智能时代云大数据

㈠ 人工智能时代云和大数据有多重要

就像水和空气对于人类的重要性。

㈡ 《智能时代》读后感

《智能时代》一书的作者是吴军，该书揭示了大数据和机器智能对于未来社会的影响。以下是我为大家整理的关于这本书的读后感，欢迎大家阅读！

《智能时代》读后感（一）

在《智能时代》一书中，作者系统地讲述了大数据和智能革命相关的知识，对我触动最大的是大数据引起的思维革命、大数据对商业的影响以及智能革命对未来社会的影响这三部分的内容。

思维革命

工业革命后人们形成的思维方式是机械思维，即确定性思维。我们可以通过找到特定的模型（公式、定律），找出事物之间的因果关系，而且发现的规律往往是放之四海而皆准的。

然而这个世界是不确定的。首先当我们对世界的了解越来越细致之后，我们会发现影响世界的变量其实非常多，已经无法通过简单的方法或者公式计算出结果。

然后通过量子力学中的测不准原理，我们可以知道不确定性是宇宙的一个特性。面对不确定性的世界我们该怎么办呢？

香农在信息论中借用热力学里熵的概念，他用熵来描述一个信息系统的不确定性。香农指出，信息量与不确定性有关：假如我们需要搞清楚一件非常不确定或一无所知的事情，就需要了解大量的信息。这是一个全新的方法论：信息论建立在不确定性基础上，而想要消除这种不确定性，就要引入信息。要引入多少信息，则要看系统中的不确定性有多大。

在我们无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想知道的答案，这便是大数据思维的核心。

大数据与商业

从工业革命开始，几次主要的技术革命都遵循相似的规律。首先，是大部分现有产业加上新技术等于新产业。或者说原有产业需要以新的形态出现。其次，并非每一家公司都要从事新技术产品本身的制造，更多的时候它们是利用新技术改造原有产业。这次以大数据为核心的智能革命也不例外，我们将看到它依然会延续这两个特点。每次技术革命都会诞生新的思维方式和商业模式，企业只有在思维上跟上新的时代，才能在未来的商业中立于不败之地。

智能革命和未来社会

大数据导致机器革命的到来，这对未来社会的影响不仅仅存在于经济领域，而是全方位的。尽管总体上这些影响是正面的，从长远看会使我们未来的社会变得更好；不过，和以唯敏往的技术革命搜塌一样，智能革命也会带来很多负面的影响（个人隐私、失业率等），特别是在它发展的初期，而这些影响很可能会持续很久。

任何一次技术革命，最初收益的都是发展它、使用它的人，而远离它、拒绝接受它的人，在很长的世界里都是迷茫的一代。在智能革命到来之际，作为人和企业指漏枝无疑应该拥抱它，让自己成为那2%的受益者；而作为国家，则需要未雨绸缪，争取不要像过去那样每一次重大的技术革命多伴随半个多世纪的动荡。

在我们还没有经历过机器在智能上全面超越人类的时代，我们需要在这样的环境里学会生存。这将是一个让我们振奋的时代，也是一个给我们带来空前挑战的时代。

作者在书中对很多基础概念和技术发展历史都有较详细的讲解，也列举了很多生动有说服力的案例。在看这本书之前也在很多地方了解过关于人工智能、大数据等方面的案例和知识。但远没有看过书后如此深刻的认识，所以推荐大家还是阅读原书。书名虽然看上去是与科技相关的，实际上与每个人都相关。提前接触和运用新的思维与新的技术也许不能保证你成为前2%的人，但至少可以让你在过程中拥有更多的机会和成功概率。

愿大家对新事物保持好奇心和热情，拥抱智能时代，为成为前2%的'人而努力。

《智能时代》读后感（二）

第一次读《智能时代》，是通过朋友的豆瓣阅读邀请码下载到手机上看的。起先并没有太认真阅读，只是在下班路上随手翻几页，以为这就是写现在比较热门的关于智能设备或者智能生活方式的乏善可陈的书，毕竟书名”智能时代“给我第一印象就是如此。实际读的时候才发现，这是一本讲人的智能和计算机能否产生类似智能的书。书的原名是《on Intelligence》，本意是关于智能的讨论，翻译书名《智能时代》和副标题不是很切题，会给人错误的第一印象。

抛开书名不说，《智能时代》是我几年内读过最好的书之一，作者——杰夫霍金斯的文笔很简洁，这本书翻译的水平也很高，文中很客观和批判性地描述了智能和人工智能研究，并阐述了作者自己对智能的理解。本书一推出就获得两个诺贝尔奖得主及专业领域人士的大力推荐，考虑到霍金斯本人是企业家而不是职业科学家这一点，是十分罕见的。

