金融機器有什麼銷售的

⑴ 所謂的信用卡辦卡機器到底是真是假

揭開「黑戶辦卡神器」的真面目，所謂的金融一體機

很多人都會問我知不知道有可以給黑戶辦卡的設備，作為在金融行業混了幾年的人，我一聽就是所謂的金融一體機，其實金融一體機早就不是什麼新聞了，頭條裡面也有很多關於金融一體機的新聞，不過百足之蟲死而不僵，現在還有人被騙，轉過頭來又有很多人問問這個東西有沒有用，這個能不能辦大額信用卡、大額貸款，靠不靠譜。有時候別人問我這個問題的時候，我都不知道怎麼回答，只想說是你們都不關注新聞的嗎？說實話，我也沒有用過這機子，但是如果真信了有這種好事就真的很傻很天真了。

所謂的金融一體機認准這些正規辦卡、貸款渠道

所有銀行的官方網站、官方微信和手機APP

各大有貸款資質的貸款網站、APP，比如支付寶借唄、微信的微粒貸

最後再重申一遍，能否成功辦理貸款和信用卡，完全是由你個人資質決定的，銀行系統審核後才能知道，機子系統這么神的話，銀行和貸款公司早就破產了，那還有我們這等屌絲的事。

⑵ 學 機械自動化還是金融專業好我很喜歡搞機器人，但是對經濟金融原理分析什麼的也挺有天賦，可以學金融

在中國學經融須先學習下政治，學機械不用學政治

⑶ 金融業務機器人可以在幫助人們做哪些工作呢

現在軟體機器人很流行，主要是幫助人們做一些重復的電腦操作，比如 博 為的小幫回軟體機器人，
小幫軟體答機器人可以通過簡單配置，自動幫助完成一些電腦的重復工作，比如 一些業務的復制 粘貼，批量導出，批量列印等，金融業務方面的應用也很多，

⑷ 金融服務終端機器有誰知道嗎聽著好高大上啊

確實蠻高大上的

⑸ 金融行業避免被機器人代替該怎麼做

你好，機器人來工作肯源定是以後發展的 一個方向，但是機器人能處理的工作內容肯定是有限度的，簡單的出納、數據記錄，記賬這些東西以後可能會被替代，但是綜合性強，需要人們個人經驗去預測的比如行業研究、市場研究等方面肯定不會被完全替代，機器只會起到輔助的作用。所以金融行業工作要做可替代性差的工作，這樣才不會那麼容易被替代。

⑹ 放心貸是不是真的我有95000額度，能不能提現，今天是個賣金融一體機的人給我弄的說買他的機器可以提

一體機都是騙人的，我已經驗證過了，現在機子在我手上，錢沒給他，想跟我玩套路門都沒有
😆😆

⑺ 在金融風控領域，聯邦機器學習具有什麼優勢

在金融風控領域，騰訊安全聯邦學習應用服務（FLAS）具有演算法多樣性、通信效率高、輕量易部專署、穩定性高的屬優勢。目前，它已經與銀行、消金、互金等金融機構廣泛開展合作，助力金融大數據信貸風控業務。。我的回答你還滿意，採納下吧

⑻ 金融圈的你，會被機器人搶走工作嗎

不會的，機器人也是人類開發的，它本身也有缺點。但是你必須是行業高手，才能活在金融圈，最能好學到專家級別。

⑼ 眾多金融機構用機器人代替人工客服上崗，但真的有令顧客滿意嗎

在我看來沒有真正的令顧客滿意，之前人工客服打電話時，出於禮貌可能會聽幾句，但現在換做機器人，可能很多人一句都不想聽，所以我認為沒有真正令顧客滿意。

現在很多金融機構都選擇通過電話溝通的方式，去與自己客戶推銷一些自家的產品，但往往就是眾多金融機構都這樣做，才會引起大家的反感，因為如果沒有這方面的需求的話，一直接到類似的電話，是會感到非常生氣的，由於互聯網的發展，現在大部分金融機構已經選擇機器人代替人工客服了。

機器人雖然也是有好的地方，但在我看來，還是不能真正令絕大部分顧客滿意的，確實需要通過其它有效的方法去提升顧客的滿意度，機器人可以解決一些常規問題，但是在提高客戶滿意度方面效果還是有待提高的。

