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| 本文作者： 木子 | 2021-11-15 09:47 |
隨著云計算、大數據、人工智能（AI）等技術日漸成熟，它們與金融產品和服務場景的結合也日趨緊密。借助AI技術（包括深度學習、機器學習和自然語言處理等）和高性能計算平臺，金融服務機構正在加強加快智能風控、精準營銷獲客、智能客服、算法交易、投資組合優化等應用，以數據驅動的方式來保持行業先進性和競爭優勢。
為了探索 AI 在金融服務業中的應用及發展方向，DDN 公司將于11月24日 (周三) 下午舉辦一場在線研討會，邀請國內金融領域的學者和業界技術專家分享金融服務業中最典型的AI應用與實踐經驗，以及如何規劃面向AI應用的IT架構。如果您關注AI在量化交易、智能投研方面的應用，金融大數據處理，以及面向AI應用的IT架構, 一定不要錯過!
會議日程
2021年11月24日
本次研討會將邀請金融科技公司、投資公司、銀行、保險、證券、期貨等機構的CTO、CIO、IT經理和系統管理人員、量化分析師、數據科學家、AI/機器學習/計算/存儲/IT架構師參會，歡迎您免費注冊參會！
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張純信
復旦大學 泛海國際金融學院學術副院長、金融科技研究中心主任
張純信博士現任復旦大學泛海國際金融學院金融學教授、金融科技研究中心主任，香港中文大學客座教授。張教授的主要研究領域包括金融科技、投資學、公司金融等。曾榮獲美國國家榮譽學者稱號。他在國際著名刊物如Journal of Financial Economics, Journal of Corporate Finance, Journal of International Money and Finance, Journal of Derivatives 和 Financial Management 等發表多篇論文。張教授于2003年獲得加州大學伯克利分校金融學博士學位。在此之前，他獲得了賓夕法尼亞大學沃頓商學院、工程和應用科學學院的金融學學士和電子工程學士學位（1998年）。
報告題目：人工智能在金融服務業的應用現狀和發展趨勢
報告摘要：人工智能目前已滲透到各行各業，從精準營銷到社交媒體，從交通到通信，金融行業也不例外。AI和大數據在獲客及客服，成本與風險管理方面都有了相當廣泛的應用并取得一定效果，同時對信息不對稱和相應的投資策略也有了極大的提升，可以說AI重新定位了整個行業的重要指標和盈利模式。本報告基于復旦大學泛海國際金融學院過去三年對行業精華的持續跟蹤，結合學術研究、行業專家知識，新商業模式等調研對AI在金融服務業的發展趨勢進行了分析并展望各相關機構和認識參考。
楊志雷
DDN 銷售總監
楊志雷先生負責DDN在中國高性能計算、生命科學以及其他高速數據訪問、處理領域的市場行銷與業務拓展工作，他在磁盤存儲、并行文件系統、備份容災、虛擬化以及高性能計算系統設計方面具備豐富的產品及技術實踐積累，并有著深厚的用戶、行業、渠道拓展與項目管理經驗。楊先生在存儲領域有20多年的從業經歷，在加入DDN之前，他還曾擔任InfiniBand交換設備全球領導廠商Voltaire中國區首席代表、技術總監等職，全程參與了國家863計劃百萬億次計算機（聯想深騰7000、曙光5000A）以及千萬億次計算機天河1號等HPC系統設計與安裝調優工作，是InfiniBand技術在中國廣泛應用的功勛人物。
報告題目：DDN高性能存儲在金融服務業的應用案例
報告摘要：金融服務領域對數據分析、模型計算的需求越來越高，DDN與合作伙伴共同打造的面向金融應用需求的解決方案已逐步在全球各地的對沖基金、投資銀行、風險投資公司、證券和保險公司、零售銀行以及在線支付公司落地。本次報告分享DDN高性能存儲解決方案在金融領域的幾個案例，并展示DDN方案的特點和技術優勢。
王子田
北京智速科技有限公司 CEO
