金融行业数字化升级浪潮汹涌,如何以科技力量推动金融行业深化发展成为新一代行业命题。2022年7月29日,卡方科技举办"再进化"2022数智交易未来论坛暨卡方科技生态合作伙伴大会。众多行业上下游领域的权威人士参与本次活动,与卡方科技一齐分享智能金融的最新技术应用,探讨如何助力数智交易升级。
活动伊始,恒泰证券总裁牛壮先生就活动发表致辞时讲到,恒泰证券成立30周年,凭借信息科技的持续投入,已经成为了一家全国性的证券公司。作为最早与卡方科技达成合作的券商之一,未来也将与卡方科技携手共进,推动金融科技的崛起与进步。证监会科技监管局科研和标准化处周云晖处长在致辞直播当中也表示,金融科技行业应该携起手来攻克技术壁垒,顺应数字化和智能化发展的趋势要求,以新发展理念引领金融科技创新,推动行业市场多元共生的局面发展。
卡方科技CEO何剑勇在演讲中表示,卡方科技正在以金融理解力与技术实现力与AI算法力重新构建发展生态,定义下一代交易势能。在算法和算力升级方面,卡方科技的机器学习投入已经取得良好成果,算法研究团队规模也呈现指数级增长。同时,卡方科技算力投入持续加码,今年单年投入预算过亿并将启动新超算中心建设。在产品升级方面,卡方科技由智能投资交易产品,全新迭代出高可用、高性能、源码开放的智能算法一体化解决方案,目前参与的正式POC项目全部中标,实力卓著。同时,为进一步完善机构投资服务层面的产品生态,卡方科技也在今年正式推出了专注于私募端的ATO一体化智能资产管理平台。对于未来展望,何剑勇表示,卡方科技在未来将着重于企业自我思想的革命,主动设定自我边界以及承担行业责任,推动市场多元发展,以技术促进行业的开放共生。
算力技术,是科技产品得以运行的必要条件。近些年数据处理需求的大量增加对算法金融平台的算力条件提出更大挑战,市面上也陆续出现了许多相应产品。本次活动当中,上交所技术有限公司高级工程师钟浪辉博士,就以领域专用架构新秀DPU在证券行业中的实践为例进行了分享。他表示,未来DPU、CPU以及GPU可以形成三驾马车的算力结构,希望能够基于特殊业务场景定制DPU,互联多个服务器形成计算集群,DPU专职处理网络协议栈和公共计算,减少CPU通讯开销释放CPU算力,降低业务系统的整体延迟。
对于行业的未来发展方向,中信证券财富管理委员会金融科技部负责人杨伟分享了中信证券在算法交易的实践经验。他表示,财富管理的核心是以客户为核心,随着算法交易认可度的提升,客户对算法交易的需求持续增长,算法交易的专业化发展与市场容量仍有很大的空间,期待技术驱动多方共赢。
活动中,卡方科技创始人陆洋邀请到富达国际亚太区证券投资主管Martin Dropkin、国泰君安证券(香港)董事总经理兼机构与衍生产品部主管欧阳姝,就近年来市场频繁波动、黑天鹅频发、认知迭代加速的状态,给出了各自视角的应对答案。欧阳姝给到了四点建议。第一是分散化 ,第二是及时止损不恋战,第三是不投资信仰,信仰可能集体崩塌;同时,她呼吁关注中国市场,预计会有更多的刺激政策 。Martin Dropkin站在外资投资人的角度表示,国际投资人可能会把中国市场视为一个机会,同时也是一个独特的阿尔法,在现在的大环境下多元化始终是黄金法则。
数据是支撑金融机构未来发展的数字底座,为支撑金融行业针对量化算法的数据库构建,在现场DolphinDB联合创始人兼COO初阳春提出,传统分析型数据库无法支持量化金融里经常用的策略决策,而DolphinDB提供的面向量化算法的数据库是一种基于计算型数据库的原生分布式数据库,支持针对量化金融的数据处理的函数库,脚本语言简单,容易使用。
此外,卡方科技全新的数智交易产品矩阵在活动中也正式发布。据悉,本次发布的产品包括智能资产管理平台ATO、智能投资交易平台ATX及卡方科技智能算法总线一体化解决方案,从接入、回测、仿真到算法、评价、路由、运维监控,解决券商及基金客户全生命周期的智能化交易需求,实现交易系统的增值赋能与国产升级。
自成立于2017年以来,卡方科技主要聚焦中国二级市场理解,利用人工智能、机器学习等科技手段创新金融科技产品,赋能行业发展。本次大会的举办,是卡方科技主动承担行业责任的外化。未来,卡方科技也将基于自身优势,以金融理解力、AI算法力和技术实现力为核心驱动,持续为客户提供完备、创新的智能投资交易全链路解决方案,推动数智化投资未来。
好文章,需要你的鼓励
微软推出 Copilot+ PC 标准,要求配备高性能 NPU,引发 AI PC 市场格局变化。英伟达虽在数据中心 AI 领域占主导,但在 PC 端面临挑战。文章分析了英伟达的 AI PC 策略、NPU 与 GPU 的竞争关系,以及未来 GPU 可能在 Copilot+ 功能中发挥作用的前景。
专家预测,随着人工智能技术的迅速发展和广泛应用,2025 年可能成为 AI 泡沫破裂的关键一年。尽管 AI 仍有望在多模态模型和自动机器学习等领域取得突破,但技术瓶颈、投资回报率下降、监管趋严以及环境和伦理问题等因素可能导致 AI 热潮降温。未来 AI 发展将更注重平衡和可持续性。
研究表明,现有的公开 AI 模型在描述大屠杀历史时过于简单化,无法呈现其复杂性和细微之处。研究人员呼吁各相关机构数字化资料和专业知识,以改善 AI 对这段历史的理解和表述。他们强调需要在 AI 系统中加入更多高质量的数据,同时在审查和信息获取之间寻求平衡。
Google 推出名为 Titans 的新型 AI 架构,是 Transformer 的直接进化版。Titans 引入了神经长期记忆、短期记忆和基于惊喜的学习系统,使 AI 更接近人类思维方式。这一突破性技术有望彻底改变 AI 范式,推动机器智能向人类认知迈进一大步。