大家好 最近有几个职缺找上门
都是国内各大银行的资深AI或资料科学家
我目前四年年资 在科技业年薪约200
请问若是到银行做AI或资料分析 大约年薪会是多少?
生态会有很大不同吗? (买server会不会很保守 东锁西锁的)
我之前更菜的时候有面过几家 有出来就是LV的 有南港附近的
不过都没敢去待 还请教各位前辈
主要target是年薪降一点没关系 专案要有impact 我要能带team
一些缺点(如推文所述) 几年前的面谈时已经有底 比如说:
1. IT部门保守 跑流程没效率 多做多错不如不做 不想改等等
2. 高层画大饼 吹很大 非刚需
3. 跨部门跨子公司(人寿、银行、证券、产险)合作困难
这部分已经略知一二 但想更新的是这几年是否有改变?
一方面是看起来组织上有在成长 但不知道是否健康?
另一方面
银行端放出的新闻稿或演讲对这几点多多少少有回应
比方说
1. 重新建立资料平台 与IT重新分工(应用层跟底层)
2. 这点不敢轻易下定论 或许点子好 只是执行面出问题
3. 这部份最怕 部门一堆 商业 行销 资料分析 开会就开到死了
或怕会遇到各种嘴砲侠 摆烂哥 保守养老叔
p.s. 套件侠我是不怕 套件要调用的熟跟巧也算有贡献
p.s. "限制很多，因为测试主机不能连外 装TensorFlow"
科技业主机也怕机密外泄 同样有资料无法取出及连外等限制
但通过 IT 适当权限管理及良好沟通 应该能提高效率
目前这方面银行业还会是瓶颈吗?

劝你不要去比较好，你仔细想想你的ai到底能帮银行解决什么问题我听到有用ai去预测信用卡是不是盗刷还有用ai去把支票簿上面的数字识别出来而已还有你个人的数学造诣如何，有办法把前端paper复制成算法吗？给你带team,你就收到一堆只会call keras或pytorch的家伙而已很多东西都吹很大但你仔细想想，那东西真的有需要靠ai吗？像是某银行在发展客户表情的情绪识别，如果客户表情不好，服务人员可以妥适处理听起来好像很屌，阿，实际上真的需要吗？金融业毕竟不是data driven的行业，深思一下吧，一点浅见，有错请指证年薪我猜大概120到150，其实你不如去国外混，外国人很水的之前才听到前辈说，在那边只要会写nn的数学式，就会被用amazing的眼神看

如果金融业不是data driven, 那哪个行业才是 @@

fintech过了几年还是没有什么应用

金融业绝对是data driven啊，但吹很大我也同意，饼画的好看才有资源可用

金融业薪水不会比科技业多你目前薪水 已是管理职薪水

个人觉得国内的金融业很落伍，想要impact再熬几年去国外

限制很多，因为测试主机不能连外 装TensorFlow 就搞了很久

ai可以帮银行解决很多问题吧不过现在高层大多思想落伍，而且很多都是画大饼也是真的

要跟资料 申请机器都要跑单据流程 旷日费时

去了才知道台湾银行未知用火

找你都民营;想乘AI快鸟掉前从科技业跳拿少点可拿久银行很OK但要有心里准备都在做data clearing,除非银行data team够强

银行这些东西都直接买solution的 去那边变图表工程师

你可以在特定电脑里自High，要落地大概要一万年以后

不如请原po说说，有啥idea对银行有贡献的我觉得最重要的已经不是模型，而是商业模式

你应该往中国或美国走往台湾金融业发展缘木求鱼

我不是DS,但以开发端来说,基本上你说的都还是问题短期内(10年内)不会有任何改变, 别想得太美好金融不像科技业有追逐的压力, 落后五年可能就完全没人会买他依靠流程与人工控管, 这些都是很难改变银行保守来自于,只要有漏洞, 损失可能会无限大(钱被转走)所以绝对不可能为了效率妥协. 别期待为了研究方便开门给你另外致命伤的一点, 银行的获利来自企金消金金融交易AI什么的都是投点小钱玩玩看而已, 资讯人员只是次要单位

左手(AI) 只是辅助

你提到的缺点都没改喔

不call keras pytorch 是要自己造轮子吗不过确实感受不到应用场景...

keras就算了 但不call pytorch是要自己刻喔

我可能表达的没有很好，是说只会call library 然后hadoop db 或是基本的程设能力不高的

劝你不要，真的

劝你不要去比较好，你仔细想想你的ai到底能帮银行解决什么问题我听到有用ai去预测信用卡是不是盗刷还有用ai去把支票簿上面的数字识别出来而已还有你个人的数学造诣如何，有办法把前端paper复制成算法吗？给你带team,你就收到一堆只会call keras或pytorch的家伙而已很多东西都吹很大但你仔细想想，那东西真的有需要靠ai吗？像是某银行在发展客户表情的情绪识别，如果客户表情不好，服务人员可以妥适处理听起来好像很屌，阿，实际上真的需要吗？金融业毕竟不是data driven的行业，深思一下吧，一点浅见，有错请指证年薪我猜大概120到150，其实你不如去国外混，外国人很水的之前才听到前辈说，在那边只要会写nn的数学式，就会被用amazing的眼神看

如果金融业不是data driven, 那哪个行业才是 @@

fintech过了几年还是没有什么应用

金融业绝对是data driven啊，但吹很大我也同意，饼画的好看才有资源可用

金融业薪水不会比科技业多你目前薪水 已是管理职薪水

个人觉得国内的金融业很落伍，想要impact再熬几年去国外

限制很多，因为测试主机不能连外 装TensorFlow 就搞了很久

ai可以帮银行解决很多问题吧不过现在高层大多思想落伍，而且很多都是画大饼也是真的

要跟资料 申请机器都要跑单据流程 旷日费时

去了才知道台湾银行未知用火

找你都民营;想乘AI快鸟掉前从科技业跳拿少点可拿久银行很OK但要有心里准备都在做data clearing,除非银行data team够强

银行这些东西都直接买solution的 去那边变图表工程师

你可以在特定电脑里自High，要落地大概要一万年以后

不如请原po说说，有啥idea对银行有贡献的我觉得最重要的已经不是模型，而是商业模式

你应该往中国或美国走往台湾金融业发展缘木求鱼

我不是DS,但以开发端来说,基本上你说的都还是问题短期内(10年内)不会有任何改变, 别想得太美好金融不像科技业有追逐的压力, 落后五年可能就完全没人会买他依靠流程与人工控管, 这些都是很难改变银行保守来自于,只要有漏洞, 损失可能会无限大(钱被转走)所以绝对不可能为了效率妥协. 别期待为了研究方便开门给你另外致命伤的一点, 银行的获利来自企金消金金融交易AI什么的都是投点小钱玩玩看而已, 资讯人员只是次要单位

左手(AI) 只是辅助

你提到的缺点都没改喔

不call keras pytorch 是要自己造轮子吗不过确实感受不到应用场景...

keras就算了 但不call pytorch是要自己刻喔

我可能表达的没有很好，是说只会call library 然后hadoop db 或是基本的程设能力不高的

劝你不要，真的

解决提出问题的人就好 何必解决问题

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