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数字金融发展对中小企业融资模式的影响研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 研究目的 (5)二、数字金融发展概述 (6)2.1 数字金融定义 (8)2.2 数字金融发展历程 (8)2.3 数字金融主要形式 (9)三、中小企业融资模式概述 (11)3.1 中小企业定义 (12)3.2 中小企业融资特点 (13)3.3 中小企业融资模式分类 (14)四、数字金融发展对中小企业融资模式的影响 (15)4.1 提高融资效率 (16)4.1.1 快速融资渠道 (18)4.1.2 降低融资成本 (19)4.2 拓宽融资渠道 (20)4.2.1 供应链金融 (22)4.2.2 网络借贷 (23)4.3 改变融资结构 (24)4.3.1 增加股权融资比例 (25)4.3.2 优化资本结构 (26)五、案例分析 (27)5.1 国内外数字金融发展现状 (28)5.2 数字金融对中小企业融资模式影响的典型案例 (29)六、政策建议与展望 (31)6.1 完善数字金融法律法规 (33)6.2 提升数字金融基础设施建设 (34)6.3 促进数字金融与实体经济深度融合 (35)七、结论 (35)7.1 主要结论 (37)7.2 研究不足与展望 (38)一、内容概要数字金融发展概述：首先，我们将简要介绍数字金融的定义、发展历程及其在金融市场中的地位。
数字金融通过互联网和移动技术等手段，为用户提供更加便捷、个性化的金融服务，如在线支付、P2P 借贷、数字货币等。
中小企业融资现状分析：本部分将重点分析传统金融机构在支持中小企业融资方面的不足，如信贷条件严格、审批流程繁琐等。
探讨数字金融如何利用其优势，为中小企业提供更加灵活、低成本的融资渠道。
数字金融对中小企业融资模式的影响：接下来，我们将详细分析数字金融对中小企业融资模式的具体影响。
包括融资渠道的拓展、融资成本的降低、融资效率的提高等方面。
cft金融科技师考试题库1.以下哪项不是基于AI技术的全数字化银行服务流程中所主要使用的技术：A.迁移学习B.增强学习C.深度对抗学习D.联邦学习2.此次新冠肺炎疫情对中国社会造成的影响中你认为与金融行业有关的是A.全国各地医护人员驰援武汉B.多家企业响应政府号召紧急生产防疫物资C.各地实施“封城”政策D.服务线上化，企业线上化，政府线上化加速导致金融行业的服务手段和理念的线上化进程加速3.建设银行提出的金融科技战略中“TOP+”中“O”代表什么含义？A.科技驱动B.能力开放C.平台生态D.机制与企业文化4.建设银行“第二发展曲线”中的“G端”指的是什么？A.政府端B.企业端C.客户端D.同业端5.建设银行提出的金融科技战略中“TOP+”中“T”代表什么含义？A.科技驱动B.能力开放C.平台生态D.机制与企业文化6.建设银行“第二发展曲线”中的“C端”指的是什么？A.政府端B.企业端C.客户端D.同业端7.疫情期间，金融科技价值凸显表现在哪方面的应用？A.产品B.渠道C.客户D.客户经理8.远程银行属于以下哪个范畴？A.直销银行B.电子银行C.互联网银行D.数字银行9.以下哪句话不正确A.开放银行（Open Bank）是一种开放化的商业模式B.开放银行生态圈分为三层，上层是合作方创新应用，中层是开放银行平台，下层是持牌银行C.开放银行是提升头部用户服务品质的重要手段D.开放银行带来全新的机遇与挑战，将重构银行业经营模式。
10.作为开放银行监管里程碑，哪方颁布的规范支付服务的PSD2和数据保护的GDPR客观上促进了开放银行发展A.欧盟B.英国C.新加坡D.西班牙11.影响中国数字化发展的关键事件为？A.2001年，中国加入WTOB.2008年，环球金融危机C.2009年，中国启动超大规模的3/4G及高铁建设12.被誉为中国“GDPR”的最严数据安全监管文件是A.中华人民共和国网络安全法B.数据安全管理办法C.科学数据管理办法13.RPA是A.一个业务系统B.模拟人操作鼠标键盘的虚拟机器人C.真实操作鼠标键盘D.能跑能跳的实体机器人14.RPA的英文全称是A.Robot Process AutomationB.Robotic Process AutomationC.Robotic Process AutomaticD.Robot Process Auto ma ti15.