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迎向FinTech -88%金融機構重視演算法模型

隨著新科技的進展,傳統金融保險業已一步一步被解構,各式創新金融服務如雨後春筍般冒出,整個產業為迎向FinTech的正在大幅度轉型,在高度競爭市場下,借助科技代替傳統人工判斷,不只提升判斷精準度,優質的演算法模型更能為組織創造極佳的收益。

2016/07/07 出處:財訊趨勢特刊 第 0 期 作者:鈦思科技/贊助

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隨著新科技的進展,傳統金融保險業已一步一步被解構,各式創新金融服務如雨後春筍般冒出,整個產業為迎向FinTech的正在大幅度轉型,在高度競爭市場下,借助科技代替傳統人工判斷,不只提升判斷精準度,優質的演算法模型更能為組織創造極佳的收益。英國脫離歐盟所帶來的巨大影響,意味著各國金融機構對市場波動必須具備更大抗壓性和更快速的反應能力,處理大量的數據並去蕪存菁解讀關鍵點,提升投資組合模型品質以及對投資風險的管理都是金融科技化後需要注意的焦點。

目前金融科技潮流下引起熱烈討論的機器人理財顧問(robo-advisor),便是金融工程人才受重用下的產物,其核心便是背後的演算法開發模型的精準度,輔以人工智慧,利用機器學習的方式,記錄你的投資喜好,修正獲利差的策略,進而選股下單,各大領頭機構紛紛投入開發,也凸顯金融建立演算法模型的重要性。

當金融業主要追求的人才已從傳統金融科系轉成資料或電腦科學家,跨領域人才需求與日俱增,這些職位須具備撰寫程式,演算法,處理大數據的能力,能夠開發複雜的投資組合模型,於高速競爭的交易市場中,比人工更快分析數據,配置投資比例以及下單,數毫秒的差別,便可以將獲利程度拉至數十倍甚至數百倍。但獲益比越高,所要承擔的風險也相對增加,市場瞬息萬變的不確定性也影響著公司股東的投資意願,畢竟,沒有人希望金融危機再次重演,各國主管機關未雨綢繆開始進行定期壓力測試並關注市場整體風險,一般機構該如何應對,也已經成為無法避免的課題。 

根據美國計量財金開發軟體MathWorks公司發表一份針對英國金融業調查,調查對象包括對沖基金,機構投資者,銀行,和經紀商/交易商的高級經理人,分析師和研究人員之調查報告指出,模型是金融服務業要獲得成功不可或缺要素。

88%的金融機構受訪者認為,如果模型的品質不夠好,他們將失去競爭優勢;79%的人認為,如果他們使用品質不佳模型,獲得的利潤將會減少。如何加速模型的開發週期,驗證風險管理和投資分析的風險因素,提高模型精度,已成為全球各大金融機構所致力追求的目標。

此外,由於物聯網/新興市場交易平台/人工智慧的興起,各式大量數據湧入資料庫,影響個人/金融業界的風險評估,也造成市場的波動;如何管理、分析及有效應用這些大數據,即時整合到系統及創新平台是一大挑戰。7/13由美國MathWorks公司舉辦『2016 年 MATLAB® 計量財務工程應用研討會』將分析如何迎向 FinTech 時代,更有效率的開發財務模型及導入生產,引介多元的分析方法及機器學習來洞悉財金大數據資料,且如何更完善制定風險策略及壓力測試決策。全程免費 >>>立即報名

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