未来十年最有发展前景的行业是?

未来十年最有发展前景的行业是?,第1张

1、专业讲师

中国梦实现,社会物质财富极大丰富,未来文化一定会繁荣昌盛。而文化行业里面,教育培训是重点,人们在拥有丰富的物质财富的时候,普遍会缺一种产品,那就是精神产品。

灵魂的痛苦是最大的伤,中国人普遍没有宗教信仰,为别人提供精神上的寄托,将成为一种行业。谁在某个领域具有专长,如心理咨询师、健康管理师,或是能给予别人精神寄托的讲师,都将成为高收入阶层。

2、金融分析师(CFA)

中国目前最赚钱的公司都是商业银行,人民币的国际化会让人民币未来具有现在美元的地位,成为国际性的储备货币。人民币有一天也会像美元一样在全世界推高资产价格,通过人民币升值再回收流动性,向全世界收取铸币税。

3、AI人工智能行业

人类的发展就是不断地解放我们的双手双脚的过程,无人驾驶汽车、无人驾驶轨道车、机器人保姆、工人、售货员,机器人统计员、律师,未来机器人无处不在,会让很多行业的工种消失。

有人曾经做过未来十年将消失的工种预测,如:电话销售员、客服、仓库工人、收银员、电话接线员、快餐店员、快递员、洗碗工、生产线质检员等,所以你现在正从事这些行业,可能就要为自己另做打算了。

4、收藏业

俗话说,乱世黄金,盛世收藏。未来人民币只会越来越多,各类文物、艺术品、书画等的收藏,将成为一个非常可观的资本增值的行业。做收藏就是做投资,相当于把别人的时间买来卖,通过一段时间的沉淀会带来更多的收益。当然我们还会得到文化的洗礼和修养的提升,经历更多的体验。

5、环保产业

围绕个人及家庭的环保治理和健康预防相关产品和行业市场广阔,商业模式创新将会层出不穷,都将会有巨大的吸金能力。相关行业的研究和市场拓展将具有巨大的收入潜力。

金融本身或许并不直接产生价值,但它可以融入所有行业中,间接地加速价值的产生。

——馨金融

洪偌馨、伊蕾/文

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2003年初,亚马逊的创始人贝索斯醉心于一本叫做《创造》(Creation: Life and How to Make It)的书,作者史蒂夫·格兰德(Steve Grand)是20世纪90年代的一个视频 游戏 「生物」的开发商。

这款类似后来很流行的「养成」系 游戏 ,可以让玩家在电脑上培育自己的「智能生物」。格兰德总结创造「智能生物」的奥义是:专注于设计简单的计算构件——原语,然后就可以坐等那些奇怪的行为出现。

尽管《创造》的内容有些生涩难懂,但并不妨碍它在亚马逊内部快速流行起来。因为当时,公司内部正对于是否要做一个互联网「基础设施」而激烈辩论。

而按照格兰德的说法,再复杂的智能系统也是由无数小设备、代码像积木一样从底层搭建起来,最终形成一个有机的生物体,进行自我地迭代和进化。这种观点启发了贝索斯,也推动了亚马逊云的发展。

后来的故事大家也都知道了,就像比尔盖茨抓住了个人计算机革命的红利,让微软引领了整个PC时代。贝索斯则预见到了「数据大爆炸」的未来:每家企业都会需要灵活的储存和计算能力,而云服务的出现彻底改变了计算经济。

所以,成就伟大企业的要义,除了超凡的远见,更重要的是要成为 商业的基础设施

而当下,数字经济高速发展正在重塑所有行业,伴随着5G的发展,物联网、云计算、大数据等技术也将愈发成熟,并与商业的融合不断加深。那么未来,还有什么可以成为新商业重要的润滑剂、加速?

或许金融 科技 是其中一个答案。

最近在360数科首届技术开放日上,首席科学家张家兴提到, 未来每家公司都需要金融 科技 服务。 它可以提升企业效率、增强用户黏性,进而让企业更有市场竞争力。

事实上,金融 科技 作为商业基础设施的认知由来已久,尤其是在美国,从超商巨头沃尔玛到物流巨擘美国运通,他们都可以为用户提供金融服务,也借助 科技 的力量让企业跨越了周期,成为了商业世界的王者。

回看国内,过去几年伴随着移动互联网时代的来临,新技术的应用推动了新经济、新金融的演进。一批金融 科技 企业趁势而起,并经历了商业市场的磨砺和发展周期的考验,比如那些已经上市和即将上市的几家金融 科技 巨头。

如果说这些行业巨头的崛起是抓住了中国从PC向移动互联网转轨的时代机遇,并在过去几年里完成了商业模式和核心能力的锻造;那么眼下,无疑又迎来了一个新的市场「拐点」。

张家兴提到,在360数科在过去几年的实践中感受到了巨大的市场缺口。

例如,各类场景端,零售、医疗、制造业等都在加速数字化转型升级的过程中,不管是B端自身内部,还是对外的C端服务的过程中都越来越多地出现了金融 科技 的身影。

还有大量的金融业机构,更是加大了金融 科技 应用的力度和深度。甚至把它作为了下一步战略转型的关键驱动力。尤其在今年疫情发生之后,「无接触」金融成为了主流趋势。

事实上,长久以来金融都被认为是 社会 经济生活的「血液」,而金融 科技 的核心则是以技术提升金融服务的效率和效果,当它与商业发生更紧密的融合时,势必将成为一种能够提供更高效服务的基础设施。

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我们也可以换一个角度来看:为什么金融 科技 可以成为商业的基础设施?