以下哪句话对RPA的理解最贴切？A.RPA只是网络爬虫技术B.RPA不只是单纯的技术方向，而是创造了一种新的技术应用模式，甚至是人机交互方式C.RPA只应用于WINDOWS操作系统D.RPA的应用只是为了节约人力16.战略资产配置的决策注重于A.长期价值B.中期调整C.短期机遇D.飞速成长17.什么是银行业进行数字化转型的基础和保障？A.金融科技B.大数据C.人工智能D.云计算18.什么是数字化获客模式？A.自然增长B.客户申请C.产品营销D.定制化产品19.RPA适用于以下哪些流程的开发A.业务规则明确B.业务重复性操作较多C.工作量大人力成本比较密集D.老旧系统之间没法做数据接口，都要靠人工登录访问20.以下哪个不是隐私保护交集算法希望达成的目标？A.获取双方共同的用户idB.不泄露双方非交集的用户idC.比较联合双方，谁的id个数更多D.获取双方共同的特征21.财富管理的三大主流模式是？A.线下咨询B.智能投顾C.智能机器人D.人机结合22.金融科技哪“四化”加快了传统客服的转型A.电子化B.智能化C.渠道化D.数据化E.场景化23.复工复产阶段，金融科技投入将重点聚焦于以下哪些类业务领域？A.客户服务B.风险管理C.信贷精准投放D.贷后管理24.关于贷中风控描述正确的是：A.对于风险较高的客户，号码核查是基础而有效的风险判别手段B.对于低风险客户，除了可以给予优惠措施，还可以提供其他金融产品进行营销C.通常来讲，客户评分越高，风险越高D.如果客户风险较高，可以通过IVR和机器人的工具进行高频监控，一旦失联则通过人工方式进行查找25.银行进行客户身份识别需要调用的核对参数有：A.姓名B.性别C.身份证号D.家庭住址E.银行卡号F.户籍G.手机号26.信用科技采集的数据范围包括：A.信贷信用记录B.身份验证数据C.反欺诈数据D.非金融行为数据27.信用科技所使用到的科技前沿技术包括：A.大数据B.人工智能C.云计算D.区块链28.贷前风险包括：A.负债风险B.欺诈风险C.资产风险D.信用风险29.截止目前，下列哪些地区已经开展了开放银行的探索A.新加坡B.英国C.中国香港D.中国大陆30.浦发开放银行API Bank建设思路有哪些？A.以战略的眼光推进B.以开放的心态建设C.以场景的形态切入D.以审慎的原则经营31.浦发开放银行API Bank三层逻辑架构包括?A.平台层B.开发层C.应用层D.逻辑层32.金融高价值产品传统广告模式投放面临的挑战主要有A.存在流量作弊风险和回传数据泄漏风险B.通用平台，无特别优化金融领域C.流量平台过少D.广告链路长，越到后端转化数据越少33.AI助力供应链数字化业务中，主要优化点包括A.节约部署成本B.减少合规风险C.降低操作风险D.提升业务效率34.基于AI技术的全数字化银行服务流程主要包括A.在线实时流量购买B.在线机器人咨询C.远程人脸核身验证D.数据模型驱动的风险评估35.以下哪些是RPA的主要特点A.操作出错率低B.开发周期短C.对已有业务系统非侵入式D.开发成本高36.以下哪些是RPA可以实现的操作A.调用API接口B.复制粘贴文本C.读写数据库D.收发邮件37.财富管理行业的专业化趋势包括A.财富管理与资产管理业务的分化B.更细致的财务规划与资产配置的功能剥离C.基金公司通过数字化平台介入服务环节D.券商/银行建立数字化服务平台，并且自建资管产品或通过Indexing公司生产指数化产品38.财富管理的产业链包括以下的哪些环节A.金融市场投研分析B.投资顾问服务C.产品标的尽调D.投资组合账户管理39.银行在业务运营层面，可以使用人工智能算法搭建智能决策系统，这种系统的价值可以包含以下哪些A.驱动精细化操作B.全局性组织营销C.建立自动化流程D.战略战术支持40.金融科技在财富管理的应用紧密地联接了客户流与服务流，信息流与任务流，以及资金流与资产流，达成产业互联的效果。
智能投顾，是IT科技和金融领域相结合的前沿应用领域。
它能够基于对投资者的精准画像，通过将现代金融理论融入人工智能算法，从而为投资者提供基于多元化资产的个性化、智能化、自动化和高速化的投资服务。
自2008年金融危机后，美国首家智能投顾公司Betterment于当年成立，随后Wealthfront，Personal Capital，Future Advisor，Motif Investing等创新型公司相继成立。