⑽ 隨機過程，機器學習和蒙特卡洛在金融應用中都有哪些關系

隨機過程 stochastic processes
泊松過程 Poisson processes
更新過程 renewal processes
布朗運動 Brownian motion
仿射（跳躍）擴散過程 affine processes (or affine-jump diffusions)
列維過程 Levy processes
連續狀態分枝過程 continuous state branching processes
隨機微分方程 stochastic differential equations
半鞅 semimartingale
偏微分方程 partial differential equations
偏積分－微分方程 partial integro-differential equations
倒向隨機微分方程 backward stochastic differential equations
二階倒向隨機微分方程 second order backward stochastic differential equations
隨機偏微分方程 stochastic partial differential equations
隨機最優控制 stochastic optimal control
極值建模 modeling of extremes
風險度量 risk measures
蒙特卡洛模擬 Monte Carlo simulation

============Stochastic Processes============

Introction and References

『隨機過程』(stochastic processes) 是概率論的一個分支，一般來說是特指一個學科，而『蒙特卡洛』 (Monte Carlo) 是一種獲得某種統計量、待求值或函數值的方法，二者不太具有明顯的並列關系或者包含與被包含關系。

隨機過程從內容上來說大致有兩類：

第一種我稱之為應用隨機過程，也是大家一般所說的隨機過程，
內容包括幾種具體的經典隨機過程，例如：Poisson process，renewal process，discrete time and continuous time Markov chain，basics of Brownian motion，以及他們的應用，比如 queue systems 等。

相關的書籍有：
Stochastic processes, Sheldon Ross
另外一本稍微高階書的是 Cornell University 的「李登輝」教授 (Lee Teng Hui Professor)、應用概率大牛 Sidney Resnick 所著的
Adventures in stochastic processes

第二種是指隨機過程一般理論：一般包括概率論、隨機過程的測度論基礎 (probability space、convergence theory、limit theory、martingale theory 等)，Markov process，stochastic integral, stochastic differential equations, semimartingale theory （半鞅）尤其是後者等比較艱深的概念和問題（內容參考以下書籍）；

其中入門的書籍有：
Stochastic calculus for finance II, Steven Shreve
Arbitrage theory in continuous time, Tomas Bjork
這兩本是與金融交互講的；另外一本稍微偏理論的隨機分析入門書籍是：
Stochastic differential equations, Bernt Oksendal
高階數學研究生水平的書籍有：
Stochastic integrals and differential equations, Philip Protter
Brownian motion and stochastic calculus, Karatzas, Shreve
Brownian motion and continuous martingales, Revuz, Yor
Limit theorems for stochastic processes, Jacod, Shiryayev
一本比較艱深的講套利數學的研究生讀物（需要懂半鞅、泛函分析）：
Mathematics of arbitrage, Delbaen, Schachermayer，
其中講了不同模型設定下的的套利理論，包括離散模型，連續模型比如半鞅等過程驅動的市場對應的套利結論；utility maximization, convex ality 等概念。

當然，學習高級隨機分析的書籍需要比較堅實的概率論基礎，在此我推薦：
Probability: theory and examples, Richard Durret
Real analysis and probability, Dudley
特別地，我強烈推薦兩本我當作參考文獻的概率論書籍。一下兩本書全面介紹了概率論基本理論，非常適合已經有一定測度背景並且想繼續深入學習隨機分析的讀者：
Probability theory: a comprehensive course, Klenke
Foundations of modern probability, Kallenberg

Overview

『數學金融』中涉及的隨機過程應該主要涵蓋上述第一類里的幾乎所有內容和上述第二類里的stochastic integrals, stochastic differential equations (SDE)，semimartingale 等，其中實務中最常用的是 Ito process 和 Levy process；因為他們都有比較好的馬爾可夫性 (Markovian structure)，根據 Feynman-Kac 等定理，所以又能與 partial differential equation 和 partial integro-differential equation 聯系起來。這也是期權定價的 PDE 方法。講定價公式可以寫成 PDE 的好處是可以使用現成的 PDE 數值方法。

