京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27