跟着云核算、大数据、人工智能（AI）等技能日渐老练，它们与金融产品和服务场景的结合也日趋严密。凭借AI技能（包含深度学习、机器学习和自然语言处理等）和高性能核算途径，金融服务组织正在加强加快智能风控、精准营销获客、智能客服、算法买卖、出资组合优化等运用，以数据驱动的方法来坚持职业先进性和竞赛优势。
如果您重视AI在量化买卖、智能投研方面的运用，金融大数据处理，以及面向AI运用的IT架构, 必定不要错失!
本次研讨会将约请金融科技公司、出资公司、银行、稳妥、证券、期货等组织的CTO、CIO、IT司理和体系办理人员、量化剖析师、数据科学家、AI/机器学习/核算/存储/IT架构师参会，欢迎您免费注册参会！
张纯信博士现任复旦大学泛海国际金融学院金融学教授、金融科技研讨中心主任，香港中文大学客座教授。张教授的首要研讨范畴包含金融科技、出资学、公司金融等。曾荣获美国国家荣誉学者称谓。他在国际闻名刊物如Journal of Financial Economics, Journal of Corporate Finance, Journal of International Money and Finance, Journal of Derivatives 和 Financial Management 等宣布多篇论文。张教授于2003年取得加州大学伯克利分校金融学博士学位。在此之前，他取得了宾夕法尼亚大学沃顿商学院、工程和运用科学学院的金融学学士和电子工程学士学位（1998年）。
陈述摘要：人工智能现在已渗透到各行各业，从精准营销到交际媒体，从交通到通讯，金融职业也不破例。AI和大数据在获客及客服，本钱与危险办理方面都有了适当广泛的运用并取得必定作用，一起对信息不对称和相应的出资战略也有了极大的提高，能够说AI从头定位了整个职业的重要方针和盈利模式。本陈述根据复旦大学泛海国际金融学院曩昔三年对职业精华的继续盯梢，结合学术研讨、职业专家常识，新商业模式等调研对AI在金融服务业的开展趋势进行了剖析并展望各相关组织和知道参阅。
杨志雷先生担任DDN在我国高性能核算、生命科学以及其他高速数据拜访、处理范畴的商场行销与事务拓宽作业，他在磁盘存储、并行文件体系、备份容灾、虚拟化以及高性能核算体系规划方面具有丰厚的产品及技能实践堆集，并有着深沉的用户、职业、途径拓宽与项目办理阅历。杨先生在存储范畴有20多年的从业阅历，在参加DDN之前，他还曾担任InfiniBand交流设备全球领导厂商Voltaire我国区首席代表、技能总监等职，全程参加了国家863计划百万亿次核算机（联想深腾7000、曙光5000A）以及千万亿次核算机银河1号等HPC体系规划与装置调优作业，是InfiniBand技能在我国广泛运用的勋绩人物。
陈述摘要：金融服务范畴对数据剖析、模型核算的需求越来越高，DDN与合作伙伴一起打造的面向金融运用需求的处理计划已逐渐在全球各地的对冲基金、出资银行、危险出资公司、证券和稳妥公司、零售银行以及在线付出公司落地。本次陈述共享DDN高性能存储处理计划在金融范畴的几个事例，并展现DDN计划的特色和技能优势。
王子田 北京大学博士，专心人工智能、金融建模、量化买卖方向。具有10年数量化买卖体系研制阅历，曾参加百余家量化组织调研，了解我国量化职业。2018年创建北京智速科技有限公司并任CEO，现在还担任我国科学院网络信息中心客座研讨员。曾获“北京大学信息学院2009年度学术十杰”称谓。在经济与信息学国际期刊有多篇文章宣布。2010至2016年掌管的多个研讨与实践项目取得我国人民银行科技开展奖。
陈述摘要：本陈述介绍量化买卖与片面买卖的联系，量化出资的中心方针、我国量化出资工业的开展途径，并经过实践事例介绍量化出资与高性能核算怎么深度结合，发明超量收益。
赵凡博士首要担任帮忙英伟达金融范畴的客户构建面向大数据剖析及人工智能的软硬件体系计划，并为金融范畴的相关客户和服务商供给技能支持。
陈述摘要：怎么对金融商场建模并取得超量收益一向都是证券研讨的热点话题。跟着近几年人工智能的遍及运用，越来越多的研讨者测验运用人工智能技能对金融商场进行建模猜测及买卖。本陈述将扼要介绍机器学习、NLP、强化学习等技能在量化投研范畴的运用，一起环绕量化投研方面的技能需求，扼要介绍英伟达公司的相关软硬件生态。
付杰先生上任于国际500强某稳妥集团IT部分，具有20年根底架构规划、规划、施行和运维阅历。一起担任稳妥IT圈自媒体大众号“落风潭”编缉。
陈述摘要：本陈述首要介绍人工智能（AI）运用对IT架构提出的需求和应战，以及面向AI运用的架构与传统IT架构的差异。在回忆存储产品演进进程和猜测未来开展趋势的根底上，从用户的视点动身提出一些有用的存储选型主张。
李凡先生具有近20年存储职业从业阅历，专心于人工智能、高性能核算及大数据范畴的存储产品处理计划，具有丰厚的大规模数据存储规划和建造实践阅历。
陈述摘要：跟着“大数据+AI算法”年代的降临，金融服务业中的量化买卖现已从简略的“算法+数据库”演化到“机器学习+深度了解”的状况。DDN高速并行存储处理计划合作AI加快核算单元，可提高核算功率，更好地协助客户处理窘境，迎接应战。
许盼兮先生在雅捷信息首要担任GPU技能研制、高性能大数据产品开发、以及金融大数据处理计划的相关作业。许先生结业于武汉大学电子与通讯工程专业，研讨方向为GPU高性能核算。他具有十年以上的GPU开发阅历，参加开发了一系列GPU相关的高性能软件产品，包含石油勘探、安防监控、数据处理等方向。
陈述摘要：跟着大数据年代降临，企业客户数据呈现井喷，随之而来的是以分布式数据库为代表的大数据技能的大规模运用。海量数据带来的是数据IO以及核算压力的指数上升。GPU数据库旨在经过GPU硬件上的大缓存、高带宽、多中心等优势，处理当时分布式数据库面对的分布式集群实时呼应慢、算力有限以及扩容大集群带来的功耗墙、IO墙等问题。特别是金融OLAP场景下，DataTurbines凭借自研的GPU并行加快算法，结合现已落地的很多事例，给出通用GPU核算技能在大数据布景下的新计划。
DataDirect Networks（DDN）公司1998年在美国洛杉矶建立，是全球最大的私营数据存储企业，其存储和数据办了处理计划在高性能核算 (HPC)，人工智能 (AI)，大数据，以及多云办理范畴处于商场领先地位。DDN协助企业，服务供给商，研讨组织和政府部分更快地从数据信息中取得见地，并发生更多的价值。DDN为全球三分之二的尖端超级核算机供给了存储和数据办了处理计划，包含最快的超级核算机Fugaku和最大的商用AI体系 SELENE。DDN于2000年进入我国商场，我国总部和DDN全球十大技能中心之一均设在上海。现在我国团队包含 Lustre文件体系研制、售前/售后技能支持、出售和商场。我国本地的技能团队已具有规划、施行和服务的全方位才能，能够供给从L1至L3的原厂技能服务。
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