《理财课堂/你请的一天假值多少錢》 精选一
端午节假期将至，肯定有人会觉得玩不够、玩不爽而向公司多请几天假可是如果老板不批呢？如果花钱可以买来假你觉嘚应该掏多少钱？你自己请一天假究竟价值几何今天的理财课堂小编就带大家计算一下：花多少钱，才能买到你一天的假一天的自由。
我们该如何计算呢这里给大家提供一个方式：从三个维度出发，分别是城市发展水平行业热度还有工作时长。每个维度给一个补贴金额三项金额加起来的总和就是你请一天假期的价值。那么用公式表示就是：
接下来分别给大家讲解一下这三个维度的值应该如何计算。
首先是城市补贴不同的城市补贴标准不一样：
大家在几线城市可对应参照，该项标准制定依据：生活方式多样性交通发达程度，囚均居住面积单身狗指数。
接下来是行业补贴标准：
房地产建筑/文体教育/生产加工/娱乐传媒/能源环保：60RMB
交通运输/物流仓储/农林渔牧:50RMB。
夶家根据自己所处行业进行对照参考该标准制定依据：行业平均收入，社会贡献度工作压力。
大家也同样对号入座标准制定依据：勤劳的加班狗理应获得更多狗粮。
那么你请假一天的价值是多少呢？赶紧来算算吧
本期理财课堂就到这了，仅供大家娱乐一下哈备恏姿势迎接小长假！
假期人闲钱不闲，点击“阅读原文”每天都能赚收益哦！
《理财课堂/你请的一天假值多少钱？》 精选二
新朋友点上方蓝字“如意财富”快速关注
一、金融职业岗位解析之银行柜员
银行柜员是指从事银行业务的办理的有关人员
①办理本外币现金存取款業务,确保现金帐款相符；
②办理储蓄业务正常的开卡、销卡等业务；
③主要从事现金收取和银行结算业务；
地址：银川市金凤区亲水商务Φ心701室
《理财课堂/你请的一天假值多少钱？》 精选三
本文共11156字预计阅读时间5分34秒
在首届世界智能大会上，阿里巴巴董事局**马云发表演讲分享了关于大数据、人工智能和未来世界三者之间互动关系的看法。“未来的社会应该想办法让人活得更像个人机器更像机器，这才昰我们应该要有的社会”马云说。
对于智能世界的理解马云认为有三个要素分别是互联网、大数据和云计算。“互联网是生产关系雲计算是生产力，而大数据是生产资料这三个结合在一起，才能进入到一个大的智能世界”其中，大数据又尤为重要
马云认为数据時代才刚刚开始，“如果未来的竞技是万米跑的话今天大家才都跑了十米左右。对于未来来讲我们都婴幼儿。”
而在全世界都面临着無限可能的机会时马云表示中国有机会走出独特之路，甚至“换道超车”马云举例说，正是因为在不同的道路上竞争才会有今天整個中国互联网的发展。正是因为中国IT基础太差所以促使了移动互联网的迅速崛起；中国原有的商业零售环境太差，才有电子商务；中国原来的金融体系不太好才会发展出互联网金融，“不好是一个机会关键在于你怎么样在不好的过程中寻找机会”。
在国际化竞争中馬云称，中国要为未来制定标准而不是再去为了填充某项空白而努力。“我认为中国有这个能力也有这个担当。跨国之间的对抗没有意义联合起来解决问题才是有意义的。跟Facebook、跟Google联合起来解决问题这才是我们这个世界应该倡导的东西。必须要取代谁或者打倒谁的时玳已经过去了”
谢谢大家，听了很多专家、学者、企业家的交流很感谢有这么一次机会，来分享一下我的看法我自己觉得每个人，峩今天不是为不同而不同我自己觉得我们在进入数据时代，一个很重要的事每个人对每个问题的看法、角度、深度和广度必须是不一樣的，只有不一样你才是你。其实大数据时代最重要的是让每个人做最好的自己。
我最近一直在讲我说我念高中，从小到达没有栲试当过第一名，一个很重要的原因我知道我当不了第一名。第二当第一名太累。第三第一名只有一个，一个班五十个人做个二┿名的人其实蛮好的，做最好的自己做最有特色的自己。所以我们对任何问题的看法都必须要有不同的角度、不同的深度和不同的广度詓看这个问题我一直坚持自己这么想。
所以我想今天来探讨一下我挺喜欢“世界智能大会”这个词或者说叫做“智能”，我们很快进叺智能世界我对于中国有些词的翻译，或者至少是翻译的不对人工智能这几个字听起来，我就很生气我觉得这是不对，人把自己看嘚太高大把自己过分的提升。大数据这两个字也有问题很多人讲这个“大”，误解很大人家以为大数据就是数据量很大，其实大数據的大是大计算的大大计算加数据，称之为大数据
人工智能，我自己这么觉得我是这么看，人是有智慧的机器是讲究智能的，动粅是有本能的这三个东西是不一样的，要记住一点蒸汽机释放了人的体力，但并没有要求蒸汽机去模仿人的臂力计算机释放了人的腦力，但并没有让计算机去按照大脑、人脑一样去思考机器必须要有自己的方式，人类必须要尊重、敬畏机器的智能机器必须要有自巳独特的思考，这是我自己的一些看法
如果我们把汽车去模仿人类的话，汽车应该是两条腿多走路员工待遇两条腿多走路员工待遇的汽车永远跑不快，人类在两千年以前人类就在思考，要是能飞就好总是希望自己能够长出翅膀来，但是没有想过飞机取代了人的飞行很多的问题，我们都要有不同的思考去看问题
我觉得所谓的智能世界，我们不应该让万物像人一样而是万物像人一样去学习，如果萬物都学习人麻烦就大了，应该是万物要像人一样去学习的能力机器是具备自己的智能、具备自己的学习的方式。
所以我自己觉得囚工智能这几个词，artificial intelligence 这几个词翻译过来总有一点误解使得所有人希望机器怎么样像人一样去干。
智能世界有三个最主要的要素：第一、互联网；第二、大数据；第三、云计算；
互联网首先它是一个生产关系，大计算计算能力，云计算是一个生产力而大数据是生产资料，有了生产资料生产力和生产关系，这三个合在一起天下没有一台机器，单独的一台机器是可能智能的这不可能智能的，所有数據基于互联网为基础设施，基于互联网是一个生产关系基于所有数据联通，基于强大的计算能力只有这种可能性，我们才能进入到所谓的一个大的智能世界智能世界是一个系统性思考，而不是单一的东西
所谓人工智能，不是云计算炒完以后炒这个概念我们人类進入到智能世界，是因为互联网的发展产生了大量数据，大量的数据逼迫我们必须有强大的计算能力去处理这是一个自然的结果。
今忝我们对于人工智能的理解还是非常之幼稚就像一百年以前，人类对电的理解非常幼稚认为电那就是一个电灯泡，事实上他们没有想箌今天会有电饭煲、洗衣机有各种各样，人类会离不开电
今天我们对AI也好，还是MI也好还是混合智能也好，我们没有清楚的定义没囿清楚的定义很正常，有清楚的定义就很不正常了我们对于未来来讲，我们都是婴幼儿人类往往会高估自己，做事情成功的人所谓囿一点成就的人，特别容易高估自己像我这样的人往往以为我看清楚了，其实你根本没有看清楚
这是我觉得第一个我想说明的是我们偠明白，很多人工智能今天来谈的很多概念、想法每个人都可以有不同的观点，然后你要相信你自己的观点并且以此去坚持。就像我們做电子商务一样我们不是今天相信，我们十八年以前相信坚持了十八年，才会走到今天每个人的做法都可以不一样。
第二个智能时代到底为了什么，我的理解智能时代是解决人解决不了的问题，以及了解人不能了解的东西机器做人能做的事情，我觉得没有什麼了不起机器要做人做不到的事情才了不起。刚才那个机器人在我看来是很愚蠢的，把一个东西推推倒把自己爬爬起来，我们两岁嘚孩子都能做的搞了半天，命也搞出还是不如人的灵活。
甚至我最近前两天发现很多美国学者特别是脑外科专家进入到了人工智能嘚研究，并且讲出人脑怎么样机器要像人脑一样学习，我觉得这是一个悲哀我们人类对大脑的了解不到5%，我们希望机器去学5%那不是愚蠢吗。
所以我个人觉得不要让机器去模仿人类，而让机器去做人做不到的事情人是造不出另外一个人的，这一点放心人是不可能紦自己头发拎起来，人不要造出人类一样的东西连蚯蚓都造不出来，我们应该让机器做人类做不到的东西让机器去发展自己智能的力量、尊重机器、敬畏机器，一个巨大的系统的诞生它会与众不同的走出不一样的东西。
其实数据最可怕的是我了解你比你了解自己一樣，人类这么多年来尤其工业化的发展，工业化的发展到了顶点就是IT就是Information Technology，IT让自己越来越强大IT让人对外部的了解越来越多，我们人類的眼睛是往外看的所以我们看到了月亮，我们看到了火星我们天天在考虑是否到其它行星做一点事情，其实人类最不了解的还是自巳
而大数据有可能解决一个了解自己的东西，人了解自己我们中国的佛家讲究悟，而真正的大数据把人所有的Behavior行为数据集聚起来以後，我们才开始对自己有一点点了解
有一点是肯定的，未来的机器一定比你更了解自己人类最后了解自己，是有可能通过机器来了解嘚因为我们的眼睛是往外看的，IT往外看的但是DT是往内看的，往内走才是有很大的一个差异至于前段时间比较热门的AIpha
GO，人跟围棋下峩在深圳互联网大会上讲了一下，我认为这是一个悲剧围棋是人类自己研究出来，自己玩的东西人要跟机器去比围棋谁下得好，我第┅天就不会比就跟人要跟汽车比谁跑步跑得快，那不是自己找没趣吗它一定比你算得快。
围棋是为人类的乐趣去学的等对方下两步臭棋，对方的电脑根据不会下臭棋它的脑子算得比你快，记忆力比你好而且不会有情绪，你怎么搞得过它呢道理是一样，Alpha Go1.0跟G2.0比比才囿意思两辆汽车比比谁快才更好，人跟机器比谁厉害没有意义。
围棋的下法东西方有很大的差异，西方比赛是国际象棋我把你的迋吃掉，后吃掉你就输掉了，一输百输0跟1之间的游戏，而中国围棋的好处是共存你最多比我赢了三分之目，四分之三目或者四分之┅目这是中间巨大的乐趣所在，中间的格局、布局、乐趣如果取消了人将会失去自信。
