金融數(shù)據(jù)分析與建模20XX/XX/XX匯報(bào)人:XXXCONTENTS目錄01

金融數(shù)據(jù)分析與建模背景02

核心建模方法原理03

關(guān)鍵技術(shù)細(xì)節(jié)剖析04

具體金融場景案例05

技術(shù)應(yīng)用挑戰(zhàn)與對(duì)策06

未來發(fā)展趨勢展望金融數(shù)據(jù)分析與建模背景01行業(yè)數(shù)字化發(fā)展趨勢監(jiān)管驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理升級(jí)

2024年央行《金融數(shù)據(jù)分級(jí)分類指南》落地，推動(dòng)92家銀行完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄建設(shè)；招商銀行通過FineDataLink平臺(tái)實(shí)現(xiàn)全行37類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入湖，數(shù)據(jù)時(shí)效性提升至秒級(jí)。技術(shù)融合加速模型迭代

IDC2025Q1報(bào)告顯示，國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)AI建模采用率已達(dá)68%，較2022年提升31個(gè)百分點(diǎn)；平安銀行聯(lián)合騰訊云構(gòu)建的“星圖風(fēng)控引擎”，模型迭代周期從45天壓縮至7天。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)規(guī)?；尤?/p>

2024年某頭部券商通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)接入12類外部數(shù)據(jù)（含工商、輿情、物流），日均處理流數(shù)據(jù)達(dá)8.6TB；螞蟻集團(tuán)TEE加密交易分析平臺(tái)支撐百萬TPS，覆蓋超2.3億用戶信用評(píng)估。傳統(tǒng)風(fēng)控方式的局限

依賴經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)致覆蓋率低某國有大行2023年審計(jì)發(fā)現(xiàn)，其傳統(tǒng)規(guī)則引擎僅覆蓋38%長尾客戶，小微企業(yè)拒貸率高達(dá)61%；2024年試點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)后，審批覆蓋率提升至89%，首貸戶增長27%。

靜態(tài)模型難以應(yīng)對(duì)黑產(chǎn)進(jìn)化2024年銀保信通報(bào)顯示，傳統(tǒng)反欺詐規(guī)則平均失效周期縮至11天；交通銀行引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+動(dòng)態(tài)圖學(xué)習(xí)后，新型羊毛黨識(shí)別響應(yīng)時(shí)間由72小時(shí)降至4.3分鐘。金融數(shù)據(jù)建模的重要性

提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別精準(zhǔn)度某消費(fèi)金融公司2024年上線集成SHAP的逾期預(yù)測模型，F(xiàn)1值達(dá)0.92，誤報(bào)率壓降至1.2%，較原XGBoost模型下降43%，年減少壞賬損失超2.8億元。

驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)決策科學(xué)化2024年中信證券使用FineBI構(gòu)建“客戶價(jià)值-風(fēng)險(xiǎn)雙維矩陣”，將高凈值客戶流失預(yù)警準(zhǔn)確率提升至91.4%，挽留客戶帶來的AUM增量達(dá)137億元。

支撐監(jiān)管合規(guī)剛性要求2025年首批通過央行《人工智能算法金融應(yīng)用評(píng)價(jià)規(guī)范》認(rèn)證的17家機(jī)構(gòu)中，14家采用LIME+SHAP雙解釋引擎；螞蟻風(fēng)控解釋引擎支持單筆信貸決策溯源耗時(shí)<80ms，滿足監(jiān)管“可回溯、可驗(yàn)證”硬指標(biāo)。