此外，Ito processes 和 Levy processes 是特殊的 semimartingale。用 semimartingale 做金融建模的好處有兩點：
1、semimartingale 作為 stochastic integrator，是從一致度量 (uniform metric) 下可料 (predictable) 被積過程所形成的空間到隨機變數 (topologized by convergence in probability) 所形成的空間的連續線性映射，這種性質對應於金融資產價格的穩健性，通俗地講就是：如果你對投資策略施加一個小小的擾動，最後投資組合的價值在某種意義下也會只有相應較小的擾動。因此用 semimartingale 模擬金融價格是合理的。
2、semimartingale 組成的空間在 Emery topology (metrizable) 下是完備的；這個性質加上一個比較符合經濟邏輯的無套利假設 (No free lunch with vanishing risk, NFLVR)，可以推出存在 sigma-martingale measure，反之亦然；這是目前最廣義的套利定價理論，它的特殊形式是：
1、在離散模型中，無套利等價於存在等價鞅測度，
2、在 Ito processes 中，NFLVR 等價於存在等價局部鞅測度 (equivalent local martingale measure)，而 NFLVR 可以推出無套利。
這里可以參考 A general version of the fundamental theorem of asset pricing, Delbaen, Schachermayer，慎入，作者均是泛函分析領域的大牛，教過無數頂尖分析和概率領域的學生，寫的文章非常艱深；前者也是鄙人所在學校 ETH Zurich 概率論與金融數學組的退休教授，他們的學術成果請自行 scholar.google；筆者的老師用了大約20學時教相關的半鞅知識，20學時教這篇論文)。簡而言之，用這兩種隨機過程模擬價格是可以滿足無套利的，因此可以用鞅方法定價，這即是用這兩種過程建模的好處之二。

在衍生品定價問題中，一般假設 underlying price process 服從例如上述某種隨機過程，定價則是利用金融工具的復制（超復制 super-replication）等方法，在特定金融市場的假設（比如無套利，或者更特殊的假設 NFLVR；又比如自由買賣假設；假設很重要!!!）下求得一個該金融工具的無套利價格，以及對應的復制（或超復制）策略。當然（超）復制問題大概涉及兩個數學問題，一個是：
optional decomposition theorem，這個定理與最廣義的 FTAP 有著天然數學美感的交互；另一個是隨機控制論中的 stochastic target problem，問題是如何找到一個期初價格和交易策略使得期末 payoff 被（超）復制。 總之，不論在何種方法和假設下，資產定價理論中都用隨機過程模擬資產價格。

Concrete Examples

Brownian motion，這是搞金融數學不得不懂的隨機過程，略，請參考：
Stochastic calculus for finance II, Steven Shreve

Poisson processes，compound Poisson processes 在金融數學中的應用之一是：在結構定價問題中，我們假設資產過程除了布朗運動驅動的部分之外，還有跳躍，而跳躍經常是由這兩種過程模擬的；更一般地，我們還可以假設資產價格過程服從更廣義的跳躍形式，該跳躍形式存在於 Levy processes, affine processes 或者 continuous state branching processes 中，一般稱作 Levy-type jump 。 Levy processes 可以看做 weak closure of Compound Poisson processes；Levy process 區別於 Brownian motion 和 compound Poisson process 的地方在於，Levy process 還有一項 square integrable martingale，它可以理解為是 intensity 為無窮大、跳躍幅度無窮小（因此有可積性）的 compensated compound poisson，在 Ito-Levy decomposition 中，它是由可數個 compound compensated Poisson processes 組成的。在模型的微分形式中，跳躍和布朗運動驅動的部分經常是線性存在。

關於 Levy processes，請參考
Introctory lectures on fluctuations of Levy processes, Kyprianou
Levy processes and stochastic calculus, Applebaum

Renewal processes，Levy processes 經常被用於金融保險中的 Ruin 問題，鑒於這已經超越我的知識范疇，在此不詳細討論，一本可能的參考文獻是：
Introctory lectures on fluctuations of Levy processes, Kyprianou

除衍生工具性定價問題，在金融控制問題中，一般也假設資產過程價格或者其他相關過程服從某種隨機過程。比如在最簡單的 Merton problem 中，我們假設資產價格服從多維幾何布朗運動。又比如在 Jacod 和 Shiryayev 在1993年發表的關於 optimal dividend 的文章中，公司的價值服從一個帶線性漂移的布朗運動減去一個左極限右連續的紅利支付過程，然後用一個停時 (stopping time) 使其停止於價值首次為0的時刻。

隨機過程在金融中也可以描述資產價格之外的過程。比如SDE可以描述短期利率，在此請參考
Stochastic calculus for finance II, Steven Shreve
關於伊藤過程驅動的高級利率模型，比如 affine process，請參考
Term structure models: a graate course, Damir Filipovic

