦新設(shè)的對(duì)沖基金CommEq。CommEq的投資方法結(jié)合了定量模型與自然語(yǔ)言處理(NLP)，使計(jì)算機(jī)能夠如人類一樣通過(guò)推斷和邏輯演繹理解不完整和非結(jié)構(gòu)化的信息。除此之外，也有采用自然語(yǔ)言處理技術(shù)的金融科技公司，如由李嘉誠(chéng)與塔塔通訊投資的Sentient Technologies運(yùn)用自然語(yǔ)言處理，深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)等多種AI技術(shù)，進(jìn)行量化交易模型的建立。
其中最為知名的是號(hào)稱”取代投行分析師“的投資機(jī)器人——Kensho。Kensho是一家致力于量化投資大眾化的人工智能公司，旗下有一款產(chǎn)品Warren被稱之為金融投資領(lǐng)域的“問(wèn)答助手Siri”。Kensho結(jié)合自然語(yǔ)言搜索，圖形化用戶界面和云計(jì)算，將發(fā)生事件關(guān)聯(lián)金融市場(chǎng)，提供研究輔助，智能回答復(fù)雜金融投資問(wèn)題，從而加速交易時(shí)間，減少成本，用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)信息，及時(shí)反映市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。這一技術(shù)也被廣泛運(yùn)用于風(fēng)控與征信。通過(guò)爬取個(gè)人及企業(yè)在其主頁(yè)、社交媒體等地方的數(shù)據(jù)，一來(lái)可以判斷企業(yè)或其產(chǎn)品在社會(huì)中的影響力，比如觀測(cè)App下載量，微博中提及產(chǎn)品的次數(shù)，在知乎上對(duì)其產(chǎn)品的評(píng)價(jià);此外將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化后，也可推測(cè)投資的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。這方面國(guó)內(nèi)的很多互聯(lián)網(wǎng)貸款，征信公司都在大量使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，例如宜信，閃銀等。另外一些公司則利用這些技術(shù)進(jìn)行B端潛在客戶的搜尋，如Everstring，并將信息出售給其上游公司。
不過(guò)，老外這些看起來(lái)非常高大上的技術(shù)，在國(guó)內(nèi)并沒(méi)有掀起什么浪花，究其原因，還是因?yàn)閲?guó)內(nèi)的人工智能技術(shù)發(fā)展的太快，自然語(yǔ)言處理在老外那里剛剛起步，在國(guó)內(nèi)就被深度學(xué)習(xí)給彎道超了車。你們以為，聽(tīng)語(yǔ)音自動(dòng)上字幕的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是自然語(yǔ)言處理嗎？根本不是，深度學(xué)習(xí)算法更加簡(jiǎn)單粗暴的用聲紋算法，就直接得出了想要的結(jié)果。國(guó)內(nèi)的科大訊飛，和字節(jié)跳動(dòng)，都是這個(gè)領(lǐng)域的引領(lǐng)者。尤其是字節(jié)跳動(dòng)，其內(nèi)容識(shí)別與分發(fā)的核心算法，連美國(guó)人都眼紅。
機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理的技術(shù)經(jīng)常會(huì)在一些意外(如“黑天鵝”事件)發(fā)生的時(shí)候預(yù)測(cè)失敗，例如911、熔斷機(jī)制和賣空禁令等等。人工智能系統(tǒng)沒(méi)有遇到過(guò)這些情況，無(wú)法從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到相關(guān)模式。這時(shí)候如果讓人工智能管理資產(chǎn)，就會(huì)有很大的風(fēng)險(xiǎn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)擅長(zhǎng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的相關(guān)性而非因果性。很有名的一個(gè)例子是早在1990年，對(duì)沖基金First Quadrant發(fā)現(xiàn)孟加拉國(guó)生產(chǎn)的黃油，加上美國(guó)生產(chǎn)的奶酪以及孟加拉國(guó)羊的數(shù)量與標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)自1983年開(kāi)始的10年時(shí)間內(nèi)均具有99%以上的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，1993年之后，這種關(guān)系莫名其妙的消失了。這就是由于自學(xué)習(xí)的機(jī)器無(wú)法區(qū)分虛假的相關(guān)性所導(dǎo)致的，這時(shí)候就需要專家設(shè)置的知識(shí)庫(kù)(規(guī)則)來(lái)避免這種虛假相關(guān)性的發(fā)生。