目前, 先锋集团（VanguardGroup）推出了VPAS，嘉信理财推出了SIP，富达基金推出了Fidelity Go，美林证券推出了Merrill Edge，摩根士丹利推出了Access Investing，“华尔街之狼- Kensho”推出了Warren。
智能投顾作为金融科技（FinTech）应用的最前沿领域，正席卷美国传统金融界。
发源于美国的智能投顾科技理论和技术西行东渐，我国智能投顾于2015年开始起步，虽然起步较晚，但是发展迅速。
招商银行推出了“摩羯智投”，工商银行推出了“AI投”，中国银行推出了“中银慧投”，平安银行推出了“平安智投”，兴业银行推出了“兴业智投”，广发证券推出了“贝塔牛”，平安证券推出了“AI慧炒股”，长江证券推出了“阿凡达”，京东集团推出了“京东智投”，羽时金融推出了“AI股”和“AI投顾”。
代表IT最新最前沿的人工智能技术在融入了金融行业后，有力地推进了传统金融行业的变革，有力地践行了普惠金融的理念。
虽然国内智能投顾的发展势头兴旺，但是商业模式不清晰，行业内鱼龙混杂，很多打着智能投顾概念的传统公司混杂其中，让人难以明辨。
什么是智能投顾？智能投顾的国内外发展现状如何？国内智能投顾业务的发展面临哪些问题和挑战？作为新生事物，智能投顾的IT技术路线，智能投顾的商业模式，智能投顾的风险控制，智能投顾业务的国内外监管政策比较，如何界定智能投顾公司的业务边界，采用哪些方向的标准评价智能投顾公司，智能投顾未来的发展趋势，针对这些大家关心的焦点问题，《2018智能投顾行业白皮书》希望能为大家作出一些抛砖引玉的探讨。
大数据与人工智能哈尔滨商业大学智慧树知到答案2024年第一章测试1.在数据量单位中，1PB等于（）。
A:256TB B:1024TB C:2048TB D:512TB答案:B2.大数据的最终价值体现（）。
A:思想B:理论C:技术D:实践答案:D3.人工智能起源于（）。
A:70-80年代 B:40-50年代 C:60-70年代 D:50-60年代答案:D4.被称为XCON的“专家系统”是由（）发明。
A:牛津大学 B:麻省理工学院 C:哈佛大学 D:卡内基梅隆大学答案:D5.大数据具有4V特点包括（）。
A:密度高 B:大量 C:多样 D:高速 E:精确答案:BCDE6.自然语言处理包括（）。
A:翻译 B:理解 C:解析 D:解码 E:编码答案:DE7.在大数据时代，经常使用的数据量衡量单位为TB。
A:错 B:对答案:A8.模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
A:错 B:对答案:B9.机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能。
A:对 B:错答案:A10.在分布式人工智能系统中，每一个Agent又是一个全自治系统。
A:对 B:错答案:B第二章测试1.数据的多样性包括（）。
A:数据来源的多样性 B:数据内容的多样性 C:数据表达方式的多样性 D:数据格式的多样性 E:数据用途的多样性答案:ADE2.最普通也是最常见的数据类型是（）。
A:视频数据 B:图片 C:音频数据 D:文本答案:D3.将不同数据源的数据自动收集到一个装置中是指（）。
A:数据清洗 B:数据建模 C:数据存储 D:数据获取答案:D4.数据分析，是指从海量的数据中利用数据挖掘的方法，获取有用的有价值的数据信息。
A:错 B:对答案:B5.数据量测方法有（）。
A:定时式 B:变化地点 C:接触式 D:变化周期 E:非接触式答案:CE6.直接附加存储的英文缩写是（）。
A:SAN B:DAS C:NAS D:ＢＡＳ答案:B7.企业的数据处理大致分为（）。
风险控制是银行核心能力,但如何有效控制风险,同时又能维持业务量,是商业银行面临的巨大挑战A、正确B、错误正确答案：A专业技术人员职业定向的策略:A、试探性策略B、弹性策略C、过程性策略D、恒定性策略正确答案：ABCD社会适应是个体与各种环境因素连续而不断改变的相互作用过程。
它的组成部分包括:A、个体B、劳动C、改变D、情境正确答案：ACD职业生涯分为A、外职业生涯B、内职业生涯C、单螺旋职业生涯D、双螺旋职业生涯正确答案：ABD规划专业技术人员职业发展的基本规则:A、针对性规则B、速效性规则C、复合性规则D、创新性规则正确答案：ABCD如何经营自己A、用好自己B、用好别人C、机会的发现并抓住它D、注重实践正确答案：ABCD如何有效地开会:()。
