近年機器學習與人工智慧雖已然成為顯學，然而因為時間序列資料無法隨機抽樣，要在機器學習的訓練架構提升時間序列分析的績效並不容易，需要更加優化的模型與分析方法，以幫助人類做出更好的判斷，進而提升顧客的服務品質。 例如現今熱門的理財機器人便是一個結合「資產選擇」和「機器學習」的領域，而因為資料的時間特性，資產選擇的時間序列分析無法從事類似機器學習的「訓練」，遑論「學習」。

感謝國泰金控贊助，本次逢甲資料科學大講堂邀請何宗武教授分享獨特的雞尾酒療法訓練框架(framework)，分析如何使用 Committees 組合法來強化投資標的選擇預測表現，本次講座中，何教授將分享其獨門的雞尾酒療法，可以透過擴展大規模的資產選擇(Portfolio selections) 空間，計算各個投資標的的分數，並且從中混合出較佳投資組合的方法，此方法經過多個市場指數驗證，績效可高於基準2倍以上。此研習內容適合對理財機器人有興趣人士或正從事相關工作的專業人員，且將提供小規模實做的數據和R程式。

此外，國泰金控也嘗試分析客戶行為資料，藉此提升顧客的服務品質；來自國泰金控數數發中心的蘇大鈞資料科學分析師，將介紹一個利用Attention 結合Pre-trained Embedding 技術，分析用戶序列行為的方法，並且介紹國泰金如何利用此技術更加了解客戶的特性，並應用在不同金融場景，提供更優質、體貼的服務。

何宗武 博士  Dr. Tsung-Wu He 國立臺灣師範大學 管理學院全球經營與策略研究所 / 教授 美國University of Utah 經濟學博士

 

蘇大鈞 資料科學分析師  Mr. Gene Su 國泰金控數位數據暨科技發展中心 資料科學實驗室 / 資料科學分析師

 

 

2019 年 11 月 16 日 (星期六) 9:00 - 17:00

逢甲大學第三國際會議廳 (資電館 2F)

 

議程

時段	內容
9:00-9:30	報到
9:30-10:30	NLP技術用在客服進線問題預測模型     蘇大鈞 資料科學分析師
10:30-10:50	Tea Break
10:50 - 12:30	優化資產選擇的雞尾酒療法 - 資產選擇簡介 何宗武 教授
12:30 - 13:30	午餐
13:30 - 15:10	優化資產選擇的雞尾酒療法 - 大規模擴延的資產選擇 何宗武 教授
15:10 - 15:30	Tea Break
15:30 - 17:00	優化資產選擇的雞尾酒療法 - 雞尾酒療法的演算架構與投資組合回測表現  何宗武 教授

 

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