特许全球金融科技师

【特许全球金融科技师CGFT读书会回顾Ⅲ】:智能RPA实战

日期:2020-09-08

上周六晚(9月6日),上海高金金融研究院联合机械工业出版社举办了第三期线上“CGFT读书会”。

 

此次读书会精选今年在RPA领域很有影响力的《智能RPA实战》这本书,从实战角度讲解“AI+RPA”如何为企业数字化转型赋能,从基础知识、平台构成、相关技术、建设指南、项目实施、落地方法论、案例分析、发展趋势8个维度对智能RPA做系统解读,为企业认知和实践智能RPA提供全面指导。

 

本次读书会首次采取线下分享和线上直播相结合的方式,吸引一批学员和业内人士来到现场聆听和交流,更添几分亲切感。


 

特许全球金融科技师,CGFT,金融科技,RPA 

 

嘉宾

 特许全球金融科技师,CGFT,金融科技,RPA 

陈运文

达观数据创始人兼CEO

 

主持人

 特许全球金融科技师,CGFT,金融科技,RPA 

张伟

上海高金金融研究院兼职研究员

金融科技公司解决方案专家及高级风控总监

 

一、对话访谈解读《智能RPA实战》 

 

《智能RPA实战》这本书由RPA龙头企业达观数据出品,上市一周即荣登京东新书榜,得到了RPA中国、上海财经大学、德勤、中国工商银行、平安、新浪、百度、阿里等行业知名企业专家的推荐,广受读者好评。这本书写作背景也值得一说, RPA技术首先在北美流行起来,并在过去几年迅猛发展,而中国从2019年开始RPA技术才真正兴起,市场上缺少系统性介绍智能化RPA的书,机械出版社邀约和疫情期间专心写作,《智能RPA实战》这本书应运而生,迅速面世。

 

主持人

对于书中RPA核心技术方面,陈总能否给一个概念性的介绍?同时对于在座的金融科技相关从业者,如果想进行RPA方面的工作,需要具备哪些知识和技能以及怎么样提升?


陈运文:从产品价格角度来说,RPA的核心有设计器、执行器、控制中心和人工智能这四部分,需要做很多技术研发来把四部分功能做得完善。金融行业的从业者可以通过两种方式进行参与,一是直接使用RPA技术,因为它的使用并不复杂,今天RPA机器人已经完全可以做到无代码、傻瓜化的方式;二是参与RPA本身产品或解决方案的研发,金融专业人士一般很清楚人工工作的流程,使用RAP技术能让机器人助理帮你去完成这项工作,实现办公自动化,从而提高工作效率,使用RAP技术、参与其解决方案的研发,未来市场非常广阔,机会巨大。

 

主持人

这本书从8个维度对智能RPA做了系统解读,陈总能不能从这8个方面先概要性介绍一下书内在的写作逻辑和结构以及各个部分的主要内容?


陈运文:对这8个部分,首先从入门的角度来说,第一部分给大家介绍一下RPA的基本概念以及相类似的技术与它有什么关联,在RPA技术诞生前,其实我们用到了很多相关的技术,比如外挂技术,RPA可被认为是外挂技术一个最智能化的升级版本,书中对RPA技术的历史发展沿革做了详细介绍,还有它和其他云计算、大数据、人工智能、 BPM等IT技术是怎么样相互融合的。

 

第二部分从偏计算机工程的角度来解析RPA的产品,包括它的架构、构成部分、哪部分有什么功能等。

 

第三部分我会介绍一下智能化的RPA还有哪些核心技术,比如文本处理、文本挖掘技术,OCR光学字符识别的技术,还有知识图谱等具体应用RPA完成智能化服务时很关键的新技术。

 

第四部分是项目运营优异COE——RPA机器人卓越中心,卓面向大型企业运用RPA时,需要有一个方法论来协调管理你企业的各种资源和业务流程,让人和机器人更好地相互配合,如何更好的进行业务协调调度在讲项目运营的过程中会给大家做解读。

 

第五部分会给大家介绍企业要真正使用计算机技术时,该怎样一步一步完成和实施以及实施过程中有哪些注意事项。

 

第六部分分好几个小章节,每个小章节都会分享RPA今天已经在哪些行业有比较典型的应用了,比如企业财税、金融、大型政企等很多领域,其实都有落地的一些应用。

 

第七部分案例分析会分享不光是在中国、还有在全球范围应用RPA非常成功的一些企业,RPA用在哪些地方、给他们创造了哪些价值。

 

