7月20日,“2017中国行业云计算峰会—金融云”(C9峰会)在北京国贸大酒店(国贸三期)隆重召开。大会全面覆盖云计算、金融、人工智能、区块链、大数据等多个领域,聚集了国内金融与云计算领域的众多嘉宾。

会上,PPmoney万惠集团大数据算法总监黄文坚出席本次大会并发表主题为《人工智能在fintech的应用》的演讲。

黄文坚

PPmoney万惠集团大数据算法总监   黄文坚

当前,科技对金融的创新不断走向深化,尤其对金融产业链的深度介入,让金融科技市场仍存在广阔发展空间。人工智能正是我国金融科技高速发展的代表,为我国Fintech行业带来巨大发展优势。随着深度学习、语言识别等技术的深度应用,人工智能的发展正如火如荼。

深度学习和TensorFlow在fintech中的应用。为什么要在金融科技中使用深度学习和TensorFlow?黄文坚认为,金融数据中很多有时间序列数据,特别适合使用深度学习,尤其是卷积神经网络、循环神经网络。

黄文坚还提到,阿尔法狗底层的平台是TensorFlow,目前人工智能最好的实践是TensorFlow,它是目前排名第一的框架。

那么深度学习和TensorFlow怎么应用到金融行业的呢?通过TensorFlow实现全连接的神经网络,在金融的问题中对数值型和种类型数据使用全连接的神经网络,舆情分析在很多地方都会使用到,尤其一些大型的金融机构;现在很多券商会做金融报告,怎么把几万字的报告浓缩成几段话,使用深度学习完全抽象生成的方法,它会尝试理解整篇文章的含义,将每段每个大篇章转换成1-2句的总结,让分析员判断文章的主旨思想。

关于研究报告的自动生成,黄文坚介绍,对于比较初级的信息整理或搜集的业务不需要入门级的分析研究员,人类可以得到一定程度的解放。目前,对于抽象的分析任务可运用到人工智能算法。其中包括自然语言理解和自然语言生成算法。这些算法在TensorFlow中都有相应的实现。

自动报告的生成大部分是基于模板,有特定的格式,将网上爬取到的信息使用人工智能的方法分析之后,按模板填充起来最后生成这样一个报告。面对大量的数据,使用深度学习方法可以节约大量分析员的人力。

黄文坚看来,人工智能非常适合在金融科技中应用,并在多个领域都发生了改变,未来会有更多金融相关领域可以被算法以及模型自动化的替代,降低成本,提高工作的效率。

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