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利用大數(shù)據(jù)改善風(fēng)險(xiǎn)管理

責(zé)任編輯:editor004 |來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2017-12-06 11:23:49 本文摘自:新華每日電訊3版

在5日舉行的第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)“互聯(lián)網(wǎng)與金融論壇”上,全球知名經(jīng)濟(jì)學(xué)家、政府監(jiān)管部門(mén)、國(guó)內(nèi)外大型金融機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)負(fù)責(zé)人圍繞“金融科技如何提升防范金融風(fēng)險(xiǎn)的能力”等主題進(jìn)行深入探討。

哈佛大學(xué)統(tǒng)計(jì)系終身教授、銀科控股金融創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室首席學(xué)術(shù)顧問(wèn)劉軍表示,統(tǒng)計(jì)學(xué)是大數(shù)據(jù)的靈魂,也是人工智能幾大支柱之一?,F(xiàn)代人工智能近期能取得突飛猛進(jìn)的發(fā)展,一個(gè)關(guān)鍵原因是其對(duì)于統(tǒng)計(jì)和概率、思維和方法的全面接受。

在劉軍看來(lái),互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)從宏觀、微觀多個(gè)層次對(duì)金融業(yè)產(chǎn)生了影響,對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)管理形成了一定沖擊,關(guān)注數(shù)據(jù)源、關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘成為利用實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)改善風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵。很多企業(yè)越來(lái)越關(guān)注用大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。他認(rèn)為,用數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行金融活動(dòng)是必然趨勢(shì)。

劉軍強(qiáng)調(diào),互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與金融的結(jié)合從未改變金融的本質(zhì)。事實(shí)上,大數(shù)據(jù)的運(yùn)用在金融發(fā)展中由來(lái)已久,比如量化投資的廣泛使用。

以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等為代表的金融科技是經(jīng)濟(jì)的潤(rùn)滑劑,服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì),它們的應(yīng)用有助于提高金融服務(wù)經(jīng)濟(jì)的時(shí)效性、準(zhǔn)確性和客觀性,這些技術(shù)的發(fā)展和合理應(yīng)用將會(huì)惠及廣大消費(fèi)者和投資者。

例如,人工智能在金融行業(yè)的一個(gè)重要應(yīng)用是通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器深度學(xué)習(xí)探尋市場(chǎng)交易過(guò)程中很多規(guī)律,從而幫助投資者選擇更適合自己的投資策略組合和風(fēng)險(xiǎn)控制工具。

劉軍認(rèn)為,大數(shù)據(jù)的本質(zhì)就是大量的噪音,將概率統(tǒng)計(jì)的方法運(yùn)用于金融投資中,就是從海量數(shù)據(jù)中找出微弱信號(hào),也就是從大量噪音中找到真正的信號(hào),這是人工智能的優(yōu)勢(shì)所在??梢越柚F(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的方法,利用計(jì)算技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中選出能帶來(lái)超額收益的多種“大概率”事件,以此為依據(jù)制定投資策略,進(jìn)而用數(shù)量模型驗(yàn)證及固化這些規(guī)律和策略,用已固化的策略指導(dǎo)投資,獲得可持續(xù)的、穩(wěn)定且高于平均的回報(bào)。

據(jù)了解,這些方法正被他用于銀科控股金融創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室的重點(diǎn)項(xiàng)目中,研究在投資理財(cái)過(guò)程中,如何利用人工智能做客觀情景分析和模擬,挖掘自我評(píng)估和比較的工具,建立完善的、客觀的、非情緒化的管理系統(tǒng),提高投資效率和投資收益。

劉軍還分享了在金融領(lǐng)域建立統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型可能存在的模型風(fēng)險(xiǎn)(例如過(guò)度擬合),以及相應(yīng)的解決方案(包括變量選擇)。他認(rèn)為,用多方位、全面市場(chǎng)的健康診斷的方式預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)將更具前景。

論壇由中國(guó)人民銀行、新華通訊社主辦,中國(guó)經(jīng)濟(jì)信息社、清華五道口金融學(xué)院、螞蟻金服集團(tuán)協(xié)辦,銀科控股支持。新華社副社長(zhǎng)兼秘書(shū)長(zhǎng)劉正榮、中國(guó)人民銀行行長(zhǎng)助理劉國(guó)強(qiáng)、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)會(huì)長(zhǎng)李東榮、1996年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者詹姆斯·莫里斯、2013年圖靈獎(jiǎng)獲得者西爾維奧·米凱里等嘉賓出席論壇。

