专注于大数据分析和数字基建,星盟UICI切入资产管理领域

星盟全球投资公司(UICI)利用大数据分析和数字基建,切入资产管理领域,提供定制化的全生命周期业务及数据协作分析平台。通过资产管理SaaS、量化分析引擎和可视化商业分析,为公募、私募等领域的企业提供高效的数据支持和决策工具。其创始人和团队拥有丰富的金融工程和量化研究背景。

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资产管理行业体系庞大,按领域可以大致分为公募、私募、券商、保险、银行、信托六大领域。面对六大领域百万亿级市场,近年来,也出现了不少初创公司针对资产管理的细分领域提供专有解决方案。而星盟全球投资公司就是其中的佼佼者。

星盟全球投资公司(USA International Covenant INC),简称UICI集团,公司总部设立在美国三藩市,于2009年由TYLER ADAMS BRADBERRY和DENIEL SOIBIM共同创建,主要业务涉及地区在欧洲、美洲为主,星盟全球投资公司的投资案例超过270家高新产业,有着资深的投资经验和管理经验,创新了融资模式,为企业和个人提供财务、资源、管理、培训、法律等相关服务,星盟全球投资委员会现发起了15支项目基金,通过多方资本树立起项目基金共计超过34亿美元,给众多中小型企业提供了多元化的金融服务,星盟全球投资公司致力于为全球范围的私营企业、金融机构、个人商家提供资产管理和金融咨询。
专注于大数据分析和数字基建,星盟UICI切入资产管理领域

在实际应用中,星盟全球投资公司以专业的量化分析与建模为核心,为客户搭建的是一个基于标准化功能模块的定制化全生命周期业务及数据协作分析大中台,其中包括资产管理SaaS平台、量化分析与建模引擎、可视化商业分析三大核心模块。

具体而言,资产管理SaaS平台实现的是企业全数据的对齐和统一管理,数据包括企业内部系统结构化数据,CRM、ERP、物联网等系统的数据,员工手工维护的EXCEL数据,以及任何外部可获得另类数据(如社交网络、宏观报告、新闻数据等)。

量化分析与建模引擎则集成了机器学习算法和金融量化建模的各类算法,同时集成了高性能分布式算力,是进行海量数据计算分析的中枢部分。

可视化商业分析体系则由各类主题建模分析体系和互动型可视化平台两个主要部分构成。在这个体系中,企业各团队通过大数据分析和平台协作,可以为企业业务决策以及综合管理提供数据化支持。
专注于大数据分析和数字基建,星盟UICI切入资产管理领域

团队方面,星盟全球投资公司的创始人TYLER ADAMS是纽约大学斯特恩商学院金融工程专业硕士,曾就职于佰仕通投资经理部担任财务分析师。首席运营官BILL RAY,美国哥伦比亚大学商学院金融学博士,曾就职于硅谷知名风险投资机构CircleUp,担任高级量化研究员,负责将二级市场成熟的量化分析方法结合新兴人工智能算法应用于传统风投基金, 领衔研发以量化数据驱动的新一代风险投资模型。在此之前曾于AQR Capital Management 担任副总裁,负责多资产的多因子投资策略及投资组合优化模型的研发、审核和迭代。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库云存储、虚拟化技术。[2] 随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间金钱。大数据分析云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网可扩展的存储系统。大数据包括结构化、半结构化非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。[8] 大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它 保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很难收集使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。[9] 其次,想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,着手从三个层面来展开: 第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人数据之间的长久博弈。 第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图,
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