2020年，对每个人都是非常艰辛的一年，也是金融 科技 沧海桑田的一年——线上金融进入强监管时代、金融 科技 监管框架雏形已现、银行掀起分布式核心建设的浪潮、区块链王者之相毕现、5G成为金融业门口的“野蛮人”。
让我们回首2020年，总结金融 科技 的高光和落寞，并由此展望金融 科技 的2021年。
线上金融，强监管降临
2020年开始，互联网贷款、供应链金融助贷、网络小贷、互联网保险、理财子公司的理财代销业务都受到严格限制。
2020年7月17日，中国银保监会发布了《商业银行互联网贷款管理暂行办法》,明确了 商业银行不得以任何形式为无放贷业务资质的合作机构提供资金用于发放贷款，不得与无放贷业务资质的合作机构共同出资发放贷款。 互联网贷款授信审批、合同签订等核心风控环节，应当由商业银行独立有效开展。商业银行对于互联网贷款借款人的身份核验，不得全权委托合作机构办理。
2020年9月23日，中国人民银行、工业和信息化部、司法部、商务部、国资委、市场监管总局、银保监会、外汇局联合发布《关于规范发展供应链金融支持供应链产业链稳定循环和优化升级的意见》，明确规定，不得无牌或超出牌照载明的业务范围开展金融业务；各类第三方供应链平台公司不得以供应链金融的名义变相开展金融业务。 未来无经营许可的供应链助贷将会受到打击。
2020年11月2日，中国银保监会、中国人民银行共同发布了《网络小额贷款业务管理暂行办法（征求意见稿）》， 叫停了网络小贷的跨区业务， 要求和流量平台注册地统一，明确了网络小贷公司在联合贷款中出资比例不得低于30%，明确了100万的单户贷款余额上限，限制了控股跨区域网络小贷公司的数量，提升了资本金的要求。
2020年12月14日，银保监会发布实施《互联网保险业务监管办法》，明确规定 非保险机构不得开展互联网保险业务。 互联网保险业务包括：一是提供保险产品咨询服务；二是比较保险产品、保费试算、报价比价；三是为投保人设计投保方案；四是代办投保手续；五是代收保费。与此形成鲜明对比的是，2020年5月2日，银保监会印发《关于推进财产保险业务线上化发展的指导意见》，要求 到2022年，车险、农险、意外险、短期 健康 险、家财险等业务领域线上化率达到80%以上。
2020年12月24日，华东地区某银保监局下发《关于进一步规范辖内存款市场若干问题的通知》。通知显示，该局明确要求辖内各类型银行机构不得通过第三方互联网平台或与其他第三方中介合作的方式吸收存款，已经开展合作的，即日起下架相关存款产品，终止合作。 第三方互联网平台未来将不能做存款业务，银行机构也要未雨绸缪，开拓互联网平台之外的存款渠道。
2020年12月25日，银保监会发布《商业银行理财子公司理财产品销售管理暂行办法（征求意见稿）》，明确规定， 未经金融监管部门许可，任何非金融机构和个人不得直接和变相代理销售理财产品。 那么，那些未经金融监管部门许可的互联网平台、产业链平台，是不能对外销售理财产品的。
线上金融强监管的大环境下，监管鼓励金融机构发展自有线上渠道，但是外部线上渠道将一片萧条。持牌金融机构是该“断、舍、离”，放弃只提供资金、依赖互联网渠道快速上量的打法了。撸起袖子，做笨功夫，自建特色场景，融入到产业链中去，“扎硬寨，打笨仗”，打造自有品牌金融产品，为自己的金融消费者提供本土化、差异化、可以持续促进粘性的场景服务，才是正途。未来也许会出现一种趋势，金融机构开始发展非金融业务了，银行的人开始给农民卖菜了，保险的人开始做 健康 科技 了，支付的开始做餐饮外卖了，未来金融机构招聘，可能不需要懂金融学的了，懂农业、物流、生物 科技 等的，可能更吃香。
金融 科技 ，监管框架初现
2020年是金融 科技 监管措施密集出台的一年，金融 科技 发展指标、金融 科技 监管沙盒、国家金融 科技 认证中心、国家金融 科技 风险监测中心都在这一年内尘埃落定。未来，金融 科技 产品要通过认证，要通过监管沙盒充分测试，并在风险检测中心的监测下，才能为金融机构提供服务，可以说并不容易。
2020年10月，中国人民银行发布《金融 科技 发展指标》标准，该标准从战略规划、组织架构、金融 科技 资金和人才投入、线上智能服务情况、风控能力、专利、软件著作权、金融 科技 应用和输出等方面对金融 科技 发展指标进行了详细阐述，对统计和量化考核金融机构的金融 科技 成果意义深远。