最后第八部分会分享几个RPA技术的未来展望,在中国应用RPA的企业占整个行业不足1%,还有99%的市场是有待开拓的,这些开拓的市场未来会用在哪些地方、会产生什么样的价值、发展趋势会做一个详细的介绍。

 

特许全球金融科技师,CGFT,金融科技,RPA 

 

二、嘉宾主题演讲:RPA技术与应用


嘉宾主题演讲:RPA技术与应用

 

陈总首先介绍了RPA的基本概念,RPA全程是Robotic Process Automation,译为“机器人流程自动化”,它的定义是通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术,按规则自动执行相应的流程任务,代替或辅助人类完成相关的计算机操作,形象来讲就是数字化劳动力(DigITal Labor)。

 

他还提到,RPA技术目前在全球科创领域广受追捧,得到了非常好的推广和应用,并用动图展示了多位达观RPA数字员工同时自动进行各类文档智能操作的场景,机器人自动控制键盘和鼠标,像人一样完成日常工作,速度快、效率高。

 

作为一种人工智能的办公应用技术,RPA常见业务动作有材料填报、文件管理、内容核对、Office文档编辑、邮件处理、票据处理、数据传输处理等,能广泛应用到企业的业务部门和职能部门的各项工作中,带来的价值包括更高效、更准确、更便宜三方面。智能RPA或IPA (Intelligent Process Automation)目前重要的技术有IDPS (文档智能审阅)——智能化自动处理各类文档以及OCR (光学字符识别)——随时随地无纸化办公等。

 

随后,陈总详细介绍了RPA在企业财税领域的应用,它被广泛地应用在财务各个业务流程场景中,通过PPT动图场景演示能非常直观的了解。

 

最后陈总分析了RAP的发展趋势,未来机器人能从基础运维、数据填写搬运向高级的判断分析类流程发展,智能RPA将助力各行各业降本增效、自动化升级转型,将带来未来办公形态的大规模革新。

 

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三、互动交流

 

主持人

非常感谢陈总的精彩分享,在一个小时的分享里详细介绍了RPA的基本概念和新技术应用场景以及发展趋势。接下来是交流互动环节,在场的同学有问题可以随时提问,我这边也提前准备了几个问题,想跟陈总做一些深入的交流和探讨。第一个问题,刚才介绍了RPA最核心的功能就是释放简单重复工作的劳动力、提升运营的效率,那么在更深层次上,比如说对商业模式等方面有什么影响和意义?


陈运文:我觉得商业模式可以从两个角度来看,一个是对人工智能或者RPA这种企业来说,这个是一个新的市场机会。此前业界以为企业软件或者数字化研发,已经到头了、到一个瓶颈期了,应该说在过去20年时间里面,大量的软件或IT行业的发展是靠把原来在纸质的线下工作线上化、电子化,靠这样的一波红利来推动上一轮IT的信息化的变革。下一步的红利其实就是当一个企业完成了数字化的革命以后,要从数字化向智能化去发展,所谓的智能化就是把原来靠人工的文档资料处理、日常办公处理等工作无人化、智能化、自动化。所以,对很多科创型企业来说,这个是一个千载难逢的好机会,打开了新的IT信息革命的一扇大门。

 

二是对于金融行业企业来说,这也是一次提升核心竞争力的非常好的机会。今天金融行业的很多企业其实严重依赖员工,高大上的背后有大量偏低端、繁琐辛苦的工作,需要依靠大量员工去做,这也限制了他们的竞争力。智能化的RPA技术可以提高金融行业的运作效率,因为其本身已经完成了数字化改造,如果抓住了智能化这一波改造,就能在同业竞争时拔得头筹、提升效率、获得更好的商业机会。不管是从事企业信息化的企业,还是运用RPA技术的金融机构乃至大型企业,把握机会就能创造更高价值、实现商业模式创新,比如国外很多采用机器人租赁制度等。未来围绕机器人力资源的生态可能会出现,更多新的商业模式会产生。

 

来自海空网的学员


我有三个落地层面的问题,第一个是RAP通过操作鼠标和键盘自动来进行运维,是否能实现并行的工作流,还是同人工一样每个机器人都必须配置一台电脑?第二个问题是RAP在后台自动运行,申请人是否会占据大量的市场资源,导致系统功效的大幅下降?第三个是关于OCR技术,PPT里就提到它的识别率不能达到100%,我个人了解到这个识别率在不同的场景下实际上有比较大的区别,我们现在比较多用样本学习这种方法来提升识别率,请问未来大概多长时间内能实现智能化识别,而不再需要大量的样本学习去达到较高识别水平?


