雷·奥布赖恩,汇丰
乍一看,财务风险管理似乎与基于工程模型的设计没有什么共同之处。财务风险管理是以数据为中心、高度维度并部署到软件系统中。工程模型通常利用较少的、高度耦合的输入,通常嵌入在物理和电子硬件中。
在这两种情况下,验证,确认适合于目的的模型是关键,延长产品的生命周期之中极端情况,虽然在不同的时间跨度。良好的工艺减少对风险,如昂贵的金融交易错误或合规收费,而高完整性的要求已经长期占主导地位的工程。适合于目的的车型还增加功能和驱动器的进步,使更多的差异化功能上车,设备,或飞机,并促进新的投资,贷款和流动性创造产品。s manbetx 845
在这次演讲中,Ray讨论了金融风险技术堆栈是如何随着监管和地缘政治变化、更大的数据集、新的建模技术和快速变化的发展文化而进化的。他还评估了良好模型开发和实现的关键重要性,以及他从其他行业基于模型的设计中获得了哪些见解。
记录:2017年10月4日
你好,我是财务部的。
很高兴见到你。我能说什么?我没有任何的机器人。我没有这些自动驾驶汽车。哇,人。一些非常酷的东西。这真是奇妙的东西。我所要做的是我种的尝试,并与什么金融建模工具一点点招待你。我们这样做基于模型的设计在融资,因为我们必须实际尝试并预测可能的未来。而且它是所有关于我们如何管理我们的钱,我们实际上是如何努力确保我们在做正确的决定。
这是一个关于HSBC-wow的小演讲。我可以在那边看。我们在全世界67个国家开展业务。我们有大约3800万客户。我还能告诉你什么呢?我们会说144种语言。我个人不喜欢。我们是一家非常大的金融机构。你可能听说过英国的汇丰银行。但实际上,如果你想一下,只要你下飞机,你就会看到汇丰银行的标志。 We're in an awful lot of countries around the world. So we're very, very large outside of the UK.
我们被分为四类领域。RBWM是我们的零售银行。这可能是你在大街上看到的,你可能知道,喜欢或讨厌的东西。不知道。CMB,这是我们的公司银行我们把钱借给像MathWorks这样的公司。我们最近借钱给别人了吗?我不知道。GB&M,是我们的投资银行。就像你在电视上看到的所有交易大厅一样,所有人都在大喊大叫,看着屏幕上的东西上下波动。他们这样做,实际上,是故意的,为了喊,你知道的。 Normally, when the cameras aren't there, they're just quite—not much happening at all, really. And then our private bank for all those very rich kids around the world who need that personal service.
因此,让我解释一下它在批发一点点,试图解释它。所以,你可能了解金融在自己的方面,基本上与自己的财务生命周期。你就在那儿。你开始的时候,也许你小时候你可能会得到一个帐户条款与金融互动。然后你基本上,你知道,结婚并有了自己的孩子。你需要买房子。基本上,你开始考虑退休,储蓄,所有这些类型的东西。这是一个人的正常生命周期。同样可以绘制一个公司。
一个公司开始。它是小的。它在做国内市场。然后,它有走向国际的抱负,所以它就走向地区。然后它开始在世界各地走向国际化。举个例子。有人知道伊莱芝士蛋糕吗?观众中有美国人吗?伊莱芝士蛋糕做的芝士蛋糕很好吃。1940年在芝加哥开始。 There they are back there. And as you can see, they started their life cycle in terms of getting bigger and bigger in Chicago. You see they built a bakery. They went into retail. Then they started going international in the early ’90s. They needed to raise more money to do that. It took them 66 years to actually invent the Skinny Eli, which is pretty unfortunate. You know, it would be nice to have the diet one before that. And then eventually, they got all the way to serving Eli's Cheesecake to Obama in the White House. What more could you ask? Beautiful life cycle of a company.
