金融行业研究文章，金融行业研究文章怎么写

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于金融行业研究文章的问题，于是小编就整理了2个相关介绍金融行业研究文章的解答，让我们一起看看吧。

年薪百万的机器学习专家，到底产生了什么价值，专门搞机器学习算法研究的出路在哪里？

现在的算法动不动要几千个gpu，海量数据，巨额能量，动辄几周的训练时间还大多只能完成一些基础的感知。机器学习的新算法几乎每天都有paper出来吧，至今也没有一丁点能和人脑低能耗，高认知比拟的意思。不研究机器学习的算法的出路在哪？我也想知道

不管是哪行哪业，一个人获得的薪酬都应该远不及他创造的价值。能为公司创造多少价值（或者隐形价值）决定着你的工资水平，前段时间，笔者朋友圈看到有人在招算法Leader，开价是300-500万。

这也就引出了题主的问题，机器学习专家可以为公司创造什么价值呢？很多情况下，机器学习是为了优化现实交易效率，要解决实际问题。说白了无外乎就是效率二字，宏观来说，谁掌握了更好的算法，谁就掌握了生产力乃至于生产资料。

至于“出路”，一个能为公司创造价值的员工，我想走到哪里都应是极受欢迎的。

像科大讯飞的超脑计划，终极目标当然是研发出具有独立思维及处理能力的智能系统。那么学习算法就是按目前人类本身的智力发展来解决由易到难的程式堆积。比方科大讯飞超脑计划已到了要攻克人工智能系统独立完成高考的所有课目，等于是对这个系统过去智能化自我中学课程学习的总结

一个人的收入，取决于他为所在公司创造的价值。价值既可以指现阶段给公司带来的直接收入，也可以是未来较长一段时间给公司市场占比的提升，战略决策的方向指引等诸多方面。

上图是现在一些名企中机器学习的应用，对于人类来说，发展的最大阻碍并不是在于智力水平，而是人类自己的身体机能。我们不可能无限度地挑战身体极限，我们仍然需要休息，需要睡眠才能保持有限的时间和精力去拼搏奋斗和发展，但是对于钢铁做的机器来说，只要提供足够的能量来源和保持零件正常，给定一定范围内的参数设置和代码运行规范，它们就能够几乎无限期不间断地进行数据运算和策略、前景预测和估计以及智能化的给出对应的业务策略和产品规划等等。

通过机器学习技术，今日头条可以更准确的知道你喜欢什么新闻进行个性化推荐；百度可以将搜索结果更快速的展现；淘宝可以在双11还没开始的时候就把货物运输到你的小区，你一下单货品马上送到；摩拜可以智能调度上百万的车辆位置信息，及时把单车送到你要骑车的地址；王者荣耀海量用户信息，战绩的储存也离不开大数据；送输入法的汉字关联，文本语义联系也是机器学习中关联算法的作用。

题主提到的年薪百万的机器学习专家的价值和出路就在这里，省去了大量的简单性重复劳动的劳动力支出，用更加效率更加精准的方法提高业务的运转，快速定位用户，精准推荐用户，这些价值远不是一年一百万可以衡量的，此外，机器学习同时也是探索新商业模式的有效途径，在策略或产品真正投入市场之前，机器学习技术可以直接在机器系统上进行商业模拟和操作，从而大大降低了企业的风险和成本。

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应届生拿到市场调研行业研究助理和外资银行后台运营2个offer，该如何选择？

问主给到的信息太少，我只能猜测大概率上说问主的专业是统计或者计算机科学中的数据处理或者信息系统管理一类的。如何进行offer的选择还是要看问主对自己的职业未来是如何规划的。

市场调研行业研究助理属于卖方，比较耗费精力，职业规划是研究助理，然后三年后转研究员，再三年转高级研究院，再三年能做一个team leader，再然后是项目小组经理。好处是相对来说工作节奏是比较忙碌的，能够快速的学到很多东西，坏处是前几年都是投入阶段，收入和付出不太成比例，但是升职后收入会比较好。另外一个坏处就是压力始终如影随形，因为需要业绩。

外资银行后台运营属于支持部门，虽然说不可或缺，但是并不是直接创造利润的来源，不是银行的front desk。由于是外资金融业，薪酬和福利应该是比较好的，而且长期看来收入相对稳定，不因为外部市场的变化而有过大的起伏。坏处就是，生活会相对平稳一点，想要的精彩世界比较远，和数据打交道的多，和人类打交道的相对少。

问主可以问问自己，是否是一个喜欢挑战和不断变化的性格，如果是，那么显然第一份工作比较适合自己的个性。另外，第一份工作的压力和对精力的压榨索取是比较狠的，问主要有心理准备。第二份工作，相对来说不用直接面对业绩的压力，做好本职工作即可，不是说没有发展，只是没有第一份那么刺激。

到此，以上就是小编对于金融行业研究文章的问题就介绍到这了，希望介绍关于金融行业研究文章的2点解答对大家有用。