Phổ biến trong các ứng dụng từ quản lý rủi ro đến tiền điện tử, Python đã trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho các Công ty Fintech
Tính đơn giản và khả năng lập mô hình mạnh mẽ khiến nó trở thành một công cụ tuyệt vời cho các nhà nghiên cứu, nhà phân tích và nhà giao dịch
Python đã được sử dụng thành công bởi các công ty như Stripe, Robinhood hoặc Zopa
Theo Báo cáo kỹ năng dành cho nhà phát triển HackerRank 2018, Python nằm trong số ba ngôn ngữ phổ biến nhất trong các dịch vụ tài chính. Vào năm 2020, Python dường như vẫn là một trong những ngôn ngữ được mong muốn nhất trong ngành ngân hàng.
eFinancialCareers cho thấy rằng trong hai năm qua, số lượng công việc liên quan đến tài chính đề cập đến Python đã tăng gần gấp ba lần, tăng từ 270 lên hơn 800. Các tổ chức như Citigroup hiện cung cấp các lớp viết mã Python cho các nhà phân tích và giao dịch viên ngân hàng như một phần trong chương trình giáo dục thường xuyên của họ .
“Chúng ta đang tiến nhanh hơn vào thế giới này” – Lee Waite, Giám đốc điều hành của Citigroup Holdings CEO, cho biết trong một cuộc phỏng vấn. “Ít nhất thì sự hiểu biết về viết mã có vẻ có giá trị”.
Python tiếp tục là một trong những ngôn ngữ lập trình được yêu cầu nhiều nhất trong ngành ngân hàng - báo cáo của eFinancialCareers.
Đọc tiếp để tìm hiểu thêm về cách các tổ chức tài chính và fintech đang sử dụng Python để tạo ra các giải pháp tiên tiến có tác động đến toàn bộ lĩnh vực dịch vụ tài chính
Điều gì làm cho Python trở thành một công nghệ tuyệt vời cho các dự án tài chính và fintech?
Một số tính năng của Python làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho lĩnh vực tài chính và fintech. Dưới đây là những cái quan trọng nhất
Thật đơn giản và linh hoạt
Python rất dễ viết và triển khai, khiến nó trở thành một ứng cử viên hoàn hảo để xử lý các ứng dụng dịch vụ tài chính mà hầu hết thời gian đều cực kỳ phức tạp.
Cú pháp của Python đơn giản và tăng tốc độ phát triển, giúp các tổ chức nhanh chóng xây dựng phần mềm họ cần hoặc đưa sản phẩm mới ra thị trường.
Đồng thời, nó làm giảm tỷ lệ lỗi tiềm ẩn, vốn rất quan trọng khi phát triển sản phẩm cho một ngành chịu sự quản lý chặt chẽ như tài chính.
Nó cho phép xây dựng MVP một cách nhanh chóng
Ngành dịch vụ tài chính cần linh hoạt hơn và đáp ứng nhu cầu của khách hàng, cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa và các dịch vụ bổ sung làm tăng giá trị. Đó là lý do tại sao các tổ chức tài chính và fintech cần một công nghệ linh hoạt và có thể mở rộng – và đó chính xác là những gì Python cung cấp. Sử dụng Python kết hợp với các framework như Django, các nhà phát triển có thể nhanh chóng có ý tưởng và tạo ra một MVP vững chắc để cho phép tìm kiếm sản phẩm/thị trường phù hợp một cách nhanh chóng.
Sau khi xác thực MVP, doanh nghiệp có thể dễ dàng thay đổi các phần của mã hoặc thêm mã mới để tạo ra một sản phẩm hoàn hảo.
Một ví dụ về thành công theo cách tiếp cận MVP có thể là nền tảng Clearminds được phát triển bằng Python và Django. Bây giờ họ cung cấp các công cụ đầu tư và tư vấn tài chính
Nó kết nối kinh tế và khoa học dữ liệu
Các ngôn ngữ như Matlab hoặc R ít phổ biến hơn đối với các nhà kinh tế, những người thường sử dụng Python để tính toán. Đó là lý do tại sao Python thống trị lĩnh vực tài chính nhờ sự đơn giản và tính thực tế của nó trong việc tạo ra các thuật toán và công thức – việc tích hợp công việc của các nhà kinh tế học vào các nền tảng dựa trên Python sẽ dễ dàng hơn nhiều.
