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2020 . 10 中国金融电脑心碎英文
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在当前FinTech 时代，大数据与人工智能等前沿技术在商业银行中的应用日益深化，重要性不断凸显。《北京市促进金融科技发展规划（2018年-2022年）》指出要“全面推动产学研用一体化，加快重大基础设施建设与平台要素聚集，打造并完善金融科技全链条生态系统”“全面推动新技术在金融风险防范和金融机构合规中的应用”。在此背景下，推动人工智能技术在金融风险防控领域的深度应用具有积极的现实意义。
长期以来，商业银行凭借自身对于授信业务的把握以及对相关行业及客户的深耕，在对企业和个人非系统性风险的防控方面已经积累了较为完善的经验。然而因系统性风险（如全球经济周期轮动、利率周期波动、货币政策的影响等）对商业银行体系产生的冲击、给商业银行造成的影响，目前尚缺乏有效的应对机制。当前全球金融市场动荡加剧，系统性风险发生概率与日俱增。此外，国内金融业加快对外开放，国内银行面对外资银行的冲击竞争加剧。在此背景下，如何制定经营策略（例generally>男生脸上痘印怎么消除
如调整贷款利率价格），确保其在受系统性风险和开放市场竞争影响的情况下，实现对风险的有效管控并保持综合收益，这已成为当前银行经营管理者不得不深入思考的重要课题。
金融活动的复杂性和不确定性使人工经验在面临金融市场海量动态信息时容易产生决策偏差。而基于统计学习的经典计量方法由于历史上系统性风险数据有限，难以发挥效用。相比之下，强化学习可以依赖对市场环境的模拟构建，自动生成银行经营状况的反馈，发挥了自我学习的优势，同时凭借深度神经网络可以对极大的决策空间进行建模分析。本文基于深度神经网络的强化学习方法，探寻商业银行风险定价等经营决策的最优策略。
afternoon一、技术概述
1.深度强化学习
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强化学习作为机器学习的一个分支，其关注的问板寸发型
基于深度强化学习的银行风险定价策略探析
基于深度强化学习技术的商业银行风险定价决策支持系统研发及示范应用课题组 石言 王彦博 魏文术 段行健 曹然 苑洪意 俞声 杨璇
from now on