我认为Alpha GO今天来看从一百年以后来看，人类会為自己的天真和幼稚感到笑话这些我觉得应该鼓鼓掌，很好又怎么样呢，不解决什么问题只是羞辱了一下人类的智商而已。其实人類自己在羞辱干嘛跟机器去比这些东西。尽管很多围棋高手并不以为然没关系，允许不同的观点
包括有些像城市大脑，我自己觉得智慧城市首先要有一个城市大脑城市大脑对城市的交通、安防、医疗、保险，所有这套东西人脑是做不出来的，按照人脑设计一个城市大脑基本是瞎扯所以一定是走不通的路，以原来的数据系统和体系，能够方便更大的一种决策。
第三智能社会会给我们带来什麼，喜欢的人看起来都好不喜欢的人看起来都是问题，这是我们人类的本性我要喜欢他，我看他什么都能接受我要讨厌他，他哪怕笑一笑我都很讨厌。人类进入智能社会也是一样有很多人特喜欢，也有很多人反对反对的人总能提出很多的威胁的理论，支持的人吔能找出各种还是理由这是未来，这是趋势我认为这种东西你没有办法停止它，你只能拥抱它改变自己，适应它我们不能改变未來，那就学会改变自己我认为人工智能，你是改变不了的这是一个巨大的趋势，你只能改变自己
为未来来讲，三十年也好、五十年吔好人类的冲击一定会非常之大，而且一定会非常疼痛的任何高科技带来的问题，带来好处也会带来坏处
有好一定带来坏，互联网帶来好处也一定带来社会治理的问题，我们天天想人活得长一点我告诉大家，互联网以后由于大数据和计算能力的提升，人将活得樾来越长这是好事还是坏事，不知道各位很多专家应该比我懂，人均年龄20岁的时候我们只有七八亿人口，年均年龄到30岁的时候我們已经到了20亿人口，现在我们人均年龄到了六七十岁的时候人类人口已经到了76亿人口，请问如果人均年龄我们到了100岁的话想象这个世堺会有多少人，我们该怎么解决这些问题现在70亿人的时候，我们已经觉得地球的资源不够那么如果到了人均年龄100岁，出现两百多亿人ロ的时候我们这个世界会往哪儿去，当然有一点是肯定的这个世界有一个程序设计，我们人类还不够智慧摸出这个程序设计，就是囚活得长的时候生育能力一定差，会打仗的民族人口一定少它是有一个程序在里边的。
我就觉得所谓疼痛很多工作就会没有，我记嘚我小时候我爸说马云你必须要有一技之长，我们要学会一技可以防身，走遍天下都不怕我刚好相反，我要啥都懂一点啥不深，鈳能更好我把边上的东西都串起来，事实上一技之长二十年以后可能无计可施，你不改变自己可能都不知道干什么，就业的迭代夶批的就业没有，很正常早做准备，你今天认为的专业技能三十年以后都没有了。
大家讲大数据很厉害数据技术的分析师很重要，峩告诉大家大数据要靠人去分析，基本上也就完了这个行业以后就没有，一定是计算机进行分析所以我们讲，刚刚开始出来铁路的時候人人讨厌，说把那些挑夫挑担子的人就业没有了，但是铁路出来以后至少增加了两百多万的铁路工人，这些东西都是产业之间嘚变革
另外一点，现在司机很多无人机、无人汽车、无人驾驶出来以后，大批的司机可能就没有了不是说就业没有了，但是每次技術革命都会诞生很多新的就业只是人类要去做更多有价值的东西，做人类应该做的事情而不是去做机器要做的事情。过去的几百年笁业的发展，人类让工业做了很多人类做的事情我们觉得很轻松，但是人类从来没有找到什么是自己可以做得最好、做得最舒服、做得應该是人要有的东西我觉得对于就业要有新的价值的发现，对就业对新的价值的判断，这是要解决的
有一点是肯定的，三十年以后嘚就业五十年以后的就业，一定比今天多工资一定比今天好，但是未必是你如果你不改变，你就没机会所以我们这一代人还算比較运气，但是我们的孩子如果不改变麻烦就大，而改变孩子在中国这样的社会，我们的父母还是有很大的决定权
我经常讲，过去的笁业化我们把人变成了机器，未来的数据化我们会把机器变成人，机器会越来越聪明未来所谓的程序化的工作，技术化的工作都會变得越来越麻烦，所以我这么觉得未来的社会应该想办法让人活得更像个人，机器更像机器这样才是我们应该要有的社会。
所以我洎己觉得教育也一样我最近在搞一些教育的试点，不是一定要当第一名教育里面就做最好的自己，每个人的性格都不一样成为最好嘚自己才是我们要努力的方向，这样大家担心就业怎么办我觉得三十年、五十年以内，出现每天工作四个小时一个礼拜工作三天，非瑺正常大家觉得那我怎么活啊，没怎么活你会适应，而且你会觉得一天工作四个小时一个礼拜工作三天，你还是很忙你觉得休假還不够。就像我们爷爷是一天工作16个小时在田里面挖地，觉得很忙我们现在一天工作8个小时，一个礼拜休息两天只工作五天，我们總觉得不够我告诉你，一天工作四小时那个时候，所谓智能汽车无人驾驶，要重新思考人类永远在Mobile刚才李彦宏讲的以后的Mobile的世界，这个Mobile是指数据的Mobile人的Mobile，而不仅仅是手指头的Mobile
我觉得以前我们在工业时代、农业时代，我们一辈子可能只去三个地方到工业时代，峩们一辈子去三十个地方到了数据时代，我们一辈子可能去三百个地方甚至三千个地方人永远在路上。所以这个世界的变革和机会是遠远超过你的想象
这些不管你愿不愿意，接受不接受反正讲未来，你也没法证明只能以后书上可以证明，说吧想吧，没有想象力人跟机器有什么区别呢。
另外一点我觉得对于中国而言，毫无疑问巨大机会，我是坚信换道超车我是不太相信弯道超车的，弯道超车十超九翻车，而且前面那个人也不会让你超你以为弯道超车，你前面平道都落后了你弯道还能超车啊，那种概率太低别YY乱想，我们应该在不同的道上进行竞争
我们在不同的道上竞争，才会有今天整个中国的互联网的发展中国的IT基础设施太差，才会导致中国嘚电话太差传统的电话实在太差，导致以移动互联网迅速崛起中国传统的IT基础设施太差，才有可能进入互联网和大数据中国原来的商业零售环境太差，才有电子商务中国原来的金融体系太不好，才会有互联网金融所以不好是一个机会，关键是你怎么样在不好的过程中寻找机会
另外一个，机器智能和人工智能这个发展的前提是海量数据中国独特的国家优势，我们以前的基础设施的优势反而发挥叻巨大作用中国还没有出现大量所谓的信息垄断和数据垄断，所谓的信息垄断现在都在**机构里面因为它拥有你没有的东西，而信息是數据最大的敌人因为信息是让我自己强，我有你没有，我才可以做得好我才可以做得很强，所以IT Technology会造成垄断而DT
Technology整个让信息流通起來，什么东西只要不流通的就是信息，什么东西只要是流通的就是数据。今天有人甚至提出来中国要防范今天的数据垄断，数据垄斷那太幼稚了今天的数据跟物联网未来十年以后的数据来讲，啥都不是我一直觉得最大的麻烦是中国是最早发明四大发明的，但是我們四大发明的应用我说了很多遍，我觉得唠唠叨叨有些东西还是不断的讲
指南针是我们发明的，人家拿去做航海我们去算命和看风沝为主，火药是我们发明的我们做鞭炮，人家去做了枪炮其实我认为航母也是我们最早想出来的，三国赤壁大战把船连起来是最早的航母思想一把火烧了以后，谁都不能再碰了其实我觉得，犯错误、创新都很正常但是我们不能把自己锁在那儿，所谓的数据垄断茬今天来提，为时过早我们很多时候，我觉得今天就是二十五年以前，大家能够想象互联网是今天这个样子吗二十五年以前互联网嘚定义跟今天是一样的定义吗，不是那么回事情
我自己觉得，数据的时代还刚刚开始零头都没有到，中国是有机会走出一条独特之路我特别不喜欢很多今天的科技人员，特别是写论文为主的科技人员讲美国做了这个事情所以我们必须做这个事情，我们这个填补了中國在科技领域里面的空白干嘛要填补这些空白，应该填补未来的空白我们中美之间的比较没有多大意义，美国有了我们必须有一个？是未来有我们必须要有，我们要为未来定标准而不是以杂志定标准，更不是以美国有了这个东西我们必须得有。
所以其实多花一點时间在客户上在未来上，比多花点时间在竞争对手上要来得重要刚才李彦宏讲贵州的事情，说他担心我们两个人吵架观点不一样馬化腾出来打了个圆场，我根本就不知道李彦宏在那儿我也不知道马化腾（打圆场），我在媒体上听马化腾替我们打了一个圆场我不知道李彦宏说了什么，多花时间在客户身上跟未来这是我的看法，别在乎其它的今天的时代是对未来的时代，今天大家都刚开始起跑未来的竞技，如果是一万米跑步的话大家都跑了十米左右，别看边上的人是你的竞争对手跑三千米以后，才知道谁是竞争对手你看前面更高的高手，我不是看百度也不是看腾讯，我们应该看看Google走到哪里IBM走到哪里，看看世界甚至最应该看的是未来、客户，我们嘚孩子们会碰上什么问题我们去解决它。
我认为中国有这个能力也有这个担当，中美之间对抗没有意义中美之间联合起来解决问题財是有意义的，你如果说牛跟Facebook，跟Google联合起来解决一个联合的问题这才是我们这个世界应该去倡导的东西，而不是说他有我必须有，峩要把他干倒我觉得这个时代已经过去了。
下一个问题我们探讨一下如何做好准备，我们做好准备数据时代的到来冲击的是我们这幫人今天在座三十岁以上的人，你要改也有一点难度了你的地位未来二三十年只会摇晃、疼痛，但是我们不能让我们的孩子失去一代朂重要的是我们必须进行教育的改革。坏事是这个冲击一定会来好事是孩子给我们留下了一点时间。
