对腾讯股票投资分析报告

㈠ 腾讯证券发布中国股民行为报告，从报告中你可以得出什么结论

腾讯证券发布中国股民行为报告，从报告中你可以得出什么结论？1、报告显示，当前A股股民数量已经超过1.75亿人，男性占比77.2%，女性只有22.8%，果然男人更爱赌。2、报告显示，持股时间少于3个月的竟然高达60%，持股大于6个月的只有24.2%，可见还是做短线的多，事实结果显示，往往亏钱多的还是做短线的。
3、报告显示，40%左右的人群每天花费至少30分钟到1个小时阅读财经资讯，可见股民是一群最关系天下事的群体，多数股民炒股是看新闻消息和技术分析，不过值得注意的是，重视股票估值的人群越来越多了，看来价值投资的确是一种趋势。
4、报告显示，半导体芯片、医药、新能源产业链、白酒消费、军工、大金融、地产产业链最受投资者偏爱，很有男性特色。
2020年半导体、医药、新能源、消费股都是有大行情的板块，究竟是大涨的行情成就了做它们的股民还是股民成就了这些板块呢？这是一个哲学性问题。价值投资越来越盛行，主要是因为现在机构资金占比越来越大，机构掌控了市场风格，而游资逐渐转型或者退出了舞台，这种趋势下，自然大票龙头股长期占优势了。散户赚钱要么是跟踪游资混做涨停打板，要么跟踪机构做长期价值投资，怎么选？肯定是哪个主导市场跟哪个了，现在机构主导市场，所以优选龙头股。

㈡ 急需资产负债表，利润表，现金流量表三表之间的平衡关系请告诉我。邮箱[email protected]

一、表内关系。

在财务报表中，有些勾稽关系是精确的，即各个项目之间可以构成等式。如：资产=负债+所有者权益；收入-费用=利润。相对于表间关系而言，表内关系是简单的。

二、资产负债表与利润表间勾稽关系。
1、根据资产负债表中短期投资、长期投资，复核、匡算利润表中“投资收益”的合理性。如关注是否存在资产负债表中没有投资项目而利润表中却列有投资收益，以及投资收益大大超过投资项目的本金等异常情况。
2、根据资产负债表中固定资产、累计折旧金额，复核、匡算利润表中“管理费用—折旧费”的合理性。结合生产设备的增减情况和开工率、能耗消耗，分析主营业务收入的变动是否存在产能和能源消耗支撑。
3、利润及利润分配表中“未分配利润”项目与资产负债表“未分配利润”项目数据勾稽关系是否恰当。注意利润及利润分配表中，“年初未分配利润”项目“本年累计数”栏的数额应等于“未分配利润”项目“上年数”栏的数额，应等于资产负债表“未分配利润”项目的期初数。
三、现金流量表与资产负债表、利润表相关项目的勾稽关系。
对于财务报表分析而言，更为重要的另一种不太精确的勾稽关系，即报表中的某些项目之间存在勾稽关系，在某些假设前提和条件下可以构成等式。

1、现金流量表中的“现金及现金等价物净增加额”一般与资产负债表“货币资金”年末数年初数之差相等，前提是企业不存在现金等价物。同理的，现金流量表中的“期初现金及现金等价物余额”、“期末现金及现金等价物余额”就分别等于资产负债表中的“货币资金”的年初余额、期末余额。

2、利润表中的“营业收入”、现金流量表中的“销售商品、提供劳务收到的现金”、资产负债表中的“应收账款”等项目之间存在勾稽关系；（可以简单估算：营业收入--应收账款=销售商品、提供劳务收到的现金，当然，还要考虑应交税费中的有关税金的变动数）

销售商品、提供劳务收到现金≈(主营业务收入+其他业务收入)×(1+17％)+预收账款增加额-应收账款增加额-应收票据增加额

3、利润表中的“主营业务成本”、现金流量表中的“购买商品、接受劳务支付的现金”、资产负债表中的“应付账款”等项目之间存在的勾稽关系。

购买商品、接受劳务支付现金≈(主营业务成本+其他业务成本+存货增加额)×(1+17％)+预付账款增加额-应付账款增加额-应付票据增加额。

4、报表分析者需要掌握，在何种情况下这些项目之间会构成等式，在何种情况下这些项目之间无法构成等式，在何种情况下这些项目之间的勾稽关系会被破坏。（这种破坏，是可以修复的，可以根据具体经济业务具体分析）分析者应该考察报表中这些相关项目之间的关系，并从报表及报表附注中发现相关证据，进而形成对分析对象的判断。