这几年,「熵减」成为了企业发展和管理中的一个网红词。它源于物理学上的概念——熵增定律,也被称为热力学第二定律: 一切自发过程总是向着熵增加的方向发展。

「熵」在物理学中被用于计算系统的混乱程度,因此,我们可以简单理解为,大至宇宙、国家,小至企业、个体,在一个封闭的体系里,在外界不加干扰自然发展的过程中,终会进入无序混乱的状态,甚至最终走向毁灭。

以企业发展为例,「熵增」被认为是一个必然的趋势。

由于企业经营规模扩大,管理的复杂度也随之增加,边际效益往往会开始递减;再加上外部的技术进步、新商业模式层出不穷、产业周期规律等等因素,就会对企业构成源源不断地威胁,最后就表现为「企业创造价值的功能失效」。

这也是为什么这个概念会被引入现代管理学领域,备受许多企业家推崇。

华为创始人任正非就曾多次引用这个概念,并以此为华为不断推动开放创新的动力,包括优化组织架构管理、加大研发投资结构,归根结底都是为了对抗「熵增」,实现「熵减」。

一家公司尚且如此,一个行业更是如此。360数科CEO吴海生也在分享中提到, 相比其他很多传统产业,金融行业更需要对抗「熵增」。

他举例说明到,金融行业是一个财富创造能力极强的存在,而财富本身就容易给企业带来腐败等问题。再比如,金融行业掌握着其他企业不敢奢求的海量数据,在数据成为新「财富密码」的今天,数据的管理和运用不当将带来难以想象的灾难性后果。

此外,金融机构拥有庞大的线下网点和团队,一家大型金融机构动辄就有数万名员工,这也及容易带来管理低效、人员冗余甚至业务变形等等问题。而在数字化转型提速的今天,这些问题就变得格外突出。

一个典型的案例是美国零售之王「富国银行」,它曾在2016年爆出的「假账户」丑闻——其在未经用户允许的情况下开设账户并违规收取费用,最终被监管机构处以天价罚金,零售业务也受到了极大打击。

复盘事件的过程可以看到金融企业所面临的「熵增」挑战——曾经的「交叉」销售战略不再奏效,边际效益开始衰减,而员工也在KPI的压力之下逐渐走向了无序与混乱。

那么,今天再来看金融行业,到底该如何对抗「熵增」、实现「熵减」呢?

吴海生在分享中总结了几个关键点:

其一是 「开放」 。他认为,越开放的公司越能够引入新的观点,让自己变得更加有序。这也是任正非和贝索斯反复提及「熵减」的原因,企业必须打破封闭体系,不断检视自身,推动进化与迭代。

以金融 科技 中最为重要的人工智能应用为例,数据、算法,再加平台本身构成了一个滚动的「飞轮」,数据衍生了算法,算法给平台赋能,平台有了更好能力在吸引了更多用户,进而产生更多数据。

而在这个过程中,数据的积累、算法的演进与能力的共享很难完全由某一家企业独立完成,尤其在移动互联网时代。数据增长和技术演进的速度越来越快,企业需要更加充分的协同、合作才能使「飞轮」转得更快,实现能力的进化。

其二是 「技术」 。企业可以通过「持续的技术投入和开放的形态」变得更加强壮。

我们也可以看到,眼下无论是传统金融机构还是金融 科技 公司,他们对研发投入的占比都在不断提高,这也是整个行业不可逆的发展潮流。

事实上, 科技 与开放两个关键词本来就是让金融 科技 行业安身立命的关键,以此拓展了触达范围、提升了服务效率并从一开始就打破封闭的商业生态,而连接和共生的本质则让商业的能量进一步释放。

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那么,在实践中,金融 科技 对抗「熵增」上的效果如何?

