中国金融评论（金融评论）

今天给各位分享金融评论的知识，其中也会对中国金融评论进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、china review international什么水平
• 2、怎么写金融评论
• 3、清华金融评论是cssci吗
• 4、中国一带一路的全球化思考能带来多大的经济机遇
• 5、五大赛道、八位专家，银行局中人眼里的AI江湖

china review international什么水平

China Finance Review International创办九年多来，从其前身《中国金融评论》发展为具有国际水平的全英文期刊，已成为一流国内外金融学者学术交流的平台。它从多角度、多层次、多领域综合反映了中国金融问题的最新、最前沿理论与实证研究成果，影响着国内外学者的研究视角。

怎么写金融评论

金融危机已导致全球经济大衰退，乐观估计，至少要在2至3年后才可能恢复。我刚从美国回来，美国许多企业由于业务萎缩而冻结招聘，波音公司要进一步裁员。作为我国第一大贸易伙伴的美国实体经济疲软，直接造成我国的出口企业面临严峻形势，首当其冲受到影响的是金融、证券投资、国际贸易、房地产、汽车等行业。此时正值大学毕业生求职的重要时期，金融危机会给大学生就业造成多大的影响，还难以预测，但目前可以初步判断，随着金融危机影响的日益扩散，首先是跨国公司和外包公司业务萎缩，会减少用人数量及其冻结招聘；其次国内为国外产业提供零部件、原材料、半成品的制造业、出口型企业也会受到影响；当然会影响到下游的原材料和能源工业影响较大。政府救市政策出台，会刺激建筑业的需求，从而带动原材料和能源工业的恢复，但是见效果有一个滞后时间，所以正在找工作的大学生还不一定能感受到政策的效果。2009届大学毕业生需要就业的高达6 00多万，就 业形势不容乐观。 受影响较大的是财经类专业，因为企业业务萎缩，首先减少的是财经类管理人员的需求，其次是技术人员的需求。其次是建筑、能源、机械、 IT类专业会受影响

清华金融评论是cssci吗

你好，这是这两者的区别。

1、《清华金融评论》创刊于2013年11月，是由中华人民共和国教育部主管，清华大学主办的期刊。

2、中文社会科学引文索引英文全称为“Chinese Social Sciences Citation Index”，缩写为CSSCI。由南京大学中国社会科学研究评价中心开发研制的数据库，用来检索中文社会科学领域的论文收录和文献被引用情况，是我国人文社会科学评价领域的标志性工程。

中国一带一路的全球化思考能带来多大的经济机遇

文/陈以军

托马斯·弗里德曼在他的《世界是平的》一书中所述，在一个公平竞争的商业环境中，所有竞争者都有平等的参与机会。国家、企业和个人的个性化追求，在持续保持竞争力的同时，历史和地理的概念正在变得越来越无关紧要。

一带一路、丝绸之路带给世界机遇，这是一个连接与消费者之间非常相关的主题，也得益于移动电子商务的创新所带来的机遇。

澳洲国立大学(AustralianNationalUniversity)战略研究教授休·怀特说：“澳大利亚需要开始成熟地对话，不能一味躲避。中国即便经济增速放缓，对澳大利亚而言也将是最重要的经济机遇。”

经济实惠的中国制造

虽然截至2017年6月24日澳总理办公室尚未就“友敌论”作出回应。不可否认，特恩布尔现在的对华立场已经大变，不过他之前对中奥之间经济合作的贡献还是值得肯定。

《金融评论》16日说，特恩布尔上台后，被视为自一手缔造中澳外交关系的前总理惠特拉姆以来“最亲华的总理”。特恩布尔在2016年访问中国期间，完成了出任澳总理以来的首次访华行程。

2015年底中澳自贸协定（FTA）生效，特恩布尔作为中澳自贸协定的支持者，在宣誓就任澳大利亚总理当天，在进行议会答询时就表示，要提振澳大利亚经济，中澳自贸协定在议会迅速通过非常关键，这份协定是“关乎澳大利亚未来繁荣的重要基石之一”。