5、案例来说明何谓基于报表勾稽关系的财务报表分析。

一位股票投资者在阅读上市公司年报中发现了一个有趣的问题。在某上市公司2004年的年报中，利润表中2004年主营业务收入为6.52亿元，现金流量表中2004年销售商品、提供劳务收到的现金为5.23亿元，收入与现金流相差1亿多元；同时在资产负债表中，公司2004年年末的应收票据、应收账款合计只有近0.14亿元。这使这位分析者产生了疑惑，近一个亿的收入为什么在现金流量表与资产负债表中未能体现出来？究竟是该公司的报表存在问题，还是什么原因？

这位分析者注意到了三张表之间的勾稽关系。他的基本思路是：对于利润表中所实现的“主营业务收入”，企业要么收到现金，则反映于现金流量表中的“销售商品、提供劳务收到的现金”，要么形成应收款项，反映于资产负债表中的“应收账款”和“应收票据”。

但是，正如前面所指出的那样，这种勾稽关系的成立依赖于某些前提条件。导致上述情形出现的常见原因有以下几类：

第一类是企业在确认主营业务收入时，既没有收到现金流，也没有确认应收账款或应收票据。如，企业在确认主营业务收入时冲减了“应付账款”；企业在确认主营业务收入时冲减了以前年度的“预收账款”；企业在补偿贸易方式下确认主营业务收入时冲减了“长期应付款”；企业用以货易货方式进行交易，但不符合非货币性交易的标准（补价高于25％）等等。

第二类是企业在确认主营业务收入时，同时确认了应收账款或应收票据，但是其后应收账款或应收票据的余额减少时，企业并非全部收到现金（注意报表中“应收账款”项目是应收账款余额扣除坏账准备后的应收账款账面价值）。如，对应收账款计提了坏账准备；企业对应收账款进行债务重组，对方以非现金资产抵偿债务或者以低于债务面值的现金抵偿债务；企业年内发生清产核资，将债务人所欠债务予以核销；企业利用应收账款进行对外投资；企业将应收账款出售，售价低于面值；企业将应收票据贴现，贴现所获金额低于面值；企业给予客户现金折扣，收到货款时折扣部分计入了财务费用；企业委托代销产品，按照应支付的代销手续费，借记“营业费用”，同时冲减了应收账款等等。

第三类是企业合并报表范围发生了变化所致。如，企业在年中将年初纳入合并报表的子公司出售（或降低持股比例至合并要求之下），则在年末编制合并利润表时将子公司出售前的利润表纳入合并范围，但资产负债表没有纳入，故此使得勾稽关系不成立。

分析者可以通过阅读报表及相关附注证实或证伪上述三类原因的存在。如果没有发现上述原因及其他特殊原因存在的证据，那么很有可能是该公司的报表存在问题，则分析者需要重点关注该公司的收入确认、应收账款与其他应收款、现金流量的归类等。

通过对上述案例的分析，我们可以看到，基于报表勾稽关系的财务报表分析是一种更为注重对报表结构、报表各项目间关系理解的财务分析思路，它更强调从报表来看企业发生的经济业务，它更注重识别企业财务报表是否存在粉饰和错误。

四、1、资产负债表中期末“未分配利润”=损益表中“净利润”+资产负债表中“未分配利润”的年初数。
2、资产负债表中期末“应交税费”=应交增值税（按损益表计算本期应交增值税）+应交城建税教育附加（按损益表计算本期应交各项税费）+应交所得税（按损益表计算本期应交所得税）。这几项还必须与现金流量表中支付的各项税费项目相等。这其中按损益表计算各项目计算方法如下：
①本期应交增值税本期金额=本期损益表中的“营业收入”×17%－本期进货×17%；

②本期营业收入=本期损益表中的“营业收入”金额；

③本期进货金额=本期资产负债表中“存货”期末金额+本期损益表中“营业成本”金额－本期资产负债表中“存货”期初金额；

④本期应交城建税教育附加=本期损益表中的“营业税金及附加”；

⑤本期应交所得税=本期损益表中的“所得税”金额；(不对--见《所得税》)