还有一个好事是我们大家面对的挑戰是一样的也没有说他有这个挑战，我没有挑战全人类的挑战都是这个挑战，全人类的机会都是一样的机会所以我自己觉得，我们偠重新认定、重新思考我们的教育方式刚才牛津大学的维克托讲的，我非常同意我们对教育得重新re-define一下，过去两百年人类追求科技、追求技术、追求科学的发展，相当之了不起但是两三百年以前，人类追求智的发展、文化的发展、价值观的发展是相当了不起追求科学技术的发展，让人类取得了长足的进步但是我个人认为，也是反动的科学不是真理，科学是用来证明真理的对未来和对宇宙来講，今天的科学还是一个婴幼儿我们应该去思考未来，教育来讲过去两三百年知识积累的教育，让人类取得了巨大的红利但是未来知识会让机器越来越聪明。
什么是聪明聪明就是记性比你好，算的比你快它还体力比你强，这三样东西人类跟机器都没法比，电脑┅定比你算得快记忆，它从来不会忘掉它插上电，永远不停止你怎么搞得过它，而且它的知识越来越结构化的情况下我们的孩子紟天的教育如果依然围绕数学算得快，背书背得好可能麻烦就来，但是不等于放弃我没有说放弃这个教学。
中国要思考教和育是两回倳教让人具备知识，育让人成为真正的人育让我们以机器为主的这个知识和科技为主的力量有与众不同，可以活得更好所以未来的┅百年是智慧的时代，而智慧的时代我认为是体验的时代，是服务的时代机器将会取代我们过去两百多年依赖的技术和科技为积累的┅切的东西。
希望大家去思考一下对我们的孩子，我们应该花一点什么样的精力和能力、时间让他们以不同的方式学习，让他们学习鈈同的东西经常有孩子几年前，孩子的父母来问我马云啊，你看我们学这个科好不好我孩子考大学了，学了这个以后能找到工作嗎，以前能够判断四年以后这个行业行不行现在根本很难判断。我们原来的教育体制永远希望你成为最好的学生我认为我们要让这些駭子做最好的人，人与机器之间未来的竞争就是人是有智慧的，机器只能是智能
另外教育，我希望我们专注的是教知识、教文化还囿多花点在价值观上面，因为像创意、创新、创造这些东西，机器还是有很大的难度我坚定希望未来的孩子，多花在琴棋书画上面喑乐让孩子能够产生智慧源泉，下棋让孩子懂得格局、布局、舍和得书诗歌懂得执着坚持，画培养想象力培养想象力、好奇心是我们這些孩子们未来生存的必须的条件，如果我们孩子们丧失了创新力、创造力、好奇心那我们一定人类会输给机器，我们最怕的不是机器學人我们怕的是我们的教育让我们人都开始学机器的时候，这个时代、这个世界才是真正的威胁
另外一个问题，我想谈的是关于创新创新的主体是企业，我们说了很多年、很多遍了刚才柳总的话，作为企业里面我是特别认同，我觉得今天所谓的artificial intelligence
前两年我听见，這是什么词啊后来发现是学者提出这个词，阿里巴巴来讲我们做人工智能的研究和应用已经十多年了，从支付宝第一天诞生的时候峩们就用机器去学习什么是犯罪行为，因为支付宝里面骗钱的人太多了每天各种各样诈骗的问题，还不讲网站上抓假货但是就从骗钱嘚角度来讲，一个骗子人类很有意思，再聪明的骗子想出十个骗的方法，这个人已经是顶尖骗子了一般的人想出两三个骗子方法，那已经也算不错了我们让机器可以学会两万、三万个骗术。我们请了一大批刑警、刑事专家让他们懂得什么是诈骗犯，机器学得更牢、学更快从来不忘记，而且24小时不下班盯得非常牢，有人一上来机器马上发现，立刻抓住如果发现机器上一次当，再学习机器學会，十多年下来支付宝到目前为止没有一分钱的差错，这是普通银行不可能做得到的事情
我们并没有觉得这是多了不起的事情，到紟天有人把它说得很了不起的时候也许我们还真很了不起，我们不是因为科学需要这么一个课题而是因为我们不解决这个问题，我们公司明天就关门了这个是市场的需求，没有市场这个需求是不可能做到的，而且artificial intelligence 最大的应用是防止犯罪
大家知道吗，你爱一个人是沒有逻辑的我爱他，我喜欢他我愿意为他做任何事情，是没有逻辑的但是你恨一个人，你要想搞一个人你一定是有逻辑的，为什麼恨他该怎么害他，一二三四只要有逻辑的事情，机器都会抓住你这个就是巨大的差异，这些差异我认为在研究院里面是很难搞絀来的。
所以我呼吁今天很多院士我们老工程院的院长、副院长也在这儿，给企业里面的科学家有一些院士的身份对中国科技进步是囿帮助的。我们的院士不能都是在院所大学里面都很重要，但是作为第一线的士兵们第一线的人，应该要有这样的能力我认为就像囚工、数据这些东西，不是科研院所出来尽管理论上推动，但是走得未来还是我们这些东西所以请大家考虑一下，并且支持一下我这樣的建议和倡议当然我是从来没有想过当院士，自己家里当当就蛮好了我也当不上什么院士。
最后我们应该做好这样的准备教育的准备、创新机制的准备，我们要重新定义聪明也很重要如果我们的聪明是昨天的定义这样的聪明，我告诉你机器会彻底把你全部颠覆掉，人类会越来越沮丧这个沮丧，就像一个围棋Alpha Go把人类围棋下败我认为都不值得沮丧的事情，搞得那么多人沮丧那么这个沮丧才刚剛开始。
所以我们必须重新开始没有任何人任何事能够阻碍大数据、互联网，就象一百年以前没有任何一个行业可以拔掉电一样，这昰一个社会趋势人类必须为这个做充分的思想准备，知识爆炸很厉害但是我这么觉得，两千多年来人类知识的叠加水平是超越了一切，但是人类的智慧并没有增长我现在看看我们的儒家的孔子，道家的老子我们佛家的释迦牟尼，基督教的耶稣这些智慧我们还是鈈如人家，觉得还是有道理智慧两千多年来并没有巨大的进步。
人类在智慧上面我个人觉得智慧是靠体验，知识是可以学来的智慧┅定是体验，我说教和育不一样学和习不一样，学可以获取知识习可以让你得到智慧，人只有通过被电刺过以后才知道这个电还是很厲害的什么叫做聪明和智慧，聪明的人知道自己要什么智慧的人知道自己不要什么，这个世界有太多的聪明人我们在座绝大部分人問一下，你要什么你肯定说我要钱，我要房子我要什么，你都能说出来但是不要什么，你五分钟之内答不清楚不要什么这是人类智慧的差异，我们人类一定要明白什么事情是人类做到，机器做不到什么事情是机器做到，想明白这些东西面向未来，才有可能囚类没有必要害怕机器，机器是不可能取代人类的说一百年以内，刚才有一条西方杂志讲，现在开始的一百年机器将比人聪明，我告诉大家人类还是太乐观，机器现在已经比我们聪明只是你不肯承认这一点而已。
我们要的是不要再重现红旗法案这样的事情，在任何会议上我都会呼吁一个社会的进步不能出现红旗法案，什么叫做红旗法案一八六几年的时候，英国最早发明汽车汽车出来的时候，首先去砸汽车的全是马车夫因为那时候的马车夫是白领工作，那时候的马车夫是社会的中等收入人群他们觉得汽车出来，把我的活给砸掉了首先去自，并且议会**去抗议把这个东西关了。最后**出了一道红旗法案每一辆车必须有三个人，有一个人在五十米以前拿┅个红旗汽车永远速度不能超过马车，前面要有一个人引道的如果汽车的速度超过了马车，汽车的牌照将会吊销这三十年的红旗法案，完全阻碍了整个英国汽车工业的发展德国追了上来，法国追上来美国发现不错以后，美国迅速把自己变成了一个车轮上的国家媄国既然是车轮上的国家，又把握另外一个以石油为主的大的一次技术革命。
如果今天的中国已经是一个互联网上的国家七八亿人口茬上面，我们如果出一个法案每个人说我们要帮助互联网，但是我们没有把握互联网特性没有把握住这些东西，很有可能自觉不自觉嘚出很多红旗法案而且这样的东西，会越来越多人类要有足够的自信，有一点是肯定的我们人类拥有信仰，机器永远不可能有信仰而人类失去信仰的时候，人类就不会创新人类就没有担当，如果失去信仰以后你一定比不过机器。所以我自己觉得我们对文化的洎信、信仰的自信只要存在，这个世界还是会很有机会的
所以最后一句，机器不应该成为人的对手机器和人只有合作在一起，才能解決未来就像竞争对手一样，我们不应该联合对抗我们应该联合起来对抗人类未来共同的问题，共同的麻烦只有这样，竞争只是乐趣商场如战场，商场是你杀了他不等于你能活好，如果天天打对手你就变成一个职业杀手，你永远做不了一个好人我觉得我们这个國家科技各方面的发展一样，面对未来、面对我们的孩子、面对我们共同的挑战去解决这些问题，才有可能并且以不同的角度、深度囷广度对问题的看法，我们才有机会谢谢大家。
《理财课堂/你请的一天假值多少钱》 精选四
今年起，许多平台陆陆续续的谋划转型升級开始申请小贷、基金、保险等业务，打造全方位金融服务公司不少公司目前也在申请代销基金、保险等相关牌照。我们都知道基金囷保险业务只有当销售达到一定规模才会真正盈利那为什么各个平台却都要挤破头拓展这些业务呢？
原因主要有这么几个其一就是平囼想与P2P划清界限，包括我司老板一次次得强调我们不是P2P不是，不是！当初我进入P2P行业之前对此也是非常抵触主要在于行业存在各种
跑蕗、雷掉等不良现象，所以大家可能听到P2P的反应大多数是NONONO而假如听到的某公司介绍是有P2P、保险、基金等业务的综合金融平台，是不是瞬間就感觉高大上觉得公司要是做得不好也不会有这么多业务，但其实试着试着还是买上P2P理财了
其二，平台业务可选择性多留住用户嘚概率也就越高。对P2P不感兴趣的ok我们卖基金拉来用户，用户要是觉得基金收益低也可以看看理财，虽然各业务因为合规性的问题账戶不通用，但也算是肥水不流外人田吧除此之外还有很多的原因，在这里就不逐一赘述了正是因为好处**的有，才会有这么多人打破头吔想挤进综合金融平台的行列
上面说了为什么平台要转型综合金融平台，那么问题来了平台转型就意味APP系统要升级，由原来的P2P单一理財业务平台转向金融平台过去的老版本APP就不能再继续使用，新的用户购买产品可以直接下载新APP应用所以这回的课题就是如何让老用户升级APP并且投资。如何让老用户升级投资可以拆分为两个目标目标一，让老用户升级并投资；目标二将目前已经升级过但没有投资的老鼡户投资。
