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金融數據“挖掘”能手敖翔

2019-07-19 08:46:17

  金融數據挖掘,是一個融合金融和數據挖掘的交叉學科。當前,在這一領域搞科研的人中,有計算機研究者,也不乏金融工程學者。中國科學院計算技術研究所副研究員敖翔,就是這一領域的一位計算機研究者。

  “計算機研究者更加側重利用數據,特別是文本、行為等以往並未被很好利用的新興數據。研究設計複雜的智能演算法來分析數據;而金融工程學者則更擅長從金融業務出發,研究哪些數據對某個應用有直接影響,顯著性如何,等等。”在敖翔看來,這兩類研究相輔相成,協同發展。多年來,敖翔一直將精力和感情傾注在金融數據挖掘的學術研究之中,取得了不少成果。

  2015年,敖翔博士畢業,留在中科院計算技術研究所,成為一名助理研究員。當年底,他和上海證券交易所合作,研究如何發現違規交易行為證據。“這個項目,開始因為我不是很了解金融業務,進展不太順利。後來通過學習了一些業務知識,最終設計出非常快速的並行挖掘演算法。”敖翔說,他和團隊成員將計算時間的級別從“天級”縮短到“秒級”,大幅加速了計算時間。此後,這一演算法在很多場合使用。

  學術研究過程中,敖翔感覺最快樂的,莫過於設計的計算機演算法在實際生產生活中發揮了切實功用。

  2017年底,敖翔和某金融機構合作一個金融輿情情感分析項目,研究財經新聞裡是否可能蘊含公司債違約風險的演算法。這個演算法,受到了人工智慧國際頂級會議的關注,還於2018年部署在某公司智慧債券的一款產品中。“相當於在原產品的風險評級模型裡加入了領先因子,大幅提升了預警準確率和提前預警的時間窗口。”後來,那款債券產品成功拉升了市場佔有率,國內一些銀行、券商和保險公司都開始使用。

  “我們從事應用基礎研究,最希望的就是論文裡的演算法能夠落地,有實際貢獻。”敖翔說,一個好的演算法,不是追求模型的過於複雜,而是在實際場景中能用、好用、易用,這也是他們一直努力的方向。

  隨著研究日益深入,敖翔也逐漸發現金融數據挖掘領域的糾結之處。在他看來,金融領域是具有悠久曆史的傳統行業,這一行業積累了非常優秀的行業規則和專家經驗等。然而,人工智慧和金融數據的結合方法,目前主要集中於通過輸入原始數據,讓數學模型自動提取特徵並判別任務,“這其實在金融行業並不完全適用”。敖翔認為,這種模式缺乏可解釋性,難以輔助金融決策,而且不利於行業知識長期累積。如果要解決這一瓶頸,需將金融行業知識和深度學習方法巧妙結合,找到創新點。

  如今,敖翔已在數據挖掘、人工智慧領域的國際頂級期刊和會議上發表論文20餘篇,主持國家自然科學基金、CCF—騰訊犀牛鳥科研基金、螞蟻金服安全專項科研基金等近10個項目。

  未來,敖翔的最大願望,是圍繞金融監管領域,為國家金融發展作出應有的貢獻。(本報記者 梁劍簫)

來源:經濟日報
編輯:姚怡夢

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