安联环球人工智能基金累积型美元,安联环球投资基金

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目录：

• 1、小米在清华大学设人工智能研究基金，为什么企业都爱捐赠大学？
• 2、什么是人工智能
• 3、人工智能基金是什么
• 4、人工智能基金有哪些
• 5、BAT是怎么自我颠覆互联网金融的？
• 6、德国安联保险集团怎么样？

小米在清华大学设人工智能研究基金，为什么企业都爱捐赠大学？

企业对大学进行捐赠是为了在争夺人才方面打下优势基础。

不只是小米公司，其他的企业也经常会对顶尖高校进行捐赠行为。因为顶级企业和这些顶尖高校之间的往来非常的密切，每年大企业都会专门预留一些员工名额给这些顶级高校，这些顶级高校在人才培养方面要优于普通高校，因此这些顶级高校的学子每年都会成为大企业激烈竞争的对象。而大企业为了能够抢先获得人才，也会加强与顶尖高校之间的合作。

一、顶级高校拥有着很强的科技研发实力。

顶级院校会非常注重学生的科研能力培养，而互联网企业也非常重视科技研发方面的成果以及工作，所以为了让自己的企业在科技研发方面长期保持足够的竞争力，因此也必须要保证企业的人才供应不携帆会出现中断。而顶级高校拥有着相当出色的人才资源，所以大企业和顶级高校之间能够实现长期的合作共赢。

二、顶尖高校也需要优质企业的捐赠反哺。

顶尖高校虽然每年都会有专项资金投入，但是顶尖高校如果想要达到更高的水平，就必须要有持续不消备断的资金投拿隐毁入，因此顶尖高校也希望企业能够进行资产捐赠。企业在资产捐赠方面要比普通人更具有能力，而且企业也能够在捐赠过程中获得社会的高度尊重。

三、企业对大学进行捐赠能够让资产发挥出最大的作用。

企业如果能够把资产捐给大学的话，那么企业的这笔资产就会发挥出长期的作用以及效果，因为顶级大学在运用资产方面，会从长远的角度来考虑事情，所以企业捐赠的资产会给企业本身带来长久的好处以及利益。企业捐赠的资产可以让顶级大学长期为企业培养优质的人才。

当然也希望企业捐赠大学这种行为能够越来越普遍，因为大学如果想要实现更好的发展，也必须要得到企业的广泛支持。而且企业也能够在捐赠过程中实现利益的最大化。

什么是人工智能

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似卖亩的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机碰毁器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

　人工智能, 英文单词 artilect ,来源于 雨果·德·加里斯 的著作 . “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发具有人工智能的机器人

展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动中吵森推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。　 实际应用 机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。 学科范畴 人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。 涉及学科 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学， 研究范畴 自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 人类思维方式 应用领域 智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程 机器人工厂 安全问题　 目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过。

人工智能的两种实现方法

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic Algorithm, 简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural Network,简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁, 非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

定义

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

编辑本段简史

人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它 技术的发展。

计算机时代

1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介.

AI的开端

虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可 能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大. 1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人 认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题."逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论.他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会".从那时起,这个领域被命名为 "人工智能".虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础. Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了. Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战: 下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统. 1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的.GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题.两年以后,IBM成立了一个AI研 究组.Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序. 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP语言. LISP到今天还在用."LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳. 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部 高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐.

大量的程序

以后几年出现了大量程序.其中一个著名的叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程.在MIT由Marvin Minsky领导的研究人员发现, 面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻辑问题.其它如在60年代末出现的"STUDENT"可相关书籍

以解决代数 问题,"SIR"可以理解简单的英语句子.这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助. 70年代另一个进展是专家系统.专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率.由于当时计算机已 有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律.专家系统的市场应用很广.十年间,专家系统被用于股市预 测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等.这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能. 70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论.另外David Marr提出了机器视觉方 面的新理论,例如,如何通过一副图像的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图像.通过分析这些信 息,可以推断出图像可能是什么.同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出. 80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域.1986年,美国AI相关软硬件销售高达4.25亿 美元.专家系统因其效用尤受需求.象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程.杜邦,通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统.为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了。为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来.

