趋势就是您所需要的：如何选择好的期权平台

安全性公告

一文带你看懂疫情对各行业的影响和未来发展趋势一文带你看懂疫情对各行业的影响和未来发展趋势一文带你看懂疫情对各行业的影响和未来发展趋势

在加大金融市场对外开放和实施资管新规的背景下, 新冠疫情突如其来, 使中国的资产管理和财富管理行业面临新的挑战。总体来看，短期内一些受疫情影响较大的投资债务流动性风险增加，不良资产规模可能有所扩大，非标投资面临更大压力，专注线下服务模式的财富管理和资产管理公司的经营压力也将更加严峻。同时，疫情也会给龙头企业和新的线上业态带来成长机会。长期来看，疫情过后，高流动性资产、高成长行业及多元化资产配置仍然会受到市场的欢迎。

后疫情时代全球产业链发展趋势及机会

研究显示，发达国家的企业从1990年代中期就开始对生产用机器人进行投资。德国每千名工人对应的机器人数量从1995年的1台增加到2014年的4台。韩国目前这一数值是6台，日本也超过了4台，美国则是1.5台。不过需要注意的是，不同的行业中，机器人对低廉劳动力替代作用的程度也不一样，数据显示，各国产业的存量机器人中有50％至60％是用于汽车行业的， 3 而一直以劳动密集为生产特点的服装行业则并没有过多地机器人应用，因此受到这方面的冲击而所建全球供应链规模的程度较低。

二、疫情对全球价值链体系的影响

在企业层面，新冠疫情给以来全球产业价值链的企业带来了巨大的利益损失，迫使企业开始尤其重视供应链风险，将重新思考供应链布局。由于新冠疫情使得全球各地陆续经济停摆，大量依赖全球“及时生产系统”（Just-In-Time）运营的企业面临“制造业荒漠”、供应链失灵、生产与销售脱节的情况。根据麦肯锡的报告显示，由于这一原因而被影响到的全球商品贸易总值达到了2.9万亿美元至4.6万亿美元的水平，以2018年的数据来比较，这相当于是全球货物贸易总额的16%~26%。 4 由此可见，根据全球价值链进行生产布局的企业在这一过程中受到了巨大的冲击。

在国家层面，新冠疫情给各国经济带来重创的同时，也让各国政府看到了完备产业链体系的重要性。新冠疫情爆发之后，各国由于疫情的发展阶段不同，因此进入经济停摆的时间区间也各不同步。对于全球供应链来说，分布在世界各国的产业环节分别处于产业链的某一特定位置，既包括生产环节，也包括消费环节。各个环节陆续分批的进入停摆，使得产业链始终无法以完整的形态运行。因此，这些产业的实际运行效率始终无法达到正常水平，而且哪怕有些国家拥有特定产业链中的某些生产环节，但仍然无法在其他国家停摆时完成正常的生产流程，出现断链状况，这使得各国政府开始格外重视产业链完整性、安全性和可持续性的建设，而这正新冠疫情是对全球产业链体系带来的国家战略或政策层面的影响。

三、疫情之后全球链的发展方向

基于疫情之前全球产业链就已经存在的发展趋势，结合新冠疫情对于产业体系的影响，可以预计，未来全球产业链的发展方向将会从之前的成本、效率因素主导，转变为兼顾稳定性与效率性的双元驱动,趋势就是您所需要的风险管理模式也将发生巨变。具体来说，会呈现出如下几方面的特点：

一) 对地区隔离与地缘政治敏感的企业，将出现寻求将各环节逐渐迁移至相对环境更稳定与产业链完整的地区。根据摩根士丹利发布的报告，具有这一特点的典型行业即为半导体、电子设备等行业。此类企业的特点是具有技术敏感性，同时十分依赖全球产业链布局，即消费与生产环节显著的分布在不同国家和地区。这使得这些企业在诸如疫情和国际地缘政治局势紧张等特殊的外界环境下，其全球产业链很容易受到重大冲击。因此，这些企业有动力将分散的产业环节逐渐迁移，目的地将是能够提供稳定的生产消费环境环境、完整的上下游产业链供给的地区。