⑥本期应交城建税教育附加=本期应交增值税（7或5%+3%）；

⑦若是小规模纳税人则以上都不考虑，可以用以下公式：

⑧应交增值税=损益表中“营业收入”×3%，（报表中的营业收入是不含税价）。

⑨应交城建税教育附加=应交增值税（损益表中“营业收入”×3%）×（7或5%+3%）。

⑩应交所得税=损益表中的“所得税”金额。

3、现金流量表中的“现金及现金等价物净额”=资产负责表中“货币资金”期末金额－期初金额

4、现金流量表中“销售商品、提供劳务收到的现金”=损益表中“主营业务收入”+“其他业务收入”+按损益表中（“主营业务收入”+“其他业务收入”）计算的应交税金（应交增值税——销项税额（参照前面计算方法得来））+资产负债表中（“应收账款”期初数－“应收账款”期末数）+（“应收票据”期初数－“应收票据”期末数）+（“预收账款”期末数－“预收账款”期初数）－当期计提的“坏账准备”。
5、现金流量表中“购买商品、接受劳务支付的现金”=损益表中“主营业务成本”+“其他支出支出”+资产负债表中“存货”期末价值－“存货”期初价值）+应交税金（应交增值税——进项税额（参照前面计算方法得来））+（“应付账款”期初数－“应付账款”期末数）+（“应付票据”期初数－“应付票据”期末数）+（“预付账款”期末数－“预付账款”期初数）
6、现金流量表中“支付给职工及为职工支付的现金”=资产负债表中“应付工资”期末数-期初数+“应付福利费”期末数－期初数（现在统一在“应付职工薪酬”中核算）+本期为职工支付的工资和福利总额。（包含在销售费用，管理费用里面）

7、现金流量表中“支付的各项税费（不包括耕地占用税及退回的增值税所得税）”=损益表中“所得税”+“主营业务税金及附加”+“应交税金（应交增值税－已交税金）（本期损益表中营业收入计算的各项税费）”
8、现金流量表中“支付的其他与经营活动有关的现金”=剔除各项因素后的费用：损益表中“管理费用+销售费用+营业外收入－营业外支出”－资产负债表中“累计折旧”增加额（期末数－斯初数）（也就是计入各项费用的折旧，这部分是没有在本期支付现金的）”－费用中的工资（已在“为职工支付的现金”中反映）。
9、现金流量表中“收回或支付投资所收到或支付的现金”=资产负债表中“短期投资”初和各项长期投资科目的变动数。
10、 现金流量表中“分得股利，债券利息所收到的现金”=损益表中“投资收益”本期发生额－资产负债表中“应收股利”期末数－期初数－“应收利息”期末数－期初数。
11、现金流量表中“处置或购置固定资产、无形资产及其它资产收到或支付的现金”=资产负债表中“固定资产”+“在建工程”+“无形资产”等其他科目变动额（增加了计入收到的现金流量中，减少了计入支付的现金流量中）。

㈢ 纯粹的金融科技行业分析（通俗易懂最好）

2019年中国金融科技行业市场现状及发展前景分析 未来十大发展趋势分析

2019年中国金融科技行业发展概况分析

《经济参考报》3月26日刊发题为《机构加速抢滩布局金融科技》的报道。文章称，随着金融与科技的深度融合，金融科技正跃上新风口。一方面，银行等传统金融机构不断加注金融科技砝码。邮储银行、农业银行等多家金融机构近日召开了金融科技专场校园招聘，2019年将在金融科技领域加大研发投入。另一方面，互联网系的金融科技公司快速崛起，腾讯、360金融、乐信等多家巨头近日发布的业绩报告显示，2018年金融科技收入增长迅猛，其中360金融2018年净收入同比增长464%。同时，传统金融机构与科技公司的“跨界合作”也愈加紧密，金融科技发展生态正在形成。

业内专家表示，金融科技的发展将提高金融运行效率，为民企融资、金融防风险带来新的环境，但同时也为金融监管带来了新的挑战。根据监管层近期密集释放的信号，金融科技将获更大力度政策支持，金融科技监管也将同步趋严。