2020年人民银行共公布了9地64个金融 科技 监管沙盒项目。北京侧重于AI和区块链，深圳、雄安新区、苏州重点是数字人民币的试点；重庆侧重于风控技术对于小微金融 科技 和农村金融促进；上海侧重于基于区块链和大数据的产业链金融风控技术促进金融和产业链和数字政务的融合；杭州侧重于大数据、区块链和分布式账本技术；广州侧重于跨境金融服务安全和小微金融风控，这是因为广东外贸金融服务较多，制造业的小微也较多。
这9个地区基本上是一线城市，也是中国经济最为发达和活跃的地方，在这些地方做金融 科技 监管沙盒，有助于结合当地经济的产业链和 社会 生态，有助于做促进金融更好地融合实体经济的良好实验。另外，这些地方都有非常多的金融 科技 企业，可以为金融 科技 监管沙盒提供更多的技术支撑和实验样本。进一步试点，一要考虑小微企业客户的获得感，感知强不强作为评价依据之一，不能只是金融机构和金融 科技 企业试点，要了解客户对于试点的感觉；二要促进金融和场景、产业链的融合，这一直是金融行业的大问题，监管可以鼓励金融机构通过物联网、生物识别和AI等金融 科技 加深和产业链的融合，并促进融合的深度和广度，促进金融真正的覆盖产业链金融的全链条。
2020年10月13日，重庆国家金融 科技 认证中心有限责任公司在重庆成立，该中心将依托国家统一推行的金融 科技 产品认证体系，打造金融 科技 认证核心竞争力，建设一流的权威专业化认证机构，成为我国金融 科技 多元共治体系的中坚力量。
2020年10月23日，在2020金融街论坛年会政策发布专场活动上，中国人民银行金融研究所副所长莫万贵表示，央行将在京设立国家金融 科技 风险监控中心，未来金融 科技 风险将纳入全国的统一监控。
从上面这些信息来看，金融 科技 的监管框架未来将非常严密，和贷款的分类分级监控是一样的，都要到微观级别。
金融云，分布式核心建设浪潮
中国银保监会发布的《中国银行业信息 科技 “十三五”发展规划监管指导意见（征求意见稿）》（下简称《征求意见稿》），于2016年7月15日公开征求意见。《征求意见稿》指出：积极开展云计算架构规划，主动和稳步实施架构迁移。《征求意见稿》要求： 到“十三五”末期，面向互联网场景的重要信息系统全部迁移至云计算架构平台，其他系统迁移比例不低于60%。
除了上面的《征求意见稿》，2020年央行重新发布了3个金融云相关的标准，给金融云的建设提供了明确和具体的指引。2020年10月16日，中国人民银行发布《云计算技术金融应用规范技术架构》（JR/T0166-2020）、《云计算技术金融应用规范安全技术要求》（JR/T0167-2020）、《云计算技术金融应用规范容灾》（JR/T 0168-2020）等三项金融行业标准，结合金融云的运行机制与风险特性，从基本能力、网络安全、数据保护、运行环境安全、业务连续性保障等方面提出了有针对性的技术要求。
2020年是十三五的最后一年，金融机构建设金融云系统的压力倍增。各家银行建设金融云大多选择分布式核心系统作为切入点，但是具体思路各不相同：
一些成立时间较长的银行，不会一下子就将全行的业务都转移到分布式系统上来，而是从财富管理、xyk业务和互联网渠道等方面为切入点，建设分布式数据库系统，这样影响较小，可以逐步试点，逐步推广。
工商银行对公（法人）理财系统2020年完成了从大型主机到基于分布式数据库的分布式架构的改造。
光大银行2020年自主研发POIN微服务系统，推广容器云平台，全行应用系统上云率875%，光大银行还基于 TiDB上线了面向新一代财富管理平台的分布式数据库系统。
中信银行和中兴通讯联合研发的分布式数据库GoldenDB上线中信银行xyk新核心，支撑8000万xyk用户，日均交易金额90亿人民币，通过了4500 TPS的压力测试。
最近成立的民营银行，因为 历史 包袱小，可以一上来就高起点建设线上线下一体化的分布式核心系统，为基于金融 科技 进行线上存贷业务展业和线下线上融合会员发展提供强大支撑。
