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FIN4719金融科技和财务数据分析
FIN4719金融科技和财务数据分析AY2024/25学期2班级会议：BIZ1＃03-04;星期五0830-1130讲师：Lee Yen Teik博士：财务办公室：BIZ1＃07-60联系人：yenteik@nus.edu.sg | 65166693办公时间：星期三1000至1100或通过约会课程说明本课程涵盖了解决实际问题的金融工具和创新。目的是利用技术和分析的力量来增强财务决策过程。主题包括有效的市场假设，行为融资，事件研究，蒙特卡洛模拟，人工智能（AI），生成的AI，真实选择，数字支付，加密，网络安全和区块链。本课程旨在培养在金融中开发数据分析解决方案的产品心态。学生应该对统计数据，金融，股票市场和节目的基本概念（即Python）感到满意。学生将利用生成的AI来开发解决方案。学习成果1。将理论和概念应用于财务问题。2。开发有用的模型来分析和解决财务问题。3。了解主要的金融科技概念及其对金融服务业的影响。4。了解和开发产品和企业，以释放金融科技在财务中的潜力
技术在减少食物废物中的作用
本文旨在开发一个全面的概念框架，以研究影响科威特金融技术（Fintech）的各种因素。学者和行业专家尚未广泛探讨此主题，因此该论文填补了重要的研究差距。技术接受模型（TAM）用于实现这一目标，将品牌形象，数字素养和数据安全等概念纳入间接变量。本文还提出了信任作为调解人，并将Fintech采用的意图作为其框架的直接变量。本文不仅通过引入新模型来对现有理论做出重大贡献，而且还提供了一个新颖的框架，未来的研究人员可以使用该框架来研究技术接受，尤其是在世界其他地区的金融科技采用的背景下。
精神健康金融技术（金融科技）
财务稳定是对精神疾病患者的关键挑战。有症状的时期通常体现在财务决策不良的情况下，包括强迫支出和冒险行为。本文探讨了开发财务技术（Fintech）的研究机会和挑战，以支持患有心理健康的人。特别是我们关注客观的财务数据可能导致新颖的心理健康评估和干预方法。我们使用了一个患有双相情感障碍（即n = 1个案例研究）的数据来说明收集和分析客观财务数据以及心理健康因素以及心理健康因素的可行性。尽管我们还没有发现统计学上的显着趋势，也没有发现我们的发现是可以推广的，但我们的方法可以深入了解使用客观的财务数据来识别预警信号，从而为患有严重精神疾病的人提供先发制人的护理。我们还确定了访问客观财务数据的挑战。本文概述了当前可用的数据，可以使用的数据以及使用金融数据时要考虑的因素。我们还探索了未来的方向，用于开发干预措施以支持财务福祉和稳定。此外，我们已经描述了财务数据驱动的评估和干预方法的技术，道德和公平挑战，并提供了解决这些挑战的广泛研究议程。
以下是参议院金融科技和监管技术特别委员会对金融科技和监管科技的定义：金融科技，o
参议院金融科技与监管技术特别委员会对 FinTech 和 RegTech 的定义如下：FinTech 或金融技术是指能够支持、增强和颠覆传统金融服务的技术或业务。FinTech 公司提供的产品和服务涉及领域包括：汇款和支付；储蓄和投资；借贷；个人理财管理。FinTech 解决方案通常具有创新性，能够响应不断变化的客户需求。RegTech 是指在监管监控、报告和合规方面使用新技术。RegTech 公司通常提供软件即服务 (SaaS)，帮助企业高效且经济地遵守法规。RegTech 与行业无关，其技术解决方案可应用于任何具有监管和合规要求的行业。重要的 RegTech 细分市场包括：分析和尽职调查；报告和仪表板；风险分析；动态合规；市场监控。SolveXia 是一家 RegTech 企业。 2019 年安永全球监管科技行业基准报告指出，澳大利亚是全球十大监管科技市场之一，5% 的监管科技公司总部位于澳大利亚，23% 的监管科技公司在澳大利亚境内提供服务。委员会非常有兴趣直接听取在澳大利亚金融科技和监管科技领域运营的企业家和小型企业的“亲身经历”。特别是，以下问题可能对那些向调查提交书面意见的企业有所帮助。一般问题：- 贵公司专注于哪个技术创新领域？SolveXia 自 2008 年 3 月开始营业。我们专注于流程自动化，主要关注为财务部门使用而生成的数据。我们处理的流程本质上很复杂。在我们参与之前，这些流程需要大量的人力来确保考虑到每个细微差别。没有其他软件可以适应我们遇到的各种任务。我们构建了一个平台，可以 (a) 从多个来源导入几乎任何格式的数据，(b) 通过一系列指令（总共约 100 条）来处理数据，这些指令模拟个人通常采取的操作，以及 (c) 在 Excel 电子表格、Word 文档、PDF 或通过仪表板显示最终结果。该软件具有高度适应性，主题专家（在财务部门工作的业务人员）可以轻松使用，而无需 IT 部门的协助。我们的客户主要是大型企业，他们重视所提供的帮助，以 (a) 重新设计复杂流程，(b) 提高输出的准确性，(c) 减轻对关键人员的依赖，(d) 在几秒钟或几分钟内运行流程，通常需要几天时间，(e) 降低成本，(f) 提高其确定性和一致性的声誉；(g) 展示治理证据；(h) 保证准确的文件记录和对每项变更的审计跟踪。
SAIFIN 卫星数据和人工智能助力金融科技
