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打造核心引擎系统 重塑银行财富管理金融科技体系 被引量:1
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作者 林常乐 《中国银行业》 2019年第1期78-80,共3页
银行在开发业务场景层面的智能系统时,一定需要核心引擎系统的支撑。核心引擎功能是'智能投顾''智能投资''智能投研''智能风控'系统的根基。一直以来,对于新科技和银行业务之间关系的看法,存在两种观... 银行在开发业务场景层面的智能系统时,一定需要核心引擎系统的支撑。核心引擎功能是'智能投顾''智能投资''智能投研''智能风控'系统的根基。一直以来,对于新科技和银行业务之间关系的看法,存在两种观点。一种观点认为,技术只是用来完成业务的一种工具,银行业未来的基本形态是不会改变的;另一种观点认为,银行各项业务是其优化社会资源配置的金融功能的一种表现形式,新的技术也可以作为这种金融功能的表现形式。 展开更多
关键词 财富管理 私人银行客户 引擎系统
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什么是财富管理科技和真正的机器人投顾?
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作者 林常乐 《中国银行业》 2016年第9期99-101,共3页
财富管理科技极大解放了投资顾问的生产力,提高了投顾的服务质量。投资顾问们可以最大限度地发挥自身服务与交流优势,深度挖掘客户金融需求,而将财富规划与资产配置问题交给集合了最专业知识与判断的投资引擎。机器人投顾结合传统财富... 财富管理科技极大解放了投资顾问的生产力,提高了投顾的服务质量。投资顾问们可以最大限度地发挥自身服务与交流优势,深度挖掘客户金融需求,而将财富规划与资产配置问题交给集合了最专业知识与判断的投资引擎。机器人投顾结合传统财富管理科技与人机智能交互技术将财富管理服务普惠化。 展开更多
关键词 投资顾问 管理科技 交互技术 配置问题 公司竞争力 定制化 专业知识 现金等价物 普惠 马科维茨
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人工智能在财富管理领域的应用与展望
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作者 林常乐 《中国银行业》 2023年第4期33-35,共3页
人工智能、大数据算法能够迅速汇集信息、量化评估、投研分析、执行交易,最大程度减少操作性风险,降本增效,为传统财富管理模式注入新的活力。具体来看,人工智能技术在财富管理行业主要有四大应用场景:客户营销与服务、提升投资研究能... 人工智能、大数据算法能够迅速汇集信息、量化评估、投研分析、执行交易,最大程度减少操作性风险,降本增效,为传统财富管理模式注入新的活力。具体来看,人工智能技术在财富管理行业主要有四大应用场景:客户营销与服务、提升投资研究能力、金融产品评价和智能资产风险管理。 展开更多
关键词 人工智能技术 操作性风险 资产风险管理 财富管理模式 量化评估 降本增效 应用场景 大数据算法
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