金融服務與金融科技資料案例

課程安排

近幾年開始由於金融(Finance)與科技(Technology)的結合,改變了資金運行與交易的規則與面貌,使得金融科技(Financial Technology,簡稱FinTech)成為世界各國重要的探討議題,也是目前金融業與科技業的焦點。2015年世界經濟論壇 (World Economic Forum 2015, WEF)提出「六大功能領域,十一組創新」的明確發展架構,刻畫出FinTech可能帶來的明日金融環境樣態,此六大功能領域分別為借貸、投資管理、保險、支付、募資及市場。為因應FinTech的發展浪潮,金管會2015年陸續推出系列金融科技相關政策,2015年也被視為台灣金融科技元年,正是從這一年開始, Stanford, Princeton, MIT, Duke, NYU, NTU等國內外名校紛紛開設金融科技領域相關課程。目前FinTech技術層面已經發展成為智慧資料分析(包括了巨量資料分析、雲端運算與智慧硬體)、人工智慧與區塊鏈技術,而智慧資料分析主要是人工智慧發展下的產物,其在金融領域主要涵蓋了投資、借貸、保險及徵信行業,相關技術已經成為業務開展之基礎,同時支持金融產品的創新,包括新型的保險及投資產品。

教學目標

本課程設計的目標首先讓同學能夠知道金融科技領域發展的現況及未來趨勢,並能夠找出現行金融消費者的需求與痛點,提出可行的解決方案。並以個案資料集作為範例,學習如何用R程式做資料處理,帶領同學透過機器(深度)學習方法,解決個案提出的問題。


課程大綱

PART-I 金融科技現況與未來趨勢
  • 金融科技發展現況
  • 金融科技解決方案
  • 金融科技未來發展
PART-II 金融科技個案實作
  • 理財機器人(Robo-advisor)實作
  • 保險客戶續約金額預測個案實作(資料來源:T-Brain)
  • House Prices: Advanced Regression Techniques個案實作(資料來源:Kaggle)
  • Home Credit Default Risk個案實作(資料來源:Kaggle)
  • The Winton Stock Market Challenge個案實作(資料來源:Kaggle)

自製教材

本課程不使用教科書,我們將以過去的自製教材為基礎,依據課程需要重新編製教材,教材項目包括:

  • 課程網站:整合自製教材與線上資源,促進互助學習 (HTML)
  • 導讀影片:幫助同學了解線上預習內容(線上課程原文教學影片)
  • 講義:每一單元的講義投影片 (PPT)
  • 課堂筆記:每一單元的課堂所使用的程式碼(R-Notebook)
  • 作業筆記:每一單元的作業(R-Notebook)
  • 線上模擬程式:以互動模擬的方式幫助同學了解比較複雜的概念 (R:Shiny)
  • 上課錄影: 方便同學複習或補課 (YouTube)

請透過以上網路連結審閱我們的自製教材範例。


中山管院大數據運算資源

本課程之中將使用超過三億筆資料的巨型資料集,學生可以透過學生帳號使用中山管院:商業大數據平台之中的大數據運算資源,包括:

  • 所有的大型資料集將事先布置在Hadoop網路檔案系統之中
  • 巨量資料可以載入Spark整合分析引擎,以資料框介面處理資料,
  • 巨量資料也可以載入GreenPlum分散式資料庫,透過SQL介面進行處理
  • 除了資料框和SQL介面之外,整合分析平台也提供了簡易的資料上傳和探索功能
  • 透過平台可以使用高階介面(Keras)使用配備有GPU的深度運算主機建立人工智慧模型
  • 使用者第一次登錄,即可透過根目錄之下的示範程式,(練習)使用以上各項資源
  • 使用者可以透過文字分析平台,以半自動化的方式上傳、分析文集資料,目前文字平台之中已經存有過去10年間PTT網站多數版面的文字資料,使用者可以直接使用關鍵字和日期篩選PO文內容,進行分析

線上課程

我們會參考以下線上課程(MOOC’s):

從其中截取合適的教學單元、作業習題或資料案例,直接引用為預習教材、參考教材,或以其作為自編教材的素材。


開放資料來源