推进数据架构转型及智能化应用

<正>经过多年信息化建设,商业银行普遍积累了较大规模的数据,其内容也日趋丰富。随着大数据、人工智能等技术快速发展,数据资产价值凸显。开展数据治理、挖掘数据价值、推动智能化应用,成为商业银行推动经营管理变革,实现数字化转型的重要手段。工商银行主动顺应金融科技发展,     

人行成都分行金融综合统计大数据平台建设实践

随着大数据、人工智能等技术与金融行业的深度融合,金融科技给金融行业带来了革命性变化,传统的人民银行(以下简称“人行”)信息系统建设方式难以满足大数据时代下金融综合统计的履职要求。在这样的背景下,人行成都分行采用新一代的大数据技术框架,构建了金融综合统计大数据平台,完成了对银行机构的标准化存贷款台账等数据的全量采集,通过构建信贷主题、风险主题和宏观经济主题等数据集市,实现了统计监测的智能化和标准化,有效提升了成都分行金融综合统计等业务的履职效能。     

虚拟数字人重磅来袭,金融服务交互体验升级

近年来,互联网、大数据、人工智能等技术加速创新,日益融入经济社会各领域发展的全过程。"十四五"规划纲要为金融机构数字化转型奠定了总基调,国家推动人工智能产业升级的序幕已开启。结合VR、AR、MR技术,运用5G、人工智能等前沿科技打造的沉浸式、低延时和高拟真的虚拟世界元宇宙成为政府部门和科技公司的研究方向,基于人工智能、计算机图形学等技术研发的虚拟数字人作为元宇宙的重要组成部分开始逐渐在金融行业应用。     

大数据在金融行业中的应用研究

随着国际形势的发展,云计算、人工智能成为引领世界前进的动力,而大数据在其中发挥的作用不容小觑。本文基于大数据的发展,深入探讨其在金融行业中的应用范围、应用模式、应用场景等。研究显示,在大数据时代,大数据技术扩宽了数据来源渠道,完善了数据分析方式,以多种模式应用在传统金融和新金融业态中,在金融资源配置、精准营销、风险管控和创新方面有重要的应用意义。但数据安全度低、技术人才缺乏、技术创新难度大、数据开放度不足、产业环境差等成为制约大数据产业发展的重大问题。本文建议加强人才培养,建立数据监管机构和共享平台,扩大资金支持和技术创新,完善大数据产业环境以保障大数据持续、稳定发展,更高效、安全地为金融行业提供服务。     

人工智能的金融应用研究

人工智能是金融科技的主要驱动技术。基于人工智能的金融应用,促进了金融产品和服务模式的变革,在用户体验、金融机构效能等方面发挥了重要作用,是金融行业与科技领域深度融合发展的典范。但与此同时,人工智能作为新兴技术的成熟度与传统技术还有较大差别,在适配金融行业风险偏好上存在不少的挑战。本文对人工智能产业、金融应用进行了分析,并研究了人工智能应用的挑战,认同金融行业应用人工智能技术的趋势,建议金融行业在技术治理、应用管理、风险承担方面进行提升完善,守住金融安全底线。     

大数据在金融行业的应用

金融机构的重要作用之一是解决资金融通双方的信息不对称问题,作为新兴的信息技术,大数据的使用突破了传统金融机构解决信息不对称的方式,互联网金融借助大数据在信息挖掘、分析和预测上的强大功能,抢占传统金融业务、开拓新的市场需求。大数据在金融行业创造着重要的业务价值,随着大数据在金融行业中价值的发挥,金融体系也正在重构。究竟大数据在金融行业中创造了哪些重要的业务价值呢？传统金融机构、     

知识图谱在中小银行的应用研究

近年来,传统银行业经营模式受到巨大冲击,银行数字化转型压力日益凸显。随着金融科技创新发展日新月异,人工智能技术的商业化应用逐渐成熟,这为银行业尤其是中小银行提供了弯道超车的机遇。在人工智能领域,除了机器学习、深度学习等众所周知的技术外,还有知识图谱这项重要的分支技术。当下,随着人工智能技术对“让机器形成认知能力”的不懈追求和知识工程相关技术的日趋完善,知识图谱正逐渐成为人工智能的关键技术之一,在学术界与工业界掀起了研究与应用的热潮。     

人工智能赋能绿色金融高质量发展的途径和面临的挑战

近些年,由于人工智能技术的不断发展,金融行业可以通过人工智能提高大数据的分析能力,辅助绿色金融的投资,评估企业的绿色金融各项指标,抓取企业环境、社会和治理（ESG）报告的关键数据。金融是强监管的行业,人工智能技术的一些特性使得其在绿色金融领域的应用存在一定风险,其应用过程中给金融监管来带来挑战。本文分析了人工智能技术在促进绿色金融行业高质量发展的作用途径以及面临的挑战,提出应强化人工智能技术重要环节的监控、提高机器学习的可解释性、充分发挥人工智能技术的优势等建议。     

知识图谱在异常资金流分析中的应用研究

大数据技术已经成为防控复杂多变的经济犯罪的重要手段.面对大规模、异质多元、组织结构松散的资金流相关数据,利用图谱化思维抽取数据流中相关的实体、属性、联系,建立知识图谱,可以系统化地将数据进行有效组织与呈现.本文结合本体论设计资金分析中的实体分析与知识抽取方法,构建经济犯罪侦查大数据图谱模型框架,探索知识图谱对经济犯罪侦...     