隨機過程還可以描述除了價格、利率之外的金融變數。比如在著名數理金融學家 Darrel Duffie 寫的關於 intensity based credit risk model 的文章中（原文叫 credit risk modeling with affine processes, Duffie），假設 default intensity 服從 affine process，則可違約債券定價形式與短期利率下的債券定價有相同的形式和計算方法，只是將短期利率改寫成違約強度而已。
關於 affine process，請參考
Affine process and applications in finance, Duffie, Filipovic, Schachermayer
Transform analysis and asset pricing for Affine jump-diffusions, Duffie, Pan, Singleton
以及以上文到的那本講 Term structure 的書：
Term structure models: a graate course, Damir Filipovic

在KMV模型中，假設公司價值服從某個隨機過程，比如幾何布朗運動。

以上這兩種隨機過程在信用風險中的應用均可以在 Darrel Duffie 的書 Credit Risk: Pricing, Measurement, and Management 中找到。

隨機過程也可以描述衍生金融工具的價格。比如我們知道歐式期權的 payoff （在這里是期末價值），同時知道 underlying asset price process，我們可以論證歐式期權的價格過程滿足倒向隨機微分方程 (BSDE)；如果underlying asset price processes 滿足 Markovian structure，則該 BSDE為一個前向－倒向隨機微分方程 (FBSDE)；其中方程期末條件是 payoff，方程生成元 (generator) 與 underlying price 相關；方程有一對解，第一個解是期權價格過程，第二個解則對應歐式期權在該市場下的復制策略。如果假設 underlying process 是幾何布朗運動，則該 BSDE 為線性 BSDE，其解的形式就是歐式期權的定價公式：風險中性測度下期末值貼現的期望。
相關文獻請參考：
Backward stochastic differential equations in finance: Karoui, Peng, Quenez
類似地，BSDE也可以描述效用，稱作隨機微分效用 (stochastic differential utility)，可以參考：
Stochastic differential utility, Duffie, Epstein

此外 Marek Musiela，Rama Cont，Tomas Bjork，Rene Carmona 等人也嘗試過用隨機偏微分方程 (stochastic partial differential equations，可以近似理解為用無窮維隨機微分方程或 Banach 空間取值的隨機微分方程) ；用 SPDE 建模就是用 SPDE 來模擬一個取值為連續函數的 forward rate curve 演化過程。

這應該就是 Heath-Jarrow-Morton-Musiela，請參考：
Stochastic PDEs and term structure models, Musiela
Towards a general theory of bond markets，Tomas Bjork, et al
Modeling term structure dynamics: an infinite dimensional approach, Rama Cont
Interest rate models: an infinite dimensional stochastic analysis perspective, Rene Carmona

當時實務中並不需要這么多高深的數學知識。只要能明白概率論，應用隨機過程，隨機分析（基本內容一般包括 stochastic integral, SDE，特別是與 Ito processes 相關的內容）就能看懂絕大多數常用模型了。

如果是做金融數學學術，則額外還需要專攻以下方向中的一個或多個： Levy process, affine process, backward stochastic differential equations, semimartingale, stochastic control, stochastic differential games, stochastic PDE, 等。

除了概率論，金融相關的數學還涉及偏微分方程（及黏性解），控制論，數值分析，統計計量等。

============Monte Carlo===========

Monte Carlo 最早是摩納哥賭場的名字，筆者曾在七月造訪。『Monte Carlo』演算法一般是指，利用隨機抽樣的方法，獲得一些隨機系統的統計量或者參數。比如你有一顆硬幣，你想知道擲出後獲得正面的概率，那麼你通過大量試驗以後，可以利用獲得正面的頻率來估計，這也是中心極限定理的結果。金融中的一個應用是，通過 MC 來模擬多條標的資產的價格走勢，代入形式為求概率期望的定價公式就可以求出估計的期權價格的模擬值。此方法則是實現定價的 MC 方法。將扔硬幣和 Brownian motion 聯系起來的數學定理是 Donsker invariance principle：我們可以想像用硬幣反復地大量地投，減小面值 (+\epsilon, -\epsilon)，同時減小投幣時間間隔 (\delta)，那麼累積值過程在某種意義下收斂於布朗運動。

MC 具體還有很多其他金融應用，比如求某一個風險度量下的風險值。

============Machine Learning===========

『機器學習』是一門學科也可以算是方法。我在這領域涉足不深，曾經學習的是主要基於數據、利用回歸分析、貝葉斯理論等方法種決策樹並用它投票，用以實現模式識別、分類和預測等問題。具體方法有 adaboost，bagging prediction，random forest 等。假設你是銀行數據分析師，你有客戶的數據，比如年齡，性別，年收入等。如何根據這些數據來簡單的構造一個信用分類法則是機器學習的一個簡單應用。