近年來，隨著全球經(jīng)濟(jì)的不斷變化，給金融市場帶來了巨大波動(dòng)。為了實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定發(fā)展，金融行業(yè)將發(fā)展重點(diǎn)放在了先進(jìn)IT技術(shù)方面，通過其來分析數(shù)據(jù)并輔助決策，而其背后提供支撐的高性能計(jì)算則成為了金融行業(yè)的重要支柱。

　　為了探討HPC在金融領(lǐng)域的最新發(fā)展和應(yīng)用，于2023年CCF全國高性能計(jì)算學(xué)術(shù)年會(huì)上舉辦的高性能金融計(jì)算論壇，邀請來自金融領(lǐng)域、高校和科技公司的專家，共同探討高性能計(jì)算在金融領(lǐng)域的應(yīng)用和未來發(fā)展趨勢。

　　高性能金融計(jì)算論壇提供了一個(gè)交流平臺(tái)，促進(jìn)不同領(lǐng)域的專家進(jìn)行深入的討論和合作，以解決金融行業(yè)中的各種挑戰(zhàn)。

　　論壇主持人，中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心客座研究員王子田表示：金融是使用高性能計(jì)算最為廣泛，也是最為深入的領(lǐng)域之一。無論是在銀行、基金、券商、保險(xiǎn)還是監(jiān)管等領(lǐng)域，都擁有數(shù)據(jù)量大、計(jì)算量大等特征，因此金融領(lǐng)域與高性能計(jì)算的結(jié)合非常深入。

　　金融數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)文本數(shù)據(jù)不同，其信息含量更高，業(yè)務(wù)屬性更多，如何能夠?qū)ζ溥M(jìn)行高效的歸納分析成為此次探討的重點(diǎn)。同時(shí)，金融也成為了高性能計(jì)算技術(shù)以及算法應(yīng)用模式發(fā)揮和創(chuàng)造價(jià)值最好的一個(gè)領(lǐng)域。

　　“最近兩三年，并行科技的很多客戶與合作伙伴開始用AI和大模型來解決金融領(lǐng)域的一些計(jì)算相關(guān)問題。超算在金融領(lǐng)域有著非常廣闊的前景，也將推動(dòng)該領(lǐng)域的不斷前行。”北京并行科技股份有限公司，行業(yè)事業(yè)部的總經(jīng)理呂昇亮在致辭中表示。

　　金融市場的波動(dòng)性和復(fù)雜性使得預(yù)測市場走勢和交易行為變得異常困難。然而，借助于高性能計(jì)算的強(qiáng)大計(jì)算能力和復(fù)雜算法，可以更準(zhǔn)確地模擬金融市場，并預(yù)測未來價(jià)格和交易行為，為投資者提供更可靠的依據(jù)。

　　天津財(cái)經(jīng)大學(xué)張書華教授發(fā)表了關(guān)于雙Heston模型下回望期權(quán)定價(jià)模型及其深度學(xué)習(xí)方法的主題演講，重點(diǎn)介紹了浮動(dòng)執(zhí)行價(jià)格回望期權(quán)的定價(jià)模型，并探討了該模型結(jié)構(gòu)下的深度學(xué)習(xí)方法。

　　雙Heston模型的動(dòng)態(tài)方程包括兩個(gè)隨機(jī)微分方程，分別描述資產(chǎn)價(jià)格和波動(dòng)率的相互關(guān)系。通過對這些方程的求解，可以得到資產(chǎn)價(jià)格和波動(dòng)率的概率分布，進(jìn)而計(jì)算期權(quán)的價(jià)格和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

　　雙Heston模型適用于期權(quán)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。它能更好地描述市場的波動(dòng)特征，以及期權(quán)價(jià)格隨時(shí)間和波動(dòng)率的變化情況。這使得雙Heston模型成為金融衍生產(chǎn)品定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理的重要工具之一。

　　中國農(nóng)業(yè)銀行總行，科技與產(chǎn)品管理局處長蒙永明發(fā)表主題為：金融大數(shù)據(jù)高性能計(jì)算技術(shù)與實(shí)踐的演講。探討了大型商業(yè)銀行在應(yīng)用大數(shù)據(jù)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的技術(shù)演進(jìn)趨勢，對PB級的數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、加工、整合、分析等方面的采用的技術(shù)體系，重點(diǎn)分享大型商業(yè)銀行在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、整合、分析、計(jì)算等方面的應(yīng)用實(shí)例及取得的應(yīng)用效果。

　　他表示，銀行是最有利于數(shù)字化和用數(shù)字進(jìn)行業(yè)務(wù)領(lǐng)域的行業(yè)，在信息化和數(shù)據(jù)化方面，銀行一直走在前列。銀行的特點(diǎn)是屬于數(shù)據(jù)密集型，需要非常龐大的計(jì)算量，因此同樣與高性能計(jì)算有著密切的聯(lián)系。

　　當(dāng)前，銀行對很多應(yīng)用場景都做了細(xì)分，以新能源領(lǐng)域企業(yè)信貸為例，銀行希望看到的不再是一張簡單的表格，而是基于多維度構(gòu)建起來的模型。這個(gè)模型可能會(huì)有超過300個(gè)維度，包括貸款人的資產(chǎn)狀況、企業(yè)在該地區(qū)的能力表現(xiàn)、互聯(lián)網(wǎng)市值是多少等等，基于這些維度構(gòu)建起統(tǒng)一風(fēng)險(xiǎn)多維度報(bào)表。其精準(zhǔn)度更高，更容易被監(jiān)管。