未来中国金融科技营收规模将接近2万亿

据前瞻产业研究院发布的《中国科技金融服务深度调研与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2013年中国金融科技营收规模仅仅达695.1亿元。之后呈现高速增长状态，2016年以来，我国互联网金融正逐渐从用户流量驱动向金融科技驱动转型。虽然目前我国金融科技仍处于发展初期，但是我国尚未成熟的金融市场给予了金融科技快速发展的土壤。截止至2017年我国金融科技企业的营收总规模达到6541亿元左右，同比增速55.2%。根据前瞻产业研究院测算：2018年，我国金融科技企业的营收总规模达到9698.8亿元，同比增速48.3%。前瞻认为，目前金融科技服务于金融机构，更偏向实际金融业务的后端，并不是金融产业链中利润最丰厚的一环，因此短时间内金融科技营收规模很难迎来爆发式增长，或将继续保持这样的增速稳定增长。并预测在2020年中国金融科技营收规模将达19704.9亿元。

2013-2020年中国金融科技营收规模统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

未来中国金融科技十大发展趋势分析

云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术与金融业务不断融合，科技对于金融的作用被不断强化，在政策的大力支持下，金融机构、科技企业对金融科技的投入力度持续加大，数据价值持续不断的体现并释放出来，金融业务环节的应用场景更加丰富，金融解决方案创新推陈出新。开发银行、无人银行、资产证券化、数字票据、不良资产处置等方面业务在科技的赋能下由概念逐步变为现实，随着第五代移动通信技术(5G)、量子计算等前沿技术由概念阶段到实际应用，金融作为最先拥抱技术的领域，也会摩擦出新的火花。未来，金融科技发展趋势体现在十个方面：

1、开放银行

开放银行是银行通过开放应用编程接口(API)对外开放服务。即指银行把自己的金融服务，通过开放平台(OpenAPI)等技术方式开放给外部客户(企业或个人)，客户可以通过调用API来使用银行的服务，而不需要直接面向银行。银行通过API的开放开展跨界融合，实现银行与银行、银行与非银金融机构、银行与跨界企业间的数据共享与场景融合，极大拓展了银行服务的生态。

开放银行成为近年来国内外银行转型的新浪潮。“开放银行”概念起源于英国，2018年1月英国9家银行共享数据，首次落地开放银行理念。2018年7月，浦发银行在北京率先发布“APIBank”无界开放银行，标志着国内“开放银行”的首家落地。随后，工商银行、建设银行、招商银行、兴业银行、光大银行等纷纷展开探索，通过开放API,
实现金融和生活场景的链接。

以API
Bank为代表的开放银行4.0时代即将到来。未来，银行的商业模式将从B2C变为B2B2C，服务标准也将从标准NPS升级为整合型NPS。随着金融服务嵌入生活与生产的方方面面，“场景在前，金融在后”的跨界生态圈将成为主流。虽然目前开放银行应用仍处于早期阶段，但未来，银行的账户功能、支付功能、理财产品、贷款产品等将势必形成标准化的API集中输出，成为打通跨界生态的接口。

2、无人银行

无人银行是指通过科技手段减免传统银行的人力使用。通过运用生物识别、语音识别、数据挖掘、人工智能、VR、AR、全息投影等科技手段，替代传统银行的柜员、大堂经理、引导员等岗位，为客户提供全自助式的智能银行服务。

银行人力减少是目前大势所趋。目前大部分银行都实现了人力的部分替代，少数银行试点几乎实现了厅店全替代。至2018年5月28日，我国银行物理网点共退出4591家，从2017年下半年开始银行退出网点数目同比增速平均是55%。截至2018年6月底，四大行员工数与2017年底相比，减少已超过3.2万人。

短期内无人银行将仍处在试点阶段。目前建设银行已经开启了无人银行试点，通过更高效率的智能柜员机替代柜员、保安、大堂经理，刷脸刷身份证替代人工验证的方式，覆盖90%以上现金及非现金业务。尽管无人银行为银行网点转型打开探索新路径，但目前银行业务还难以实现百分之百无人化，例如需要安排保安值班;客户在智能终端上开卡、汇款时，出于安全风险考虑，也会安排工作人员现场服务。因此未来的一段时间内，无人银行仍将作为探索性的试点存在。

3、量子计算与金融

量子计算是一种遵循量子力学规律的新型计算模式。普通计算机使用比特(bit) 中0与1的两种状态存储数据，而量子计算机的存储单位量子比特，除0和1外，
同时还可以实现多个状态的相干叠加态。 所以，
基于量子计算的量子计算机就可以通过控制原子或小分子的状态，记录和运算信息，其存储和运算速度都能远远超越传统通用计算机。例如使用超级计算机分解一个400位的数字，需要60万年，而用量子计算机只需要几小时甚至几十分钟。

