金融AI咨询工作室
FRM持证人 & AI算法专家 - 为您提供可落地的金融人工智能解决方案
│ 🏢 企业智能风控解决方案
标准化SaaS工具：
财报解析可视化：自动将PDF/图片格式财报转换为结构化数据，并一键生成包括偿债能力、盈利能力、营运能力、发展趋势在内的多维可视化看板；
财务粉饰风险识别：基于逻辑回归、孤立森林等模型，对财务指标的异常勾稽关系、波动特征进行分析，智能识别并提示粉饰与造假风险点；
定制化风控模型开发：
信用评分卡模型：基于逻辑回归、梯度提升树开发可解释的信用评分模型，应用于贷前审批；
企业风险画像系统：整合工商、司法、经营、舆情等多维度数据，为企业打上风险标签，构建360°风险视图；
贷后预警模型：利用时序模型和行为数据，动态监测客户风险变化，实现早期风险预警；
📋 数据产品决策咨询与培训
数据产品与决策咨询：
数据中台与指标体系构建：为您梳理核心业务逻辑，设计关键绩效指标（KPI）与监控指标体系，打通数据孤岛；
BI可视化看板开发：基于Tableau、Power BI或自研平台，开发面向管理层的“驾驶舱”和面向业务部门的运营看板，实现数据驱动决策；
专题分析与增长策略：针对用户流失、业务增长瓶颈、营销效率等核心问题，运用RFM、聚类、归因分析等模型进行深度挖掘，输出可落地的策略建议报告；
培训与企业内训：
1.《AI量化投资实战入门》：涵盖因子挖掘、回测框架、机器学习模型应用；
2.《NLP在金融风控与投资中的应用》：从文本处理到Bert实战；
3.《金融数据产品经理入门》：业务梳理、指标设计、数据驱动文化；
4.企业定制内训：根据您的团队基础与业务需求，定制课程内容与案例，赋能您的团队掌握金融科技核心技能。
特色：所有案例均源自真实的项目经验与竞赛，强调实战与落地。
📈 AI量化投资策略研发
多因子模型与Alpha挖掘：运用机器学习（如XGBoost, LightGBM）从海量价量数据、基本面和另类数据中系统性地挖掘和测试有效Alpha因子；
深度学习时序预测：利用LSTM、Transformer等先进网络对金融时间序列（股价、汇率、波动率）进行高维非线性建模，捕捉复杂模式；
NLP与另类数据整合：通过Bert等预训练模型，对财经新闻、公司财报、社交媒体文本进行情感分析、主题提取，构建独到的市场情绪因子；
投资组合优化与回测：提供完整的策略回测平台，评估策略绩效，并运用现代投资组合理论或风险平价模型进行资产配置优化；
咨询流程说明
01.
第一步：初步沟通与需求诊断（1-2个工作日）
您通过表单或电话联系我们，说明您的初步想法与挑战；
我们与您进行一次深入的免费电话会议，旨在精准定义核心问题、目标与成功标准；
02.
第二步：方案设计与项目报价（3-5个工作日）
基于沟通，我们将为您撰写一份详细的《项目解决方案建议书》，包括：项目目标、技术路径、实施步骤、时间规划与详细报价；
03.
第三步：合同签署与项目启动
双方就方案与报价达成一致后，签订服务合同；
我们成立专属项目小组，召开启动会，明确项目沟通机制与里程碑；
04.
第四步：敏捷开发与透明沟通
项目执行期间，我们将通过定期会议和周报，保持与您的密切沟通，确保项目方向与您的预期一致；
我们采用敏捷开发模式，分阶段交付成果，便于您及时反馈；
05.
第五步：交付、部署与后期支持
项目结束时，我们交付所有约定的成果物（代码、模型、文档、报告等），并提供必要的部署支持与培训；
我们提供可选的产品/模型维护与迭代服务，确保解决方案的长期有效性；
潘维维（FRM，AI算法工程师）
专业资质：FRM持证人、AI算法工程师认证、证券从业资格
教育背景：海外顶尖商学院金融硕士（金融建模方向）
工作经验：5年互联网金融数据分析 + 4年金融模型分析实战经验
专业特长：信用风险模型、AI量化策略、深度学习在金融中的应用
实绩证明：Kaggle竞赛Top 5%、实盘量化策略夏普比率>20
我们使用您的语言沟通——无论是夏普比率、信用利差，还是梯度提升、注意力机制。这确保了解决方案在技术和商业上的双重正确性。
提供从数据获取与清洗、因子/特征工程、模型构建与训练（使用我们交付的模型经过真实市场与数据的考验。例如，我们自研的低频量化策略实现了夏普比率20+的卓越表现；在Kaggle的Rossman销售额预测竞赛中，我们在3000多支队伍中跻身前5%。
我们提供从数据获取与清洗、因子/特征工程、模型构建与训练（使用Python, PyTorch, TensorFlow），到最终的可视化应用（如Streamlit）或API接口的端到端交付，确保您获得的是能够直接产生价值的成果。
我们坚信，一个优秀的模型必须解决实际的业务问题。我们致力于深入理解您的业务流程，确保每一个数据产品和分析报告都能直接作用于增长、风控与效率提升。
案例一：Kaggle-Rossman门店销售额预测（排名Top 5%）
业务挑战：
-如何利用历史数据（包括促销、节假日、竞争对手等）精准预测未来1.5个月3000多家药店的日销售额，以优化库存和人员配置？
我们的解决方案：
采用了先进Stacking集成学习策略。第一层基模型融合了XGBoost、LightGBM和CatBoost，第二层元模型进行最终预测。特别地，我们创新性地构建了分时间段的XGBoost模型，以捕捉不同时期（如促销期、节假日）的销售模式差异。
技术成果与业务价值：
在Kaggle私有排行榜上取得前5%的优异成绩。此预测模型若应用于企业实际运营，可为库存管理、促销资源分配及区域战略规划提供直接的数据支持，预计可显著降低库存成本并提升销售机会捕捉能力。
案例二：中小企业智能风控工具
行业痛点：
-中小金融机构在尽调中小企业时，面临财报分析专业门槛高、效率低下、财务粉饰难以识别等问题；
我们的解决方案：
独立设计并开发了基于Streamlit的Web应用。核心后端利Python进行财报解析（OCR与规则提取）和特征工程，并部署了基于逻辑回归与异常检测算法的财务粉饰识别模型。前端提供交互式、可视化的分析结果展示。
客户价值：
将原本需要数小时的财务分析工作缩短至分钟级。客户（如担保公司）反馈，工具识别出的几个关键风险点在其后续的现场尽调中得到了证实，极大提升了尽调效率和风险发现能力，成为其业务流程中不可或缺的“第一道风控筛”。
案例三：某跨境支付公司数据产品体系构建
客户困境：
-业务快速发展，但数据监控分散在不同系统，报表滞后，管理层和业务部门无法实时掌握业务健康度，决策依赖感觉而非数据；
我们的解决方案：
1. 业务梳理：牵头与各业务部门沟通，统一业务口径，厘清从用户支付行为到公司利润的完整链路；
2. 体系设计：设计了覆盖“用户-产品-渠道-利润”的全流程、多维度指标体系；
3. 落地实现：推动数据仓库表结构优化，并主导开发了系列核心可视化报表；
最终成效：
构建的“业务监控大屏”和部门级报表上线后，实现了核心业务指标的实时监控，帮助管理层快速发现异常、定位问题。
客户评价：
“终于让我们的数据‘活’了起来，为日常运营和战略决策提供了前所未有的清晰视野。
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