A、好会前准备B、确主要议题C、确哪些人参会D、要议而不决正确答案：ABCD人工智能将融合大数据、云计算技术,对数据信息的收集、识别、判断实现实时处理A、正确B、错误正确答案：A银行可通过人工智能技术精准应对客户需求,批量为特定客户提供个性化、定制化的金融服务,从而有效提升客户对银行服务的体验A、正确B、错误正确答案：A在国外,还没有银行尝试利用人工智能技术通过客户表情分析提供投资决策A、正确B、错误正确答案：B下列关于不确定性知识描述错误的是()。
A、不确定性知识是不可以精确表示的B、专家知识通常属于不确定性知识C、不确定性知识是经过处理过的知识D、不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
正确答案：C手术机器人的代表为A、凯丽手术机器人B、阿奇手术机器人C、达芬奇手术机器人D、霍金手术机器人正确答案：C人工智能产业中增长最快的是核心软件和设备及A、农业B、工业C、行业领域应用D、旅游业正确答案：C医疗领域的发展承担着保障与推进人类社会发展的重任,近几十年来许多科技巨头深入医疗领域,展开一番实验,其中Verily和哪个公司的科学家都曾在这一领域做过尝试A、谷歌B、百度C、阿里巴巴D、腾讯正确答案：A互联网企业的大数据安全需求是:确保核心数据保密、完整和可用性。
2024年度上海继续教育公需科目复习题库及答案学校:________班级:________姓名:________考号:________一、单选题(20题)1.()是提升国家创新体系整体效能的重要环节。
A.完善的社会治理体系B.生态系统多样性C.科技创新D.科技成果转化2.世界上不存在没有风险的金融活动。
A.正确B.错误3.我国数据要素市场发展的现状在()，以联邦学习、安全多方计算、数据沙箱为主的新技术不断助力我国数据要素市场发展。
A.技术融合层面B.区域发展层面C.技术发展层面D.区域融合层面4.教字广东项目的五大政务服务应用平台中()是面向全省1300万商事主体的涉企移动政务服务平台,平台将分散在政府各主管部门的企业开办、经营许可、清缴税款、出口退税、创业补贴、扶持资金申请等961多项高频服务集成到一个手机应用。
A.奥商通B.粤政易C.广东政务服务网D.国家政务服务平台微信小程序5.《关于鼓励引导人才向艰苦边远地区和基层一线流动的意见》提出，支持艰苦边远地区和基层加快发展，()是关键。
A.人才B.教育C.科技D.经济6.《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用树立正确评价导向的若干意见》提出，规范各类评价活动。
大力减少()事项。
A.项目评审B.人才评价C.机构评估D.以上均是7.各级政府教育、科技、工信、安全、人社、文旅、国资、金融、外事等部门，要充分发挥()，共同抓好人才工作各项任务落实。
A.谋划作用B.领导作用C.协同作用D.职能作用8.做好人才工作必须坚持()，不断加强和改进知识分子工作，鼓励人才深怀爱国之心、砥砺报国之志，主动担负起时代赋予的使命责任。
A.正确政治方向B.正确思想路线C.经济效益导向D.科研成果导向9.培养卓越工程师，必须调动好()两个积极性。
A.教师和企业B.高校和学生C.高校和企业D.教师和学生10.（）年12月1日，国务院正式印发《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》。
十大营销创新经典案例目录1. 案例概述 (3)1.1 营销创新的定义 (4)1.2 营销创新的重要性 (4)2. 十大营销创新案例 (5)2.1 苹果的产品发布会营销 (7)2.2 Uber的共享经济模式 (8)2.3 Patagonia的环保营销策略 (9)3. 营销创新的要素 (10)3.1 创意激发 (13)3.2 客户洞察 (14)3.3 技术融合 (15)3.4 合作共赢 (17)3.5 持续改进 (19)4. 营销创新的成功因素 (20)4.1 独特性 (22)4.2 适应性 (23)4.3 执行力 (24)4.4 影响力 (25)4.5 可持续性 (26)5. 案例分析方法 (28)5.1 定性分析 (29)5.2 定量分析 (31)5.3 数据分析 (32)5.4 效果评估 (33)5.5 案例选择标准 (34)6. 十大营销创新案例详解 (35)6.1 苹果产品发布会营销详解 (37)6.2 Uber的共享经济模式详解 (38)6.3 Patagonia的环保营销策略详解 (40)7. 