跟随澳大利亚总理特恩布尔一起访华的在澳大利亚电子商务领域的先驱性的开拓，被誉为澳洲的电商之父的澳大利亚全国电商协会主席Paul Greenberg告诉笔者，中国不仅是世界的制造中心，它正在成为电子商务的全球中心。

分散在城乡之间的制造业企业，通过互联网，通过阿里巴巴这个超越沃尔玛的互联网平台销往全世界，这本身就是在创造奇迹。

过去的三十年里，中国创造了任何其他国家都没有创造过的奇迹，这里给全世界的家庭提供了以往不能支付甚至不能购买到的产品和物品。包括电器、家庭用品到电子消费用品、家具等。

事实上，中国制造和出口到世界各地的产品清单，举不胜举。从非洲到亚洲，从中东到孟买，从欧洲到美洲，到处是经济实惠的中国制造。

纵然实惠已经成为全球的共识，但是由于一些特定的因素，让全世界对中国制造的商品脱离实惠而让实惠与低廉成本挂上了勾，这是未来中国将不可避免的面对这一新的挑战。Paul Greenberg认为，如何树立在全球的品牌意识将是中国创造的下一个奇迹。

天猫成跨境排头兵

对于西方品牌，像苹果、微软、耐克、路易威登、古驰、劳力士、奔驰等，中国是世界上最大的消费群体之一，中国的消费者正在以惊人的购买力展现这些优秀品牌的实力。而如今天猫要带着全球的中小企业在海外市场打天下。

马云表示，“一带一路”倡议是中国对全球化负责任的思考。他认为，丝绸之路是历史上第一次由中国推动的全球化，“一带一路”是今天中国推动的新一轮全球化。“一带一路”是当今中国对全球化的全新阐述，也是中国作为世界第二大经济体对未来世界发展的一种担当。“你是世界上的第几大经济体，不是看你GDP排名，而是看你担当了这个世界多大责任。”马云说，“一带一路已经远远超出一个国家的地区经济战略，它的使命是如何让这个世界更具创新、更具活力、更加平等、更加普惠。”

PaulGreenberg表示认为，如果中国开始转向打造自己的奢侈品牌，诸如我们看到的联想、华为等。除了面对自己的消费者，也面向全球的消费者，可以想像，中国的出口就会迎来更多机会。

“零售商有句老话，价格易忘质量永存。假设一个时尚品牌叫上海滩，一个高品质以最精彩的中国文化元素相融合的豪华产品，可能就会凝聚全世界消费者的购买力。”Paul Greenberg表示，中国有这个基础，像苹果手机一样，毕竟都在中国制造和组装。

当今的世界，都向把本国的产品销往中国，这是看到了中国这样庞大的一个市场。诸如澳大利亚这个地大人少的国家，许多产品也依赖于对中国的出口，买和卖互通的，澳大利亚政府已与中国签订了自由贸易协定，以尽可能有效的帮助本国的出口商实现最大的效益，越来越多的商家在天猫国际等电商平台开辟了新的市场。

中澳FTA的生效给两国经贸合作带来的新的商机，两国的经济互补性很强，在FTA的框架下，两国在农业、食品加工、能源、教育、养老、金融、科技合作和旅游等方面有了更大的合作空间。特恩布尔非常看好中国电子商务的发展，去年他还出席了京东商城澳洲馆开幕仪式，他曾在演讲中提到小米公司和中国企业创新。

中国的企业把澳大利亚的鲜牛肉和鲜牛奶出口到中国，偌大的市场需求不仅给企业带来收获，也让更多跨境电商企业看到巨大的商机。

Paul Greenberg建议，中国的出口企业应考虑在与西方企业和品牌合作的过程中，尽可能发挥自身强大的力量，增进互信，建立牢不可破的伙伴关系。

跨境合作蕴藏巨大商机

澳大利亚已经在中国包括北京、广州、香港、深圳、厦门、沈阳、杭州、上海等10个城市举办150场商务活动。这些活动涉及农业、金融服务、医疗健康与养老、创新、教育、城市可持续性及水资源管理、高级食品与饮料、旅游等行业，机会就看如何去牵头衔接。

