金融服务业正在迅速转型。如今的客户要求更个性化的体验、更好的投资回报和更好的防范欺诈。因此，每一家银行、保险公司和机构投资者都在转向大数据和人工智能，以满足这些需求并在竞争中脱颖而出。Spark+AI峰会是热衷于使用领先技术（如ApacheSparktm）大规模构建AI应用程序的组织的首要会议场所。来自世界各地的数据科学家和工程师将于4月23日至25日齐聚旧金山，分享在现实世界中实现人工智能好处的最佳实践和实用建议。今年的峰会继续在增长和创新的道路上进行，尤其是对于金融服务机构而言，包括纽伯格伯曼、Nationwide、Capital One和FINRA等在内的行业领袖们进行了全面的技术会谈。今年的峰会与会者还可以参加我们的金融服务网络活动，与同行见面，听取行业思想领袖的精彩演讲。以下是今年峰会上我们最期待的金融服务会谈的简要概述。Spark+AI峰会金融服务会议在全国范围内开展企业规模的精算建模深度学习数据的爆炸性增长正在颠覆保险定价，并为数据团队挖掘有价值的见解以推动预测定价模型打开大门。加入National的数据科学和工程团队，在Databricks Unified Analytics平台上使用TensorFlow和PySpark分享深度学习的经验。使用Tim Cook的仪表板进行投资纽伯格伯曼（neubergerberman）首席数据科学家迈克尔•莱切（michaelrecce）是此次峰会上金融服务网络活动的关键人物。在他的演讲中，迈克尔问了一个问题，如果你配备了蒂姆·库克的私人企业仪表盘，你能取得什么成就？获得这种优势首先要从大数据开始，但这并不止于此；它需要对业务、数据、统计和机器学习等方法有基本的了解。加入迈克尔探索这些概念和更多。追求幸福：使用apachespark和NLP构建一个可伸缩的管道来度量客户服务质量现代自然语言处理技术可以用来确定句子、短语或文本段落的总体情绪。本次讲座由FIS Global领导，旨在探讨如何扩展NLP/情感分析，以调查人类之间以及人类与机器人之间可能发生的激烈互动，从而得出可以影响客户满意度的可操作见解。实时评分贷款风险分析准确评估贷款申请风险可以减少贷款人对风险资产的敞口。有了正确的工具和模型，数据科学家可以分析客户数据，并制定管理贷款审批的业务规则。在本课程中，您将学习如何使用Databricks统一分析平台对贷款风险数据执行即席分析，应用机器学习来比较GBT和XGBoost算法，并对这些数据进行批处理、流式和实时评分。ApacheSpark和Sights at Speed：流媒体、特性管理和执行如果没有正确的技术和实践，利用连续的数据流可能是一个重大的挑战。Capital One团队将回顾常见的数据架构模式，并深入研究Spark模式，用于培训、模型执行和流式特性状态管理。使用Databricks和FINRA的MegaSparkDiff为BigData过程提供质量保证数据工程师的工作之一是确保数据质量。在处理大量实时数据时，这是一个重大挑战，FINRA每天都要处理，每个交易日处理多达1000亿个市场事件。本次演讲重点介绍了FINRA的开源工具MegaSparkDiff以及Databricks笔记本如何帮助解决大数据处理中的质量保证问题。下一步是什么使用折扣代码SummitGuide注册Spark+AI峰会可享受15%的折扣一定要预定参加金融服务网络活动的位置。阅读Spark+AI峰会的所有指南Spark+AI峰会主题指南Spark+AI峰会数据科学、Python和高级分析讲座指南在Spark+AI峰会上，开发者、深度探索和连续流媒体应用程序讲座指南Spark+AI峰会数据工程讲座指南在Spark+AI峰会上，人工智能、机器学习和深度学习讲座指南免费试用Databricks。今天就开始吧