金融世界每分每秒產生大量數據。澳門大學工商管理學院金融及商業經濟學系副主任李振國副教授指出，這些數據經機器學習模型分析後能成為改善投資策略、減低投資風險和開發嶄新金融產品的基石。
培育現代金融業人才
金融市場向來起伏不定，但疫情、戰爭和人工智能等因素近年令市場更趨波動。面對這些挑戰，單靠傳統的計量經濟學模型未必能精準地分析與預測金融市場。李教授說：「憑藉基於大數據的機器學習模型，金融機構不僅可制訂更佳的投資方案，也能洞察客戶所需，提供合適產品。」
與此同時，經濟和金融學者也愈來愈多利用大數據開展研究，如李教授曾收集和分析居民在社交媒體上表達對金融和資產市場的情緒，研究金融和資產市場不景和消費下滑之間的關聯。
因應金融業變革，澳大協同創新研究院和工商管理學院共同開設理學碩士學位（數據科學）課程的「金融科技」專業範疇。李教授是該專業範疇的課程統籌人。他表示：「發展現代金融業是澳門走向經濟適度多元發展的關鍵一環，預期未來數年澳門對數據分析、業務分析和金融分析等方面專業人才的需求日益增多。」
李教授續說，該專業範疇涉及人工智能、區塊鏈、雲計算和大數據在金融業的應用。在大數據方面，學生不僅學習收集和清洗金融大數據，亦能掌握使用決策樹和神經網絡等機器學習模型來分析數據。「一位畢業生今年開發了一個系統，結合多種機器學習模型，能相當精確地預測在點對點[P2P]借貸中，哪些借款人的違約風險較高。該模型在評估信用卡申請者的債務違約風險上也表現突出，商業價值顯著。」
大數據引領金融業
正如航海者參考精確的氣象數據來決定航向，今日的金融機構和投資者同樣需要先進的數據科學技術來推測市場走向和擬定投資策略。李教授指出：「運用大數據是金融業人士維持競爭力的關鍵，也是澳門現代金融業發展的重要方向。」
文 / 葉浩男
圖 / 何杰平
來源：《澳大新語》第28期
