金融主体

摘要： 大数据时代下,数据量指数级的增长是非常惊人也相当复杂,对金融领域来说,保证金融信息数据安全非常重要。随着金融系统的不断增加和升级,越来越多的金融主体以各种方式进行互联互通,这也给信息安全监管带来了巨大挑战,金融信息会暴露在各种潜在威胁之中,如果金融信息安全得不到很好的保障,可能导致严重的后果。信息技术的迅猛发展,大数据已经成为经济社会发展中一个重要基础,就目前发展情况来看,还依然存在着安全方面的问题。

摘要： 金融是经济发展的动力和血液,农业科技的创新发展离不开金融体系的强力支撑。农业科技金融创新能够深化连接公私金融主体与农业科技产业,为生产效率与生产效益的提升提供充足的政策与资金支持,促使农业科技研发及其推广应用。由贾敬敦、吴飞鸣、孙传范编著,中国农业出版社出版的《农业科技金融创新研究》一书,依照科技与金融对农业产业发展提供的双重动力,系统审视国内农业科技及其基础上的金融支撑体系的市场运行特征,并结合国外建设经验解读其产业发展创新机制与政策指引方向,对其创新构建方式进行理论与实践层面的创新设计。

摘要： 国际金融中心是全球金融主体、金融产品、金融活动高度聚集的活动所在地,是金融创新策源地和金融风险多发地。在影响国际金融中心建设的诸多因素中,法治保障是非常关键的一个。从这个意义上说,国际金融中心不仅是一个“地域”的概念,更是一个“法域”的概念。

摘要： 《黑龙江省金融开放招商若干政策措施(试行)》发布为充分发挥金融招商对聚集金融产业资源、壮大金融产业规模、吸引高端金融人才、增强金融供给和创新能力的重要作用,推动龙江“十四五”时期振兴发展取得新突破,11月23日,黑龙江省政府印发了《黑龙江省金融开放招商若F政策措施(试行)》(以下简称《政策措施》)。《政策措施》明确了鼓励引进各类金融主体、强化金融助振兴贡献激励、加强金融人才引进培育、保障措施等4个方面、25条政策措施。

摘要： 坚持深化改革与发展新型金融主体并重,促进科技与金融融合发展,将互联网、大数据、区块链等新兴技术广泛用于农村金融渠道建设、信贷审批、信用建设、风险防控等各项工作中,提高农村金融效率。随着农村金融改革的深入,农村金融组织体系不断完善,有效提升了服务覆盖面和渗透率。通过多年持续努力,长治市正在形成以银行业金融机构、非银行业金融机构和其他新型金融组织共同组成的多层次、广覆盖、适度竞争的农村金融服务体系,政策性金融、商业性金融和合作性金融功能互补、相互协作,推动农村金融服务的便利性、可得性持续增强,农村金融产品和服务方式创新也不断推进。

摘要： 当前企业区块链金融风险防范现状1.中小企业金融资本存量不足。目前,我国区块链金融市场的金融主体,大部分是以中小企业为主。虽然部分互联网巨头及商业行业也参与区块链金融体系建设,但大型或超大型企业占比总数仍然较低。区块链金融由于基础互联网技术应用发展,使中小企业金融投资容易产生资金断流问题,加剧企业区块链金融风险的产生,一旦区块链产品价值下降或短期内金融支出超过资金输入,即可使企业产生入不敷出的情况,影响企业未来阶段的发展。

摘要： 中小银行作为金融体系中细分的金融主体,在我国近4000多家银行金融机构中,数量占比达90%,是服务民营和小微企业的重要力量。随着大众移动互联网思想意识和业务模式的逐渐成熟,以及内外部经济环境变化和金融监管加强,中小银行过去所具有的差异化服务和比较优势越来越不明显,正面临着严峻的生存挑战。为化解发展困境,中小银行近几年纷纷加入到数字化转型的浪潮中,希望借助金融科技的力量,寻求一种更集约、更高效的发展方式。

摘要： 要创造普惠金融业务可持续开展的政策环境。普惠金融业务之所以需要各方大力推动,除了它的重要性,还因它的艰巨性,这主要表现在它不可能完全按商业原则去运作。

摘要： 随着十九大开启我国社会和经济发展的新时代,习近平总书记提出“要做好金融扶贫这篇文章”,发展普惠金融,解决“三农”领域的金融供给,表明金融扶贫和普惠金融已上升到国家战略层面,成为我国当前和今后一个时期的重要任务。但如何做好扶贫和普惠,

摘要： 本发明涉及自然语言处理，人工智能领域，具体涉及一种基于大数据的金融信息负面主体判定分类方法，该方法包括：获取金融文本数据，对金融文本数据进行预处理；将预处理后的金融文本和对应的实体列表转换成单实体金融文本的输入样本；将输入样本输入到训练好的BERT模型中进行单词编码；将编码后的数据输入到训练好的联合模型中进行对应分类；根据分类结果判断当前金融行情；本发明通过将金融文本和其对应的金融实体进行单实体+金融文本输入文本的转换，构建联合模型，同时结合了负面信息判定和负面主体判定之间的相互关联性，避免了流水线模型的缺点，提高了识别准确率。

摘要： 本发明提供一种小规模场景中金融市场主体价值定量评估的方法，包括如下步骤：初始化市场主体的各负面事件的权重向量、构建输出关联向量和投票权关联矩阵、构建虚关系关联矩阵并进行投票权关联矩阵优化、计算市场主体的各负面事件的权重向量、直至得市场主体的价值评估向量。本发明通过引入投票权关联矩阵，切实尊重并保留各负面事件实际市场影响力，特别是针对诸如上市公司、发债主体等小规模金融市场研究主体时，能够在有效地避免同票同权的同时，更真实地获取市场主体的权重和价值。同时借助权重向量归一化后置，进一步降低虚关联累计级联影响并提升算法收敛速度，为复杂场景细分研究和实时价值评估提供途径，特别适用于小规模金融研究场景。