从实验室到日常生活

人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响.计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员. 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前.有了象美国人工智能协会这样的基金会.因为AI开发 的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮。150多所像DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上. 其它一些AI领域也在80年代进入市场.其中一项就是机器视觉. Minsky和Marr的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中,进行质量控制.尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同.到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元. 但80年代对AI工业来说也不全是好年景.86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元.象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费.另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车".这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费. 尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展.新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊逻辑,它可以从不确定的人工智能机器人

条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径.总之,80年代AI被引入了市场,并显示出实用价值.可以确信,它将是通向21世纪之匙. 人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验.人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器.AI技术也进入了家庭.智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备.对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现.人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活.

人工智能基金是什么

;     大多数人一听到智能就觉得很神奇，因为多年前，迅颂做人工智能也只能在科幻电影中感受，如今，生活中运用人工智能的地方也越来越多，相关投资项目也相应增加，那人工智能基金是什么？

      人工智能基金是什么？

      人工智能基金(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

      人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和系统等。

      人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

      以上就是对人工智能基金的介绍樱信，其实也没亩衡那么神秘不可测，希望大家看到这篇文章后能够有所收获，祝大家投资理财快乐。

人工智能基金有哪些

人工智能基金有很多，例如：

1、南方高端装备（202027）；

2、长盛高端装备（000534）；

3、华宝兴业高端（000866）；

4、前哗拿海开源人工（001986）；

5、前海开源高端（001060）；

6、工银瑞信高端（000793）；

7、银华高端制造（000823）；

8、天弘中证高端C（001600）；

9、天弘中证高端A（001599）；

10、华夏高端制造（002345）。

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BAT是怎么自我颠覆互联网金融的？

场景、场景、场景！当BAT等互联网厂商用以各种宝为代表的互联网金融，颠覆帆迅了传统金融“线下门店、被动等客、中等收益”的老三篇后，从简单比拼“利息”多寡，开始向更深层次的场景金融这一主动技能谋求扩大差距。

7月者滑初，蚂蚁金服宣布，旗下支付宝的服务窗中接入了极飞农业服务窗，用户可通过支付宝APP上搜索“极飞”，在线订购极飞农业提供的无人机喷洒农药服务。这一新服务，表面上看只是一个很有噱头的O2O尝试，但实际上，一个可以让人轻松想象的农村、农药、农业的金融场景也就蕴含在其中了。

这只是BAT们布局场景金融的一步小棋。在整个互联网金融的大棋盘上，处处都是这样的伏兵，时刻准备对已经触及天花板的各种宝们的互联网金融形态，进行再次颠覆。

腾讯：社交金融里处处都是场景开路

在互联网金融产品中，最有草根含量的，非微信红包莫属。作为腾讯互联网金融矩阵中至关重要的一环，微信支付用红包开路，成功利用中国人的传统节日春节，从2014年开态嫌此始，在3次春节红包的大战中，都完败了百度和阿里两大对手。

红包是中国人最喜欢的场景。春节红包，这就是亿级用户体验下的场景，形象而具体，无师自通。但红包的主要使用场景大多是朋友之间的礼尚往来，腾讯的破局之道即是由此衍生出更多场景。

腾讯在互联网金融上，因为缺少场景体验曾经在很长时间内极度郁闷。2005年即推出财付通，以抗衡阿里2004年推出的第三方支付平台支付宝。可直至2013年，财付通并没有成功的将腾讯的庞大社交用户转化过来。理由同样简单，提供各种转账、水电煤气费代缴乃至各种票务服务的财付通，并没有真正差异于支付宝的服务，甚至这些服务早早就在传统金融里覆盖成块了。

简单的便民不是场景。必须让用户有更多实质性的接触。社交模块显然是最容易生成出用户场景的所在之一，尤其是在场景金融的起步初期。

2014年1月，由嘀嘀打车和微信支付挑头，在全国32个城市以“乘客立减10元，司机立奖10元”的返现方式推广手机支付，打响了中国场景金融的第一枪，随后的春节微信红包大战，更通过各种摇，在短短半年内，让微信支付用户达到了4亿。

有了这个草根用户规模，腾讯的棋盘开始扩大。2014年3月，腾讯实现QQ钱包在安卓和苹果双系统上通行；之后，理财通、腾讯征信等金融产品和信用体系的建立，同年12月，腾讯占股30%的全国第一家民营银行“深圳前海微众银行股份有限公司”问世。