中澳自贸协定的正式生效进一步促进了两国间的贸易往来和投资合作，关税减免让两国民众享受到了更多实惠。越来越多的澳大利亚食品企业看到了中国蕴藏的巨大商机，纷纷加快进军中国市场的步伐。

著名保健品生产商澳佳宝（Blackmores）公司首席执行官克里斯汀·霍尔盖特表示，该公司看好中国市场的消费潜力。另一家澳大利亚奶粉生产商贝拉米也同样看好中国市场的巨大潜力，并于2015年4月开设了中文网站。

澳大利亚食品之所以受到中国消费者欢迎有多种原因。在悉尼大学商学院教授汉斯·杭智科看来，澳大利亚食品安全检测体系非常严格，也较为完善，能够保障绝大部分食品的安全性和高质量。

贸协定生效以来已取得可观的成效，澳大利亚牛羊肉、海鲜、葡萄酒等产品不断出口至中国各大城市，自贸协定对澳经济和澳中双边关系发展的积极作用显而易见。

除了进口，中国的走出去的步伐也很大，中国企业大力投资农业领域，除了2013年双汇以47亿美元收购全球最大猪肉生产商Smithfield Foods，仅中粮集团2008年以来对美国、澳大利亚、巴西和荷兰的投资就合计达到18.5亿美元。上海中福集团在澳大利亚的投资，认为它也是中国企业430亿美元海外农业投资热潮的实例。

五大赛道、八位专家，银行局中人眼里的AI江湖

谁说大象不能跳舞？

2020于全体银行而言，是一场无预告的终极考验，一轮最直观的金融 科技 对决。疫情让网点流量骤降到接近于0，全方位挑战银行线上服务水平，检验那些连年增加的 科技 投入，有多少真正变作数字化、智能化的一点一滴。

踏进2021，银行们迎来周密复盘、整装待发的最好时间节点。

在过去这一年，银行更努力地摆脱大象转身的刻板印象，告别以往被各路创新推着走的窘况，试图在金融 科技 和数字新基建的浪潮里承担更主动、开放的角色，以轻快敏捷的步伐持续向前。

没有一家银行不想拥抱AI，没有人愿意错过数智化转型的未来。在梳理数十家银行AI全布局，以及 「银行业AI生态云峰会」 多位嘉宾的分享过程中，我们逐渐发现银行业AI的那些挑战和困境，那些艰险之处同样是机遇所在。

数据安全与隐私保护

银行业AI，首先被AI本身正面临的数据困境，和日渐收紧的数据监管尺度拦住。

在技术维度不断向前奋进的同时，银行必然要思考的一个议题是：业务创新与隐私保护如何兼顾？

雷锋网AI金融评论主办的 《联邦学习系列公开课》 曾对这一问题展开过系统深入的探讨。第一节课上， 微众银行首席人工智能官杨强 就直接点明：“人工智能的力量来自于大数据，但在实际运用过程中碰到更多的都是小数据。”

平安 科技 副总工程师王健宗 也在课上指出，“传统的AI技术必须从海量的数据中学习或者挖掘一些相关的特征，利用数学理论，去拟合一个数学模型，找到输入和输出的对应关系，比如深度学习中训练网络的权重和偏置，模型效果与数据量级、质量、以及数据的真实性等有着密切的关系。”

一个典型例子就是银行信贷风控：现在大部分AI应用都由数据驱动，信贷风控更需要大量数据训练，但大额贷款风控的案例又非常少。“要是来做深度学习模型，只用少量这种大额贷款的样本远远不够。”杨强解释。

