本期金融科技 · 領(lǐng)袖私享課老師：王彥博

民生銀行公司業(yè)務(wù)管理部數(shù)字化中心總經(jīng)理

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6月29日, 「數(shù)據(jù)猿·超聲波」之金融科技-商業(yè)價(jià)值探索高峰論壇在上海龍之夢萬麗酒店圓滿落下帷幕，全程干貨滿滿，精彩紛呈（圖文直播丨視頻回放）!

「數(shù)據(jù)猿•超聲波」之金融科技-商業(yè)價(jià)值探索高峰論壇圓滿落幕

《數(shù)據(jù)驅(qū)動金融升級，商業(yè)價(jià)值落地探尋調(diào)研報(bào)告》正式對外發(fā)布

「數(shù)據(jù)猿•超聲波」之“金猿獎”正式揭曉四項(xiàng)大獎

今天，小猿君又為猿友們帶來了兩大福利：【領(lǐng)袖私享課+嘉賓演講PPT】

【福利一：金融科技 · 領(lǐng)袖私享課】

小猿君特設(shè)了“領(lǐng)袖私享課”，往后，每期“私享課”都將邀請最受歡迎的歷屆數(shù)據(jù)猿活動演講嘉賓，以及業(yè)內(nèi)知名意見領(lǐng)袖與企業(yè)高管開課，深入剖析特定的問題與話題，展開細(xì)致、詳盡的解答。

本期分享嘉賓：王彥博 民生銀行公司業(yè)務(wù)管理部數(shù)字化中心總經(jīng)理

王彥博，英國利物浦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士、曼徹斯特大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士后。從事數(shù)據(jù)挖掘科研及應(yīng)用工作十余年，具有豐富的信息化智能分析經(jīng)驗(yàn)，推行“智慧銀行”大數(shù)據(jù)金融戰(zhàn)略。

入職民生銀行以前，曾任英國國家文本挖掘研究中心副研究員，兼任美國IGI Global出版社《知識社區(qū)與社會網(wǎng)絡(luò)進(jìn)展》系列叢書副主編、ACM《智能系統(tǒng)與技術(shù)》、英國劍橋大學(xué)《知識工程回顧》、印度DIVA《數(shù)據(jù)挖掘與新興技術(shù)》、德國IBAI“業(yè)界數(shù)據(jù)挖掘”、IEEE“計(jì)算機(jī)應(yīng)用與系統(tǒng)建模”等國際期刊、學(xué)術(shù)會議論文審稿專家，并擔(dān)任IBAI“業(yè)界數(shù)據(jù)挖掘”業(yè)界分會場主席。

王彥博博士發(fā)表著作1部、著作章節(jié)3篇、學(xué)術(shù)論文40余篇、參與編寫金融專業(yè)書刊2部，獲國家專利1項(xiàng)、國家級獎勵1項(xiàng)、省部級獎勵5項(xiàng)。

分享主題：詳解金融數(shù)據(jù)挖掘之精選案例

參與方式：留言評論即可

關(guān)注數(shù)據(jù)猿微信公眾號之后，在微信端本活動內(nèi)容頁下面的留言區(qū)留言評論即可

說明：可針對以下嘉賓提出的觀點(diǎn)進(jìn)行留言評論，也可以針對目前金融大數(shù)據(jù)行業(yè)的所有問題進(jìn)行說明，闡述自己觀點(diǎn)

篩選方式：小編篩選評論

1、篩選出的20條“最有思想與見解的評論”用戶，將有資格參加“民生銀行王彥博私享課”

2、還將篩選出其他10條優(yōu)質(zhì)評論的用戶，送出現(xiàn)金紅包+精美禮品

活動時(shí)間：7月5日——7月11日

名單揭曉時(shí)間：7月13日

私享課授課時(shí)間：7月22日

授課地點(diǎn)：北京

【福利二：關(guān)于嘉賓PPT資料】

除以上“領(lǐng)袖私享課”之外，還將公開「數(shù)據(jù)猿·超聲波」之金融科技-商業(yè)價(jià)值探索高峰論壇演講嘉賓的PPT資料，公開此次峰會演講PPT內(nèi)容的嘉賓有：

