IBM王天�:中国金融业应用历程和未来 - 51CTO.COM

IBM主机在金融业的应用
IBM大中华区副总裁王天?女士在IBM主机50周年庆典上分享了大型主机在金融领域的应用情况。在过去50年里,主机系统实现了灾备、双活等架构,成为最可靠、扩展性强且安全的系统。在中国,主机不仅推动了金融电子化,还带来了业务创新。

主机系统最早投入商用就是用于金融领域。在IBM主机50周年庆典上, IBM大中华区副总裁、行业与价值创新事业部总经理王天?女士分享了大型主机在金融领域的应用情况。

王天?女士表示,云的基础就是动态资源调度,也就是虚拟化。在三、四十年前,主机已经是最云的系统。在过去的50年里,主机系统在金融领域实现了灾备、双活等等架构,使主机变成了不间断的、最可靠的、有最大扩展性、最安全的系统。

IBM大中华区副总裁、行业与价值创新事业部总经理王天?女士

在中国对金融业,并不是机器本身弥足珍贵,重要的是70年代、80年代主机来到中国,把整个金融电子化及核心银行部分的优质体验,并实现业务创新。IBM将应用开发方法带到了中国,在项目管理方面在中国逐渐形成体系。因此主机只是一个工具,更重要的是通过主机走入未来。

对于国内银行的成就,中国银行上线,招商信用卡的成立变成中国银行业的奇迹,在光大银行信用卡部再次创造了奇迹,2011年光大银行主机顺利上线,信用卡年增长30%,http://sz.rbdx.eu,交易增长40%。王天?女士表示未来IBM将同中国的金融业一起在分析、社交、移动领域能够把更多新型的业务融入主机的的功能,引领世界,和全世界分享国内金融用户的成就。

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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