【IEF Seminar 30】英国布鲁内尔大学余小宁博士讲座——基于金融大数据分析挖掘的商业银行全面风险管理

发布者:唐晶发布时间:2018-07-06浏览次数:1769

EFIT 黄煜堃

424日下午,英国布鲁内尔大学博士,南京赛融信息技术有限公司总经理余小宁在位育楼117做了题为“基于金融大数据分析挖掘的商业银行全面风险管理”的讲座。经济金融研究院的老师和部分学生参加了讲座和讨论。孙杨院长主持,首先对余小宁博士做了介绍,并以银行业中EAST报表的使用情况作为背景介绍。

余小宁之后做了公司介绍,并着重介绍了他们为银行设计的产品。银行本质上是通过风险管理来获取利润。而赛融正是通过利用银行的大数据进行钻取,来获得银行和银行监管机构想要的结果。

首先,公司的工作是数据处理。数据处理又有三个层面:报表,数据可视化和数据的深度挖掘。余小宁认为金融的数据处理和当年在部队的数据处理底层技术是相通的,都是怎么把模糊的事件通过建模来让它展现出来。同时还介绍了公司设计的移动驾驶舱在实际中的应用情况。

其次,余小宁介绍了赛融产品的三大特点:

一是基于数据仓技术进行数据分析的特点。数据仓不同于数据库。在数据库中,数据在最小空间保存,不能有冗余。大数据时代是能快速搜索到想看的数据是更重要的,这就是数据仓的出现原因。有了数据仓,银行就能一层层钻取数据,在秒级时间单位内看到想看的数据。

二是500多个风险模型的自检监测的特点。银行的1104报表和EAST数据包括银行所有交易流水,这些数据需要大量人力物力搜集整理,却没有被真正利用起来。银行需要这些数据为他们自己提供指导,银监会需要这些数据让他们进行方便的监察。赛融按照银监会的要求做了500多个模型来自动检查,方便决策者作出决策,也方便监管者监察。

三是人工智能在银行业务中的应用。人工智能里面有很多模型,都是机器学习的模型,本身已经非常成熟。关键问题是怎么应用。在银行业中,欺诈和反欺诈是一对矛和盾的关系。二者根据对方进行互相调整。到现在为止,模型的规则是写死的,欺诈者就还有机会通过规则的疏漏继续进行欺诈。未来要通过机器学习自动设置规则。

最后,余小宁还讲了聚类分析在产品中的具体应用。

会后,研究院老师就机器学习的理论基础进行了交流探讨。