　　也正是因?yàn)殂y行業(yè)務(wù)所面臨的海量數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，僅憑人力很難進(jìn)行運(yùn)維管理，所以未來開發(fā)、運(yùn)維和運(yùn)營都需要通過AI來解決，銀行在這方面已經(jīng)開始了積極探索。

　　隨著網(wǎng)絡(luò)金融的快速發(fā)展，金融欺詐問題也日益嚴(yán)重。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，金融機(jī)構(gòu)需要采取一系列措施來確保交易的安全性和客戶的利益。其中，人工智能(AI)輔助的網(wǎng)絡(luò)金融反欺詐技術(shù)成為了當(dāng)前最具應(yīng)用潛力和效果的解決方案之一。

　　傳統(tǒng)的反欺詐方法主要依靠規(guī)則引擎和靜態(tài)模型，這些方法往往只能檢測到已知的欺詐模式，而對于新型的欺詐手段則顯得力不從心。而AI輔助的網(wǎng)絡(luò)金融反欺詐技術(shù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測并學(xué)習(xí)用戶的交易模式和行為特征，從而及時(shí)識別出異常交易和潛在欺詐。

　　同濟(jì)大學(xué)王成教授在論壇中重點(diǎn)介紹了網(wǎng)絡(luò)金融安全行為計(jì)算，他表示：通過大模型反欺詐已經(jīng)成為金融領(lǐng)域的發(fā)展方向之一，其正通過不斷地迭代升級來完善自己，并以更高效地方式來協(xié)助金融行業(yè)構(gòu)建起先進(jìn)的防御機(jī)制。

　　王教授提出了以行為計(jì)算為核心的一體化安全風(fēng)險(xiǎn)防控技術(shù)架構(gòu)，闡述兼顧風(fēng)控性能與計(jì)算效率的行為安全認(rèn)證關(guān)鍵技術(shù)，并與大家分享了兼顧反詐效果與隱私保護(hù)的最新技術(shù)進(jìn)展。

　　太原科技大學(xué)孫超利教授發(fā)表了主題為：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜大規(guī)模問題進(jìn)化優(yōu)化的演講。復(fù)雜大規(guī)模優(yōu)化問題廣泛存在于資產(chǎn)配置、投資組合優(yōu)化領(lǐng)域，往往存在決策空間和目標(biāo)空間巨大，且目標(biāo)函數(shù)評價(jià)昂貴的情況。針對這些復(fù)雜的大規(guī)模單目標(biāo)和多目標(biāo)問題，孫教授介紹了不同的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)化優(yōu)化方法，并表示該類方法可充分挖掘有限數(shù)據(jù)背后可利用的信息，進(jìn)而應(yīng)用到借貸、投資等方面，輔助金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行決策。

　　平方和投資呂杰勇總經(jīng)理發(fā)表了：資產(chǎn)管理領(lǐng)域中的高性能計(jì)算主題演講。重點(diǎn)介紹了私募投資與AI技術(shù)的結(jié)合，在海量數(shù)據(jù)的支持下，AI模型能夠替代一部分人工，減少對理論知識的依賴，可以做出和該領(lǐng)域?qū)＜蚁嘟�的分��，極大提升了工作效率。

　　此外，機(jī)器學(xué)習(xí)可依托于每天收盤價(jià)的數(shù)據(jù)，對用戶提出的問題進(jìn)行分析，然后自動(dòng)生成一段可運(yùn)行的模型代碼，對量化投資起到了效率提升的作用。

　　高性能金融計(jì)算分論壇上，眾多專家共同探討了算法、技術(shù)和應(yīng)用方面的問題，而這一切自然離不開關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的支持。來自中科馭數(shù)(北京)科技有限公司CTO盧文巖，在論壇上與大家共同探討了DPU針對“超低時(shí)延”、“異構(gòu)計(jì)算”和“云原生”等先進(jìn)計(jì)算技術(shù)在證券基金行業(yè)的應(yīng)用創(chuàng)新和實(shí)踐。

　　中科馭數(shù)是一家國內(nèi)的芯片公司，主要研發(fā)DPU芯片，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用到各大金融企業(yè)。證券、期貨、高頻量化交易等業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)傳輸速率及延遲要求很高，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)無法滿足需求，DPU則可以釋放CPU計(jì)算資源，在更短的時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)處理任務(wù)，從而提升性能。

　　DPU具有高性能、低功耗、低延遲、高效能耗比和靈活性等優(yōu)勢，使其成為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和計(jì)算任務(wù)的理想選擇。在人工智能、邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，DPU的應(yīng)用前景非常廣闊。

　　在高性能金融計(jì)算分論壇上，各個(gè)領(lǐng)域的專家對高性能計(jì)算、人工智能在金融數(shù)據(jù)分析和模型求解方面的應(yīng)用進(jìn)行了深入探討。隨著數(shù)據(jù)量的增長和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，高性能計(jì)算成為處理和分析大規(guī)模金融數(shù)據(jù)的關(guān)鍵工具。通過將高性能計(jì)算與人工智能技術(shù)結(jié)合起來，可以更好地挖掘金融數(shù)據(jù)中的信息和模式，提高金融機(jī)構(gòu)的決策能力和競爭力。

　　高性能金融計(jì)算分論壇為金融從業(yè)者和研究者提供了一個(gè)獨(dú)特的交流平臺(tái)，促進(jìn)了他們之間的合作與創(chuàng)新，為金融行業(yè)的發(fā)展帶來了新機(jī)遇。