机器学习如何应用于金融领域? - 简书
机器学习如何应用于金融领域?
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在此特此声明：一下所有链接均来自互联网，在此记录下我的查阅学习历程，感谢各位原创作者的无私奉献 ！ 技术一点一点积累，很多知识不是看一次就记住了，需要深入去理解，在实际开发中去进一步领会 再待我技术上一个层面时，也会把自己理解的技术点分享出来！ 启动页相关 iOS启动时如何...
用两张图告诉你，为什么你的 App 会卡顿? - Android - 掘金Cover 有什么料？ 从这篇文章中你能获得这些料： 知道setContentView()之后发生了什么？ ... Android 获取 View 宽高的常用正确方式，避免为零 - 掘金相信有很多朋友...
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前些日子从@张鑫旭微博处得一份推荐(Front-end-tutorial)，号称最全的资源教程－前端涉及的所有知识体系；有粗略查看，果然“叹为观止”，至少比想象中涉猎丰富许多；果断有Fork了来：Front-end-本就有收藏&分享欲，这种事儿早期也想做了...
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冰冻三尺非一日之寒，有缘三生非一时之欢，相知相守相伴一世情缘，知人知心知己似水流年。当你觉得冻脚的时候，其实脚已经冷了许久，只是你的感觉被麻木的迟钝了而已。当你觉得心痛的时候，其实心已经凉了许久，只是你的期许，你的希望，还保留着一丝侥幸，总渴求着云开日出，总奢求着柳暗花明。...
仗着今年吃过几次或购买或赠送的樱桃，斗胆写个攻略。
樱桃分大樱桃，小樱桃两类。大樱桃，又叫车厘子，是从英文”cherry“直译过来的。小樱桃，有个别地方又叫土樱桃；大概是为了区分大樱桃这种洋品牌而命名的吧，特点是皮薄柔软，味甜，极不耐运输。小樱桃很多人没有吃...
嘛糊是安徽省北部的一种小吃，产自阜阳地区，流行于太和县。即使是在安徽省内，也很少有人吃到。嘛糊是一种用大米粉煮制而成的糊状小吃。一般，大米粉只可煮成七、八成熟，煮过头还有不到都非常难喝。 单纯的嘛糊并不好喝，而要在制作嘛糊过程中加入大量大豆面，而且要有很好得比例，稍微不匀称...
失败的人有各自的短板，成功人却有着相似的理念。在了解柳比歇夫时间统计法之前，秋叶老师本来就有时间管理的习惯，他与柳比歇夫在这方面虽然很有共鸣，但秋叶老师探索出一个适合自己的时间管理方法。 首先得定个伟大的目标。伟大的目标可以让你跳出自己狭小的世界，探索未知的精彩。伟大目标让...后使用快捷导航没有帐号？
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机器学习应用到金融量化交易领域要学些啥？
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应用到金融量化交易领域要学些啥？
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数理金融，计算机编程等等，可以找找量化投资方面的资料了解一下。
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这条路太难了，找个类似的公司呆一段时间可能进步较大。
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数据分析，编程，数据处理，可以用在行情分析上吧
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好像和楼上说的差不多，算法的效率是关键
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我也在学习这个，有什么好的方法分享下
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我也在学习 有朋友一起研究下 感觉很乱啊
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一张图看懂金融科技在不同领域内的应用
一张图看懂金融科技在不同领域内的应用
东十条 | 未央团队
本文共1311字，预计阅读时间26秒金融科技顾名思义，是金融和科技的结合，我们将科技定义为大数据和算法的结合，从流程上来说可细分为数据采集、数据存储和算法。
大数据的概念从四五年前开始火爆，最近更是频繁进入众人视线，然而大数据究竟是什么？业界常用的大数据的定义为4个V，分别是Variety（多样化）、Volume（数据量）、Velocity（速度）和Value（价值）。
大数据并不是一个新名词，也不是最近才被大规模商业化，早期银行等金融机构已将大数据用于反欺诈、反洗钱和管理黑名单。而近年来大数据的使用场景递增是在计算机的存储能力和运算能力大幅提高的背景下发展起来的。由于数据量持续增多，数据结构趋于多样化，因此数据挖掘和数据清洗、处理是很重要的工作。
社交网络，用户行为数据和GPS数据等为我们提供了广泛的非结构化数据，而手机等传感器的数量增加为我们提供了持续的数据来源。大数据的来源一般可分为两类，一类是中心化收集的数据，另一类是去中心化收集的数据，也为众包数据。前者较典型的是运营商数据，后者比较典型的是GPS数据。众包数据在大数据发展历史中起到重要的作用，提高了大数据的量级和效率，特斯拉虽然在自动驾驶技术上从时间来看比谷歌较晚起步，但是由于其已大规模投入生产和使用，每一辆车的驾驶数据都可反馈并对自动驾驶模型进行优化，从数据和模型优化角度来说可能更具优势。
