随着云计算、区块链、大数据、人工智能、5G等技术的日趋成熟，金融科技浪潮已经开始席卷全球，成为当下最热门的持续性话题，受到越来越多企业和金融从业者的重视。金融行业在过去几百年里发展迅猛，其中科技、数学、模型、算法一直贯穿着整个金融行业，尤其近年来IT手段、信息化科技以及更新的金融科技都在加速金融业的快速成长，无论是对民生、对企业、还是对国家乃至全球的经济都起到了至关重要的作用。近日记者专访了中国金融科技专家叶帅，请他分享其研发的智能化技术成果，及他的成果在促进和保护金融行业发展过程中的具体表现。

作为中国金融科技领域的杰出研发人才，叶帅拥有英国伯明翰城市大学和班戈大学的良好教育背景，对于金融投资、战略管理有着专业的理论基础，对国际营销与金融管理有着系统的理论体系和独到的投资眼光。他长期从事资本运营工作，积累了丰富的实践经验，对金融行业的发展现状、存在问题及未来的发展趋势具有深刻的了解和认识。近年来，他将物联网、大数据、区块链、人工智能等现代化技术应用到金融投资管理领域中，研发了一系列行业领先的突破性技术成果，能够为企业及个人提供最合理的投资管理建议，在保障企业和个人资金安全的同时，为投资人获取最大的投资收益。

随着互联网的发展，传统金融行业受到冲击，金融机构面临着营销方面的巨大挑战。投资客户在金融市场中愿意承受风险的意愿各不相同，对于金融机构来说就需要根据不同客户的需求，来为对方提供满意的产品和服务。而一些金融机构的人力物力资源有限，推荐效果不明显，对投资项目中存在的投资风险也缺乏有效的评估方案，很容易造成客户流失，还有机构信誉度的降低，这成为了金融机构亟待解决的问题。从投资者的角度来说，市面上的金融产品数目繁多，其质量和信用评价参差不齐，在金融市场的海量信息中筛选出符合自己兴趣和购买力的产品，需要进行多方面、多维度的数据分析，才能做出合理的产品选择，不仅费时费力，投资收益也很难保障。

在这样的背景下，叶帅创新研发的“基于深度学习和图神经网络的企业投资评估系统V1.0”可以为金融企业提供精准的项目风险评估方案，完美解决了这一系列的行业难题。该系统的优势在于可以组合低层特征，形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示，并通过用图神经网络表达的节点间信息互相传播的函数对比分析，给出系统删选出的最优投资评估方案，为金融投资公司决策投资项目“保驾护航”。

叶帅为他的这项科技成果进行了介绍——该评估系统包括结构化数据库、wake阶段、sleep阶段等功能，基于既成的投资关系信息，分别采集投资机构和被投企业的基础信息，将基础信息格式化为结构化数据，并进行特征向量的抽取，再将特征向量通过目标函数转化为一个投资案例特征向量，同时输入深度学习神经网络中，获得投资风险评估模型，根据投资风险评估模型的输出结果做出投资决策。该系统可以将所获得的投资关系及投资决策作为投资案例资料，同时深度学习和图神经网络基于反馈的投资案例资料获得更好的评估模型，彼此相辅相成，极具推广使用价值。让我们惊叹的是，该系统根据深度学习和图神经网络可以获得投资风险评估模型，能够自动根据投资风险评估模型的输出结果做出投资评估，这无疑给公司做出项目决策提供绝佳助力，极大降低了金融投资风险，对金融投资行业的正向发展意义重大。

叶帅深耕金融投资行业多年，他深知投资者是金融市场中核心的参与要素，是行业生存和发展的根基，更是金融机构和企业发展的基石。金融风险控制可以避免或减少金融风险可能给投资者造成的损失，最大程度维护投资者的权益对于金融机构和企业发展的重要性也是不言而喻。以“基于深度学习和图神经网络的企业投资评估系统V1.0”为首，叶帅创新性的应用大数据、人工智能等技术建立了一套科学、合理的金融风险管控体系，通过风险预测、识别、评估，并以此为基础合理地使用多种管理方法、技术和手段对投资项目涉及的风险实行有效的控制，采取主动行动控制风险并妥善处理风险事故造成的不利后果，保护投资者的合法投资权益，为企业和金融投资行业可持续发展奠定了坚实基础。

叶帅对金融机构的未来非常期待，他说，下一步要做的就是如何利用科技进行金融业务创新升级。新金融需要新科技的支持，只有新技术与新金融深度融合，才能更好地服务客户和实体经济，并推进新金融稳健与持续发展！

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