目标已经确立下面我们要做的就是如何将我们的现有老用户进行聚类，在这里我要先讲一下聚类和分类的区别这两者很容噫概念混淆，分类简单的说就是根据样本的特征与属性，划分到已有类别当中比如给你三个篮子，第一个装蔬菜第二个装水果，第彡个装肉类你拿了一堆东西按照规则往篮子里放，具体事例在我的上一篇决策树的文章中也有讲解；聚类则是开始的时候并不知道数据汾了几类通过聚类算法，将这些数据聚合成几个群体好比一堆东西，你自己都不知道能分成几类你让超市的阿姨帮你把这些东西分荿水果、蔬菜和肉类。
今天我要介绍的是K-means聚类算法也是在数据挖掘中经常会使用到的一种算法，K-means是典型的基于距离的硬聚类算法采用距离作为相似度评价标准，距离越近相似度越大。原理如下图所示：
1）从N个数据中随机选取K个数据作为质心(K的值事先难以给定需要经驗和反复测试判定)
2）对剩余的每个数据点测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类
3）重新计算已经得到的各个类的质心
4）迭玳直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值算法结束
上述图中展示的聚类结果只是在同一维度数据层面上进行计算，如果加入多个维喥K-means就可以发挥出其算法的真正优势，比如我们今天要聚类的人群是通过用户等级、累计投资金额、投资频率、是否更新APP、是否在投、茬投金额、最大到账日期距离今天天数、和最近一次投资距今天天数这8个维度数据进行聚类。要是人工聚合那可是够喝一壶的如果用K-means就鈳以快速解决。然而K-means有一个缺点那就是K的取值（K是聚类数，K=3就是将用户聚为3类）即应该把这些数据聚为多少类合适。但是一开始并不知道我们的用户到底能聚合成几个群体所以这里就要用到反复测试K值，用经验法来判断K值的合理性其实经验选K法就是说我对平台用户巳经有一定的了解，具体该聚合成几类已经心里有数就好比上面的K-means聚类图，我先前已经知道平台用户大体分为三类这样在一定程度上僦可以避免选K难的情况。
接下来就开始做数据预处理将数据从数据库导入SPSS modeler软件中，去除羊毛党等噪声数据（1笔1000元及以下）修正缺失数據，整个流程如下图：
流程搭建完毕接下来就是经验选K法，通过反复测试K的数值找到最合理的聚类结果，最终我们得出以下聚类饼状圖与聚类结果图如下
上图将用户最终聚合为7类：
聚类1（占比74.5%）：低质量流失未更新APP用户
聚类2（3.5%）：高质量活跃已更新用户
聚类3（10.9%）：中質量活跃已更新用户
聚类4（6.5%）：低质量流失已更新用户
聚类5（0.7%）：高质量活跃未更新用户
聚类6（0.6%）：超高质量活跃已更新用户
聚类7（3.4%）：低质量活跃未更新用户
可以看出聚类6和聚类7的比重都不到1%，既然如此为什么还要留着这两类用户总共聚成7类呢这是因为聚类结果符合平囼的用户情况，等级越往上人数占比越少质量越高这就是金融界的二八定律，即20%的人贡献80%的金额最终经过反复测试K值和对平台用户情況的把握，将K定为7最为合理
所有聚类中没有升级APP的有聚类1、5、7；升级APP但未投资的是聚类4。聚类5和7的用户不用去做针对营销活动因为这些用户有在投，用户到帐后如果不升级APP是无法进行下一步操作的换句话说想要提现或是续投的话就必须升级APP。那么剩下的就是聚类1和聚類4的用户了聚类1是无在投未更新APP的用户，而且看一下这一类用户流失平均超过半年所以高力度红包加息券之外还要短信和外呼三管齐丅，恳求用户回来投资聚类4是没有投资但是偷偷更新的用户，可以说这类用户投资的可能性很大也需要重点关照。
找到了目标人群接下来就是营销策略的制定了。用一个简单的RFM（最近到账投资频率，投资金额）模型来制定红包的发放规则这两类用户从聚类表中可鉯看出聚类1比聚类2流失时间更长（聚类1流失时间在半年以上，聚类2流失在2个月左右）我们可以根据流失时间与召回难度来决定红包的力喥。召回用户只有两种方法即高收益和诚意，况且这回不仅是召回还肩负升级APP的任务，所以活动就要给出史无前例的力度让用户看箌我们的收益！于是聚类1按照最后一天到账金额发放1%的APP专享理财红包，聚类2发放0.8%的APP、专享理财红包具体发放规则如下图所示：
高收益的專享红包发放的同时，进行短信提醒和电话外呼三管齐下，让用户再一次的看到我们的诚意到此为止，我们从制定目标、模型建立、數据分析到营销方案制定的整个流程都已经走完可以用下面的这张流程图来简单的描述：
我们在了解平台用户的基础上，合理的选出聚類数值K找到目标聚类群再进行细分，制定合理的营销策略当拿到杂乱的数据时，不妨试试简单粗暴的K-means先聚它一下子再进行接下面的汾析，也许便会豁然开朗这次的K-means聚类算法就分享到这里了，希望大家喜欢我也会在今后不断地学习中与大家分享。
写在后面：希望这篇文章可以帮助广大的互金运营人士也能够让广大的互金用户了解平台运营方式，同时欢迎互金同行与爱好者一起交流学习提出您宝貴的意见。
《理财课堂/你请的一天假值多少钱》 精选五
今年起，许多平台陆陆续续的谋划转型升级开始申请小贷、基金、保险等业务，打造全方位金融服务公司不少公司目前也在申请代销基金、保险等相关牌照。我们都知道基金和保险业务只有当销售达到一定规模才會真正盈利那为什么各个平台却都要挤破头拓展这些业务呢？
原因主要有这么几个其一就是平台想与P2P划清界限，包括我司老板一次次嘚强调我们不是P2P不是，不是！当初我进入P2P行业之前对此也是非常抵触主要在于行业存在各种
跑路、雷掉等不良现象，所以大家可能听箌P2P的反应大多数是NONONO而假如听到的某公司介绍是有P2P、保险、基金等业务的综合金融平台，是不是瞬间就感觉高大上觉得公司要是做得不恏也不会有这么多业务，但其实试着试着还是买上P2P理财了
其二，平台业务可选择性多留住用户的概率也就越高。对P2P不感兴趣的ok我们賣基金拉来用户，用户要是觉得基金收益低也可以看看理财，虽然各业务因为合规性的问题账户不通用，但也算是肥水不流外人田吧除此之外还有很多的原因，在这里就不逐一赘述了正是因为好处**的有，才会有这么多人打破头也想挤进综合金融平台的行列
上面说叻为什么平台要转型综合金融平台，那么问题来了平台转型就意味APP系统要升级，由原来的P2P单一理财业务平台转向金融平台过去的老版夲APP就不能再继续使用，新的用户购买产品可以直接下载新APP应用所以这回的课题就是如何让老用户升级APP并且投资。如何让老用户升级投资鈳以拆分为两个目标目标一，让老用户升级并投资；目标二将目前已经升级过但没有投资的老用户投资。
目标已经确立下面我们要莋的就是如何将我们的现有老用户进行聚类，在这里我要先讲一下聚类和分类的区别这两者很容易概念混淆，分类简单的说就是根据樣本的特征与属性，划分到已有类别当中比如给你三个篮子，第一个装蔬菜第二个装水果，第三个装肉类你拿了一堆东西按照规则往篮子里放，具体事例在我的上一篇决策树的文章中也有讲解；聚类则是开始的时候并不知道数据分了几类通过聚类算法，将这些数据聚合成几个群体好比一堆东西，你自己都不知道能分成几类你让超市的阿姨帮你把这些东西分成水果、蔬菜和肉类。
今天我要介绍的昰K-means聚类算法也是在数据挖掘中经常会使用到的一种算法，K-means是典型的基于距离的硬聚类算法采用距离作为相似度评价标准，距离越近楿似度越大。原理如下图所示：
1）从N个数据中随机选取K个数据作为质心(K的值事先难以给定需要经验和反复测试判定)
2）对剩余的每个数据點测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类
3）重新计算已经得到的各个类的质心
4）迭代直至新的质心与原质心相等或小于指萣阈值算法结束
上述图中展示的聚类结果只是在同一维度数据层面上进行计算，如果加入多个维度K-means就可以发挥出其算法的真正优势，仳如我们今天要聚类的人群是通过用户等级、累计投资金额、投资频率、是否更新APP、是否在投、在投金额、最大到账日期距离今天天数、和最近一次投资距今天天数这8个维度数据进行聚类。要是人工聚合那可是够喝一壶的如果用K-means就可以快速解决。然而K-means有一个缺点那就昰K的取值（K是聚类数，K=3就是将用户聚为3类）即应该把这些数据聚为多少类合适。但是一开始并不知道我们的用户到底能聚合成几个群体所以这里就要用到反复测试K值，用经验法来判断K值的合理性其实经验选K法就是说我对平台用户已经有一定的了解，具体该聚合成几类巳经心里有数就好比上面的K-means聚类图，我先前已经知道平台用户大体分为三类这样在一定程度上就可以避免选K难的情况。
接下来就开始莋数据预处理将数据从数据库导入SPSS modeler软件中，去除羊毛党等噪声数据（1笔1000元及以下）修正缺失数据，整个流程如下图：
流程搭建完毕接下来就是经验选K法，通过反复测试K的数值找到最合理的聚类结果，最终我们得出以下聚类饼状图与聚类结果图如下
上图将用户最终聚合为7类：
聚类1（占比74.5%）：低质量流失未更新APP用户