知識(shí)圖譜本質(zhì)上是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，根據(jù)專家設(shè)計(jì)的規(guī)則與不同種類的實(shí)體連接所組成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。知識(shí)圖譜提供了從“關(guān)系”的角度去分析問(wèn)題的能力。就金融領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，規(guī)則可以是專家對(duì)行業(yè)的理解，投資的邏輯，風(fēng)控的把握，關(guān)系可以是企業(yè)的上下游、合作、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、子母公司、投資、對(duì)標(biāo)等關(guān)系，可以是高管與企業(yè)間的任職等關(guān)系，也可以是行業(yè)間的邏輯關(guān)系，實(shí)體則是投資機(jī)構(gòu)、投資人、企業(yè)等等，把他們知識(shí)圖譜表示出來(lái)，從而進(jìn)行更深入的知識(shí)推理。目前知識(shí)圖譜在金融中的應(yīng)用大多在于風(fēng)控征信，基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)控需要把不同來(lái)源的數(shù)據(jù)(結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu))整合到一起，它可以檢測(cè)數(shù)據(jù)當(dāng)中的不一致性，舉例來(lái)說(shuō)，借款人張三和借款人李四填寫(xiě)的是同一個(gè)公司電話，但張三填寫(xiě)的公司和李四填寫(xiě)的公司完全不一樣，這就成了一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，需要審核人員格外的注意。
而以投資關(guān)系為例，知識(shí)圖譜可以將整個(gè)股權(quán)沿革串起來(lái)。我們用康得新財(cái)務(wù)造假事件舉例：康得新是一家上市公司，每年都會(huì)有專業(yè)的會(huì)計(jì)師事務(wù)所為其出具無(wú)保留意見(jiàn)財(cái)務(wù)報(bào)告的。財(cái)報(bào)報(bào)告沒(méi)問(wèn)題，而康得新出了問(wèn)題，那答案就只有一個(gè)，簽字的會(huì)計(jì)師參與造假了。所以作為投資者第一個(gè)反應(yīng)就是，這個(gè)會(huì)計(jì)師、以及會(huì)計(jì)師事務(wù)所還出了那些財(cái)務(wù)報(bào)告？是不是也是假的？我手里有沒(méi)有這些公司的股票？要不要拋掉？而要回答這一串問(wèn)題，只需要一個(gè)知識(shí)圖譜！
金融搜索引擎的背后核心技術(shù)是高質(zhì)量的知識(shí)圖譜和大量的業(yè)務(wù)規(guī)則，幫助實(shí)現(xiàn)聯(lián)想、屬性查找、短程關(guān)系發(fā)現(xiàn)。探索引擎，如分面瀏覽器，也是在知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)上，則提供了人機(jī)協(xié)作的界面，讓人對(duì)數(shù)據(jù)的探索過(guò)程可以很方便地被記錄、迭代、重用。
此外推薦系統(tǒng)也非常有用，幫助金融用戶聚焦在關(guān)鍵數(shù)據(jù)上，更省時(shí)省力地做投前發(fā)現(xiàn)和投后跟蹤。其中語(yǔ)義搜索就是提供不同類型的查詢(比如企業(yè)、基金、事件等)，如智利地震對(duì)銅期貨的影響，中東危機(jī)對(duì)整體貨幣市場(chǎng)的影響等。再將信息切片后再聚合，提供縱覽的可視化元素，比如影視傳媒相關(guān)定增的平均市值和融資市盈率。語(yǔ)義搜索將復(fù)雜查詢交給用戶完成，如尋找VR的上游企業(yè)，當(dāng)搜索提供不了準(zhǔn)確上游的信息時(shí)，會(huì)推薦攝像頭的企業(yè)給用戶，并提供一個(gè)方便的交互界面，交給用戶去進(jìn)行一些復(fù)雜的過(guò)濾。
傳統(tǒng)投資顧問(wèn)需要站在投資者的角度，幫助投資者進(jìn)行符合其風(fēng)險(xiǎn)偏好特征、適應(yīng)某一特定時(shí)期市場(chǎng)表現(xiàn)的投資組合管理。而這些工作都需要以大量昂貴的人工方式完成，所以財(cái)富管理服務(wù)也因此無(wú)形的提高了進(jìn)入門檻，只面向高凈值人士開(kāi)設(shè)。
