达优高科 一、国内金融业人工智能服务商有哪些？
索信达控股（简称：索信达，股票代码：http://03680.HK），他们是中国金融业AI大数据服务厂商，国内很多银行业金融机构的数字化、智能化转型，都是找索信达合作的。他们提供咨询服务+AI大数据解决方案产品+技术服务。
二、人工智能对银行业，财务会计行业，金融业有影响？什么影响？
税务管理是管理、监督和执行税法及相关法规的组合。在国家和地区司法管辖区，税收征收被视为最优先事项(Sikka 2010; Ferrantino，Liu，and Wang 2012; Hasseldine and Morris 2013; Tian et al。2016)。税务管理的过程是复杂的，需要适当的基础设施和规模可观的高效劳动力来监督这一过程(Carnahan，2015)。个人和跨国公司经常滥用特定国家的税务管理漏洞和逃税(Lenz 2020)。税收对于一个国家实现其可持续发展目标至关重要。Tax 用于发展项目，如基础设施建设，应对气候变化，减少贫困。每年全球逃税损失达5000亿美元，其中很大一部分发生在撒哈拉以南非洲、拉丁美洲和加勒比的南亚国家和其他中低收入国家(Cobham 和 Janský，2018年)。税务是一个复杂的过程，由于监测和检查个人和跨国公司的纳税申报表所需的时间和费用，很难查明税务欺诈行为。此外，由于跨国公司在不同国家开展业务，因此很难查明税务欺诈行为，因为这些公司一般通过将利润转移到低税率地区来逃税。数字化可以帮助纳税人在线注册和提交纳税申报表。它还可以帮助税务从业人员在数字平台上审计和评估纳税申报表，减少税务欺诈和错误(Ernst and Young 2016; Kashyap 2017)。
此外，人工智能在没有人工智能存在的情况下被机器验证，可以通过区块链监控税务管理。个人和公司的税务信息可以存储在一个区块链平台上，税务机关可以在这个平台上监控税收过程。人工智能有助于减少人类对税收的参与，加快税收征收过程。在税务管理中引入人工智能工具，例如机器学习，可以帮助亚洲及太平洋地区国家增加税收和减少逃税，提高其平均收入。在发达国家，税务管理受到高度监管，复杂的技术被用来管理税收和分配。尽管亚洲及太平洋地区在税务管理过程中缺乏关于人工智能的理论和实证研究，但在拉丁美洲、新兴国家和其他发达国家(González 和 Velásquez，2013年; Faúndez-Ugalde，Mellado-Silva 和 Aldunate-Lizana，2020年)的背景下，已发表了若干关于人工智能、数字化和机器学习的研究报告。亚洲及太平洋地区国家关注人工智能和机器学习的研究大多是在中华民国的背景下进行的(Zheng，Zheng，and Ye 2016; Huang 2018; Zhang 2020)。这种在亚洲和 Pacifc 国家人工智能和税收管理研究上的差距对于调查是至关重要的。因此，这项研究探讨了该地区国家所面临的问题和挑战，这些国家希望将人工智能纳入税务管理。
每个国家都有不同的税收管辖权，不同国家的征税程序也各不相同。亚洲和太平洋地区的国家可以遵循新制定的全球报告倡议(GRI)披露207-4，其中要求公司向公司经营所在的司法管辖区报告经济、财务和税务信息(GRI 2019)。这将简化和加速税务管理程序，帮助税务当局交叉核对在亚洲和太平洋国家经营的跨国公司的税务信息，并惩罚这些公司的任何逃税行为。这项研究为亚洲和 Pacifc 国家将机器学习技术纳入其税务管理提供了一个整体模式，并建议在 GRI 披露207-4之后进行全面的税务披露。这项研究的结果有助于亚洲及太平洋地区的监管者和决策者修订税务管理，并纳入人工智能，以降低成本，提高其税务管理的效率和透明度。此外，这些基金可以帮助政府监控逃税行为，并惩罚涉案的个人和公司。
2.2人工智能在亚太地区税务管理中的应用背景。
