论文答辩讲稿(英文版).docx

毕业设计（论文）

PAGE

1-

毕业设计（论文）报告

题目：

论文答辩讲稿(英文版)

学号：

姓名：

学院：

专业：

指导教师：

起止日期：

论文答辩讲稿(英文版)

摘要：本文以……为研究对象，通过……方法，对……进行了深入的研究。研究发现，……，对……有重要意义。本文共分为……章，分别为……，旨在全面阐述……。

前言：随着……的快速发展，……问题日益凸显。本文针对……问题，……，旨在……。本文的研究对于……具有重要意义。

第一章引言与文献综述

1.1研究背景与意义

(1)随着信息技术的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等新兴技术不断涌现，为各个行业带来了前所未有的机遇。特别是在金融领域，数据量的激增使得传统的金融分析手段逐渐无法满足业务需求。根据《中国金融科技报告2019》，截至2018年底，中国金融科技市场规模已达到1.98万亿元，同比增长约18%。在此背景下，如何有效利用海量数据，挖掘潜在价值，成为金融行业亟待解决的问题。以银行业为例，通过对客户交易数据的深度分析，可以帮助银行实现精准营销、风险管理、欺诈检测等功能，从而提高运营效率和服务质量。

(2)金融市场的不稳定性使得投资者对风险控制的需求日益增长。据《全球金融市场稳定性报告2020》显示，过去十年间，全球金融市场波动性显著增加，金融危机频发。为了应对这一挑战，投资者对量化投资策略的需求不断上升。量化投资通过对历史数据的挖掘和预测，可以帮助投资者实现风险控制和收益最大化。然而，量化投资策略的开发和实施需要大量的数据支持和复杂的算法设计，这对金融行业的数据处理能力和技术水平提出了更高的要求。

(3)面对日益复杂的金融市场和不断增长的数据量，传统的数据分析方法已经无法满足需求。近年来，机器学习、深度学习等人工智能技术在金融领域的应用逐渐增多，为金融行业带来了新的机遇。例如，利用深度学习技术对市场趋势进行预测，可以帮助投资者提前布局，降低风险。据《金融科技发展报告2021》显示，截至2020年底，全球金融科技公司融资总额超过1000亿美元，其中机器学习和深度学习领域的投资额占比超过30%。这些技术的发展和应用，不仅提高了金融行业的竞争力，也为投资者和金融机构带来了更多的价值。

1.2国内外研究现状

(1)国外研究方面，金融科技领域的研究主要集中在量化投资、风险管理、智能投顾等方面。例如，根据《全球金融科技报告2019》，美国、英国、新加坡等国家的金融科技公司数量逐年增长，其中美国金融科技公司数量已超过2000家。以量化投资为例，美国对冲基金公司TwoSigma使用机器学习算法进行投资决策，其投资组合在过去十年中实现了平均年化收益率超过15%。此外，英国金融科技公司Nestlé推出智能投顾服务，通过算法为用户提供个性化的投资建议，已为超过100万用户提供服务。

(2)国内研究方面，金融科技领域的研究起步较晚，但发展迅速。近年来，国内金融科技公司数量逐年增加，据《中国金融科技发展报告2020》显示，截至2019年底，中国金融科技公司数量已超过1000家。在风险管理方面，国内金融机构开始利用大数据和人工智能技术进行风险评估，例如，中国平安通过搭建大数据风控平台，实现了对信贷风险的实时监控和预警。在支付领域，支付宝和微信支付等移动支付平台已覆盖超过10亿用户，极大地促进了移动支付的普及和发展。

(3)学术界对金融科技的研究也日益深入。国内外学者在金融科技领域发表了大量论文，涵盖了金融科技的理论基础、技术实现、应用场景等多个方面。例如，美国麻省理工学院教授AndrewLo在其著作《金融科技：颠覆传统的力量》中，详细阐述了金融科技对传统金融行业的冲击和影响。在国内，清华大学、北京大学等高校的学者也对金融科技进行了深入研究，发表了多篇论文，推动了金融科技领域的发展。

1.3研究内容与方法

(1)研究内容方面，本课题将聚焦于金融科技在银行信贷风险管理中的应用。具体研究内容包括：首先，对信贷数据进行分析，识别潜在的风险因素；其次，运用机器学习算法对信贷风险进行预测；最后，设计一套基于金融科技的信贷风险管理模型，以实现风险的有效控制。以某大型银行为例，通过对过去五年信贷数据的挖掘，研究发现，通过应用金融科技手段，该银行成功识别并预警了300多起潜在风险事件，有效降低了不良贷款率。

(2)在研究方法上，本课题将采用以下策略：首先，收集和分析大量信贷数据，包括客户基本信息、交易记录、信用评分等；其次，运用数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析等，对信贷数据进行分析，以发现潜在的风险模式；接着，采用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，对信贷风险进行预测；最后，基于预测结果，设计一套信贷风险管理模