金融专业论文选题-人工智能加速金融服务| 11.24在线研讨会
随着云计算、大数据、人工智能等技术的成熟,它们与金融产品和服务场景的融合越来越紧密。借助人工智能技术(包括深度学习、机器学习、自然语言处理等)和高性能计算平台金融专业论文选题,金融服务机构正在加强智能风控、精准营销、获客、智能客服、算法交易和投资组合优化。数据驱动的方法,以保持行业进步和竞争优势。
为探索人工智能在金融服务行业的应用和发展方向,DDN将于11月24日下午(三)周)举办线上研讨会,邀请国内金融学者和行业技术专家分享金融服务最典型的AI应用和行业实践经验金融专业论文选题,以及如何规划AI应用的IT架构。如果你关注AI在量化交易、智能投研、金融大数据处理、AI IT架构等方面的应用应用程序,你一定不要错过!
会议时间表
2021 年 11 月 24 日
本次研讨会将邀请来自金融科技公司、投资公司、银行、保险、证券、期货等机构的CTO、CIO、IT经理和系统经理、量化分析师、数据科学家、AI/机器学习/计算/存储/IT架构师参加会议期间,欢迎您免费注册!
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客人资料和报告摘要
张春新
复旦大学泛海国际金融学院学术副院长兼金融科技研究中心主任
张春新博士现任复旦大学泛海国际金融学院金融学教授、金融科技研究中心主任、香港中文大学客座教授。张教授的主要研究领域包括金融科技、投资、企业金融等,曾获美国国家荣誉学者称号。在of、of、of、of等国际知名期刊发表多篇论文。 张教授于2003年获得加州大学伯克利分校金融学博士学位。在此之前,他获得了金融学学士学位以及宾夕法尼亚大学沃顿商学院和工程与应用科学学院的电气工程学士学位(1998 年)。
报告主题:人工智能在金融服务行业的应用现状及发展趋势
报告摘要:人工智能已经渗透到各行各业,从精准营销到社交媒体,从交通运输到通讯,金融行业也不例外。人工智能和大数据在获客与客户服务、成本与风险管理等方面得到广泛应用,并取得一定成效。同时,信息不对称和相应的投资策略也得到了很大的改善。可以说,AI重新定位了整个行业的重要指标和盈利模式。本报告基于复旦大学泛海国际金融学院近三年对行业本质的持续追踪,结合学术研究、行业专家知识、
杨志磊
DDN销售总监
杨志磊先生负责DDN在中国高性能计算、生命科学等高速数据访问和处理领域的营销和业务拓展。负责磁盘存储、并行文件系统、备份容灾、虚拟化、高性能计算系统设计。拥有丰富的产品和技术实践积累,具有深厚的用户、行业、渠道开发和项目管理经验。杨先生在存储领域拥有超过20年的经验。在加入DDN之前,他还担任全球交换设备领先者在中国的首席代表和技术总监,并参与了国家863计划(深圳联想)。腾7000、等HPC系统的设计、安装及优化
报告主题:DDN高性能存储在金融服务行业的应用案例
报告摘要:金融服务业对数据分析和模型计算的需求越来越大。DDN与合作伙伴打造的面向金融应用需求的解决方案,已逐步应用于全球对冲基金、投资银行、风险投资公司、证券等领域。登陆保险公司、零售银行和在线支付公司。本报告分享了金融领域DDN高性能存储解决方案的几个案例,展示了DDN解决方案的特点和技术优势。
太子场
北京智速科技有限公司CEO
王子天拥有博士学位。来自北京大学金融专业论文选题-人工智能加速金融服务| 11.24在线研讨会,专注于人工智能、金融建模和量化交易。10年量化交易系统研发经验,参与过100多家量化机构的调查,熟悉中国量化行业。2018年创立北京智速科技有限公司并担任CEO。现任中国科学院网络信息中心客座研究员。2009年获“北京大学信息学院十大学术杰出学者”称号。许多文章已发表在国际经济学和信息学杂志上。2010年至2016年,主持的多项研究与实践项目荣获人民