税务管理涉及管理税务合规，以查明和防止税务过程中的非法活动(Khwaja，Awasthi 和 Loeprick，2011年; Faúndez-Ugalde，Mellado-Silva 和 Aldunate-Lizana，2020年)。税务管理部门还提供教育和服务，帮助纳税人以最小的复杂性履行其税务义务(Khwaja，Awasthi 和 Loeprick，2011年)。根据他们管理纳税合规的授权，税务当局应该获得并采用新技术来改善税务管理。新技术正在显著改变国际政治，帮助扩大全球市场，并降低大量收集信息的成本(Bardopoulos 2015)。税务管理部门尤其关注数字化，区块链和自动化(Vishnevsky 和 Chekina，2018)。为了使税务管理过程自动化，税务机关应该将其税收生态系统数字化，这将有所帮助税务机关利用复杂的人工智能技术更快地侦测出税务欺诈。
一些亚洲和 Pacifc 国家已经开始将他们的税务管理数字化。例如，斐济和萨摩亚为海关管理采用了海关数据自动化系统，新西兰采用了 GenTax 软件处理税务(亚洲开发银行，2020年)。亚洲和太平洋地区的国家也在其税务管理中应用其他工具，如大数据、生物特征识别、区块链、聊天机器人和机器人过程自动化。
生物特征识别是利用个体的生物特征(如面部、声音、视网膜和指纹识别)对个体进行自动识别。税务机关广泛使用生物特征识别来验证个人身份。亚洲及太平洋地区在税务管理中采用生物特征识别的著名国家包括孟加拉国、柬埔寨、斐济、日本和新西兰(亚洲开发银行，2020年)。生物识别减少了欺诈，节省了时间。例如，自2011年新西兰税务局推出语音生物识别技术以来，已核实了800万通电话，客户使用语音识别技术平均每通电话节省了40秒钟(经济合作与发展组织[ OECD ]2016年; 新西兰税务局2018年)。
中国还将在税务管理中引入区块链。计划在其税务管理中引入区块链的其他亚洲及太平洋国家包括阿塞拜疆、哈萨克斯坦、吉尔吉斯共和国、印度尼西亚、马来西亚、新加坡和越南(Asian Development Bank 2020)。澳大利亚、新加坡、印度和中华人民共和国正在其税务管理部门积极使用聊天机器人应用程序，而其他经济体系，如印度尼西亚、中国香港、大韩民国、马尔代夫、新西兰和越南正计划推出聊天机器人(亚洲开发银行，2020年)。印度还在税务管理中引入了机器人过程自动化，澳大利亚、马来西亚和新加坡正在实施机器人过程自动化(亚洲开发银行2020)。
中华人民共和国还在税收方面引入了税务机器人。这些是第一个“面对面的税收”智能机器人，可以收集扫描的纳税人信息，认证和核实纳税人信息，从而提高税务管理过程的效率(Feng 2017)。这些机器人还减轻了税务机关和与税务管理过程相关的人员的负担(Huang 2018)。纳税人还可以检查系统中相关的税收规定，并向机器人询问任何税务问题(Feng 2017)。
此外，人工智能在税务管理中越来越受到许多国家的欢迎。值得注意的亚洲和太平洋(pacific pacific)国家，包括马来西亚和新加坡，已经将人工智能纳入税收。澳大利亚、中华人民共和国、印度尼西亚、大韩民国、马尔代夫和新西兰已经或计划在税务管理方面引入人工智能(亚洲开发银行，2020年)。
2.3文献综述
新技术正在改变国际政策，最大限度地降低信息收集成本，缩小国家之间的差距，并扩大全球市场(Bardopoulos，2015年)。在税务管理中，数字化、机器学习、区块链和自动化的使用正在获得巨大的动力，因为它们具有显著的加速税务管理过程和降低成本的能力(Vishnevsky 和 Chekina，2018)。然而，在税务管理中使用新技术在启动数字化进程时会产生额外的费用(Faúndez-Ugalde，Mellado-Silva 和 Aldunate-Lizana，2020)。
以往的研究侧重于识别税务欺诈的各种数据分析和机器学习技术(Faúndez-Ugalde、 Mellado-Silva 和 Aldunate-Lizana，2020年) ，如数据聚类分析(Liu，Pan 和 Chen，2010年; González 和 Velásquez，2013年; Assylbekov 等，2016年)、模拟(Llàcer 等，2013年; Noguera 等，2014年)、关联分析(Wu 等，2012a; Matos，de Macedo 和 Monteiro，2015)分类(Chen and Cheng 2010; Hsu et al. 2015; Kim，Baik and Cho 2016)和强化学习(Abe et al. 2010; goumagas，Hristu-Varsakelis，and Saraidaris 2012)。研究人员通常使用聚类算法、自组织映射和层次聚类来识别税收异常(Williams and Christen 2007; Liu，Pan and Chen 2010; González and Velásquez 2013; Assylbekov et al。González 和 Velásquez (2013)应用聚类算法对具有相同行为的纳税人进行聚类。
