平安人寿&DataFunTalk算法主题技术沙龙
——机器学习/深度学习在金融领域最新研究和应用实践
由于交易量比较大,交易历史数据精确完备,以及金融领域的量化分析特点,金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。现在机器学习/深度学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分,从贷款审批到资产管理,到风险评估。那么机器学习/深度学习在金融领域有哪些最新研究和落地实践呢?
本期活动,就让我们来到平安国际金融中心,现场聆听由平安人寿AI团队为大家带的机器学习/深度学习在金融领域最新研究和应用实践吧!
主办方:DataFunTalk、平安人寿
视频支持:IT大咖说
时间:2018.07.07,13:00-18:00
地点:深圳市福田区平安国际金融中心PAFC43-22
议程安排:
时间 |
议程安排 |
13:00-14:00 |
签到 |
14:00-14:10 |
主持人开场 |
14:10-15:00 |
深度学习的可解释性与低频事件学习在金融领域的研究与应用 ——董厶溢 平安人寿 数据科学家 |
15:20-16:10 |
机器学习/深度学习工程实战 ——吴建军 平安人寿 AI资深专家 |
16:30-17:20 |
多元人工智能技术在金融反欺诈的研究与应用——刘行行 平安人寿 AI风控负责人 |
17:20-18:00 |
自由交流时间 |
嘉宾介绍:
董厶溢 平安人寿 数据科学家
英国Exeter大学应用数学博士,曾参与欧洲航天局VEGA型火箭在升空阶段的飞行状态模型构建。在英期间为英国皇家统计学会会员,并担任IET国际期刊担任审稿人.主要负责平安人寿深度学习在金融领域量化研究及应用。
分享主题:深度学习的可解释性与低频事件学习在金融领域的研究与应用
内容概要:介绍平安人寿基于深度学习在“Tree based search在特征探索、sensitivity analysis through meta-learning在可解释性诠释、attention based learning在低频事件学习”上的研究和应用。
吴建军 平安人寿AI资深专家
中国科学技术大学机器学习方向硕士毕业,在海量高并发系统研发和前沿算法的应用研究方面具有丰富的经验,在KSEM等国际知名学术会议发表论文3篇,目前主要负责平安人寿AI算法架构和工程实践迭代。
分享主题:机器学习/深度学习工程实战
内容概要:本分享从自动化编码,模型跨语言解析到对外实时服务三方面,介绍其中传统机器学习算法(gbdt/fm/xgboost/catboost等)、深度学习算法(dnn等)实现所涉及的性能调优,系统架构等方面的工程实践经验。
刘行行 平安人寿AI风控负责人
6年人工智能大数据工作经验,长期专注于研究和开发人工智能技术在金融反欺诈的落地应用,目前负责平安人寿保险风控项目研究和开发。
分享主题:多元人工智能技术在金融反欺诈的研究与应用
内容概要:介绍平安人寿在机器学习、深度学习、知识图谱有机结合,识别金融反欺诈的潜在风险。
主办方介绍:
DataFunTalk:是一家关注大数据、人工智能技术主题的社区,主要形式以组织线下的技术沙龙活动为主、线上运营为辅。希望将行业内资深从业者拉到大家面前,和大家进行一对一的面对面交流,促进同行间的沟通交流,推动大数据、人工智能技术在不同场景下的交流融合、共同进步。DataFun的愿景是:为广大数据从业者和爱好者打造一个公益免费的分享、交流、学习、成长的平台。
目前我们的活动已经覆盖了北京、深圳、上海等城市,希望大家多多支持,后期持续为大家推出更多干货的线下沙龙活动。
中国平安:从上世纪对标花旗汇丰,到对标亚马逊谷歌,平安确立了未来十年深化“金融+科技”,探索“金融+生态”的战略规划,以人工智能、区块链、云、大数据和安全五大核心技术为基础,深度聚焦金融科技与医疗科技两大领域,致力成为国际领先的科技型个人金融生活服务集团.
《财富》世界500强第39位,并蝉联Brand Finance全球第一保险品牌;
《2017中国人工智能企业百强》平安位列榜单第五,比肩国内顶尖科技公司
平安人寿智能平台团队:专注于面向保险行业的人工智能、大数据的前沿技术研究及在保险场景的应用落地。核心成员均毕业于知名院校,来自于海归博士、BAT等知名公司。团队氛围轻松,技术氛围浓厚,发展空间广阔,并具有完善的晋升通道、AI及大数据技术培养体系,着重培养成各方面全能的技术型管理人才。
主要方向:平安人寿的各项金融场景赋能AI,主要业务包含亿级用户的大数据平台、大数据分析、AI应用,包括并不限于精准营销/智能推荐、反欺诈/风险控制、保费增收、客户服务、人员管理、产品定价、险资智能投顾等等;
平安人寿数据科学家
时间:07-07 14:00 - 18:00
地点:(广东深圳)平安国际金融中心PAFC4322