作为一名资深金融从业人员，在金融界摸爬滚打了很多年，考取RCA对于我来说有什么意义？

一、作为一名资深金融从业人员，在金融界摸爬滚打了很多年，考取RCA对于我来说有什么意义？

您作为一名资深的金融从业人员，固然在金融领域已经积累了相当丰富的专业知识和宝贵的工作经验。但毕竟我国金融行业的发展还处于初级阶段，相比较金融发达国家，我们要学习的东西还很多。伴随着国内金融领域国际化进程，大量的具有国际水准的专业金融人才将成为新宠。鉴此，获取RCA资质对于您来说也是意义重大：

    首先，理财业是目前我国最普及的金融服务行业之一，因此，国内对于高端的理财师的需求也与日俱增，成为RCA，不仅运用专业知识和熟悉金融产品，还可以提升自己在国际金融领域的竞争实力，更能充分体现出自身的职业价值。

     其次，参加RCA课程培训，可以接触到国际上最先进的分析师理念，了解和掌握国际惯例中最普遍、最有效的方法。我们的课程涉及金融分析、财务报告分析、商业分析和管理分析四大实践领域。考取了RCA资质，您将有能力为雇主和客户制定出具有国际水准的全盘计划，成为行业里的专家。

最后，虽然分析师行业在国内还并未被人们真正所熟知，但国内的很多金融机构已经开设涉足该领域。国内相关金融监管机构已经表示，将尽快在国内建立中国分析师协会，逐步引入分析师领域国际认证资质。

二、大数据风控在供应链金融中的应用有什么作用

主要是做风险控制用的

企业应收账款的数据往往能直接反映企业的生产销售规模、企业效益、财务状况等等信息，与企业的发展和存亡息息相关。而近年来，全国各行业应收账款居高不下，严重影响企业的资金周转，使处于债务链中的企业无法正常经营、举步维艰，甚至走向破产倒闭。所以，做好应收账款的管理已经成为企业经营活动中非常重要的问题。究竟该如何监控应收账款发生以及如何处理企业的不良债权？从法律角度在预防应收账款风险、合法手段追收账款、取证等方面都需要注意。企业在经营过程中可能产生很多应收账款，甚至发生欠款纠纷，企业可能因此遭受损失。云图供应链金融，深耕供应链金融领域多年，帮助众多中小企业实现供应链融资，其根据实践经验，详细分析企业商帐催收可能遇到的法律问题，希望能够给企业做到防患于未然有所帮助。云图@供应链金融%算是不错的。关注“云图金融”每天获取供应链金融干货。

三、区块链如何在企业管理领域落地和应用？

区块链企业管理模型，能够充分利用区块链开放式联合和可靠的（不能更改）交易记录，帮助企业做去中心化和直通式处理，形成全新的业务与运营模式，而系统更高层次的信息化和市场效率，能够帮助企业实现更高的经济增长。同时合约管理、业务实时追踪、业务直通式管理等功能，都充分利用了区块链的先进技术理念，让企业在管理方面更加便捷、高效。

四、区块链技术在行业领域内的应用有何意义？

区块链作为去中心化的核心安全技术,未来在银行、审计、物联、医疗、公证、版权、社交 等领域有广泛应用前景。 区块链技术有望在金融、医疗等领域广泛应用。

五、大数据对投资管理的影响

正在来临的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就

是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势

一方面，

金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；

另一方面，金融机构具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。

总体看，正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展

带来重要机遇。

首先，

大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境

下，国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显，表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新，但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利，没有能够基于挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工具。

其次，

大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析，金融机构能够准确地定位内部管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。

此外，大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销效果。

第三，

大数据技术有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业

务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。

目前，先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、

纳税和信用记录等，对客户行为进行全方位评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。

当然，也必须看到，金融机构在与大数据技术融合的过程中也面临诸多挑战和风险。

一是大数据技术应用可能导致金融业竞争版图的重构。信息技术进步、金融业开放以及监管政策变化，客观上降低了行业准入门槛，非金融机构更多地切入金融服务链条，并且利用自身技术优势和监管盲区占得一席之地。而传统金融机构囿于原有的组织架构和管理模式，无法充分发挥自身潜力，反而可能处于竞争下风。

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