人工智能加速金融服务| 11.24在线研讨会( 二 ) 随着云计算、大数据、人工智

报告摘要：金融服务领域对数据分析、模型计算的需求越来越高， DDN与合作伙伴共同打造的面向金融应用需求的解决方案已逐步在全球各地的对冲基金、投资银行、风险投资公司、证券和保险公司、零售银行以及在线支付公司落地。本次报告分享DDN高性能存储解决方案在金融领域的几个案例，并展示DDN方案的特点和技术优势。

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王子田
北京智速科技有限公司CEO
王子田北京大学博士，专注人工智能、金融建模、量化交易方向。具有10年数量化交易系统研发经验，曾参与百余家量化机构调研，熟悉中国量化行业。 2018年创立北京智速科技有限公司并任CEO ，目前还担任中国科学院网络信息中心客座研究员。曾获“北京大学信息学院2009年度学术十杰”称号。在经济与信息学国际期刊有多篇文章发表。 2010至2016年主持的多个研究与实践项目获得中国人民银行科技发展奖。
报告题目：量化交易：技术、案例与实践
报告摘要：本报告介绍量化交易与主观交易的关系，量化投资的核心目标、中国量化投资产业的发展路径，并通过实际案例介绍量化投资与高性能计算如何深度结合，创造超额收益。

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赵凡
英伟达中国区金融领域高级解决方案架构师
赵凡博士主要负责协助英伟达金融领域的客户构建面向大数据分析及人工智能的软硬件系统方案，并为金融领域的相关客户和服务商提供技术支持。
报告题目：人工智能在量化投研领域中的应用
报告摘要：如何对金融市场建模并取得超额收益一直都是证券研究的热点话题。随着近几年人工智能的普遍应用，越来越多的研究者尝试使用人工智能技术对金融市场进行建模预测及交易。本报告将简要介绍机器学习、NLP、强化学习等技术在量化投研领域的应用，同时围绕量化投研方面的技术需求，简要介绍英伟达公司的相关软硬件生态。

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付杰
世界500强某保险集团IT
付杰先生就职于世界500强某保险集团IT部门，拥有20年基础架构规划、设计、实施和运维经验。同时担任保险IT圈自媒体公众号“落风潭”主笔。
报告题目：面向AI应用的IT架构规划
报告摘要：本报告首先介绍人工智能（AI）应用对IT架构提出的需求和挑战，以及面向AI应用的架构与传统IT架构的区别。在回顾存储产品演进历程和预测未来发展趋势的基础上，从用户的角度出发提出一些实用的存储选型建议。

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李凡
DDN存储解决方案架构师
李凡先生拥有近20年存储行业从业经历，专注于人工智能、高性能计算及大数据领域的存储产品解决方案，具有丰富的大规模数据存储设计和建设实践经验。
报告题目：DDN存储架构及金融行业解决方案
报告摘要：随着“大数据+AI算法”时代的来临，金融服务业中的量化交易已经从简单的“算法+数据库”演化到“机器学习+深度理解”的状态。 DDN高速并行存储解决方案配合AI加速计算单元，可提升计算效率，更好地帮助客户解决困境，迎接挑战。

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许盼兮
上海雅捷信息技术公司GPU数据库产品总监
许盼兮先生在雅捷信息主要负责GPU技术研发、高性能大数据产品开发、以及金融大数据解决方案的相关工作。许先生毕业于武汉大学电子与通信工程专业，研究方向为GPU高性能计算。他具备十年以上的GPU开发经验，参与开发了一系列GPU相关的高性能软件产品，涵盖石油勘探、安防监控、数据处理等方向。