二) 对于高度依赖全球产业链的一般企业，将有可能在未来响应越来越突出的“生产本地化”需求，向消费者所在地进行产业环节迁移。一方面，在机器人与自动化技术不断发展的过程中，生产成本低廉对于企业的吸引力本就在不断下降；另一方面，而经过疫情的冲击，企业的客户和所在国政府都在不断强化对于“生产本地化”的需求。对企业客户来说，生产本地化可以使客户更快捷、可靠的获得产品，不会受到国际产业形势的干扰；对于各国政府来说，制定吸引生产环节迁入的产业政策将显著的有利于构建本国完整产业链体系，维护本国经济稳定和“内循环”之需。企业通过响应这样的需求，一方面可以更及时的应对客户不断变化的需求，另一方面也可以享受当地政府提供的产业回流补贴，兼顾了生产的稳定性与经济性。

四) 企业将重视产业链相关的数字化建设，增强全球产业链的稳定性。此次疫情的一个重要影响是打乱了现行全球供应链的物流与信息交流模式。对一个供应链来说，一个上游供应商制造一个中间产品，该中间产品被运送到下游买方公司，该公司随后又利用该中间产品来生产自己的产出。在疫情的冲击之下，两家公司所处的社会和经济环境不断发生意外变化，上游公司按照约定做好计划安排或者完成生产中间产品后，下游公司的需求条件已经改变，从而导致了全球很多地方价值链运行体系的崩塌。

四、金融业要顺应新的全球价值链趋势积极布局

一）抓住全球产业链数字化建设的机遇，要与进行相关改革的核心企业加强合作，在新的数字化系统建设过程中嵌入金融服务系统，从根本上增强金融企业与产业链客户的信息共享和协同效应。对于已经完成产业环节迁移的企业，可以发展新的供应链金融客户关系。供应链金融服务的核心在于对客户应付、应收款项和实际业务往来情况的审核与评估，这一过程在传统的供应链金融业务中占据了金融服务公司大量的成本与精力。如果金融机构可以在客户建立数字化系统时，将相关金融服务所需功能与格式设计为可以嵌入到客户系统当中的形式，势必将大大优化相关供应链金融服务的便捷性与可靠性，极大地降低相关操作的庞杂手续与成本，有效加强供应链金融的服务能力。

通过数字化特别是通过供应链信息全链条直接穿透，使得国内的供应链金融结构能够朝着全产业链（上、下游企业）的方向发展，逐步实现供应链金融服务对象和供应链中核心企业需求的吻合。与此同时，利用数字化和智能化科技优势，尽快建立线上客户申请融资和银行自动审批一体化的标准化平台，从战略和行动上有效地落实最近人民银行等八大机构下达的有关供应链金融规范纲领性文件的精神。

二）对于即将进行产业环节迁移的企业，要积极了解迁移动向，跟踪境内和境外两个市场，抓住机会实现国内供应链金融的国际化机遇以及国内基础设施投资融资的其它机遇。国际化银行要充分利用已有的全球的机构网络，加强境内外联动，协助境内行做好供应链境外交易对手的尽职调查。决定迁移产业环节的企业在重新布局其全球产业链的过程中，将涉及到大量关于厂房、机械等方面的基础设施投资，这些重资本的投资项目将会存在明显的融资需求。而且如果相关企业在迁入地没有既定的融资渠道与金融合作伙伴，这对于金融服务企业来说将是十分可观的业务发展机会。

总结来看，在新冠疫情冲击之后，新一轮全球价值链的环节迁移将带来众多金融业务的发展机会，如果能够运筹帷幄、提前布局，做好相关准备，那么不仅能够有效快速地承接后疫情时代新产业链趋势下的相关的金融服务新机遇，同时更能为国内的产业网络体系和双循环的发展规划添砖加瓦。

参考文献：

[1] Kilic, 趋势就是您所需要的 Kemal, 趋势就是您所需要的 and Dalia Marin. "How COVID-19 is transforming the world economy." VoxEU. org 10 (2020).