其他研究使用自组织地图来识别具有可疑行为的异常团体，这些行为可能表明税务欺诈(Williams 和 Christen，2007; Assylbekov 等，2016)。研究人员还使用模拟来识别税务欺诈的原因(Antunes，Balsa，and Coelho 2007; Noguera et al。2014)。自2010年以来，研究人员已经使用基于图表的方法来识别逃税(Tian 等，2016; Tselykh 等，2016)。
机器学习和基于图表的方法帮助税务机关检测逃税。然而，这些模型只能区分逃税组和非逃税组(Ruan 等，2019) ，并且不能识别组织结构(Ruan 等，2019)。因此，在使用机器学习和基于图表的模型(dre ewski，Sepielak 和 Filipkowski，2015)时，识别逃税者网络并揭示他们在逃税中的角色至关重要。
2.4人工智能在税务管理中的优势
个人和公司的纳税申报表包含大量关于纳税的信息(Rahimikia 等，2017)。税务机关很难审计和监控这么多信息。然而，纳税申报表也存在漏洞，使得逃税成为可能。因此，税务管理人员应该使用人工智能来识别参与逃税的公司和个人。人工智能可以帮助税务管理人员减少纳税人破产、避税和不合规的风险(Rahimikia et al。）
一般来说，税务检查包括三类: 手工检查、计算机检查和举报检查(Wu 等，2012b; González 和 Velásquez，2013; Tian 等，2016)。与人工选择案例和举报——最耗时的税务检查方法——相比，基于数据挖掘的计算机方法是发现逃税最有效、耗时最少的方法，因此是税务管理人员进行税务检查的首选方法(González 和 Velásquez，2013年; Tian 等，2016年)。神经网络、多层感知机神经网络、和谐搜索引擎优化算法、遗传算法、支持向量机、逻辑回归和决策树是研究人员用来检测逃税的一些人工智能形式(Goumagias，Hristu-Varsakelis，and Saraidaris 2012; González and Velásquez 2013; Warner et al. 2015; Rahimikia et al. 2017)。
在税务管理中引入人工智能还将有助于各国政府更仔细地监督跨国公司的税务实践。亚洲及太平洋国家应采用 GRI 207-4披露的国家逐国税务报告条例，并在各自组织的在线平台上记录税务细节，以提高税务管理的准确性和速度(GRI 2019)。汇总的税收数据将有助于监管机构交叉检查跨国公司的税收信息，并发现不匹配和异常的纳税。在人工智能的帮助下，税务机关可以实时比较所有公司的税务数据，快速发现税收漏洞，并采取必要措施打击非法逃税(Huang 2018)。为了加快这一进程，100多个国家已同意经济合作与发展组织(oecd)旨在减少国际企业逃税的税基侵蚀和利润转移举措(Viglione and Deputy 2017)。
2.5人工智能能帮助控制税务欺诈吗？
人工智能是一种工具，它可以处理来自不同集群的数据，并在没有精确指令的情况下做出判断(Milner 和 Berg，2017)。数字化和人工智能已经逐渐开始改变整个税务管理过程。人工智能现在可以帮助税务审计员发现错误，根据个人和公司的特点对账目进行分类，点击一下就可以比较不同司法管辖区的税法，并指导个人和公司选择合适的税法(Huang 2018)。人工智能正在帮助税务审计员节省时间，使他们能够进行重复和耗时的过程与点击。
