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大咖啡聚集在一起探索金融智能的发展趋势 数据画布推动人工智能平台实现跨越式发展

8月20日,“FINTECH创新论坛(第14届)金融情报创新应用研讨会”在网上成功举行。本次研讨会聚集了权威专家、技术专家、高级分析师等重量级嘉宾,与来自银行、证券、保险、基金等金融领域的数百名观众共同探讨人工智能平台的未来发展趋势。

在中国通信学会金融技术委员会的指导下,数据画布(九章云极)和金融技术创新联盟共同主办了本次研讨会。中国银行协会系统服务部赵成刚,主任、爱分析李喆,合伙人兼首席分析师、数据画布(九章云极)数据科学产品部杨健,高级建筑师、山东城市商业银行联盟数据平台部唐园超,高级数据建筑师等嘉宾就自主可控智能金融的行业发展趋势、人工智能平台的发展现状和趋势、如何突破结构化数据处理的深度学习瓶颈、智能手机银行等主题发表了精彩演讲。数据画布(九章云极)售前和算法中心副总裁周晓凌,主持会议,并回答了人工智能平台的技术问题。

大咖啡聚集在一起探索金融智能的发展趋势 数据画布推动人工智能平台实现跨越式发展 科学快报 第1张

赵成刚董事指出,金融情报具有巨大的潜力,“计算能力、算法、安全和可信的应用是一个大的发展方向。”

财务智能的特征是基于业务认知和数据认知的业务应用。目前,市场上常见的应用,包括营销、风险控制等场景,仍然属于外围应用。未来,随着基于智能互联的海量数据的出现,数据治理将成为金融智能的基础。

大咖啡聚集在一起探索金融智能的发展趋势 数据画布推动人工智能平台实现跨越式发展 科学快报 第2张

关于人工智能平台的现状和未来发展趋势,李喆指出,人工智能平台的价值将进一步扩大,这不仅可以帮助企业更好地挖掘海量数据的价值,还可以帮助企业更好地建立自己的整体人工智能能力。

在此基础上,开源人工智能平台可以降低企业的采购成本和算法门槛;企业人工智能平台可以更好地整合内部资源,促进业务发展。未来,人工智能平台将更加融合专家经验,更加面向平台,在人机协作和人机决策中发挥更大的作用。

大咖啡聚集在一起探索金融智能的发展趋势 数据画布推动人工智能平台实现跨越式发展 科学快报 第3张

至于如何再造开源创新,杨健表示,数据画布(九章云极)在国际结构化数据分析竞赛“Kaggle”中获得一等奖,引领了深度学习创新的全新方向。

利用深度学习技术开发结构化数据一直是数据分析领域的技术瓶颈。数据画布(九章云极)通过深入挖掘结构化数据建模的痛点和深入学习结构化数据的性能,开发了一个用于分析结构化数据的强大工具DeepTables,从而实现了新的突破。

深度表:更大的灵活性和易用性

1.整个建模过程可以用五行代码完成,甚至不需要预先进行数据预处理和特征处理;

2.体系结构是开放的,不同的模型可以灵活选择不同的组件;

3.更高的模型精度可以提供开箱即用的高性能模型,非专家建模者可以训练高级模型。

借助深度学习工具,结构化数据分析将呈现出前所未有的价值,甚至改变一些业务模式和业务形式。

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在加快大银行升级转型、积极运营手机银行的背景下,为进一步提升成员银行零售业务的客户获取能力和服务水平,商业银行联盟推出了基于实时技术的智能手机银行6.0项目,唐园超在研讨会上详细分享了该项目。

通过该项目,商业联盟打造了实时账户交易明细查询、实时指标大屏幕、实时报告等一系列实时泛金融产品提供服务,为会员银行打造了一个安全、易用、更智能、更开放的移动综合服务平台。实时数据助理

在回答在线参与者的问题时,周晓凌详细回答了数据画布接入点和数据画布实时传输的功能优势和应用场景。他指出,表面上,金融情报侧重于技术的使用,但实际上,它最终呈现了技术与人、商业和不同知识相结合的结果。

数据画布(九章云极)通过市场反馈和需求预测,不断为客户提供高质量的数据科学服务,帮助企业用户全面提升独立的人工智能能力。

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