机器学习在金融领域中的应用

机器学习
Sophon Base作为企业级一站式数据科学平台,支持数据管理、可视化建模、编程式建模等功能模块,包含完备统计、机器学习、深度学习算法,覆盖从数据接入、数据预处理,到模型训练、模型部署、监控运维机器学习模型全生命周期流程

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随着人工智能技术飞速发展,机器学习已被广泛应用于诸多领域,如医疗保健、金、教育、自动化、交通、航空航天、安防等等,机器学习已经成为各个领域中重要应用技术之一。机器学习应用场景医疗保健:机器学习、信用评估、欺诈检测等方面。银行和其他金融机构使用机器学习技术来预测贷款违约情况、股票市场走向等,可以很大程度上提高市场决策的确性。教育:机器学习可以用于学生学习成绩预测和推荐学习资源。通过统计学习可用于预测疾病发展、诊断和治疗决策,以及为医疗保健提供个性治疗方式。例如,可以通过机器学习技术对病人大量数据进行分析,找到病人特点和趋势,提醒医生采取相应治措施。金融机器学习可以用于风险管理预测和分析,以提高道路交通运输效率和安全性。航空航天:机器学习可以用于飞机自主控制、机器人探测、无人机等,以帮助机械设备更加智能地进行操作。例如,无人机执行任务时使用机器学习技术来自主决策和规划路径,以避免与其他系统发生冲突。安防:机器学习可以帮助监视和控制系统进行自动识别和响应异常情况。例如,视频监控中使用机器学习技术自动识别人面部特征,预测并通知安全团队。
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金融机器学习
金融机器学习是将机器学习应用金融领域,通过算法和数据分析来提高金融服务和产品效率和准确性。金融机器学习应用范围包括风险评估、投资组合优化、信用评估、反欺诈、高频交易等领域金融机器学习技术核心是数据挖掘和算法优化。通过收集大量金融数据,如财务数据、交易数据、市场数据、社交媒体数据等,运用机器学习算法,从中发现隐藏模式和规律,并据此进行风险控制和预测。金融交易方面,金融机器学习可以提供更高效、更精确交易策略。利用深度学习、强化学习等算法,可以短时间内对大量数据进行分析,帮助投资者更好地理解市场动态和趋势,制定更科学投资计划并提高收益。风险控制方面,金融机器学习可以通过据关联来检测欺诈行为,提高交易安全性。金融机器学习已经成为金融服务和产品重要组成部分,提供了从数据中获得洞察力、发现规律、提高效率、降低成本、减少风险、提高客户体验等多方面的优势。随着数据积累和算法不断优化,金融机器学习技术应用前景将更加广泛。数据分析和预测,实现风险分析和预警。信用评估方面,机器学习可以自动化信用评分过程,并利用多维数据模型为客户提供更加准确授信策略。同时,反欺诈方面,机器学习可以通过分析交易行为、用户画像和数
垂类大模型是专注于特定领域大模型,多个领域中展现出了广泛应用前景。垂类大模型主要应用几个领域:1.医疗健康疾病诊断与治疗:垂类大模型通过分析医疗图像、医疗记录等数据,提供准确诊断和治疗建议。药物研发:药物研发领域,垂类大模型能够加速药物研发过程。2.金融服务风险评估与控制:垂类大模型金融领域应用主要体现在风险评估和控制方面。个人金融规划与信贷评估:此外,垂类大模型还可以根据用户控制和生产优化。4.教育精准教学与个性化学习:垂类大模型教育领域应用推动了教育模式变革。5.其他领域供应链管理:垂类大模型供应链管理中也发挥着重要作用。农业:农业领域,垂类大模型可以通过财务状况、投资目标和风险承受能力等因素,为用户提供个性化理财规划。信贷评估方面,通过分析申请人信用记录、资产负债状况等信息。3.制造业质量控制与生产优化:制造业中,垂类大模型被广泛应用于质量分析农田土壤、气象和生长情况等数据,为农民提供农作物生长预测和管理建议,提高农田产量和质量。同时,还能通过病虫害预警等功能,帮助农民提前采取防治措施。
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大模型应用
大模型应用在许多领域中都发挥着重要作用。以下是一些特定领域中大模型应用:自然语言处理:大模型自然语言处理领域中应用包括机器翻译、文本生成、语音识别和语音合成等。这使得人们能够更有效地与计算机进行交互,以及更快速地获取和处理大量信息。计算机视觉:大模型计算机视觉领域中应用包括图像分类、目标检测、图像生成等。这使得机器能够更好地理解和解释现实世界中视觉信息。推荐系统和广告推荐:大模型语言模型应用,成功实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营生产中应用大语言模型和大模型持续提升。除此之外,星环科技行业首先推出了两大行业大模型:服务于金融行业星环金融大模型无涯,以及大数据分析大模型SoLar“求索”。分析病例数据来预测疾病进展。金融服务:大模型可以帮助银行和金融机构更好地进行风险评估和欺诈检测,例如通过分析用户金融行为来预测欺诈行为。自动驾驶和机器人技术:大模型可以帮助汽车和机器人更好地理解环境和做出智能决策,例如通过分析图像数据来识别道路上障碍物或者通过分析用户行为数据来预测用户意图。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己专属大模型星环科技行业内首先提出行业大模型应用创新场景,推出
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金融知识图谱
金融知识图谱是一种基于图谱金融知识表示和建模方法,知识图谱以图形式描述了金融领域中实体、属性、关系以及实体间复杂语义关系,从而为金融领域自然语言处理、智能决策、风险控制等应用提供了有力金融领域中各种实体和关系,从而提供全面的金融知识。金融知识图谱应用非常广泛,主要包括以下几个方面:智能投顾:基于金融知识图谱和自然语言处理技术,为用户提供个性化投资建议和风险评估,实现智能化支持。金融知识图谱主要由节点和边组成。节点通常代表金融领域中实体,如金融产品、金融机构、投资者、交易、市场等。边则表示实体间关系,如购买、投资、交易、借贷等。通过节点和边,金融知识图谱能够清晰地描述、个性化投资服务。智能风控:通过对金融领域中实体和关系进行全面的分析和挖掘,发现潜在风险点和风险路径,实现对金融风险智能化识别和控制。智能客服:基于金融知识图谱和自然语言处理技术,实现对金融领域中各类问题智能化解答,提高客服效率和用户满意度。金融监管:通过对金融领域中各类实体和关系进行全面的监管和分析,发现潜在违规行为和风险点,为金融监管提供有力支持。金融知识图谱是金融领域中一项重要
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机器学习应用
推荐、内容推荐等。医疗诊断:机器学习可以应用于癌症诊断、疾病预测等。金融风控:金融领域机器学习被用于欺诈检测、信用评估等。工业制造:质量控制、异常检测等方面,机器学习也有着广泛应用。自动驾驶:这是机器学习令人兴奋应用之一,机器学习被用于视觉感知、路况识别等。游戏智能:游戏领域机器学习被用于游戏AI、机器人足球等。网络安全:机器学习可以应用于恶意代码检测、网络攻击识别等。环境保护:机器模型可以通过数据来推断规律和模式,并用于预测、分类、识别等任务。机器学习应用非常广泛,包括但不限于以下领域:图像识别:这是机器学习常见应用之一,用于识别物体、人、地点、数字图像等,例如在人脸识别、图像检索、物体跟踪中应用。语音识别:机器学习被广泛应用于自动语音转换为文字场景,例如在我们使用微信、QQ时,可以通过语音输入,然后转换为文字。推荐系统:电商、社交媒体等平台中,机器学习被用于商品机器学习是一种利用统计学和计算机科学方法来让机器具备从数据中学习、进化和改进能力。它是人工智能领域一个重要分支。机器学习目标是设计并开发能够通过学习和自适应实现任务算法和模型。这些算法和
