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從統計學角度看大數據與金融風險防范
2017-12-06
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從統計學角度看大數據與金融風險防范

大數據與網絡對金融業產生了深遠影響，但不會改變金融本質。用數據與網絡開展金融服務將成為未來趨勢，越來越多的機構將關注如何運用概率論等統計學方法提升金融風險管理水平，更好地預測未來的金融行為與市場。

5日舉辦的第四屆世界互聯網大會“互聯網與金融”分論壇上，哈佛大學統計學系終身教授、銀科控股金融創新實驗室首席學術顧問劉軍表示，統計學是大數據的靈魂，也是人工智能的幾大支柱之一?，F代人工智能近期能取得突飛猛進的發展，非常重要的一個原因是其對于統計和概率、思維和方法的全面接受和擁抱。很多企業越來越關注用大數據、數據挖掘等來進行風險管理。

作為美國哈佛大學統計系終身教授和生物統計系兼職教授，劉軍還兼任了清華大學千人計劃教授和統計系研究中心主任。他創立了統計理論方面的序貫蒙特卡洛方法，并構建了馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法的重要理論框架，廣泛應用于工程學、生物信息學、大數據分析等許多領域。

在劉軍看來，互聯網、大數據從宏觀、微觀多個層次對金融業產生了影響，尤其是對金融風險管理形成了一定沖擊，關注數據源、關注數據挖掘，成為利用實時大數據改善風險管理的關鍵。

事實上，通過利用大數據、人工智能和云計算等先進技術，眾多金融服務機構提高了風險管理能力，創新了服務手段和方式，對于推動經濟增長方式轉變、提高經濟全要素生產率等具有重要意義。

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

不僅如此，對大數據、互聯網技術的運用還能提高投資效率。劉軍認為，大數據的本質就是大量的噪音，將概率統計的方法運用于金融投資中，就是從海量數據中找出微弱信號，也就是從大量噪音中找到真正的信號。運用這種方法，可以通過大數據分析和機器深度學習來探尋市場交易過程的很多因果規律，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險控制工具。

據了解，以上方法正被他用于銀科控股金融創新實驗室的重點項目中，研究開發在投資理財過程中，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，以大大提高投資效率和投資收益。



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