大型会计公司正在采取战略行动，在税务管理中采用人工智能。普华永道(PwC)、德勤(Deloitte)和毕马威(KPMG)正率先在税收领域采用人工智能。普华永道提出了一个集成模型，将来自多个来源和电子表格的财务和税务数据收集到一个共同的平台上(普华永道2015)。这减少了手工收集和汇编数据所需的时间，提供了更清晰的数据，并减少了在使用传统电子表格时可能发生的数据操作(PwC 2015)。普华永道还提出了一个未来的模型，通过维护税收、金融和第三方之间的信息流，提高生产力、改善数据质量和降低风险的税收生态系统(PwC 2015)。
毕马威推出了一个新的技术支持的税务遵从解决方案，称为毕马威解决方案。这是一个完全自动化的税务流程，允许中国的公司管理他们的税务义务(毕马威2018)。在中国的税收系统中，政策是复杂的，而且变化频繁(Huang 2018)。人工征税过程耗费时间，传统的征税方式会带来多种风险。人工智能可以帮助税务审计员监控税收过程，减少税务欺诈和逃税的风险。它还提高了税收的效率，增加了政府收入。此外，德勤美国公司开发了一种监督式学习工具，可以利用自然语言处理和机器学习工具提取合同中的条款(德勤，2019年)。这有助于减少税务管理中的偏见和欺诈。
由于税务欺诈是许多国家面临的最严重问题之一，每年造成数十亿美元的损失，受影响国家的税务当局正在不断努力查明这一问题(Pérez López、 Delgado Rodríguez 和 de Lucas Santos，2019年)。西班牙是受税务欺诈影响最严重的发达国家之一，税务欺诈超过了西班牙国内生产总值(gdp)的20% (Herwartz，Sardà，and Theilen 2016)。由于税收对一个国家的经济至关重要，发现税务欺诈是税务当局的一个重要目标(Pérez López，Delgado Rodríguez，and de Lucas Santos 2019)。亚洲和太平洋地区(pacific pacific)的许多国家都在税务管理中引入了人工智能，以降低成本，防止逃税。人工智能可以帮助税务当局发现欺诈行为，并有效地分析税务报告。机器学习工具，如多层每感知器神经网络，支持向量机，和逻辑回归与协调搜索使用优化算法，是最有效的估计欺诈检测(Phua et al。2010)。税务机关应该建立一个强大的人工智能基础，并实施最相关的人工智能和机器学习工具，以检测税务欺诈和逃税。
2.6在税务管理中采用人工智能的问题和挑战
由于税务世界是多样化的，遵循一套特定的规则来解决复杂的问题。分析和解决复杂问题的技巧在税务领域是必不可少的。参与这个过程的人使用多层次的技能来解决税务相关的问题。另一方面，人工智能更多地依赖于概率模型，其中决策是根据纳税人的数据做出的(Deloitte 2019)。税务从业人员不愿依赖机器，因为机器可能会做出错误的决定，因为他们缺乏解释机器生成的结果的技能。此外，人工智能需要一支既懂编码又懂税务管理的专家队伍来构建机器可读的算法。在税务管理中采用人工智能的高成本可能会影响亚太地区发展中国家和低收入国家(如阿富汗、孟加拉国、尼泊尔和巴基斯坦)的税收收入。
高质量的数据对于数据生成的税收决策至关重要。如果数据不可靠和有效，机器可能会误解结果。因此，数据应该是真实的，以产生可靠的结果。当可靠的数据可用时，下一步就是对机器进行编码，指示它如何处理这些数据。主要的挑战出现在指导机器朝正确的方向前进。分析师在开发正确的模型以提供优异的性能方面面临挑战。很少有税务从业人员具备培训机器、理解数据和解决过程中产生的挑战所需的专业知识(德勤，2019年)。
此外，亚洲和太平洋地区(pacific pacific)国家的税法是多功能的，而且变化频繁。应该更新条例，使人工智能应用程序能够有效地进行税务管理(Huang，2018) ; 否则，税务管理过程可能提供误导性的税务信息，延误税收征收。由于人工智能仍处于开发阶段，它不能更新税务管理信息本身(Huang 2018)。个人必须手动将税务信息输入到人工智能系统中。因此，机器学习的知识对于处理税务数据是必不可少的。税务从业人员缺乏知识和培训可能会导致税务管理方面的问题。因此，税务当局应该集中精力指派合适的候选人来执行这些任务，并提供必要的培训以提高他们的效率。