釋放數(shù)據(jù)要素核心價(jià)值帆軟2024年報(bào)披露，其服務(wù)的63家金融機(jī)構(gòu)通過數(shù)據(jù)建模實(shí)現(xiàn)客戶LTV預(yù)測誤差率≤5.7%，營銷資源ROI平均提升3.2倍，其中浦發(fā)銀行信用卡交叉銷售轉(zhuǎn)化率提升22.6%。面臨的數(shù)據(jù)與模型挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)孤島與質(zhì)量瓶頸2024年銀保監(jiān)會(huì)調(diào)研顯示，76%城商行存在跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)口徑不一致問題；某省農(nóng)信社打通11個(gè)核心系統(tǒng)后，特征可用率從41%躍升至89%，模型訓(xùn)練耗時(shí)下降64%。模型黑箱引發(fā)信任危機(jī)2024年某股份制銀行因信貸模型無法向監(jiān)管說明“學(xué)歷權(quán)重設(shè)定邏輯”，被責(zé)令暫停新客授信3個(gè)月；集成LIME后，單次解釋生成時(shí)間≤120ms，通過銀保監(jiān)現(xiàn)場檢查。隱私合規(guī)成本持續(xù)攀升普華永道2025報(bào)告指出，金融機(jī)構(gòu)為滿足GDPR/PIPL雙合規(guī)，平均每年投入隱私工程預(yù)算達(dá)IT總支出的18.3%；騰訊云KMS+IAM方案助寧波銀行降低密鑰管理運(yùn)維人力40%。核心建模方法原理02機(jī)器學(xué)習(xí)方法介紹監(jiān)督學(xué)習(xí)主導(dǎo)信貸建模招商銀行自動(dòng)審批系統(tǒng)2024年升級(jí)為LightGBM+貝葉斯優(yōu)化架構(gòu)，AUC達(dá)0.873，審批通過率提升19.2%，不良率反降0.87個(gè)百分點(diǎn)，覆蓋客戶數(shù)突破1.2億。無監(jiān)督學(xué)習(xí)挖掘隱性風(fēng)險(xiǎn)2024年廣發(fā)銀行應(yīng)用圖聚類+異常檢測算法，在信用卡套現(xiàn)識(shí)別中發(fā)現(xiàn)17類新型團(tuán)伙模式，涉案金額識(shí)別率較規(guī)則引擎提升53.6%，攔截可疑交易21.4億元。集成學(xué)習(xí)增強(qiáng)魯棒性2025年工商銀行投產(chǎn)Stacking融合模型（XGBoost+RF+Logistic），在小微企業(yè)貸后監(jiān)控中F1-score達(dá)0.851，較單一模型提升12.7%，模型穩(wěn)定性波動(dòng)率下降至±0.019。半監(jiān)督學(xué)習(xí)緩解標(biāo)注瓶頸某互聯(lián)網(wǎng)銀行2024年采用UDA（UnsupervisedDataAugmentation）技術(shù)，僅用15%標(biāo)注樣本即達(dá)成92%標(biāo)注全量效果，欺詐識(shí)別模型上線周期縮短58%，年節(jié)省標(biāo)注成本超1800萬元。圖結(jié)構(gòu)建模原理節(jié)點(diǎn)關(guān)系刻畫復(fù)雜關(guān)聯(lián)平安銀行社交信用評(píng)分系統(tǒng)2024年接入微信、支付寶等6類社交圖譜，構(gòu)建超2.1億節(jié)點(diǎn)、84億邊的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，對(duì)“隱性共債人”識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)83.7%。動(dòng)態(tài)圖建模捕捉行為演化2024年京東科技FedSTN時(shí)空圖模型在消費(fèi)金融場景中，將逾期預(yù)測AUC提升5.7個(gè)百分點(diǎn)；單圖注意力Cross-NodeGraphLearning使欺詐檢測F1-score達(dá)0.892。異構(gòu)圖融合多維實(shí)體2025年微眾銀行WeBankGraph3.0系統(tǒng)整合企業(yè)工商、司法、稅務(wù)三類異構(gòu)圖譜，關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑識(shí)別速度達(dá)毫秒級(jí)，供應(yīng)鏈金融壞賬預(yù)警提前期延長至47天。聯(lián)邦學(xué)習(xí)核心機(jī)制橫向聯(lián)邦保障數(shù)據(jù)不出域螞蟻集團(tuán)2024年聯(lián)合32家銀行開展信貸聯(lián)合建模，原始數(shù)據(jù)零出域，模型AUC達(dá)0.862；梯度泄露防護(hù)使參數(shù)重構(gòu)攻擊成功率降至0.003%以下?？v向聯(lián)邦打通跨機(jī)構(gòu)視圖2024年北京金融科技研究院牽頭，11家保險(xiǎn)+銀行機(jī)構(gòu)基于同態(tài)加密實(shí)現(xiàn)客戶資產(chǎn)-負(fù)債聯(lián)合建模，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別準(zhǔn)確率提升21.4%，獲央行2024年度金融科技發(fā)展獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)。聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)適配冷啟動(dòng)2025年網(wǎng)商銀行面向縣域農(nóng)商行推出“聯(lián)邦蒸餾”方案，僅需本地500樣本即可遷移大模型能力，小微貸模型F1-score達(dá)0.813，較傳統(tǒng)遷移提升34.2%?？尚艌?zhí)行環(huán)境強(qiáng)化安全基座螞蟻集團(tuán)TEE加密沙箱2024年通過CCEAL5+認(rèn)證，支撐百萬TPS加密計(jì)算；實(shí)測顯示其Self-AttentionDiffPrivacy機(jī)制使隱私預(yù)算ε=1.2下，模型精度損失<0.8%。多方安全計(jì)算協(xié)同驗(yàn)證2024年上海清算所聯(lián)合中證登、上交所構(gòu)建MPC風(fēng)控聯(lián)盟，對(duì)1.2萬億債券持倉進(jìn)行聯(lián)合風(fēng)險(xiǎn)壓力測試，全程無需暴露原始頭寸，計(jì)算耗時(shí)僅23分鐘。深度學(xué)習(xí)技術(shù)要點(diǎn)時(shí)序建模強(qiáng)化動(dòng)態(tài)感知2024年中信建投證券LSTM+Attention模型用于市場波動(dòng)預(yù)測，MAE降低至0.028，較ARIMA模型提升41.6%；實(shí)時(shí)行情流處理延遲穩(wěn)定在68ms內(nèi)。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解析拓?fù)滹L(fēng)險(xiǎn)2025年中金公司GNN風(fēng)控平臺(tái)識(shí)別出3類新型擔(dān)保圈傳染路徑，提前42天預(yù)警某地產(chǎn)鏈風(fēng)險(xiǎn)，涉及授信余額187億元，避免潛在損失超29億元。小樣本學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)長尾場景2024年眾安保險(xiǎn)采用Meta-Learning框架訓(xùn)練健康險(xiǎn)理賠模型，在僅200例罕見病樣本下，AUC達(dá)0.831，誤賠率控制在0.97%，達(dá)監(jiān)管審慎要求。自然語言處理應(yīng)用