小数据需要“聚沙成塔”，同时又面临侵犯隐私的可能。为此，网络安全与数据合规领域的立法进入了快车道，滥用数据和爬虫也受到过严厉整治。

虽然目前《数据安全法》还只是处于草案的状态，但是草案明确提出要关注数据本身的使用，需要在保护公民组织、相关权益的前提下，促进数据为关键要素的经济发展。

数据被称作是新时代的油田，但银行该怎样通过AI摸索出更高效、更合规的开采工具？

在「银行业AI生态云峰会」第一场演讲中， 微众银行区块链安全科学家严强博士 就对银行必备的数据安全与隐私保护思维，进行了深入讨论。他指出：

在数字经济时代下，银行业AI发展 必须要尊重“数据孤岛”作为数据产业的原生态，隐私保护技术则是打破数据价值融合“零和博弈”的关键，需要打通隐私数据协同生产的“双循环”。

而 区块链 是承载数据信任和价值的最佳技术，对于隐私计算和AI应用中常见的数据品质等难题，都可以通过区块链进行互补或提升效果。

联邦学习、TEE可信计算、安全多方计算等多个AI技术路线也正尝试落地于银行的核心业务场景。

AI金融评论了解到，除了微众银行， 江苏银行 2020年也已开展联邦学习方向的 探索 ，他们与腾讯安全团队合作，基于联邦学习技术对智能化信用卡经营进行联合开发和方案部署，在联邦学习技术支持下进行金融风控模型训练。

银行数据库

以“数据”为线，银行前中后台的升级轨迹清晰可见。

如果说前些年的银行 科技 ，讨论度更集中在前台智能化应用，那么如今中后台建设开始更多地来到聚光灯下，讨论它们为银行数字化转型呈现的价值和意义。

这当中的一个重要模块，就是 银行数据库 的改造升级。

我们曾经报道，Oracle自进入中国市场以来，在银行数据库市场，一直具有压倒性优势，也是许多银行的采购首选。

由于长期使用Oracle，不少银行形成较严重的路径依赖。平安银行分布式数据库技术负责人李中原也曾向AI金融评论表示，系统迁移和重新建设需要大量成本，从单机变为多机群体，故障发生的故障发生的概率和维护成本都会加大，对整体系统运维将是巨大挑战。（详见 《银行业“求变”之日，国产数据库“破局”之时》 ）

但随着银行业务创新需求愈发复杂，传统数据库在技术边界、成本、可控性方面越来越不相匹配；采购数据库的来源单一也让银行陷入非常被动的处境。

而云计算的出现，让Oracle在数据库市场接近垄断的地位有所动摇，各大互联网云厂商杀入战场。

腾讯云副总裁李纲就表示，云化数据库胜在成本低、易扩容两大特点，任意一台X86的PC服务器就可以运行，理论上也有着无限的横向扩展能力，这都是Oracle等传统数据库难以企及的优点。

中国数千家银行由此获得更多选择余地，开始从集中式数据库迁移到分布式数据库，一场事关“大机下移”的漫长征途就此展开。

这场变革已有先行者，例如 张家港行 在2019年就将其核心业务系统放在了腾讯云TDSQL数据库上，传统银行首次为核心系统选用国产分布式数据库；2020年，平安银行信用卡的核心系统也完成切换投产，新核心系统同样采用了国产数据库。

在「银行业AI生态云峰会」上， 腾讯云数据库TDSQL首席架构师张文 就深入分享了张家港行和平安银行这两个典型的数据库迁移转型案例。

以 平安银行 为例，其体量之大，意味着应用改造更具挑战性。张文解释道，为了配合此次改造，应用引入了微服务架构对应用进行了拆分和解耦。对账号的分布进行了单元化划分，以DSU为一个逻辑单元，单个DSU包含200万个客户信息，单个DSU同时处理联机和账务两种业务。

但国产分布式数据库也同样还在成长当中，张文也指出了目前金融级分布式数据库面临一系列挑战点，除了有可伸缩、可扩展的能力，更要解决高可用性、数据强一致性，同时 探索 更具性价比的性能成本，以及为金融机构打造更易上手的、更产品化的成熟解决方案。

