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

 yazhongwang 2017-06-10

閱讀本文劃重點:


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

3. FinTech就業(yè)情況大起底

4. 什么樣的人才是這個Fintech的菜?

5. FinTech各崗位薪資狀況

6. FinTech行業(yè)35G最強福利的大禮包20G最全編程語言教程 Machine Learning入門到進階教材 1000頁 Morgan Stanley、PwC、McKinsey等公司最新FinTech相關行業(yè)報告/書籍 2000分鐘Bloomberg、Factset最全使用手冊以及視頻教程


互聯(lián)網(wǎng)金融應該是時下最熱門的行業(yè)

某螞蟻準備17年沖擊資本市場

證監(jiān)會銀監(jiān)會對金融創(chuàng)新的持續(xù)放開

大數(shù)據(jù)滲透進各行各業(yè)......

再不努力尋找機會

感覺分分鐘感覺要被AI逼上絕路有木有


學霸君高考機器人Aidam與高考狀元同臺PK

用了不到10分鐘完成了今年數(shù)學高考卷

得分134(滿分150分)


學渣Uni醬坦言:“讓我瞎蒙都沒這快...”


500強企業(yè)進軍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現(xiàn)金股票交易柜臺雇傭了600名交易員,但今天,這里只剩下兩名交易員“留守空房”。瑞銀也沒有落后,這是8年前瑞銀集團的交易大廳:



現(xiàn)在的交易大廳卻成了這個樣子:


裁員大潮金融服務咨詢公司Opimas最新報告顯示,到2025年,全球金融機構將減員10%,近23萬人將受到影響,電腦將取代他們的工作。在這些被裁的崗位中,40%都將來自資產(chǎn)管理部門。下圖說明了AI對華爾街各崗位的沖擊:



其他裁員/重組事件回顧:


  • 摩根大通開發(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,普華永道推出機器人流程自動化解決方案

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

  • 2016年3月10日,德勤與Kira Systems聯(lián)手,正式將人工智能引入會計、稅務、審計等工作當中

  • 中國五大行自2014年開始首次聯(lián)合裁員,2014年銀行業(yè)裁員合計1.7萬人,到2016年該數(shù)據(jù)已上升為5萬余人

       ......


什么是FinTech,什么公司才能被稱為FinTech公司?


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

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


上文一直提到的AI技術就是FinTech的一個重要技術之一,圖為Fintech 主要的5大技術:


Fintech應用的8大領域和40個細分領域:



FinTech行業(yè)的發(fā)展趨勢


1

摸索中發(fā)展,前景更加廣闊

互聯(lián)網(wǎng)金融經(jīng)歷了三個發(fā)展階段:


  • 2005年之前,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)僅幫助金融機構開展網(wǎng)上業(yè)務,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)絡借貸開始萌芽,第三方支付逐漸成長,如在2004年誕生的支付寶,互聯(lián)網(wǎng)與金融的結合深入金融業(yè)務領域。

  • 2013年被稱為“互聯(lián)網(wǎng)金融元年”,P2P、眾籌融資、網(wǎng)絡保險等業(yè)務迅速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融進入新階段。


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)金融服務兩大分類,二者下屬多項細分業(yè)務,產(chǎn)業(yè)格局日益清晰。依托不同業(yè)務,誕生了數(shù)以萬計的互聯(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—50萬人才存量,金融行業(yè)50萬以上人才存量相比,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)目前人才存量僅為1—5萬,其發(fā)展成熟勢必需要吸納更多的人才。

行業(yè)人才存量對比

同時,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)的職級結構對比中,我們發(fā)現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的初級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)及其以上的高級管理人才比例卻遠低于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與金融行業(yè)。


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

機會分布更均勻


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。原因很容易理解,互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,技術打破了地域門檻,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)依舊風生水起。但隨著行業(yè)的縱深發(fā)展,大資本的進入,地域分散程度可能會降低。無論你是鐘愛大城市,抑或是獨愛小城市,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)都能為你提供廣闊的發(fā)展平臺。

3

學歷要求居中


行業(yè)人員最高學歷比例

總體上,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)學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)人員最高學歷為本科,碩士占據(jù)1/3,MBA和博士占比較低。總結起來,行業(yè)門檻為本科學位,碩士以上學歷能獲得更好職業(yè)發(fā)展。

4

多樣化專業(yè)背景,復合背景更佳

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、企業(yè)經(jīng)營管理、經(jīng)濟學、數(shù)學、電子電氣工程、新聞傳媒、工業(yè)工程與管理科學、法學、語言文學、工程,囊括了工、商、理、法多個學科,從業(yè)人員的學科背景呈現(xiàn)出多樣化特點。多樣化的學科背景同時表明擁有跨學科復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

留學比例不大,集中于亞洲高校


從業(yè)人員留學比例

與金融行業(yè)24.1%的海外背景,互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)對從業(yè)人員海外留學經(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,成為留學的top2 選擇,紐約、倫敦等國際金融中心也是熱門選擇。

留學高校選擇情況


什么樣的人才是這個行業(yè)的菜?


1

技能=互聯(lián)網(wǎng) 金融

從三個行業(yè)所需技能的對比中,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)的結合?!皵?shù)據(jù)驅動業(yè)務,技術改造金融”,互聯(lián)網(wǎng)金融從業(yè)人士不僅應具有熟練的計算機技能,還應掌握金融思維與方法。






從業(yè)人員具備技能

2

金融類資格證書更吃香


持有證書情況

排名前六的資格證書中,金融類占據(jù)了2/3,擁有金融方向資格證書在求職時更具優(yōu)勢。但這并不是說計算機技能不重要,計算機知識與技能更多在實際操作中考察。

3

計算機人才需求量更大

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

行業(yè)職能部門人員比例


4

跨界流入無障礙


行業(yè)人才流動情況

與金融業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)主要依靠行業(yè)內人才流動不同,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)目前的人才流動呈現(xiàn)出跨行業(yè)特點,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,同時其對高科技、企業(yè)服務和制造業(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比中,形成了行業(yè)內部收入水平不同的三個梯隊。
 
  • 第一梯隊:銷售、研發(fā)、風險管理、產(chǎn)品、戰(zhàn)略及業(yè)務發(fā)展、設計、市場營銷

  • 第二梯隊:法律合規(guī)、授信審批、財務/會計、人力資源、信息技術、編輯運營、支付管理

  • 第三梯隊:行政、客服

 
擇業(yè)者可以根據(jù)自身能力,側重關注核心部門。

2

核心部門薪酬結構仍有差別

開發(fā)部門新員工起薪最高

產(chǎn)品部門員工薪酬隨級別提升增長快

風控部門中層管理薪酬最高,說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

3

產(chǎn)品開發(fā)部門基層員工需求量大


不同部門職位結構

與風險類、銷售類梯形人才結構相比,開發(fā)類、產(chǎn)品類新員工、基層員工人才缺口大,未來一段時間內求職機會更多。


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最全編程語言教程

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

從基礎到進階,分門別類最全教程




第二部分:

對于熱火朝天的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相關行業(yè)報告 書籍


Morgan Stanley、PwC、McKinsey等

最新出版的FinTech相關行業(yè)報告

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 視頻教程

Factset最全視頻教程 

金融人必備Technical工具包




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