要推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，科技創(chuàng)新驅(qū)動是重中之重。近年“金融科技”的蓬勃發(fā)展正為經(jīng)濟(jì)注入強(qiáng)勁動力，加速金融與科技深度融合已經(jīng)成為全球共識。

11月5日，在蓉舉辦的“第五屆國際金融科技論壇”上，西南財經(jīng)大學(xué)首次向業(yè)界展示了財經(jīng)高校的技術(shù)“硬實力”，西南財經(jīng)大學(xué)金融科技國際聯(lián)合實驗室（以下簡稱“實驗室”）首次發(fā)布了三大開創(chuàng)性的金融科技服務(wù)系統(tǒng)和平臺——AI工程化KubeAI平臺、Quant Plus量化分析平臺、企業(yè)風(fēng)險智能識別與預(yù)警系統(tǒng)，構(gòu)建了新的金融科技應(yīng)用場景，將加速AI場景落地，降低企業(yè)風(fēng)險，有效助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

西南財經(jīng)大學(xué)副校長尹慶雙在該實驗室創(chuàng)新系統(tǒng)和平臺發(fā)布會上指出，西南財經(jīng)大學(xué)作為我國西部地區(qū)唯一進(jìn)入國家首批“雙一流”建設(shè)序列的財經(jīng)高校，主動適應(yīng)新形勢、建設(shè)新文科、引領(lǐng)“新財經(jīng)”。實驗室是西南財經(jīng)大學(xué)和成都市政府重點打造的特區(qū)。實驗室的老師們服務(wù)國家重大戰(zhàn)略，深耕數(shù)字經(jīng)濟(jì)和金融科技領(lǐng)域，既是講臺上的謙謙君子，也是行業(yè)里勇敢的開路先鋒。本次發(fā)布會對于西財金融科技領(lǐng)域研究來說是一次重要的推進(jìn)，正在將金融科技領(lǐng)域的前沿理論和研究成果帶進(jìn)實體產(chǎn)業(yè)、服務(wù)于實體產(chǎn)業(yè)，引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展。

金融科技AI工程化平臺：加速AI場景落地

當(dāng)天發(fā)布會上，西南財大聚焦金融科技AI工程化的KubeAI平臺首次亮相，其創(chuàng)新探索了數(shù)據(jù)、算法和算力的高效融合模式，為金融科技領(lǐng)域 AI 場景落地與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供新的解決方案。

在傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)與數(shù)字化技術(shù)碰撞的今天，AI 產(chǎn)品的落地痛點已不再是模型的設(shè)計以及算力的儲備，而是當(dāng)數(shù)據(jù)體量不斷擴(kuò)大，如何高效處理，存儲以及分析海量金融數(shù)據(jù)？當(dāng)算法規(guī)模不斷提高，如何分布式開發(fā)，訓(xùn)練，評測以及部署融合金融業(yè)務(wù)邏輯的模型？當(dāng)私有算力設(shè)施臨時短缺，如何低成本迅速租借公有云彈性擴(kuò)展算力？

會上，KubeAI平臺負(fù)責(zé)人、西南財經(jīng)大學(xué)副教授鄭羽博士將KubeAI 比作金融科技AI應(yīng)用落地的“光刻機(jī)”，以打造中國版期權(quán)數(shù)據(jù)庫-為切入點，團(tuán)隊需要訓(xùn)練 1.7 億多個模型，總參數(shù)量高達(dá) 340 多億，因此不斷探索，將“AI”與“云原生”架構(gòu)融合，最終突破了 AI 工程化技術(shù)的最大瓶頸。

鄭羽博士介紹到，當(dāng)前正值第四次工業(yè)革命浪潮，科技是第一生產(chǎn)力，未來的產(chǎn)品價值實現(xiàn)更依托高效、穩(wěn)定的工程化平臺，而非簡單的資源堆疊。KubeAI 依托產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新融合模式，將持續(xù)追蹤前沿的技術(shù)，實現(xiàn)金融科技AI工程化，助力金融科技AI場景落地，深度促進(jìn)高校金融科技創(chuàng)新研究、金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和資管行業(yè)產(chǎn)品研發(fā)！

