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十一位大咖齐聚,带你深入金融大数据技术实战

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2016年12月8日-10日,BDTC 2016 中国大数据技术大会将在北京新云南皇冠假日酒店隆重举办。本届BDTC 2016为期三天,聚焦行业最佳实践,数据与应用的深度融合,关注热门技术在行业中的实践和应用,除Keynote外,主办方精心策划了16场专题技术和行业论坛,涵盖了大数据分析与生态系统、大数据云服务、HPC大数据、推荐系统、数据安全与隐私保护、人工智能、网络与通讯、政策法规与标准化、工业与制造业、数据库、金融、精准医疗和生物医药大数据、数据开放与政府治理高层沙龙、交通旅游与出行等主题。

目前,大会的全部议程已经出炉,超过130位技术专家将为现场千名以上的大数据行业精英、技术专家及意见领袖带来100多场技术演讲,分享最新技术与实践的洞察与经验,共商大数据时代发展之计。

在备受关注的“金融大数据论坛”,无论是讲师阵容还是议题质量都堪称顶级,其学术价值极高,对于从事金融大数据领域的研究者来说具有极高的学习价值和参考价值。具体议题和介绍如下:

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白硕:中国分布式总账基础协议联盟(ChinaLedger)技术委员会主任

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讲师简介:中国金融标准化技术委员会证券分委员会副主任委员,中国中文信息学会常务理事,中科院计算所、信工所博导。曾任上海证券交易所原总工程师,原上海证券通信有限公司董事长,在上海证券交易所全面负责IT事务期间,负责保障上交所生产系统在高并发、大容量场景下的平稳运行,组织实施“新一代交易系统”、“企业级数据仓库”、“第三代监察系统”等重大IT系统建设工程以及“固定收益平台”、“综合业务平台”、“沪港通”、“股票期权”等大型业务平台拓展任务。

议题名称:区块链助力大数据交易

议题介绍:大数据互换,可以产生融合效应,放大数据价值。但数据一经释放就很难控制扩散,更有很多数据自身产权尚待明确,直接交易难免有法律风险,故大数据交易更多地不是在裸数据层面而是在API层面进行。基于API的大数据交易涉及到复杂的计量、存证、定价等问题。近年来兴起的区块链,提供了解决这些问题、制衡交易双方的技术手段,使得大数据交易的落地有了切实的保障。

陈继东:蚂蚁金服生物及智能安全部总监,资深数据专家

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讲师简介:陈继东(皮东)博士现任蚂蚁金融服务集团安全智能总监和资深数据专家,负责蚂蚁金服集团的生物识别技术开发与应用以及基于大数据的安全风控技术。其主导设计研发了蚁盾大数据产品,帮助商户和金融客户防控欺诈、作弊、黄牛等网络风险,目前累计服务调用超过60亿次。带领团队将人脸识别技术在网商银行和支付宝身份认证等场景成功上线应用,使蚂蚁金服在生物智能技术及应用方面保持世界领先。曾任人人游戏大数据研究中心首席数据科学家,EMC中国研究院大数据实验室主任,一直专注于大规模数据管理及分析方面的研究和高级开发应用,特别是面向移动互联网和金融的大数据分析。2012年从复旦大学计算机学院计算机科学与技术博士后流动站顺利出站,2012年底加入中国计算机学会大数据专家委员会。合著一本英文专著”Moving Objects Management: Models, Techniques, and Applications”,由Springer和清华大学出版社联合出版。在大数据分析相关领域先后申请了5项美国专利和5项中国专利。

议题名称:基于大数据和生物识别的金融身份验证创新实践

议题介绍:我们正进入DT时代,数据驱动的时代。金融安全在新的场景下,有一些新的问题和挑战,特别在移动互联网背景下,金融的强实名制和互联网的匿名性产生了自然的矛盾,如何在互联网场景下解决在线身份验证的问题,即如何在网络中“证明你是你”,给互联网金融带来了巨大的挑战。本次报告给大家分享蚂蚁金服在网络身份验证方面的实践以及创新点,如何通过大数据分析和生物识别解决在线身份验证这个互联网金融的基础问题。