江苏第一家民营银行-苏宁银行，定位于 科技 驱动的O2O银行，历时2年打造， 2020年上线了自主研发的行业首个线上线下一体化分布式核心系统“云开”。“云开”基于“苏宁云”的分布式架构，将银行线上线下核心业务处理有效整合到一套系统中，解决了传统银行线上线下双核心带来的“用户数据割裂”、“研发运维成本高”、“不支持高并发交易”、“产品研发交付慢”等严重问题，系统已承载苏宁银行2500万用户和300万账户的日常处理，每天交易笔数150万。
但金融机构真的需要分布式架构么？如果只是传统业务，其实传统数据库就已经足够。一些银行平时的TPS不会达到几千甚至上万的规模。但是银行做互联网转型总是要做一些事情，如果能顺带降低IT成本，提升业务需求响应的敏捷度，优化系统架构，那就是有好处的。
目前金融行业使用的还是较低技术层级的分布式数据库、中间件、虚拟化等云计算的能力，我们很多厂商更推崇的是集成别人的解决方案和开源代码，掌握和贡献核心原生技术的较少，缺乏在全球有影响力的云计算核心技术。
业界云计算领先的企业在核心技术上有了较大的突破。由NASA和 Rackspace公司发起的云计算开源项目-OpenStack 2020年发布了第21版的平台（代号Ussuri），包括支持裸金融硬件配置的Ironic、支持容器化部署的Kolla、支持容器间IPV6通信的Kunyr、支持边缘环境负载均衡的Octavia。2020年Red Hat公司发布了面向K8S、取代Docker的新容器运行时技术CRI-O，在容器市场掀起了新的浪潮。IBM基于IBM Z服务器的高可用服务、Promontory合规技术、OpenShift容器平台，发布了IBM金融服务公有云，Promontory在合规方面支持反洗钱、制裁、反腐败、隐私与数据保护、网络与信息安全、消费者保护等服务，非常契合金融机构的需求。苏宁金融 科技 也于最近发布了历时十年打造的移动端开发DevOps平台mPaaS，支持线上金融APP的快速搭建和生成，包括一套客户端原生框架和组件库：3大研发框架、20多个基础技术组件，30多个功能性组件；一个移动中台：提供研发、测试、发布、分析、运营全生命周期的支持；支持跨平台，可以实现开发一次多端投放，并支持多渠道的精准营销和运营。
区块链，王者之相毕现
区块链2020年技术进展朝向保护隐私和提升效率方面发展。比特币重点在以下三个方面提升隐私保护和智能合约能力，即保护隐私的聚合签名技术Schnorr签名，提升比特币隐私性的智能合约解决方案Taproot，可扩展比特币智能合约灵活性和扩展性的默克尔抽象语法树MAST。闪电网络开始出现多部份支付技术（multi-part payment），将发送的资金分割成较小的金额，通过闪电节点到达接收者，这已经有了TCP/IP和分布式金融的雏形，但是闪电网络也面临以太坊的DeFi体系WBTC的挑战。以太坊20（Ethereum 20, ETH2）2020年12月1日上线，以太坊20有两个重大升级，一是从PoW(Proofof Work，工作量证明)升级到PoS(Proof of Stake，权益证明)，通过验证器和存入以太币来构建区块，可节约电力；二是部署分片链（Shard Chains），可以大幅度提升以太坊的吞吐量到10万TPS级别。Fabric 20实现了智能合约的去中心化管理，CouchDB增加了状态数据库缓存提升读取效率，用Alpine Linux来打包Docker映像降低空间占用。
区块链应用方面，迎来了几个里程碑：
比特币单价突破32万美元，比特币在加密货币市值的占比突破70%，在全球法币市值排行榜中排名第20，达到4990亿美元，以市值论已经成为全球第一大“金融机构”，超过了4800亿美元的VISA；
中国央行的数字人民币已经通过红包和零售支付的方式在深圳和苏州试点，支持离线钱包线下二维码支付、线下“碰一碰”支付和电商线上支付等多种支付方式；
单季度交易额达2470亿美元的PayPal公司宣布支持比特币交易；
新加坡最大的商业银行星展银行推出基于区块链技术的数字交易平台，提供数字资产代币化（非上市公司的股票、债券和私募基金支持的数字代币）、数字货币交易（比特币、以太坊、比特币现金、瑞波币和新加坡元、美元、港元、日元的互相兑换）和数字资产托管生态系统（数字资产加密密钥）；
分布式应用DAPP，分布式市场DeMa都有了重量级的应用，比如海伯利安地图，等等。