陈运文:这三个问题都问的很好,也是在实际应用部署过程当中很多客户非常关心的问题。

 

第一个问题是说是不是要为每位员工配一个电脑,然后安装机器人,前面已经介绍到机器人有不同类型,一部分是有人值守型的机器人,一部分是无人值守型的机器人。有的处理流程需要人和机器人打配合,尤其是一些复杂流程,或者特别关键性的工作,像这种情况下,通常会把机器人安装在个人电脑里或者所谓办公电脑,机器人做完以后会通知你,比如弹窗通知呈现结果,需要人工确认或者人工完成一些工作才能继续下一步,这种我们称为人机协同的工作方式。这种方式下通常会给员工配机器人,甚至一个员工配一个或者两三个机器人。还有一种叫无人值守型机器人,相对来说工作流程特别明确,机器人从头到尾都可以完全完成。这些机器人可以装在企业的后台服务器上,不用专门配置电脑,机器人在后台更换流程、默默干活、完成操作,所以我们需要根据集成类型来判断机器人的安装方式和人机协同的方式。

 

第二个问题是占用资源情况,今天机器人占用的资源和基层处理工作的复杂程度密切相关的,日常简单的工作现在普通的电脑能完全胜任了,类似普通的集团或个人的PC机完全能支持一个集成的运行。哪些需要耗费资源呢?刚才提到,机器人要做票据OCR识别、文档资料的要素审核等复杂的流程判断时,需要用知识图谱、调取各行业知识图,我们称为AI模块或智能化组件的,其实是耗费资源的。通常我们的部署方式是将这些AI组件安装在一些企业的后台服务器上,其运算能力非常强劲,机器人可以跟这些服务器做协同、互相配合。这些电脑和服务器的成本其实很便宜,多花几千块钱就可以,这对企业有强大的吸引力。

 

第三个就是您提到的OCR的准确率问题,确实在今天OCR基础还未达到特别成熟的阶段,用OCR来识别难免会有一定的错误。这些问题通常有几种解决方法,一种是人机协同的方法,前面已经举例说明过;第二类是OCR识别很多时候是可以利用行业知识补充来进行识别的,比如发票或财务报表等典型场景,有的发票打印模糊,甚至有折痕、有揉搓,很多时候有些字段比如金额无法辨认,但是金额数据和很多上下文相关,即使字段识别不出来或者识别错误也没关系,可以用其他字段做交叉印证,去提高识别准确率。有些文字缺失也可以根据上下文进行语义识别来自动把字重新识别正确。这些需要用高级的AI模块来实现,模块仍在不断进化,专业人士也花了很多心血开发技术,大胆预测一下,OCR技术随着计算机运算能力的强大以及各种硬件的进化,我觉得在5年之内相关技术也能达到非常高的水平,能大幅度提高我们日常工作的效率。


特许全球金融科技师,CGFT,金融科技,RPA 

来自原创投资的学员


我也有3个问题,有两个是行业的,有两个是执行层面的:一是在企业服务落地场景上面,RPA落地时欧美跟国内市场的主要区别或者难点会在什么地方;二是据我了解,国内企业在做安全落地时,其业务流程的解耦除了设计器之外,还会有什么样的其他方式;三是关于数据获取,通过页面去读取数据的这种爬虫的技术方式,现在当前是否可做,有些是通过APP层面去读取手机屏幕的技术,RAP是否已经实现了?


陈运文:中美RAP的市场差异点这个话题很大,我简单说几个我看到的观点:首先,中美付费习惯和意愿不一样,甲方客户采购方式的习惯本身就不一样,在美国订阅付费非常流行,而中国甲方客户尤其是大的甲方客户,还是喜欢走一次性大规模的支出采购,而不是每年付费,这会导致中国RPA落地实施时,在商业模式方面跟美国会有很大差异,原因有很多很复杂,就不展开说了。其次,中国智能化RPA应用场景跟美国也略有差异,在中国目前利用的比较成功和成熟的还是大型金融机构,尤其是市场化机制比较灵活的板块机构,他们对效率提升追求非常大。但同时由于社会对机器人的认知还在慢慢接受的过程,很多大型企业在观望期,他担心机器人出问题无法追责,所以中国很多大型企业目前使用RPA还是在观望或尝试阶段,很难有勇气真正大规模的应用,社会的接纳会有滞后,接受新技术需要时间和过程积累,需要耐心等待。最后就是应用场景的技术,在美国RPA公司和AI公司的配合非常好,而在中国公有化的服务受到很大限制,很多大型企业处理内部文档资料、票据合同时,坚决不会调动公有云服务,把比如表格票据传到外面去,还是坚持所有的系统都要私有化部署、加强内部部署,因此部署方式也和国外有很大差异。中国整个系统的IT部署交付方式、付费方式,使用阶段、系统交互方式都和美国有很大的差异,要因地制宜、设计针对中国应用场景和市场的解决方案,才能真正的去适应中国市场。

