笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据，手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
源：数据科学与人工智能 作者：Igor Bobriakov 本文约2639字，建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。...涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ?...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
与大数据概念知名度和企业热情形成对比的是：大数据正面临全球性的人才荒。企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求正在超过传统的商业智能和信息管理人才。...无论是数据分析的新手还是老鸟，都需要对大数据引发的数据分析职业革命做好充分的准备，以下是Information Week根据一次大数据企业应用调查总结的大数据分析职业十大趋势： 一、薪酬持续增长 ?...二、大数据人才供不应求 ? 根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。...四、大数据人才出现代沟 根据埃森哲分析总监Stacy Blanchard的报告，新老两代BI、数据分析和信息管理人才在理念上存在加大差异，年轻的新一代数据分析人才更加开放，倾向使用开源工具和云计算，热衷最新技术工具和认证...七、企业需要大数据科学家 企业需要的数据人才大致分为几类，主要包括产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。
无论是数据分析的新手还是老鸟，都需要对大数据引发的数据分析职业革命做好充分的准备，以下是Information Week根据一次大数据企业应用调查总结的大数据分析职业十大趋势： 一、薪酬持续增长 BI、...二、大数据人才供不应求 根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。...四、大数据人才出现代沟 根据埃森哲分析总监Stacy Blanchard的报告，新老两代BI、数据分析和信息管理人才在理念上存在加大差异，年轻的新一代数据分析人才更加开放，倾向使用开源工具和云计算，热衷最新技术工具和认证...五、数据分析人才需要更多培训 在信息周刊的调查显示BI、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计/分析培训是最重要的三种培训课程选择。...七、企业需要大数据科学家 企业需要的数据人才大致分为几类，主要包括产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。
对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...下面给大家展示几个大数据技术发展方向的预测，和这些发展带来的变化如何影响金融服务业： 机器学习将会加速发展，同时大批量的应用在反欺诈和风控领域。数据科学家人才本身的供需关系将会朝着更加平衡的方向发展。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。
2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...数据科学家人才本身的供需关系将会朝着更加平衡的方向发展。在反欺诈和风控领域将会使用更加成熟的技术来改善风控模型本身，并且加速发展实时分析监控和预警。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 7. 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。
） 2、核心主机使用的配套软件3套： 其中核心主机存储切换管理软件1套，核心系统性能分析软件1套，核心系统开发工具1套 3、原厂集成实施服务： 包括核心系统生产及同城灾备三点架构环境搭建，核心业务系统数据平滑迁移...采购需求： 2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（01）采购项目等六个项目》招标公告，预算 7693 万元。...2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（02）采购项目等六个项目》招标公告，预算未公布。
三大应用场景大幅提升营销收益 金融行业向来是对新技术最为敏感的接受者之一。实现数据价值变现是金融数据化运营实践的主要目的之一，从实践来讲，最主要有三个方向：精准营销、风控以及增值业务开发。...金融行业需要什么样的大数据平台？...另外它本身有一个非常强大的数据集市可以进行百万级数据秒级响应，因为在整个风险模型里面是有非常大的计算量的，也需要具备这样的计算能力。这些产品特性对金融领域内具体的平台运用有了一个很好的支持。...仍在路上的金融大数据 众所周知，金融行业存在着高风险性、竞争激烈，同质化严重的痛点，所以风险控制在某种程度上是这个行业的核心，而精准营销和增值业务也是金融业大数据应用的热点。...永洪也期待与更多的金融企业合作，成为其构建金融大数据平台的最佳合作伙伴。
