孙诗琪：以科技创新推进金融智能化发展

随着人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术的创新发展，金融产业链布局与商业逻辑本质正在重塑，金融业智能化转型已进入快车道，线上业务、智能投顾、银行交易等金融业务稳步发展。而这样的成就背后，定然离不开大量优秀金融科研专家的不懈努力，孙诗琪无疑是其中最为亮眼的一位，由她研发设计出的“基于市场营销理论的FD分析系统V1.0”、“基于混合型专家系统的非公医疗企业资产价值评估系统V1.0”、“基于网络舆情技术的资产管理风控系统V1.0”等一系列突破性科研成果，攻克了金融领域多项技术难关，实现了高新科技与金融业的深度融合，助推金融科技发展迈向新的台阶，对金融行业的未来发展方向产生了深远影响。

作为金融科技领域的科研新锐，孙诗琪拥有丰富的金融专业知识，这为她众多科研成果的诞生奠定了夯实的理论基础。在孙诗琪看来，人只有在实践中运用能力，才能知道自己的能力。秉持着这一理念，孙诗琪积极投身到金融科研实践中，将自己所学的理论知识和多项科研成果应用到金融投资服务中，敏锐地洞察金融市场的变化规律和运作本质，为客户提供具有高收益率、高安全性的个性化投资建议，为客户及相关企业创造出巨大的经济效益，这也让她在国内外金融领域中备受瞩目，一跃成为最具发展潜力的青年科研人才。

众所周知，金融运行的基础为信用与预期，这种特征使其更容易受社会信用与预期舆情的影响。小到个别金融机构的风险事件、声誉风险，大到席卷全球的金融危机、系统性金融风险，以及投资消费预期、通货膨胀预期、系统金融机构运行、国家货币政策制定与实施、金融监管政策效果等，无不受到舆情传播的影响，若不能及时关注金融舆情，像信用危机等风险隐患会逐步发展成中大型金融危机事件，给投资者及相关企业带来巨大的经济损失。

在这样的金融风险管控需求下，孙诗琪通过大量的市场调查和反复测试，研发设计出“基于网络舆情技术的资产管理风控系统V1.0”，系统由采集层、分析层、呈现层系统构架组成。首先，系统通过python语言编写网络爬虫程序，由URL管理器管理待爬取的URL集合和已爬取的URL集合，网页下载器会将互联网URL对应的网页下载到本地，再由网页解析器对已经下载的网页信息进行模糊匹配和结构化解析，提取出有价值的舆情信息数据，分类存储到本地，形成初具规模的金融评论文本数据库。随后，系统分析层构建空间向量模型进行文本分析，利用LDA 主题提取模型对与潜在主题相关的词进行聚类，从文本数据集中抽取出投资者所要表达的主题信息以简化文本的表达方式。最后，确定每个文档的最优主题数和主题词数，实现对文档主题的抽取，直观的将文本中的主题词汇以词云的方式进行展示，实现对金融舆情的实时监控，形成基于金融舆情的金融决策信息，提高金融资产管理决策的科学性和精确性，有效提高金融风险的管控能力。

如今，“基于网络舆情技术的资产管理风控系统V1.0”已经广泛应用到金融投资领域中，超过98.4%的投资者及企业用户表示，该系统在实际使用中具有话题检测、话题跟踪、自动摘要、自动分类、爆发趋势分析、舆情预警等功能，实现了决策主题研究相关知识库、政策分析模型库和情报研究方法库等金融资产风控系统的构建，为金融投资决策提供了全方位、多层次的决策支持和知识服务，提高了金融风险预测能力与管控能力，使得投资效益至少提升了21.5%，为金融投资领域创造出巨大的经济效益。

面对未来，孙诗琪表示将继续以科技创新为发力点，基于金融投资需求，创造出更多更具价值的科研成果，促进现代信息技术与金融业务实现实质性的融合，为推动金融智能化发展贡献自己的绵薄之力！（文/王聪）

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