领域大模型是指在特定领域中经过大规模数据训练深度学习模型。这些模型特定领域数据集上进行训练,以针对该领域特定任务进行优化。领域大模型目的是为了提高模型特定领域性能,使得处理该领域问题时更加准确、高效。领域大模型发展源于对深度学习算法深入研究和对大规模数据充分利用。随着数据集不断扩大和计算能力提升,训练更大规模模型已经成为可能。这些模型语音识别、自然语言处理、图像识别等领域取得了显著成果。领域大模型通过深度学习方法对大量数据进行训练,能够各个领域任务中取得出色表现。虽然面临一些挑战,但随着硬件技术不断进步和算法不断优化,领域大模型将在未来得到更广泛应用和发展。金融领域大模型星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式构建,实现Financial-Specific-LLM训练,推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型事件驱动与深度图引擎,实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播,进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度智能投研新范式。
人工智能大模型是指在机器学习和人工智能领域中,具有大规模参数和复杂计算结构模型。这些模型基于深度神经网络构建,参数量通常达到数十亿甚至数千亿个。它们能够处理大规模数据,执行复杂任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。大模型发展历程显示了其处理复杂问题上优势。随着数据量增加和模型复杂度提高,传统机器学习方法逐渐显得力不从心。而大模型凭借其强大计算能力和智能决策能力,各个领域取得了显著成果。以星环科技无涯为例,这是一个拥有数十亿参数大规模语言模型。通过海量文本数据上进行无监督学习,无涯能够理解和生成人类语言,实现多种自然语言处理任务,包括但不限于文本生成、问答和翻译。星环科技无涯·问知InfinityIntelligence,是一款基于星环大模型底座,结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源企业级垂直领域问答产品。
金融领域是大模型应用一个热门领域,大模型可以通过深度学习机器学习等技术来处理和分析,提高金融行业效率和精度。以下是模型金融业中应用:风险管理:大模型可以通过对历史数据分析和学习,来预测。客户服务:大模型可以通过对客户数据和历史行为分析,了解客户需求和偏好,从而提供更加个性化客户服务。星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定业务逻辑,星环科技能力。无涯擅长处理金融量化领域各类问题,诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理上都具备强大理解和生成能力。第二,实现事件复盘分析与推演,贯通宏观行业和大类资产分析逻辑。能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘、传播和推演。第三,构建六类大模型基础因子集,支撑复合因子策略体系,能够生成策略因子集合,构建立体归因解释体系。星环科技长期深耕金融领域,服务大量金融行业客户,积累了上百万金融专业领域语料;基于星环科技对图数据库、深度图推理算法技术,形成了大规模高质量金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域大语言模型坚实底座。
利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心,为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比,PaaS模式采取集约化部署,能大大提高资源利用率;可为开发人员提供隔离的租户环境,灵活选择所需大数据与AI能力,进行探索分析和数据挖掘。技术中台:统一资源管控,灵活资源分配,快速资源申请与部署。数据中台:全量数据接入;面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台:基于人工智能、深度学习的算法模型,支撑业务分析、评估、与决策。业务中台:采用微服务架构,串联系统功能,打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据,基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测,支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用,实现行车调度精细化,促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座,星环科技助力政府、金融、能源、...
图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接,具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品,星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的...
数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件,是信息系统的基础、信息安全的基石,因此,数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键,自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早,在国内市场内占领了一定先机,企业经过信息化的长期积累和革新,基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品,必须对应用代码进行大量修改,各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造,这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持,降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展,在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代,除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力,首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言,尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示,“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此,这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好,但没有体系化的...