全世界都需要优秀的人工智能人才，以进一步释放机器计算和机器学习技术的巨大潜能。当前，领英数据分析显示，领英平台上的全球人工智能人才数量约为25万，主要分布在美国、欧洲、印度及中国。...曾任斯坦福大学讲师的百度人工智能团队负责人Andrew Ng指出，领先的科技公司对于人工智能人才来说有两大吸引力——他们能提供强大的计算能力和大量的数据资产，这对于从事机器学习领域的人才来说非常重要。...根据领英数据，目前在为人工智能Top10雇主工作的美国人才中，仅有16%来自高等院校，大部分人才都服务于企业雇主；而我国有约32%的人才为清华大学、北京大学、中科院和浙江大学这四所科研院校工作。...随着BAT、华为、大疆无人机等高科技企业在人工智能应用和开发上的不断探索，或许也将刺激更多人才和资本向人工智能商业应用领域涌入。...但这种趋势并不意味着科研机构对于人工智能人才失去了吸引力，科研机构需要将更多的重点研究项目与企业市场应用开发相对接，将高校的技术研发实力与企业的数据资产能力相结合，这样将有助于释放人工智能产业潜能，给人才更多的创新和发展空间
金融行业数智化从量变走向质变 “建设一个好的金融大模型，取决于高质量的数据、优秀的基础大模型、专业的大模型能力、充足的算力。”恒生研究院院长、恒生电子首席科学家白硕表示。...WarrenQ-Chat是一款金融垂直领域的Chat产品，利用大模型叠加搜索和聚源金融数据库，通过对话指令，轻松获得金融行情、资讯和数据，且每一句生成的对话均支持原文溯源，确保消息出处可追溯，还可以生成金融专业报表...在模型层，通过将准备好的数据和语料结合在一起，做金融数据的预训练，同时也可以做监督的微调，调完之后就可以得到一个金融版的大模型。在金融领域的产品化上，还要持续训练插件。 如何构建更专业的金融大模型？...训练大模型的专业能力，包括算法、人才以及外部合作等。在算法方面，要去学习和采纳较为先进的算法，包括参数冻结、领域相关的指令精调以及强化学习相关的算法。...在人才储备方面，恒生电子拥有国家级博士后科研工作站，在外部合作上，恒生与复旦大学、浙江大学、中国科学院、中国科学技术大学等高校都达成了合作。 第四，充足的算力。
第一步：核心数据来源 无论是业务还是数据都需要有渠道来源，对于供应链金融而言，就必须选择一个核心企业，通过这类企业来获取核心的交易数据。这种企业有三大类四大标准。...财务数据，一般是指传统财务的三大报表，资产负债表、利润表以及现金流量表。 在银行传统业务中，主要是通过财务数据对风险进行评估。...但由于财务数据属于结果性的数据，无法实时或及时的对企业运营状况进行监控或预警，因此在供应链金融的模型中财务数据仅仅是一个辅助数据。...因此通过互联网金融来建设供应链金融的风险体系以及信用体系则成了最终的数据分析目标。 首先，建设完整的风险管理体系。...大数据金融专栏简介 大数据文摘“金融与商业专栏”视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融、信贷、风控、投资、理财、商业等领域。
风险评估过程中，如果数据纬度不全，高相关数据没有被考虑进来，对风控模型是一个大的风险。信用风险评估模型缺少了重要风险因素的输入，其评估结果的偏离度就会较大，评估结果失效的可能性就很大。...相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对数据风控对要求就会更高。 三、互联网金融行业的风控挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些风控人才来提高自身风控水平。...大数据风控的劣势： 还是要强调一下，信用风险评估最好的数据还是金融数据，就是人行征信系统里的数据，大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。...第二种是利用共享贷款数据机制，第三方企业或者大的P2P，防欺诈联盟共享贷款平台的贷款记录。其他贷款平台可以依据申请人在其他平台的贷款记录来决定是否提供贷款，降低欺诈风险。...借助于移动大数据和用户行为信息，金融企业可以识别恶意欺诈用户。
大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过 分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自 动执行交易策略并进行实时调整。...金融行业是数据密集型行业，涉及海量的金融数据和复杂的金融业务。...大模型应用在金融领域的 5 个风险和挑战 尽管大模型技术在金融领域有着广阔的应用前景，但其稳定性、可靠性 和安全性有待提升，面临着不少风险和挑战。 第一，数据隐私和安全。...金融数据包含敏感的个人和机构信息，而大模 型需要大量的数据进行训练和应用。因此，确保数据隐私和安全成为一个重 要的挑战。...对于大多数金融机构而言，自建大模型并不现实。调用通用大模型叠加金融客服领域的数据，可以使模型更加符合金融行业的特点和要求，提高模型在金融领域的适应性和准确性。