区块链技术加速成熟和实用化，王者之相毕现，毫无疑问将成为未来数字世界的基石技术。区块链在构建分布式金融互联网、分布式市场、分布式应用方面进展非常迅速，未来很快就有比特币之外的杀手级应用。
5G，金融业门口的“野蛮人”
金融停留在移动互联网时代已经太久，移动金融APP目前已经让消费者审美疲劳。目前的场景金融也大多没什么新意，无外乎电子账户、贷款、结算等基本服务。5G，是可能会给金融服务带来较大变革的突变型技术，目前全球移动通信用户数为56亿，未来将有全新的5G金融形态，只不过目前还在萌芽。
5G的核心技术有频谱共享、载波聚合、大规模MIMO、固定无线接入、网络切片。5G数据传输速率最高可达10Gbit/s，用户体验速率达到100Mbit/s，比4G LTE快100倍。5G网络延迟极低，低于1毫秒，5G为30-70毫秒。5G支持超大网络容量，提供千亿设备的连接能力。网络切片可以实现网络资源的虚拟化。
5G消息，是基于GSMARCS标准，支持文本、、音视频等多媒体格式，支持个人和个人之间的交互消息，也支持行业客户与个人之间的交互消息。5G消息，可以和手机通讯录完美结合，可以基于运营商的海量实名信息，确保对个人身份的识别。5G消息是手机协议栈的一部分，和微信不一样，用户无需下载APP就可以使用5G消息。
5G目前在银行中的应用还比较浅层次。比如，建行主要在智能网点里应用5G，比如金融太空舱、智能家居、共享空间直播、客户成长互动、安防监控等。工行已经向部分客户试点推出5G消息服务，在短信页面就办理银行业务，涵盖投资理财、办卡、贷款、缴费、智能客服、网点预约等20余项应用场景。工行客户无需下载APP、打开微信就可以完成业务办理。民生银行重点通过5G提供APP端的服务语音导航，还提供财富讲堂、 财经 知识、子女教育、 健康 讲座、税务讲解等等生活百科式的内容服务，民生银行还通过5G提供账户信息即时通、大额转账、卡片激活、密码管理、资产证明开具等服务。
传统保险定损和理赔流程是比较繁琐的，虽然已经优化，但是从拍照片到联系理赔专员最快也要2个小时，车主要打7、8个电话才能完成理赔。众安推出了“马上赔”车险在线理赔，在一个视频通话里走完从报案、查勘、定损、交单、理算到核赔、结案全过程，最快可2分钟下款。平安好车主APP推出“信任赔”，只需车主将事故照片上传APP，车主就可驾车离开现场，在3分钟之内获得理赔款。
运营商是对5G生态控制最深的角色，而且现在很多运营商都有金融牌照和金融 科技 公司。5G是断代技术的典型代表，一种断代技术的崛起，一定会伴随着势力版图的重新划分。从目前来看，5G消息对微信的颠覆已经在路上，多媒体消息、社交、视频和直播已经完全不需要独立的APP，而且移动运营商掌握海量的实名用户的信息，5G时代客户也完全不需要银行APP就能办理金融业务。如果说过去的十年，是电商金融时代，那么未来的十年有可能是5G金融的时代。5G就是金融业门口的“野蛮人”。
展望2021年金融 科技 的模样
金融 科技 对金融行业形态的改变之快，会超出我们的想象。
纯线上风控将成为 历史 ，线下物联网技术将加速和线上风控融合，形成线上线下一体的风控体系，加速物理世界融合数字世界，现在的物联网动产质押、智能头盔尽调、卫星小微风控都是案例；在全球区块链社区的强大支撑之下，比特币、以太坊20、FABRIC等区块链的性能/隐私优化将坚定地进行下去，分布式金融传输技术将加速发展，和跨链/侧链等生态技术同步发展，将加速形成以互联网世界为基础的分布式金融互联网生态，精简一切金融中介和中间机构，让金融回归价值本源；5G将开始大规模取代现有的金融服务渠道如网页、APP、微信和小程序，也会让机器和人，乃至机器和机器之间的金融交互成为可能。
青山遮不住，毕竟东流去
这个变化从不同视角来看，肯定有不一样的答案，这里从 财经 的视角来回答。多家银行纷纷设立金融 科技 公司，明显可见“金融”+“ 科技 ”是一个未来的发展趋势。
这里先来明确下在我国“金融 科技 ”的实际内涵。具体来说就是，当前我国发展金融 科技 的侧重点主要是在“市场基础设施服务”的细分领域，更多是强调前沿各类技术对持牌合规金融业务的辅助、支持和优化作用，技术的运用始终是围绕“金融”的内在规律和监管要求来进行。