（往下翻，還會有演講嘉賓詳細(xì)的圖文內(nèi)容哦～）

PPT獲取方式：

第一步：微信搜索公眾號：datayuancn關(guān)注數(shù)據(jù)猿，或掃下面二維碼關(guān)注

第二步：公眾號回復(fù)關(guān)鍵詞：“數(shù)據(jù)猿金融科技峰會演講PPT”獲取PPT下載地址與密碼即可

演講嘉賓圖文內(nèi)容

（配合嘉賓PPT一起閱讀，效果更佳哦！）

雷濤

天云大數(shù)據(jù) CEO

——獲取機(jī)器智能，就像讀書一樣簡單

數(shù)據(jù)驅(qū)動對于業(yè)務(wù)流程沖擊的變化更多是由AI帶動的，這是從人去做決策的過程向自動化實(shí)施過程的轉(zhuǎn)變，就像淘寶購物那樣直接嵌入到前端。

現(xiàn)如今的人工智能，都非常清晰簡單，但是在后臺反饋出來的都是非常豐富的語義環(huán)境。當(dāng)這些特征和內(nèi)容很難被人類用簡單的、清晰的語言描述出來的時(shí)候，BI失效的前提下我們該怎樣用AI的方法提供更大規(guī)模的計(jì)算？針對該問題，雷濤分享了三個觀點(diǎn)：

第一，離線抽樣to在線全量。對于現(xiàn)在比較漂亮的前端應(yīng)用、智能投顧項(xiàng)目、閃貸的項(xiàng)目來說，無疑都面臨著即時(shí)性很大的挑戰(zhàn)，因此我們需要將原有的抽樣統(tǒng)計(jì)方法轉(zhuǎn)變?yōu)槿繑?shù)據(jù)建模；

第二，靜態(tài)個體to動態(tài)關(guān)聯(lián)。在金融業(yè)務(wù)里面，我們現(xiàn)在面臨著太多的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)維度不夠，或是處理信息的方式方法太低端。原本傳統(tǒng)上只有一維的方式從頭讀到尾，二維數(shù)據(jù)標(biāo)的格式，但是大量的信息結(jié)構(gòu)里面，復(fù)雜的高維結(jié)構(gòu)很難量化和處理。

第三，統(tǒng)計(jì)評分to機(jī)器學(xué)習(xí)。現(xiàn)在在AI領(lǐng)域里，最成熟的技術(shù)是將答案交給機(jī)器，用一個有監(jiān)督的訓(xùn)練方式，通過大規(guī)模的、持續(xù)的重復(fù)數(shù)據(jù)的輸入，并利用深度學(xué)習(xí)的層級網(wǎng)絡(luò)把這些隱含的我們無法定義的金融屬性特征表達(dá)出來。

原文詳情：http://www.getteks.net/specialTopic/12047.htm

張?jiān)蛮i

星環(huán)科技董事、高級副總裁

——在未來2-3年時(shí)間里，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)腥N新趨勢

張?jiān)蛮i在「數(shù)據(jù)猿·超聲波」之金融科技-商業(yè)價(jià)值探索高峰論壇上提出，大數(shù)據(jù)的整個產(chǎn)業(yè)共分為4個層次：

最底層是平臺，基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)庫，分布式計(jì)算的架構(gòu)等等；

第二個層次是工具；

第三個層次是應(yīng)用；

第四個層次是應(yīng)用的開發(fā)和云服務(wù)。

此外，張?jiān)蛮i還表示，在未來2-3年的時(shí)間里，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域會有三種新趨勢：

第一個是SQL，利用過去舊的代碼遷移到Hadoop平臺；

第二個是內(nèi)存，實(shí)時(shí)的研究會逐步替代T+1批量研究，即時(shí)的研究會越來越流行；

第三個是人工智能會在語音、視頻等細(xì)分領(lǐng)域開花結(jié)果。

原文詳情：http://www.getteks.net/specialTopic/12050.htm

劉贊

HCR慧辰資訊TMT互聯(lián)網(wǎng)研究部總經(jīng)理

——金融大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)已基本貫穿金融業(yè)務(wù)全程，邊界越來越模糊

金融大數(shù)據(jù)由于在數(shù)據(jù)資源及計(jì)算能力方面具備的優(yōu)勢條件，發(fā)展更為迅速。以銀行為代表的金融機(jī)構(gòu)完整地經(jīng)歷了大數(shù)據(jù)發(fā)展的各個階段，目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)從成本中心向利潤中心轉(zhuǎn)變。金融大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)基本貫穿金融業(yè)務(wù)全程，與業(yè)務(wù)充分結(jié)合，邊界越來越模糊。

