北京大数据证券金融科技公司

1. 金融科技在大数据和人工智能方面有哪些应用

近年来，人工智能有一系列的突破，在金融领域的应用也发展很快。我们做FDT的时候心目中有一个偶像，就是美国的文艺复兴科技公司，它旗下基金的平均回报率，在1989年到2009年间达到35%，比索罗斯和巴菲特高出10个百分点。2015年9月花旗做了一个预测，未来10年智能理财管理会增加5万亿美元的收入。高盛预测2025年AI为金融行业带来的增值每年达到430亿美元。2017年3月摩根大通发布了一款金金融合同解析软件，只需几秒就能完成以前律师们36万小时的工作。这说明人工智能很可能大规模的在商业，特别是在金融领域应用。而且，在金融领域应用大数据也有一些先天的优势条件和基础。刚才黄院士讲了，人工智能的前提是必须有海量的大数据，数据越多越能说明问题，而金融公司天生就是数据公司，银行也好，交易也好，每天和数据打交道，而且这个数据的质量和数量也能达到一定的要求，这是人工智能得以应用的一个非常重要的数字基础。另外，银行金融的业务相当多的是预测和决策类的，正是人工智能模型最擅长的领域。还有一点，金融作为全社会资源的配置工具，用AI对其加以优化，无疑有很大的社会意义和商业意义。
下面讲讲智能教育。FDT最初的宗旨就是为了培养交易员，是一种公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的训练软件作为教育工具，还有一套完整的教育准则和评价体系。这套教育准则和评价体系就是FDT财商指数，这不仅是我们评价交易员的标准，也是个性化教育的工具。这个财商指数本质上是通过大数据给用户画像，我们的用户就是交易员和散户，以加深对他们交易行为和交易心理的理解。我们根据海量的模拟交易数据发明了FDT财商指数。大家看这张图，这张图的横坐标是风险控制能力，纵坐标是盈利能力，用这个可以分清不同的交易员的情况，然后对他进行个性化教育。我们把交易员分为四类。第一类是优秀的模拟交易员。他们相对于庞大的FDT用户是很少的，占比不足1%，这部分交易员收益风险俱佳，可以重点培养，甚至可以给他实盘操作。第二类就是高级模拟交易员，占比约9%，他们交易的意愿比较强，可以通过个性化的智能教育和培训帮助他提高。第三类就是中极模拟交易员，占比超过40%，他们风险意识较强，可以考虑被动投资。第四类是初级模拟交易员，FDT财商指数值比较低，但人数最多，占比超过50%，需要继续帮助他们上金融教育课。
FDT财商指数的创新，在于它结合了人工智能+大数据+行为经济学。传统的金融方法都是靠问卷，基于人工设定的权限规则，对设定之外的行为特征就无能为力了，而FDT的财商指数是基于人工智能，通过非线性的机器学习模型，将上百个交易特征结合在一起，自动地抽取大量的判定规则，最终形成了财商指数的分数排序。传统的金融是基于结算后的“天”级别的数据，数据量少，非常简单，而且是单机计算，无法发现隐藏的风险和行为特征，而FDT的财商指数是对大数据按照毫秒级的行情识别，进行实时的分步式并发处理，可以深刻地了解交易员的心理和行为，数据越多，对交易员的个性化描绘越清楚，从而可以更有针对性的做个性化的教育和训练。在特征方面，传统金融方法都是基于盈利或者回撤数据，而FDT财商指数是基于行为金融学来刻画用户的心理特征和行为偏差，这背后需要大数据架构的技术支持。综合来看，FDT财商指数的交易行为特征，是基于行为金融学和对冲交易的专家经验的紧密结合。这是我们对每个交易员提供的FDT财商指数的报告，这是一个大报告，四个象限，包括盈利、风险、一致性、活跃度等，每一个后面都有一些具体的分析。其他的都好理解，只解释一下“一致性”，简单来说就是“穿越牛熊”的能力，能够在变化的市场中灵活调整策略来实现稳定的盈利输出。下面是我们根据财商指数，对参与交易的这些学校做的一些排行。
下面讲智能交易。交易的核心，一个是止损，一个是预测，一个是配比。我们传统的交易都要设止损线，不管谁不管什么情况，到了止损线一律清仓，以免出现无法承受的交易损失，这种情况实际上是忽视了个性差异。有了人工智能以后，在大量历史数据情况下，利用机器学习的模型，可以给每个交易员设定不同的止损线，比如可以根据交易员的历史盈利情况设定不同的止损线，也可以根据交易员的不同风格来设定，有些交易员喜欢也善于在大起大落中把握机会，你就给他设定个性化的止损线。FDT可以根据财商指数来设定精确细致的止损线。再就是对波动的预测。搞交易的人都知道，资产的波动性很重要，因为它既代表风险也代表盈利，所以好的交易员是在风险波动中赚钱。怎么样预测和判断这个波动？现在有了大数据和AI，就可以通过机器学习的方法，对A股、期货做出一个波动的预测。还有就是资源的分配。对优秀的交易员，可以给他特定的交易机会。就像婚姻介绍所一样，我们用这个评价指数对交易员做一个评价，对股票做一个评价，不同的交易员做不同情况的市场，这样可以发挥每一个交易员的才干，这也是我们利用人工智能对交易的一种应用。
最后讲一下智能投资。中国的资产管理市场在迅速增长，到2020年，估计有180万亿人民币需要财富管理，年复合增长率达到14%。但是目前大部分用户投资不理性，买卖的时机不当，导致大部分基金产品盈利，但是大部分用户还是亏损。所以我们用人工智能的办法尝试解决。首先，是智能的用户理解，我们借助模拟交易平台和大量的数据，用FDT 财商指数，从金融行为学的角度评价用户的风险偏好。二是跟哥伦比亚大学的FDT智能资产管理中心合作，研究了一套智能资产组合优化的顶级算法。三是智能投资的风险管理，对每一个投资组合做未来盈利的亏损的概率估计。四是智能个性化的资金分配，对不同的客户，不同的风险偏好，给他不同的产品，这也是智能化和个性化的基金推荐，把合适的基金推销给最合适的客户。当然，由于中国的资本市场仍不成熟，市场运行还不完全是市场规律的反映，所以智能投顾的市场环境不稳定，所以我们还要创造一些条件。
总而言之，我们的金融交易市场结构不合理，要去散户化，美国用了70年，我们不要用那么多年。我们要培养优秀的交易员，通过FDT创新工厂探索有效的办法。我们通过培养交易员掌握大量的模拟交易的数据，再与科研机构合作来挖掘这些数据的价值，用以研发智能教育，智能交易和智能投顾，应该说在人工智能在金融市场应用方面作了初步的探索。相信在这方面我们还有非常大的空间，这件事不仅具有社会价值，而且具有商业价值。谢谢。