Các công cụ như scipy, numpy hoặc matplotlib cho phép một người thực hiện các phép tính tài chính phức tạp và hiển thị kết quả theo cách rất dễ tiếp cận.
Nó có một hệ sinh thái thư viện và công cụ phong phú
Với Python, các nhà phát triển không cần phải xây dựng công cụ của họ từ đầu, giúp các tổ chức tiết kiệm rất nhiều thời gian và tiền bạc cho các dự án phát triển.
Hơn nữa, các sản phẩm công nghệ tài chính thường yêu cầu tích hợp với bên thứ ba và thư viện Python cũng giúp điều đó trở nên dễ dàng hơn. Tốc độ phát triển của Python được nâng cao nhờ bộ sưu tập công cụ và thư viện tạo nên lợi thế cạnh tranh cho các tổ chức nhắm đến việc giải quyết các nhu cầu luôn thay đổi của người tiêu dùng bằng cách phát hành sản phẩm một cách nhanh chóng.
Tích hợp với các bên thứ ba như Truelayer [cung cấp quyền truy cập API OpenBanking] hoặc Stripe thực sự đơn giản.
nó phổ biến
Python được bao quanh bởi một cộng đồng sôi nổi gồm các nhà phát triển đam mê, những người đóng góp cho các dự án nguồn mở , xây dựng các công cụ thiết thực và tổ chức vô số sự kiện để chia sẻ kiến thức về các phương pháp phát triển Python tốt nhất. Có bản tin Python Weekly hoặc kênh PySlackers Slack. Để biết thông tin cộng đồng chính thức, người ta có thể truy cập Python. phần cộng đồng tổ chức. Chưa kể các trang chuyên học Python và chia sẻ kiến thức Python như RealPython hay DjangoGirls cũng có cộng đồng riêng.
Nếu nói đến các dự án nguồn mở, hầu hết mọi khung công tác Python đều được duy trì bởi cộng đồng nguồn mở - nó có thể giúp phát triển Django, Flask, OpenCV, v.v.
Python đang phát triển như một ngôn ngữ lập trình và ngày càng trở nên phổ biến hơn mỗi năm. Tất cả điều đó giúp dễ dàng tìm nguồn và thuê các nhà phát triển Python tài năng, những người gia tăng giá trị cho các dự án fintech hoặc tài chính. Các tổ chức đầu tư vào các giải pháp được tạo bằng Python có thể chắc chắn rằng công nghệ của họ ổn định và sẽ không sớm trở nên lỗi thời.
Sử dụng Python trong tài chính
Python có ích trong nhiều ứng dụng. Dưới đây là những cách sử dụng ngôn ngữ phổ biến nhất trong ngành dịch vụ tài chính
công cụ phân tích
Python được sử dụng rộng rãi trong tài chính định lượng - giải pháp xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, dữ liệu tài chính lớn. Các thư viện như Pandas đơn giản hóa quá trình trực quan hóa dữ liệu và cho phép thực hiện các tính toán thống kê tinh vi.
Nhờ các thư viện như Scikit hoặc PyBrain, các giải pháp dựa trên Python được trang bị các thuật toán máy học mạnh mẽ cho phép phân tích dự đoán, vốn rất có giá trị đối với tất cả các nhà cung cấp dịch vụ tài chính.
Ví dụ về những sản phẩm như vậy. Iwoca, Holvi.
phần mềm ngân hàng
Các tổ chức tài chính cũng xây dựng các giải pháp thanh toán và nền tảng ngân hàng trực tuyến bằng Python. Venmo là một ví dụ tuyệt vời về nền tảng ngân hàng di động đã phát triển thành một mạng xã hội chính thức.
Nhờ tính đơn giản và linh hoạt, Python rất hữu ích để phát triển phần mềm ATM giúp tăng cường xử lý thanh toán.
Ví dụ về những sản phẩm như vậy. Venmo, Sọc, Zopa, Affirm, Robinhood
tiền điện tử
Mọi doanh nghiệp bán tiền điện tử đều cần có công cụ để thực hiện phân tích dữ liệu thị trường tiền điện tử để có được thông tin chi tiết và dự đoán.
Hệ sinh thái khoa học dữ liệu Python có tên là Anaconda giúp các nhà phát triển truy xuất giá tiền điện tử và phân tích hoặc trực quan hóa dữ liệu tài chính. Đó là lý do tại sao hầu hết các ứng dụng web xử lý phân tích tiền điện tử đều tận dụng Python.