这些生活方式的每个阶段,需要融资。这就是我们的企业银行呢,是涉足,帮助这些企业的生命周期。因此,我们在开始一个新的业务,提高初始资金,在开始你的业务,它的优化,扩容,等等方面提供服务,一路走过生命周期。这基本上是如何的金融服务工作。现在,我要跳过此。我喜欢跳绳。如何分析涉足这一切?好了,背景的一点点。
我们在世界各地有大约600到700人,650人,在汇丰银行进行分析。我们所做的就是尝试观察并建立模型来预测我们的客户和我们的业务的现金流和资金将会发生什么。我们做预测建模。你们可能已经看到了右边的v形模型,关于基于模型的设计。我相信你们一定在图表的某个地方见过,在你们的某个工程领域的某个地方。
左边是我们如何建立金融模型。它们实际上非常非常相似。只是我们做一个圆,你们做一个诉但你可以看到,我们要做的就是开始的定义我们想要做什么,进入一个模型开发、实施、验证、评审模型,批准,实施之后,然后连续模型的验证在生产,然后反馈在生命周期回下一代模型的创建,等等。这是一种连续的循环,和右边的v形很像。
种型号,我们正在构建的?他们中的很多是试图预测会发生什么,如果。因此,这里是哪里,我们正在采取所有我们的交易账户,我们在世界各地的所有位置的例子。而我们做的是模拟未来走出70年代,望着那可能发生的所有结果。冲击,看着黑天鹅事件的地段,所有这些类型的东西,你可能听说过的。然后试图预测将与巨额的计算和海量数据的发生什么。
我们的MathWorks之旅。我们面临的最大问题,我认为几乎每个人都面临的问题,就是数据。我们花了大部分时间来访问数据、操作数据,并将数据放入可以用于建模的足够好的状态。实际的模型构建本身实际上是生命周期中最短的部分。这实际上是花费最长时间的数据操作——使其进入干净的状态,使其进入可以用于建模的状态。我想很多人会发现我们的共同点。
因此,我们使用MATLAB所做的第一件事就是研究模型的生命周期,看看它们如何在访问、探索数据、处理数据、构建和验证模型,然后将这些模型部署到生产中——生命周期的所有四个步骤。我们开始使用一些标准工具,并建立了自己的工具箱。你们会看到,我们构建了一个叫做MDE的东西,这是我们构建模型的工具箱。然后我们建立一个执行环境,叫做MEE,用来用MATLAB实际运行这些模型。所以MDE是我们实际进行建模的开发环境。模型还包括执行模型和文档的所有数据。然后我们将该模型运行到可执行区域。生命周期的所有阶段都要用到MATLAB工具箱。
这里是一个可爱的画面,上面有一些图表。是不是很漂亮吧?有人告诉我,我总是应该显示的图形,乔什。是。所以在这里我们得到的是在看,我觉得一个很好的数据分析,一些种类和数据的因子值,你可以用一些数据做预测的事情。这就是我们的模型开发环境。所以我们正在做的是我们使用MATLAB的工具,我们的数据交互,然后加入我们自己最重要的是元素,让我们建立一个标准的开发环境,很多这些金融模型,然后存储然后他们都在同一个地方,并使用这些模型用于多种用途。
所以生产方面,MEE,在生产中运行这些。然后我们建立api让人们调用这些模型并实际使用它们。我们这么做的原因是我们试图减少模型的编码量通过一个独立的技术部门在我们的生产系统中。所以我们要做的是从模型开发到一个环境的无缝流程,这个环境实际上可以被我们的生产系统使用。所以,如果你想一下创建伪代码的范例,然后把它交给技术部门,由他们重写并在生产系统中实现它,我们正试图摆脱这一步。我们试图直接进入一个模型,一些可以在生产中运行的东西。我想这一定在什么地方引起了大家的注意。
这里是我们的执行环境的一个例子。把一些前端屏幕,有点基于浏览器的Web的前端屏幕,和所有突然,您可以运行这些模型。然后,您可以有适当的API调用。你可以把它们粘合到生产系统,并为您的你每天做什么处理器。在这种情况下,我们在这里做各地的客户信用分析,望着眼前的默认潜力可能对他们的违约评级。
我喜欢这张幻灯片,因为这里有一些小矮人,他们的头着火了。我很喜欢那个图标。所以我们现在基本上是在这张幻灯片的左边,试着去到右边。我们最大的问题是我们的数据,我们有很多数据来自很多不同的地理位置,很多不同的地点,我们试着把它们都放到一个地方,然后用一致的方式清理它们以便用于我们的建模环境。因此,我们最大的问题是试图实际构建一个环境,其中我们可以有一致的数据,然后运行标准的工具在建模方面。
所以,让我来谈谈我们向云的发展方向。我们总是喜欢云。如果你想到云计算和世界上正在发生的事情,如果你想到预测分析,再想到机器学习。想想10年,20年,30年前的我们。如果你想想机器学习,数学并没有真正改变那么多。并不是有人发明了机器学习。我想那是在70年代。那么到底是什么改变了呢?真正改变的是,你可以在价格合理的环境下运行这些东西。
那么,之前,实际运行的深度学习或机器学习的过程,费用会如此高昂。你只是不会做。所有的突发性,走来云,使你真正开始做一些的这些新的预测技术。他们不是新的。这只是你能做到这些。有了这样的,你可以一下子开始提出你想下一步要做什么全新的想法,我将谈谈第二。但是,什么是云计算?这是什么大的灵丹妙药突然。一个主要的云刚刚开销和所有突然,有便宜的CPU?