一个围绕社交展开的，以银行业务为中间爆发点，通过以快捷支付（pc端）、微信支付（移动端）、qq钱包（财付通移动端）三大社交支付体系为支撑，用理财通、腾讯征信和呼之欲出的微证券作为广义金融产品拓展，并以“无网点、无柜台、无财产担保”的互联网银行涉足贷款的一个社交金融矩阵就此展开。

可除了红包和各种O2O补贴，腾讯在社交基础上拓展的场景金融依然乏善可陈，尽管它的微信支付触角已经拓展到了庞大的实体经济之中，大量实体门店都将能微信支付作为其收银台的标配。而据融360最近一项问卷调查显示，支付方面，53.3%的受访者选择支付宝或微信支付，选择刷卡的仅有22.9%。通过支付宝或微信转账的人数比例高达72.3%，越年轻的用户越倾向于选择微信、支付宝支付。

除了红包，还能有什么场景？请注意，腾讯的场景金融，依然还是建立在用户消费的基础上，尤其是从2016年3月1日开始，微信支付零钱到银行卡提现收取手续费，更加凸显出微信支付在消费领域外，无力将用户的资金以其他形式留在微信的账面上。“收费”事件的背后，希望将庞大的用户微信零钱融入在年初刚刚和微信打通入口的腾讯理财通的企图，亦不加掩饰。

但尽管到今年4月，理财通宣布全面支持中小银行，支持银行达108家，同时除了多家类似余额宝的货币基金外，还有定期理财、保险理财，甚至还能买指数基金。但在各种宝的吸金魔力已经退散之时，理财通似又陷入了昔日财付通功能齐全、面目模糊的困局之中。

就在5月，微信又一次开始探索红包的混搭场景体验，借助520这一特殊日子，其打出方便用户表白，红包限额上调至520元的场景玩法，并推出如购房折扣在内的理财通福利。而据腾讯官方数据，只有将近万名用户把收到的520元红包一键存入理财通……

最贴心的场景体验（红包）和极度匮乏的广义应用场景，显然是腾讯当下最为头痛也亟待破局的关键所在。

阿里：深挖草根经济的两线合击

比起腾讯，阿里在互联网金融的布局可谓极早，除了支付宝这个因为中国信用问题而出现的特定第三方支付平台和其上聚集的庞大电商用户群落外。马云也是互联网大佬中，最终关注到中小微企业贷款的先行者，这恰恰是其他互联网金融所长期忽视的草根盲点。

草根经济不仅仅是消费者模式。2008年7月，马云高调宣称，在全球次贷危机下，阿里巴巴要拿出150亿元，帮助中小企业一起过冬。在此之前，同年1月，支付宝其实已经和建行联手，对符合信贷要求的淘宝网卖家将可获得最高十万元的个人小额信贷。

这是一个抱团过冬的场景体验，谁说草根经济只是普通消费者的钱袋子，其实它也可以是中小创业者们的生命线。

阿里的金融布局，从表面上，是依靠支付宝来构建一个商家和消费者之间的资金池，而且由于在2013年6月，余额宝的出现，并以高昂的回报率，实现一天之内用户百万，成功撬出银行千亿存款，而被人大多以为，阿里的互联网金融将是一个以理财为核心的体系。

其实恰恰相反，依靠自己电商平台和商家多年之间的交集所形成的交易大数据，阿里比中国的任何一家银行、机构都更了解中小微企业的状况，而且还是个体状况。因此，在互联网金融之上，它一样使用了电商的长尾理论。2014年10月，阿里小微金融服务集团以蚂蚁金融服务集团的名义正式成立，其实就很能说明个中关键所在，而其业务包括支付宝、支付宝钱包、余额宝、招财宝、蚂蚁小贷和网商银行，也恰恰体现出了整个阿里的长尾矩阵的构架。

利益挂帅的阿里金融缺了场景。一个立足于商，且尤其是“微”商的信贷架构下，面向同样是“微”的草根，以理财相号召的庞大资金池。而这个体验场景中，除了日常的电商支付这样的花钱体验外，更关键的就是通过理财或信贷，帮草根赚钱。而获取草根的超长尾巴，聚沙成塔，则是阿里金融的关键要义所在。