[5] Pisch, Frank. "Managing Global Production: Theory and Evidence from Just-in-Time Supply Chains." SEPS Discussion Papers 2020-08 (2020).

2020 年影响安全领域的 5个技术趋势

不必担心，这不是对世界现状所持的观点，而是对我们看到的趋向在网络“边缘”计算这一发展趋势的思考。数十亿台设备已经连接到网络，而且这个数字还在加速增长，这一事实本身并不是新闻。但是这些设备的性质和需求确实暗含了一些严重问题。

2:专用设备的处理能力

专为特定应用设计的经过优化的专用硬件和软件，对于向更高级别的边缘计算迈进至关重要。连接的设备需要更高的计算能力，其设计目的下至一个硅元素，这是安讯士继续投资生产自有芯片的原因。这样，我们可以设计集成电路，或称作“片上系统”，专门用来满足今天和未来的视频监控需求，而且这些产品与最新版本 ARTPEC-7 一样，在设计上遵循安全第一的思维。

以机器和深度学习计算形式存在的嵌入式 AI 的概念以后也会越来越普及。对于使用它的人来说，AI – 更准确地说是机器学习和深度学习，现在已经不再只是一个流行语，而成为了日常生活中的现实。它作为一个“激动人心”的技术话题所能吸引到的关注也会因此降低，这可能会使一些人感觉它未能发挥潜力。事实上，它的使用将超出大多数人的领受范畴 – 只是他们看不到。但是，同样，有一个方面需要应对，即创建“轻型”的新深度学习模型，要求更少的内存和计算能力。

3:迈向可信赖的边缘

信任有多种形式。相信组织会负责任地收集和使用我们的数据；相信设备和数据在保护之下，不会被网络罪犯损毁；相信数据本身是准确的，而且技术本身会正常工作。边缘将是建立或破坏这些信任的一个点。

4:规范：用例与技术

对技术加以规范非常困难（在大多数情况下理应如此），即使这并非没有可能。这是规范技术用例唯一的现实。以脸部识别为例。在某些用例中，例如，加快人通过机场这一段行程，脸部识别可能被认为是无害的，甚至是受到欢迎的。但是，当用于监视公民和社会信用系统时，它会被认为非常危险、不受欢迎。技术完全相同；用例大不相同。

对于哪些是合适的用例以及相关法规的态度在世界各地各有不同。欧盟的通用数据保护条例 (GDPR) 是最出名的例子之一。保护欧盟公民收集、存储、处理和使用其个人数据的权利，这是地球上最严格的数据法规之一。其他国家/地区的严格程度要低很多，其他地区提供在线服务的很多组织由于不能完全遵守 GDPR 阻止了欧盟公民的访问。

5:网络多样性

由于某些监管复杂性、隐私和网络安全问题，我们看到的一个直接结果是放弃过去二十年来完全开放的互联网。虽然互联网和公共云服务仍然会在我们传输、分析和存储数据中占据位置，但混合云和私有云的使用正在增长。我们看到“智能岛”有所增加，在这些岛上，提供特定应用程序的系统与其他相互依赖的系统之间建立的是有限的直接连接。

虽然有些人认为放弃开放的任何举动都是不可取的，但有关安全性和数据保护的争论却是无法回避的。除此之外，在以前，人们认为开放性和数据共享的其中一个好处是推动了 AI 和机器学习的进步，断定机器学习要依靠庞大的数据集才能让计算机学习。但是，进步意味着，今天，可以依靠相对较少的数据针对特定应用定制预训练网络模型。例如，我们近期参与的一个项目，这个项目的交通监视模型只使用了 1,000 张照片样本加以训练，却将事故侦测的误报率降低了 95%。