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被FinTech逼上“絕路”的金融人才,你們還好嗎?(35G FinTech最強(qiáng)福利大禮包免費(fèi)送)

 yazhongwang 2017-06-10

閱讀本文劃重點(diǎn):


1. FinTech是什么,什么公司被稱為為FinTech公司

2. FinTech行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)

3. FinTech就業(yè)情況大起底

4. 什么樣的人才是這個(gè)Fintech的菜?

5. FinTech各崗位薪資狀況

6. FinTech行業(yè)35G最強(qiáng)福利的大禮包20G最全編程語(yǔ)言教程 Machine Learning入門到進(jìn)階教材 1000頁(yè) Morgan Stanley、PwC、McKinsey等公司最新FinTech相關(guān)行業(yè)報(bào)告/書(shū)籍 2000分鐘Bloomberg、Factset最全使用手冊(cè)以及視頻教程


互聯(lián)網(wǎng)金融應(yīng)該是時(shí)下最熱門的行業(yè)

某螞蟻準(zhǔn)備17年沖擊資本市場(chǎng)

證監(jiān)會(huì)銀監(jiān)會(huì)對(duì)金融創(chuàng)新的持續(xù)放開(kāi)

大數(shù)據(jù)滲透進(jìn)各行各業(yè)......

再不努力尋找機(jī)會(huì)

感覺(jué)分分鐘感覺(jué)要被AI逼上絕路有木有


學(xué)霸君高考機(jī)器人Aidam與高考狀元同臺(tái)PK

用了不到10分鐘完成了今年數(shù)學(xué)高考卷

得分134(滿分150分)


學(xué)渣Uni醬坦言:“讓我瞎蒙都沒(méi)這快...”


500強(qiáng)企業(yè)進(jìn)軍Fintech,AI搶走人類崗位


AI已經(jīng)滲透到工業(yè)、商業(yè)和人們生活的方方面面。2000年,高盛在紐約總部的美國(guó)現(xiàn)金股票交易柜臺(tái)雇傭了600名交易員,但今天,這里只剩下兩名交易員“留守空房”。瑞銀也沒(méi)有落后,這是8年前瑞銀集團(tuán)的交易大廳:



現(xiàn)在的交易大廳卻成了這個(gè)樣子:


裁員大潮金融服務(wù)咨詢公司Opimas最新報(bào)告顯示,到2025年,全球金融機(jī)構(gòu)將減員10%,近23萬(wàn)人將受到影響,電腦將取代他們的工作。在這些被裁的崗位中,40%都將來(lái)自資產(chǎn)管理部門。下圖說(shuō)明了AI對(duì)華爾街各崗位的沖擊:



其他裁員/重組事件回顧:


  • 摩根大通開(kāi)發(fā)的一款金融合同解析軟件COIN,原先律師和貸款人員每年需要360000小時(shí)才能完成的工作,COIN只需幾秒就能完成。

  • 2017年5月26日,普華永道推出機(jī)器人流程自動(dòng)化解決方案

  • 2017年3月貝萊德( Black Rock ) 宣布裁掉40多個(gè)主動(dòng)型基金部門的崗位,其中包括7名投資組合經(jīng)理,轉(zhuǎn)而用機(jī)器人代替

  • 2016年3月10日,德勤與Kira Systems聯(lián)手,正式將人工智能引入會(huì)計(jì)、稅務(wù)、審計(jì)等工作當(dāng)中

  • 中國(guó)五大行自2014年開(kāi)始首次聯(lián)合裁員,2014年銀行業(yè)裁員合計(jì)1.7萬(wàn)人,到2016年該數(shù)據(jù)已上升為5萬(wàn)余人

       ......


什么是FinTech,什么公司才能被稱為FinTech公司?


FinTech=Finance Tech,摘一個(gè)第三方的定義,畢馬威對(duì)金融科技公司(Fintech)的理解是:

非傳統(tǒng)企業(yè)以科技為尖刀切入金融領(lǐng)域,用更高效率的科技手段搶占市場(chǎng),提升金融服務(wù)效率及更好地管理風(fēng)險(xiǎn)。


上文一直提到的AI技術(shù)就是FinTech的一個(gè)重要技術(shù)之一,圖為Fintech 主要的5大技術(shù):


Fintech應(yīng)用的8大領(lǐng)域和40個(gè)細(xì)分領(lǐng)域:



FinTech行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)


1

摸索中發(fā)展,前景更加廣闊

互聯(lián)網(wǎng)金融經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段:


