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“智慧金融”论坛共议智能经济

2019-07-11

2019627-29日,国际智能计算机大会在深圳召开。中国人民大学汉青经济与金融高级研究院助理教授贾盾,平安科技联邦学习技术部总经理王健宗,中国人民大学汉青经济与金融研究院肖刚,中央财经大学金融学院“龙马学者”青年学者、副教授姜富伟,中国人民大学汉青经济与金融高级研究院副教授、副院长邱志刚,新加坡管理大学李光前商学院金融学终身职副教授出席了29日“智慧金融”分论坛,并做主题报告。

贾盾以“我国基金经理投资关注热点变动周期—文本分析视角”为题发表报告。贾盾在报告中介绍了其与团队在智慧金融方面的研究——通过提取海量公开的文本信息来获取我国基金经理投资关注热点及其周期性变动,并建立了提取结果与基金经理投资策略及收益之间的联系。贾盾表示,研究表明文本具有非常丰富的信息,有助于重新构建有效度量。

王健宗在报告中介绍了人工智能、区块链、云计算、大数据、边缘计算、联邦学习、图计算七大智能技术在数字经济迈向智能经济中的作用。王健宗还结合全球金融科技形势、“蜂巢”联邦学习平台和“蛛网”图计算平台,对七大智能技术及其在平安科技创新中的应用进行了比较详尽的说明,对新技术在金融产业中的应用提供了思路和参考。

肖刚发表了题为量化投资的前沿与趋势的报告。肖刚说,中国股票市场数据非常丰富且更新及时,市场以散户为主,包含了大量未被充分利用的可盈利机会。因此,他认为量化投资在中国比在美国更加适用,可以填补大众化优质稳健散户管理服务的空白,通过指标打分可以有效地选出优质股票。同时,肖刚还介绍了量化投资在中国实践的难点以及解决方法,值得广大股民借鉴和参考。

姜富伟从人工智能的视角切入,介绍了金融大数据资产价格预测。在报告中,姜富伟介绍了人工智能在金融大数据资产价格预测中的应用,并介绍了他使用基于公司特征的金融大数据和各种机器学习算法研究了中国股票市场资产价格的可预测性。通过研究,姜富伟发现了非常强的预测效果并得到以下结论:交易摩擦类指标和行业均值指标对于提高预测精度有着显著作用,有效的预测模型不是越复杂越好。研究成果对人工智能在金融大数据资产价格预测中的应用具有一定的指导意义。

邱志刚发表了题为金融风险与金融科技——基于大数据信贷的经济解释的报告。在报告中,邱志刚分析了互联网金融、大数据和区块链这些技术为什么会发生在中国,以及这些技术对金融风险的影响。邱志刚认为,信息不对称的借贷模型会使借贷双方存在道德风险,P2P是直接融资模式不能解决信息不对称的问题,商业银行作为金融中介一定程度上解决信息不对称。此外,大数据金融模式可以改善道德风险问题,是对传统银行信贷模式的极大改进,代表着金融的创新,对传统金融中介的生存构成了挑战。

凃俊以“文本分析和机器学习——破解金融和会计学中的非结构数据”为题作报告。凃俊介绍了金融相关非结构数据的信息来源,适用于文本分析的机器学习方法和步骤和学习架构,并介绍了他在金融关注度方面的研究工作,分享了他眼中智慧金融的所面临的挑战以及研究展望。

2019国际智能计算机大会会期3天,期间举行了15个专题论坛,包含近百个专题报告。国家超算深圳中心同中科曙光、信诺公益一道承办了本次大会。

 

(内容未经演讲者审核,如有出入,责在报道者。) 

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