
大数据人工智能给金融带来什么
当你在乐此不疲的调戏siri,期待siri会贴心提示附近餐馆、维修厂、医院甚至婚姻中介所时;
当你多次前往赌场或是高级消费场所,总能在不经意间享受到令自己意外的满意服务时;
当你每年收到各类年度账单忙着一边互相分享,一边感慨时光匆匆,原来穷都是别人装出来的时候……
你是否偶尔细思极恐?是的,众所周知,大数据时代,我们已没有秘密。但与此同时,我们正享受着这个时代所特有的便捷与服务,并为之惊叹。而在金融界,大数据也一直在有力的推进金融科技的发展。
2017年6月25日,在万得&创业营——创业创新移动课堂上,万得资讯的大当家陆风董事长为我们分享了金融大数据的创新与应用。
从上个世纪90年代,互联网金融随着计算机的发展而产生,十几年后,金融科技热潮的兴起,又标志着以流量为王的互联网金融跨入数据金融时代。如今伴随着Fintech的逐渐发展,日后智慧金融也必将成为趋势。
数据是金融的核心
人们通过对底层数据进行收集和存储,加以信息整合,并利用机器学习、数据沙箱等知识发现,从而进一步做出智慧决策。在与日剧增的数据量基础上,最终量变会导致质变,从而使机器变得更加智能。故将许多问题变为数据问题,从数据的维度去看,能找到正确答案。
因此许多人认为未来的公司本质都是数据公司。市场的竞争,也会从技术竞争演变成数据竞争,各公司的商业策略和产品策略,都将会围绕着获取数据开展。也因此在2011年,万得的slogan从2004年提出的“金融就是数据”改为了“数据就是未来”。
区块链将重塑传统互联网底层基础
区块链自2016年突然在国内爆火,很多国内金融企业乃至非金融企业都开始关注这一被认为是下一代互联网技术的黑科技。截止2017年4月底,全球总共455家区块链公司累计获得融资19.47亿美元,在获投公司数量上中国共有61家,位列全球第二。
区块链通过去中心化技术,能够在大数据的基础上完成算法背书、实现全球互信这个巨大的进步。而金融服务是区块链技术的一个重要典型应用领域,由于其所拥有的高度可靠、流程简化、交易可追踪、节约成本、降低操作风险以及改善数据质量等特征,使其具备了重构金融业基础架构的潜力,能够解决行业发展的诸多痛点。相信未来十年,区块链将在亚洲市场得到极大发展。
人工智能才是Fintech的最终应用
提到人工智能,你可能觉得很眼熟。在最近朋友圈引起热转的张磊人大演讲:《选择做时间的朋友,Think big,Think long》和马云:《错过中国,你就错过了未来!美国演讲实录》中均有提到未来人工智能的发展。
比尔盖茨也曾说过假如他今天要重新出发,寻找同样能给世界带来重大影响的机会,他会考虑三个领域,第一个便是人工智能。其实早在1956 年,人工智能已被提出,但直到2012年后,尤其近两年人工智能(AI)才开始爆发。
AlphaGo在围棋领域大杀四方战胜人类
Aidam与多名高考状元同台PK震动整个教育行业
某翻译器号称让同声传译这个职业消亡
……
AI正一次又一次的打破疆界,让世人惊讶。而在金融领域,AI的发展也推动了投资策略自动化和智能化的进程。随着机器深度学习能力的发展,人工智能时代下的投资发展也即将踏上一个新的台阶。Wind资讯在人工智能方面的探索也从未停下步伐,从去年发起了量化讲坛系列课程,截止目前已举办了近30场,受到金融行业业内人士的广泛关注与积极参与。
目前已经有百亿级基金在用AI做投资,甚至超越了顶级分析师。于是,很多人会问,会不会有一天,人工智能替代了分析师呢?
不仅仅是分析师,近两年,十几家世界知名银行都宣布了裁员计划,传统业务的从业人员正在或即将面临人工智能去中介化的巨大挑战,毕竟AI有快速的学习能力,严谨的逻辑推理能力,以及海量精准的信息处理能力,再加上不动情感的稳定持续的工作能力,这就决定了它能够高效而精准的执行数据收集和整理工作。
从某些维度去对比分析,大约也能体会那时日媒的尴尬吧。
“以后所有用眼睛做的事情都可能会被人工智能所取代” 陆风说,在未来十年,由于人工智能自动化软件的发展,金融行业可能有三分之一的雇员将面临失业。
尽管如此,人工智能毕竟只是执行的工具,如何善用这些工具让自己的价值再度被彰显,是大家都要思考的课题。
最后,陆风表示区块链、人工智能等技术的蓝海市场也未必是表面的阳光明媚,仍然存在诸多风险点,比如技术滥用所带来的财产安全、隐私安全、职业诚信、职务犯罪、监管边界等等,未来仍需大家一起努力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15