这次在金融 科技 领域，那么多银行的陆续进入，可见金融 科技 已被很多传统金融机构上升到战略层面的考量以及核心竞争力所在。而变化是不可避免的，要求这些传统银行必须在流程、产品、风控、运营、场景等多领域进行全方位提升，需要 科技 为其扩张边界。同时，当前互联网巨头还是把控着电商购物、社交运营等多重场景，银行想要单q匹马杀出一条路相对比较困难，因而金融 科技 领域的跨行业、跨地域合作就自然产生，也会是今后很多中小银行走特色化、本地化的一条有效出路， 科技 干好 科技 的事，金融做好金融的事，相互链接，共同为客户提供开放式、体验式的金融服务。
在我看来，由于前几年互联网发展的弯道超车，我国数字技术是比较强的，目前在全球金融 科技 领域，是处于主导地位。但在实际的经济运行中，很多领域都没有得到金融 科技 充分的服务，这是目前存在的矛盾点。因此，银行这个代表着国家意志的金融机构的加入，能进一步催化金融 科技 行业的快速蜕变。
这是不可逆转的趋势，不是银行想这么做是时代推动着银行这么做：
一，互金公司给银行上了一课，金融还可以这么玩，成本更低，利润更好，银行以前只圈定服务优质客户以达到利润最大化，后面发现所谓优质客户以外的客户利润更大。
二，传统银行不管是几级支行还是社区银行，受地域限制在，其实成本都是很高，一方面监管一方面成本，和获利都是不成正比的，而互联网平台受众全国成本更低相对利润就更乐观了！
三，银行传统的营销模式在渐渐失效，以前电台，户外媒体都是非常有效的，但是现在越来越差，被迫转型被迫创新！
方向：大数据开发方向，数据挖掘、数据分析和机器学习方向，大数据运维和云计算方向
就业岗位：
1、大数据工程师
大数据工程师的话其实包涵了很多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等，各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘，平均工资也在11643元。
2、Hadoop开发工程师
职位描述：参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化。
3、大数据研发工程师
职位描述：
构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量。
4、大数据架构师
大数据架构师的招聘岗位有1446个，从招聘的薪资来看，大数据架构师基本薪资都是15K~60K，大数据架构师的薪资可以说是相当可观的，在大数据行业里，大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的，所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。
5、大数据分析师
工作职责:根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则
6需要有一定的计算机，系统，编程能力。dmer 的熟练使用。大数据主要有以下职位：
1）数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
2）数据架构师Data architect：对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
3）大数据工程师Big DataEngineer：收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。
4）数据仓库管理员Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。
5）数据库管理员Database manager：提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。
6）商业智能分析员Businessintelligence analyst：就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。