我从小经常思考关于智能的问题，这本书能解答我很多疑惑，读书时那种开悟的感觉只能用醍醐灌顶来形容。还记得初一的某天下课回家，我骑着自行车，突然产生了一个疑问——我的手是怎么掌把的，我没有有意识地控制哪根手指放哪个位置啊？然后我撞了汽车。如果你和我一样，曾经思考过这类问题，那么本书绝对是你的菜。

霍金斯在书中首先回顾了当今人工智能研究的历程以及自己探索的经历，客观批判了"智能行为派"，他认为智能是系统的内在属性，和外在表现无关。比如一个人在静静思考的时候，虽然没有表现出任何行为，他也是有智能的。退一步来讲，假使通过行为来判断是否有智能，当下的计算机也不合格。计算机要能识别图片，必须设计一套视觉识别算法，计算灰度、色阶、轮廓等；识别语音要设计语言算法，计算声波频率、音调、匹配语义等。图片算法和声音算法之间没有任何关联，从术语到计算过程完全不同。

但是对于大脑来说，声音和图像在大脑中的处理过程很类似，只是接受刺激的感官不同。把实验动物幼崽的视觉神经接到本来应该发育听觉的位置，这些动物都能发育出正常的视觉——而如果把计算机的摄像头接到话筒上，结果可想而之。作者并非在否定算法本身，无疑，大脑也有自己的算法，这个算法是高度抽象的，能根据信号输入的不同发展出相应的知觉。相比之下，计算机算法毫无变通的可能性。从这两点出发，作者认为以往的计算机智能研究是一条死路。

那么智能应该是什么样的？霍金斯从日常生活出发，通过对学习、记忆、回想等等行为的分解，结合脑部神经结构，提出了产生智能的"记忆——预测"框架。整个推断过程非常精彩，在此就不剧透了，以免破坏了阅读乐趣。

这个系统的核心在于"恒定表征"这样一个概念，霍金斯认为人类（或海豚猴子等其他动物）之所以能认知世界，依赖于对事物高度抽象的能力。这种抽象能力，不是指刻意训练的逻辑思维能力，而是智慧生物由大脑结构决定的固有能力。举个例子：当我看到我家的小狗，我能意识到它在附近；当我听到它熟悉的叫声，我也能意识到它在附近；甚至当我只是看到它掉在沙发上的毛，都能推断出它肯定爬上过沙发。

我并不一定直接看到它，是如何判断它是否在附近呢？这就表明我的大脑有关于这只狗的"恒定表征"，不以我观测的方式转移。我认识我家的狗，无论它是蹲着还是趴着还是把脑袋藏在沙发下面，我都能意识到它的独特存在。"恒定表征"也就是人们常说的"理解"某个事物，对于计算机来说，目前的技术只能按部就班地计算，没有理解的产生，更无所谓智能。

恒定表征这个概念并非是霍金斯的原创，很多哲学家和科学家都有过类似的思想。比如大哲学家康德曾论证：人的心智拥有空间和时间的形式，独立于经验。康德称这些形式为直觉，它们是纯粹先天的知识方式，不依据经验和思想，这使理解现实成为可能。比如没有人见过完美的圆形，但不妨碍人理解正圆这个概念，因为空间的形式是先天的，是人的物理形态决定的。霍金斯的“恒定表征”，就是先天知识（人或者计算机物理结构所决定的）加上后天经验的产物。在我看来，计算机对时间和空间都没有先天的知识，如果计算机对什么有先天概念的话，那只能是频率。

不过，计算机并非不能产生智能，只是现在的科技水平不够。最初计算机的设计就是用于处理专项任务，而生命的演化是为了适应各种各样的自然环境，人和计算机"硬件"的不同，体现了自然演化和人工制造的区别。产生人类智慧的大脑，对于现在的技术水平来说，的确很难复制（就算能复制，消耗的电量是相当惊人的），并非说大脑具有什么独特的"精神"层面的东西，是计算机无法模拟的。我相信在科学家们提取出大脑的"算法"之后，人工智能的产生是必然的，十年、二十年内都有可能。

想象一下吧，具有人类智慧的计算机，不仅计算速度快，还能接上定制的感官，不仅有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉，它还能具有感受磁场的"磁觉"（就像一些鱼），感受整个森林火灾可能性的"安全感"，甚至感受股市变化的"发财直觉"（有些人声称自己就有，比如我妈）应用的可能性是无限多的。这也是小伙伴们改变命运，找到下一个蓝海的机会啊！至于我呢，现在就开始着手创办全球第一家”人工智能幼儿早教机构“，并非人工智能来教育人类小孩哦，而是我来教育人工智能小孩……

