Inspur Group의 Bian Songhua: 금융 기술의 발전은 5개 부문을 포괄합니다 | 2020 New Area Summit

8월 28일 베이징에서 "2020 New District Potential Blockchain Technology Finance Summit"이 개최되었습니다. 이 서밋은 Huobi Group, 36kr 및 Odaily가 공동 주최하고 Behelix & HBTC가 후원하고 ChainUP이 전략적으로 후원하며 PayPal Finance, Conflux, BitUniverse, WaykiChain, XnMatrix, Hashi가 공동 후원하고 Technology, Mixpay, COCOS, 상하이 디이.

펀드, 증권, 은행, 업계 대표 등 금융기관의 권위 있는 전문가와 교수들이 모여 금융기술에 대한 새로운 정보를 공유하고 블록체인의 미래 가능성을 모색했습니다. (정상 회담의 비디오 재생을 입력하려면 클릭하십시오.）

8월 28일 베이징에서 "2020 New District Potential Blockchain Technology Finance Summit"이 개최되었습니다. 이 서밋은 Huobi Group, 36kr 및 Odaily가 공동 주최하고 Behelix & HBTC가 후원하고 ChainUP이 전략적으로 후원하며 PayPal Finance, Conflux, BitUniverse, WaykiChain, XnMatrix, Hashi가 공동 후원하고 Technology, Mixpay, COCOS, 상하이 디이.정상 회담의 비디오 재생을 입력하려면 클릭하십시오.~에 의해아침에,Bian Songhua, Inspur Group Tianyuan Big Data Credit Management Co., Ltd. 최고 위험 관리 전문가

~에 의해

"신용 조사 분야에 블록체인, 빅데이터, AI 통합 적용" 

주제에 대해 연설하십시오.

Bian Songhua는 현재 금융 기술의 발전은 기본적으로 데이터 정렬 플랫폼(데이터 거버넌스, 데이터 관리, 인덱스 처리), 기능 처리 플랫폼(알고리즘 지원, 모델 교육, 기능 관리), 모델 관리 플랫폼(모델 관리) 등 5개 부문을 다루고 있다고 말했습니다. , 모델 반복, 모델 출력), 비즈니스 정책 엔진(정책 규칙 관리, 규칙 세트, 전체 라이프사이클 관리, 버전 제어), 지능형 모니터링 및 반복(온라인 모니터링, 자체 반복).

다음은 Odai에서 편집 한 Bian Songhua의 라이브 연설 전문입니다. 즐기십시오 ~

지도자, 동료, 손님 여러분, 오늘 제 연설의 주제는 신용조사 분야에서 빅데이터 AI 블록을 포괄적으로 적용하는 것입니다. 저는 Tianyuan Big Data Company에서 위험 관리를 담당하고 있기 때문에 손님들이 빅 데이터, AI 및 블록체인 기술에 대해 토론하는 것을 봅니다.사실 모두가 결국 하는 것은 신용입니다.

주로 네 부분으로 나누어 간략하게 소개하는데, 첫째는 신용조사의 발전배경과 동향, 둘째는 신용조사 분야에서의 금융기술의 응용, 셋째는 천원핵심기술, 넷째는 신용조사 분야이다. Tianyuan University입니다.데이터 제품 시스템입니다.

이제 모두가 한 가지를 해결하기 위해 빅 데이터, AI 및 블록 체인을 수행하고 있습니다. 업스트림 및 다운 스트림, 심지어 중간에서 완전하고 안정적인 정보 전송을 달성하는 것입니다. 우리가 진정으로 원하는 것은 빅 데이터, AI 및 블록체인 기술을 사용하여 온라인, 디지털 및 지능을 강화하고 실현하는 것입니다.

먼저 빅데이터에 대해 이야기하자면, 빅데이터는 최하위 계층이고, 모든 것은 데이터의 집합을 위한 것입니다. 두 번째는 기계 학습 기술, 신경망 기술 및 딥 러닝 기술을 포함한 AI입니다.데이터 마이닝 및 모델링은 AI와 불가분의 관계입니다. 세 번째는 블록체인으로 추적성과 변조가 불가능한 특성을 가지고 있으며 AI의 알고리즘과도 불가분의 관계입니다.

