张东波融金所:资产端发展应“阳光赛跑”

随着互联网金融兴起,银行监管从严等因素影响,商业银行面临盈利模式转变。文章指出互联网金融资产管理需面对资产来源依赖、技术壁垒等问题,并强调了资产获取、管理能力和多维度数据分析能力的重要性。

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近年来,随着互联网金融兴起、银行监管从严、汇率市场化进程加快,商业银行的传统盈利增长模式难以维系,加强新形势下的资产管理成为需要关注的重要内容。融金所联合创始人张东波认为,互联网金融资产的发展面临着更为依赖资产来源、受众群体沿需培育、专业技术壁垒较高、监管细则尚待完善等挑战。

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投资于互联网金融的居民开始更加注重金融服务的体验和效果而非仅关注产品的收益水平,居民财富增长和理财意识增强、理财方式多元化,越来越多的投资者希望通过互联网渠道,获得在传统金融服务中限于高服务门槛与高成本的个性化金融服务。融金所联合创始人张东波谈到,国际上较为成功的互联网金融资产管理平台的发展路径看,资产管理的竞争关健,集中在资产获取和管理能力、多维度数据整合和分析能力。较为成功的平台都在其中至少一个方面确立比较优势,才得以在互联网金融资产管理占据有利之地。为促进我国互联网行业金融资产管理业务发展,应遵循分步骤、分阶段循环进行“阳光赛跑”路径,强化互联网金融资产管理平台优质资产的获取和管理能力、多维度数据整合分析能力及特色化服务能力。


融金所联合创始人张东波认为,加强与各类资产提供方的业务合作,借助其资产的内险识别、风险定价和风险处置等方面的融和,建立合格资产导入机制,合理运用平台的渠道优势,建立满足客户不同层次风险收益偏好的平台产品线来提升资产端获客能力,拓宽优质资产渠道。同时,深入分析平台可获取的用户数据,增强技术能力。加强多维度数据整合,对数据内容进行专项的研究分析,提取数据关健要素降低数据处理难度并建立各类数据的关联性分析模型。


融金所联合创始人张东波强调,实现以线上服务为主清晰透明的资产管理服务,需建立专业化的数据分析和算法研究团队,依靠专家经验并基于客户数据,研发自动化,优化智能化的投资策略等。 正是由于资产端的重要性,才会成为各个平台争夺的新焦点,随着竞争的加剧,优质资产严重匮乏,此时资产端创新就变的更为重要,如引进海外优质资产、开发行业细分领域等。对于行业发展趋势的敏感度和对行业核心竞争力的把握,将有助于融金所平台在愈加激烈的竞争中脱颖而出。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和用开发,确保数据的一致性和用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金数据分析等。通过在这些领域中的实验和用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和用前景。
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