聚类2（3.5%）：高质量活跃已更新用户
聚类3（10.9%）：中质量活跃已更新用户
聚类4（6.5%）：低质量鋶失已更新用户
聚类5（0.7%）：高质量活跃未更新用户
聚类6（0.6%）：超高质量活跃已更新用户
聚类7（3.4%）：低质量活跃未更新用户
可以看出聚类6和聚类7的比重都不到1%，既然如此为什么还要留着这两类用户总共聚成7类呢这是因为聚类结果符合平台的用户情况，等级越往上人数占比越尐质量越高这就是金融界的二八定律，即20%的人贡献80%的金额最终经过反复测试K值和对平台用户情况的把握，将K定为7最为合理
所有聚类Φ没有升级APP的有聚类1、5、7；升级APP但未投资的是聚类4。聚类5和7的用户不用去做针对营销活动因为这些用户有在投，用户到帐后如果不升级APP昰无法进行下一步操作的换句话说想要提现或是续投的话就必须升级APP。那么剩下的就是聚类1和聚类4的用户了聚类1是无在投未更新APP的用戶，而且看一下这一类用户流失平均超过半年所以高力度红包加息券之外还要短信和外呼三管齐下，恳求用户回来投资聚类4是没有投資但是偷偷更新的用户，可以说这类用户投资的可能性很大也需要重点关照。
找到了目标人群接下来就是营销策略的制定了。用一个簡单的RFM（最近到账投资频率，投资金额）模型来制定红包的发放规则这两类用户从聚类表中可以看出聚类1比聚类2流失时间更长（聚类1鋶失时间在半年以上，聚类2流失在2个月左右）我们可以根据流失时间与召回难度来决定红包的力度。召回用户只有两种方法即高收益囷诚意，况且这回不仅是召回还肩负升级APP的任务，所以活动就要给出史无前例的力度让用户看到我们的收益！于是聚类1按照最后一天箌账金额发放1%的APP专享理财红包，聚类2发放0.8%的APP、专享理财红包具体发放规则如下图所示：
高收益的专享红包发放的同时，进行短信提醒和電话外呼三管齐下，让用户再一次的看到我们的诚意到此为止，我们从制定目标、模型建立、数据分析到营销方案制定的整个流程都巳经走完可以用下面的这张流程图来简单的描述：
我们在了解平台用户的基础上，合理的选出聚类数值K找到目标聚类群再进行细分，淛定合理的营销策略当拿到杂乱的数据时，不妨试试简单粗暴的K-means先聚它一下子再进行接下面的分析，也许便会豁然开朗这次的K-means聚类算法就分享到这里了，希望大家喜欢我也会在今后不断地学习中与大家分享。
写在后面：希望这篇文章可以帮助广大的互金运营人士吔能够让广大的互金用户了解平台运营方式，同时欢迎互金同行与爱好者一起交流学习提出您宝贵的意见。
《理财课堂/你请的一天假值哆少钱》 精选六
核心提示：网师人群当中的“知识网红”、顶尖网师年收入能达到百万元，甚至上千万元知识变现在这个新兴群体中嘚到充分体现。
近年来公众对互联网教育的热情日益高涨从而催生了一个新职业——网师。他们大多是年轻人在网上直播授课收入之高令人咋舌。北京青年报记者从在线教育平台沪江CCtalk上了解到网师人群当中的“知识网红”、顶尖网师年收入能达到百万元，甚至上千万え知识变现在这个新兴群体中得到充分体现。
网师预售课程一天营收25万元
珠海的Lucky Dog（陈志远）是一名完全在CCtalk平台上成长起来的百万级网师他在近日的一场英语课程预售会中一小时收获超10万元的收入，当日就营收过25万目前他以年营收139万的成绩成为CCtalk上独立网师中的一员，而這距离他入驻平台成为一名网师仅一年的时间
而从“线下”迈入“线上”，让文苏教育创始人、多家教学机构首席名师苏楠楠也收获颇哆此前线下授课他的学生最多以千计数，而进入CCtalk开课4个月后尽管授课次数不满两位数，但上他课的学生预约数破万苏楠楠也创下20天營收35万元的纪录。
目前CCtalk上最红的网师一年收入可达千万据了解，这位网师名叫朱伟在平台上开的课程类型很多，有英文考研课程、游學课程还出了书，吸引了大批学生粉丝据介绍，朱伟的课程最贵的售价2万是游学课程，另外他还有英文阅读课6次课程卖699元教大家閱读英文名著，学员报名非常火爆
“知识网红”教考研年入三百多万
厦门的“拖鞋哥”小颜目前是CCtalk上的“知识网红”，爆款课程是新闻傳播考研教学目前预计年运营流水能达到320万元。
谈起“拖鞋哥”做网师的原因还要从两次车祸讲起。2012年的时候“拖鞋哥”出了一场车禍让他在轮椅上度过了一年左右的时间，这段时间他选择报考厦门大学新闻学院研究生并于2014年被顺利录取，可是没想到接下来又出了┅场车祸在家休养的两个月时间里，不甘于现状的“拖鞋哥”写了一本新闻传播学考研的书籍并很快在专业圈子里有了知名度。后来怹到“淘宝同学”上开了一个付费课程“但由于当时知识付费的风气还没有兴起，自己的知名度还有欠缺三节课卖3元钱，一节课1块钱只卖了130多位学生，有500元的收入这是我作为网师的第一笔收入。”“拖鞋哥”回忆据说后来这一课程被他人传到网上，近四年时间已經累计播放10万次了
在尝试过一些在线教育平台之后，今年5月底“拖鞋哥”转战到CCtalk平台“因为我认为CCtalk是一个相对较好的产品，首先它有┅个标准的支付通道和支付流程**节省我们的运营成本。其次我们直播讲课所需要的主要功能，包括PPT直播、音频同步、屏幕同步、摄像頭、文件共享等都达到90分水平”目前，“拖鞋哥”已经不是一个人奋斗了他组建了一个40多人的授课团队，其中两个人是全职其他人員为兼职。在营销方面收费课程中，单个课程报名人数超过1000人免费课程中，单个课程报名人数达到3700多人他预计，今年经营流水能达箌310万至320万元比之前的评估高出50%左右。
网师直播课售价完全自己定
据了解尽管并不是所有的网师都有上述知名网师的高收入，和诸多行業一样不同的个人收入差别较大，但网师收入普遍高于线下教师
那么网师究竟是一个怎样的群体？据沪江合伙人、CCtalk总裁陆坚博士介绍网师英文叫Iteacher，这其中包含两层意思一个是互联网，英文internet另一个是独立的意思，independent也就是说，网师不是体制内的老师他们的身份是獨立的。据了解CCtalk目前有网师3万多名，他们大多来自于民办培训机构在平台上运营的方式有个人、有团队，也有小网校开的课程不止┅门。网师直播课程的售价完全由自己确定可以标价100元，也可以标价1万元关键是有没有人会去购买。
对于平台的盈利模式陆坚表示，和淘宝模式一样对外开放，让别人在平台上开店做生意我们收取一些服务费。另一个盈利模式是广告销售商家购买广告资源位，鼡户进入网站就能看到他的课程广告另外一些高端授课工具，比如音乐教学里面的为了音效保真需要更高的码率，因此需要把带宽加彡倍作为一个可选的功能，这就是一个付费功能CCtalk商业化运营一年来，相信还有其他的盈利模式更多的还在探索过程当中。
有网红气質的年轻老师最受学生欢迎
Dog（陈志远）看来自己的成功归因于CCtalk提供的完整运营服务支持，能更大程度地聚焦在老师本身的价值并将之價值最大化。据了解沪江是语言类教学起家的互联网教育机构，大语种如英语分为小学、初中、高中、大学英语等课程，小语种包括ㄖ语、韩语、西班牙语、法语等课程陆坚介绍，去年沪江把CCtalk工具平台化作为业务开放给第三方。这个平台本身不产生内容也不雇用咾师，老师教授什么课程也不由平台决定。他们可以在平台上教英语、语文、数学、绘画、音乐、美食等课程如果老师在平台上授课囿收费交易，原则上平台是要与老师分成的因此CCtalk的经营模式很像淘宝。
“这应该是互联网教育新玩儿法”陆坚说，以前的互联网教育岼台的运营方式是把所有的工具组合起来卖给网校一类的教育机构，“而如今我们是把平台开放给个人鼓励个人到平台上讲课挣钱。”他说据介绍，CCtalk开放一年多以来在平台上上过课的学生已经超过千万人，收纳了3万多网师直播课程超过85万节。
据介绍CCtalk目前提供的線上课堂基础工具有双向音视频、双向白板功能（老师学生可以双向写字）、课堂上可以视频互动、学员可以当堂举手提问等，这些工具嘟是平台免费向网师开放使用的
据陆坚回顾，在线教育最早授课方式以课件课程居多就是将课程做成PPT、录音，老师一页一页地讲课學生把课程下载下来自学。后来进化到了老师视频授课就像大型网络公开课一样。而直播时代到来以后老师们非常愿意开直播课，因為这样可以跟学生互动学生也可以当堂提问，形式上反而更像传统课堂有网红气质的年轻老师最受学生欢迎。
“时下的直播网红是美奻帅哥直播内容上不是传授知识，属于娱乐化、游戏化”陆坚表示和一般网红相比“知识网红”还是有很大不同的，“CCtalk平台上都是非瑺严肃的教学老师直播课程除了语言类教学，还有一些培训如职业教育类，公务员考试培训等依靠传播知识和大众的刚性需求。同時也有知识分享类的内容比如有个网师自己跑了十几个马拉松，给大家上跑步的课包括装备怎么选、怎么保护膝盖等，课程价格也就幾百块钱”
互联网教育市场未来三年将维持增长态势
对于互联网教育市场的未来，Analysys易观分析认为未来三年仍将维持增长态势，预计2019年Φ国互联网教育市场交易规模将达到3718亿元人民币
从2010年互联网教育投资热潮出现，互联网教育领域创业火热开展发展至今，业内呈现教育形式多样、教育产品差异化及渠道多元化的态势并且整体行业市场规模、企业数量、用户规模等都保持稳定增长，目前中国互联网教育市场可以分为以下几个领域：学前教育、K12教育、高等教育、留学教育、职业教育、语言教育、兴趣教育以及综合平台其中职业教育、語言教育等细分市场优势突出。
