大數據打造數字郵政，實現360°無死角精準行銷

Marketing摘要： 中國郵政集團公司遼寧省資訊技術局（中國郵政集團公司遼寧省分公司），共有從業人員1.83萬人，業務收入達到45.8億元，總資產達到38.2億元。目前，全省郵政網點1890處，儲蓄餘額規模突破1700億元。

 

 

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【搶賺AI財】投信大推AI產業　他們看好的原因是…

 

摘要： 「AI投資熱潮喊了很多年，近期全球法人才開始積極布局，主因是AI技術正式從學術研究，轉型為由商業需求主導，也從紙上談兵變成公司實質營收，這是投資人想要看到的。」第一金全球AI人工智慧基金經理人陳世杰表示。

 

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中國股市去年慘賠 74 兆！比起貿易戰，金融體系的問題才是主因

摘要： 2018 年中國股市大跌，市值蒸發掉新台幣 74 兆元，超越金融海嘯的虧損紀錄；中國股市全球第二大的地位，也讓給了日本。造成股市大跌的原因有兩個：中美貿易戰和去槓桿（降低槓桿操作，也就是減少資產中的債務比例）。中國政府出手打壓金融體系槓桿操作，它有助於降低金融體系的風險，但也會讓股市下跌。中國在追求經濟成長與金融體系健康之間陷入兩難。

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北京居全球金融科技城市之冠

摘要： 大陸推進金融科技有成，有報告分析，在大數據、AI（人工智慧）等領域大陸已經有廣泛應用，惟區塊鏈領域處於起步狀態。另一項指標則顯示，大陸囊括過半的全球性金融科技城市，北京在城市排行中高居首位。

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自動投保機、視訊生調服務拚InsurTech數位服務

摘要： InsurTech保險科技發展雖較FinTech慢，不過近兩年國內保險業在產品設計、行銷通路與區塊鏈流程、車聯網領域上積極推進，各家保險公司也紛推新服務，展開大車拚。

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供應鏈的金融大數據

摘要： 大數據是當下最熱的詞彙。在互聯網條件下，信息量爆炸式增長，如果我們不能獲取、整理和應用這些信息和數據，就有可能在很短的時間內落後，甚至被拋棄。在供應鏈金融服務領域，更是如此。

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「餐廳貸」：凱基銀、iCHEF推大數據分析應用貸款

摘要： 開發金（2883）旗下凱基銀宣布與iCHEF（資廚管理顧問）深化合作，推出為餐廳業者打造的「餐廳貸」服務，對經營良好的業者提供便利迅速的信貸途徑，最快7天即可完成審核，未來4000家iCHEF會員若有資金需求，在平台上便可進行線上借貸申請。

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小米或拿下印度當地非銀行金融機構牌照 進軍網貸市場

摘要： 中國智能手機巨頭小米計劃進軍印度的消費類融資和企業對企業（B2B）貸款市場。小米將遵循印度公司法，成立非銀行金融機構“小米金融服務印度公司（Xiaomi Financial Services India）”，向印度央行申請相關營業許可牌照。

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保險業重磅！支付寶「相互保」

摘要： 10月17日，保險業一聲巨響，支付寶突然宣布正式上線“相互保”，短短數十個小時，已有300多萬人加入！何為“相互保”？顧名思義，你保我，我保你，形成一個大家庭。一人生病，大家出錢，一人出事，萬人共濟。也就是說，你加入了相互保，就加入了這個大家庭。別人生病，你出錢行善，你生病了，大家眾籌救你命。

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HOW BIG DATA, ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND BLOCKCHAIN WILL SHAPE THE FUTURE OF ASSET MANAGEMENT

摘要： The latest tech trends in asset management companies are suggesting an increase in the automation of functions such as risk assessment, market research and analysis, as well as asset trading.

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諾貝爾經濟學獎- 大數據氣象和全球經濟的交互作用

摘要： 全球暖化是真實存在的地球慢性病。當全球氣溫不斷上升，將導致氣候劇變與生態重組。更重要的是，人類生存也將面臨嚴重的挑戰。今年諾貝爾經濟學獎得主獲獎，全因算出解決溫室氣體最有效率的方法。不是化學獎、不是醫學獎、不是物理學獎，諾貝爾經濟學獎會怎麼將「氣候」算進全球經濟，進而處理全球暖化這個議題？

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How Big Data Analysis is Changing the Face of Financial Trading

摘要： Big Data is hot property these days. It's helping businesses all over the world improve their performance, make faster, better and more intelligent decisions, and win a handy competitive edge. But, how about the thrilling world of finance and trading? How is the big data revolution impacting it?

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