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金融系统性能优化之道

因为这些流程都有一定的时间和人力物力成本,所以机构类的金融业务很难像互联网大规模扩张。 既然机构类的金融业务无法大规模扩张,金融机构就无法靠规模优势来彼此竞争,只能靠质量优势吸引客户。...在金融行业,时间就是金钱,所以金融机构就会想办法把速度提高,才能帮客户省钱。这决定金融行业的“快”指的就是延时低。 互联网业务和金融业务有一个重合点,那就是普惠金融,如第三方支付、小额信贷等。...普惠金融的业务特点更接近互联网业务,对快的要求也和互联网业务一样。 尽管金融业务多种多样,但我们把握住相应背景中“快”的本质定义,就能更合理地选择优化方向了。...**进行金融风险计算时,会用到多维数组,这时需根据算法访问顺序合理组织数组的位置。 内存另一个需要注意的是C语言分配内存需要一定时间,而且这时间长度还随机。...总结 如何优化金融系统。首先我们分析了为什么金融系统会有吞吐量和延时这两个优化的方向。普惠金融和互联网业务类似,面向大众,对系统吞吐量要求非常高。机构金融专业性特别强,对延时要求非常高。

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《人工智能时代:金融投资决策的潜在系统性风险及防范策略》

在当今数字化飞速发展的时代,人工智能(AI)在金融领域的应用日益广泛,特别是在投资决策方面展现出了巨大的潜力。然而,随着其影响力的不断扩大,我们也必须警惕潜在的系统性风险。...再者,AI 系统的复杂性和不透明性使得风险难以被准确评估和理解。金融机构和投资者可能难以解释 AI 模型是如何做出决策的,这在出现问题时增加了应对和解决的难度。...那么,我们应该如何防范这些潜在的系统性风险呢? 一是加强数据质量管理。确保用于训练 AI 模型的数据准确、完整、及时且具有代表性。...总之,人工智能在金融领域的应用为投资决策带来了新的机遇,但我们必须谨慎对待潜在的系统性风险。...通过加强数据管理、模型验证、提高透明度、建立监管框架和加强教育,我们可以更好地利用人工智能的优势,同时有效防范风险,推动金融市场的健康稳定发展。

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    如果管理和应对系统性风险?

    系统性风险管理的重要性 金融中的系统性风险是指金融系统无法履行其基本功能的可能性,如提供信贷、做市或维护证券市场和存款。通常情况下,系统性风险会在多年中逐渐形成,但最终会突然爆发。...实证研究表明,一个全球金融周期会使大多数市场同时涨跌。 如果在资产管理中考虑系统性风险,能够降低了危机本身的风险和后果。 如果投资经理对特定系统性风险的关注,使得市场更有可能为这些脆弱性定价。...对于投资经理忽视系统性风险的行为,可以通过监管解决。然而,监管规则对金融体系的演变反应缓慢,并导致其自身效率低下。...一项可行的方案是提高金融经济信息的透明度,并降低在投资过程中使用此类信息的成本,例如通过“量化基本面系统”。 如何管理系统性风险?...一个特别有用的指标是“金融稳定利率”,这是一个阈值,超过这个阈值,一个经济体的实际利率就会触发金融约束和系统不稳定。金融稳定利率与自然利率的关系可能是中期市场走向和未来危机风险的重要预测指标之一。

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    架构操练Kata:金融风险系统

    Simon Brown的Software Architecture for Developers II;译者:伍斌) 背景 一家办公室设在伦敦、纽约和新加坡的全球投资银行,与其他银行(交易对手)进行金融产品交易...4.对于每个交易对手,计算银行所面临的风险。 5.生成可导入Microsoft Excel的报告,其中包含银行已知的所有交易对手的风险数据。...7.为部分业务用户提供配置和维护风险计算所使用的外部参数的方法。 非功能性要求 新“风险系统”的非功能性要求如下: 性能 风险报告必须在新加坡的下一个工作日上午9点之前生成(即3小时之内生成)。...风险计算参数的修改。 用于调整计算风险的输入参数必须有理由说明。 容错和弹性 如果可能的话,系统应该采取适当的步骤来从错误中恢复;所有的错误都应该被记录。...所有交易价值和风险数据将仅以美元呈现。