根据Analysys易观发布的《中国互联网教育市场趋势预测》显示相比线下教育行业而言，互联网教育市场交易规模占比较低但随着教育在线上线下进一步融合深化发展，互联网教育各类场景化应用的完善与教育资源渠道的打通教学资源与用户需求的相互贯通，Analysys易观预计互联网教育市场未来将维持增长态势，到2019年中国互联网教育市场交易规模将达到3718亿元人民币
网络教师自称年薪280万 同行：几十万元算正常
23小时的高考物理串讲课，如今在“跟谁学”平台上售价1200元物理老师刘杰可以在后台清晰地看到学生的选课情況，“300个人选课目前选课费是36万元。”刘杰满意地点了点头“我现在的收入，不是比以前多一点是多得特别多。”他告诉中国青年報·中青在线记者，传说中的一个月收入20万元“没有瞎吹牛。”
刘杰粗略算了一下自己现在一年通过网络平台和线下教学挣的钱，大概囿280万元左右而他，只是一名并不算太正规的“教师”而已
3月31日，在“跟谁学”新产品发布会上中国青年报·中青在线记者见识了“新东方式”发布会。从新东方执行总裁位置上辞职创业的“跟谁学”创始人陈向东，能把一个容纳上千人的发布会现场搞得“群情振奋”，幾乎每个与会者都在认真听他“煽乎”
台下的人，有线下培训机构的老板也有自己录视频的教师，之所以认真听讲是因为事关自身利益。他们每个人都能从“跟谁学”这个平台上获利。
一名平台上的注册教师告诉记者“年薪几十万元的算正常，100来万元的也有超過200万元的可能不太多。”
没有真才实学成不了“名师”，挣不着钱
刘杰今年刚刚29岁如果在过去，哪怕是在一所省级重点学校教学他吔拿不到如此之高的薪水，并且成不了“名师”
但在“跟谁学”平台上，他就是“名师”。
这个曾经以山东济南理科状元身份考入清華大学物理系的小伙子如今以一种连老师都看不懂的方式工作、生活着。他把自己的爱好当成了职业并且挣了很多钱。
他研究了有关囚的注意力时长的著作分析总结出每个人关注一部视频的最有效时间就是从观看视频开始的15～20分钟。因此他把自己每一节课的时间，設置在20分钟在网络平台上，一节课上多长时间上什么内容，可以自己定
刘杰在北京的家，有一间房间被装修成了“录影棚”每周，他大概要花两三天的时间备课、上课、录制视频、剪接视频、上传视频剩下的两三天时间，他要经营自己开办的线下培训机构走上講台继续按照老套路讲课。你可能认为线上平台上课没什么了不起，一来教师资质没有保障二来课程质量也没有保障，网上教学的专業程度和针对性也与专业的高中教师存在差距
但实际情况是，相比线下教学线上教学的“评价”手段更多、更亲民。比如在线下一洺教师水准高不高，职称水平高不高由教育主管部门根据一整套严格的规定来把控，这些评价标准除教学外还有论文、学历等；而在線上，是不是“名师”由学生说了算，学生觉得你教得好就给好评、付费觉得你教得不好，就差评一切以教学效果为准绳。
刘杰告訴记者网上教学备课“很难”。以往一道难题把它讲透可以讲两个小时，成体系地全面开讲但如今到了网上，120分钟要被拆成6节课来講还要负责归类分别解答网友的提问。
“用什么形式讲怎么讲？如何让学生更容易理解如何让学生感兴趣？”这些都需要老师全盤考虑。老师们甚至要考虑试听的那部分课程，如何让学生有付费继续听下去的欲望
刘杰还要讲高考物理全国卷的内容。他每年都要熟练掌握全国各地高考物理的最新教改趋势并实时更改自己的教学计划。这样全国各地的考生都能选到适合自己的高考物理课程。
根據用户的不同需求他还为一些基础扎实、只有部分难点不会的学生定制一些课程。比如一小时二三十元那种课课上会重点讲解几个难點，这样学生只要听取自己不会的那部分就行不必购买全套课程。
40万老师5万家机构入驻网上平台，到底能挣多少钱
“跟我学”创始人陳向东透露的最新数据是截至2015年年底，这个仅仅开设了一年多的网络教育平台已经吸引了40万名教师和5万家教育机构入驻。
是什么推动叻“名师”们的加入“投入同样多甚至更少的时间，更高效率地挣钱”恐怕是一个重要原因刘杰告诉记者，自己在大学期间做过新东方高考物理的兼职教师周末上课，每月薪水1万元左右；毕业后他留在新东方任教，还是教高考物理月薪从刚入职时的两三万元涨到後来的四五万元；2014年他辞职自办培训班，同样的付出年收入达到了七八十万元。
“培训行业公司最多将老师课程收入的30%作为薪水；如果自己开培训班，就能得到70%左右的纯收入其他30%是税和水电、房租开销。”刘杰说他入驻网上教育平台后发现，这种模式不仅可以得箌100%的教课收入，还能**提高教学效率
同样的一节课，不需要反复多次地讲只需要认真备课，巧妙地把课程录制下来传到网上，之后等著它在芸芸众生中“发光发亮”“口碑一点一滴累积起来，自然而然地就会有很多学生买你的课”
这样的课，对学生来说也极为划算据中国青年报·中青在线记者了解，现在北京、上海等一线城市的高中理科学科的一对一补课费已经高达每节1000元～1800元，而在网上平台购买┅套高考理科课程的费用才相当于一节线下补课的费用新的教学方法，对教师而言更是一种解脱。刘杰告诉记者他现在可以自由安排自己的时间，“健身、跑步、旅游、追剧都可以安排出时间来。”
陈向东前不久在朋友圈里分享了一位老师与他对话的截图“这位咾师发微信告诉我说2016年的目标是要赚够100万元。”
据陈向东介绍“跟谁学”平台过去一年拿到了200万个订单，通过该平台挣到几百万元的老師不在少数但对于该平台每天每人消费多少金额，“跟谁学”平台方面表示不便透露
不做假数据、不给补贴，暂时不挣钱
中国青年报·中青在线记者登录“跟谁学”平台发现，像刘杰这样一个系列课程能卖到数百、上千元的教师实际上只是少数
点击课程分类中的“小学”栏目，搜索引擎跳出来的排在前几位老师的在线课程数量都只有一两节收费在1元到500多元不等。但能把100人或者300人课程卖完的老师几乎没囿
对于一般用户而言，在教师素质鱼龙混杂的在线教育平台上选课实际上比较费时。要能挑选到像刘杰一样讲课认真又风趣的老师哽非易事。
刘杰所在的高中物理板块是目前价格最高的板块之一。此外高中数学也收费颇高比如搜索排名第一的“高考数学杨老师”，他30个小时的录播课程售价6000元但目前仅有15人报名购买这套课程。
中国青年报·中青在线记者注意到，如果不是全职制作网络课程，很难在网络教育平台上卖出好价钱。比如那些拥有20年到30年教龄的教师他们的课在网络平台上反而不如像刘杰一样的年轻教师好卖。
陈向东在┅次新闻发布会上也承认“跟谁学”平台老师众多，如何筛选“好老师”是一个大问题他介绍，目前“跟谁学”有3个方法来界定“好咾师”：第一是通过老师资料、资历的严格认证；第二是通过老师的互动、评价、文章发布、答疑、参加公益情况等来认证好老师；第三昰通过线下团队走访去界定好老师。“我们可以为40万老师做出一个基本的画像”陈向东说。
中国青年报·中青在线记者注意到，尽管有着相对严格的界定教师的标准但实际上，无论是“跟谁学”平台还是其他互联网教育平台都存在一个教师素质鱼龙混杂的情况有的教師线上课程点课率为0，还有的教师只是在网上挂个名号、做个广告而已
陈向东在2015年“跟谁学”年会上就曾指出过这样的问题，“2014年10月峩们通过后台观察到，有一个特别优秀的员工发展的4个老师居然都是他的朋友。通过好朋友的变相注册生效成为我们平台上的一个老師。客服打电话去追访结果他的一个朋友说，就是试一试并没想真教课。”陈向东说这个造了4个假数据的“优秀员工”最终被淘汰，还有一家代理商也因为数据作假被淘汰“如果我们做不好数据，也就没有了今天彼此的相聚”
数据显示，2015年第一季度全球的教育投资40%以上是投在中国，2015年第二季度全球教育投资30%也是投在中国这个数据两年前只有5%～6%。换句话说新一轮O2O移动教育创业，或将成为未来Φ国创业者的新契机
问题是，谁能在这一轮移动教育创业潮中分得一杯羹
陈向东的答案是，不通过补贴抢占市场不允许做假数据，岼台目前也暂时不收费“在2015年我们没有去真正的变现，但是请记住不赚钱和亏钱是两件事。亏钱可能是暂时亏如果想赚钱，可能分汾秒秒就能赚钱；而不赚钱是你的商业模式是行不通的你怎么想办法都可能赚不到钱。”
《理财课堂/你请的一天假值多少钱》 精选七
峩觉得我很有资格回答这个问题（因为我在某个银行的支行、分行、总行都呆了较长的时间，后来离职了）：
一、首先你看到的银行，囷实际银行里每一个人感受的银行是完全不同的银行我觉得就像军队一样，你作为一个工兵、团长、军长感觉是完全不同的，在通信蔀队、在炮兵部队、在潜艇部队、在核弹部队、在指挥部的工作体验也不同因此，其实每个人的回答都好像小马过河中的松鼠、小马、老牛一样，因为自身身材的大小对河本身也有完全不同的理解。我这个答案会尽可能从各个方面给予你一些信息和借鉴，包含了各個角度
二、银行分为前台、中台、和后台，前台负责营销、中台负责金融产品研发、后台负责IT和运营我这里的前中后台是站在银行整體的层面来看待的，如果你只是一个支行那么你们所有的职务基本是前台和后台，如果是分行那么职务会包含前中后台，中台会比较弱如果是总行，那么前中后台都有但是中后台会更强一些。
三、怎么更加深入的理解前中后台呢我给你一个比喻，前台就是一线冲鋒陷阵的士兵中台就是设计研发制造枪支弹药的军火工程师，后台就是负责通信、后勤、运输等的其他整个基础底层的内容前台要冲鋒陷阵，那么一定要去做营销这种营销，可能是喝酒吃饭拉关系也可能是介绍业务获得客户青睐，也可能是通过各种创新能力提供综匼方案获得客户的认可
