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        “大數(shù)據(jù)驅(qū)動金融創(chuàng)新論壇·2017”會議綜述

        2017-12-25 01:02:55河北省高校智慧金融應(yīng)用技術(shù)研發(fā)中心
        金融理論探索 2017年6期
        關(guān)鍵詞:領(lǐng)域金融

        河北省高校智慧金融應(yīng)用技術(shù)研發(fā)中心

        “大數(shù)據(jù)驅(qū)動金融創(chuàng)新論壇·2017”會議綜述

        河北省高校智慧金融應(yīng)用技術(shù)研發(fā)中心

        2017年11月9日,“大數(shù)據(jù)驅(qū)動金融創(chuàng)新論壇·2017”在河北金融學(xué)院順利召開,論壇由河北金融學(xué)院、河北省高校智慧金融應(yīng)用技術(shù)研發(fā)中心主辦,論壇邀請了多位行業(yè)精英、高校學(xué)者發(fā)表主題演講,專家們圍繞大數(shù)據(jù)和金融智慧化這一主題開展研討,為未來金融科技發(fā)展、金融科技人才培養(yǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新觀點(diǎn)。

        主題1:大數(shù)據(jù)應(yīng)用與未來——中銀國際證券的實(shí)踐

        朱英杰(中銀國際證券首席信息官)

        相比于傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)具有多樣、大量、實(shí)時、真實(shí)等諸多特點(diǎn),能夠?yàn)榻鹑跊Q策提供更加全面的支持,例如在喚醒睡眠用戶、大數(shù)據(jù)支持下的股市分析等應(yīng)用中,中銀證券已經(jīng)取得了令人滿意的應(yīng)用效果。目前,大數(shù)據(jù)相關(guān)的應(yīng)用仍然處在起步階段,隨著云計(jì)算、人工智能理論的不斷成熟,大數(shù)據(jù)在應(yīng)用方面的技術(shù)壁壘越來越小,因此當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用難點(diǎn)不完全在技術(shù)層面,而是在于應(yīng)用場景方面的探索,即如何創(chuàng)造新的應(yīng)用模式,由應(yīng)用模式推進(jìn)金融科技創(chuàng)新是未來金融科技發(fā)展的必由之路。此外大數(shù)據(jù)必然面臨用戶隱私泄露風(fēng)險,如何在法律允許和保護(hù)用戶隱私的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用,并用合理可信的技術(shù)手段確保用戶隱私安全是未來金融大數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生應(yīng)用價值的前提。因此,在利用合理的技術(shù)實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)的同時,構(gòu)建創(chuàng)新應(yīng)用場景是未來大數(shù)據(jù)金融科技的發(fā)展方向。

        主題2:大數(shù)據(jù)時代機(jī)遇與挑戰(zhàn)

        董永峰(河北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院副院長)

        現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入了大智移云時代,以此為代表的新一代信息技術(shù)已成為創(chuàng)新最活躍、應(yīng)用最廣泛、輻射最強(qiáng)的技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域,金融科技正是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一。數(shù)據(jù)在人與信息的連接、人與商品的連接、人與人的連接中產(chǎn)生,大數(shù)據(jù)是伴隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展而出現(xiàn)的,即線下數(shù)據(jù)的信息化是大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的直接推動。從另外一個角度來說,存儲技術(shù)的快速發(fā)展,單位數(shù)據(jù)量存儲成本的大幅下降也是大數(shù)據(jù)存在的重要基礎(chǔ)。云計(jì)算的出現(xiàn),使低成本處理海量信息成為可能,成為大數(shù)據(jù)獲得應(yīng)用的技術(shù)保障。大數(shù)據(jù)的真諦在于,能夠通過量變達(dá)到質(zhì)變的預(yù)測,此外,在大數(shù)據(jù)時代結(jié)果而非邏輯過程,成為數(shù)據(jù)技術(shù)研究的重點(diǎn),因此研究的重點(diǎn)在于“結(jié)果”而非“原因”。