大數(shù)據(jù)對金融行業(yè)的價(jià)值共分為7個層級，各機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)資源基礎(chǔ)及可對接的外部數(shù)據(jù)資源不同，可實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)服務(wù)層級不同。對金融行業(yè)來說，數(shù)據(jù)資產(chǎn)正日益成為核心競爭力，各大垂直領(lǐng)域都在探索大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)落地的結(jié)合。

原文詳情：http://www.getteks.net/article/12095.htm

顏陽

中關(guān)村大數(shù)據(jù)聯(lián)盟副秘書長、中國互聯(lián)網(wǎng)金融智庫專家

——現(xiàn)如今的互聯(lián)網(wǎng)公司在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)預(yù)測方面仍存在很大問題

中關(guān)村大數(shù)據(jù)聯(lián)盟副秘書長顏陽表示，從消費(fèi)端來講，現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)公司在數(shù)據(jù)采集端做的比較多，同時(shí)入門的門檻也比較低，但是產(chǎn)生變現(xiàn)的成本卻非常高。因?yàn)樵谶@個過程當(dāng)中具有社群經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)，很多創(chuàng)業(yè)者通過互聯(lián)網(wǎng)都能夠把一些小的場景做到線上，但是后期的流量以及變現(xiàn)問題很難保障，且BAT公司并沒有給大家留下太多的空間。

為什么說傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)在以前的體系里面很難做？因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)邊界沒有辦法模糊，一模糊相互之間職能部門就扯不清楚，更多的是陷入控制和被控制的階段，數(shù)據(jù)也沒有辦法被打通。

原文詳情：http://www.getteks.net/specialTopic/12058.htm

林磊明

中國建設(shè)銀行信息技術(shù)管理部副總經(jīng)理

——金融是經(jīng)營數(shù)據(jù)，而銀行就是一個經(jīng)營數(shù)據(jù)的企業(yè)

IT轉(zhuǎn)型里面很重要的一塊，是智能銀行。智慧型的銀行通過大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠提供更好的用戶體驗(yàn)，更好的風(fēng)險(xiǎn)管理體系。

銀行每天交易所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)里面，金融領(lǐng)域是最多的，在各行各業(yè)里也是一樣，金融基本上就是一個經(jīng)營數(shù)據(jù)，而銀行則是一家經(jīng)營數(shù)據(jù)的企業(yè)。

所謂企業(yè)級模型化的推動，總結(jié)下來是4個“1”：即“一套業(yè)務(wù)模型、一套業(yè)務(wù)架構(gòu)、一套工程化實(shí)施工藝以及一套企業(yè)級管理流程”。對于銀行來說，數(shù)據(jù)處理的架構(gòu)也是融合的架構(gòu)，就是從未來TD這樣的架構(gòu)逐步向分布式的架構(gòu)演進(jìn)過程。

原文詳情：http://www.getteks.net/specialTopic/12059.htm

趙毅

恒豐銀行科技開發(fā)部副總經(jīng)理

——銀行是基于信用的中介，而風(fēng)控至關(guān)重要

銀行是基于信用的中介，所以銀行根據(jù)價(jià)值觀經(jīng)營是比較穩(wěn)健的，其中風(fēng)控起到了非常重要的作用。

商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理體系經(jīng)過多年不斷的完善，現(xiàn)在已經(jīng)非常成熟了。但是理想和現(xiàn)實(shí)之間還是存在較大的差距，主要體現(xiàn)在面對市場環(huán)境的變化，還有信息不對稱會對銀行的風(fēng)控帶來一系列的挑戰(zhàn)：

一、成本的挑戰(zhàn)，尤其是在風(fēng)險(xiǎn)的授信和監(jiān)測方面必須有技能和知識的儲備，還有現(xiàn)場非現(xiàn)場的審計(jì)方面投入大量的能力滿足風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的要求；

二、道德風(fēng)險(xiǎn)的問題，通過資料的造假，票據(jù)的造假，還有理財(cái)產(chǎn)品的造假形成道德風(fēng)險(xiǎn)。還有就是業(yè)務(wù)流程，在每個流程里面配置了一些崗位，但是由于人員的因素不能滿足數(shù)量要求，導(dǎo)致了風(fēng)險(xiǎn)操作流程是流于形式的，這種風(fēng)險(xiǎn)是潛在風(fēng)險(xiǎn)。   

三、風(fēng)控模式很難應(yīng)對市場變化，銀行對于企業(yè)的授信過程是年初給一個授信額度，期間基本不再變化，但是整個市場經(jīng)濟(jì)的變化和市場風(fēng)險(xiǎn)是非常難以預(yù)測的，這種傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)授信方式會導(dǎo)致很大的風(fēng)險(xiǎn)隱患的發(fā)生，且使得我們無法做好一個事件的持續(xù)跟蹤市場分析。   

