近年来，深度学习被广泛应用到人工智能领域中，并在图像处理、人脸识别、语音识别、文本处理等方面取得了一系列成果。随着金融数据日益复杂，对金融风险的识别和计量要求越来越高，深度学习的应用已经成为金融风险管理领域的研究前沿，也必将带来颠覆性变革。
信和研究院"深名"项目经理 南晓杰
长期以来，信和一直在金融科技领域不断的探索与实践。近期，在已开展的金融知识图谱系统建设基础上，信和研究院特邀具有国家"双一流"学科专业的北京师范大学系统科学学院老师及业内专家，展开一期校企创新课题研究，命名为"深名"项目。在此背景下，近日，信和研究院举办了"信财有道"第五期沙龙——深度学习·智识风险，来自信和研究院的项目经理南晓杰向我们展示了"深名"项目的研究内容、研究思路及项目意义，希望通过深度学习算法和复杂网络算法来打造信和独有的实体识别技术。
南晓杰介绍，"深名"项目重点是希望提高信和在信审和反欺诈过程中内匹/外匹时各类地址、公司名、人名等的识别和匹配准确性和自动化，经过9个月的研究与搭建，信和已经建立了规范的知识图谱数据库，并利用系统科学中的复杂网络方法构建起多维度的实体识别网络，再结合深度学习技术研制具有效率的实体识别方法，极大提高了公司金融数据中的实体辨识准确度。该项目以商业应用实践为导向，目标是通过校企横向课题研究，探索实体命名识别算法优化，达到可以清洗公司原有的不规范数据，提升数据使用效果，提升内部匹配规则效率并优化金融知识图谱项目底层数据，进而深入探索深度学习技术如何推动金融风险管理领域的快速发展。
北京师范大学系统科学学院教授 李红刚
此外，沙龙现场还特邀了北京师范大学系统科学学院的李红刚教授，他表示，人工智能技术涉及机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、数据挖掘和专家系统等多个方面。在风控方面，通过机器学习技术建立风控模型，并持续对企业风控水平进行迭代，可有效的降低金融风险。
巨灵智胜产品总监 周华喜
随后，巨灵智胜产品总监周华喜老师分享了人工智能带给金融领域的启示，从关键词提取、知识图谱、词向量等维度阐述了人工智能在金融资讯处理上的工作原理，通过智能资讯算法的介绍，讲述产品是如何从用户标签抓取到最后自动完成写稿的过程，让大家在更直观的层面理解人工智能在场景化上的应用。
北师大教授/集智俱乐部创始人 张江
最后，由北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人张江老师为大家讲解了人工智能与深度学习革命。随着硬件的升级、大数据的积累，以及新型算法的提出，深度学习早已经渗透到了科研、工业和我们日常生活的方方面面。人工智能天气预报、机器翻译、脑与神经网络、误差反传(BP)算法、张江老师采用系统科学的视角，重点从功能与结构、设计与涌现、学习与推理等不同的视角来重新解读深度学习技术。
随着计算机技术的迅速发展，数据信息的多样性以及数据分析技术的应用，给具有大数据特征的金融风险管理分析带来了机遇和挑战，本次沙龙，旨在向大家展示在人工智能演进的发展过程中，深度学习是解决人工智能应用能够发展的关键，为金融数据分析提供了一个新的思路。
2018年是金融科技发展突飞猛进的一年，也是信和战略转型的关键之年。信和不断在金融科技领域进行探索和突破，不但与微软、知因智慧、华院技术等科技公司合作，还通过联合知名院校创新课题研究等方式，不断在大数据、知识图谱、智能营销、深度学习等金融科技领域探索和创新，积极拥抱金融科技变革，为我们的实体业务赋能。
