智能金融实战案例库

以海量的数据为基础,在以深度学习等人工智能技术为工具的作用下,当下信息技术的革新给金融行业带来前所未有的创新动力,金融业态、风险特征,参与主体,商业逻辑,监管手段,法律关系,社会影响都发生了改变。『智能金融』时代的轮廓已日渐清晰,不容忽视。跨象乘云™ 为高校大数据与人工智能实验室,大数据与人工智能实验平台建设,提供海量实战项目案例库,360° 全方位覆盖数据科学、机器学习、深度学习与新一代人工智能技术在金融行业的各方面应用 ——

  • 金融反欺诈基于用户行为特征识别,规则引擎,以及自适应评估模型监测交易潜在的风险。
  • 信贷风控:面向业务数据和环境数据分析,实现高准确率、可解释的贷款逾期预测方案。
  • 理财营销采用协同过滤、基于内容和混合系统推荐系统发掘消费者的偏好,提升理财计划准确性。
  • 智慧保险:采用图像识别技术,实现车险,重疾险等险种的投保、评估、出险。
  • 交易策略:将 Python 及数据科学库应用于财务分析与金融交易算法,制定交易策略。
  • 机器量化分析:比基于现代投资组合理论量化框架,应用机器学习算法,构建科学合理的投资策略。
  • 数字货币:实现加密货币价值起伏预测,各电子代币市场关联度分析。
  • 区块链与智能合约:使用机器学习,数据增强等手段,使智能合约变得更为智能及安全。
  • 知识图谱:通过信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理实现金融投资决策分析。

通过面向垂直行业的海量案例聚焦实战,以及完整的『端到端』业务流程演示与上机操作训练,让学生获取跨学科,跨专业知识认知并真正了解如何将数据科学、机器学习、深度学习、人工智能技术与产业应用的业务背景结合在一起,以及了解企业实施技术需求。通过直观而具备针对性的实践训练,使学生在短时间内得到应用技术技能的提升,更进一步满足职业岗位对工作技能的需求。

案例演示:信用卡欺诈检测


案例演示:数字货币收益的时间序列分析和预测


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