7）数据库开发员Databasedeveloper： 设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统；优化数据库系统的性能效率；准备设计规范和功能单证的分配数据库的项目；对数据库系统进行空间管理和容量规划；建立数据库表和字典；参与数据库设计和架构，以支持应用程序开发项目；执行数据备份和档案上定期；测试数据库，并进行错误修正；及时解决数据库相关的问题；制定安全程序，以保护数据库免受未经授权的使用；评估现有的数据库，并提出改进建议的执行效率；开发用于数据库设计和开发活动的最佳实践。
综述如下：
1、数据分析
现在无论是哪个行业的，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python给他们带来的工作效率是非常的大。
2、自动化测试
一切关于自动化的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提升工作效率。
3、人工智能
下个时代就是人工智能时代，很多人都在关注，而我们的Python同样可以做人工智能，这是一个潜力最大的选择方向。
Python简介
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
题主的情况属于分布式办公，所谓分布式办公就是多人同时在不同地点共同完成同一项任务，随着经济全球化发展，业务遍布全国各地成了常态，企业运营不得不采取去中心化的分布式办公方式。企业分布式办公最大的难点就是各个办事处／分公司间的沟通协作问题。
企业办公效率低大部分原因是沟通不畅造成的，提升办公效率解决沟通问题是关键，合适的通讯工具是良好沟通的基础，在互联网飞速发展的今天，企业内部不能只采用文字、语音这种相对落后、效率不高的通信方式。
可以尝试通过云视讯技术、文字、语音相结合的方式解决沟通问题，云视讯是一套采用云计算技术实现多方视频会议及视频业务应用的完整解决方案，可以从内部沟通、客户服务、人力管理等3个维度提升企业运营效率。
提升内部沟通效率
基于电子邮件、即时通讯工具等的文字通信和基于话机的语音通信是企业内部最常用的两种沟通方式，但受时效性较差、互动性不够、无法大规模开展的影响，满足不了企业高效沟通的需求。面对面视频通信相对以上2种沟通方式更高效，企业通过云视频会议系统能够实现异地办公、远程开会、远程沟通。
不管是企业的年度会议、表彰大会、公司年会等需要公司全员参加的大规模线上会议，还是月会、周会、晨会等部门内部召开的小规模会议，亦或是两人间的点对点线上沟通，云视频会议系统都能完美支持，最新提出的“1秒入会、2秒组会、3分钟部署”云视频会议服务标准保证了用户极简的 *** 作体验。
提升人力管理效率
人才是企业发展的基础，能否招到合适的人并把他培养好对企业的可持续发展非常重要。分布式办公给流程繁琐的招聘环节带来了更大的困难。而远程招聘的应用极大缩短了人才引入周期，受试者、HR、主管领导等通过网络就能进行“面对面”面试。
企业文化宣讲、新员工快速融入等都离不开一场场的员工培训，而分布式办公给培训师带来极大的挑战。使用远程培训应用后，讲师在培训室就可以对遍布全国的新、老员工进行培训，受训人员通过手机、电脑、会议终端等实时和培训师互动，实现1:1高清真人画面的沉浸式音视频效果，让你体验身临其境般的培训感受。配合AI、人脸识别技术和答题器外设，讲师能及时了解员工的学习和技能掌握情况。
提升客户服务效率
客户就是上帝，及时、有效、生动的和客户沟通并解答客户疑惑是业务人员能否顺利签单的重要影响因素。以往业务员仅有电话或当面拜访两种为客户提供服务的方式，前者互动性不够、后者实效性太差，都不是完美的解决方案。
云视频会议系统对传统服务模式进行了升级，业务员不受时间、地点、场合限制，快速和客户建立高清面对面连接。通过手机、电脑均可远程投屏展示PPT、演示稿、。使用电子白板、内容多方同步批注为客户深度讲解、建立互动，结束后还能回看全部讲解过程，不错过客户任何细微需求。
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