摩根大通专家揭秘华尔街AI实战挑战与解决方案，分享金融AI落地经验。
原文标题：J.P. Morgan机器学习卓越中心高管亲述，华尔街AI实战心法
原文作者：机器之心
冷月清谈：
面对这些挑战，文章指出，J.P. Morgan机器学习卓越中心（MLCOE）的王泽基教授将亲身分享团队在构建可复用AI组件库过程中的宝贵经验与思考。他的分享将深入探讨AI/ML在大型国际商业银行和投资银行中的落地实践，涵盖模型工程、数据处理、特征构建、决策分析、因果推断及风险管理，展示AI如何深度赋能银行业务，提升行业效率和竞争力。此次活动也是MLCOE年度全球招聘宣讲会，诚邀各界人才加入。
怜星夜思：
2、文章指出传统模型在处理收益率曲线、支付网络这些复杂金融数据时力不从心。除了LSTM，目前业界有哪些新兴的机器学习模型或者数据处理范式，特别适合这类非传统金融数据呢？大家平时用过哪些觉得效果不错的？
3、复合型人才稀缺、工程化挑战（ Jupyter、框架兼容性）是金融AI落地的老大难问题。大家觉得除了高薪挖人，公司内部还能怎么培养这类人才？或者说，作为个人，想进入金融AI领域，需要重点提升哪些能力，才能更好地应对这些工程和跨领域挑战？
原文内容
近年来，人工智能和机器学习正逐渐成为金融行业的重要推动力。从量化交易到风险管理，AI 的应用场景不断扩展。但当算法模型从学术研究走向华尔街的实际应用时，也暴露出一系列现实挑战。
许多讨论停留在理论层面，而在实践中，问题往往更为复杂。例如：
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大多数模型在预测方面表现良好，但金融机构更关心的是支持「What-if」分析的决策工具。例如，如何通过模型回答「如果提高利率会怎样」这类关键问题？
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在金融中，相关性并不等于因果关系。历史数据中机票价格与销量的正相关，并不意味着简单的因果逻辑。如何避免如「对撞机问题」（collider problem）这类统计误区，是建模必须关注的关键点。
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金融数据不仅是简单的时间序列，还包括收益率曲线（函数时间序列）、支付网络（动态图）以及不同频率的宏观数据。传统的 LSTM 等模型在处理这些复杂结构时存在先天不足。
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在快速迭代的环境中，Jupyter Notebook 有时会成为工程管理的障碍；TensorFlow 与 PyTorch 难以兼容，也使得可复用组件的建设更具挑战。与此同时，能够兼顾金融、机器学习与系统工程的复合型人才十分稀缺。
这些来自实践的经验和问题，往往缺乏系统性的公开讨论。为此，我们特别邀请到 J.P. Morgan 机器学习卓越中心（MLCOE）的王泽基 (Chak Wong) 教授。他将结合团队在构建可复用 AI 组件库过程中的实践，分享对上述问题的第一手经验与思考。
本次讲座不仅是一次深度技术分享，同时也将作为 MLCOE 年度全球招聘宣讲会的内地站。我们诚邀对金融、AI、数据科学等领域感兴趣的同学和业界同仁加入，与国际顶级团队面对面交流。
分享主题：人工智能与机器学习在大型国际商业银行和投资银行中的落地实践
嘉宾简介：
王泽基 (Chak Wong)
当前任职
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MD, Machine Learning Centre of Excellence and Global Head of TSRL, J.P. Morgan
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Professor of Practice, 香港科技大学数学系
过往履历
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MD, Head of quantitative investment, 平安资管
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Managing Director, Head of Financial Institutions and Sovereigns Asia, 法国兴业银行
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Professor of Fintech, 香港中文大学系统工程系
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Professor of Finance practice, 香港中文大学(深圳)商学院金融系
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Board member & Investment Committee, 香港存款保障委员会
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Lecture (Part-time), 香港浸会大学新闻系
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Managing Director, Head of IBD Structuring Asia, 巴克莱资本
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Managing Director, Head of non-vanilla trading, 瑞银集团
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Executive Director, exotic derivative trading, 高盛
分享摘要：王教授将结合 JPMC全球团队的真实案例，系统解析 AI/ML 在金融机构的应用：从模型工程、数据处理、特征构建、决策分析、因果推断到风险管理，展示AI如何深度赋能国际银行业务，推动行业效率与竞争力提升。
全球招聘
本次分享也是 J.P. Morgan MLCOE 年度全球招聘宣讲会的内地站。王教授将介绍团队在过往五年的实践中所积累的经验与教训、以及当前团队所正在开展的前沿项目。
不论你是博士、博士后，还是对金融科技充满热情的求职者，不限学校和专业背景都欢迎积极参与，与国际顶级团队共创未来！工作地点可在香港、伦敦和纽约三个城市中任选。
Time Series and Reinforcement Learning (TSRL) Team 招聘:
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直播时间：9月8日19:30-20:30