量子计算的应用能极大提升金融服务效率。量子计算由于其超强大的计算能力，可应用于在金融业多个方面。例如金融高频交易，利用算法根据预先设定好的交易策略自动执行股票交易，在达到相同结果的前提下，量子计算比传统计算机的速度要快得多。再比如诈骗检测，利用量子计算机的快速学习的特点，能大大加速神经网络学习速度，迅速打击新兴的诈骗方式。

量子计算也可能会为金融业带来巨大风险。量子计算在计算速度上的飞跃式提升，也可能会对现有金融体系带来威胁。例如目前正在使用的许多公钥密码系统，在量子计算极大的计算性能下，很有可能会遭到破解，这些将严重影响互联网及各地数字通信的保密性和完整性，对现有的安全系统和管理机制造成大范围和系统性的破坏。因此，在量子计算机瓦解当前密码体系并实现商业化之前，必须建立量子安全解决方案形成安全的过渡。

4、5G与金融

5G是第五代移动通信技术，是4G之后的延伸。5G概念由标志性能力指标“Gbps用户体验速率”和一组关键技术组成。5G技术创新主要来源于无线技术和网络技术两方面。在无线技术领域，大规模天线阵列、超密集组网、新型多址和全频谱接入等技术已成为业界关注的焦点;在网络技术领域，基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的新型网络架构已取得广泛共识。

5G将进一步优化金融服务，实现金融场景的再造，为金融行业注入新的生机。5G技术的热点高容量场景，将为用户提供极高的数据传输速率，满足网络极高的流量密度需求，该技术场景将有效提升移动端金融服务的速率，减少因网络延迟造成的支付卡顿等情况，同时速率的提升也有助于通过AR/VR技术进一步丰富支付模式，提供更加真实的场景体验;5G技术的连续广域覆盖场景还可有助于银行无人网点的部署，通过AR/VR技术将金融服务带到此前网点无法覆盖的偏远地区，实现普惠金融服务。此外，5G面向物联网业务的低功耗大连接和低时延高可靠场景还将通过实现万物互联，获取海量、多维度、相关联的人、物、企业数据，进一步优化供应链金融、信用评估、资产管理等相关金融服务，实现更多丰富场景的探索。

5G及相关产业的发展带来广阔投资空间，引发金融高度关注。5G一方面提供更快的速率和更高的带宽，促进移动互联网进一步的蓬勃发展和人机交互新模式的创新，另一方面还将实现机器通信，千亿量级的设备将接入5G网络。5G还将与云计算、人工智能、AR/VR、无人驾驶等技术相结合在车联网、物联网、工业互联网、移动医疗、金融等领域带来更加丰富的应用场景，此外，5G网络还将是能力开放的网络，通过与行业的结合，运营商将构建以其为核心的开放业务生态，拓展新的业务收入模式，目前中国移动已经联合战略伙伴打造了百亿级规模的5G投资基金，国内外险资、券商、阳光私募、风投等众多机构，也早在2017年成立了数十支5G产业专项投资基金，未来5G及相关产业将持续引发金融高度关注。

5、移动金融安全

移动金融指的是使用移动智能终端及无线互联技术处理金融企业内部管理及对外产品服务的解决方案的总称，移动金融安全指的是移动金融业务开展过程中的安全。当前移动智能终端的普及加速了金融信息化建设，越来越多的金融服务向移动化逐步转型。移动金融丰富了金融服务的渠道，为金融产品和服务模式的创新、普惠金融的发展提供了有效途径。央行印发《关于推动移动金融技术创新健康发展的指导意见》将“安全可控”作为移动金融的健康发展的重要原则之一，强调了移动金融安全的对于移动金融技术创新发展的保驾护航的地位。

移动金融在创新与安全的博弈中发展，安全问题愈发引起重视。随着金融产业的发展，金融行业移动应用日渐成为金融服务及产品的重要支撑手段，移动金融未来将继续在规模和创新上发展。金融科技快速发展给移动金融带来了无限生机，但同时也滋生了诸多风险。移动金融应用中频发木马病毒、支付安全、敏感信息泄露、身份认证绕过、仿冒等安全问题，引发了监管部门乃至社会的广泛关注，移动金融安全成为金融创新发展中至关重要的保障。