营销创新趋势预测 (41)7.1 人工智能与大数据 (42)7.2 增强现实与虚拟现实 (44)7.3 社交媒体趋势 (45)7.4 移动营销与个性化 (46)7.5 可持续营销与社会责任 (48)8. 营销创新的社会影响 (49)8.1 经济影响 (50)8.2 环境影响 (52)8.3 文化影响 (53)8.4 消费者行为影响 (55)8.5 对竞争和新市场的创建 (56)9. 案例实施建议与策略 (57)9.1 创新思维的培养 (58)9.2 内部资源整合 (59)9.3 外部合作与联盟 (61)9.4 风险管理与防范 (63)9.5 持续监控与反馈完善 (64)1. 案例概述在这个数字化和竞争激烈的商业时代，营销策略的革新对于企业持续增长至关重要。
我们的第一个案例，将探讨“触点营销”的创新实践，如何帮助一家全球性消费电子品牌，通过小众内容的精准传播，超越了传统广告的局限性，成功进入并塑造了年轻消费者的市场认知，并最终引领了产品竞品的购买趋势。
2024云南省继续教育公需科目练习题及答案学校:班级:姓名:考号:一、单选题（20题）1.根据《关于破除科技评价中“唯论文”不良导向的若干措施（试行）》，对于国家科技资源共享服务平台、国家野外科学观测研究站等基础支撑与条件保障类基地，注重评估（）的质量和效果。
A.数据资源收集B.数据资源供给C.对外服务D.人才服务2.新华书店自己不复制任何书籍，再卖出去，它的行为仅仅是（）。
A.发行行为B.购买行为C.中转行为D.储藏行为3.我国数据要素市场发展的现状在0，以联邦学习、安全多方计算、数据沙箱为主的新技术不断助力我国数据要素市场发展。
A.技术融合层面B.区域发展层面C.技术发展层面D.区域融合层面4.长三角一体化发展的规划中，以O等地区为中国自由贸易试验区新片区，打造与国际通行规则相衔接、更具国际市场影响力和竞争力的特殊经济功能区。
A.江苏无锡B.上海临港C.浙江嘉兴D.安徽池州5.闵采尔通常把贵族称为（）。
A.“刽子手”B.“吸血鬼”C.“杀人魔”D.“强盗”6.工业产权中的专利权不涉及？OA.发明专利B.实用新型专利C.产品商标D.外观设计专利7.电影作品和以类似摄制电影的方法创作的作品、摄影作品，其发表权、著作财产权的权利的保护期为O年。
A.30.0B.40.0C.50.0D.60.08.我们的目标是：到2025年，在()领域拥有一大批战略科技人才、一流科技领军人才和创新团队。
A.技术创新B.基础研究C.关键核心技术D.战略科技创新9.摄制权、改编权、翻译权和汇编权这四项权利都属于()。
A.署名权B.修改权C.发表权D.演绎权10.根据《关于破除科技评价中“唯论文”不良导向的若干措施(试行)》，对中央级科研事业单位绩效评价突出()。
A.创新质量B.综合绩效C.支撑服务能力D.使命完成情况11.属于知识产权法的是？()A.宪法B.商标法C.专利法D.著作权法12.《关于充分发挥市场作用促进人才顺畅有序流动的意见》提出，把()和社会组织人才开发纳入各级政府人才发展规划，一视同仁、平等对待。
数字经济有什么内涵、特点与作用◎ 冯兴元 陈亚坤目前，中美两国同为数字经济的引领国家。
我国的阿里巴巴、腾讯和蚂蚁集团，均属于引领全球数字经济发展的平台企业。
经济的数字化势不可挡，是未来经济增长的重要驱动力。
近年来中央高度重视数字经济的发展，做出了加速推动发展数字经济的重大决策，就实施国家大数据战略、构建以数据为关键要素的数字经济、加快建设数字中国等工作作出了重大战略部署。
这必然有助于进一步巩固和提升我国在数字经济领域的引领地位。
值得注意的是，数字经济不限于上述平台企业的平台经济或者我们平常所说的数字与信息技术（ICT）产业。
可以说，数字经济无孔不入，且规模巨大。
根据工信部发布的信息，我国数字经济规模从2015年的18.6万亿元增长到2019年的35.8万亿元，占GDP的比重从27%上升到36.2%。
其中，网上零售额从2015年的3.88万亿元增长到2020年的11.76万亿元；产业数字化增加值规模从2015年的13.8万亿元增长到2019年的28.8万亿元。
但是，有关数字经济的内涵、特点与作用，存在着一些理解上的偏差，有必要加以澄清。
数字经济的内涵迄今为止，有关数字经济的定义，国际上还没有一个统一的说法。