• 使用卫星数据可以提供有关可能影响金融市场的各种经济和环境因素的独特实时信息。对卫星图像的分析可以揭示资源开采区、农业、建筑甚至购物中心交通的活动，从而提供经济表现的早期指标。 • 使用深度学习和生成式人工智能可以提供数据驱动的洞察力，揭示大数据量（卫星和网络）上的趋势、相关性和机会。这使交易者能够快速响应市场变化。 • 使用 GPU 处理和分析来自卫星图像和网络的大量数据可以制定实时交易策略。这种方法可以有效且可持续地利用计算资源，从而进行更快、更准确的分析以指导交易决策。
抗量子密码学：金融科技安全的新前沿
模拟：为了评估后量子密码算法的性能和安全性，将使用最先进的密码软件和工具进行模拟。这将包括针对已知量子攻击媒介的算法基准测试。 实验：将进行实际实验来测试抗量子算法与现有金融科技系统的集成。这些实验将侧重于评估算法的效率、可扩展性以及与当前技术的兼容性。 案例研究：将对已开始实施后量子密码解决方案的金融科技公司进行深入案例研究。这些案例研究将为抗量子密码的操作方面提供真实见解。 专家访谈：将对密码专家、网络安全专家和金融科技从业者进行访谈，以收集有关抗量子密码的当前趋势、挑战和最佳实践的定性数据。
金融科技风险格局的系统文献综述
摘要：本研究主要关注金融技术或金融科技的发展，这些发展显著改变了传统金融系统，重点关注金融技术部门数字生态系统中出现的几种风险类别。本文回顾了与金融科技风险格局相关的现有文献，特别是其出版趋势、期刊生产力、影响、附属组织和相关主题。对通过 Scopus 结构化数据库收集的 84 篇文章进行了文献计量和内容分析，以进行全面审查。结果表明，金融技术的发展减少了实体犯罪，同时增加了网络犯罪。另一个挑战是金融市场和相关监管机构之间的技术不对称。这些当前问题要求制定《金融科技法案》以建立全面的立法框架。本研究的结果有助于学术界和业界补充有关金融科技及其相关风险的现有知识，特别是其时间线、地理分布和连贯主题的发展。
银行业金融科技应用：实证研究
作为印度新兴城市的典范，古瓦哈提吸引了来自印度各地乃至世界各地的金融科技企业。本文阐述了古瓦哈提市的技术发展趋势以及对采用此类金融科技服务的认识和经验。本文研究了金融科技在该市的发展和灌输阶段以及银行业消费者采用金融科技的速度。研究方法包括准备结构化问卷，从 130 名 SBI 客户那里收集数据，以研究他们对银行提供的金融科技解决方案的体验。研究结果包括所提供的金融科技服务的质量、消费者在使用服务时面临的偏好、经验和挑战。关键词：金融科技、金融科技独角兽、金融科技采用、银行业。
人工智能在金融科技领域的现状和潜在应用
本研究旨在对金融科技领域人工智能 (AI) 的现状和潜在用途进行定性综述。使用主题作为搜索词对 Google 学术搜索前三页进行简单搜索，得到 16 篇相关论文。这些论文在金融科技领域人工智能的现状、潜力以及现状和潜力部分下进行了讨论。结果显示，金融科技领域人工智能的发展非常迅速，这反映在金融科技和人工智能的全球市场规模上。金融科技公司一直在根据需要使用数据优先或人工智能优先方法。目前，人工智能用于许多金融科技服务。有可能进一步扩展它们并使用新的人工智能方法创新服务。存在许多挑战，例如风险、网络安全、数据隐私保护、欺诈预防和可持续小额融资。未来的研究应解决我们对金融科技服务中人工智能知识的空白以及发挥金融科技领域人工智能潜力的障碍。本综述的一个主要限制是将定性综述的论文数量限制为 16 篇。
通过深度学习转换金融科技-IJRPR
认知能力与深度学习模型的融合使金融技术领域的智能数据分析的新时代（Fintech）引入了。随着数据体积和数据复杂性的指数增长，对可以提取有意义见解的强大工具的需求越来越多。深度学习模型已通过利用其从非结构化数据学习层次结构表示的能力来成为改变游戏的解决方案。通过模仿人脑的复杂结构和功能，这些模型具有有效处理多种数据类型和揭露一次难以捉摸的模式的能力。本文深入研究了认知融合的概念，其中深度学习模型和认知能力的融合以显着的精确性和效率导致智能数据分析。本文的目标是双重的。首先，它旨在对深度学习模型的架构和组成部分进行全面的了解，使其高度适合金融科技领域中的智能数据分析任务。将探索深度学习的基本构建基础，包括神经网络架构，激活功能以及训练过程，使这些模型能够从复杂数据集中提取见解。其次，本文深入研究了广泛的应用，深度学习模型在金融科技中证明了它们在智能数据分析中的能力。然而，随着采用深度学习模型进行智能数据分析会加速，各种挑战和道德考虑表现出来。这些应用程序涵盖了计算机视觉，自然语言处理，异常检测，预测分析，建议系统和个性化医学，从而改变了数据驱动的决策的景观。可解释性是一个至关重要的挑战，需要进一步的研究来理解和解释这些模型的决定。在培训过程中固有和引入的偏见对于确保公平和公平的结果至关重要。可伸缩性在大数据时代提出了另一个重大挑战。此外，道德考虑，包括数据隐私，安全性和负责任的AI实践，必须在Fintech中使用深度学习模型的智能数据分析的最前沿。总而言之，通过深度学习模型实现的认知融合表明了金融科技领域的智能数据分析领域的范式转移。本文提供了有关该概念的全面概述，探讨了架构，应用程序，挑战和未来的方向。通过理解和利用认知融合的力量，组织可以解锁宝贵的见解，做出明智的数据驱动决策，并推动各个行业的创新。认知融合的旅程才刚刚开始，通过应对挑战并拥抱负责任的AI实践，我们可以最大程度地利用深度学习模型在金融科技的智能数据分析领域中的潜力。