众所周知,过去几年,金融 科技 给支付行业带来了一次近乎颠覆式的变革。

工信部数据显示:截至2019年9月底,我国移动互联网用户总数约1598亿户,使用手机上网的用户为1304亿户。而根据此前益普索的测算,第三方移动支付在网民中的渗透率高达969%。

毫无疑问, 移动支付已经成为了中国商业的基础设施, 它大大地提升了支付效率,加速了金融线上化的进程、催生一大批新的商业模式,并由此累积了海量数据反过来进一步加深了金融 科技 应用的广度和深度。

互联网贷款又是另一个典型案例。通过人工智能、大数据等技术的应用,互联网贷款的发展让服务群体进一步「下沉」,贷款的人群、场景、产品形态也都发生了不小的变化。

以360数科为例,在过去4年里,它服务了超过15亿用户,以核心千人的员工规模撬动起每年超过2000亿的GMV规模,增长速度之快、触达人群之广是传统的金融服务方式难以想象的。

达到这一目标的核心就是将AI技术逐步应用于贷前、贷中和贷后的全流程。

比如360数科自主研发的Argus风控引擎,通过对于后台数据的复杂风控计算,可以做到自动过滤和监测风险人群、智能决策、并且实时监测贷中风险变化,评估用户资质变化、实现智能催收、智能客服等。

数据显示,Argus为360数科拦截新型风险人数超过了100万,自动过检率超过了99%,保护资产超过700亿,日均挽回损失1000万,平台欺诈损失率小于02%。

在AI能力不断成熟的基础之上,360数科将这些能力向金融机构开放,为其提供五大解决方案:数字化营销方案、数字化运营方案、数字化风控方案、数字化贷后方案,以及智能金融全链路方案。

360数科2020年二季报显示,平台 科技 业务占比提升至269%,综合 科技 服务收入占比已接近50%。结合前面提到的AI「飞轮」来看,其开放策略之下交易与数据的积累使得平台的「飞轮」自动高速运转。

在数字化成为日常的未来,每家企业都在努力成为 科技 公司,而每家 科技 公司都有一个AI大脑。 金融 科技 企业在数据、技术方面的积累,在业务发展过程中所锻造的能力,也使得其在AI时代有了更大的舞台。

尽管金融 科技 的发展一直伴随着很多争议和挑战,但今天来看,在金融这件事上,大多数人享受到了更便捷、高效、灵活,甚至低成本的服务,这也证明了金融 科技 蕴藏着改变整个商业格局的潜能。

无论未来如何发展,金融 科技 都在数字时代留下了最深刻的烙印。

发展历程:十年来大数据产业高速增长,我国信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早,2011年,工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一,为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起,“大数据”首次被写进我国政府工作报告,大数据产业上升至国家战略层面,此后,国家大数据综合试验区逐渐建立起来,相关政策与标准体系不断被完善,到2020年,我国大数据解决方案已经发展成熟,信息社会智能化程度得到显著提升。

市场规模:2020年市场规模超6000亿 维持高速增长

中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出,2018年以来,大数据技术的快速发展,以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合,持续加速技术创新。与此同时,伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮,各地与大数据相关的园区加速落地,大数据产业持续增长。

赛迪顾问的数据显示,2020年中国大数据产业规模达6388亿元,同比增长186%,预计未来三年保持15%以上的年均增速,到2023年产业规模超过10000亿元。

市场格局

——细分市场格局:软硬件占据行业主要市场

目前,我国的大数据产业尚处于初级建设阶段,从市场结构来分,大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。

根据《IDC全球大数据支出指南》,2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储,占比超过40%,其次为IT服务和商业服务,两者共占336%的比例,剩余由254%的大数据软件所构成。从软件角度来看,2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses),并且IDC预计,三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。

——应用市场格局:互联网、政府、金融为大数据主要应用领域

从具体行业应用来看,互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展,合计规模占比为776%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高,研发力量雄厚,在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节,与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外,工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域,数据量大、产业链延展性高,未来市场增长潜力大。

发展趋势与前景

——发展趋势:数据治理成为大数据发展的重要方向

——发展前景预测

据赛迪顾问预测,2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元,2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上,前瞻测算,到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

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>现在的物联网金融应该用物联网在物流仓储领域的应用更加恰当,因为都是利用RFID标签对相关货物、抵押物进行所在地、状态等信息管理,并将相关数据供给银行、保险公司等做金融方面的参考。纯粹按这个概念的话,亚马逊的物流仓促就很符合物联网技术概念。
如果题主不是指这种物联网金融,可以更详细的描述问题进行探讨。

京东方物联网解决方案在金融领域的应用主要包括以下几个方面:

金融设备智能监控:通过物联网技术实现金融设备的实时监测、远程控制和故障预警,提高设备的稳定性和安全性,降低维护成本。

金融安全防范:利用物联网技术建立金融安全监控系统,实现对ATM机、钞箱、安全门等金融设备的全方位监测和实时响应,防范盗窃和安全事故。

资产管理和追踪:利用物联网技术实现金融资产的实时追踪和管理,包括货币、贵金属、文物等高价值资产,提高资产的安全性和管理效率。

数据分析和风险管理:通过物联网技术实现对金融数据的采集、分析和挖掘,帮助金融机构实现风险管理和预测,提高金融业务的决策能力和效率。

金融客户服务:通过物联网技术实现金融客户的个性化服务,包括智能化问答、个性化推荐、智能语音识别等,提高客户体验和忠诚度。

综上所述,京东方物联网解决方案在金融领域的应用具有广泛的应用前景和市场潜力。


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