根据2016年G20杭州峰会发布的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》，“数字经济”是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。
而且，数字经济的作用本身不仅仅限于经济领域，还涉及通过社会和政府领域的数字化改变社会生活和政府治理。
因此，要把握什么是数字经济，更重要的是看数字经济的内涵。
总体上看，数字经济由以下四个有所叠加的部分组成：一是数字经济的硬核部分。
它包括基础性创新产品（如半导体和处理器），核心技术与设备（如计算机和电信设备）和支持性数字基础设施（如互联网和电信网络）。
这种支持性数字基础设施在我国称为“新型基础设施”，“新型基础设施建设”被称为“新基建”。
数字经济：理论解释与现实思考1 下列选项中，关于改变世界的三个苹果，描述正确的是（A）。
[ 单选题：5 分]A 亚当的苹果开启欲望与情感B 牛顿的苹果开启计算与网络C 图灵的苹果开启理性与科技2 评价数字经济的目的不包括（C）。
[ 单选题：5 分]A 衡量ICT的广泛应用对个人、社会和国家的影响B 测量ICT的使用程度C 测量ICT的使用人群D 为制定合理的经济政策提供框架性工具3 下列选项中，关于数字技术推动实体经济数字化转型的实现途径，描述不正确的是（C）。
[ 单选题：5 分]A 通过移动技术发挥数据要素作用大幅度提升生产效率B 实现要素的数据化，优化资源配置C 提高交易成本D 促进消费升级4 下列选项中，关于实体经济的数字化，描述不正确的是（B）。
[ 单选题：5 分]A 基于需求侧改革的数字化主要是利用数字技术挖掘消费者的需求B 基于供给侧结构性改革的数字化主要是利用数字技术挖掘消费者的需求C 基于供给侧结构性改革的数字化主要是强调生产效率的提升5 下列选项中，关于平台对消费者的负向影响，描述不正确的是（B）。
[ 单选题：5 分]A 无法选择到自己真实想要的商品B 容易受到平台的控制C 产生选择困境D 损害消费者权益6 （A）渗透于生产价值链全过程。
[ 单选题：5 分]A 信息技术B 企业创新C 生产效能D 营销服务7 《“十四五”数字经济发展规划》中指出，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以（C）为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。
[ 单选题：5 分]A 新产业B 新商业模式C 数据资源D 业态创新8 下列选项中，关于数字经济的基本概念，描述不正确的是（B）。
[ 单选题：5 分]A 数字经济既包括生产力的概念，也包括数字生产关系的概念B 数字经济包括网络、数据，不包括人工智能C 数字经济的发展，改变了传统的产业链形态，而形成了更富有生命力的生态系统9 下列选项中，关于数据的特点，描述不正确的是（B）。
牛津博士王宁：大数据和量化金融，从机器交易、高频交易到大数据交易数据派数据观中国大数据产业观察牛津博士王宁：大数据和量化金融，从机器交易、高频交易到大数据交易时间：2015-09-02 10:53:21作者：数据派本讲座选自2015年8月27日在2015中国国际大数据大会主题论坛五──牛津大学NIE金融大数据实验室、数据科学高级研究员、博士王宁所做的题为《大数据和量化金融，从机器交易、高频交易到大数据交易》的演讲。
王宁：很高兴来到这里，我是第二次参加这种会议了。
我这次是以第二个身份来的，就是牛津大学NIE金融大数据实验室，代表实验室过来，今天主要分享一下我们实验室做的关于量化金融的思考跟案例。
首先简单介绍一下我们的大数据NIE实验室，是一个全新的实验室，是2013年11月正式成立的，我们实验室的定位是世界主要大学的第一个以金融大数据为研究方向的实验室，我们是交叉学科的实验室，目的是把数据科学运用到金融领域，包括很多学科交叉在一起。
因为我们的接口是牛津大学金融数学系，这个系框架上有金融、计算机、统计，我们致力于做一个产学研交流合作的平台。
我们主要研究的方向：包括行为金融学、第二个是机械学习在金融领域的应用。
第三是一些金融的模型，特别基于数据的金融模型，数据来源主要是结构和非结构化数据。
第四就是金融决策，就是我们说的情感分析，怎么用互联网包括社交媒体大数据帮助我们做一些金融决策。
最后就是风险控制，也是我们常说的互联网金融怎么样能够把风险控制下来。
我们主要的提出的问题是几个挑战：金融大数据对行业带来的挑战是什么？大数据具体在金融领域的主要应用是什么？要真正对行业起到推进作用。