 

第二个问题是关于企业流程的解耦方式,现在有的行业是尽可能把已实施的流程模块化,很多流程大同小异,在同行业中很多企业也能很好地赋用已有的流程模块,我们现在称之为既有子流程又有流程的组,也叫流程的Group,流程过程中可以打包成组件,很好的进行复制,可以提高流程服务效率。另外,现在流程实施也是尽量有工作通过后台调接口或者数据库对接的方式,会更加灵活。

 

第三个问题关于数据的获取,RPA用在数据获取上面是非常管用的技术,在传统爬虫技术用HTTP的方式访问失效时,一般万能的方式是用RPA机器模拟人去完成操作、控制数据,所以也经常在行业里面用来做各个系统数据爬取的工作。手机爬取是可行的,我们也已经实现了,但有一个问题在于手机属于私密设备,通常爬取时很多时候会涉及到比如APP的封禁,可能会侵犯很多APP的利益,所以我觉得RPA技术是可行的,但是技术的商业落地还是要考虑很多的法律法规,以及它带来的价值高低。

 

主持人

在这里先插播两条来自B站网友的提问——研发RPA程序需要掌握哪些底层的技术,研发工程师包括哪些角色岗位?


陈运文:做研发,基础的代码编程能力肯定是需要的,比如Java、Python、Windows等软件开发基本能力都需要,那么在具体开发RAP时,我们又会分成不同的岗位,包括核心的技术研发岗位、测试岗位、系统运维岗位以及RPA实施的岗位,不同岗位是不同的定位。做RPA软件本身的研发,我们又分成前端,比如涉及到Windows系统开发工作,你需要了解Windows整个底层的SDK等操作系统的功能,因为机器人要去模拟键盘鼠标,其实是在操作系统层面工作的。提到产品界面的开发,设计器和控制中心也好,它其实都是有前端界面的,所以我们需要前端工程师,会写Java的,会写前端的需求量等。还有会涉及到算法的工作,需要算法工程师——对机器学习人工智能的算法有所了解,这是机器人里面最难的功能。RPA研发所涉及的岗位,对特定行业特定场景和业务流程,需要对此非常熟悉专家参与,对业务处理的规则有丰富的经验,来从事RPA的落地实施是非常好的。目前整个行业最稀缺的人才是跨界的人才,既懂一部分的人工智能RPA的技术,又懂比如金融行业的业务,这种人才在市场里面特别抢手、前景光明。

 

主持人

来自B站的第二个提问,提到非常更细节的问题,我们看到的RPA很多功能是涉及到从网页抓取要素进行自动填写,那么对于网页元素的捕获方面会涉及到哪些技术点,遇到网页有框架式结构的,可能无法正常捕获,还有涉及到非标准化操作的地方是怎么处理的?


陈运文:对网页的捕获有好多种技术,平时看软件看不出来,但如果了解计算机的相关语法就比较清楚,当网页内嵌了一个复杂结构,或者说它干脆就是客户端软件,有很多时候没有接口去拿元素信息,有个万能的方法就是通过界面元素的定位,也就是用OCR技术(图像识别)去定位元素,达观目前已经实现了相关技术,叫万能抓取器。它跟人一样,不管你网页的外观和后台所用语法,就看网页最后的长相,看网页里面按钮的边和条,以及网页元素的视觉信息、背景颜色等。通过计算机视觉的方式去定位元素,是更复杂的一种技术,它运算消耗的性能要更多,但是通用能力更强,可以支持所有界面的元素捕获。所以有很多技术,既有从代码的角度出发的,也有从界面角度出发的,都可以去捕获元素。

 

主持人

来自B站的第三个问题是如何进入行业,特别是对于之前不从事 RPA相关工作的人员来说?