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    金融科技在消费金融风险管理中的实际应用

    在消费金融领域,金融科技应用的其中一个重要方面便是风险管理。风险管理最主要是信用风险和欺诈风险,而其中的信用体系建设则是金融创新的重要环节之一。...本文将参考招联消费金融的实际业务情况,介绍金融科技可以如何在消费金融风险管理中进行应用。...因此,金融科技需要被大量运用于对这类客群的风险识别和评估。如果没有与之匹配的信用体系建设,消费金融所面临的信用和欺诈风险等必会是矛盾与问题爆发的焦点。...当前,消费金融领域的主流玩家在金融创新与应用融合上通常的做法是通过模型的建立去分析不同客群的风险情况。...基于金融科技防控欺诈风险 与此同时,多头借贷、伪冒欺诈等事件不断上升,金融科技在欺诈风险方面的创新也至关重要。在FinTech应用实践方面,消金机构在自己投入力量研发的同时也会引入外部的力量。

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    【机器学习】金融预测 —— 风险管理与股市预测

    通过分析历史数据,机器学习模型可以帮助金融机构预测未来的市场趋势、风险水平,甚至优化投资组合。 1. 金融预测中的机器学习简介 金融预测是指通过历史数据和当前市场信息,预测市场未来的走向和风险。...金融预测主要分为两个重要方向: 风险管理:通过分析交易数据和市场波动,预测金融产品或投资组合的潜在风险。 股市预测:利用历史股价数据、交易量以及市场指标来预测股市的未来走势。 1.1....风险管理中的机器学习应用 在风险管理中,金融机构通过机器学习技术可以有效地识别、评估和应对金融市场中的潜在风险。...机器学习模型能够通过历史数据挖掘出隐藏的风险模式,这对于金融产品、投资组合和公司资产的管理至关重要。常见的风险管理应用包括信用风险预测、市场风险管理和操作风险监控。...在金融领域,模型的透明度和可解释性对风险管理尤为关键。 4. 总结 机器学习在金融预测中的应用为风险管理和股市预测提供了强大的工具。

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    朱小黄:网络金融风险要害在平台

    (一)网络金融与传统金融差异很大 互联网的功能依赖其核心技术,如传感器技术、射频识别技术、微机电系统功能和GPS、广电网、引擎搜索等技术的运用,而互联网金融的核心价值则依赖于金融功能在网络上的实现,尤其是风险管理技术的网络化...传统的金融风险管理,是建立在实物线索基础上的。...如果说传统金融账务的真实性是金融机构信用的底线,那么网络数据的真实性则是所有网络交易的运用底线,否则网络会成为各类风险聚集的场所。...对信息失全失真而造成客户损失的,网络公司应按风险责任承担赔付义务。因此,网络公司应仿效金融机构对全部金融交易提取一定比率的赔付准备,并计入其风险成本。...建立完善的风险缓释体系,才能使网联网金融真正成为惠民金融的一部分,得到健康与规范的发展。

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    数据挖掘在金融风险预警中的应用!

    金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。...运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。...一、金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险,是企业未来收益的不确定性与波动性。...按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类;按风险涉及 范围可分为微观金融风险与宏观金融风险;按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。...通过对风险的衡量与认识,采取相应措施与处置 方案使得风险最低和利润最大化。可见,金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。 二、认识数据挖掘 1.

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    数据挖掘在金融风险预警中的应用

    因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。...金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险,是企业未来收益的不确定性与波动性。...按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类;按风险涉及 范围可分为微观金融风险与宏观金融风险;按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。...通过对风险的衡量与认识,采取相应措施与处置方案使得风险最低和利润最大化。可见,金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。 认识数据挖掘 1....数据挖掘在金融风险预警中的应用 金融数据挖掘流程 ? 数据挖掘在金融风险预警中典型应用 (1)信用风险评估 数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。

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    互联网金融网站风险较高

    互联网金融是金融与互联网技术相融合的领域,信息流的安全性是互联网金融发展的基础和保障。互联网金融信息系统在运行过程中一旦发生数据泄露、盗取、篡改等事件,会使各方蒙受巨大损失,甚至影响经济和社会稳定。...那么,互联网金融行业的网站漏洞有哪些呢?近期,国家互联网金融风险分析技术平台对互联网金融行业的网站漏洞情况进行了抽样分析,选取了覆盖北京、深圳、浙江等省市共1529家互联网金融平台网站。...按照风险的强弱等级进行统计,其中高危评级网站占比12.4%,中危评级网站占比52.5%。共发现漏洞7210个,其中高危漏洞451个,占比6.2%,中危漏洞3395个,占比47.1%。...“从抽样监测分析的结果来看,目前互联网金融行业的网络安全情况不甚乐观,存在的风险较高,部分企业的安全防护意识和投入不足,对安全漏洞可能带来的风险认识不到位。”...国家互金专委会有关负责人建议,各企业切实加强安全防护意识和防护水平,建立健全信息安全管理体系,完善安全保障措施,定期开展网络信息安全风险评估,预警和防范内外部风险。 (责编:李丹丹)

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    火热报名 | 全球央行大放水,金融市场风险如何评估?