中台建设

“中台建设”这个热门关键词，不再是互联网公司的专属。银行也不例外，甚至更需要中台。

银行这样的大型机构，架构极其复杂，还有跨部门多团队的协作，海量数据日积月累之下如同年久失修的危楼，更需要及时、持续的治理。

在看来，银行拥有大量的数据、技术和人才，资源却往往“各行其是”，部门之间没有配合意识、独立造烟囱；技术流于表面，无法链接、深入，这造成了银行资源的大量浪费。

中台 的体系化建设和顺利运转，才能将这庞大体系中的“死结”一一梳开。

建设银行 监事长王永庆就曾指出：中台建设是商业银行数字化经营转型的关键环节，认为商业银行数字化转型的必然归宿是生态化、场景化。

尽管商业银行在多年经营过程中沉淀了一定的竞争优势，形成了各具特色的内部生态系统，但目前仍是封闭的、高冷的，还无法满足数字经济对开放式生态化经营可交互、高黏性、有体感、无边界的要求。

因此，建行也已在数据中台先行一步，其落地上概括为5U（U是统一的意思），包括统一的模型管理、统一的数据服务、统一的数据视图，统一的数据规范以及统一的数据管理。

为求轻松支撑亿级用户，实现高时效、高并发场景化经营， 招商银行 近两年也在中台和技术生态体系的建设上持续发力。去年年底发布的招商银行App 9.0，迭代需求点超过1800项，“10+N”数字化中台建设就占据了相当的比重。

如何构建金融机构需要的数据中台？

在「银行业AI生态云峰会」上， 360数科首席科学家张家兴 就用“三通三快”概括了数据中台的标准：

金融机构面对着海量用户、复杂业务，一个优秀的数据中台，必须是达到多业务打通，内外数据互通和用户关系连通，同时还要做到数据的实时处理快、使用快、需求响应快。

他进一步强调，数据与AI融合得非常紧密，如果数据中台和AI中台各自建设，两者之间将不可避免地存在割裂的现象。

基于此，360数科也推出了自己的数据AI融合中台，将最上层数据平台，到中间数据服务支撑的平台服务，再到整个数据资产的管理，到最下面整个数据技术架构的设计都进行调整，并且将自身沉淀的AI能力嵌入其中。

张家兴也在云峰会的演讲上透露，360数科研发了一项联邦学习技术——分割式神经网络，通过神经网络在高维空间，Embedding不可逆的特性，使得不同参与的数据合作方只需要传递Embedding向量，见不到原始数据，但最终可以使模型产生目标效果。

银行信贷智能风控

而在过去一年里，银行信贷风险管理，仍然是最引人关注的方向之一。

关注度一方面来自于，受疫情影响而剧增的贷款逾期和坏账风险，如何借助技术手段“端稳这碗水”，把握好信贷支持尺度，成为银行、消金公司和风控技术服务商们的开年大考。（详见 《信贷战“疫”：一场给风控的开年大考》 ）

而另一方面，2020年下半年起，针对金融 科技 或是互联网金融的监管“红线”逐渐清晰。例如《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，其中就明确提出了对商业银行的风险管控要求，和对合作机构的管理规范。

尽管结合AI、大数据的智能风控在银行 科技 应用中不再新鲜，但这并不意味着智能风控已经足够成熟—— 数据资源壁垒、自有数据累积、数据特征提炼、算法模型提升 ，被认为是大数据风控目前所面临四大困境。

某商业银行负责人就曾表示，在模型建设和模型应用过程中普遍存在数据质量问题，包括外部数据的造假（黑产欺诈）和内部数据的滥用等，在模型迭代方面，很多银行只追求迭代的速度和频次，而忽略了最终效果。