《智能时代》读后感（三）

像我这样每天看的都是小说、历史，会不会让人觉得这个人已经老了，很颓废，不求上进？尤其在这个开口闭口必谈云计算、大数据、人工智能的年头，既听不懂又插不上话，会不会就真的落伍了呢？于是继《浪潮之巅》后，又接着看了吴军先生的《智能时代》（他的《文明之光》也同步在看，只是4本书看完还需要点时间）。没想不看不打紧，这一看，未细思，心已冷。窗外虽是阳光灿烂，心中却早已凉凉的。

作者说：“随着技术革命的发展，并非每一个人的发展机会都是越来越多的，反而可能是越来越少。”“在历次技术革命中，一个人、一家企业，甚至一个国家，可以选择的道路只有两条：要么进入前2%的行列，要么被淘汰。”“那么大量淘汰下来的劳动力怎么办？新毕业的学生如何就业？答案是要么去从事一份工资足够低的服务性工作，要么没有工作靠领取救济过活。”多么直接，多么残酷，又多么的冷酷，然而，这就是我们要面对的现实。于是又回到狄更斯那句被引用过无数次的《双城记》中开篇的一句话：“这是最好的时代，也是最坏的时代。”

不要以为智能革命只会威胁到生产线上的工人和只需简单动脑的工作，即使在今天看来依然高大上的职业，未来也会失去工作，譬如医生、律师、编辑记者。先来看看医生，“在过去，像放射科医生这一类工作，被认为需要太多的专业技能，工作性质太复杂，不可能被机器取代。但是，今天智能的模式识别软件通过医学影像的识别和分析，可以比有经验的放射科医生更好地诊断病情，这将从根本上改变医疗行业的现状。”

具有了智能的计算机不仅能帮助诊断，还可以进行手术。“相比医生，计算机在诊断和手术等方面有三大优势：

首先，它们漏判（或者失误）的可能性非常低，也就是说它们能够发现一些医生们忽略的情况。

其次，它们的准确率很高，而且随着数据量（病例）的增加提高得非常快。

最后，也是人所不具备的，这些智能程序的稳定性非常好，它们不会像人那样受情绪的影响。”最要命的是，“这些智能程序的成本，通常不到人工的百分之一。”

再来看看律师，“位于硅谷帕罗奥图市的Blackstone Discovery公司发明了一种处理法律文件的自然语言处理软件，使得律师的效率可以提高500倍，而打官司的成本可以下降99%，这意味着未来将有相当多的律师（尤其是初级水平的律师）可能失去工作。”事实上这件事情在美国已经发生，“新毕业的法学院学生找到正式工作的时间比以前长了很多。”那么记者和编辑呢？“今天美国很多媒体的财经新闻，尤其是对公司财报的评述，其实已经是计算机产生的了。”我想类似我们央视新闻联播和《人民日报》那样的新闻就更没有问题。

有人会问：“文学作品如小说诗歌什么的总还需要人创作吧？”就在今天中午刚看到一条消息：“微软小冰通过对1920年后519位现代诗人的上千首诗经过10000次的迭代学习，小冰每学习一次的时间大约是0.6分钟，10000次需要100个小时。她至今创作了70928首诗，从中精心挑选了139首，结集出版。”也就是说你未来看到的小说或诗集有可能是机器写的。那么，再仔细想想、细思一下，还有什么工作是未来计算机做不了和不能替代的呢？包括你眼下正在干的事情。是不是不思已恐，细思，则极恐、更恐、很恐、非常恐？是否觉得有些危言耸听？

“很多人会天真地认为，船到桥头自然直，劳动力会被自然而然地分配到其他行业中去。”过去几次技术和产业革命不就是这样的吗？“但是，这种劳动力的再分配，一来需要非常长的时间（至少半个世纪），二来依赖于产生新产业。”那么，这一切究竟是怎么发生的？为什么早不来晚不来却偏偏这个时候来、偏偏让我们给赶上了？

回到吴军先生的《智能时代》这本书，还有个副题“大数据与智能革命重新定义未来”。全书一共分为七章，分别介绍了数据的作用，大数据和机器智能，机器智能的原理及其发展历程，大数据思维的核心及其重要性，大数据和机器智能与商业的关系，它们对社会正反两个方面的巨大影响。