其实至此，通过余额宝神话了互联网经济的阿里，所给予用户的体验依然还是非场景化的，更准确地描述依然是和传统金融机构在对用户的利益诱惑水准上的比拼。

但用户基数和黏合度由此已经稳固，接下来阿里的战略开始从线上转到线下，2014年和腾讯在打车补贴上的对战只是一次初试锋芒，阿里的目的更明确，就如马云所说：“银行不改变，我们就改变银行”，破局点同样放在了场景之上，这本身就是聚合庞大草根的互联网的优势所在。

情怀？技术？和草根愉快玩耍。阿里的场景金融由此变成了两条截然不同的线路。

其一是情怀系。因余额宝而一战成名的天弘基金，就依托阿里，开始针对用户，细分场景，比如其为情侣开发“爱基金”，情侣“亲密存”、“亲密取”，并可参加情侣任务，进入情侣论坛进行社交活动，此外还有事项记录、互动提醒等功能，类似于在小恩爱这类的情侣应用中加入理财场景。另一个以“孝基金”为名的产品，其玩法也大同小异。这颇为类似上文提到的理财通520玩法，也同样，暂未找到合适的破局口。

但真正在阿里体系中，最为有情怀感、也颇为成功的，则是娱乐宝，其主打网民出资100元即可投资热门影视剧作品，预期年化收益7%，并有机会享受剧组探班、明星见面会等娱乐权益的泛娱乐玩法，以及背靠阿里影业这一阿里泛娱乐体系的资源优势，使得其对有投资能力的影迷群体的挖掘能力达到空前，更成为了全球最大的C2B电影投资融资平台。

一个可供产生足够联想的情怀释放空间，其实只是在传统后援团模式上激发粉丝经济活力后的跨界混搭产品而已，但战力缺非同一般。

其二则是技术系。7月22日于上海世博展览馆举办首届“淘宝造物节”中，阿里虚拟现实(VR)购物技术“buy+”首次向公众开放。表面上看来通过VR技术来构造一个虚拟卖场，只是阿里电商大视野下的一个新进击点，是为了确保其电商的优势而进行的技术加分项。但实质上这样的技术一旦在购物环节上实现，也同样能够在金融服务中实现更多场景——谁说购买金融服务就不是一种购物呢？谁又会拒绝导购，而只是枯燥的看一堆数字呢？

至少，对于立足草根的阿里来说，如果不能用情怀下的场景把草根经济变成粉丝经济，就用更真实的虚拟场景，让并不精通理财的草根们，随时随地能够得到优质的客服，而且看着很真实。

但一切依然还是不能和电商脱了关系，阿里其实就是在造世界，无论买、卖、理财、投资，都在阿里的金融闭环里完成。

百度：场景体验要在线下更要技术

在互联网金融上，百度可谓出招最晚，布局最慢的一家。除了百度百发、百赚等理财产品在“余额宝热”的当口惊鸿一瞥外，大多数时候，百度都像一个置身事外的存在——当然了，如今看来这显然只是外界的误读。

起手式未必一定要很金融。布局O2O这个看似和金融关联不大的战略，其实这恰恰是百度金融的关键。看似迟到者的百度，其之前的布局都在金融之外，却实实在在的目标指向金融。百度需要的，是先构筑好足够丰富的场景，再用金融之力实现足够的体验。因此，百度布局O2O，其实就是这个隔山打牛布局的一个重头戏。

目前而言，BAT公司的O2O布局排名分别是百度第一，阿里第二，腾讯第三。以O2O布局老大而知名的百度拥有百度外卖、去哪儿、携程、糯米、Uber打车等等一系列布局，其植入线下之深，对应的场景之广，是后两家所不能比拟的。

而现在已经呈现出来的百度金融布局，大体可以简约划分为：面向用户的“百度理财”、面向中小企业客户的“百度小贷”，面向金融客户的“金融知心”，以及百度钱包，还有刚刚浮出水面的保险和银行。