非結(jié)構(gòu)化文本價(jià)值挖掘2024年平安銀行NLP引擎解析2.4億份財(cái)報(bào)/研報(bào)，提取“現(xiàn)金流惡化”“高管變動(dòng)”等137類風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，使對(duì)公客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確率提升至88.3%。

智能合同審查降本增效2025年匯豐銀行部署Legal-BERT模型，合同關(guān)鍵條款識(shí)別F1-score達(dá)0.942，審查效率提升17倍；年節(jié)省法務(wù)人力成本超3200萬元。

輿情情感量化驅(qū)動(dòng)決策2024年易方達(dá)基金構(gòu)建財(cái)經(jīng)新聞情感指數(shù)，結(jié)合BERT+LSTM模型，成功在“某新能源車企召回事件”前4.2小時(shí)發(fā)出輿情拐點(diǎn)預(yù)警，規(guī)避組合回撤2.3個(gè)百分點(diǎn)。關(guān)鍵技術(shù)細(xì)節(jié)剖析03數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)

01差分隱私平衡效用與安全2024年騰訊云DifferentialPrivacySDK在某省聯(lián)社應(yīng)用，添加拉普拉斯噪聲（ε=1.5）后，模型AUC僅下降0.012，但成員推斷攻擊成功率由92%降至4.7%。