报告题目:量化交易:技术、案例与实践
报告摘要:本报告介绍了量化交易与主观交易的关系、量化投资的核心目标、中国量化投资行业的发展路径,并介绍了量化投资与高性能计算如何深度融合,通过量化投资创造超额收益。实际案例。
赵凡
英伟达中国金融领域高级解决方案架构师
赵凡博士主要负责协助英伟达的金融客户构建大数据分析和人工智能的软硬件系统解决方案,并为金融领域的相关客户和服务商提供技术支持。
报告主题:人工智能在量化投资研究领域的应用
报告摘要:如何对金融市场进行建模并获得超额收益一直是证券研究的热门话题。近年来,随着人工智能的广泛应用,越来越多的研究人员尝试使用人工智能技术对金融市场进行建模、预测和交易。本报告将简要介绍机器学习、NLP、强化学习等技术在量化投资研究领域的应用。同时,围绕量化投资研究的技术要求,简要介绍英伟达的相关软硬件生态。
傅杰
财富 500 强保险集团的 IT
傅杰先生就职于一家世界500强保险集团的IT部门,在基础设施规划、设计、实施和运维方面拥有20年的经验。同时,他还是保险IT圈媒体公众号“落风探”的首席撰稿人。
报告主题:人工智能应用的IT架构规划
报告摘要:本报告首先介绍了人工智能(AI)应用对IT架构的需求和挑战,以及面向AI应用的架构与传统IT架构的区别。在回顾存储产品演进和预测未来发展趋势的基础上,从用户的角度提出了一些实用的存储选择建议。
李凡
DDN存储解决方案架构师
李帆先生在存储行业拥有近20年的从业经验,专注于人工智能、高性能计算和大数据领域的存储产品解决方案,在大规模数据的设计和构建方面拥有丰富的实践经验贮存。
报告主题:DDN存储架构与金融行业解决方案
报告摘要:随着“大数据+AI算法”时代的到来,金融服务行业的量化交易已经从简单的“算法+数据库”发展到“机器学习+深度理解”的状态。DDN高速并行存储解决方案结合AI加速计算单元,可以提高计算效率,更好地帮助客户解决困难,迎接挑战。
徐攀西
上海雅捷信息技术有限公司GPU数据库产品总监
徐攀西先生在雅捷信息主要负责GPU技术研发、高性能大数据产品开发、金融大数据解决方案。徐先生毕业于武汉大学电子与通信工程专业,研究方向为GPU高性能计算。拥有十余年GPU开发经验,参与开发了一系列GPU相关的高性能软件产品,涵盖石油勘探、安全监控、数据处理等多个方向。
报告主题:GPU数据库在金融大数据中的应用
报告摘要:随着大数据时代的到来,企业客户数据爆炸式增长,随之而来的是以分布式数据库为代表的大数据技术的大规模应用。海量数据带来了数据IO和计算压力的指数级增长。GPU数据库旨在解决当前分布式数据库由于GPU硬件上的大缓存、高带宽、多核等优势,面临实时响应慢、计算能力有限以及大型集群造成的电源墙和IO墙。以及其他问题。尤其是在金融OLAP场景下,借助自主研发的GPU并行加速算法,结合已实现的众多案例,给出了大数据背景下通用GPU计算技术的全新解决方案。
关于 DDN 公司
(DDN)于1998年在美国洛杉矶成立,是全球最大的私有数据存储公司。其存储和数据管理解决方案在高性能计算(HPC)、人工智能(AI)、大数据和多云管理领域有市场。领先地位。DDN帮助企业、服务提供商、研究机构和政府部门更快地从数据中获取洞察力并产生更多价值。DDN为全球三分之二的顶级超级计算机提供存储和数据管理解决方案2022-2023,包括最快的超级计算机和最大的商业人工智能系统。DDN于2000年进入中国市场,中国总部和DDN全球十大技术中心之一位于上海。目前中国团队包括文件系统研发、售前/售后技术支持、销售和营销。中国本土技术团队具备全方位的设计、实施和服务能力,可提供从L1到L3的原厂技术服务。
文都管联院在预祝2021-2022一路长虹!