關(guān)鍵字:數(shù)據(jù)挖掘風(fēng)險(xiǎn)管理模型驗(yàn)證

本文摘自:新華每日電訊3版

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責(zé)任編輯:editor004 |來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2017-12-06 11:23:49 本文摘自:新華每日電訊3版

在5日舉行的第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)“互聯(lián)網(wǎng)與金融論壇”上,全球知名經(jīng)濟(jì)學(xué)家、政府監(jiān)管部門(mén)、國(guó)內(nèi)外大型金融機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)負(fù)責(zé)人圍繞“金融科技如何提升防范金融風(fēng)險(xiǎn)的能力”等主題進(jìn)行深入探討。

哈佛大學(xué)統(tǒng)計(jì)系終身教授、銀科控股金融創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室首席學(xué)術(shù)顧問(wèn)劉軍表示,統(tǒng)計(jì)學(xué)是大數(shù)據(jù)的靈魂,也是人工智能幾大支柱之一。現(xiàn)代人工智能近期能取得突飛猛進(jìn)的發(fā)展,一個(gè)關(guān)鍵原因是其對(duì)于統(tǒng)計(jì)和概率、思維和方法的全面接受。

在劉軍看來(lái),互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)從宏觀、微觀多個(gè)層次對(duì)金融業(yè)產(chǎn)生了影響,對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)管理形成了一定沖擊,關(guān)注數(shù)據(jù)源、關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘成為利用實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)改善風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵。很多企業(yè)越來(lái)越關(guān)注用大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。他認(rèn)為,用數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行金融活動(dòng)是必然趨勢(shì)。

劉軍強(qiáng)調(diào),互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與金融的結(jié)合從未改變金融的本質(zhì)。事實(shí)上,大數(shù)據(jù)的運(yùn)用在金融發(fā)展中由來(lái)已久,比如量化投資的廣泛使用。

以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等為代表的金融科技是經(jīng)濟(jì)的潤(rùn)滑劑,服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì),它們的應(yīng)用有助于提高金融服務(wù)經(jīng)濟(jì)的時(shí)效性、準(zhǔn)確性和客觀性,這些技術(shù)的發(fā)展和合理應(yīng)用將會(huì)惠及廣大消費(fèi)者和投資者。

例如,人工智能在金融行業(yè)的一個(gè)重要應(yīng)用是通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器深度學(xué)習(xí)探尋市場(chǎng)交易過(guò)程中很多規(guī)律,從而幫助投資者選擇更適合自己的投資策略組合和風(fēng)險(xiǎn)控制工具。

劉軍認(rèn)為,大數(shù)據(jù)的本質(zhì)就是大量的噪音,將概率統(tǒng)計(jì)的方法運(yùn)用于金融投資中,就是從海量數(shù)據(jù)中找出微弱信號(hào),也就是從大量噪音中找到真正的信號(hào),這是人工智能的優(yōu)勢(shì)所在??梢越柚F(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的方法,利用計(jì)算技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中選出能帶來(lái)超額收益的多種“大概率”事件,以此為依據(jù)制定投資策略,進(jìn)而用數(shù)量模型驗(yàn)證及固化這些規(guī)律和策略,用已固化的策略指導(dǎo)投資,獲得可持續(xù)的、穩(wěn)定且高于平均的回報(bào)。

據(jù)了解,這些方法正被他用于銀科控股金融創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室的重點(diǎn)項(xiàng)目中,研究在投資理財(cái)過(guò)程中,如何利用人工智能做客觀情景分析和模擬,挖掘自我評(píng)估和比較的工具,建立完善的、客觀的、非情緒化的管理系統(tǒng),提高投資效率和投資收益。

劉軍還分享了在金融領(lǐng)域建立統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型可能存在的模型風(fēng)險(xiǎn)(例如過(guò)度擬合),以及相應(yīng)的解決方案(包括變量選擇)。他認(rèn)為,用多方位、全面市場(chǎng)的健康診斷的方式預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)將更具前景。

論壇由中國(guó)人民銀行、新華通訊社主辦,中國(guó)經(jīng)濟(jì)信息社、清華五道口金融學(xué)院、螞蟻金服集團(tuán)協(xié)辦,銀科控股支持。新華社副社長(zhǎng)兼秘書(shū)長(zhǎng)劉正榮、中國(guó)人民銀行行長(zhǎng)助理劉國(guó)強(qiáng)、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)會(huì)長(zhǎng)李東榮、1996年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者詹姆斯·莫里斯、2013年圖靈獎(jiǎng)獲得者西爾維奧·米凱里等嘉賓出席論壇。

關(guān)鍵字:數(shù)據(jù)挖掘風(fēng)險(xiǎn)管理模型驗(yàn)證

本文摘自:新華每日電訊3版

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