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人工智能在金融科技的應用

7月20日,“2017中國行業云計算峰會—金融云”(C9峰會)在北京國貿大酒店(國貿三期)隆重召開。大會全面覆蓋云計算、金融、人工智能區塊鏈、大數據等多個領域,聚集了國內金融與云計算領域的眾多嘉賓。

會上,PPmoney萬惠集團大數據算法總監黃文堅出席本次大會并發表主題為《人工智能在fintech的應用》的演講。

人工智能在金融科技的應用

PPmoney萬惠集團大數據算法總監   黃文堅

當前,科技對金融的創新不斷走向深化,尤其對金融產業鏈的深度介入,讓金融科技市場仍存在廣闊發展空間。人工智能正是我國金融科技高速發展的代表,為我國Fintech行業帶來巨大發展優勢。隨著深度學習、語言識別等技術的深度應用,人工智能的發展正如火如荼。

深度學習和TensorFlow在fintech中的應用。為什么要在金融科技中使用深度學習和TensorFlow?黃文堅認為,金融數據中很多有時間序列數據,特別適合使用深度學習,尤其是卷積神經網絡、循環神經網絡。

黃文堅還提到,阿爾法狗底層的平臺是TensorFlow,國外域名 免費域名,目前人工智能最好的實踐是TensorFlow,它是目前排名第一的框架。

那么深度學習和TensorFlow怎么應用到金融行業的呢?通過TensorFlow實現全連接的神經網絡,主機托管 深圳電信托管,在金融的問題中對數值型和種類型數據使用全連接的神經網絡,輿情分析在很多地方都會使用到,尤其一些大型的金融機構;現在很多券商會做金融報告,怎么把幾萬字的報告濃縮成幾段話,使用深度學習完全抽象生成的方法,它會嘗試理解整篇文章的含義,將每段每個大篇章轉換成1-2句的總結,讓分析員判斷文章的主旨思想。

關于研究報告的自動生成,黃文堅介紹,對于比較初級的信息整理或搜集的業務不需要入門級的分析研究員,人類可以得到一定程度的解放。目前,對于抽象的分析任務可運用到人工智能算法。其中包括自然語言理解和自然語言生成算法。這些算法在TensorFlow中都有相應的實現。

自動報告的生成大部分是基于模板,有特定的格式,將網上爬取到的信息使用人工智能的方法分析之后,按模板填充起來最后生成這樣一個報告。面對大量的數據,使用深度學習方法可以節約大量分析員的人力。

黃文堅看來,人工智能非常適合在金融科技中應用,并在多個領域都發生了改變,未來會有更多金融相關領域可以被算法以及模型自動化的替代,降低成本,提高工作的效率。

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