税务界面临的另一个挑战是，客户和税务专业人士不愿接受新技术。虽然机器可以产生可靠的结果，客户仍然希望主题专家审查机器完成的工作(德勤2019)。此外，税务专业人士担心，这些机器在税务过程中的存在会贬值它们的存在，增加参与风险。这种观念阻碍了税务管理过程，带来了额外的成本，耗费了更多的时间。机器可以做大量的重复性工作，节省税务管理的时间和成本。
2.7结论和政策建议
本研究以亚洲及太平洋地区(Pacifc)为背景，探讨人工智能在税务管理方面的应用。在这个地区，中华人民共和国、马来西亚和新加坡是在他们的税务管理中采用人工智能的先驱。人工智能可以帮助各国追踪税收异常情况并发现欺诈行为。人工智能可以帮助亚太地区(Asia and pacific)的国家控制税收流失，更快地处理纳税申报表，减少逃税行为，并避免与税务欺诈相关的额外成本。印度和马来西亚最近在处理商品和服务税以及电子审计方面使用了人工智能。亚洲和太平洋(pacific)的其他国家应该为了更大的利益而引入人工智能。尽管这项技术最初可能会增加各国的成本,假以时日，各国将从中受益，节省时间，杜绝税务欺诈和逃税行为。在治理和法治薄弱的国家解决逃税问题可以节省数百万美元，增加国家发展项目的税收收入。
亚洲和 pacific 的国家也应该遵循同样的税收管辖权，以减少税收法规的复杂性和差异。亚洲和太平洋国家可以调整新制定的关于逐国报告的 GRI 披露207-4，以简化和加快税务管理程序。这亦有助税务当局交叉核对在亚洲及太平洋地区营运的跨国公司的税务资料，以及惩罚这些公司的逃税行为。
本文的研究结果对税务机关、监管机构和企业具有一定的参考价值。税务机关可以使用机器学习工具有效地监控税务管理过程。数据分析和机器学习模型可以帮助税务机关发现逃税行为，并采取必要措施阻止本地和跨国公司的逃税行为。人工智能可以帮助税务机关减少与传统税收程序相关的成本，因为税收征收和抛售过程冗长而且涉及复杂的文书工作。这一发现也有助于企业实时监控活动，并迅速适应区块链平台的变化。这个过程中的任何异常都可以通过区块链平台检测出来，该平台实时更新税务信息。因此，税务欺诈很容易被识别出来。
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三、金融业分类？
1、银行业（包括商业银行、中央银行、政策性银行、信用社、城市合作银行等）
2、证券业
3、保险业
4、信托业
5、基金业
6、财务公司
7、投资银行业
8、典当行业也算特殊的金融行业之一
四、金融业务与人工智能：重新定义招聘模式
金融业务与人工智能的结合
金融业务一直以来都是人类社会的重要组成部分，随着科技的发展，人工智能逐渐渗透进金融领域。人工智能在金融业务中的应用范围广泛，既可以提高工作效率，也可以增强风控能力，进一步推动金融行业的发展。
金融业务与人工智能的结合带来了很多新的机遇和挑战。其中，招聘就是关键的环节之一。传统的招聘模式无法满足金融业务与人工智能发展的需求，需要重新思考和定义招聘的方式和方法。
人工智能在金融招聘中的应用
人工智能技术在金融招聘中的应用可以大大提高招聘的效率和准确性。首先，利用人工智能技术可以快速筛选简历和候选人，帮助招聘人员更快速、更精准地找到符合要求的人才。其次，人工智能还可以通过分析大数据，挖掘候选人的潜在能力和潜在问题，帮助招聘人员更全面地评估候选人的适应性和潜力。此外，通过自然语言处理和机器学习技术，人工智能还可以辅助招聘人员进行面试评估和背景调查，提高招聘决策的准确性和科学性。
金融业务与人工智能招聘模式的重新定义
金融业务与人工智能相结合的招聘模式需要重新定义，以适应新的需求和环境。首先，招聘人员需要与人工智能技术紧密合作，共同设定招聘目标、制定招聘策略，并参与人工智能系统的培训和优化。其次，招聘流程需要通过人工智能技术来优化和改进，例如利用智能化的招聘平台来收集和筛选候选人的信息，以及通过智能化的面试系统来进行面试评估和背景调查。此外，招聘人员还需要通过学习和研究不断提升人工智能技术的应用能力，保持招聘工作的专业性和竞争力。
结语
金融业务与人工智能的结合正在重新定义招聘模式。人工智能技术在金融招聘中的应用，能够提高招聘效率和准确性，帮助金融机构更好地找到符合要求的人才。金融业务与人工智能招聘模式的重新定义，需要招聘人员与人工智能技术的密切合作，共同提高招聘效能和质量。相信通过金融业务与人工智能的有机结合，招聘过程将更加科学、高效，推动金融行业的发展。
