文章主题:去年开始, 银行, 自动服务机器, 人工智能
从去年开始,当我们走进银行时会发现,柜台窗口在减少,取而代之的一个个自动服务机器。
观察我们生活中的各种变化,我们可以明显地感受到,人工智能正逐渐渗透到各个领域。随着科技的飞速发展,新一轮的技术革命已经进入了一个崭新的阶段,各行各业都有可能在这个浪潮中实现巨大的变革与进步,金融行业尤为重要。
在金融领域的人工智能应用中,Matlab具有其独特的优势。作为一种强大的工具,Matlab能够协助金融专业人士改进和优化业务流程,提高预测的精准度,并通过自我学习和经验积累,进一步推动流程的优化。
涉及金融业的人工智能包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图论算法、进化学习和其他技术。
机器学习方法主要分为三类:无监督学习、监督学习和强化学习。其中,强化学习以其独特的优化策略,通过不断尝试与反馈的过程,对系统进行调整和改进,从而达成预设目标。其核心思想在于通过试错,不断探索出最优的执行策略,进而实现对任务的高效完成。相较于无监督学习和监督学习,强化学习更注重实际应用中的效果和反馈机制,因此在许多场景下展现出显著的优势。
强化学习的主要目标在于训练模型,使其能够采取行动或做出决策,从而实现累积奖励的最大化。这一过程并非追求绝对的精度,而是致力于掌握一种 “行为”。换言之,强化学习的核心在于通过不断尝试和反馈,使模型逐渐学会最有效的操作策略,以应对各种不确定性和挑战。
Matlab因其在金融行业人工智能应用中具有的出色优势,已经得到世界各大金融机构的广泛运用。
在全球金融一体化的趋势下,我们可以观察到金融资产价格的波动性和不确定性达到了前所未有的高度。这种情况下,各个市场的价格变动会迅速传播至其他市场,从而引发一系列的连锁反应。在这样的金融环境下,计算机系统和人工智能的定量计算技术将在投资分析和风险管理等领域发挥越来越重要的作用。它们能够提供更加精准、高效的决策支持,帮助投资者更好地应对金融市场的波动性,同时也为金融机构的风险管理提供了新的工具和方法。因此,我们可以预见,随着金融一体化程度的加深,计算机系统和人工智能的定量计算将在未来金融领域中扮演越来越重要的角色。
在AI金融领域,Matlab的应用实例层出不穷。例如,运用Matlab训练代理人来对冲欧式看涨期权合约,从而降低交易成本;利用Matlab建立模型,预测新兴市场的金融危机;此外,瑞士再保险公司也采用Matlab对灾害及其影响进行预测。这些应用实例充分展示了Matlab在AI金融领域的强大功能。
如果你接触过MATLAB, 想了解更多MATLAB在金融领域的应用,和MathWorks的技术专家探讨实际应用案例,不如来听听这一场专门面向MATLAB中高级用户—金融行业从业者、财经类院系的老师同学等的在线研讨会。
线上技术研讨会(金融专题):
MATLAB与人工智能在金融领域的最新应用
时间:9月3日 19:30
参与方式:扫描下方二维码获取会议链接
名额有限,仅前500名用户免费
#研讨会亮点
# 在MATLAB中导入数据,简便快速的进行合并,清洗等操作
#利用MATLAB内置小程序,通过鼠标点击快速完成模型测试,而无需自行编写代码
# 对已进行的操作自动生成代码,方便以后对类似的操作进行一键批量处理
# 强化学习介绍以及在MATLAB中的实现
#强化学习在股票或期货交易中的应用
# 对开发的模型进行网络部署
#会议安排
我们将会在本次线上技术研讨会中讨论以下三个内容:
时间
标题
19:30
活动整体介绍
以公司债项评级为例,展示运用人工智能技术,在 MATLAB 中进行数据处理和模型的构建
20:00
探索强化学习在金融交易中的应用
20:30
如何进行无痛的模型生产部署
21:00
活动结束
#专家介绍
# 傅慈祥
MathWorks 行业经理,毕业于世界顶级大学德国慕尼黑大学(LMU) ,在德勤等金融服务机构有多年的咨询项目经验;运用 MATLAB帮助多家金融服务行业客户实现工作效能提升,所涉及的客户包括亚太各国的中央银行、主权基金、及各类资产管理公司等;2010年出版专著Default Prediction of PubliclyTraded Companies in UK。
# 陈建平
MathWorks 资深技术顾问,毕业于北京大学,专注于工程数据分析和通信系统设计。在预测性维护、大数据和高性能计算方向有 +10 年的工程经验,包括算法设计、嵌入式实现和系统架构。
# 马文辉博士
MathWorks 高级应用工程师,南开大学博士,专注于MATLAB的数据处理与数据分析、机器学习和深度学习,以及并行与分布式计算领域。拥有多年大数据分析、机器学习建模与应用系统开发经验。在加入MathWorks前,曾在诺基亚中国研究院,Adobe中国研发中心和IBM从事大数据处理和机器学习方面的研究和工程开发工作。
#参加会议
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