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理论→实践:金融科技与 AI 如何有效融合? | ArchSummit 深圳×汇丰科技

  • 2023-07-13
    北京
  • 本文字数:3263 字

    阅读完需:约 11 分钟

理论→实践:金融科技与 AI 如何有效融合? | ArchSummit 深圳×汇丰科技

在当今数字化迅猛发展的时代,AI 技术正在深刻地推动金融科技的前进。AI 以其卓越的数据处理能力和决策制定功能,正在为金融科技带来一场革命。目前金融行业很多组织都在探索 AI 的应用,比如:


  • 在风控 - 信用决策架构中,AI 是如何赋能 credit decisioning 的?


  • AI 是如何被应用在隐私安全有极高要求的银行业数据平台的?



  • 量子密钥分发(QKD)技术是如何与 AI 结合,以帮助银行业实现更安全、高效和智能的通信和信息处理的呢?


  • ……


这些问题,汇丰科技都有了自己的探索,7 月 21 日下午,汇丰科技中国区代理总经理、工商金融资讯科技总监马国栋作为 ArchSummit 全球架构师峰会(深圳站)的《汇丰科技在 AI 时代下的创新与探索》解决方案专场的出品人,召集了汇丰科技的 5 位技术专家来到现场,分别围绕风控、数据平台、生成式人工智能(GenAI)、量子密钥分发等方面的 AI 实践经验展开分享。


推荐议题 1:《GenAI 简介及其在银行的应用》


演讲嘉宾:汇丰科技 AI 算法研究专家 - 李紫源


演讲内容


生成式人工智能(GenAI)是一种能够生成新数据、图像和文本的机器学习技术。这种技术已经在许多领域实现了突破性进展,包括自然语言生成、图像和音频合成等。在银行业,GenAI 的应用也在不断地扩展,包括智能客服、私有知识库问答、Copilot 及 API Discovery 等。然而,GenAI 在银行业的广泛应用也带来了一些挑战和风险。这些风险包括数据隐私和安全等问题。因此,在采用 GenAI 时,银行需要结合审核和质量控制措施,以确保生成的内容符合预期的质量、监管和安全标准。


为了有效地应用 GenAI,可以按需采用如下路径,包括 Training from scratch、Finetune、Embedding、0-shot or Few-shot 等。通过这些路径,银行可以为其业务和客户提供更好的服务和体验。本次分享便将深度解读 GenAI 及其在银行业的应用,以下为他的演讲提纲:


1. GenAI 的介绍


  • LLM 的发展历程

  • LLM 的分类及原理

  • LLM 的特性,待解决问题 GenAI 对行业带来的机会及冲击

  • 整体的情况

  • 软件工程以及银行


2. GenAI 的采纳路径


  • Training from scratch

  • Finetune

  • Embedding

  • 0-shot or Few-shot


3. GenAI 在银行的应用


  • 智能客服

  • 企业私有知识库问答 (risk & compliance, legal contract)

  • Copilot

  • API Discovery


推荐理由:此演讲将介绍 GenAI 的基本概念、发展历程,以及大语言模型、机会冲击、采纳路径和在银行领域的应用。通过这场演讲,您将深入了解 GenAI 如何为银行业带来智能客服、企业私有知识库问答、Copilot 和 API Discovery 等诸多应用场景。话不多说,来和演讲嘉宾共同探讨生成式人工智能为银行业带来的无限可能,立即点击此链接报名演讲!


推荐议题 2:《汇丰数据科学家平台的探索与实践》


演讲嘉宾:汇丰科技数据科学家平台交付经理 - 巴晨骁


演讲内容


作为全球规模最大的银行和金融服务机构之一,汇丰始终致力于实施国际化策略,为客户提供国际化的机遇和视野。这一策略推动了汇丰银行业务的持续发展,但同时也带来了合规方面的巨大挑战。在当前大数据、生成式 AI 以及混合云技术快速发展的背景下,作为数据平台部门的工程师,我们应如何在确保合规要求得到满足的前提下,让数据和人工智能更便捷、安全地被使用,以进一步支持汇丰银行的国际化策略呢?本议题将为大家进行分享,演讲提纲如下:


1. 背景:


  • 混合云与数据监管

  • 生成式 AI 与模型合规


2. 属于汇丰的数据科学家工作平台


  • 汇丰数据科学家工作平台简介

  • 统一的数据访问监管流程

  • 基于 Kubernetes 的混合云全球部署架构

  • 基于数据虚拟化的多平台跨区域的数据访问


3. 数据科学家平台与生成式 AI 平台的集成


  • 数据科学家平台与生成式 AI 平台集成的设计与实践

  • 生成式 AI 的监管模型


推荐理由:在数字化时代,数据科学家平台是汇丰银行的重要战略之一。该演讲将分享汇丰数据科学家平台在混合云环境下的设计与实践,探讨如何应用数据虚拟化解决跨区域多平台的实时数据访问,并深入了解金融机构对于生成式 AI 的思考及使用方式。这场演讲为大家带来的汇丰银行在数据科学家平台的实践经验和思考,将对大家在“金融机构在数字化时代的应对策略”方面的思考多有助益,所以赶快点击此链接报名演讲吧!


