谭明亮

(川北医学院，四川 南充 637100)

1 引言

大数据、云计算、数据挖掘、机器学习、语义分析、深度学习和人工智能等现代化信息技术手段应用于金融领域，对于驱动金融创新发展、推动金融转型升级、化解系统性金融风险、创新金融产品和服务、优化业务流程有着非常重要的意义，融入前沿科技手段的金融科技(Fintech)和监管科技(RegTech)已成为当前学术界和产业界所共同关注的热点。当前国内外的研究者们将支持向量机、人工神经网络、自组织映射网络和随机森林等多种机器学习与人工智能技术运用于上市公司的破产预测、财务危机预测、信用风险预测等上市公司风险识别场景中，并在算法模型的准确率上取得了不错的效果。近年来，自然语言处理和文本分析技术的快速发展也为非结构化的金融文本数据的语义理解和挖掘创造了条件。HDFS、MapReduce、Spark和Hadoop等大数据的存储、计算、管理技术，以及分布式计算技术、虚拟化技术、集群技术和云平台管理等云计算技术的基本成熟也为海量金融数据的分析和处理奠定了基础。决策支持系统技术逐步走向成熟，并被成功地应用于医疗辅助诊断、机器故障检测以及突发事件应急管理等领域中。

作为新一轮产业变革和科技革命核心驱动力的机器学习、数据挖掘和人工智能技术的研究也取得了巨大进展，有着非常广阔的应用前景，推动着经济社会各领域向智能化加速跃升，这也为大数据环境下的多源异构的金融数据资源的分析和挖掘提供了坚实的技术基础。……