原文詳情：http://www.getteks.net/specialTopic/12063.htm

葉明

天云大數(shù)據(jù)研發(fā)部門技術(shù)架構(gòu)師

——大數(shù)據(jù)時(shí)代下，龐大數(shù)據(jù)量將影響到全社會所有行業(yè)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，其最大的特點(diǎn)就是大數(shù)據(jù)影響到幾乎全社會所有的行業(yè)，特別是銀行。在這樣的時(shí)代下，數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)量都以空前的速度增長。

而隨著垂直技術(shù)的升級，帶來了成本高昂的問題，因?yàn)楸旧硎芟拗疲退闶遣粩嗟纳?，也很難迅速滿足現(xiàn)有業(yè)務(wù)的發(fā)展。因此國家也提倡采用一些自主可控的技術(shù)，滿足在核心方面快速查詢的需求。

那么如何能夠滿足快速查詢業(yè)務(wù)的需求呢？共有4個業(yè)務(wù)目標(biāo)：  

首先是能夠支持海量的數(shù)據(jù)存儲，支持橫向擴(kuò)展，擴(kuò)容成本低，實(shí)現(xiàn)海量存儲，以及全量數(shù)據(jù)處理；

第二個，支持實(shí)時(shí)高并發(fā)的查詢，需要從海量的歷史、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中快速獲取有用信息

第三個，靈活查詢方式；

第四個，事務(wù)支持。

原文詳情：http://www.getteks.net/specialTopic/12060.htm

李想

平安科技智能引擎部企業(yè)大數(shù)據(jù)組分組經(jīng)理、企業(yè)大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人

——企業(yè)評級是衡量數(shù)據(jù)的標(biāo)尺，而征信就是數(shù)據(jù)的匯總和模型測量的過程

風(fēng)險(xiǎn)這個東西，看不見、摸不著，什么時(shí)候發(fā)生，到底有多大，這些問題始終困擾著金融行業(yè)的從業(yè)者們。一旦解決了這些問題，金融行業(yè)很多傳統(tǒng)和運(yùn)作模式都會被改寫。在大數(shù)據(jù)的時(shí)代，通過AI的手段輔助，一定會產(chǎn)生更好的方法預(yù)測和管理風(fēng)險(xiǎn)，對投資研究和風(fēng)險(xiǎn)研究、風(fēng)險(xiǎn)管理有更多的輔助作用。

風(fēng)險(xiǎn)模型的建立首先需要企業(yè)本身的數(shù)據(jù)。市場上有大量的信息提供商，其中包括對企業(yè)進(jìn)行評估的公司評級，對債券進(jìn)行評估的主體評級，對項(xiàng)目進(jìn)行評估的項(xiàng)目評級等。評級在金融領(lǐng)域扮演著非常重要的角色。企業(yè)的評級就相當(dāng)于個人的征信數(shù)據(jù)，把企業(yè)和人相關(guān)的信息進(jìn)行匯總。同時(shí)，它也是也是衡量數(shù)據(jù)的標(biāo)尺。而征信就是數(shù)據(jù)的匯總和模型測量的過程。無論是數(shù)據(jù)匯總還是模型測量，大數(shù)據(jù)和人工智能可以對這兩方面進(jìn)行巨大的提升。

原文詳情：http://www.getteks.net/specialTopic/12068.htm

彭勇

原陽光財(cái)險(xiǎn)保險(xiǎn)數(shù)據(jù)管理部商業(yè)價(jià)值部副總經(jīng)理

——組織架構(gòu)難調(diào)、流程繁雜、數(shù)據(jù)孤立，保險(xiǎn)業(yè)想實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)在太難！

傳統(tǒng)保險(xiǎn)行業(yè)經(jīng)歷了多年發(fā)展，組織機(jī)構(gòu)非常龐大，層級特別多，組織架構(gòu)調(diào)整難。另外，保險(xiǎn)是流程比較長的行業(yè)，從承保到理賠，業(yè)務(wù)人員解決問題主要依靠經(jīng)驗(yàn)，很少用數(shù)據(jù)思維，而且很多環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)沒有形成閉環(huán)，數(shù)據(jù)是孤立的。只有數(shù)據(jù)打通才能給客戶最大的價(jià)值體現(xiàn)。以車險(xiǎn)為例，后服務(wù)市場信息化水平非常低，有時(shí)候想做一些數(shù)據(jù)應(yīng)用工作卻很有難度。

