云时代金融科技:挑战与实践

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"3 金融科技智领未来-云时代的金融科技之路@李轶楠_云和恩墨1" 在当今的新经济背景下,金融科技(Fintech)正在引领时代变革,带来了一系列的挑战与机遇。云时代的金融科技之路是金融机构适应数字化转型的重要途径,其中涉及到云化互联、移动共享、数据驱动和跨界融合等多个关键点。 云化互联和移动共享是推动行业变革的驱动力。移动互联网的普及,使得人们的生活和工作越来越依赖于便捷的在线服务,如支付、购物、社交等,这促进了各行各业的快速发展变革。云技术因其快速迭代和资源共享的能力,已成为支撑这些服务的基础架构标准。 数据驱动的跨界融合是另一个重要特征。互联网企业逐渐将业务传统化,通过“互联网+”模式渗透到传统领域,例如金融行业。支付宝、余额宝、微信红包等产品就是这种趋势的典型代表,它们颠覆了传统的金融服务模式,使金融变得更加普惠和便捷。与此同时,传统企业也在积极进行互联网化转型,比如交通领域的12306购票系统、智慧城市建设和共享单车,这些都是数据和互联网技术结合的成功案例。 在这样的背景下,智慧智能和自动自治也得到了广泛应用。人工智能在海量数据的积累下崭露头角,通过自动化、自治技术降低运营成本,同时以智慧智能优化服务,部分取代人力。这种转变对于金融行业来说,意味着更高效的服务、更低的风险和更高的客户满意度。 金融科技,尤其是科技和数据驱动的创新,已经成为银行等金融机构的战略核心。招商银行和平安银行的高层领导都强调了科技和数据在企业发展中的重要性,提出投入大量资源发展金融科技,提升敏捷开发和云技术的应用,设立投资基金孵化相关项目,以期在智能科技时代抢占先机。 面对云时代的挑战,银行必须认识到最大的竞争可能来自非同行业的科技公司。因此,银行业需要加大金融科技的投入,以应对“异业”竞争。正如招商银行董事长李建红所指出的,银行不仅要在传统业务上保持竞争力,还要警惕那些可能颠覆行业的小企业。 2019年,招商银行更是将其公司章程修订,明确表示每年将不低于上一年度营业收入的3%投入到金融科技领域,这标志着银行对金融科技的重视达到了新的高度。 总结起来,金融科技的未来在于利用云技术、大数据和人工智能等前沿科技,推动业务创新,实现跨界融合,构建更加智能、高效和安全的金融服务体系。金融机构需要紧跟时代步伐,不断调整战略,以应对日益激烈的市场竞争。

import pyntcloud from scipy.spatial import cKDTree import numpy as np def pass_through(cloud, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="z"): """ 直通滤波 :param cloud:输入点云 :param limit_min: 滤波条件的最小值 :param limit_max: 滤波条件的最大值 :param filter_value_name: 滤波字段(x or y or z) :return: 位于[limit_min,limit_max]范围的点云 """ points = np.asarray(cloud.points) if filter_value_name == "x": ind = np.where((points[:, 0] >= limit_min) & (points[:, 0] <= limit_max))[0] x_cloud = pcd.select_by_index(ind) return x_cloud elif filter_value_name == "y": ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >= limit_min) & (points[:, 2] <= limit_max))[0] z_cloud = pcd.select_by_index(ind) return z_cloud # -------------------读取点云数据并可视化------------------------ # 读取原始点云数据 cloud_before=pyntcloud.PyntCloud.from_file("./data/pcd/000000.pcd") # 进行点云下采样/滤波操作 # 假设得到了处理后的点云(下采样或滤波后) pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000000.pcd") filtered_cloud = pass_through(pcd, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="x") # 获得原始点云和处理后的点云的坐标值 points_before = cloud_before.points.values points_after = filtered_cloud.points.values # 使用KD-Tree将两组点云数据匹配对应,求解最近邻距离 kdtree_before = cKDTree(points_before) distances, _ = kdtree_before.query(points_after) # 计算平均距离误差 ade = np.mean(distances) print("滤波前后的点云平均距离误差为:", ade) o3d.visualization.draw_geometries([filtered_cloud], window_name="直通滤波", width=1024, height=768, left=50, top=50, mesh_show_back_face=False) # 创建一个窗口,设置窗口大小为800x600 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(width=800, height=600) # 设置视角点 ctr = vis.get_view_control() ctr.set_lookat([0, 0, 0]) ctr.set_up([0, 0, 1]) ctr.set_front([1, 0, 0])这段程序有什么问题吗

2023-06-10 上传
2023-06-08 上传