肖京:平安大数据首席总监

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讲师简介:肖京博士,国家千人计划专家,现任平安科技大数据智能引擎部总经理。1995年开始研究人工智能与大数据分析挖掘相关领域的前沿科学问题,2005年在卡耐基梅隆大学计算机学院获得博士学位,长期担任精工-爱普生(Seiko Epson Corp.)美国研究院及美国微软公司(Microsoft Corp.)的研发管理职务,获得88项美国授权专利并发表50篇学术论文专著。2015年加入平安集团,负责智能化大数据分析挖掘在风险管控、欺诈识别、智能健康医疗、深度学习、机器人、以及个性化精准营销等金融相关场景的研发工作。

议题名称:智能+金融大数据

议题介绍: 60年前的达特毛斯会议上,人工智能作为一个学科正式诞生。经历两次大起大落后,人工智能进入了第三次爆发期,目前跨界语音识别、图像识别、自然语言理解等众多领域,都取得了突破性成果。近期的围棋Alphago是人工智能又一个新的里程碑,它标志着“智能+”将成为“互联网+”之后新的“颠覆”神器,为各传统行业带来巨大的变革。这也在平安的金融领域相关探索得到验证。通过人工智能技术与金融大数据的结合,我们可以让金融服务变得更加安全、高效、低成本,并让用户享受更好的体验。

姚军:微众银行大数据中心负责人

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讲师简介:姚军当前任前海微众银行大数据中心负责人,兼管财富管理业务与量化投资和智能投顾相关的算法模型研究,并担任战略部总助,负责银行在大数据方面的战略规划。在加入微众银行之前,先后供职于全球知名的投资研究机构晨星公司(Morningstar Inc.)和信用评级机构穆迪分析(Moody’s Analytics),在美国芝加哥,三藩市和中国深圳等地都有多年的工作经验。在穆迪分析的服务期间,主管分析产品研发、咨询业务和产品战略,是穆迪分析中国区总部-深圳分公司的创办人之一,2015年1月辞去穆迪分析在美国三藩市分部的资深总监职位,回国加入深圳前海微众银行。姚军1998年毕业于中国科学技术大学,拥有计算机和经济管理双学士学位。之后又在中国科学院计算技术研究所和美国芝加哥DePaul大学分别获得计算机体系架构和计算机科学的两个硕士学位。

议题名称:智能投顾——当量化金融邂逅机器学习

议题介绍:智能投顾作为本年度最受关注金融科技的创新热点之一,其集中爆发与量化投资理论的应用普及、大数据科技的飞速发展和互联网+生态向金融服务领域的快速渗透等因素密不可分。国内玩家纷纷试水智能投顾,各类业务和产品模式层出不穷,但整体仍处于起步探索阶段。微众银行作为国内首家互联网银行,在此轮创新大潮中,发挥自身在互联网、大数据、量化金融与信息科技等方面的独特优势,率先布局智能投顾领域,积极探索和实践“普惠金融”之道。值此同行交流的机会,微众银行大数据中心将分享在智能投顾实践中的一些尝试和思考,与大家共同探讨如何将成熟量化投资体系与先进的机器学习方法相结合,以创新式的手段打造全新的投顾产品体验,以更智能,更科学、更人性化的方式为普罗大众提供优质高效的投顾服务。

李伟:恒生研究院,大数据研究领域专家

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讲师简介:李伟,机器智能及数据挖掘博士、哈佛访问学者,多年海外科研经历及大型企业项目经验。曾在华为组建大数据团队并负责智能手机数据挖掘项目;担任上市公司大数据中心总经理、首席科学家,领导集团媒体大数据规划及建设工作;现从事金融数据方面研发工作。