우리의 목적은 전체 신용 감독 프로세스를 최적화하는 것입니다. 우리는 전체 금융 기술의 현재 발전이 네 가지 방향을 중심으로 진행되고 있음을 알 수 있습니다.

첫 번째는 JD Digits 및 Sinochem을 포함한 지능형 위험 제어이며 기본적으로 위험 제어에서 자신의 길을 가고 싶어합니다.Tianyuan Big Data는 지능형 위험 제어에 대한 자체 수명 주기 플랫폼 관리를 수행합니다.

두 번째는 신용 평가입니다.지능형 위험 관리는 재무에 더 편향되어 있고 신용 평가는 기업 수준 또는 비즈니스 분야에 더 편향되어 있습니다.

세 번째는 공급망 금융입니다.블록체인을 하는 사람들은 공급망 금융으로 이동하고 있다고 생각합니다.우리는 전체 공급망의 업스트림 및 다운스트림 데이터 추적성을 실현하고 동시에 분산될 수 있기를 원합니다.

네 번째는 고객 마케팅입니다 빅데이터의 신용 모델을 사용하여 고객 확보 비용을 줄이고자 합니다.

현재 개발에는 다음과 같은 5개 섹션도 포함됩니다.

첫째, 데이터 거버넌스 플랫폼 현재 많은 대기업들은 데이터 거버넌스를 하는 대·중형 플랫폼 개념을 가지고 있다.

둘째, 알고리즘 지원, 모델 교육 및 기능 관리를 포함한 기능 처리 플랫폼입니다.

셋째, 모델 관리 플랫폼 모델 관리 플랫폼을 통해 전체 AI 알고리즘으로 구축된 모델을 관리하고 출력해야 한다.

넷째, 비즈니스 전략 엔진, 모든 모델링 및 알고리즘은 비즈니스 시나리오를 통해 서로 다른 규모로 결합되어야 하며 마지막으로 전체 수명 주기 관리가 필요합니다.

다섯째, 지능형 모니터링 및 반복.

다음으로 Tianyuan 빅 데이터 제품의 핵심 기술을 소개하겠습니다. 이제 우리의 데이터 팩터리는 11개 계층의 데이터 거버넌스를 달성했습니다. 맨 왼쪽은 인터넷의 디지털 정부이며, 데이터에는 정부와 인터넷 데이터가 포함되어 있으며 오랜 기간 동안 수집, 처리 및 축적됩니다. 방금 Sinochem은 산업 협회 데이터를 공유할 수 있다고 말했습니다. 전체 처리를 수행하는 것은 지표 라이브러리입니다. 지표 라이브러리의 핵심 부분에는 우리가 처리할 재무 지표와 비재무 지표가 모두 포함됩니다. 마지막으로 기능 라이브러리를 수집하고 기능 라이브러리라고 하는 다양한 시나리오에 대한 모델을 통해 지표를 실행합니다.

더 중요한 부분은 피처 엔지니어링이라고 합니다.현재 전체 피처 센터에서 먼저 피처를 선택해야 합니다.여기서 해당 알고리즘을 사용하여 피처를 마이닝하는 것을 볼 수 있습니다.모델 구축 부분에서 모델 피팅을 수행해야 합니다. 모델 구축, 피팅 및 회귀가 있습니다. 전체 스코어카드의 설정과 데이터의 변환은 모두가 신경쓰는 부분이고, 대형 평가회사는 어느 정도 비중이 있습니다.

AI는 샘플과 알고리즘을 통해 전체 학점 시스템을 변경하고 최종적으로 이 실시간 스코어카드를 구축합니다. 사용자의 역학에 따라 적절하게 조정할 수 있으며 이는 매우 큰 변화입니다.

다음은 제품 시스템을 소개하며 일방적 공간, 결합 공간 및 생태 공간의 세 가지 주요 개념을 제안합니다.

일방통행 공간에서는 전통 은행들을 볼 수 있다.자기 소유 상품 모음에는 신용 상품이 포함되며, 그 중 방카슈랑스는 이미 펀드 회사를 포함하여 깊이 있는 협력을 하고 있다.

결합공간은 금융상품의 집합체로서 보험회사에는 보험과 자산관리가 있고 전통회사에는 신용과 자산관리와 투자가 있고 펀드회사에는 펀드 자산관리가 있다 이 부분은 상품을 조립한 후에 열 수 있다 .