  • 2005年之前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)僅幫助金融機(jī)構(gòu)開(kāi)展網(wǎng)上業(yè)務(wù),如網(wǎng)上銀行,互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)還未呈現(xiàn)。

  • 2005年到2012年,網(wǎng)絡(luò)借貸開(kāi)始萌芽,第三方支付逐漸成長(zhǎng),如在2004年誕生的支付寶,互聯(lián)網(wǎng)與金融的結(jié)合深入金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

  • 2013年被稱為“互聯(lián)網(wǎng)金融元年”,P2P、眾籌融資、網(wǎng)絡(luò)保險(xiǎn)等業(yè)務(wù)迅速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融進(jìn)入新階段。


2

產(chǎn)業(yè)格局日趨成熟

互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)業(yè)目前已經(jīng)形成了互聯(lián)網(wǎng)融資與互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)兩大分類,二者下屬多項(xiàng)細(xì)分業(yè)務(wù),產(chǎn)業(yè)格局日益清晰。依托不同業(yè)務(wù),誕生了數(shù)以萬(wàn)計(jì)的互聯(lián)網(wǎng)金融公司。



FinTech就業(yè)情況大起底


1

人才缺口大




與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)10—50萬(wàn)人才存量,金融行業(yè)50萬(wàn)以上人才存量相比,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)目前人才存量?jī)H為1—5萬(wàn),其發(fā)展成熟勢(shì)必需要吸納更多的人才。

行業(yè)人才存量對(duì)比

同時(shí),從互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)與金融行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的職級(jí)結(jié)構(gòu)對(duì)比中,我們發(fā)現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的初級(jí)職位人才比例處于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與金融行業(yè)之間,但其總監(jiān)及其以上的高級(jí)管理人才比例卻遠(yuǎn)低于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與金融行業(yè)。


這意味著高級(jí)管理人才的培養(yǎng)和吸納將成為互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)人力資源建設(shè)的重點(diǎn),這也是近兩年超過(guò)49名銀行高管跳槽互聯(lián)網(wǎng)金融的原因。期待成長(zhǎng)為管理崗的初級(jí)人才,期待更好平臺(tái)的現(xiàn)管理人才可以持續(xù)關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)。


互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)職位比例

金融行業(yè)職位比例

互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)職位比例
2

機(jī)會(huì)分布更均勻


行業(yè)城市分布情況

與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融行業(yè)高度集中的城市布局不同,新興的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)地域分布上呈現(xiàn)出分散化的特點(diǎn)。原因很容易理解,互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,技術(shù)打破了地域門檻,公司所在地不再顯得那么重要,在非北京上海的城市互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)依舊風(fēng)生水起。但隨著行業(yè)的縱深發(fā)展,大資本的進(jìn)入,地域分散程度可能會(huì)降低。無(wú)論你是鐘愛(ài)大城市,抑或是獨(dú)愛(ài)小城市,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)都能為你提供廣闊的發(fā)展平臺(tái)。

3

學(xué)歷要求居中


行業(yè)人員最高學(xué)歷比例

總體上,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)學(xué)歷要求居于金融行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)之間。60%的從業(yè)人員最高學(xué)歷為本科,碩士占據(jù)1/3,MBA和博士占比較低。總結(jié)起來(lái),行業(yè)門檻為本科學(xué)位,碩士以上學(xué)歷能獲得更好職業(yè)發(fā)展。

4

多樣化專業(yè)背景,復(fù)合背景更佳

互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)從業(yè)人員排名前十的專業(yè)為互聯(lián)網(wǎng)科學(xué)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理、經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、電子電氣工程、新聞傳媒、工業(yè)工程與管理科學(xué)、法學(xué)、語(yǔ)言文學(xué)、工程,囊括了工、商、理、法多個(gè)學(xué)科,從業(yè)人員的學(xué)科背景呈現(xiàn)出多樣化特點(diǎn)。多樣化的學(xué)科背景同時(shí)表明擁有跨學(xué)科復(fù)合背景的人才更受青睞,發(fā)展更為廣闊。

從業(yè)人員專業(yè)分布情況

5

留學(xué)比例不大,集中于亞洲高校


從業(yè)人員留學(xué)比例

與金融行業(yè)24.1%的海外背景,互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)對(duì)從業(yè)人員海外留學(xué)經(jīng)歷要求較低,其中約有一層畢業(yè)于海外高校。新加坡,香港作為亞洲金融高地,成為留學(xué)的top2 選擇,紐約、倫敦等國(guó)際金融中心也是熱門選擇。

留學(xué)高校選擇情況


什么樣的人才是這個(gè)行業(yè)的菜?