个人信息安全是移动金融安全的重中之重。近年来，移动互联网应用程序(APP)越界获取用户隐私权限、超范围收集个人信息的现象频发。移动金融应用中隐私窃取类恶意应用占比最高，用户个人信息受到极大威胁。为保障个人信息安全，维护网民合法权益，中央网信办、工业和信息化部、公安部、市场监管总局开展“App违法违规收集使用个人信息专项治理”，加强个人信息保护，推动移动信息安全建设。

生物特征识别兼顾安全与便捷，成为移动金融安全关注的热点。目前，生物特征识别技术已经基本成为移动智能终端的标准配置，逐渐成为了金融业务中新型用户身份核实和认证的发展方向。中国人民银行于2018年10月颁布金融行业首个生物识别技术标准《移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范》，将安全性和个人隐私保护摆到了突出位置，规范如声纹等生物特征识别的安全应用。

6、数字票据

数字票据是一种将区块链技术与电子票据进行融合，实现自动安全交易的新型票据。数字票据借助区块链具有分布式账本、去中心化、集体维护、信息不可篡改等特点，使数字票据更具安全性和信息公开性，更加智能交易，更加便捷使用。

数字票据可以实现全程高效真实的信息传递，全程自动化交易，以及交易过程全程追踪，提高用户隐私保护。区块链具有点对点传输，采用去中心化的信任机制的优势，保证数字票据的数据安全性、完整性和不可篡改性。数字票据利用区块链提供可编程的智能合约，实现票据的自动抵押、清付和偿还，避免交易风险。并且，所有交易都被记录在完整的“时间链”上，一旦有违约行为发生，可以追溯其责任，并且通过隐私保护算法保护参与者隐私，可实现参与者在区块链上的匿名性。

上海票据交易所数字票据实验性生产系统成功上线，工行中行浦发等银行参与其中。数字票据交易平台实验性生产系统已在2018年1月25日成功上线试运行，工商银行、中国银行、浦发银行和杭州银行在数字票据交易平台实验性生产系统顺利完成基于区块链技术的数字票据签发、承兑、贴现和转贴现业务。数字票据交易平台实验性生产系统结合区块链技术和票据业务实际情况，对前期数字票据交易平台原型系统进行了全方位的改造和完善，使结算方式更加创新，业务功能更加完善，系统性能不断提高，安全防护不断加强，隐私保护更加优化，实现实时监控管理。

7、数字资产证券化

数字资产证券化是将数字资产转化为证券的过程。将域名、商标、品牌、数字货币、游戏装备、账户号码等相关缺乏市场流动性的数字资产，转换为在金融市场上可以自由买卖的证券的行为。

数字资产证券化目的在于获取融资，以最大化提高资产的流动性。数字资产是文化产业的创新蓝海，是互联网+文化产业的新业态，是“文化互联网+”的文化大产业下的商业模式创新。域名、商标等数字资产缺乏市场流动性，通过数字资产证券化，有效打破刚性兑付，有效盘活巨大的金融资产和社会的存量资产，能把缺乏流动性但有收益性的数字资产设计成证券化产品卖出去，收回现金，提高流动性，进而获得融资。

数字资产证券化是区块链的最佳实践场景。我国央行货币研究所也在不断探索数字资产证券化区块链平台，借助区块链的分布式数据储存、去中心化的特点，保证了以及底层数字资产数据真实性，且不可纂改，降低了信息不对称性，增强了信息的透明及可靠程度，有效解决了机构间费时费力的对账清算问题，降低数字资产的融资成本，提高融资效率。

8、消费金融

消费金融是为满足消费者具体消费需求的现代金融服务方式。是金融机构向消费者提供用于购买装修、旅游、电子产品、教育、婚庆等具体的消费需求的个人消费贷款服务。除银行提供的贷款服务外，接触较多的消费金融服务有京东金融的“京东白条”、蚂蚁金服的“花呗”、苏宁的“任性付”等以及被大众接受的P2P小额理财服务。根据银监会发布的《消费金融公司试点管理办法》中定义，消费贷款是指消费金融公司向借款人发放的以消费(不包括购买房屋和汽车)为目的的贷款。

未来中国消费金融行业迎来巨大发展空间。2018
年，国家出台了多项鼓励消费金融发展的政策。特别提到“加快消费信贷管理模式和产品创新、不断提升消费金融服务的质量和效率。“作为消费主体的80、90后，更愿意通过借贷的方式满足产品购买需求。同时，随着消费金融规模的不断扩大，消费金融会向二三线城市下沉，各类金融应用场景需求增多。