议题名称:数据智能在金融科技领域的应用

议题介绍:伴随着近年来科技的快速进步,特别是以互联网、移动互联网、物联网为载体的智能信息技术被广泛用于社会生产、生活的各个领域,我们日常活动如收发邮件、刷微信微博、网上购物、智能出行、金融投资等都无时不刻地产生大量数据。基于这些大规模数据,我们能够从新的角度来研究和理解人类社会经济、教育、市政、医疗、金融等领域中深层的规律,并且利用这些规律作为生产、生活决策指导。特别的,数据及智能技术逐步推广应用对金融活动起到了提速增效的作用,产生新的价值,典型的应用场景如智能客服、智能投顾、风控管理、精准销售、智能量化交易等,这里分别对智能数据技术在金融领域现阶段的典型应用做简要讨论。

袁先智:成都数联铭品科技有限公司首席风险官(CRO)

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讲师简介:袁先智博士是国际领先的大数据金融服务公司“BBD”(公数联铭品)公司的首席风险官(CRO)。目前专注于公司在大数据框架下的支持金融行业的解决方案,特别是在资本市场中债券定价系统的建立,和支持小,中和大型贷款融资的解决方案。他领导公司金融和相关业务部门成功地完成了包含“新华08”,“长江项目”等一批具有里程碑影响的金融服务解决方案项目,为推动中国在金融风险管理方面的理论与实践相结合作出了巨大的贡献。袁博士也是同济大学风险管理研究所上海“千人计划”金融工程特聘教授, 国际金融工程杂志(International Journal of Financial Engineering)主编,和多家学术专业杂志的编委。他目前也是中国系统工程学会金融系统专业委员会副主任委员,中国系统工程学会理事和中国金融工程年会理事,也是国内外多所高校/科研机构的访问、兼职、讲座教授。

袁先智先后在四川大学,加拿大多伦多大学,戴尔豪斯大学获得数学学士,数学硕士,金融工程硕士,统计学硕士,数学博士等学位。此后在澳大利亚,加拿大,美国和中国的著名高校,国际领先的金融机构,交易公司和财务咨询公司工作,也为共和国总理提供过解读金融危机等方面的专题报告。袁博士有在国内外(美国,加拿大,和澳大利亚)超过25年工作和学习的经历。目前在金融工程/金融数学的理论和业界实践应用和非线性泛函分析和相关应用开展研究工作。在国内外SCI 和SSCI学术刊物发表了140多篇专业论文,出版2本专著。在非线性分析和相关的KKM 理论以及在数理(金融)经济学,博弈论,优化理论,非线性集值分析,和非线性集值分析不动点理论方面的应用方面研究方面,取得一系列处于国际领先水平的系统性结果。

在金融业界实践方面, 自1999年以来, 先后在全球领先的KPMG, Deloitte财务和咨询公司, 美国的TXU能源交易公司, 加拿大Montreal 银行等国际公司工作。他积累了一系列理论和业绩相结合的专业经验和技能, 特别是自2008年以来, 袁博士为德勤中国 (Deloitte China)组建了“定价和计量风险部门”,并为中国银行、工商银行、建设银行、农业银行、招商银行,浦东发展银行等的国内大型金融机构提供基于新巴塞尔协议的专业风险计量与管理服务。袁博士出版了下面2部英文专著:1.The Study of Minimax Inequalities and Applications to Economies and Variational Inequalities,Memoirs of the American Mathematical Society, American Mathematical Society, 1998.2.KKM Theory and Applications in Nonlinear Analysis,Marcel Dekker Publisher,New York,1999。

议题名称:大数据框架下的小微企业信用评级:理论与实践的结合

议题介绍:在大数据框架下,基于企业全息画像框架下的公司商务行为的基因(DNA)刻画, 金融网络结构的KPI赋予的金融信息,以及对应的“中心点,桥梁点,码头点”等核心概念,我们将和大家分享如何利用线上和线下信息对小微企业进行有效的信用评级,希望这能够为中国的小微金融服务带来革命性的变化。以“构建基于大数据的小微企业信用风险评级体系”作为大数据应用的切入点,构建了大数据平台和对应的小微企业信用评估体系, 是具有原创性和自主知识产权的业界新产品。在具体的实践中,通过增加对小微企业评价的维度,开拓不同的数据来源,形成三位一体的“大数据”体系,即整合“企业资产数据”、“政府数据”、“企业行为数据”;通过对小微企业信贷历史样本的分析研究,实现小微企业的画像,开发出小微企业的风控模型。该项目旨在创新小微企业的风控措施,突破传统信贷文化,改造小微企业信用评价模型和信贷业务流程,为小微企业设定更加合理的授信准入门槛,有力推进我国普惠小微企业的金融服务,为建立广泛意义下的消费金融打好基础。