五、金融业忙吗？
做金融的怎么来说呢 ，金融分很多的部门，如果是业务部的是很忙的，如果是操盘部的那相对来说不是很忙。
因为是业务。要和很多的客户去聊天，很多时候是不方便接电话的，这点希望你能够理解因为我也是做金融的。六、金融业包括哪些？
金融业是指经营金融商品的特殊行业，它包括银行业、保险业、信托业、证券业和租赁业。
1、银行业：包括商业银行、中央银行、政策性银行、信用社、城市合作银行等。
2、证券：①媒介储蓄和投资,帮助新资本的筹集。②制造并维持一个有秩序的证券市场。③分析经济和金融信息。④帮助投资者进行投资管理。
3、保险业：通过契约形式集中起来的资金,用以补偿被保险人的经济利益业务的行业。
七、什么是金融业？
金融业指的是银行与相关资金合作社、保险业，除了工业性的经济行为外，其他的与经济相关的都是金融业。包括银行业、保险业、信托业、证券业和租赁业等。
一、金融行业有哪些？
金融业是指经营金融商品的特殊行业，它包括银行业、保险业、信托业、证券业和租赁业。
二、金融行业的特点
金融业具有指标性、垄断性、高风险性、效益依赖性和高负债经营性的特点。
1.指标性
指标性是指金融的指标数据从各个角度反映了国民经济的整体和个体状况，金融业是国民经济发展的晴雨表。
2.垄断性
金融垄断性一方面是指金融业是政府严格控制的行业，未经中央银行审批，任何单位和个人都不允许随意开设金融机构； 另一方面是指具体金融业务的相对垄断性，信贷业务主要集中在四大商业银行，证券业务主要集中在国泰、华夏、南方等全国性证券公司，保险业务主要集中在人保、平保和太保。
3.高风险性
高风险性是指金融业是巨额资金的集散中心，涉及国民经济各部门。单位和个人，其任何经营决策的失误都可能导致“多米诺骨牌效应”。
4.效益依赖性
效益依赖性是指金融效益取决于国民经济总体效益，受政策影响很大。
5.高负债经营性
高负债经营性是相对于一般工商企业而言，其自有资金比率较低。
金融业在国民经济中处于牵一发而动全身的地位，关系到经济发展和社会稳定，具有优化资金配置和调节、反映、监督经济的作用。金融业的独特地位和固有特点，使得各国政府都非常重视本国金融业的发展。我国对此有一个认识和发展过程。过去我国金融业发展既缓慢又不规范，经过十几年改革，金融业以空前未有的速度和规模在成长。随着经济的稳步增长和经济、金融体制改革的深入，金融业有着美好的发展前景。
八、瑞士金融业现状？
1、瑞士金融业处于相对稳定和成熟的状态。2、这是因为瑞士作为一个全球金融中心，拥有稳定和透明的金融监管体系，其银行和金融机构的资产质量总体很高。同时，瑞士还以私人银行业务和资产管理闻名全球，吸引了大量的富有客户。3、此外，瑞士金融业也在积极地应对数字化时代的挑战，不断创新金融产品和服务，例如推出数字化银行账户和支付系统等。总体来说，瑞士金融业在国际上享有较高的声誉和地位。
九、金融业的未来：数字化和人工智能的影响
数字化时代的金融业
随着科技的发展和数字化时代的到来，金融业正面临着深刻的变革。数字化技术的广泛应用对金融行业带来了众多机遇和挑战，同时也改变了金融服务的方式和模式。
人工智能在金融业的应用
人工智能作为一种新兴技术，在金融领域也得到了广泛应用。通过机器学习和大数据分析，人工智能能够帮助金融机构实现更精准的风险评估、客户分类和市场预测等任务，提升了金融业务的效率和准确性。
数字化金融服务的好处
数字化金融服务的推广和普及为人们的生活带来了许多便利。通过互联网和移动支付技术，人们可以随时随地进行转账、支付和理财等操作，不再受限于时间和空间。
数字化时代的金融风险
然而，数字化时代的金融业也面临着一些新的风险。数据泄露、网络攻击和虚拟货币等问题给金融安全带来了威胁，金融机构需要加强数据保护和安全建设，以应对潜在的风险。
数字化时代的金融教育
在数字化时代，金融教育也变得更加重要。人们需要学习如何正确使用金融工具和技术，了解金融市场的基本知识，做出明智的投资决策。
十、非银金融业指哪些？非银金融业指哪些？
非银金融指的是非银行金融板块，主要包括的行业有证券，保险，期货，信托，融资租赁，抵押典当等行业。
非银行金融板块以发行股票和债券，接受信用委托，提供保险等形式筹集资金，并将所筹资金运用于长期性投资的金融机构。