1

技能=互聯(lián)網(wǎng) 金融

從三個(gè)行業(yè)所需技能的對(duì)比中,我們可以看出互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)所需技能是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與金融行業(yè)的結(jié)合?!皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù),技術(shù)改造金融”,互聯(lián)網(wǎng)金融從業(yè)人士不僅應(yīng)具有熟練的計(jì)算機(jī)技能,還應(yīng)掌握金融思維與方法。






從業(yè)人員具備技能

2

金融類資格證書(shū)更吃香


持有證書(shū)情況

排名前六的資格證書(shū)中,金融類占據(jù)了2/3,擁有金融方向資格證書(shū)在求職時(shí)更具優(yōu)勢(shì)。但這并不是說(shuō)計(jì)算機(jī)技能不重要,計(jì)算機(jī)知識(shí)與技能更多在實(shí)際操作中考察。

3

計(jì)算機(jī)人才需求量更大

與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展相似,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)對(duì)工程、信息技術(shù)方向的人才需求量較大,超過(guò)1/3。

行業(yè)職能部門人員比例


4

跨界流入無(wú)障礙


行業(yè)人才流動(dòng)情況

與金融業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)主要依靠行業(yè)內(nèi)人才流動(dòng)不同,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)目前的人才流動(dòng)呈現(xiàn)出跨行業(yè)特點(diǎn),吸引了大量的其他行業(yè)人才流入。


其中,金融和互聯(lián)網(wǎng)人才流入是主力,同時(shí)其對(duì)高科技、企業(yè)服務(wù)和制造業(yè)有著巨大的吸引力。

互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)人才吸引力


FinTech各崗位薪資狀況


1

資源向核心部門傾斜



在各部門的薪酬水平對(duì)比中,形成了行業(yè)內(nèi)部收入水平不同的三個(gè)梯隊(duì)。
 
  • 第一梯隊(duì):銷售、研發(fā)、風(fēng)險(xiǎn)管理、產(chǎn)品、戰(zhàn)略及業(yè)務(wù)發(fā)展、設(shè)計(jì)、市場(chǎng)營(yíng)銷

  • 第二梯隊(duì):法律合規(guī)、授信審批、財(cái)務(wù)/會(huì)計(jì)、人力資源、信息技術(shù)、編輯運(yùn)營(yíng)、支付管理

  • 第三梯隊(duì):行政、客服

 
擇業(yè)者可以根據(jù)自身能力,側(cè)重關(guān)注核心部門。

2

核心部門薪酬結(jié)構(gòu)仍有差別

開(kāi)發(fā)部門新員工起薪最高

產(chǎn)品部門員工薪酬隨級(jí)別提升增長(zhǎng)快

風(fēng)控部門中層管理薪酬最高,說(shuō)明中層管理人才緊缺

銷售部門非管理崗收入高,管理崗薪酬缺乏優(yōu)勢(shì)

3

產(chǎn)品開(kāi)發(fā)部門基層員工需求量大


不同部門職位結(jié)構(gòu)

與風(fēng)險(xiǎn)類、銷售類梯形人才結(jié)構(gòu)相比,開(kāi)發(fā)類、產(chǎn)品類新員工、基層員工人才缺口大,未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)求職機(jī)會(huì)更多。


FinTech行業(yè)40G最全福利


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FinTech行業(yè)35G最全福利


第一部分:

 20G最全編程語(yǔ)言教程

158個(gè) R/Python/SQL 數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化視頻教程

從基礎(chǔ)到進(jìn)階,分門別類最全教程




第二部分:

對(duì)于熱火朝天的Machine Learning教材


Machine Learning入門教材包

《Machine Learning in Action 》

《Machine Learning for Hackers》




Machine Learning進(jìn)階教材包

《Bayesian Reasoning and Machine Learning》

《The Elements Of Statistical Learning, Data Mining Inference And Prediction》

《Machine learning - An Algorithmic Perspective》

也少不了經(jīng)典中的經(jīng)典《Pattern Recognition and Machine Learning》


第三部分:

最新FinTech相關(guān)行業(yè)報(bào)告 書(shū)籍


Morgan Stanley、PwC、McKinsey等

最新出版的FinTech相關(guān)行業(yè)報(bào)告

掌握第一手Fintech訊息,提前找到求職方向


第四部分:


 Bloomberg最全使用手冊(cè) 視頻教程

Factset最全視頻教程 

金融人必備Technical工具包




FinTech行業(yè)35G最全福利領(lǐng)取方式


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