全球银行正准备充分利用SWIFT新平台提升跨境支付体验

  • 银行全力支持即将于2022年11月份推出的SWIFT新平台
  • 新平台将成为SWIFT赋能全球范围内实时、无摩擦、端到端全流程交易管理战略的重要组成部分

六家领先的全球性银行今日宣布对SWIFT新交易管理平台的支持,并表示正积极准备使用新平台衍生的能力来支持新服务,以期在2022年11月份平台上线时能够改善效率、降低成本。

在SWIFT详细阐述了其将在18个月之后推出的路线图后,中国银行、纽约梅隆银行、法国巴黎银行、花旗银行、德意志银行和渣打银行确认他们正在为新的平台做准备。新功能——包括受益人信息的预校验,异常业务的集中管理,将SWIFT高速gpi通道延伸至小额支付,以及基于ISO 20022标准的数据服务——将是该增强平台的基础构建模块。这些都是SWIFT在全球范围内推进实时、无摩擦、端到端全流程交易战略的重要组成部分。

过去五年中,SWIFT 社群为提升跨境支付体验做了大量工作,新平台即是在这些基础上演进而来。通过 gpi,当今大多数跨境支付可在几分钟内以完全透明的方式到达最终受益人,而且支付到达受益人后会收到确认消息。所有这些都是在SWIFT网络中发生,该网络连接着全球 200 个国家/地区的 11,000 多家机构和 40 亿个账户。

这些能力以及SWIFT正在推进的增强平台会继续将这些跨境领域取得的进步推进到下一个水平,同时确保与新的支付类型、技术以及服务的交互能力。SWIFT将进一步推动创新,在给终端用户提供更好的跨境支付体验的同时提供令人兴奋的创新解决方案。目前,SWIFT已经开始启动新服务所需的准备工作,这些国际性银行也看到了新平台在处理跨境支付以及证券交易能力方面的巨大潜力。

内容概要:本文档详细介绍了如何使用MATLAB实现粒子群优化算法(PSO)优化极限学习机(ELM)进行时间序列预测的项目实例。项目背景指出,PSO通过模拟鸟群觅食行为进行全局优化,ELM则以其快速训练和强泛化能力著称,但对初始参数敏感。结合两者,PSO-ELM模型能显著提升时间序列预测的准确性。项目目标包括提高预测精度、降低训练时间、处理复杂非线性问题、增强模型稳定性和鲁棒性,并推动智能化预测技术的发展。面对数据质量问题、参数优化困难、计算资源消耗、模型过拟合及非线性特征等挑战,项目采取了数据预处理、PSO优化、并行计算、交叉验证等解决方案。项目特点在于高效的优化策略、快速的训练过程、强大的非线性拟合能力和广泛的适用性。; 适合人群:对时间序列预测感兴趣的研究人员、数据科学家以及有一定编程基础并希望深入了解机器学习优化算法的工程师。; 使用场景及目标:①金融市场预测,如股票走势预测;②气象预报,提高天气预测的准确性;③交通流量预测,优化交通管理;④能源需求预测,确保能源供应稳定;⑤医疗健康预测,辅助公共卫生决策。; 其他说明:文档提供了详细的模型架构描述和MATLAB代码示例,涵盖数据预处理、PSO优化、ELM训练及模型评估等关键步骤,帮助读者全面理解和实践PSO-ELM模型。
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