郑赟:宜信大数据创新中心技术总监

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讲师简介:宜信大数据创新中心技术总监,负责中心若干大数据驱动的互联网金融创新产品的研发工作。加入宜信之前,在美国在线视频公司Hulu任研发经理,负责视频播放和网站主站的技术研发。并曾在Microsoft从事研发工作。毕业于清华大学自动化系,获本科及硕士学位。

议题名称:大数据驱动的在线快速信贷业务实践

议题介绍:宜信大数据创新中心在大数据的驱动下,开展了若干个纯在线的信贷业务。这些信贷业务具有纯线上、实时授信、快速批贷等特点,在部分场景下实现了全流程系统自动化处理(包括进件、数据获取、反欺诈、授信、批贷和放款)。本次演讲主要介绍了为了实现这样的在线业务,我们在系统和数据这两个方面进行了一系列的探索和实践,以及在此过程中在系统设计、大数据风控方面所总结的一些经验。

陈晨:东吴在线(苏州)金融科技服务有限公司首席运营官(COO)

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讲师简介: 2003硕士毕业于清华大学控制理论与控制工程专业,之后就职于上海证券交易所技术部门。作为主要成员之一完成了交易所新一代交易系统架构和应用的设计、开发和后续维护工作。2012至2013年期间在伦敦大学学院进行了为期一年的金融系统工程的学习。后续担任上证所期权开发团队负责人,领导了上证所期权交易系统的建设和开发工作。2016年3月加入东吴在线担任公司首席运营官,负责公司零售业务、资管业务和技术团队的整体的管理工作,把握公司对于人工智能,区块链等技术的发展方向和应用实现。十年的交易系统研发经验,对高性能高可用系统的架构设计、实现难点和解决方案有丰富的实战经验,关注于分布式系统、集群管理、海量数据分析和处理等关键技术。同时对于人工智能、区块链等技术有着较为深入的理解和研究。

议题名称:大数据在智能投顾领域的应用

议题介绍:本次演讲会对金融领域的大数据的来源、结构进行描述,并针对目前的一些先进实践案例进行分析,最终聚焦于其中的一个特定方向:大数据在智能投顾领域的应用。传统的智能投顾(Robo-Advice)也可被称作为机器人投顾、智能理财、自动化理财等。利用大数据分析,根据投资者的风险承受水平、预期收益目标以及投资风格偏好等要求,运用一系列智能算法,投资组合优化等理论模型,为用户提供投资参考,并监测市场动态。本次演讲内容基于智能投顾领域,介绍了东吴在线正在研究的智能投顾平台,平台通过对历史数据和实时热点的抓取,利用知识图谱进行机器学习,一方面普通投资者可以利用该平台进行实时行情的分析,另一方面,专业的机构投资顾问可以通过平台的内容发布体系,将平台生成的大数据分析结果进行社区推广。

熊昊:广东省粤科众筹股权交易股份有限公司

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讲师简介:熊昊博士于2013年获得香港大学计算机系博士学位,于2013年进入上海证券交易所从事博士后研究工作,师从上海证券交易所总工程师白硕先生,研究方向为互联网金融与金融科技,是较早一批就上述问题展开研究的研究人员。在交易所期间,主要研究成果涵盖了包括人工智能、区块链技术在内的各类新兴金融科技,就金融科技应用于证券投资业进行了深入的理论研究与技术实践,先后主持了多项由交易所牵头的金融科技研究课题与工程。于2016年加入广东省粤科金融集团,从事金融集团的战略规划与金融科技应用于股权投资领域的规划与设计工作。