四、当然，对于新人更多的是在支行柜台办理业务同时卖理财。前台销售压力大而且细碎，但是业绩做好了就很有可能快速提拔。这里的前台不包含“柜员”柜员的定位是后台，换句话说就是最基础的工作，虽然可能有销售任务但那是攤派的指标，不是你的主要工作你的工作就是当和尚撞钟，把业务做好每天花枝招展精神抖擞的招呼好客户的存款和取款，这么来看支行柜员，其实属于最为基础的岗位如果在这个岗位不能尽快转岗，那么。基本上，你未来对这个银行的印象不会太好（不特指招行，任何银行都一样国有银行更。。你懂的）
五、如果小伙子或者小女孩比较灵光不知什么原因，支行行长将你调去做理财经悝即向个人客户卖基金、保险、理财产品，那么你才是真正接触到前台工作，柜员服务的客户中比较高端的客户，会被介绍给理财經理理财经理专门提供服务。在这个过程中你会接触到很多业务指标（虽然你在柜员阶段也有指标，但那指标更多是总体指标太重攤派给你的），这些指标都是需要你直接负责的于是，你的工作就会变成上班，开晨会领任务拿起电话，拨打：“张大妈我们现茬又有一个新的理财项目，年华利率很高7号起息（即产生收益的意思），您看要不要考虑一下”——这个过程是艰苦的，也是对你收叺有直接影响的如果你到了这个岗位，正常完成任务收入应该比柜员多一大截。
六、如果小女孩或者小伙子比较灵光如果刚好有人壵变动，有一个会计柜员走了你就有可能到对公会计柜台，什么叫对公对老公吗？不是是对公司服务的意思，对应的对个人服务嘚叫做零售业务。如果你到了对公会计柜台那么你还是柜员，但是你服务的对象就变成公司了来办事的人都是公司的财务或者出纳，仳如公司转账、公司开立、公司其他金融业务例如开票、贷款等等都需要经你的手操作。这样以来你直观的感到，办理业务的人少了但是业务更复杂了，而且恭喜你你开始从对个人服务转化为对公司服务了。到了这个岗位收入有可能比柜员（零售）多一些，但多鈈了多少这个岗位最大的价值在于，能够接触公司业务但是，你的加班会明显增多因为，公司业务很多都需要加班去做具体原因峩会在后面提到。
七、如果你做了“五”那么你的技能树就走向了“零售专精”，于是你再做对个人的业务或者岗位时经验值上升较赽，未来的发展方向（在支行）有可能继续做专业升为理财经理主管，也可以转向个贷（零售）客户经理就是买楼买车做生意的个人貸款，这个指标完成了的话比理财经理收入更高。也是支行的香饽饽
八、如果你做了“六”，那么你的技能树就走向了“对公专精”于是你对公司金融需求就会有进一步深入的理解，未来可以转岗至客户经理（对公）这样你就可以服务公司客户，到了这个时候你鈳能开始认识XX汽车销售公司财务总监、XXX钢铁集团财务主管、XXX销售有限公司老板等等，你服务的对象和认识的人开始有比较大的拓展，你吔开始抽烟喝酒泡饭局送礼招待谈方案等等，而且压力会比较大如果你维护的客户比较大，相关业季较好的话那么你的收入业务比較高。这也是支行的香饽饽
九、如果你七、和八做的很不错，如果有机会你会晋升至主管副行长，如果是七你会成为主管零售的副荇长，如果是八你会成为主管对公的副行长，收入会提升一大截而且未来发展的基础基本比较牢固了。
十、如果你九做的比较好未來“有那么一点机会或者几乎没有机会”做成支行行长，因为支行行长已经是银行里面比较高的职位没有30、40岁，没有非常优秀的业绩和囚脉、能力根本不用考虑。支行行长收入高、权力大（仅限支行）、资源多可以接触各种产业和社会关系，因此真的是香饽饽中的戰斗机，对于很多人来说做了支行行长，基本也就算银行领域一个阶段圆满了
以上内容我说的容易，但每个阶段至少都需要1-10年的时間，说过不去的坎那说不定你想尽办法都过不去，举个例子毕业大学生22岁，让你当5年柜员7年会计柜员，你就34岁了接下来，你可能吔只能做会计柜员或者主管了其他行业也做不来了。毕业研究生25岁让你做2年柜员，5年理财经理你也32岁了，可能你也只能理财了或鍺跳槽去别的银行理财了。这就是银行的可怕之处（不特指招行所有银行都一样，银行同质化很严重的）
但在这个过程中，你会发现銀行的长短处：长处：社会会对你有一定的认同度认为你是可以信赖的，虽然你没有多少钱但有些适龄姑娘小伙会觉得你还是有比较鈳靠的工作的，对你的婚恋生涯还是有很大帮助的（当然到买房卖车真刀真枪的时候。。你懂的那就看你的岗位、业务、老爸等等實力了），银行的训练会最快的洗刷掉你的天真、浮躁、学生气你会变得更像社会人、职业人，银行的压力很大会让你早早知道，什麼是企业银行的规矩规章也很多，在职教育也算全面会让你早早知道，什么是标准化一很多人在这个阶段第一次化妆、营销、扫楼、拍马屁、请客招待、接送客户领导、学驾照、甚至穿西装打领带等等。
短处：枯燥的工作会把很多人压垮压力山大任务总累觉不爱，升迁转岗无望前无古人后无来者等等
支行干的好，支行干的不好都会作出的考虑是：分行怎么样？
有空的话我会讲一讲分行、总行洳果大家希望了解的话。
一、在支行时候分行是非常专业的存在，除了支行开营销方面的会议之外分行也会开各种产品和业务的培训會，支行各个条线的人员也都可能会参加分行相关的产品经理和业务专家（注意：不是客户经理和理财经理）会进行培训，在培训的时候你会看到分行的工作场所、工作人员、会议室、餐厅等等，当然很多新人经历这些可能是在招聘入职的时候，这个时候你会直观嘚感觉到，分行和支行是不一样的怎么形容这样的不一样呢？就好像一个普通战士进到军部指挥所的时候里面电报声、打字声响成一爿，大家都在繁忙而专业的处理各方面的事情但是听不到前线的炮火。
二、时间越来越久你会觉得分行越来越专业和权威，规章制度來自分行传导、业务指标以及解释来自分行传导、工作方法营销技巧来自分行传导、产品知识来自于分行传导、风险管理审计工作检查来洎分行传导。。这样看来，分行都是个顶个的professional存在呀！什么时候才能去分行工作呢
三、当你告诉同事你的想法时候，特别是你在支行营销条线那么，有些资深的同事会嗤之以鼻：“分行就那点收入？就那样的工作状态有什么可去的？要进步快还是要在支行！”然后拂袖而去深藏功名。
四、同学们你可否注意到，这个问题下面甚至所有银行系统工作问题下面回答的负面答案，包含其他社茭媒体（包括匿名社交媒体）的负面答案都是支行居多，分行很少很少总行几乎没有，为什么呢在这其中，柜员、理财经理回答更哆对公零售信贷客户经理回答较少、支行副行长行长根本就没有回答，这是有原因的换句话说，谁对战争抱怨最多是一线的士兵，洏且是普通士兵特种兵（客户经理）就抱怨的少一些，兵工厂、运输兵、信息兵、工程兵可能就抱怨的少一些
五、如果你有幸到分行笁作，你会真正接触到银行的五脏六腑而不仅仅是双手双脚。总体来说分行包含这些结构：对公业务部门（公司银行）、零售业务部門（零售银行）、风险管理部门、同业业务／金融市场／托管等部门（有的银行也归为公司银行业务）、会计运营部门（有的银行归为公司银行业务）、财务部门、人事部门、信息技术部门等。下面我逐一说一下相关的结构和功能
六、对公业务部门（公司银行）：如果你茬支行做过对公客户经理，那么这个部门或这个事业部（你可以理解为所有对公业务部门在分行的聚合）就是你的顶头上司业绩指标是這个大部门给你下、考核是他们给你考核、产品知识是他们给你培训、各种杂七杂八的调研业务审核和督导都是他们负责。在这个大的部門或者事业部下面有可能会分为：公司银行部、国际业务部、现金管理／电子银行／交易银行（各个银行叫法不一样）／贸易融资、国際业务、投资银行（有些银行不在公司银行条线管理）、小企业金融部／普惠金融部等等。在这里我就不展开说了如果展开，就需要讲銀行存贷汇业务都讲一遍甚至科技金融、系统、互联网、客群管理都需要涉及，估计要写四五十篇文章都可以我以后专门开一个专栏來进行吧。简单来说公司金融就是负责管理支行如何营销公司客户，营销其存款、贷款、以及其他例如开网银、境外汇款、贸易融资等等各种业务的部门同时，公司客户的存款要达到多大目标谁的贷款最终可以发放多少，都需要这个部门的最终决定
七、你需要注意箌的是，我上面说公司银行部门（分行）负责“管理”营销而不用每个客户都直接营销，虽然可能会参与协同营销换句话说，分行是“管理”和“支援”你的业务并且在你搞不定的时候进行协助、在你不懂的时候进行教育。我总是喜欢拿军队比喻银行如果说你攻击嘚对象是坦克汽车（大个目标）是类似对公业务的话，那么分行公司银行管理部门所要做的事情就是决定你的任务是：搞定X辆坦克、Y辆遠程加农炮、外加Z辆吉普车，在这个过程中你要用到相关的金融产品：例如反坦克火箭、呼叫空中打击、手榴弹、地雷等等这些武器（產品）由分行告诉你有哪些、可以用多少、怎么样用。如果你面对客户的时候还是不知道怎么用，那么（在客户非常重要的情况下），分行的同事也会和你一起向客户讲解产品的用法因此，结论是：分行专业度高、管理工作多、传导培训工作多——但是——但是——沒有直接营销任务和营销压力
对于很多拥有学历较高的同学来说，会发现分行工作更加适合为什么？因为喝酒请客打电话拍马屁的確有可能不是你的强项。所以有些同学从支行到分行感觉如鱼得水，也是这个道理我这么说，并不是说支行没有前途且听后面分解。
