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從統(tǒng)計學(xué)角度看大數(shù)據(jù)與金融風(fēng)險防范
2017-12-06
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從統(tǒng)計學(xué)角度看大數(shù)據(jù)與金融風(fēng)險防范

大數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)對金融業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，但不會改變金融本質(zhì)。用數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)開展金融服務(wù)將成為未來趨勢，越來越多的機(jī)構(gòu)將關(guān)注如何運用概率論等統(tǒng)計學(xué)方法提升金融風(fēng)險管理水平，更好地預(yù)測未來的金融行為與市場。

5日舉辦的第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會“互聯(lián)網(wǎng)與金融”分論壇上，哈佛大學(xué)統(tǒng)計學(xué)系終身教授、銀科控股金融創(chuàng)新實驗室首席學(xué)術(shù)顧問劉軍表示，統(tǒng)計學(xué)是大數(shù)據(jù)的靈魂，也是人工智能的幾大支柱之一。現(xiàn)代人工智能近期能取得突飛猛進(jìn)的發(fā)展，非常重要的一個原因是其對于統(tǒng)計和概率、思維和方法的全面接受和擁抱。很多企業(yè)越來越關(guān)注用大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等來進(jìn)行風(fēng)險管理。

作為美國哈佛大學(xué)統(tǒng)計系終身教授和生物統(tǒng)計系兼職教授，劉軍還兼任了清華大學(xué)千人計劃教授和統(tǒng)計系研究中心主任。他創(chuàng)立了統(tǒng)計理論方面的序貫蒙特卡洛方法，并構(gòu)建了馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法的重要理論框架，廣泛應(yīng)用于工程學(xué)、生物信息學(xué)、大數(shù)據(jù)分析等許多領(lǐng)域。

在劉軍看來，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)從宏觀、微觀多個層次對金融業(yè)產(chǎn)生了影響，尤其是對金融風(fēng)險管理形成了一定沖擊，關(guān)注數(shù)據(jù)源、關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘，成為利用實時大數(shù)據(jù)改善風(fēng)險管理的關(guān)鍵。

事實上，通過利用大數(shù)據(jù)、人工智能和云計算等先進(jìn)技術(shù)，眾多金融服務(wù)機(jī)構(gòu)提高了風(fēng)險管理能力，創(chuàng)新了服務(wù)手段和方式，對于推動經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)變、提高經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率等具有重要意義。

例如，金融科技企業(yè)利用大數(shù)據(jù)來抓取各種各樣的生活場景，從而準(zhǔn)確把握融資者的真實信用風(fēng)險的大小，甚至是還款意愿到底有多大，讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)成為中小微企業(yè)看得見、摸得到的“實際資產(chǎn)”，在有效提升金融風(fēng)險防控水平的同時，讓金融更加普惠。

不僅如此，對大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運用還能提高投資效率。劉軍認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的本質(zhì)就是大量的噪音，將概率統(tǒng)計的方法運用于金融投資中，就是從海量數(shù)據(jù)中找出微弱信號，也就是從大量噪音中找到真正的信號。運用這種方法，可以通過大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器深度學(xué)習(xí)來探尋市場交易過程的很多因果規(guī)律，從而能夠幫助投資者選擇更適合自己的投資策略組合和風(fēng)險控制工具。

據(jù)了解，以上方法正被他用于銀科控股金融創(chuàng)新實驗室的重點項目中，研究開發(fā)在投資理財過程中，如何利用人工智能做客觀情景分析和模擬，挖掘自我評估和比較的工具，從而建立完善、客觀、非情緒化的管理系統(tǒng)，以大大提高投資效率和投資收益。


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