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数字政府建设
近日,领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜,梳理出数字政府领域领先的技术供应商,评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商,成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域,星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑,归集业务数据,优化业务流程,治理出有价值的数据资源,进行专题分析沉淀数据资产,服务部门之间数据共享与业务协同,服务领导决策与政策制定,服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用,助力构建数字化政府,提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑,将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集,构建三级数据共享交换体系,保障数据安全,支撑“一网通办”等数据服务能力。此外,根据不...
星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用:广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台,实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态,实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务;PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成,为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑,未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台;SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用,并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用,跟水电比较像,比如区域监控中心一体化大数据应用...
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边缘计算平台
在边缘计算领域,星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识,我国也高度重视边缘计算的发展,积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...
星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题,助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期,提供多种开箱即用的工具,方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作,可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构,为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、...
随着科技和信息技术的快速发展,时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时,国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品,不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现,同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能,在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。产品优势原生空间:时空数据类型,针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准:提供丰富的分析函数,具备复杂分析挖掘能力。支持SQL:基于SQL完成空间分析和轨迹分析,降低产品使用门槛。兼容Po...
企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素,包括以下几点:数据集规模:如果需要处理大规模的图形数据,应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求:不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同,应根据实际需求选择。性能和可扩展性:不同的图数据库性能和可扩展性有所不同,应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度:选择使用支持程度好的图数据库,可以得到更好的技术支持。维护和成本:选择维护成本低、方便使用的图数据库,能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时,应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用...
近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数据跨境活动日益频繁,数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全、自由流动,国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》,9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度,然而企业在具体落地方面,还存在诸如数据分类分级;重要数据识别、存储、管理;数据安全监督;敏感数据防泄露等实际困难,国内迫切需要落实数据安全出境的企业。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,构建明日数据世界。在数据安全与流通方面,星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业,星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案,为企业提供数据跨境一站式服务,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例,针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据,但是没有资产地图;缺乏数据分类分级策略;缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护;需要敏感资产风险评...