金融更多是关注未来的东西，怎么样能够更好预测未来的东西，降低风险？最后是决策，怎么设计科学合适的机制，基于大数据机制，最终通过人或者机器进行自动化的决策？回到我们的主题，金融行业首先核心它是一个决策的机制。
一个交易员，自己买股票每天要面对很多决策，是买这个股票还是卖，是买这个基金还是卖这个基金，买是什么时候买，卖是什么时候卖，买还是卖是一个问题，而且这个问题很难找到答案，而且这个问题还是跟时间相关，就是你的时间点要拿捏非常好，如果买得早或卖得早有可能对你金融的盈利模式产生影响。
所以最终归根到底不管是交易员的交易还是机器交易，最终金融数学，包括机器交易，核心是一个决策的问题。
一提到决策的问题千百年来有很多决策都是通过人来进行的，这位是诺贝尔经济学奖的得主，他是心理学家拿到经济学奖，他有一个理论就是每个人都有趋利避害的心理，对我有利的东西永远愿意接受，对我有害的东西我永远不太容易接受。
这个在学术包括心理学有很多现成的案例，最简单的比方，中国的很多股民都是普通的散户，包括我自己的母亲也是，她买了股票以后股票一跌就不愿意卖了，就放在那里了，股票继续跌，你现在卖了也是在赚钱，你卖得早可能亏得更少，但是她的趋利避害的心理导致她股票一掉就放在那不管了，相反股票一涨她也不愿意卖，觉得会涨更好。
所以无论是很资深的交易，还是散户，每个人与生俱来都有趋利避害的心理，他永远希望看到好的事情发生，不好的事情永远不愿意看到。
所以这就导致我们所说的机器交易的发展，因为机器是没有感情的，你跟机器交易，一百块钱和一个亿对机器来说只是一个数字，而且机器不会受情感的影响，也不会受外界环境的影响。
所以在西方，特别是华尔街产生一个新的工业就叫机器交易，或者说叫高频交易，这是一个简单的流程。
高频交易的历史简单介绍一下，人类第一个股票交易所是在阿姆斯特丹，那时候信息不发达，通过信鸽传递信息，进行套利交易。
1983年用了三千万元投资发明了历史上第一个实时的市场数据电脑系统，可以通过这个系统进行金融的计算，所以到今天彭博社在这个领域还是很领先的，在欧美很多的交易员还是非常熟悉彭博社提供的终端。
在1996年美国的证监会通过立法允许了这种电子交易，最新的一个数字是美国华尔街时报有一个统计，说现在全世界在西方的金融市场70%的交易都是通过机器进行完成的。
这位是我们的一个前辈，大家知道叫西蒙斯，他建立的一个公司叫文艺复兴，他前身是一个数学家，MIT毕业，然后去美国国防部的机构研究密码，后来跟上司不愉快，就回到美国的大学任数学系主任，做了一段时间觉得没有意思就进入了金融市场，他的公司叫文艺复兴公司。
就是全世界做量化投资做得最好的，而且它的平均业绩每年可以达到30%以上的市盈率，它的基金的市盈率是远远超过像巴菲特他们的基金的。
他的基金成功的唯一秘诀他是不会跟别人讲的，但是他有一个案例跟大家分享过，他的基金就是通过机器交易，没有任何人的参与，他在华尔街雇了很多高端的理工科毕业生，进行大量计算，通过模型交易，他说人不可信，只有通过机器交易才可以。
这是高频交易的显示度，不到一分钟做了1.8万次交易，频率非常高。
高频交易的行业有过一个萎缩的情况，因为高频交易行业进入了一个瓶颈，这个瓶颈就是随着进入这个行业的人越来越多，门槛会提得很高，最后实际很多算法和模型都是基本上公开或者半公开状态，最后拼的是你的硬件和速度，高频交易是和时间赛跑，你的系统的速度怎么样，运算速度怎么样，包括宽带接口速度怎么样可能决定你最后的盈利。
最后大家很多公司都是花了很大的钱投资于硬件和网络，实际是以速度的差值赚钱，最终导致很多小的对冲基金进行大量的投资还是竞争不过大基金，最后就倒闭了。
所以对冲，整个高频交易行业进入了一个怪圈，有点像当时美国跟俄罗斯的军备竞赛的形式，最后大家花了很多钱投资硬件，通过速度领先于同行业对手，通过速度差值赚钱，所以这个也就是一个高频交易从2013年开始有点慢慢在萎缩的部分的原因。
我们这里讲主要说高频交易现在既然有瓶颈，我们能不能跳出金融的量化的模式，从另外一个角度看，从大数据角度看能不能找到一个新的途径。
所以我们就说从高频交易到大数据，大数据现在实际对整个行业，包括金融交易带来一个新的机遇，就是现在我们可以获取的数据远远不是以前的金融的交易，包括买卖的信息。
我们可以跳出这个行业，在互联网的社交的领域能够看到有没有其他的可能性。
这是一个简单的例子，在一个银行发布的报告，提出在谷歌的搜索引擎里，它可以通过搜索房地产中介关健词流量的变化，可以准确预测英国房价的变化，两者有很高的关联性。