议题名称:金融科技与股权投资

议题介绍:随着以大数据、人工智能、区块链等新兴技术为代表的金融科技的迅猛发展,技术对金融业务的影响早已脱离了简单的“算盘”+“帐本”的替代品范畴,金融科技正在影响着包括风险定价、项目管理等在内的核心金融业务;另一方面,由于传统的金融业务手段难以应对近年来金融业务迅猛发展所带来的新挑战与新需求,业界不约而同的将金融科技手段视为解决问题之道。广东省粤科众筹股权交易股份有限公司(简称“粤科创投界”)以金融科技助力股权投资发展为使命,随着多年的摸索与发展,逐渐形成了围绕股权投资为核心的金融科技产品线,其中典型的代表为“尽调能手”与“母基金管理自动监管报送平台”两个产品。“尽调能手”借助知识图谱技术,解决了众筹项目参与者缺乏有效的尽调手段与工具这一痛点,提升用户对于项目的主动理解能力。“母基金管理自动监管报送平台”借助自然语言处理与大数据技术,按照相应的监管要求,自动化的生成相应的报告,以技术手段提升了母基金(尤其是政府背景的母基金)的管理效率。

柳崎峰:香港FDT金融数据技术有限公司首席数据科学家,AI大数据事业部负责人

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讲师简介:柳崎峰,就职于香港FDT金融数据技术有限公司(简称FDT),担任FDT集团首席数据科学家,兼任AI大数据事业部负责人,从事的项目包括:选拔和训练职业交易员、智能投顾和财富管理、金融风险管理、交易资源优化等。在中科院自动化研究所获取博士学位,专业是模式识别与智能系统。之后在Yahoo! Lab、Samsung Lab和芯片创业公司等工作多年。在IEEE/ACM等会议和杂志上发表了20+篇论文,获取了国内外20+专利,研发领域横跨人工智能、大数据、计算机视觉、搜索引擎和推荐系统、金融交易和投资优化等几个领域。

议题名称:人工智能和大数据用于交易和投资优化

议题介绍:能不能用人工智能和大数据直接的赚钱?能!FDT一直在探索如何将用人工智能和大数据技术,在交易员和全球各种金融市场行情具有高度不确定的情况下,刻画日内与日间交易员的行为金融特性,对金融交易和长期投资的随机时间序列进行最优化和个性化。除了介绍方法和原理以外,本演讲还会介绍我们的成功应用的产品,例如用于选拔顶尖交易员的FDTScore、用于财富管理的FDT智能投顾云、用于对冲交易基金优化的资源个性化分配、用于日内交易的智能市场波动预测。

吴琼:中科天玑数据科技股份有限公司,大数据服务事业部副总

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讲师简介:吴琼,2011年毕业于中国科学院计算技术研究所,获工学博士学位。2011年1月加入中国科学院计算技术研究所。主要从事互联网信息检索与数据挖掘、大数据分析等相关方向的科学研究,主持或负责国家级项目合计金额1500万,其中包括国家自然科学基金、国家242课题、国家部委项目、863国家高技术研究发展计划,具有很强的项目组织与管理能力。近年来,着重于舆情领域及大数据金融领域产品设计与数据服务,研发的产品已用于国家多个政府部门,成功保障舆情、金融领域监测及深入分析。

议题名称:互联网金融舆情分析技术与应用

议题介绍:针对互联网金融行业,分析其数据特点,介绍数据分析技术;针对行业应用,设计可扩展的系统架构,灵活集成各个信息通道和分析处理模块,抽取关键信息,实现多通道跨平台的金融相关内容汇聚、深度挖掘、分析,解读当前金融界热点信息,并针对用户关心的内容进行实时监测及追踪。

最后感谢本场论坛主席,来自平安科技大数据产品总监王健宗和东莞证券信息部负责人徐楠的组织和策划,为大家献上金融大数据的技术盛宴。


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