㈢ 大数据时代有哪些主要特点

大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V。

1．大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。

随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。

迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

2．多样。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。

日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。

3．高速。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。

并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。

基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。

4.价值。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。

相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析。

发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

㈣ abcde时代是什么

abcde时代是人工智能时代。根据查询相关资料信息，abcde时代包括云计算、大数据以及边缘州塌计算等技术，该技术使得企业、机构、组织纷纷向数字化转型，落地于场景便是智能制造、智慧医疗没清、枯迹前智慧教育等。

㈤ 大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系_什么是大数据,云计算和人工智能他们有哪些应用

给你解释一下这些术语：

云计算：就是个炒得很热的商业概念，其实说白了就是将计算任务转移到服务器端，用户只需要个显示器就行了，不过服务器的计算资源可以转包。当然，要想衡隐大规模商业化，这里还有些问题，特别是隐私保护问题。

大数据：说白了就是数据太多了。如今几兆的数据在20年前也是大数据。但如今所说的大数据特殊在哪呢？如今的问题是数据实在是太多了，这已经超过了传统计算机的处理能力（区别与量子计算机），所以对于大数据我们不得不用一些折衷的办法（比如数据挖掘），就是说没必要所有数据都需要精确管理，实际上有效数据很有限，前塌用数据挖掘的方法把这些有限的知识提取出来就行了。·此外，数据抽样，数据压缩也是解决大数据问题的一些策略。

数据挖掘：从数据中提取潜在知识，这些知识可以描述或者预测数据的特性。有代表性的数据挖掘任务包括关联规则分析、数据分类、数据聚类等，这些你在任一本数据挖掘教材都可以了解。下面我说说和大数据的区别：数据挖掘只是大数据处理的一个方法。马云所说的大数据，或者如今商业领域所说的大数据，实际上指慧拦圆的就是数据挖掘，其实真正所谓大数据，或者Science杂志中提到的大数据，或者奥巴马提出的大数据发展战略，我的理解是，这些都远远大于数据挖掘的范畴，当然数据挖掘是其中很重要的一个方法。真正目的是如何将大数据进行有效管理。

机器学习：这个词很虚，泛指了一大类计算机算法。重点是学习这个词，如果想让计算机有效学习，目前绝大多数方法都采用了迭代的方法。所以在科研界，只要是采用了这种迭代并不断逼近的策略，一般都可以归到机器学习的范畴。此外，所谓学习，肯定要知道学什么，这就是所谓训练集，从训练集数据中计算机要学到其中的某个一般规律，然后用一些别的数据（即测试集）来看看学得好不好，之后才能用于实际应用。所以，选取合适的训练集也是个学问。

模式识别：意思就是模式的识别。模式多种多样，可以是语言，可以是图像，可以是事物一些有意义的模块，这些都算。所以总体来说，模式识别这个词我是觉得有点虚，倒是具体的人脸图像识别、声音识别等，这些倒是挺实在的。也许是我不太了解吧。

另外说说你的其他问题。

传统分析方法不包括数据挖掘。对于数据分析这块我不是很了解，不过可以肯定的是，传统分析都有一定的分析方向，比如我就想知道这两个商品的关联情况，那我查查数据库就行了。数据挖掘虽说有些历史，不过也挺时髦的，它是自动将那些关联程度大的商品告诉你，这期间不需要用户指定数据分析的具体对象。

如果想应对大数据时代，数据挖掘这门课是少不了的。此外对数据库，特别是并行数据库、分布式数据库，最好了解点。至于机器学习和模式识别，这些总的来说和数据挖掘关系不太大，除了一些特殊的领域外。

总之，概念挺热，但大数据还很不成熟，无论从研究上还是商业化上。我目前在作大数据背景下的算法研究，说实话，目前基本没有拓展性非常强的算法，所以未来大数据的发展方向，我也挺迷茫。

PS：将数据挖掘应用于商业，最最重要的就是如何确定挖掘角度，这需要你对具体应用的领域知识非常了解，需要你有非常敏锐的眼光。至于数据挖掘的具体算法，这些就交给我们专门搞研究的吧！（对算法的理解也很重要，这可以把算法拓展到你的应用领域）

㈥ 大数据、云计算、人工智能时代的临界点，你离目标还有多远

马云曾说过，十年前世界上争夺的是石油，十年后世界争夺的将是 大数据、云计算、人工智能 ！

目前，中国人工智能行业正处于一个创新发展时期，据中商产业研究院大数据显示，2015年中国的人工智能市场规模达12亿美元，2017年中国的人工智能市场规模达700亿元，预测将在2020年达到1600亿元的规模。