摘要： 本发明提供一种基于互联网的金融风险运营主体判定方法及装置，涉及信息安全技术领域，方法包括：基于互联网网站内容，进行多维度分析，得到多种金融风险运营主体可疑度列表；其中，多种金融风险运营主体可疑度列表至少包括基于网站页面的金融风险运营主体可疑度列表、基于舆情的金融风险运营主体可疑度列表及基于企业的金融风险运营主体可疑度列表中的多种；根据多种金融风险运营主体可疑度列表及第一预设权重，确定目标金融风险运营主体。本发明能够通过基于互联网网站内容的多维度分析，快速、准确地确定出可疑金融风险运营主体，并基于各运营主体的可疑度确定出目标金融风险运营主体，提高金融风险运营主体的判定效率。

摘要： 本发明提供了一种金融服务约束下多主体协同制造任务分配系统和方法，涉及多主体协同制造任务分配技术领域。本发明考虑金融服务约束下的订单从产生到交付整个过程中涉及到的主要环节，对这些环节中的制造任务和制造服务进行分析和建模，构建制造任务与制造服务匹配模型。并通过对制造任务与制造服务匹配模型进行求解，得到对这些服务与其对应的任务进行一对一匹配的组合优化，达到了综合统筹优化资源配置的目的，降低了总成本，使得服务资源得到了合理的分配，降低了资源闲置或资源紧缺的现象，提高了整体的效率。

摘要： 面向金融领域的文档级事件主体对抽取的方法、存储介质及设备，属于信息技术领域。为了解决现有的基于句子级的事件抽取的方法不能很好的应用于金融领域内文档的事件抽取，从而存在提取事件信息的性能较低的问题。本发明首先将文档按句进行分割，将第i个句子基于字通过词典映射成句子id，并将句子通过第一个字的Embedding矩阵，然后输入BERT，取其最后一层的编码得到句子中的每个token的编码并得到特征向量C；根据每个事件类型获取对应的t，获取文档级上下文表示eglobal；将每个token的hi,j拼接C、t和eglobal；最后基于前馈神经网络和CRF得到标注结果并最终得到主体对。主要用于金融领域的文档级事件主体对抽取。

摘要： 本发明提供一种小规模场景中金融市场主体价值定量评估的方法，包括如下步骤：初始化市场主体的各负面事件的权重向量、构建输出关联向量和投票权关联矩阵、构建虚关系关联矩阵并进行投票权关联矩阵优化、计算市场主体的各负面事件的权重向量、直至得市场主体的价值评估向量。本发明通过引入投票权关联矩阵，切实尊重并保留各负面事件实际市场影响力，特别是针对诸如上市公司、发债主体等小规模金融市场研究主体时，能够在有效地避免同票同权的同时，更真实地获取市场主体的权重和价值。同时借助权重向量归一化后置，进一步降低虚关联累计级联影响并提升算法收敛速度，为复杂场景细分研究和实时价值评估提供途径，特别适用于小规模金融研究场景。

摘要： 本发明涉及自然语言处理，人工智能领域，具体涉及一种基于大数据的金融信息负面主体判定分类方法，该方法包括：获取金融文本数据，对金融文本数据进行预处理；将预处理后的金融文本和对应的实体列表转换成单实体金融文本的输入样本；将输入样本输入到训练好的BERT模型中进行单词编码；将编码后的数据输入到训练好的联合模型中进行对应分类；根据分类结果判断当前金融行情；本发明通过将金融文本和其对应的金融实体进行单实体+金融文本输入文本的转换，构建联合模型，同时结合了负面信息判定和负面主体判定之间的相互关联性，避免了流水线模型的缺点，提高了识别准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于问答模式的金融事件主体抽取方法，利用左信息熵、右信息熵和互信息值的关系快速准确地构建事件类型，为财经新闻类复杂文本所具有的事件类型多样的问题提供了解决办法；并构建问题答案序列，通过多轮问答的这种方式，采用双向Transformer架构模型获取事件主体。

摘要： 本发明公开一种基于机器学习的金融信息负面主体判定的方法，属于机器学习领域。该方法包括：提取金融信息语料并进行数据清洗和增强；采用Bert模型将实体句和内容描述句分别转换为实体句句向量和内容描述句句向量；按照维度完成拼接，形成拼接句句向量；将拼接句句向量分别输入支持向量机模型、长短期记忆模型及分布式梯度增强库模型，进行实体正负面判断；通过投票式模型融合将支持向量机模型判断结果、长短期记忆模型判断结果及XGBoost模型判断结果进行融合，得到实体正负面预测结果；对实体正负面预测结果进行后处理，提取金融文本对应的所有负面实体。该方法可用于金融文本进行信息挖掘过程。

摘要： 本申请涉及一种金融主体的识别方法、电子装置和存储介质，其中，该金融主体的识别方法包括：将待分析的金融文档输入两个以上各不相同的第一主体识别模型，得到第一预测结果集合，第一预测结果集合由与各第一主体识别模型对应的各第一预测结果组成，各第一预测结果包含由对应的第一主体识别模型预测得到的若干金融主体，根据各金融主体在第一预测结果集合中出现的次数，确定金融主体是否作为识别结果输出，通过本申请，解决了容易误判金融欺诈信息的主体的问题，实现了更加准确地识别金融欺诈信息的主体。