目前保險(xiǎn)行業(yè)存在的問題：

第一、服務(wù)不夠高效。傳統(tǒng)保險(xiǎn)大部分仍以賣保險(xiǎn)為主，而不是服務(wù)保險(xiǎn)或者服務(wù)客戶。

第二、保險(xiǎn)產(chǎn)品比較單一，價(jià)位不透明，條款不透明，定價(jià)也不透明。

第三、渠道性較強(qiáng)，直通互動少。

第四、業(yè)務(wù)模式單一。

隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)發(fā)展，保險(xiǎn)行業(yè)引入這些新科學(xué)技術(shù)后，為流程優(yōu)化提供了措施保障。

原文詳情：http://www.getteks.net/specialTopic/12057.htm

韓涵

中國信通院高級工程師、大數(shù)據(jù)發(fā)展促進(jìn)委員會辦公室主任

--大數(shù)據(jù)應(yīng)用越來越重要，金融行業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)勢在必行

從金融大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域出發(fā)，韓涵主要給大家分享了三個方面內(nèi)容：

第一，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)從整體情況來看處于怎樣的現(xiàn)狀；

第二，從中國信息通信研究院的視角來看，整個金融大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀；

第三，目前研究院正在推進(jìn)的關(guān)于金融大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化研究成果。

韓涵表示，未來基于大數(shù)據(jù)等相關(guān)的信息技術(shù)對于金融行業(yè)的服務(wù)，必然是一個大勢所趨的行為。

原文詳情：http://www.getteks.net/specialTopic/12049.htm

桑文鋒

神策數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO

--充分利用數(shù)據(jù)源 深入發(fā)展大數(shù)據(jù)流建設(shè)

如何看待數(shù)據(jù)的價(jià)值呢？在桑文鋒看來，數(shù)據(jù)的價(jià)值有兩點(diǎn)：一是積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)，二是數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)決策。數(shù)據(jù)更大的價(jià)值在于驅(qū)動產(chǎn)品智能，智能本身就是一種學(xué)習(xí)能力，這就是數(shù)據(jù)更大的價(jià)值。

此外，他介紹了用戶常用的統(tǒng)計(jì)分析方案，并把它歸結(jié)為三類：第一類是使用第三方的統(tǒng)計(jì)服務(wù)，第二類是基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫寫一些腳本進(jìn)行分析，第三類是基于日志，就是后臺服務(wù)器搜集到的日志文件做分析。

接著，桑文鋒還著重講解了數(shù)據(jù)流建設(shè)的五個環(huán)節(jié)：第一個是數(shù)據(jù)采集，第二是數(shù)據(jù)傳輸，第三是對數(shù)據(jù)建模存儲、把數(shù)據(jù)管理起來，第四是使用數(shù)據(jù)，第五是數(shù)據(jù)可視化或者是反饋。

原文詳情：http://www.getteks.net/specialTopic/12055.htm

張鯤

華瑞銀行互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)總部大數(shù)據(jù)營銷副總經(jīng)理

--互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)銀行技術(shù)架構(gòu)的演變 大數(shù)據(jù)在銀行領(lǐng)域的應(yīng)用越來越深遠(yuǎn)

關(guān)于銀行技術(shù)架構(gòu)的演變，張鯤認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)平臺是銀行轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)所必須經(jīng)歷的一些步驟，它里面涉及的系統(tǒng)包括很多，結(jié)合場景的系統(tǒng)還有數(shù)據(jù)的支撐，以及一些電子商務(wù)和在移動端的應(yīng)用。在互聯(lián)網(wǎng)平臺之上，想要融入到所有互聯(lián)網(wǎng)的場景里面，就需要第二個+號，也就是開放平臺。

接下來，他和大家探討了新技術(shù)的應(yīng)用特別是在金融行業(yè)如何應(yīng)用。從大數(shù)據(jù)應(yīng)用角度來講，最重要的是以下兩個環(huán)節(jié)：

一、反欺詐；

二、精準(zhǔn)營銷。

最后，張鯤認(rèn)為，區(qū)塊鏈在銀行方面還是比較早期的，想要落地還需要一段時(shí)間。目前來看，移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在銀行業(yè)是最成熟的，基于手機(jī)一些特性的使用，包括移動支付、NFC、SDK在內(nèi)的技術(shù)應(yīng)用都是非常成熟的。