        大數(shù)據(jù)給商務(wù)領(lǐng)域帶來了巨大的變化,如利用大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)多維度理解客戶,從而給用戶帶來更好的用戶商品推送體驗(yàn);大數(shù)據(jù)為跨境電子商務(wù)的業(yè)務(wù)拓展提供科學(xué)支持;比價平臺給用戶帶來更好的個人購物體驗(yàn)等等。隨著金融科技的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品日趨豐富,相關(guān)商務(wù)領(lǐng)域內(nèi)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用成果同樣可以快速遷移到金融科技領(lǐng)域,給用戶的金融業(yè)務(wù)應(yīng)用帶來更好體驗(yàn)的同時,給客戶和企業(yè)帶來更加可靠的受益。

        主題3:金融大數(shù)據(jù)安全技術(shù)

        楊曉暉(河北大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全與計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長)

        信息化推動金融領(lǐng)域發(fā)生重大變革,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為金融行業(yè)重要的資產(chǎn)和生產(chǎn)要素。是否擁有和控制大規(guī)模數(shù)據(jù)并能夠運(yùn)用數(shù)據(jù)價值,已成為衡量企業(yè)競爭力的重要標(biāo)志。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,金融信息化正在加速轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)金融體系,這一變化給金融帶來了一系列挑戰(zhàn),如金融大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和產(chǎn)業(yè)格局尚未形成、金融大數(shù)據(jù)開發(fā)戰(zhàn)略尚不明確、金融大數(shù)據(jù)挖掘利用需要規(guī)范、信息共享與保護(hù)機(jī)制有待完善等等。此外,在大數(shù)據(jù)時代仍然面臨很多傳統(tǒng)意義上的信息安全風(fēng)險,例如網(wǎng)絡(luò)“釣魚”仍大量存在,非法監(jiān)聽難以得到有效控制,惡意信息快速散播尚無有效遏制技術(shù),定向攻擊仍會給金融企業(yè)帶來很大的安全風(fēng)險。通過分析網(wǎng)絡(luò)安全殺傷鏈可知,組織嚴(yán)密的網(wǎng)絡(luò)攻擊目標(biāo)清晰、手段高明、組織嚴(yán)密,因此金融大數(shù)據(jù)信息安全應(yīng)當(dāng)采用體系化的安全架構(gòu),從業(yè)務(wù)安全、常規(guī)辦公網(wǎng)絡(luò)安全、安全生產(chǎn)、安全管理幾個方面入手,確?;A(chǔ)設(shè)施安全、敏感數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)脫敏、安全審查各項(xiàng)目標(biāo)得以達(dá)成,建議采用由主機(jī)探針、智能安全平臺、威脅情報中心、威脅檢測系統(tǒng)為主要架構(gòu)的分布式金融信息安全體系。

        主題4:河北省高校智慧金融應(yīng)用技術(shù)研發(fā)中心概況及金融大數(shù)據(jù)服務(wù)質(zhì)量保證

        何志強(qiáng)(河北金融學(xué)院信息管理與工程系副主任)

        (1)研發(fā)中心概況:河北省高校智慧金融應(yīng)用技術(shù)研發(fā)中心目前已經(jīng)在金融信息安全、金融數(shù)據(jù)挖掘以及基于金融創(chuàng)新的技術(shù)及應(yīng)用等方面開展了基礎(chǔ)研究,并開始對云計(jì)算和大數(shù)據(jù)、移動技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘等新一代信息技術(shù)在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用進(jìn)行技術(shù)攻關(guān),取得了一定進(jìn)展。(2)金融大數(shù)據(jù)服務(wù)質(zhì)量保證:大數(shù)據(jù)時代,金融信息化對于網(wǎng)絡(luò)通信的依賴程度日益加深,網(wǎng)絡(luò)能否提供快速、可靠的服務(wù)是金融科技創(chuàng)新得以達(dá)成的重要保證。隨著大數(shù)據(jù)時代互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)的不斷拓展,越來越多的金融業(yè)務(wù)需要由現(xiàn)有的普通商務(wù)網(wǎng)絡(luò)來承載,因此多業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)化技術(shù)是未來大數(shù)據(jù)金融創(chuàng)新的重要支撐技術(shù)。在多業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)中,調(diào)度算法優(yōu)化已經(jīng)被證明是一種有效的實(shí)現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量保證優(yōu)化的方法,特別是近幾年被用于網(wǎng)絡(luò)接入層和資源端服務(wù)質(zhì)量改進(jìn)的size-based調(diào)度算法一直是相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),在已有的研究成果中已經(jīng)證明了其有效性,但此類算法也存在性能穩(wěn)定性不高、資源占用率過高等問題,因此我們的研究采取了數(shù)據(jù)包分類的方法對其進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種CBSBS算法,通過試驗(yàn)證明該方法盡管存在一定的數(shù)據(jù)包誤識別率,但size-based調(diào)度算法的整體特性沒有顯著改變,且在多級隊(duì)列的支持下其資源開銷有了顯著降低,同時性能得到了顯著提升,證明快速分類是一種實(shí)現(xiàn)金融多業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量調(diào)度改進(jìn)的有效方法。