// 全套工具，云上配齐大模型，大在数据、大在算法、也大在算力。云服务是打造和调用大模型能力的「快捷方式」。...这套解决方案，针对金融行业的大模型全栈需求打造：- 算力层：借助云上高性能异构算力，最快4天训练万亿参数大模型；- 平台层：从数据预处理、模型训练到模型部署，一站完成训练推理加速；- 大模型层：支持调用腾讯混元大模型...、20+开源大模型及金融等行业大模型；- 应用层：智能化能力匹配金融机构业务场景，提升客户业务效率。...此外，通过模型私有化部署、权限管控和数据加密能力，及数据隐私、内容安全解决方案，确保金融机构云上全过程安全合规。// 瞄准场景，量体裁衣大模型并不是越大越好。...金融大模型要立足场景和高质量数据，追求效率和成本的最优解。
数据资产转向“数据金融”“数据银行”，不仅意味着大数据的潜在价值进一步被认可，更意味着大数据产业生态进一步完善。...不在于大 而在于用 “大数据”是一种规模大到在存取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量规模、快速流转、可模型化等特征。海量数据和奇思妙想加以链接，孕育着巨大价值。...在一次大数据相关主题论坛上，中国工程院院士陈鲸表示，继实验科学、理论科学、计算机科学之后，以大数据为代表的数据密集型科学将成为人类科学研究的第四大范式。...数据需要挖掘。有人把大数据比喻为埋藏在地下的煤矿，地下煤储有焦煤、烟煤、富煤、贫煤等，且露天煤矿、深层煤矿的挖掘成本也不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“挖掘”、应用。...数据资产转向“数据金融”“数据银行”，不仅意味着大数据的潜在价值进一步被认可，更意味着大数据产业生态进一步完善。
我以一个金融科技数据科学工作者的角度观看，是指利用各种科技服务金融业务和数据以创造商业价值的系统化过程。...2 金融业务，我了解到信贷业务、理财业务、保险业务、支付业务等。 3 金融数据，我接触到征信数据、客户基本信息数据、客户设备数据、客户消费数据、客户行为数据、客户信贷流转数据等。...03 金融科技的数据科学工作介绍 我是在金融科技从事数据科学工作，主要内容包括： 1 业务和数据的理解 2 数据清洗和准备工作 3 数据的探索性分析和报告 4 风控模型设计和应用 5 营销模型设计和应用...6 模型的部署、管理、优化和迭代 7 高效建模环境的搭建和维护 8 全流程数据科学工作的模块化编程 9 数据、规则、模型、策略设计、分析和调优 等等 04 金融科技数据科学人才的三点思考 如何成为一名金融科技数据科学人才...首先，金融科技数据科学人才属于一种复合型人才。这样的人才既需要熟悉金融业务问题，又需要掌握数据科学的知识和技能。 其次，优秀的沟通和表达能力、团队协作能力、项目管理能力，这些软实力，也非常重要。
1 前言 本综述调查了大语言模型（LLM）在金融领域的应用，重点关注现有解决方案。...我们回顾了利用预训练模型、微调特定领域数据以及从头开始训练定制LLM的方法，为金融专业人士根据数据、计算和性能需求选择合适的LLM解决方案。...如下常见金融任务的大模型表现情况： - 情绪分析（SA） - 文本分类（TC） - 命名实体识别（NER） - 问答（QA） - 股票走势预测（SMP） - 文本摘要（Summ） 3.2 大型语言模型...在预训练阶段，公共数据集与金融专用数据集结合的趋势明显，彭博社GPT是一个例子，其语料库由普通文本和金融相关文本混合组成，主要依赖于50亿个彭博社专有代号的子集。...表2 从头开始训练的金融LLM快速概述 5 如何将LLM应用于金融应用的决策过程 5.1 确定LLM的必要性 LLM在缺乏训练数据、需要常识知识或新兴能力时具有优势，适合处理分布外数据和高度差异的对话
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为了推动提供安全可靠的金融服务，助力智慧校园建设，帮助学生完成从“校园人”到“社会人”的角色转变，更好的成长成才。甜橙金融正式推出“甜橙金融杯”数据建模大赛，市场攻防战，需要你的加入！...面对黑产攻击手段快速多变，黑样本数据标签缺失等问题，目前除了LR,RF等耳熟能详的机器学习模型，基于RNN的深度学习模型，无监督学习模型等技术也被应用到同黑产的对抗中。 ?...◆◆ 主办方 ◆◆ 甜橙金融（天翼电子商务有限公司）是中国电信股份有限公司全资子公司，是中国人民银行核准的第三方支付机构，中国证监会核准的基金支付结算机构，现已拥有支付、供应链融资、保险、消费金融、征信...、信息技术等互联网金融关键要素。...注：大赛主办和技术支持单位能接触到相关数据的员工禁止参赛。 ◆◆ 直达通道 ◆◆ ?
通俗地说，所有网络虚拟数字货币的交易过程都是去中心化的分布式网络账本，被记录的所有交易数据都可以在区块链各个节点上共享，各个数据终端通过加密合约彼此间相互链结。...技术的关键点在于所有节点都分散保存着一个账本，单一或部分节点无法单独篡改数据。 ? 在传统金融日系，都依赖于信用背书系统。...包括互联网金融在内的金融产业常遭遇四个方面的短板： 第一是诚信体系和信任机制问题。...区块链技术的四大优势表现在四个方面： 首先是免基础信任机制。...区块链应用于金融交易，不需要付中介服务费，也不需要考虑跨境交易中汇率变化问题。 第三是分散记账。所有参与区块链交易节点都参与记录和验证，以及数据的维护。
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