原文詳情：http://www.getteks.net/specialTopic/12069.htm

蔡棟

萬達(dá)金融網(wǎng)絡(luò)科技集團(tuán)高級總裁助理兼大數(shù)據(jù)中心總經(jīng)理、首席架構(gòu)師

——人工智能和區(qū)塊鏈緊密關(guān)聯(lián) 大數(shù)據(jù)使萬達(dá)進(jìn)入新領(lǐng)域

為什么區(qū)塊鏈跟人工智能非常匹配呢？這些對人工智能有什么好處？

對于這些問題，他說到，首先，數(shù)據(jù)越多，你的建模就越好；其次，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型的共享以及可控的交易；最后是加密技術(shù)，同態(tài)加密、零知識證明、確保隱私的多方計(jì)算，保證各方在互相不了解數(shù)據(jù)的情況下得到正確的統(tǒng)計(jì)信息、計(jì)算信息。

接著，蔡棟講到，為了實(shí)現(xiàn)對大型人群的分析，公司進(jìn)行了有關(guān)計(jì)算機(jī)識別方面的人工智能的研究。這樣就可以在招納人才時(shí)把所有的工作都云化。

原文鏈接：http://www.getteks.net/specialTopic/12070.htm

王彥博

民生銀行公司業(yè)務(wù)管理部數(shù)字化中心總經(jīng)理

--人工智能深入發(fā)展 數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)在金融應(yīng)用中舉足輕重

在金融科技技術(shù)發(fā)展分享論壇上，王彥博分享的內(nèi)容主要有四個方面：

第一是機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與內(nèi)涵;

第二是數(shù)據(jù)挖掘的理論與內(nèi)涵;

第三是關(guān)于金融應(yīng)用中的算法選擇;

最后是對金融科技的展望，其中區(qū)塊鏈能夠提升數(shù)據(jù)的可靠性，在區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)上再做大數(shù)據(jù)挖掘和人工智能會更加有效。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，尤其是在監(jiān)督學(xué)習(xí)方面出現(xiàn)了五大流派：

第一個流派是符號主義，強(qiáng)調(diào)歸納是逆向演繹，運(yùn)用的典型算法是決策樹和關(guān)聯(lián)規(guī)則分類;

第二個流派是貝葉斯主義，強(qiáng)調(diào)概率推理，運(yùn)用的典型算法是樸素貝葉斯;

第三個流派是聯(lián)結(jié)主義，強(qiáng)調(diào)對人類大腦如何學(xué)習(xí)進(jìn)行模擬，運(yùn)用的典型算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

第四個流派是進(jìn)化主義，強(qiáng)調(diào)對自然進(jìn)化法則的模擬，運(yùn)用的典型算法是遺傳算法;

第五個流派是類推主義，強(qiáng)調(diào)“像什么就是什么”，運(yùn)用的典型算法是K最近鄰和支持向量機(jī)。

對于數(shù)據(jù)挖掘，他認(rèn)為，其核心思想是面向具體的應(yīng)用，按照一定的知識發(fā)現(xiàn)模式，從已經(jīng)積累的海量大數(shù)據(jù)之中挖掘一切存在的、有價(jià)值、但是人類用肉眼無法識別的隱藏規(guī)律、規(guī)則和趨 勢，并加以有效應(yīng)用，從而達(dá)到“總結(jié)過去、預(yù)測未來”的智能效果。數(shù)據(jù)挖掘既是科學(xué)也是藝術(shù)，同時(shí)也是一項(xiàng)工程。

原文鏈接：http://www.getteks.net/specialTopic/12062.htm

陳培倫

匯付數(shù)據(jù)助理總裁

--支付行業(yè)跟保險(xiǎn)、證券不一樣，場景應(yīng)用無處不在

支付行業(yè)跟保險(xiǎn)證券不太一樣，整個行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)是非常分散的，面臨客戶的結(jié)構(gòu)基本沒有什么共性。會上，匯付數(shù)據(jù)助理總裁陳培倫著重介紹了如何利用網(wǎng)頁爬蟲、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建多層，多維的反欺詐體系來應(yīng)對紛繁復(fù)雜的支付問題。

此外，陳培倫還著重介紹了在風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)具備的幾大核心創(chuàng)新技術(shù)，分別為：1.手機(jī)技術(shù)；2.底層核心技術(shù)；3.機(jī)器學(xué)習(xí)；4.數(shù)據(jù)門戶；5.云計(jì)算；6.測試技術(shù)；7.用戶畫像；8.UED。

原文鏈接：http://www.getteks.net/specialTopic/12065.htm

來源：數(shù)據(jù)猿