AI在金融业的运用正稳步推进，尤其是在"风险评估"、"金融市场分析及调研"、"投资及证券投资组合管理"等领域的用例有所增加。...金融领域的AI用例 在金融业中，AI用例有所增加的领域有"风险评估（包括贷款审查）"、"金融市场分析及调研"、"投资及证券投资组合管理"等。...1．风险评估 提供风险评估领域AI的供应商有AdviceRobo公司、CreamFinance公司、OutsideIQ公司等。...2．金融市场分析及调研 在金融市场分析及调研领域的AI中，由多家大型金融机构出资的Kensho公司颇负盛名。...3．投资及证券投资组合管理 在这一领域，智能投顾势头惊人，但AI基本上不会直接向客户提出建议。AI重点面向为客户提供建议的理财规划师（FP）。
随着越来越多的创业企业以及像KPCB这类的风险投资公司关注区块链技术，区块链颠覆整个金融产业将为时不远。 在金融业，有哪些区块链应用案例和计划？...现在人们普遍关注区块链技术在非金融领域的应用，区块链技术在金融以外的产业应用最近成为人们话题，并且已经出现了50多家创业企业。...区块链资本公司最近成立了第二支基金，专门投资于非金融领域的区块链技术应用企业，并且最近刚为基金融资700万美元。 现在区块链技术在非金融领域的应用主要是在资产服务领域，物联网领域，身份管理和单证贸易。...更让人着迷的应用领域应该是由政府和公共部门应用区块链技术，简化流程，提高办事效率，为百姓谋福利。 区块链技术在金融和非金融领域的应用场景： 现在，区块链的应用领域越来越广泛。...以下信息图展示了一些区块链领域的创业企业和应用场景。其中包括非金融领域和金融/货币相关（比特币和其他数字货币）领域的应用。 ?
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。...3 AI在金融领域的应用概述 3.1 当前人工智能在金融领域的应用 近年来，人工智能在金融领域得到广泛应用，包括交易和投资组合管理（量化交易）、金融风险建模、金融文本挖掘和金融咨询及客户服务。...(LLM)在金融领域的优势 LLM在金融领域具有优势，能够处理自然语言指令，通过零样本学习执行任务，具有适应性和灵活性，可同时进行情感分析、总结和关键字提取。...InvestLM： InvestLM：使用金融领域指令调整的大型投资语言模型。...4.2 微调模型 金融领域微调LLM可增强领域特定语言和语境理解，提高金融相关任务性能，生成更准确定制输出。 4.2.1 LLM微调的常用技术 现代微调LLM技术分为标准微调和教学微调两类。
作者丨梅子行 来源丨风控算法工程师（ID：RC_algorithms） 现在我们正处在一个深度学习时代，CV领域基本上已经被NN所统治，NLP、推荐也有不同程度的大规模应用。...似乎很多从业者对风控领域的认知是我们一定不会使用深度学习方法，归根结底是因为它本身是一个黑箱模型，解释性较差。但是个人理解当我们从LR转向XGBoost的时候，解释性其实就已经不复存在了。...纵观整个机器学习界，无外乎都是从传统机器学习逐渐过渡到NN的一个过程，个人觉得深度学习在各个领域的普及是迟早的事情。 那么当前深度学习在风控场景都有哪些应用呢？...代表场景主要是用于拥有拓扑关系的数据上： 将可以求和的数据展开成feature-map的样子即可做卷积，从而实现特征交叉，挖掘更深层次的特征 深度学习的另一个非常重要的领域就是在我们的知识图谱中。...代表场景是金融知识图谱： 提取客户的关系特征 构建反欺诈模型 因子分解机 对于预测性的系统来说，特征工程起到了至关重要的作用。特征工程中，挖掘交叉特征是至关重要的。
另外，昨天看视频的时候，大家都说看这种打架的气势，绝对不是第一次，大概率有涉黑背景。 这不，今天果然被爆出来了。...这不是2000年，也不是2010年，全国搞了 N 多次的扫黑除恶，这些人竟然完全给漏网了。 你能说背后没有保护伞？ 3 异地调查 当一只蟑螂暴露在阳光下,说明黑暗处已经多到容不下了。...希望以此为契机，再来一波全国性的扫黑除恶，彻底扫清残存的涉黑势力，避免类似事情再次发生。 最好，能够开放全国举报入口，让老百姓可以直接将涉黑举报信息进入省或者中央监督下，防止地方保护伞。