王子田 北京大學博士，專注人工智能、金融建模、量化交易方向。具有10年數量化交易系統研發經驗，曾參與百余家量化機構調研，熟悉中國量化行業。2018年創立北京智速科技有限公司并任CEO，目前還擔任中國科學院網絡信息中心客座研究員。曾獲“北京大學信息學院2009年度學術十杰”稱號。在經濟與信息學國際期刊有多篇文章發表。2010至2016年主持的多個研究與實踐項目獲得中國人民銀行科技發展獎。
報告題目：量化交易：技術、案例與實踐
報告摘要：本報告介紹量化交易與主觀交易的關系，量化投資的核心目標、中國量化投資產業的發展路徑，并通過實際案例介紹量化投資與高性能計算如何深度結合，創造超額收益。
趙凡
英偉達中國區 金融領域高級解決方案架構師
趙凡博士主要負責協助英偉達金融領域的客戶構建面向大數據分析及人工智能的軟硬件系統方案，并為金融領域的相關客戶和服務商提供技術支持。
報告題目：人工智能在量化投研領域中的應用
報告摘要：如何對金融市場建模并取得超額收益一直都是證券研究的熱點話題。隨著近幾年人工智能的普遍應用，越來越多的研究者嘗試使用人工智能技術對金融市場進行建模預測及交易。本報告將簡要介紹機器學習、NLP、強化學習等技術在量化投研領域的應用，同時圍繞量化投研方面的技術需求，簡要介紹英偉達公司的相關軟硬件生態。
付杰
世界500強某保險集團IT
付杰先生就職于世界500強某保險集團IT部門，擁有20年基礎架構規劃、設計、實施和運維經驗。同時擔任保險IT圈自媒體公眾號“落風潭”主筆。
報告題目：面向AI應用的IT架構規劃
報告摘要：本報告首先介紹人工智能（AI）應用對IT架構提出的需求和挑戰，以及面向AI應用的架構與傳統IT架構的區別。在回顧存儲產品演進歷程和預測未來發展趨勢的基礎上，從用戶的角度出發提出一些實用的存儲選型建議。
李凡
DDN 存儲解決方案架構師
李凡先生擁有近20年存儲行業從業經歷，專注于人工智能、高性能計算及大數據領域的存儲產品解決方案，具有豐富的大規模數據存儲設計和建設實踐經驗。
報告題目：DDN存儲架構及金融行業解決方案
報告摘要：隨著“大數據+AI算法”時代的來臨，金融服務業中的量化交易已經從簡單的“算法+數據庫”演化到“機器學習+深度理解”的狀態。DDN高速并行存儲解決方案配合AI加速計算單元，可提升計算效率，更好地幫助客戶解決困境，迎接挑戰。
許盼兮
上海雅捷信息技術公司 GPU數據庫產品總監
許盼兮先生在雅捷信息主要負責GPU技術研發、高性能大數據產品開發、以及金融大數據解決方案的相關工作。許先生畢業于武漢大學電子與通信工程專業，研究方向為GPU高性能計算。他具備十年以上的GPU開發經驗，參與開發了一系列GPU相關的高性能軟件產品，涵蓋石油勘探、安防監控、數據處理等方向。
報告題目：GPU數據庫DataTurbines在金融大數據中的應用
報告摘要：隨著大數據時代來臨，企業客戶數據出現井噴，隨之而來的是以分布式數據庫為代表的大數據技術的大規模應用。海量數據帶來的是數據IO以及計算壓力的指數上升。GPU數據庫旨在通過GPU硬件上的大緩存、高帶寬、多核心等優勢，解決當前分布式數據庫面臨的分布式集群實時響應慢、算力有限以及擴容大集群帶來的功耗墻、IO墻等問題。特別是金融OLAP場景下，DataTurbines憑借自研的GPU并行加速算法，結合已經落地的眾多案例，給出通用GPU計算技術在大數據背景下的新方案。
關于DDN公司
DataDirect Networks（DDN）公司1998年在美國洛杉磯成立，是全球最大的私營數據存儲企業，其存儲和數據管理解決方案在高性能計算 (HPC)，人工智能 (AI)，大數據，以及多云管理領域處于市場領先地位。DDN幫助企業，服務提供商，研究機構和政府部門更快地從數據信息中獲得見解，并產生更多的價值。DDN為全球三分之二的頂級超級計算機提供了存儲和數據管理解決方案，包括最快的超級計算機Fugaku和最大的商用AI系統 SELENE。DDN于2000年進入中國市場，中國總部和DDN全球十大技術中心之一均設在上海。目前中國團隊包括 Lustre文件系統研發、售前/售后技術支持、銷售和市場。中國本地的技術團隊已具備設計、實施和服務的全方位能力，可以提供從L1至L3的原廠技術服務。
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