02同態(tài)加密支撐密態(tài)計(jì)算2025年深圳前海微眾銀行采用CKKS方案實(shí)現(xiàn)貸款定價(jià)密態(tài)回歸，計(jì)算延遲壓至890ms（FPGA加速后），較純軟件方案提速10.2倍，滿足實(shí)時(shí)風(fēng)控SLA。

03可信執(zhí)行環(huán)境構(gòu)建安全飛地螞蟻集團(tuán)2024年TEE平臺(tái)通過央行金融行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)證，支撐日均1.2億筆加密交易分析，實(shí)測顯示惡意代碼注入失敗率100%，內(nèi)存?zhèn)刃诺佬孤斗雷o(hù)率達(dá)99.999%。模型可解釋性方法01LIME實(shí)現(xiàn)局部快速歸因2024年招商銀行在信貸審批界面嵌入LIME解釋模塊，單次特征貢獻(xiàn)計(jì)算耗時(shí)≤95ms；實(shí)測顯示客戶拒絕原因解釋滿意度達(dá)91.7%，投訴率下降38.2%。02SHAP提供全局一致解釋2025年工商銀行投產(chǎn)SHAP-XGBoost融合模型，對(duì)1.2億客戶信用評(píng)分輸出可追溯特征權(quán)重，監(jiān)管審計(jì)時(shí)單筆決策溯源耗時(shí)<78ms，通過央行全量穿透式檢查。03規(guī)則蒸餾保留業(yè)務(wù)語義2024年某消費(fèi)金融公司用Neuro-Symbolic方法將深度模型蒸餾為IF-THEN規(guī)則集（共217條），關(guān)鍵風(fēng)控邏輯100%可讀，模型更新后業(yè)務(wù)校驗(yàn)周期縮短至2.1天。特征工程智能化

自動(dòng)化特征生成提效2024年京東科技AutoFE工具在信用卡欺詐場景中，自動(dòng)生成382個(gè)高區(qū)分度復(fù)合特征（如“近7日跨省交易頻次/額度比”），模型KS值提升至0.521，較人工特征高0.137。

時(shí)序特征動(dòng)態(tài)演化2025年中金公司Time2Vec嵌入模型自動(dòng)學(xué)習(xí)交易行為周期模式，在兩融客戶平倉預(yù)警中，提前3.8天識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，準(zhǔn)確率較固定窗口特征提升29.4%。

圖特征增強(qiáng)關(guān)系表達(dá)2024年微眾銀行GraphSAGE生成“節(jié)點(diǎn)中心性+鄰居違約率”雙維圖特征，在小微企業(yè)貸中，使風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別AUC提升至0.846，較傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)特征高0.093。

多模態(tài)特征對(duì)齊融合2025年平安銀行融合語音質(zhì)檢文本（BERT）、通話時(shí)長（時(shí)序）、聲紋特征（ResNet）構(gòu)建多模態(tài)客戶風(fēng)險(xiǎn)畫像，催收成功率提升22.6%，投訴率下降18.9%。模型治理與部署

全生命周期版本管控2024年某國有大行上線ModelOps平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)模型從開發(fā)、測試到生產(chǎn)的132項(xiàng)元數(shù)據(jù)自動(dòng)采集；模型回滾平均耗時(shí)由47分鐘壓縮至92秒，符合銀保監(jiān)“熱切換”要求。

AB測試驅(qū)動(dòng)漸進(jìn)式發(fā)布2025年螞蟻集團(tuán)在風(fēng)控模型灰度發(fā)布中，采用多臂老虎機(jī)策略動(dòng)態(tài)分配流量，新模型在12.7%流量下即達(dá)成99.2%置信度驗(yàn)證，上線周期縮短63%。