量化分析平臺：推進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)

在量化交易領(lǐng)域，當(dāng)前許多科研工作者面臨著因子獲取處理難、模型方法創(chuàng)新乏力以及投資策略不易落地等問題，為突破這些行業(yè)困境，西南財大科研團(tuán)隊推出了Quant Plus量化分析平臺。

該項目負(fù)責(zé)人西南財經(jīng)大學(xué)副教授謝志龍博士在發(fā)布會上表示，“西南財大一致致力于推動金融行業(yè)創(chuàng)新，我們團(tuán)隊經(jīng)過長期研究，復(fù)現(xiàn)了金融學(xué)頂級期刊中101個因子，構(gòu)建和開發(fā)了多個深度學(xué)習(xí)模型，解決了證券市場研究數(shù)據(jù)獲取難、量化交易門檻高和普通用戶難以操作等問題，提高量化交易的科研水平、應(yīng)用范圍和普及率。推進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用，助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?！?/p>

Quant Plus量化分析平臺包含股票因子、智能模型、投資策略、模型比賽、市場新聞和SwufeQuant等模塊。提供股票因子來源、計算方法、示例代碼和樣本數(shù)據(jù)，經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型基準(zhǔn)線；智能算法選股策略、金融科技人才實驗場、新聞因子等提升科研效率。探索了數(shù)據(jù)要素的分配機(jī)制，打造了一套完善的用戶激勵機(jī)制。

企業(yè)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)：精準(zhǔn)洞察經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展改變了信息的生產(chǎn)和傳播方式，促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的加速，讓企業(yè)數(shù)字化特征成為了識別和預(yù)警企業(yè)風(fēng)險的重要組成部分。然而，信息技術(shù)的迭代更新也加劇了企業(yè)風(fēng)險分析的難度，企業(yè)風(fēng)險逐漸顯現(xiàn)出隱蔽性高、跨區(qū)域、傳播快等新特性，無疑造成了企業(yè)風(fēng)險識別打擊難度加大、隱患易藏匿等難題，甚至嚴(yán)重危害國家市場安全和社會穩(wěn)定。

單靠人防的傳統(tǒng)監(jiān)管模式已無法應(yīng)對當(dāng)前嚴(yán)峻形勢，為此，西南財經(jīng)大學(xué)科研團(tuán)隊改變上述現(xiàn)狀，推出企業(yè)風(fēng)險智能識別與預(yù)警系統(tǒng)，以海量的企業(yè)工商、經(jīng)營財報、行政處罰、司法涉訴、知識產(chǎn)權(quán)、上市公司披露信息、新聞輿情，以及企業(yè)特質(zhì)因子等數(shù)據(jù)為驅(qū)動，利用先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)與深度學(xué)習(xí)模型，聚焦股價波動、經(jīng)營異常等不同維度的企業(yè)風(fēng)險，構(gòu)建智能化的識別與預(yù)警系統(tǒng)及量化指標(biāo)。在微觀企業(yè)風(fēng)險智能識別與預(yù)警的基礎(chǔ)上，協(xié)同探究各省市、地區(qū)的綜合風(fēng)險情況。

項目負(fù)責(zé)人西南財經(jīng)大學(xué)副教授王俊介紹到，該系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)、智能化等技術(shù)手段加以預(yù)警和監(jiān)測，精準(zhǔn)捕捉企業(yè)風(fēng)險，將企業(yè)風(fēng)險隱患化解在萌芽狀態(tài)，進(jìn)一步提升企業(yè)風(fēng)險管理的實時性、有效性和標(biāo)準(zhǔn)化水平；并“以小見大”，通過對企業(yè)整體的協(xié)同分析，洞察國家宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r，助力中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)、金融科技以及安全領(lǐng)域的產(chǎn)學(xué)研發(fā)展，切實維護(hù)市場穩(wěn)定和人民群眾財產(chǎn)安全。