2022年度三大腾讯犀牛鸟专项研究计划——AI Lab专项、微信专项和大出行专项已经发布，共计近20个研究主题，拟立项约70项。...为便于各领域老师了解， 将按自然语言处理与知识图谱、计算机视觉及图像处理、机器学习、语音技术、个性化推荐技术、定位技术和金融科技等方向整理三个专项的相关研究主题，本周内分为8篇文章推送，敬请关注。...本文推送“金融科技”相关研究主题，点击下方“阅读原文”，可跳转至课题详细介绍。 2022腾讯微信犀牛鸟专项研究计划 1.1. 金融风控算法研究 1.2....金融网络在商户分级的应用 犀牛鸟专项更多研究主题合集 （点击下方文字，了解其他研究主题） 研究主题合集一：自然语言处理与知识图谱 研究主题合集二：计算机视觉及图像处理 研究主题合集三：机器学习 研究主题合集四...：语音技术 研究主题合集五：个性化推荐技术 研究主题合集六：定位技术 点击下方图片，跳转专项申报详情 点击“阅读全文”查看课题详情
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。...数据工程师还可以建立模型，研究消费者的行为并发现客户需要财务建议的情况。...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。
p=29995报告出处：拓端数据公众号人工智能作为一种“新基建”，正在与实体经济深度融合，推动社会及各个产业的数字化转型、智能升级和融合创新。...金融业是人工智能最具潜力的应用领域之一，人工智能技术正与金融业务的深度融合，不断衍生出新业态、新场景，深刻影响金融业的发展模式，在提升金融服务效率和质量的同时，也为金融服务夯实“安全底座”。...文件中明确提到了推动智能金融领域发展，鼓励金融行业创新金融产品和服务、应用智能客服等、建立智能风险预警与防控系统等。...央行、银保监会等机构也出台了一系列金融科技规划政策，《金融科技发展规划（2022-2025）》等文件明确推动金融与人工智能的深度融合，促进金融机构的智能化转型。...近年来，在政策与市场的共同驱动下，各金融机构积极拥抱AI，提升金融服务的智能化、数字化水平。为了更好地探讨金融AI的政策环境、行业应用和发展趋势。
2015年12月，百度整合旗下金融业务，成立金融服务事业群组（FSG），交由百度高级副总裁朱光全面负责，金融科技与无人车、DuerOS 成为百度 AI 战略的三大重要赛道。...2018年5月21日，度小满正式成立，延承百度技术基因，探索人工智能在金融领域的应用，先后布局信贷、财富管理、支付、保险、个人金融科技和供应链金融科技六大业务板块。...度小满数据智能应用部 数据智能应用部，度小满金融的智能引擎核心，聚焦精进算法与技术优化，致力于做金融行业智能化的先行者。...团队深耕计算机视觉、自然语言处理、图机器学习、因果推断、自动化人工智能（autoML）等算法研究，拥有丰富的用户行为数据、多模态数据资源，有充足的计算资源与训练集群保障。...参与 NLP 前沿预训练算法研究，开展金融领域大模型的研发和迭代，达到业界领先水准； 2.推动 NLP 大模型对公司业务的应用落地，包括对话生成、智能营销等。
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。...数据工程师还可以建立模型，研究消费者的行为并发现客户需要财务建议的情况。...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。
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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 。...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。...金融服务“大数据终结app”理论在市场得到了越来越多的认可。FinTech 已经孵化了2-3年，形成了大数据平台和用户间从前端到终端的连接。
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。...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 。...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。
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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。
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。...2014年开始，恒生电子正式启动了AI的研究工作，打造了NLP、OCR、CV、知识图谱等能力，同时将AI技术能力赋能到智能客服、智能投研、智能运营、智能营销、智能投顾以及数据与风险相关的业务系统。...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？...恒生研究院院长、恒生电子首席科学家白硕表示，LightGPT拥有更专业的金融语料积累处理和更高效稳定的大模型训练方式，使用了超4000亿tokens的金融领域数据和超过400亿tokens的语种强化数据
资本市场与机器学习在取得成功的环境方面有着根本的不同，而对机器学习用于资产管理的研究才刚刚开始。早期的证据表明，机器学习可能会改善投资组合。机器学习的应用是投资研究的一种自然演变，并将继续得到探索。...金融是不同的 机器学习可以完成很多事情，但它在金融中的应用并不明显，也没有得到研究的支持，至少目前还没有。 具体有哪些不同，论文给出了以下几点： 1、低信噪比 在金融领域，尤其是收益预测。...不过有许多有趣的潜在研究途径可以从金融机器学习模型中得出更有意义和更直观的结论。具体论述详见论文。...前沿研究 论文最后列举了一写机器学习在未来改进金融方面的方向： 1、Analysis, Not Anecdotes 当人们讨论金融领域的机器学习时：“我听别人说，关于某某经理是如何应用机器学习做到这一点的...相比之下，一个有前途的资产管理研究领域，可以使用机器学习来改善投资的其他方面。 总结 机器学习在金融领域的应用有可能成为量化投资的下一个飞跃。
我们绘制了366家国内早期AI公司的版图，并拜访了这其中不少于40家的公司，写出了这份人工智能行业研究报告。 在这份报告中，我们将集中解答： 人工智能行业整体的发展现状是怎样的？
电商消费金融平台以电商自身的消费场景为基础，完善电商生态；而在教育、校园、装修、医疗、租房等领域，部分P2P公司选择以消费金融为切入点进入，进而构建“消费场景大生态”。...针对消费金融贷款的特点，消费金融行业通常通过金融科技、大数据及数据建模等来实现风险控制，鉴于风险暴露的快速性，其需对风控模型及策略不断进行迭代，以保持其风控有效性。...根据各家消费金融公司披露的数据看，16 家披露可比营收数据的消费金融公司营收总和为 539.6 亿元，同比下降 1.3%；18 家披露可比净利润数据的消费金融公司净利润总和为 58.7 亿元，同比下降...目前马上消金凭借其大数据、人工智能等高新金融科技能力，已成功挤入持牌消费金融公司第一梯队。...根据最新发布的《2021全球独角兽榜》，截止到今年11月30日，目前是全球第五大独角兽，排在SpaceX、Stripe之后。
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。...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。...现为国际统筹研究与管理科学协会会员，加中金融协会会员，加拿大贝街金融论坛成员，并在加拿大女皇大学商学院兼职助教职务。
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。
为了能更好地控制互联网金融存在的风险，我们必须建立一个以大数据为基础的互联网金融预警系统，从而保证互联网金融健康、安全地发展起来。 一、大数据分类 在互联网金融行业中，大数据贯穿了互联网金融。...以第三方支付、P2P平台为代表的互联网金融模式借助于多渠道获取的上千条甚至上万条原始信息数据。目前，可被用于互联网金融风险控制的数据来源主要有六个方面。 第一，电商大数据。...这些信用评估能够有效地帮助互联网金融企业对用户的还款能力做出结论，继而为用户提供相关的金融和经济服务。 第二，信用卡大数据。信用卡类网站的大数据同样对互联网金融的风险控制非常有价值。...在互联网金融预警系统分为四个层级： 1、数据管理层 互联网金融预警系统是以数据为基础的，数据作为系统中的核心部分，是整个体系中的关键环节。...2、数据整合层 要从互联网金融的大数据中实现金融风险的预警，必须对金融风险有透彻的定义和认识。从金融风险的定义出发，确定分析需求，对数据进行重新整合，提取与之对应的分析数据。
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