陈运文:首先进入RPA最方便的方式,就是加入我们达观数据。如果有对RPA感兴趣的同学,其实可以参与RPA社区的讨论,现在网上有很多社区论坛等,里面都有很多资料,其其中有试用版的免费软件可以下载,自己可以学习试用一下,以加深对软件的深层次理解。另外我觉得如果有心并且能够参与到RPA学习和工作中,是非常有价值的。《智能RPA实战》这本书里其实也初步介绍了RPA软件的功能等,感兴趣的同学可以首先熟读这本书,相信会对RPA的理解加深层次,然后加入一家RPA的厂商,我相信一定能入门。

 

数学专业的在读学生


我有两个RPA算法工程方面的问题,第一个问题像刚才您提到的债券募集说明书,其应用场景的容错率是非常低的,如果在信息抽取上遇到了Bad case,达观是怎么避免或者降低?第二个问题是像Google的Bot模型,表现好但是开销比较高,我想问一下达观现在应用的NLP模型里,Bot的占比大概有多少能到百分之六七十吗?


陈运文:两个问题都挺专业的。做文本信息抽取时,准确率其实是非常关键的因素,比如证券募集说明书的抽取,对字段准确率要求是非常高的。如何来实现高准确率呢,目前是做大量的迭代和训练的,采集了大量数据后,通过人工标注平台让人类专家去标注文档,标注完了再让计算机算法去抽取文档,将抽取结果和人类专家的结果进行比对,一旦出现错误就反复训练模型,直到模型迭代了成百上千次后能和人类进行抽取的结果完全一致。这种做大量数据训练和反复迭代逐步提升计算机标注水平,可以把Bad case可以逐步消减掉的。最后如果仍遗留有Bad case,还是交给两位人工专家进行手工补足,即人类生态手工辅助的结果,反过来又会促进模型进一步的迭代和升级的,我相信未来一定能够超过人工水平。Bot模型非常管用,今天几乎我们所有的NLP应用场景,无一例外的全部用Bot作为语言的运用训练模型,其实我们也是国内最早把Bot用到中文应用场景的,我们针对中文的语言现象对Bot做了自己的修改,效果其实很好。从运算量的角度看,Bot的运算分为训练阶段和使用阶段,训练阶段用户量非常巨大,但是模型训练好以后,在落地应用时运算速度挺快的,而且能支撑所有的应用场景。最新公布的叫GDP3模型,是Bot模型最新一代的升级版本,它运算量比过去又大了好几个数量级,效果又好了一大截,计算机变得越来越聪明,也能处理更多的复杂的公司工作,因此我们对文字资料智能化处理的未来发展是充满信心。

 

保险公司的学员


我就提两个问题,一是智能RPA主要针对于企业来讲,能提高效率、降低成本,那对于个人来讲能否有更多的应用?二是RPA的应用场景跟金融机构目前的项目的系统是什么关系、能产生什么样的作用?是不是智能IRPA只是套了RPA的帽子,本质上讲的还是智能化的问题?


陈运文:目前RPA系统对个人来说比较昂贵,主要的采购方还是企业来采购的,但我相信未来我们每个人都可以采购RPA(提前助手)来帮我们完成一些重复枯燥的工作。它本质上就像说的,就是帮减轻工作负担的。因为可以想象一下,我们把人的工作,而人去做创造性的工作。保险行业利用RAP来做智能化应用其实本质都是一样的,都是让智能化的软件能代替人去工作,比如保险的核保索赔、受理填写等,其实可以把大量简单重复的工作智能化、自动化,我相信在国内的金融行业乃至国内大型企业里面,这也是未来的发展趋势,可能以后去公司打开大门,一看一堆电脑在那边工作,没有人,这可能是未来的办公的形态。在中国,智能化发展未来还有十几年二十年的路要走。

 

中行信托学员


我们公司已经在报销流程中应用了RPA智能机器人的场景,对于报销等较简单的流程实施,可能只需要跟财务人员进行交流就可以了,我想问一下,未来中国构建行业知识图谱时,其采取的形式是实施人员跟专业技术人员交流去获取知识后再实施,还是先招聘专业的金融从业人员,跟工程师一起把流程把金融类的知识图标准化之后,再去给全市场的人用,未来行业经营方式可能是什么样子的?这可能关系到未来的行业从业人员的结构。


陈运文:未来更有可能的方式是刚才您说的后者,即需要有专业的团队,构建行业知识后逐步共同协作来构建制度、开发出知识图谱,最后推而广之在全行业得到应用。这种构建过程不是简单说说,还是如前面提到的,机器需要通过大量的文档资料的训练工作来提升准确率和效率,未来就能更多应用在信托行业的业务领域,其他的领域也如此,都可以地构建出很多知识图谱,现在是正在开拓当中,还有很多难题要攻克,但这也是吸引人的地方。

 

主持人

这边还有几个比较有意思的问题,第一个问题是像刚才介绍了很多RAP的功能,它更多的是解决简单重复性的工作,那么智能化和AI技术体现在哪些点上,怎样让机器人更聪明?