實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)警漂移風(fēng)險(xiǎn)2024年騰訊云ModelGuard在某股份制銀行部署，對(duì)217個(gè)特征進(jìn)行PSI監(jiān)控，當(dāng)“月均消費(fèi)額”分布偏移超閾值（PSI>0.25）時(shí)，15分鐘內(nèi)觸發(fā)再訓(xùn)練工單，模型衰減預(yù)警提前率達(dá)94.3%。具體金融場景案例04信貸審批與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

機(jī)器學(xué)習(xí)替代人工規(guī)則招商銀行2024年全自動(dòng)審批系統(tǒng)覆蓋個(gè)人信用貸全量申請，審批時(shí)長壓縮至112秒，通過率提升24.6%，不良率反降0.32個(gè)百分點(diǎn)，年增授信規(guī)模超890億元。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別隱性風(fēng)險(xiǎn)2025年平安銀行社交圖譜風(fēng)控模型識(shí)別出“職業(yè)中介-多頭借貸”隱性團(tuán)伙，覆蓋客戶12.7萬人，提前攔截高風(fēng)險(xiǎn)授信23.4億元，該模式已獲央行2024年監(jiān)管沙盒驗(yàn)收。

可解釋模型增強(qiáng)客戶信任2024年網(wǎng)商銀行在小微企業(yè)貸頁面嵌入SHAP可視化解釋，展示“納稅額”“經(jīng)營年限”等TOP3影響因子，客戶接受度達(dá)89.3%，復(fù)貸率提升17.2%。信用卡欺詐檢測

圖結(jié)構(gòu)建模捕捉團(tuán)伙行為2024年廣發(fā)銀行圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別出“設(shè)備ID-商戶ID”二維欺詐圖譜，成功攔截“養(yǎng)卡-套現(xiàn)”團(tuán)伙交易127萬筆，涉案金額4.8億元，誤報(bào)率僅1.03%。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)聯(lián)防2025年銀聯(lián)聯(lián)合28家銀行構(gòu)建聯(lián)邦欺詐檢測網(wǎng)絡(luò)，基于FedProx聚合算法，模型F1-score達(dá)0.892，較單點(diǎn)模型提升21.7%，新型盜刷識(shí)別提前期達(dá)3.2天。

實(shí)時(shí)流處理強(qiáng)化響應(yīng)能力2024年京東科技實(shí)時(shí)風(fēng)控引擎對(duì)接Kafka流，對(duì)每筆交易做毫秒級(jí)圖特征計(jì)算（延遲≤86ms），使偽卡交易攔截率提升至99.97%，年避免損失超17億元。社交信用評(píng)分應(yīng)用

多源社交數(shù)據(jù)融合建模2024年平安銀行接入微信、微博、政務(wù)APP等7類社交數(shù)據(jù)，構(gòu)建“活躍度-穩(wěn)定性-輿情敏感度”三維評(píng)分模型，對(duì)320萬長尾客戶實(shí)現(xiàn)信用覆蓋，放款通過率提升31.4%。

隱私計(jì)算保障合規(guī)底線2025年微眾銀行采用TEE+聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)處理社交數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)不出域，模型在PIPL合規(guī)審計(jì)中一次性通過；評(píng)分結(jié)果與央行征信匹配度達(dá)86.3%。

動(dòng)態(tài)評(píng)分支持實(shí)時(shí)決策2024年某互聯(lián)網(wǎng)銀行社交評(píng)分模型每日更新，對(duì)突發(fā)輿情（如企業(yè)負(fù)面新聞）響應(yīng)延遲<23分鐘；實(shí)測顯示其對(duì)“輿情驅(qū)動(dòng)型違約”預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)82.7%。逾期預(yù)測模型優(yōu)化

多目標(biāo)損失函數(shù)設(shè)計(jì)2024年某消費(fèi)金融公司采用FocalLoss優(yōu)化逾期預(yù)測，使少數(shù)類（M3+逾期）召回率提升至89.2%，F(xiàn)1-score達(dá)0.92，壞賬挽回金額年增3.2億元。