金融科技的应用层面
从应用层面来看，金融科技实质是利用大数据和算法做判断、预测和优化。大数据和机器学习是用来预测未来，深度学习算法是加速大规模数据分析并使其自动化的关键工具。在金融领域，大数据和算法最广泛运用的是授信领域。金融机构收集关于用户的广泛数据并基于一定的算法对用户进行反欺诈和风险定价。金融机构的相对优势就建立在数据量和算法的更新上，数据量的累积能够优化金融机构的算法模型，而算法模型的优化能够带来好的用户服务体验，好的体验能够吸引更多的客户，在此基础上，金融机构能够实现数据-算法-客户-数据的闭环。
我们根据大数据和金融可结合的领域，制作了以下图表。其中，上表是最近比较讨论比较火热的科技名词，下表是科技和金融业务结合的应用。
图一：2016年科技热词
图二：金融和科技结合在不同领域的应用
大数据的监管建议——关于隐私和不公正
随着大数据收到关注和商业化的运用，我们也需要关注金融机构运用大数据的伦理和法律问题：隐私和不公正。在大数据的量呈爆发性增长时，围绕个人的数据量和维度会越来越多，如果未获得用户授权，或者被授权方没能对数据进行保护，则可能被黑客盗用而进行违法行为。由于数据清洗，数据转化和模型构建和最优化目标的选取涉及人为决策行为，大数据决策的结果不能照成不公正。金融机构不能过度依赖于大数据，不能认为大数据和机器学习一定能带来中立、无偏差的结果。
大数据的应用和价值的挖掘不能以牺牲个人隐私和公正性为代价，应通过严格的执法和行业的自律，确保大数据在产权清晰、权利保障有效和结果公正的框架下发挥更大的价值，大数据才会拥有健康的未来。我们期待未来会有更多金融和科技结合的领域出现，实现真正的普惠金融。
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一级市场金融信息和系统服务提供商
聚集全球最优秀的创业者，项目融资率接近97%，领跑行业以金融科技践行普惠 ，一文看懂京东金融如何将AI应用到风控领域
2017年开始，人工智能在金融、医疗、教育等各行业全面渗透，“人工智能+”时代全面开启。在金融行业，人工智能凭借机器学习等优势，将对金融产品、渠道、风控、授信、决策等带来深刻的影响，推动财富管理智能化及个性化体验，成为业界瞩目的焦点。
在推动金融普惠的过程中，无论是传统金融机构、互联网金融机构还是金融科技公司，通过对人工智能等新技术的运用，能够帮助降低金融服务成本，提升服务效率，并真正有效地将风控系统量化衡量，使得金融变得规模化、可得性更高，加快普惠金融的步伐。
在，京东金融作为金融科技的最早提出者，依托其天然的大数据等优势，引领了行业科技创新及应用潮流。2017年，京东金融宣布在大数据、机器学习、人工智能等领域，未来三年资金、资源投入每年增长幅度不低于100%。目前，京东金融已将人工智能技术嵌入支付、消费金融、供应链金融等各项业务，风控体系优化成效显著，客户体验也更加高效、智能。
在支付领域，京东金融依靠机器学习、深度学习、统计计算、大数据学习等人工智能技术，有效保护用户信息和财产安全。在用户注册、登录、浏览环节就可以提前判定好人和坏人，剔除坏人、保护好人，防止欺诈行为的出现，为之后的下单、支付、交易等关键环节降低风险。比如，在用户浏览环节，京东金融对用户的风险判定准确率较传统支付风控决策系统提高数倍。
在消费金融领域，京东金融以大数据风控为基础，融入“数据+风控模型+算法”的思想，真正有效地将风控系统量化衡量。基于大数据风控，京东消费金融将前端销售升级为在线实时自动信贷工厂模式，并应用于反套现、反欺诈，打击黑产等各方面。
以京东“白条”为例，在授信方面，人工智能技术可以提前过滤剔除互联网恶意用户、社会失信用户、金融失信用户，从风险预测、量化营销、用户洞察、大数据征信对用户继续进行筛选形成白名单。在反欺诈方面，京东“白条”在账户登录、激活、交易、信息修改等全流程环节监控，对每次账户行为进行后台安全扫描，实时计算，识别恶意行为及高风险账户和订单。另外，还可以通过设备指纹、生物探针和行为序列、模式识别等多项先进智能技术，深度理解用户行为，对账号异常登录和交易行为进行实时、多维度、动态校验。
除此之外，京东金融在供应链金融领域，依靠信息流、物流、资金流等大数据优势，利用大数据算法和技术尤其是机器学习、社交网络、知识图谱等，已经打造对公信贷领域的人工智能风险决策体系。在银行业信用风险管理体系的基础上，结合供应链金融业务特征，利用大数据手段，对传统信用风险管理进行创新研究，经过3年多的积累和沉淀，逐步形成为企业信用风险管理、交易信用风险管理、商品价值管理以及关联关系风险管理四个层次。从智能化风险识别、风险计量，到立体化企业风险决策体系，形成了精准、高效、智能的信贷业务风险解决方案。
另外，京东供应链金融还在图形数据库、图论研究、知识图谱、自然语言研究等新领域不断探索和创新，希望能够在企业图谱、舆情监控、关联关系识别、违约传导等方向，将人工智能实际应用到供应链金融业务的信用风险管理体系中。
一直以来，金融科技都是京东金融的战略定位，也是未来战略的重心，以人工智能为代表的技术和数据则成为京东金融做金融科技的一大基础。当下，京东金融正在加速抢筹人工智能风口，让个性、高效、颠覆式的用户体验成为可能，深刻影响着金融行业的变革，用行动实践普惠金融理想。
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