京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
利用大数据改善风险管理
在5日举行的第四届世界互联网大会“互联网与金融论坛”上,全球知名经济学家、政府监管部门、国内外大型金融机构、互联网金融企业负责人围绕“金融科技如何提升防范金融风险的能力”等主题进行深入探讨。
哈佛大学统计系终身教授、银科控股金融创新实验室首席学术顾问刘军表示,统计学是大数据的灵魂,也是人工智能几大支柱之一。现代人工智能近期能取得突飞猛进的发展,一个关键原因是其对于统计和概率、思维和方法的全面接受。
在刘军看来,互联网、大数据从宏观、微观多个层次对金融业产生了影响,对金融风险管理形成了一定冲击,关注数据源、关注数据挖掘成为利用实时大数据改善风险管理的关键。很多企业越来越关注用大数据、数据挖掘等进行风险管理。他认为,用数据、网络进行金融活动是必然趋势。
刘军强调,互联网、大数据与金融的结合从未改变金融的本质。事实上,大数据的运用在金融发展中由来已久,比如量化投资的广泛使用。
以互联网、大数据、人工智能等为代表的金融科技是经济的润滑剂,服务于实体经济,它们的应用有助于提高金融服务经济的时效性、准确性和客观性,这些技术的发展和合理应用将会惠及广大消费者和投资者。
例如,人工智能在金融行业的一个重要应用是通过大数据分析和机器深度学习探寻市场交易过程中很多规律,从而帮助投资者选择更适合自己的投资策略组合和风险控制工具。
刘军认为,大数据的本质就是大量的噪音,将概率统计的方法运用于金融投资中,就是从海量数据中找出微弱信号,也就是从大量噪音中找到真正的信号,这是人工智能的优势所在。可以借助现代统计学和数学的方法,利用计算技术从庞大的历史数据中选出能带来超额收益的多种“大概率”事件,以此为依据制定投资策略,进而用数量模型验证及固化这些规律和策略,用已固化的策略指导投资,获得可持续的、稳定且高于平均的回报。
据了解,这些方法正被他用于银科控股金融创新实验室的重点项目中,研究在投资理财过程中,如何利用人工智能做客观情景分析和模拟,挖掘自我评估和比较的工具,建立完善的、客观的、非情绪化的管理系统,提高投资效率和投资收益。
刘军还分享了在金融领域建立统计预测模型可能存在的模型风险(例如过度拟合),以及相应的解决方案(包括变量选择)。他认为,用多方位、全面市场的健康诊断的方式预测未来市场将更具前景。
论坛由中国人民银行、新华通讯社主办,中国经济信息社、清华五道口金融学院、蚂蚁金服集团协办,银科控股支持。新华社副社长兼秘书长刘正荣、中国人民银行行长助理刘国强、中国互联网金融协会会长李东荣、1996年诺贝尔经济学奖获得者詹姆斯·莫里斯、2013年图灵奖获得者西尔维奥·米凯里等嘉宾出席论坛。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22