        主題5:大數(shù)據(jù)中的多源異構(gòu)遷移學(xué)習(xí)

        楊柳(天津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院)

        大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略層面,且關(guān)乎國家與民生需求,現(xiàn)有的研究工作主要是針對大數(shù)據(jù)4V特征中的Variety——多樣性方面開展的。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,能夠提供多源數(shù)據(jù)支持是大數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)更加優(yōu)越的顯著特點(diǎn)之一,因此在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中利用多源數(shù)據(jù)優(yōu)化學(xué)習(xí)結(jié)果已經(jīng)成為普遍做法。例如在圖像識別中,采用多角度數(shù)據(jù)采集提高場景識別準(zhǔn)確度,在交通監(jiān)控中除圖像數(shù)據(jù)外還可以利用聲音、雷達(dá)、移動通信網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)源提高監(jiān)控的準(zhǔn)確度。遷移學(xué)習(xí)就是在這一背景下誕生并發(fā)展的。遷移學(xué)習(xí)的主要思路是利用源領(lǐng)域的學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)陌生目標(biāo)領(lǐng)域的內(nèi)容識別優(yōu)化,例如圖像結(jié)合文本識別、不同民族語言對照識別等等。遷移學(xué)習(xí)面臨的最大挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)的異構(gòu)性、高維度、噪聲、領(lǐng)域差異等。目前,主要相關(guān)研究內(nèi)容包括半監(jiān)督的低秩映射模型、魯棒的遷移學(xué)習(xí)模型、有監(jiān)督的稀疏主題模型、基于共現(xiàn)數(shù)據(jù)的多信息源重要性評估等。未來的研究將設(shè)計(jì)般配對的異構(gòu)特征融合方法、基于深度學(xué)習(xí)的特征融合表示,以及適用于大數(shù)據(jù)的特征融合表示及快速優(yōu)化求解方法等,提高遷移學(xué)習(xí)的效率和準(zhǔn)確度。

        主題6:金融科技與業(yè)務(wù)創(chuàng)新——金融業(yè)務(wù)+信息技術(shù)

        朱建林(中望金服政策研究部總監(jiān))

        金融科技是將互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈、監(jiān)管科技等一系列技術(shù)創(chuàng)新,全面應(yīng)用于支付清算、借貸融資、財富管理、零售銀行、保險、交易結(jié)算等六大金融領(lǐng)域,是金融行業(yè)未來的主流趨勢。金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新目前主要體現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)和移動支付、網(wǎng)絡(luò)借貸、智能理財、互聯(lián)網(wǎng)保險、互聯(lián)網(wǎng)眾籌、區(qū)塊鏈等,而國內(nèi)的金融科技產(chǎn)業(yè)在近幾年也得到了快速發(fā)展。大數(shù)據(jù)給信息技術(shù)在金融領(lǐng)域中的深度應(yīng)用提供了支撐,也出現(xiàn)了很多景點(diǎn)案例,例如基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的借款人信用風(fēng)險量化分析、基于人工智能的智能投顧、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高頻交易等。其中,信用風(fēng)險量化分析利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了智能風(fēng)險評估、風(fēng)險量化指標(biāo)體系、專家規(guī)則體系、智能模型體系、輔助決策體系等;智能投顧則是根據(jù)投資者風(fēng)險承受水平、收益目標(biāo)及風(fēng)格偏好,運(yùn)用智能算法及投資組合優(yōu)化等理論模型,為用戶提供投資參考等。大數(shù)據(jù)極大地推動了金融人工智能模型的快速進(jìn)步,大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用仍存在巨大的發(fā)展空間,新的應(yīng)用場景不斷出現(xiàn),同時也帶來了信息技術(shù)金融應(yīng)用的新需求,金融科技在未來大有可為。

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