扫码付项目是美团金融智能支付团队面向 C 端消费者推出的一款 H5 融合支付类的产品，消费者在商家消费之后，可使用多种 App 进行扫码支付，同时可对商家进行评价，支持美团、大众点评、微信、支付宝、美团钱包等多种...接入扫码付的商家大多数位于购物中心、写字楼等人口密集的室内空间。网络链路复杂、相对开阔的地区网络质量较差，为了减轻网络条件的影响，我们使用团队之前实现的模块加载器 ThunderJS。...扫码付业务采用细粒度模块化的设计，业务不断迭代，文件数越来越多，单次合并请求的文件数超过 30个。...总结 项目发展至今，ThunderJS 增量更新方案在扫码付项目中取得了非常好的收益。 ?...扫码付项目的所有请求中，有90%来自于移动网络，10%来自于 WiFi，通过缓存平均每天节约流量 49.37GB，通过增量更新平均每天节约流量 33.41GB。
最近《扫黑风暴》这部剧尤其的火，在某瓣上面的评分也达到了8.0分，有不少的剧迷朋友们观看过之后也是直呼过瘾，希望咱的《腾讯视频》可以快点更新。...该剧讲述了中央的扫黑除恶督导组进驻中江省绿藤市，在督导组和人民警察不懈的努力之下，将盘踞在中江市十几年的两大黑恶势力团伙一网打尽，并将黑恶势力的保护伞和腐败的政府官员绳之以法的故事。...能够帮助我们绘制出手绘风格的图表，同时还兼具交互性和动态性，每当鼠标在图表上悬停时，数据就会自动的显示出来 2 评级的可视化 我们来对剧迷们对该剧的一个评分做一个可视化，代码如下 chart = ctc.Pie("某瓣上《扫黑风暴...其次便是来自四川成都以及广东广东等地区， 而从粉丝的加入社区的年份来看，2021年也就是今年刚加入的群体所占最多，其次便是去年以及前年的粉丝，说明某瓣在新用户的增长上面也是下了不少的功夫的 5 关于该部剧 《扫黑风暴...例如上面提到的孙小果，他当年在触犯重大刑事案件轴，在母亲的包庇维护之下一再减刑，后来甚至逃脱了法律的制裁，在监狱外面过着更加嚣张的生活 在扫黑除恶的整个过程当中有多名人民警察身负重伤甚至是牺牲了自己的生命
这就引出了一个问题：大量的数据和计算能力是征服金融市场所需要的吗？在本文中，我们深入探讨了机器学习（ML）在金融领域的应用和误用。 两类机器学习 对于新手来说，所有的ML看起来都一样。...因此，“预测”系统在金融领域通常不是很有用。从Kaggle竞赛中提取一个算法，将其插入一组金融时间序列，并期望它预测金融价格，这是最不明智的做法。在选择正确的金融问题时，有一种技巧可以帮助算法解答。...在经济学、金融和投资领域中，理论与现象的关联性，远比自然科学理论与现象的关联性大。原因在于，经济体系是人为构建的。经济学家对这些现象的规律有着无与伦比的洞察。...研究人员最希望在经济理论方面避免假阳性预测，特别是因为经济学家喜欢在一个人类制造的系统领域（金融领域）工作。...对于投资者来说，重要的是要理解为什么金融预言从根本上是有缺陷的，并避免成为轻易致富这一不科学承诺的牺牲品。。 简而言之： 当心炒作 ML在金融领域有着重要的作用，但它无法取代经济理论。 —End—
文章基于简单算法和人工判断，使用多阶段剔除法，构建了 中文金融情感词典CFSD（ChineseFinancialSentimentDictionary）， 这个词典能帮到那些想用文本分析研究会计金融领域的中文文档的研究者...并且简单讨论了CFSD词典的应用领域。...Loughran和 McDonald (2011)曾经指出研究商业领域问题的文本数据不应该使用非商业领域数据集构建出的词典。...所有的CFSD0.0版本的词语都来自与三个通用情感词典（HOWNET、DLUTSD、NTUSD），但这三个词典并不包含金融领域常出现的正面词和负面词。...我们人工向 CFSD0.0版情感词典加入了金融领域最常用的100个正面词100个负面词，构建出 CFSD0.1版中文金融情感词典.