2. 大数据与金融科技采访时应该问什么问题

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和版处理的数据集合权，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

3. 金融科技的大数据主要运用有哪些

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4. 哈工大大数据金融科技(成都)有限公司怎么样

哈工大大数据金融科技(成都)有限公司是2017-11-14在四川省成都市高新区注册成立的有限内责任公司(非自然人投资或容控股的法人独资)，注册地址位于成都高新区天和西二街38号2栋3层1号。

哈工大大数据金融科技(成都)有限公司的统一社会信用代码/注册号是91510100MA6C6EBMX7，企业法人张凤麟，目前企业处于开业状态。

哈工大大数据金融科技(成都)有限公司，本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。

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5. 科技金融、科技编程、大数据分析、机器学习是哪个证书要考项目

举个简单的例子，我们可以利用人工智能去打造专属于金融领域的只能搜索、内智能分析，可以利用人工智能勾勒容出被投企业的关系图谱等等。例如CVSource数据库吧，它是投中信息开发出的专为一级市场打造的创投数据库。CVSource通过全面精准的创投数据库帮助用户进行各行业股权研究，公司、机构、基金分析，市场机遇挖掘，为用户在一级股权市场的研究与投资提供可靠的数据和洞见，辅助商业决策.

6. 金融科技的大数据主要运用有哪些

平 安科 技的 肖 京表示 ， 大 数 据 主 要 的 运 用主要 侧 重于风 险 管 理 ， 例如 风 险 控制、保 险定价、 欺 诈识别、精准营 销 、运营 优 化 等

7. 中国有哪些公司在做大数据

大数据近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势,也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业脱颖而出的关键。因此,越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义自己的核心竞争力。本文整理了在中国境内活跃的大数据领域最具影响力的企业，它们有的是计算机或者互联网领域的巨头，有的则是刚刚创办不久的初创企业。但它们有一个共同点，那就是它们都看到了大数据带来的大机会，并毫不犹豫地挺进了这个领域。

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗？答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

8. 中金云金融（北京）大数据科技股份有限公司怎么样

简介：中金云金融（北京）大数据科技股份有限公司将金融数据、金融应用、内金融平台集成其中，可以容提供资金存管、征信及金融级资源等多种类型的服务，提高用户的业务流程效率、风险防控能力，并大幅度降低用户的运营成本。
法定代表人：杨洁
成立时间：2015-07-29
注册资本：5555.55万人民币
工商注册号：110302019622296
企业类型：其他股份有限公司(非上市)
公司地址：北京市北京经济技术开发区博兴八路1号2幢2318室

9. 朋友圈的 金融科技与金融大数据如何设置

金融科技与金融大数据是官方公布自行设定的，你自己不需要设置。

10. 朋友圈的 金融科技与金融大数据如何设置

CGFT认证项目体系分为三个级别，分别对应行业应用、数字转型和前沿趋势。具体来讲，

在一级认版证体系中，学员将权全面了解金融科技行业，掌握金融科技从业所需基础知识和技能，包括金融学、财务会计、数据分析、金融大数据，机器学习、量化建模、区块链、Python等，了解金融科技场景应用，具备金融科技行业应用能力。

在二级认证体系中，学员会较深入了解金融数字化，初步掌握量化金融、金融风险管理、大数据、机器学习深度学习等领域技术核心原理思想方法及应用，深刻理解金融科技应用场景，具备数字化和智能化项目解决架构和实施管理能力。

而在三级认证体系中，我们将帮助学员了解金融科技行业前沿技术及应用，包括数字化转型、数据化运营、数据中台、开放银行等，让学员对行业发展趋势有较准确的理解、分析、判断和洞察，能够在所从业的细分金融科技领域就金融科技技术应用有较深入分析，具备较强的解决方案架构、行业分析、技术论证和项目管理决策能力，并具备创新意识和创新能力。