我可以给你最好的水货,如果你认为回到1880年之前,当你建立了一个工厂,你会建立一个锅炉。而锅炉就坐在你旁边的工厂,它将为工厂发电。而这实际上是如何运行你的工厂,这是罚款。每个人都这样做。但问题是,当工厂下跌在周末或什么的,锅炉将不得不下降。它实际上是一种低效的。如果实际上你是生产过多的电力,有无处其实你可以得到的电力。而这一切都是在加上一对单的基础上,锅炉厂。但每个人都这样做。
然后出现了一个人,我想是爱迪生,大约在1884年,5年或6年。他发明了一种叫做发电站的东西。突然之间,把单个的锅炉附在工厂上已经没有意义了。为什么我们不都从电网中获取电力呢?如今,如果你想在工厂旁边建造自己的锅炉,你会被认为是疯了。你会想从电网获得电力。如果你真的想保守一点,也许你会从两个网格得到它。你不会建自己的发电站,除非你非常非常非常非常大。同样的情况也发生在计算机领域。
汇丰银行和许多其他公司一样,拥有巨大的数据中心,里面有大量的硬件和设备,这些都是我们多年来建立起来的。我们都为这些大数据中心感到骄傲,那里有我们自己的电脑和运行的东西,但有很多不同的类型。但实际上,云就是发电站。突然之间,范式的转变是你不再需要有自己的锅炉和数据中心,你可以开始使用云。云计算的价格要比你实际拥有的便宜一个数量级。
现在突然,你有了CPU能力。你有这样的记忆力。你有足够的空间用机器学习和深度学习来做正确的预测分析项目。突然之间,所有这些项目开始变得有意义。和以前相比,价格点实在是太令人望而却步了。你永远不会开始。你看了一眼就会说,天哪,这要花我们一百万英镑。我们需要1000个cpu。当它们空闲的时候,没有人会使用它们。现在突然间,云出现了。 That's what's all of a sudden happened over the last, what? Five years. And that's why you're seeing such a huge boom in machine learning. We're embracing that as well.
因为我想做什么?我在做预测分析。我试图预测未来,当然,这是不可能的。所以我做了很多统计,试图弄清楚市场会怎样发展,公司会怎样发展。但我也想使用更好的技术。我想用机器学习。我想用深度学习。我想引入更多的数据——不仅仅是我自己的数据,而是外部数据,来做更好的预测分析。突然之间,我可以开始使用社交媒体数据了。我可以开始使用互联网数据来帮助我实际计算出一家公司在未来会发生什么,以及现在会发生什么。 And that's where you need the power of the cloud.
所以我们打算在汇丰银行采用云计算。我们将减少我们自己的数据中心的占用。我们将开始使用一些新的基于云的产品。你知道,像谷歌、亚马逊或微软这样的大公司,你会有你的偏好,但他们是真正最大的三家公司。他们都提供不同的服务和技术。但说到底,你得把它看成一个发电站。突然之间,你就要把自己挂在电网上了。以前,您有自己的数据中心。
为什么我现在要对你们做这个演讲?这是因为它是分析领域正在发生的最大革命。现在,突然之间,通过这样做,它将允许你做建模技术你从来没有做过。突然间,它为你们打开了一扇门,让你们知道你们能做什么。一旦你进入了云,那么,你知道,标准的工具就会出现——Python, [?]或者,?]一点MATLAB。你好,MATLAB。但它将打开一扇门,允许你做比现在更大的一整套分析。这就是我对未来的看法。那就是我们要去的地方。 And that's why we're working with MATLAB to get MATLAB running on the cloud with all the different cloud services and make sure that what we've built internally today is going to work for the future as well. I think I'm done. Thank you very, very much.
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