昨天有小伙伴跟我讲怎么在金融领域中应用这个自然语言技术 那我今天就简单的说一下自己的想法 首先，我认为一个企业的画像是动态的。...我是如何可推理的判断一个用户的信贷上限的 就是一个关系网表示一个用户的最高债务承受能力 那么我之前和国内的比较大的一些餐饮集团聊过 里面有一个需求就是餐饮的进销存，以及下一个季度的新菜预估 这里面和金融领域有一部分还是比较相似的...另外一个方面就是融合投资领域来看，虽然神经网络解决的主要的问题就是缺失信息下的数据规律发现。...动态语言表示训练 有点形而上学了 但是本质我觉得是这些领域的金融对于AI的应用。 对更多的信息进行向量化，并且找到和当前事件有关的向量，再根据这些向量做出决策。
【AI100导读】由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。...现在机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在日常金融中的应用。...可以说，银行业领域真的非常需要将顾客按照不同的群体进行细分。银行业需要搜集和分析现有的数据，同时用大数据技术从源数据中挖掘信息，努力把客户分门别类，从而支持其销售、宣传和市场营销活动。...Answer 2：John Hodge，上过优化技术和机器学习的研究生课程 我不是银行或金融领域的专家，但我了解一点机器学习。...然而，我觉得最好还是让某个在金融业工作的人基于他的真实经历，为这个问题给提供一个更清晰的答案。 与此同时，我非常有兴趣了解更多机器学习的应用。
2018年1月，国务院发布了《关于开展扫黑除恶专项斗争的通知》；3月中国互联网金融协会发布了《互联网金融逾期债务催收自律公约（试行）》，在一定程度上对暴力催收以及拖车现象起到遏制作用，但同时不少风险控制能力比较弱的车贷平台...1、继续深耕汽车金融领域，布局汽车金融圈产业链 虽然监管趋严趋势并不会改变，但是车贷平台可以在现有车贷业务的基础上布局汽车金融产业链。...近期，宜聚网、图腾贷、易港金融、丁丁金服等平台在原有车贷业务的基础上，向汽车新零售、汽车供应链金融、汽车后市场等领域拓展。...符合监管要求的“小而分散”的业务并不多，小微企业贷款、个人信用贷款、“三农”金融等领域满足监管的要求，车贷平台业务拓展的方向也多集中在这些领域。 ?...首先，汽车互联网金融领域仍然是蓝海。互联网汽车金融领域已经成为众多机构竞争的领域，电商平台、互联网公司、汽车金融公司、互联网金融公司、融资租赁公司、汽车行业相关公司等都在布局汽车互联网金融。
本次论坛由国家金融与发展实验室和中国社科院金融所共同主办，中国支付清算协会作为支持单位，中国银联和 Visa 公司协办。 ...△ 腾讯云副总裁黎巍 一 另一个世界之繁荣的互联网金融黑产 你看到过飞速进步的非虚拟网络世界，也听到过别人口中的黑产，那黑产这又是怎样的一个世界？遥远吗？其实就在眼前。...国内黑产最典型的特点就是一切向“钱”看，在利益的驱使下快速走向专业化、产业化！ 从典型的银行卡盗刷流程看产业 谈到金融，银行自然免不了被黑产盯上。...二 这一场繁华背后的风险及应对方式 从2016年我们对金融黑中介的摸底可以发现：这些金融黑中介获利丰厚且具备产业聚集特征。...大数据+AI，对抗金融黑产的制胜利器 腾讯这10多年来每天都在和黑产战斗，经验和教训告诉我们产业的问题要用产业的方法解决，“金融黑产”具备金融和互联网双重特征，所以，传统的金融监管必不可少，而互联网的武器无疑会增强我们的应对能力
前言： 本文重点： 工业界 金融欺诈风控领域上 GNN的应用及进展 注： 本文仅针对 可用「深度图神经网络解决」的 - 「金融风控」相关的任务论文 「除深度图神经网络之外，业界常用经典图算法」 & 「除金融欺诈风控领域之外...「节点」和「边」必需，节点属性/类别 & 边权重/类别 可选（异构） 本次调研要求领域： 金融风控 > 电商网络 > 社交网络 现有开源数据集 已有大规模公开数据集 斯坦福大学： https://snap.stanford.edu...WordNet是一个覆盖范围宽广的英语词汇语义网 金融风控类 - 数据集现状 总述： 图深度学习技术应用在风控领域已经证明是有效且必要的，但发展时间较短，整体进程还处在发展初期阶段。...恶意用户可能迅速大量地扩散垃圾广告等信息；催生微博僵尸账户达到某种非法营销、传播目的；在金融服务领域，注册大量新账户达到薅羊毛、洗钱、欺诈等目的。...即，这些黑产受利益所驱动而无法绕开这些模式（只要能准确捕获黑产账户之间共享的设备信息，这里的设备不限于某一个手机、某一个IP地址，可以认为是一种媒介）。