在国务院《新一代人工智能发展规划》中也明确表示，我国新一代人工智能发展的战略目标：

第一步到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径；第二步到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；第三步到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

2018年时代的临界点，你离目标还有多远？

目前创新企业普遍面临的难题：

1、获客难  每日互联网用户千千万万，但是，真正是你客户的有多少？

2、营销难  人工智能时代，技术创造未来，同行产品多，营销渠道少，市场竞争压力大；

3、运营难  客户永远是一群追逐利益最大化、最善变的群体，客户要什么，运营就得提供什么；

4、成本高  人工成本+招聘成本+培训成本+硬件成本+五险一金+场地，企业成本高；

5、情绪化  每天重复的回答简单的问题，繁琐的营销流程，因天滑岁气、因心情、因同事、因客户等不同情绪影响。

作为国家、深圳“双新”高新科技企业，独立研发的新一代AI人工智能—智能握让高语音机器人。采用 真人语音、自动拨打、自动应答、智能分类、语段尺音记录、人机交互、自主学习、多轮对话、智能语音、预测外呼、直转坐席... ... 有效的降低企业成本，提高企业效益。

截止目前，我们已经看到了人工智能全球的发展，在不久后的未来，每个人都可能有一个人工智能私人助理，帮你打理生活琐事，安排行程；生病不怕再耽搁，人工智能传感器实时采集你的各项生理数据，并针对性地给出健康生活的改善建议，做到重大突发疾病的早期预警；出行不再需要司机，智能自动驾驶无人车，安全把你送达目的地；旅游不再需要翻译，智能翻译耳机将听到的英文实时翻译成中文播给你听；

人工智能，一切让人类生活 更方便、快捷 ！时代的临界点，你离目标还有多远？

㈦ 你如何理解“金融科技是驱动金融业变革的核心力量”

第一、金融科技有助于推动金融机构的转型升级。数字化转型已经成为所有金融机构共同关注、共同推动的行业趋势。拓展金融服务的边界，提高金融供给的效率，拓宽金融机构的发展空间，已成为金老含灶融机构的重要战略选择。金融科技简化供需双方的交易环节，降低资金融通边际成本，开辟融达客户的全新途径，推动金融机构实现服务模式创新、业务流程再造、运营管理变革，不断增强核心竞争力，为金融业转型升级持续赋能。例如各大银行都在加大企业手机银行建设用于服务企业，对于中小企业、初创企业来说，线上服务能更加便捷的满足企业需求。
第二、金融科技有助于推动普惠金融发展。大数据分析等新技术应用是解决中小企业融资难、融资贵问题的一把金钥匙。通过线上服务、生物识别等便利化服务，同时通过引进海关数据、工商数据、税务数据等第三方侍扮数老判据建立模型，提升风控能力，使业务能覆盖到更多的中小企业，促进普惠金融加快发展。应用线上模式促进中小企业、中小客户以及初创企业融资，是突破物理网点局限、推动普惠金融发展的新途径。
【拓展资料】
金融科技的关键是金融和科技的相互融合，技术突破是金融科技发展的原动力。所以结合信息技术对金融的推动，可以将金融科技的发展分为以下三个阶段。
第一阶段：传统金融触网
2005-2010年是互联网时代，互联网加快世界互通互联，使得互联网商业迅速发展起来，对金融业也产生了些许改变。
具体表现为金融触网，简单的传统金融业务线上化，通过IT技术应用实现办公和业务的电子化自动化，从而提高业务效率。典型代表为网上银行，将线下柜台业务转移至PC端。此时，IT作为后台部门存在，为部分金融业务提供技术支持，或者科技企业扮演技术服务或解决方案提供商角色。
第二阶段：互联新金融兴起
2011-2015年是移动互联网时代，智能手机的普及使得人们随时随地沟通成为可能，极大提高了网络利用的效率。
这一阶段具体表现为传统金融类机构搭建在线业务平台，对传统金融渠道的变革，实现信息共享和业务融合。同时互联网公司的金融化应运而生，使得移动支付成为可能。此时，互联网在金融业的渗透率逐步提升，但并不改变传统金融的本质属性。
第三阶段：金融和科技强强联合
2016年至今人工智能时代，云计算、大数据、区块链、人工智能等关键技术日益成熟，成为金融创新的重要推动力。
在这个阶段，金融业通过新的科技改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、交易决策的过程、信用中介的角色，大幅提升传统金融的效率，解决传统金融的痛点，如数字货币、大数据征信、智能投顾、供应链金融。至此，金融和科技强强联合，对传统金融产生变革。