金融科技助力消费金融产品创新和风控体系建设。目前，
我国消费金融存在监管机制有待完善、企业产品创新不足、风险防控体系不健全等问题。金融科技的发展为消费金融开发更多的产品应用场景，提升消费者体验，激活和拓展市场空间;同时，利用金融科技建立构建完善的风控运营体系，解决消费金融面临的征信记录缺失、运营经验缺乏，降本增效。在科技的驱动下，消费金融将不断提升风险防控能力，不断提升运营能力与科技创新能力，科技驱动下的产品创新和风控体系的建立将为消费金融迎来更大的发展空间。

9、智能客服

智能客服可以显著提高金融服务效率。智能客服系统是利用机器学习、语音识别和自然语言处理等人工智能技术，处理金融客户服务中重复率高、难度较低且对服务效率要求较高的事务，如服务引导、业务查询、业务办理以及客户投诉等业务。目前应用的智能客服场景有智能客服机器人、智能语音导航、智能营销催收机器人、智能辅助和智能质检等。

金融机构及互联网企业都在加大智能客服的探索和应用。金融机构在线上线下对智能客服系统应用广泛，网站、App客户端等线上智能客服服务系统能够实现自动理解客户问题并进行解答和办理简单业务。在线下网点的智能化进程加速，逐步推广无人银行，智能机器人、智慧柜员机、VTM机、外汇兑换机等大量智能自主终端，大幅减少人工服务成本，使客户获得更满意和周到的服务体验。同时，互联网企业在智能机器人方面的研发投入力度不断加大，为这些金融客户提供个性化的智能客户服务。

智能客服系统逐渐渗透到金融业务的售前、售中、售后全流程。目前，智能客服系统已经能够代替人工客服为客户解决许多简单、重复的问题，为金融机构节约了大量的人工成本。随着社会的发展，客户对服务的及时性、移动性、多渠道性提出更多的要求，智能客服的应用为金融机构留住更多客户，提供全天候及时、便捷的服务，增强客户粘性。在智能客服的应用过程中，大量用户数据通过智能客服积累和沉淀下来，为精准营销和业务流程优化提供参考。同时，智能客服系统利用大量完备的用户数据，逐渐承担起更多售前、售中、售后全流程的金融业务。

10、不良资产处置的科技运用

科技带来不良资产处置方式创新发展。不良资产可分为股权类资产、债券类资产和实物类资产。不良资产处置有破产清算、拍卖、招标、协议转让、折扣变现，以及债转股、债务重组、资产证券化、资产重组、实物资产出租、实物资产投资等方式。近年来，随着云计算、大数据、人工智能、区块链技术的发展应用，出现了以互联网为基础的创新处置模式，如不良资产综合处置平台，众筹投资、撮合催收等。

经济新常态背景下对不良资产处置任务艰巨。不良资产率的持续攀升，政府鼓励不良资产处置的市场化。据银保监会称，2018年中国商业银行的不良贷款率为1.89%，为10年新高，截至12月底，商业银行不良贷款总额为2万亿元。
在经济新常态下，风险和各种不确定因素增多，对不良资产处置的效率和处置效益提出更高的要求。近年来，银行机构、资产管理公司等纷纷与互联网企业合作，通过网络平台模式进行不良资产的拍卖，涉及股权、债权和各种实物抵押物，取得良好效果。

金融科技已经在多个环节开发实际应用场景。科技运用可以快速发现资产价值，减少错配情况的发生，同时，可以显著提高信息互通，提升效率，提高不良资产处置回收率。目前金融科技已经在多个环节开发应用场景。如在运用自然语言处理和机器学习技术优化催收策略，同时，实现催收业务流程自动化，缩短处置的时间周期;通过大数据分析实现信用风险的精准定价;区块链分布式记账解决信用机制、信息不对称等问题，优化不良资产证券化流程，缩短处置周期，保证信息的真实有效性。

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毕业论文没人会帮你写的 这么多字 绝对打不出来 而且投机取巧不是好人 千万别存侥幸心理 就算我们大家帮你了 你交上去了 并且很好 那又怎么样？根本就行不通。而且你想没想过有朝一日 你的论文会被发现是抄袭的？我们这是为你好！
望采纳