陈运文:机器人如果落地实施时,所有务实的企业一定是由简入难的,先把简单的活先干了,再开始干稍微复杂一点活,最后再干更难的活。今天机器人的智能性体现在它干的活的复杂程度,以债权募集说明书为例,可能长达几十页,又或者招股说明书,长达100多页,还包括上市公司准备上市前一大堆的文档,文档内容有没有问题,符不符合证监会的要求,有没有隐患,有没有瑕疵,有没有数据不一致的地方,有没有不符合法律行为规范的地方,这些就是复杂的工作。

 

主持人

还有一个问题是,RPA与之前特别是科技从业人员熟悉的,比如外企脚本自动化和自动化业务流程系统的本质区别在哪里?


陈运文:RPA本质上只是更高级版本的自动化系列的流程,原来只有自动化处理流程,而且全部要靠写程序代码来实现,但RPA可以通过拖拉拽的方式,不用写代码就可以完成很多的流程自动化,大幅度的降低了使用机器人的门槛。第二个区别是觉得传统批处理脚本很难完成复杂工作,只能完成流程特别明确的工作,但加上智能化模块以后,提前批处理脚本比原来要聪明很多,能处理那些模糊地带的工作,所以这也是我觉得和传统的批处理脚本存在很大差异的地方,可以把它理解为更高级更聪明更智慧的2.0版本。

 

主持人

最后的问题是,最近几年金融科技还有智慧金融行业都非常受关注,达观数据是金融科技行业中非常有代表性的企业,上海高金学院最近几年也是加大对金融科技人才的培养。那么从陈总的从业角度来讲,对于金融科技人才所需的知识技能有什么建议,对人才的职业的发展有什么建议?

陈运文:我的建议第一条是得多少得懂计算机的编程原理或编程思路,比如Python语言的开发等;第二条是需要开拓视野,了解到全球金融科技的发展潮流,RPA技术在全球来看,在金融领域的应用是最多而且最成功的,技术也是从国外引进到国内,所以眼光要看长远一点,学习借鉴国外的新技术,比如类似的智能化连接技术及其应用场景,提前了解技术就能在人才的成长培养和应用方面占到先机了。国内现在RPA领域应用型的人才特别稀缺,可以通过交大高金提前了解金融科技的全球发展动态、技术发展脉络,提前做学习和准备,未来一定是可以大放异彩的!

 

四、主持人总结

 

非常感谢陈总的精彩分享。刚才也介绍到对于金融科技行业的人才的培养是非常重要的,上海高金学院从今年开始发起了CGFT的项目,对于广大的金融科技从业人员来讲,应该是非常好的学习机会和平台。CGFT全称是特许全球金融科技师,由上海高金融研究院发起,上海交通大学上海高级金融学院学术指导,然后由管会教育提供互联网创新模式支持和渠道的支持;目标是打造金融科技的人才技能认证、人才教育培养和人才价值生态三大体系。在技能认证这一块,建立认证考试的体系和人才认证的评价标准,对于学员的价值在于提升就业转岗晋升发展的竞争力,对于企业是可以提供知识技能品质的依据、辅助人才的选拔,然后在价值生态这一方面为人才搭建专业交流的同业资源平台以及终身学习的体系,为社会提升人才教育促进行业的交流。在培育培养这一块,CGFT覆盖了金融科技核心知识技能的在线课程体系,为各位学员做到学以致用和灵活运用。


 

CGFT一级课程:精金科应用之“术”

 

特许全球金融科技师,CGFT,金融科技,RPA 

 

CGFT二级课程:明数字转型之“道”

 

特许全球金融科技师,CGFT,金融科技,RPA 

 

CGFT三级课程:识行业前沿之“势”

 

 

行业前沿


1、行业前沿技术与趋势,特别是近两年内金融科技行业新概念、新方法、新技术、新趋势,包括但不限于如下专题:开放银行、数字化转型、数据中台、数据化运营、联邦学习、知识图谱等

2、近两年内金融科技行业研究报告

3、近两年内金融业和金融科技行业监管政策

 

应用实务

金融科技行业应用实务与分析,针对特定业务场景设计解决方案,并对行业热点和前沿趋势发表较有深度的观点。