前百度金融CRO、融慧金科CEO王劲 进一步指出，数据规范和治理体系不健全，数据质量差且缺失率高，技术能力不足，复合型 科技 人才匮乏等因素都是银行等金融机构无法做好模型的重要原因。

王劲曾在有着“风控黄埔军校”之称的美国运通工作17年，负责过全球各国各类产品相关的700余个模型提供政策制度和独立监控。在云峰会上，他也结合自身二十余年风控经验，剖析了金融风险管理中的那些理念误区。

“很多人并不是特别理解，风险管理永远是一个寻找平衡点的科学。”王劲认为，风险管理平衡有着这样的核心三问：

他也解析了银行等持牌金融机构做好风险管理平衡的核心要素，谈到风险管理最重要的就是对数据的把控，“金融公司成立之初就要思考数据的生命周期。首先要从对业务产品和客户的选择当中，决定需要什么样的数据。”

数据战略是一个相对长期的落地过程，机构首先要立下数据选择的原则和条件：要考虑的不只是数据的合规性、稳定性和覆盖率，更要考虑数据的新鲜度、时效性和时间跨度。

从模型建设的角度出发，王劲指出，一个卓越的风控模型应当具备辨别力、精准度、稳定性、复杂度和可解释性五大要素，“原材料”数据、模型架构和算法的选择，衍生变量的出现，对模型的监控和迭代，以及对y的定义和样本的筛选，无一不影响模型的“锻造”。

在他看来，银行等金融机构如果能在身份识别和控制、数据安全管理、风险模型管理，和自动化监控体系方面，做到高效完善，将会是非常理想的一种状态。

RPA与内部流程优化

还有一个关键词，在各家银行年报中出现频率越来越高，那就是RPA（机器人流程自动化）。此前AI金融评论也曾举办 《RPA+AI系列公开课》 ，邀请到五位头部RPA厂商高管分享RPA与金融碰撞出的火花。

RPA的定义，很容易联想到2012年左右的“流程银行”转型潮。当时的流程银行，意为通过重新构造银行的业务流程、组织流程、管理流程以及文化理念，改造传统的银行模式，形成以流程为核心的全新银行经营管理体系。

如今银行的转型之战，全方位升级为“数字化转型”，内部流程的优化改造在AI和机器人技术的加持下持续推进，RPA也迅速成为银行数字化转型不可缺席的一把“武器”。

达观数据联合创始人纪传俊 在「银行业AI生态云峰会」上指出，RPA+AI为银行带来的价值，最明显的就是减少人工作业、降低人工失误，提升业务流程效率，同时也提高风险的预警和监控能力。

AI金融评论注意到，已有多家国有大行将RPA投产到实际业务中。

以 工商银行 为例，RPA在工行的应用覆盖了前台操作、中台流转和后台支撑等多个业务场景，在同业率先投产企业级机器人流程自动化（RPA）平台并推广应用，全行累计46家总分行机构运用RPA落地实施120个场景。

建设银行 同样也引入了RPA，建立国内首个企业级RPA管理运营平台，敏捷研发业务应用场景 100 个，实现人工环节自动化、风险环节机控化。

农业银行 方面则透露，农行目前还处于技术平台建设阶段，之后将以信用卡业务、财务业务等为试点落地RPA需求。其实施策略，是建设全行统一的RPA技术平台，面向总分行各部门输出RPA服务。

中国银行 在2017年底，旗下公司中银国际就已有RPA的概念验证，团队成功投产20个机器人，分别在不同岗位执行超过30个涉及不同业务流程的自动化处理工作，也与RPA厂商达观数据展开了合作。

纪传俊也在云峰会上分享了目前AI+RPA在银行各大典型场景的落地：

例如智慧信贷，面向的是整个银行最核心的流程——信贷流程，分为贷前、贷中、贷后三大阶段。其中涉及数据查询、数据处理、财务报表、银行流水等专业环节，需要完成基础信息的录入、尽调报告的审核，而这些环节中的大量重复劳动，可以基于AI、OCR、NLP等技术自动化完成。

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