虽然O2O，但总在跟随着别人的场景。百度金融有一个很特别的节点，即较之腾讯、阿里都在走“自营”业务的闭环模式，百度的这些业务，大多数都和它的O2O一样，走的是和传统机构的联营路线。银行联手中信、保险联手安联，百度钱包深度植入其O2O伙伴的支付链条，百度有戏、百度有钱这类的理财产品也纷纷和影视公司、教育机构玩联产承包。同时，百度也在充分利用它的搜索流量大数据、地图LBS大数据等进行深层次的融入。这些技术元素，和腾讯的社交、阿里的电商一样，属于互联网基础应用，而且其结合O2O之类的场景更加深透。其对资金的导向性也就更为明显。最终，所有落脚点都在线下，尤其是在百度糯米的O2O小伙伴们的洗车、点餐等服务中得到具象化和场景化体现，而早前百度投资优步，则是进一步完善这一O2O多样化场景体验的链条，把百度地图、百度钱包等全线接入其中，真正实现其在金融乃至百度整体功能上“连接人和服务”的战略导向。

除了依靠自己在底层互联网技术上制造出来的流量为王优势，希望在O2O领域扩张外，百度的其他场景体验乏善可陈。在第三方平台和类余额宝产品上，百度钱包、百度百发等均采取战略跟随态势。而在春节红包大战中，其利用百度的图像识别技术，和线下实体店联手推出“拍‘福’送福袋”互动形式，虽然新颖，但因为切入的春节场景体验角度不佳（走亲戚依然较之逛商超更主流）、过程比“摇一摇”更繁琐，而战绩不佳。

最为典型的是5月25日，百度贴吧宣布贴吧娱乐频道正式上线，并同时发布了百度贴吧的首款理财产品：娱乐盈。其跟随腾讯娱乐宝的特质更为明显，尽管百度通过贴吧的社交体验，对粉丝情怀这一场景体验进行了强化。

技术将是百度场景体验的杀手锏。真正在未来百度的场景金融上最有看点的，依然是技术。7月初，百度创始人兼CEO李彦宏现身巴黎Viva科技大会，表示多数的服务都已经基于人工智能。人工智能作为互联网的“水电煤”，以图像识别为例，早已成功融入百度云服务。而早在4月1日愚人节，百度通过散发的一张facebook截图对外宣称，百度公司美国研发中心研发中的超级理财机器人AI DU或将问世，这将是百度推出的第一款人工智能金融理财管家。

尽管是一个愚人节新闻，但以百度早前用愚人节试水发布自己新产品如筷搜的惯例来说，用AI来协助用户理财，或许将是百度真正破解互联网金融跟随战术的关键点。

谁会不乐意又一个类似钢铁侠中AI管家“贾维斯”的场景体验呢？

德国安联保险集团怎么样？

简介：安联集团于1890年在德国慕尼黑创立，是全球顶级金融服务集团之一，拥有业内最高的一项信贷评级(标准普尔的AA+评级)，其股票在法兰克福、伦敦、巴黎、苏黎世和纽约上市,总市值居全球保险类上市公司第二。安联集团是目前世界上最大的保险集团。安联集团在全球70多个国家设有700余家子公司，超过18万的员工为世界各地的6000万客户提供广泛的金融服务，业务范围涵盖银行、资产/基金管理、人寿、医疗、财产和意外保险等众多领域。安联集团的资产管理业务通过旗下德盛安联资产管理公司（ADAM）开展。至2001年底，资产管明扒理规模共计1.1730万亿欧元(逾1万亿美元)，为全球第二大资产管理机构，在全球范围成功管理400多只开放式基金。基金种类涵盖从货币市场基金、债券基金到股票基金的所有基金种类，基金的投资范围涵盖了所有主要金融市场、地区和行业。客携罩户既包括养老基金、保险公司、大型公司、政府机构和中央银行，也包括全球的机构和个人投资者，其业务中心遍布全球各地。安联集团旗下包括全球最大和业绩最显赫的固定收益类资产管理公司——太平洋投资管理公司（Pacific Investment Management Company，简称PIMCO），其公司总部设在美国的Newport Beach。安联集团凭借在产品开发及产业、市场深入研究方面的优势，建立了资产管理领域的专业形象；结合全球投资研究平台与周密的金融服务网络，为客户提供国际化的优质资产管理服务。安联集团拥有遍布全球五大洲的研究团队，拥激隐昌有资深的行业研究专家和国际著名的经济学家，研究资源遍及全球各经济领域及行业。安联集团还拥有独具特色的草根研究团队（Grassroots SM），全球300名研究人员和40000个相关的信息来源对投资研究提供强大市场依据和补充。

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