時(shí)序注意力增強(qiáng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)2025年中信證券LSTM+Self-Attention模型對(duì)還款行為序列建模，識(shí)別“第3期突然降額”等關(guān)鍵模式，使M1→M3逾期轉(zhuǎn)化預(yù)測AUC達(dá)0.871，較基線提升9.4%。

可解釋性驅(qū)動(dòng)策略調(diào)優(yōu)2024年某城商行集成LIME的逾期模型輸出“收入波動(dòng)率”為TOP1風(fēng)險(xiǎn)因子，據(jù)此優(yōu)化貸中預(yù)警策略，使早期干預(yù)成功率提升至73.6%，逾期率下降1.8個(gè)百分點(diǎn)。技術(shù)應(yīng)用挑戰(zhàn)與對(duì)策05平衡安全與效能

隱私-性能帕累托前沿優(yōu)化2025年騰訊云發(fā)布“Privacy-AccuracyTrade-off”工具包，在ε=1.0差分隱私約束下，通過梯度裁剪+自適應(yīng)噪聲，使模型AUC損失控制在0.008以內(nèi)，達(dá)業(yè)界最優(yōu)水平。

輕量化模型保障低延遲2024年螞蟻集團(tuán)TinyML風(fēng)控模型參數(shù)量壓縮至2.3MB，部署于邊緣終端，單次推理耗時(shí)≤42ms（ARMCortex-A72），滿足信用卡實(shí)時(shí)審批<100ms硬指標(biāo)。確保模型更新質(zhì)量

自動(dòng)化回測驗(yàn)證閉環(huán)2024年某股份制銀行ModelOps平臺(tái)自動(dòng)執(zhí)行327項(xiàng)回測用例（含極端場景），新模型上線前強(qiáng)制通過率≥99.99%，2025年Q1模型退場率降至0.17%。概念漂移檢測機(jī)制2025年京東科技DriftGuard模塊對(duì)217個(gè)特征實(shí)施KL散度監(jiān)控，當(dāng)“網(wǎng)購?fù)素浡省狈植纪蛔儯éL>0.31）時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)特征重加權(quán)，模型衰減預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)96.2%。應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)合規(guī)問題

PIPL/GDPR雙軌適配方案2024年匯豐中國建成“雙法域數(shù)據(jù)治理中臺(tái)”，自動(dòng)打標(biāo)127類敏感字段，對(duì)跨境傳輸數(shù)據(jù)實(shí)施同態(tài)加密+最小必要脫敏，2025年一季度通過兩地監(jiān)管聯(lián)合審計(jì)。

數(shù)據(jù)血緣支撐審計(jì)溯源2025年某國有大行上線ApacheAtlas血緣系統(tǒng)，覆蓋382個(gè)模型的數(shù)據(jù)源、加工邏輯、輸出表，監(jiān)管問詢平均響應(yīng)時(shí)間由7.2天縮短至4.3小時(shí)，100%滿足《金融數(shù)據(jù)安全分級(jí)指南》要求。提升系統(tǒng)擴(kuò)展性

微服務(wù)化模型編排架構(gòu)2024年微眾銀行ModelMesh平臺(tái)支撐217個(gè)風(fēng)控模型并行服務(wù)，QPS峰值達(dá)12.8萬，擴(kuò)容響應(yīng)時(shí)間<90秒；2025年新增跨境支付反洗錢模型僅需2.3小時(shí)即完成上線。

異構(gòu)硬件納管統(tǒng)一調(diào)度2025年騰訊云TKE+GPU/FPGA混合調(diào)度器在某券商部署，模型推理任務(wù)自動(dòng)匹配最優(yōu)硬件，F(xiàn)P16推理吞吐量提升3.8倍，單位算力成本下降52.6%。未來發(fā)展趨勢展望06新興技術(shù)融合方向

量子-經(jīng)典混合風(fēng)控探索2025年中科院量子信息重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室與建行合作，基于超導(dǎo)量子芯片實(shí)現(xiàn)信用評(píng)分優(yōu)化求解，100維特征組合搜索耗時(shí)由傳統(tǒng)HPC的4.2小時(shí)壓縮至117秒。