在移动银行，熟练的聊天机器人或搜索引擎出现之前，机器学习在金融领域就有广泛应用。由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。...在本文中，我们探讨了以下内容： 目前人工智能在金融领域的应用模式 未来人工智能在金融领域中的潜在应用模式 金融领域中应用人工智能技术比较知名的企业 机器学习在金融领域中的应用—目前的主要应用模式 以下是目前机器学习应用的主要领域...这种辅助功能必须通过自然语言处理引擎进行开发，也需要和金融领域的客户频繁交流才能完成。...这种聊天体验（未来可能只有声音）在今天的银行业或金融业还不是标准配置，但是在未来5年可能会成为标准选择。这种应用将超越金融领域的机器学习范畴，可能会在各个领域各个行业成为专业化的聊天机器人。...银行和金融领域的用户安全是非常重要的（你可能在登陆脸谱的时候就向一部分陌生人泄露了你的银行账户信息）。
现在我们正处在一个深度学习时代，CV领域基本上已经被NN所统治，NLP、推荐也有不同程度的大规模应用。...似乎很多从业者对风控领域的认知是我们一定不会使用深度学习方法，归根结底是因为它本身是一个黑箱模型，解释性较差。但是个人理解当我们从LR转向XGBoost的时候，解释性其实就已经不复存在了。...纵观整个机器学习界，无外乎都是从传统机器学习逐渐过渡到NN的一个过程，个人觉得深度学习在各个领域的普及是迟早的事情。 那么当前深度学习在风控场景都有哪些应用呢？...代表场景是金融知识图谱： 提取客户的关系特征 构建反欺诈模型 因子分解机 对于预测性的系统来说，特征工程起到了至关重要的作用。特征工程中，挖掘交叉特征是至关重要的。...想持续关注更多金融风控相关的算法内容请关注“风控算法工程师”公众号，或者对相关项目实战感兴趣可以登陆七月在线官网搜索金融风控相关课程。
目前在金融领域，各大国有商业银行、股份制商业银行、城商行和互联网银行也都开启了数字化转型的工作。...量子计算在金融领域的应用 1.1 量子计算对于金融行业的意义 麦肯锡和摩根大通等机构的多份报告均指出，金融是最有可能率先通过量子计算获益的行业之一。...量子金融科技时代，对于需要大量算力加持的金融领域，量子计算将起着非常重要的作用，量子算法独有的优势会在一定程度上弥补经典算法的缺陷，赋能金融行业海量高速数据业务的处理，极大提升金融服务效率，和提高金融服务的品质...根据目标分布分析计算的预期收益：1.0657 ；根据训练分布分析计算的预期收益：0.9805 在金融投资领域，期权定价问题一直是业界和学界的焦点。...金融行业作为量子计算最可能率先应用的领域之一，有望迎来量子应用的蓬勃发展。
1.1线性可分支持向量机 假设现在有一堆红球和黑球，对于一个简单的分类问题（如图1.1-1)，首先，需要找出一个分离超平面（Hyperplane,在二维坐标轴上可以理解为一条直线）使得红球和黑球能够很好的分开...红球（正样本）也就可以表示成 (正样本超平面），同样的黑球（负样本）可以表示成 (负样本超平面）。...2.支持向量机在金融中的应用 支持向量机（SVM)可以利用核函数的方式把数据从低维映射到高维，既可以应用于分类场景，也可以用来做回归问题，其本身又是求解最优化推导而来，不用担心局部最小值问题，所以在金融领域...从总体来看， SVM在金融时序预测、信用风险评估、选择优质股票等问题上应用效果比较好。 本文选择一个简单直观的应用实战——根据股价基本 历史数据来预测股市涨跌。...总结：通过本次svm在股票数据中的案例可以看出，一方面，通过对金融数据的获取和处理，利用机器学习的手段的确可以来预估一些比较金融场景下的问题。
我们跟随 Sonam Srivastava 的分析，并展望深度学习在金融领域的运用前景。...虽然金融是计算密集型最多的领域，但广泛使用的金融模型：监督和无监督模型、基于状态的模型、计量经济学模型甚至随机模型都受到过度拟合和启发式问题带来的影响，抽样结果很差。...如果金融生态圈能够使用这些网络进行建模，应用领域就会深远而广泛。这些模型可用于定价、投资组合构建、风险管理甚至高频交易等领域，让我们来解决这些问题。...大数据 这种技术在证券投资组合领域有着巨大的潜力！ 结论 目前金融业的趋势是朝更复杂、更健全的的模式发展。随着大量数据科学家涌入该行业，对所有银行来说，技术是一个巨大的压力。...由于这些复杂模型在其他领域所表现出的优异结果，以及在金融建模领域的巨大差距，将会有一系列的戏剧性的创新涌现！ 更好地解决金融和贸易领域的关键问题，将会提高效率、提高透明度、加强风险管理和新的创新。
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