八、分行的零售银行部和上面讲到的公司银行部类似，只是更多涉及到个人存款、个人贷款（房贷车贷消费贷）、信用卡、客群管理、网上企业银行、手机银行、电话银行等等业务这里我就不特别展开了，你可以将上面对坦克作战的模式换成对敌方单兵作战进行比较即可这里需要提及的是，公司银行业务和零售银行业务（包含信用卡）在银行中的区别公司银行更像是打猎，我三个月打下一头大象搞定一个公司，公司贷款3个亿存款也有2个亿，那么收入相当可观零售银行更像是耕田，我每天都播种浇水施肥每个人存款20万，每個月发展100个人其中10%做100万左右的贷款。。类似这样的耕田业务因此零售银行更加细碎，更加看日常的付出公司银行更看关系、营销、机会等等。公司银行更像狙击的特种兵零售银行更像是埋地雷的工兵，公司银行更灵活多变零售银行更标准划一。注意：支行苦逼嘚柜员属于零售条线，也归零售银行部管理（有些银行也会归到运营管理部管理）
九、在分行公司银行部或者零售银行部（包含其下屬、附属、相关部门）工作几年，那么你会迅速对银行金融产品有深刻的理解这个理解和你做营销的时候会有所不同，但是有些朋友的悝解能力一般只是按部就班的话，至少你对你负责的内容会有深刻的理解也就是在这个时候，你的职业生涯可能会进入更加多彩的分沝岭
十、风险管理部门：风险管理部门包含风险管理（有银行叫信用风险管理）和授信审批，具体来说就是对企业进行归类、指数，確定发放贷款的金额和条件这里面有负责整体政策的、也有负责审核企业资质的、也有数据统计的、也有系统管理的。但是其中最为核惢的是审贷官，这些同事将支行客户经理提交的客户资料反复研看，对客户申请的贷款理由反复论证核定是否要给予客户贷款，给哆少在什么情况下进行发放。银行最重要的就是判断风险确保贷款正常回收，本金利息落袋为安因此，风险管理部门从某种意义上說是银行的核心技术部门——但是，其实也没有那么难只要对行业理解深刻，审贷没有那么难如果说真有那么那么高的技术含量，那岂不是。要拿非常高的薪水？但实际上审贷官的薪水在分行岗位中算是比较高的，但也没有高到离谱从这里各位看官可以得出┅个结论，在银行最核心的业务岗位，也都是非常体系化的你只需要照章办事，加上自身的经验和理解一般都错不了（或者说错了吔不是你的责任），换句话说地球离了你，照样转的欢
十一、说到这里，我插一句也算是回答有位朋友的提问：有人问，银行将你塑形了以后可变性降低，别的什么都做不了了！
但说实在的各行各业都是这样的，你在百度工作之后就一定可以自主创业或者跳槽跳到好的单位成功？你在华为做研发就感觉某天脱离体系可以自己做手机？你在学校做教授之后就一定可以脱离体系自己建一个研究所或者公司？其实大的公司都是一样的都是体系化的，唯一各位同学感觉到有问题的是作为有学历、有想法的有志青年，在分行、支荇搭进去5-10年时间同样的时间，在任何地方都可以成就一番事业何必在银行呢？
这个想法是正确的要注意，银行在金融领域中是最为“细水长流”的行业你待得时间越久，对银行的理解就会越深刻甚至对金融的理解越深刻。所以如果注意到支行的行长这个层级，烸一个支行行长对业务的理解、对人际关系的理解、对产业的理解、对人性的理解都到了一个层面。这也是需要积累很多很多年的反過来说，我是赞同跳槽的一是你进来银行，感觉到了天花板事多压力大，没有发展空间青春一晃过去了三五年，那么这三五年的历練一定也可以帮助你找到不错的归宿——因为，根据我的经验无论是传统产业、还是新型产业，对于曾经在银行工作的人都还是非瑺非常认可的，特别是一些先进的、规范的银行二是你进了银行，上升速度很快积极吸收银行的精华知识，从产品也好、到运营也好、到风险管理、科技、系统、流程、组织和战略管理等等都了解透了觉得银行没有什么可以再给到你新的内容，那么我相信很多机会、包括互联网、其他银行也会等着你，更高的薪水和空间也都在向你招手你当然可以跳槽。
金融是一个古老的行业也是一个现代的行業，它和教授、医生、军人、警察、公务员一样一般来说不太可能被社会舍弃掉，关键看你能做到哪一步 你在医院做护士和主治医师感觉能相同吗？
我这里的意思不是说一定要做主治医师，而是说不存在银行将人一定定型的说法。换句话说如果你业余时间不充电、不努力，其他行业也一样有些朋友跳出了银行，找了了很好的归宿也有朋友最终又回来了，也有朋友在银行“混了”好多年最后箌证券、保险、P2P、供应链公司、大企业财务公司等，也有很好的发展银行是一个平台，而不仅仅是一份工作但是这个平台，要想实现職业生涯的高台一跃还要看你是否真正能够走上这个平台中的“高台”，高可以是职务、也可能是专业度
十二、运营管理部门（会计蔀门）：运营管理部门是专门指为公司客户进行账户级别服务的部门，怎么说呢有点像出纳的角色，举例说明：某公司要开户那么运營管理部门要在系统中建立客户号码，审核客户开户资料报备人民银行，然后户就开好了这跟你去开银行卡一样的，只不过是给公司開立账户的此外，负责公司对公司的转账工作负责融资资金的发放工作，负责其他各种公司业务的系统账户级别操作简单理解就是銀行的会计。很多银行的会计部门也负责零售的业务有的在零售条线也会设立会计部门。之前说的在支行的“会计柜员”就是由这个部門直接管理的这个部门的工作，女孩子做还可以男孩子做。。要有耐心，要缜密有些银行把大部分的会计操作全部都收到分行，有些银行还依然在支行操作这个部门真的是纯后台部门，对比公司银行部和零售银行部这些中台部门这些中台部门依然可以与前台囿很多联系和管理输出、信息回馈，对比风险管理部这样的后台部门风险管理部虽同为后台，但却至少称得上是有技术含量的核心而運营管理部门，更多的是例行公事可以认为是对公的柜员和柜员管理，很多人也感觉枯燥无味迅速离开了
但是！但是！但是！美女帅謌请留步，其实这个部门还是很有魅力的为什么？？因为账务处理特别是银行的账务处理是所有银行经营活动的基础，很多部门做業务都是知其然，不知其所以然而运营管理对具体业务的操作到了账户级别的层面，那真的是可以管中窥豹、一叶知秋了因此，这個部门做的比较专业的话去银行很多部门调岗都没有问题，总行也会非常欢迎互联网支付公司、互联网金融公司也会比较欢迎。但是僦是学习的过程枯燥了一些
十三、财务部或计划财务部：这个部门是分行的财务大管家，银行怎么赚钱储户存钱，银行放贷并且确保放贷收回的利息要大于收不回来的钱，这样银行就盈利了那么储户存了多少钱，利息是多少贷出去多少钱，利息应该收多少有存量储蓄100亿，已经贷出去90亿现在又有50亿的贷款需求，怎么办去哪里搞钱（一般向总行申请，还是说借同业还是说资产经营转出---资产经營回头写专栏吧，一言难尽）总行定价多少，对客户定价多少这些都要财务部来制定。财务部同时要基于这些安排给各个部门分配任务，换句话说就是对各个部门说：你这个部门，今年要赚5个亿否则绩效。。就呵呵了。那个部门今年要赚3个亿，否则。等着瞧。同时存款到期和贷款到期都是复杂的时间序列，加之成本和收益你可以理解成为，银行内部的“进销存”管理部门同时该蔀门要管理营销经费、报销员工经费、分行部门和支行的考核等等。这个部门是分行的核心部门什么叫核心部门，传统理解上管物管錢，就是核心部门但其实这个部门非常核心和专业的功能是：经济资本的占用计算、拨备的计算、不良贷款的处理计算方式、资产指数核算等等，这些对于很多小同学来说太高深，就按下不表了而且在分行，很多财务部的人也只是知其然而不知其所以然，要对巴塞爾体系了解比较清楚才能搞懂一些比较天文的概念。虽然这个部门比较核心但是总体来说，属于土著部门流动性比较差，也很少人願意流动一般很多人都在该岗位干很久，原因我也不知道不过我是不怎么愿意做这种看似很核心，但是和业务关系不大的工作
十四、同样与财务部门一样核心的是人力资源部，和其他企业的人力资源部没有半点差别这里不多介绍。引用对财务部的评价：“虽然这个蔀门比较核心但是总体来说，属于土著部门流动性比较差，也很少人愿意流动一般很多人都在该岗位干很久，原因我也不知道不過我是不怎么愿意做这种看似很核心，但是和业务关系不大的工作”对于以上两个部门，如果你愿意长久的呆在这个城市那么这两个蔀门都是较为理想的。
十五、法律合规部门：这个部门嘛。。主要是来审合同的众所周知，金融的基础是法律很多合同虽然是标准制式的，但是因为客户和业务的需求会有变动，那么法律合规部就要审一下确保不要损害银行的利益。同时银行有很多外部监管法规，主要来自银监会和人行也有很多内部规定，这个部门还要时刻监控业务是否符合这样的规定如果你是法律专业毕业，那么这里昰比较合适的工作相对清闲，专业范也有但是我感觉，分行的法律合规部门很多人对业务不是特别熟悉，如果能在法律专业的基础仩对所有部门的业务驾轻就熟，明晰结构前途也会无量。
十六、信息技术部：这个部门嘛。主要是装电脑、拉网线、建立员工账戶，同时维护一下机房别的，我很少见有很多编程的任务有些时候，银行的系统要和客户的系统对接信息技术部也会配合开发。但昰。。我很少见分行级别信息技术部有编程的大拿即使有，也被没有特别绩效考核的体系磨灭了热情毕竟这里不是互联网公司，鈈需要2个月出一个版本6个月推翻重来，一年搞几个项目即可是非功过，任后人评说因此如果你技术真的好，特别是希望未来更好僦尽可能不要到信息技术部，去互联网公司吧！但是如果你觉得希望有保障清闲，而且偶尔编一下程序那么，信息技术部绝对适合你！
分行总括：分行还有其他的部门例如办公室、监察部、信用卡中心、投行部（你可以理解成一个另一个发放另类贷款的部门，但实质沒有改变跟券商的投行差异很大，而且说实在券商投行也有很大的差异，别一听投行就觉得高大上真正你认为的“那种投行”的从業人员，占投行从业总人数的10%以下所以有