大数据技术及其在互联网金融风险监测领域的应用

互联网金融行业不仅具有传统金融风险的一般属性,还受到产品创新风险、违规运营风险、流动性风险等多重风险因素的影响。本文基于对大数据技术特点以及互联网金融行业风险管理要求的分析,研究了大数据技术在推动互联网金融风险监测方面的作用,明确了建立互联网金融行业大数据风控监督体系,对于行业整体健康发展具有重要作用。     

大数据技术在金融行业内部审计中的应用探究

随着大数据时代的到来,审计工作在思维模式、技术方法、审计重点等方面发生了重大变化。在金融信息快速增长、金融创新不断升级的环境下,金融行业内部审计部门对大数据技术的需求也在不断增加。本文从金融行业内部审计应用大数据技术的背景出发,通过对大数据及其相关技术的介绍,分析大数据的具体应用,探讨大数据对相关领域的影响,对金融行业内部审计的发展做出展望。     

大数据分析对金融业的影响与发展现状

以大数据为代表的数据分析技术直接或间接的对个人或者企业的需求带来巨大的影响,同时也对和人们生活戚戚相关的金融行业产生了冲击。大数据在短时期内得到了快速的发展,数据的价值不断被挖掘,对于数据的竞争愈演愈烈。大数据的应用正在逐渐改变金融业机构传统的数据分析方式,并且能为相关机构及人员提供实时、精准、高效的研究途径。     

浅议大数据应用对商业银行业务发展的影响及对策

党的十九大以来,以大数据、云计算、人工智能等为代表的新兴技术迅猛发展,金融科技已成为商业银行业务发展的驱动力。在此背景下,商业银行的经营管理呈现出数字化、智能化的趋势,较多先进技术已融入金融行业发展中,为商业银行带来了一定的机遇和挑战。文章主要研究了大数据应用对商业银行业务发展的影响,并提出有针对性的建议。     

大数据背景下提升内部审计价值的方法与难点

大数据时代的到来影响了各行各业的发展,其中银行等金融行业的内部审计也受到大数据的影响。从海量数据的挖掘分析中,内部审计工作变得更为有效准确。本文就从大数据时代对银行内部审计的影响出发,对大数据背景下提升内部审计价值的方法与难点进行分析。     

大数据技术在互联网金融中的运用探究

得益于互联网技术快速发展,金融业与互联网行业实现了跨界融合,互联网金融得以产生,推动了传统金融行业的变革。其中,以大数据技术为代表的新兴互联网技术间接或直接影响金融行业的基本业务,也催生了第三方支付、互联网保险等新服务、新产品的出现。金融行业对国民经济发展发挥着重要的作用,随着大数据、云计算技术的发展,其发展也迎来了新的格局。     

AI赋能金融双录业务走向智能化——访广东微模式软件股份有限公司董事长陈友斌

人工智能作为社会发展的重要引擎,蕴藏着全球技术变革的重大机遇。金融行业凭借海量的数据和多维度的应用场景等行业特性,为人工智能的发展及应用提供了优良的条件。随着监管部门对双录业务要求的提高,传统的人工质检效率低、成本高,已不能适应业务快速发展的需要。对此,本刊记者特采访了广东微模式软件股份有限公司董事长陈友斌,了解人工智能赋能金融双录业务走向智能化,助推金融行业数字化转型的必然趋势。     

知识图谱技术在商业银行非现场审计中的运用探究

知识图谱技术为商业银行非现场审计提供了新工具。目前知识图谱已在审计知识查询检索、业务主体关系识别、金融账户交易监测、金融欺诈风险防范等商业银行非现场审计场景中得到运用,但数据治理能力不足、部门间协同程度较低、技术门槛制约以及内外部数据割裂等问题制约了知识图谱使用范围的扩大和作用的发挥。未来可从加强数据治理、升级应用平台、强化信息技术运用等方面着手,推动知识图谱技术在更多非现场审计场景中发挥其特有价值。     

风险管理中的科技应用

<正>以效率提升、风险发现和商机洞察为目标,重点推进对公智能预警体系、客户知识图谱、政策和行业知识图谱等金融科技的应用研究大数据时代已经来临,数据已渗透到每一个行业、每一个业务职能领域,成为相关组织最重要的资产。与此同时,大数据、人工智能被各企业抢滩登陆,产业格局正在发生巨变,互联网巨头对金融服务的冲击日益显现。面对当今之变局,在银行的风险管理中,如何利用金融科技迎接挑战?     

基于大数据的农业保险保费补贴绩效评价研究——体系构建与应用框架

本文基于大数据构建了农业保险保费补贴的绩效评价体系,提出了评价业务需求指标到大数据体系三种形态的转变,针对传统评价权重的困境,可以通过线性组合向非线性组合的拓展、大数据空间下评估相对绩效水平等做法进行改进,同时也为异质性项目提供了统一的处理方法.在此基础之上,论文通过多层次大数据域、数据和业务中台域等关键组成,从应用框架的角度进一步落实了评价体系的实施,并通过跨部门大数据共享机制与区块链技术、特征提取与人工智能技术、经验积累与知识图谱技术等新技术应用对核心难点进行了阐述.最后还提出了整体的规划、试点安排、激励等相应的制度建议与思考.     

基于API的企业学习生态系统构建思考

有效整合利用学习行为和资源数据对于挖掘学习者的需求、偏好,沉淀经验和知识等有价值信息,输出学习系统价值,构建学习生态具有重要意义。本文将API技术应用于企业员工培训和学习领域,结合商业银行实际,就利用API实现学习行为数据和学习资源数据获取、保存、分析和利用,实现学习参与者和学习环境间的有效连接和互动,构建网络化、数据化、智能化、开放化的企业学习生态系统进行探讨。