但是智能投資顧問(wèn)(robot advisor)正在以最少人工干涉的方式進(jìn)行投資組合管理，管理你的資產(chǎn)的可以是一排計(jì)算機(jī)，而你也不用是高凈值人士。并且智能投顧在以更強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)模型運(yùn)用人工智能的技術(shù)對(duì)大量客戶進(jìn)行財(cái)富畫(huà)像，以人工智能算法為每一位客戶提供量身定制的資產(chǎn)管理投資方案。
當(dāng)前中國(guó)，智能投顧所需數(shù)據(jù)包括信用數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)、用戶支付行為數(shù)據(jù)等。截至2016年6月，中國(guó)已使用網(wǎng)絡(luò)理財(cái)用戶達(dá)1.05億，據(jù)BCG預(yù)測(cè)，2020年中國(guó)資管規(guī)模約174萬(wàn)億，按3%的滲透率計(jì)算（參考美國(guó)），2020年中國(guó)智能投顧管理資產(chǎn)規(guī)模或超5萬(wàn)億，按平均0.2%管理費(fèi)水平計(jì)算，收入規(guī)模超過(guò)104億。
在中國(guó)市場(chǎng)，據(jù)PINTEC集團(tuán)整理數(shù)據(jù)顯示，2017年，中國(guó)智能投顧管理資產(chǎn)超過(guò)288億元，預(yù)計(jì)到2022年國(guó)內(nèi)智能投顧管理資產(chǎn)將超過(guò)4萬(wàn)億人民幣，覆蓋人群達(dá)1.03億，且2017年底中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)用戶達(dá)3.84億，有理財(cái)需求的人數(shù)在穩(wěn)步上升。
當(dāng)多數(shù)人又無(wú)法滿足“高大上”的財(cái)富管理機(jī)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，智能投顧則可以根據(jù)客戶的需求、風(fēng)險(xiǎn)偏好，生成“量身定制的”資產(chǎn)組合，因此國(guó)內(nèi)智能投顧市場(chǎng)正在進(jìn)入高速發(fā)展階段。比如說(shuō)我們常用的余額寶，就是智能投顧資管的典型產(chǎn)品。
綜合來(lái)說(shuō)，智能數(shù)據(jù)分析模式有望率先迎來(lái)爆發(fā)，長(zhǎng)期看好Bobo-Advisor，本土化探索仍將繼續(xù)，傳統(tǒng)投顧將面臨智能投顧的挑戰(zhàn)，需轉(zhuǎn)型升級(jí)。
最后，重點(diǎn)嘮叨一下我們與美國(guó)的科技競(jìng)爭(zhēng)。自2010年以來(lái)，中國(guó)制造業(yè)的規(guī)模就超過(guò)了美國(guó)位居全球第一，這將美國(guó)的產(chǎn)業(yè)逼入了死角，所以在未來(lái)，信息、數(shù)據(jù)、人工智能等領(lǐng)域?qū)?huì)是中美競(jìng)爭(zhēng)的主要賽道之一。在天閱君四期產(chǎn)業(yè)鏈系列的視頻中，我們看到，中國(guó)制造仍然有很多高投入、高消耗、高排放的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，但是以工業(yè)機(jī)器人為代表的智能化生產(chǎn)，正在中國(guó)悄然開(kāi)始普及，時(shí)至今日，甚至針對(duì)于特殊需求的定制型機(jī)器人，也已經(jīng)開(kāi)始實(shí)現(xiàn)了國(guó)產(chǎn)替代，中國(guó)智造的概念已經(jīng)被列入目標(biāo)。更快、更好、更智能，是我們這一代科技人員追逐的目標(biāo)。新一代信息技術(shù)，被列為中國(guó)制造2025中的第一大課題。制造業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主體，是立國(guó)之本、興國(guó)之器、強(qiáng)國(guó)之基。而科技，則是我們制造業(yè)由大轉(zhuǎn)強(qiáng)催化劑。大力發(fā)展本國(guó)科技，曾經(jīng)只是個(gè)構(gòu)想，并沒(méi)有達(dá)成共識(shí)。很多學(xué)者持懷疑態(tài)度，根據(jù)凱恩斯國(guó)際分工的理論，他們一直有“不要重復(fù)造輪子”的想法，反對(duì)中國(guó)搞“大而全”，認(rèn)為中國(guó)這么做不符合經(jīng)濟(jì)學(xué)規(guī)律。
但經(jīng)過(guò)川普一頓鬧，中國(guó)人突然明白了，制造業(yè)對(duì)于國(guó)家很重要，而科技對(duì)于制造業(yè)更重要。共識(shí)就這么出來(lái)了。打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的制造業(yè)，是我國(guó)提升綜合國(guó) 力、保障國(guó)家安全、建設(shè)世界強(qiáng)國(guó)的必由之路。而領(lǐng)先的科學(xué)技術(shù)，則是打造強(qiáng)大制造業(yè)的基石！
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