    为了刺激经济发展,各国政府都推出了相应的放水计划以应对金融市场的流动性风险。 ? 截至目前,美联储已经出台了3轮财政次刺激政策,累计规模超过2.1万亿元,并且宣布了不限量的量化宽松货币政策。...如何掌握智慧化金融工具,配备现代化武器,实现市场预测高精准、市场风险早预警、客户管理强转化呢?...【云上直播间-腾讯企点智慧经营私享会】第五期活动,我们将目光聚焦于金融行业,与大家探讨债券投资的困局与破局。 ?...为投资经理配备现代化的武器库 -长期模型:百叶知秋——经济的真企稳和假企 -中短期的武器系统:资金面信号、风险偏好信号 -强人工智能尚未到来,人机结合 -团队打造武器,仍需要投资经理运用武器系统 ?...市场风险早预警 1.腾讯金融云简介及面向资本行业的案例概述 2.腾讯云企业画像图谱平台介绍 3.认知智能技术与投研场景结合展望 ?

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    大数据分析下的互联网金融风险预警研究

    摘要 互联网金融在很大程度上增加了金融的灵活性,但互联网金融也带来一定的风险,为使互联网金融健康安全发展,必须建立和完善互联网金融的风险预警系统。...二、互联网金融风险 在互联网金融发展过程中,存在不少风险,主要体现如下: 第一,信息技术的不安全性。...三、互联网金融风险预警系统 (一)以数据为中心的体系设计原则 在互联网金融风险预警系统设计的过程中须遵循以下三点原则。 第一,系统性原则。...在建立该预警系统的过程中要保证数据的准确性才能准确的判断出互联网金融风险,避免对金融风险作出错误的估计,造成不必要的损失。...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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    麦肯锡:全球金融危机十周年—债务水平上升,风险回归,银行缩表,金融科技崛起!

    本文译者:中国(上海)自贸区研究院(浦东改发院)金融研究室主任刘斌 ddkjzx1 世界经济最近恢复强劲增长。但是一些熟悉的风险正在逐渐回归,新的风险已经出现。 这一切都始于债务。...由于美国房地产衍生出的金融产品吸引了全球投资者,所以旨在分散风险的创新金融工具反而放大了风险,并使得风险更加模糊。...因此,如今银行资本充足率更高,全球金融体系充斥着逐利的资金。但是一些熟悉的风险正在逐渐悄然回归,新的风险已经出现。在本文中,我们基于对金融市场的十年研究,以了解整个金融体系如何变化。 1....全球金融体系之间的关联度降低,而且不易受到危机传染的影响 金融领域最大的变化之一是国际活动受到严重限制。简单地说,由于资金流入国界的风险较小,2008年模式的危机在世界各地蔓延的风险已经降低。...---- 好消息是,世界上大多数债务都不太可能构成系统性风险。如果这些潜在的泡沫中的任何一个爆发,它将给投资者和贷款机构带来痛苦,但似乎没有可能会产生2008年式的崩溃。

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    两会说要控制金融风险,问题是该怎么控?

    数据猿导读 互联网金融行业四年来发展如火如荼,有越来越多的互联网金融公司过于追逐公司规模和用户量,忽视了对风险的把控,产生了大量风险和隐患。...与前几年“促进发展、规划发展”的口吻不同,今年李克强总理提出“累积的风险高度警惕”和“整顿规范金融秩序,筑牢金融风险防火墙”,着重强调了要控制金融风险。 为什么要控制风险呢?...此后,有越来越多的互联网金融公司过于追逐公司规模和用户量,忽视了对风险的把控,导致互金行业产生了大量风险和隐患。...知名财经金融评论家余丰慧告诉数据猿记者,总体上来说,互联网金融风险主要出现在P2P行业,各种跑路、欺诈案件非常多。...在利用科技控制金融风险过程中,数据和技术将发挥巨大作用。

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