推荐议题 3:《基于供应链金融贸易数据的信用风险实践解读》


演讲嘉宾:汇丰科技中国全球贸易和应收账款金融技术总监 - 杜小飞、汇丰科技香港全球贸易和应收账款金融客户平台副总监 - 霍利锋


演讲内容:综合营运资金融资方案为核心买家的供应商提供从装运前到装运后的全流程融资方案,令其可凭借经由核心买家确认的订单,向汇丰申请融资。与传统的商业贷款不同,该装运前融资依托供应链出运后融资,将融资节点提前至出运前即可起始。装运前融资计划与装运后供应链解决方案在系统和操作流程层面无缝联接,到期自动还款,极大地简化了整个流程。汇丰通过买卖双方的历史贸易数据将信贷决策数字化,并将对财务的依赖减少到几个关键检查点,该信用决策模型使供应商参与到信贷审批的准备时间从 1 个月以上大幅缩短至 2 周。本次分享便将为大家详细剖析整个技术实践过程。以下为演讲提纲:


  • 应用业务场景 - 综合营运资本融资方案


  • 基于历史供应链交易数据的信用决策模型 - 记分牌(含 AI 相关技术分享)


  • 信用决策架构


推荐理由:随着 AI 技术的不断发展,汇丰银行在综合营运资金融资场景的信用决策模型方面取得了重要进展。演讲将深入解读这一模型,让听众了解汇丰银行针对中小微供应商的贷款业务实施、数字化授信决策流程以及基于贸易数据的信用决策模型。通过这些内容,听众将了解到如何利用 AI 技术提高融资效率、降低风险,以及如何在竞争激烈的市场中更好地服务客户。这场演讲将为听众带来有关 AI 技术在风控领域应用的深刻思考和实用建议,值得一听,立即点击此链接报名吧!

推荐议题 4:《量子密钥分发:量子计算时代的安全密钥分发实践解读》


演讲嘉宾:汇丰科技量子计算研究资深专家 - 朱兵


演讲内容

本次演讲着重介绍在银行环境中进行的量子密钥分发(Quantum Key Distribution,简称 QKD)实验试点,展示其在显著提升密码安全性方面的潜力。将深入探讨 QKD 的基本原理,并解释其如何解决传统加密方法在量子计算时代面临的威胁。通过此次试点,汇丰银行旨在探索将 QKD 整合到现有基础设施的可行性,最终保护敏感客户数据,并强化应对网络威胁的防御能力。此外,演讲嘉宾也将讨论量子密码分发对安全银行业的未来影响。以下为演讲提纲:


1. 引言


  • 简要概述密码安全在银行业中的重要性

  • 介绍量子密钥分发(QKD)

  • 在银行业进行实验试点的动机


2. 理解量子密钥分发


  • 与 QKD 相关的量子力学基本原理

  • 利用量子信道进行密钥分发

  • 量子态和测量

  • QKD 相对于传统加密方法的安全优势


3. 实验试点设置


  • 银行实验设置概述

  • 将 QKD 与现有银行基础设施集成

  • 实施过程中的挑战和注意事项

  • 试点中采用的性能评估指标


4. 对安全银行业的影响


  • 针对网络威胁的增强保护

  • 对客户数据安全和隐私的影响

  • 与其他安全技术的潜在整合


5. 未来方向和结论


  • QKD 在银行业的潜在可扩展性和商业可行性

  • 总结和建议


推荐理由:在 经典数字技术(如 AI)日新月异的当下,量子密钥分发(QKD)作为量子计算时代的安全密钥分发实践,正逐渐成为关注的焦点。演讲将深入探讨 QKD 技术的原理和应用,为大家提供对量子安全通信的深入理解。通过了解 QKD 技术在银行领域的试点和在提升安全性方面的潜力,大家将更好地了解量子技术在金融行业的应用前景。最后,演讲将展望 QKD 技术在银行业的未来发展方向,以及在提高安全性方面的商业可行性和潜在整合。对于对量子计算和安全性感兴趣的听众来说,这场演讲将带来宝贵的洞察和建议,立即点击此链接报名演讲收听吧!


我们相信,这些主题已经引发了你的兴趣与关注。在这个充满机遇和挑战的时代,InfoQ 和汇丰科技与您同在,共同探索 AI 技术在金融科技领域的应用和发展。立即抓住这次难得的机会,报名参加 ArchSummit 全球架构师峰会(深圳站)的《汇丰科技在 AI 时代下的创新与探索》专场,报名链接见此链接,席位有限,先到先得!


7 月 21 日下午,深圳·博林天瑞喜来登酒店,我们在《汇丰科技在 AI 时代下的创新与探索》专场不见不散!



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2023-07-13 00:132453
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