基于这个理念也是我的一个朋友，他原来是波士顿大学，现在在英国华威大学，他提出通过谷歌搜索引擎做交易的一个模型，大家可以看到下面是标普500的走势，可以通过不同的关健词，上面是谷歌的关健词的流量变化，可以看到雷曼兄弟关键词大幅变化的时候，标普500有一个下跌的走势，因为当时是雷曼兄弟破产，这样的话就给大家一个很直观的印象，就是有可能搜索量的变化可能会跟股指变化会有很强的相关性。
这个就是我的同事托马斯提出的一个模型，通过谷歌的关健词，就是负债务变化，通过谷歌搜索会给你一个流量。
这样的话黑线就是美国的道琼斯指数的变化，红色的是负债流量的变化，可以看到红色的流量进行大幅度的增加的时候，实际上随之相应的是道琼斯指数也会产生剧烈的变化。
基于这个理论可以提出基于谷歌关键词的模型，这个模型非常简单，就是如果这个关健词在这个星期的流量的变化是降低的时候就可以买股指期货，如果关键词在升高的时候就可以卖股指期货。
基于这个模型最后可以分析它总共的市盈率，大家可以看到这个蓝色的都是基于谷歌交易的模型市盈率，从2004年持有到2011年不停地通过每周的交易，最终可以达到300%左右的市盈率。
如果是用红色的话，买了之后放在那里只有16%的市盈率，所以说网络上的大数据的模型是远远可以跑赢的。
这个交易模型最关键就是你怎么找到所对应的关健词，能够跟相应的金融市场或指数波动有很好的吻合度，所以最后设了几百个关健词，然后跟金融市场的波动和吻合性做了排名，最终发现跟负债相关的关健词跟金融市场吻合度最高，它的市盈率也是最高的。
同时我们说如果谷歌搜索引擎可以用来交易的话，那么其他的互联网数据能不能做交易呢？这是用相同的交易模型，只不过用不同的数据，就是维基百科的数据进行交易，大家可以看到蓝色的收益分布是远远高于平均的基础水平的，大概能达到1左右，这样的话就从某种理论上证明虽然它不如谷歌的收益率这么高，但也是正的，所以通过维基百科的数据进行交易也有可能获利。
基于以上两个模型，这是我的一个学生，这样的话我们能不能把这个工作做得更细？我们就把维基百科三千个上市公司的所有的浏览量取得以后，从过去的浏览量分析，发现里面很多大的公司尤其在维基百科上浏览量非常大的公司，比如苹果、谷歌这种非常有名的公司，它的市值其实远远被高估了，我们发现三千多个股票里有一些小公司浏览量很低，但它的市值远远被低估了。
通过这个模型我们可以把三千个公司划分为五个种类，浏览量高、浏览量适中，还有没有浏览量，还有完全没有网页的，还有浏览量低的。
然后设计一个套利模型，就可以卖浏览量高的公司，因为它的市值被高股了，然后买浏览量比较低的公司，按这个模型最终我们的市盈率也可以达到200%左右，这也是一个很好的机会。
刚才分享了一些怎么用互联网和大数据进行交易，下面就是另外一个主题了。
就是在整个大数据领域非常热的，就是怎么把机器学习用到金融里面。
这个是一个非常简单的机器学习的模型，我们叫机动向量机，主要做分类的问题，怎么样把圆点跟方框区分开来，它的理论就是距离最大化，找一个数量模型可以让点之间的距离最大化。
最基础的像SVI模型，拿一个输入，很多的数据训练这个模型，训练到一定程度之后再拿一部分没有被训练的模型去做预测，最终达到输出。
我们所提出的，因为大家知道，单一的模型很简单，对很多非常复杂的金融现象可能不会完全被解释，我们整合很多单一的模型，最后达到整合的机器学习和目的。
所以我们把很复杂的问题，比如你要预测明年的金融，可以把它划分成非常小的问题，这些小的问题可能跟他的指数相关，我们可以看他的相对的指数，可以看他的交易额，然后把一个大的问题划分成小的时候，然后把小的问题输入到不同的机器模型做分析，然后做分析之后这个机器模型就会给我们一个分类的问题，最终我们通过最终每个机器模型小的分类整合起来，最终达到全局的分类，这样就是我们所需要的结果。
这个模型的好处是不光可以克服单一模型的缺点，可以把很多模型整合在一起，把他们的优势也可以整合在一起。
这个是刚才给大家提到的SVI的模型，这个紫色和蓝色的线是我整合的模型的误判率低于单一的模型，模型的平均的误判率是远远低于单一的模型，这样从理论上证明把更多模型整合在一起有这个可能性可以降低误判率，从而提高决策精准度。
这个是我们用外汇交易的数据，通过互联网的情感分析的数据，通过机械学习可以掌握外汇整编的信号，通过信号输入机器，可以进行买和卖的最终的决策，现在这个模型我们还是在开发之中。
