人工智能產業的落地與商用化為金融行業的智慧服務帶來無限可能。近年來，“智能+”金融場景已滲透在支付、信貸、保險、證券、資產管理等多項金融服務中，正在重塑金融產業格局。在這一發展進程中，越來越多的金融科研人才意識到科技創新的價值與力量，紛紛加入到探索創新實踐中，積極擁抱前沿信息技術，打造智慧金融新場景，以關鍵技術創新助力金融行業實現跨越式發展，郭小軍就是其中的杰出代表。

郭小軍是國內知名金融科技研發專家，多年來，他致力于數字金融技術領域的基礎研究與應用轉化，堅持以問題為導向，設計研發出多項具有重大技術突破的科研成果，有力地推動了金融科技產業的數字化建設，是業內公認的具有戰略科學家潛質的高層次科研人才。

“一個人，只有在實踐中運用能力，才能知道自己的能力。”久經沙場，郭小軍練就了一身的專業本領。他不僅擁有極強的市場洞察力和感知力，可以對金融市場進行全面的分析和精準的預測，幫助客戶定制個性化、高效化的投資理財方案，還構建了一套全方位、全流程的風險防控體系，實現了對投資項目事前、事中、事后風險進行全面控制，能夠優化資金配置，分散投資風險，進而幫助客戶實現投資效益的最大化，收獲了客戶及投資企業的一致好評，是圈內頗負盛名的金融才子。

豐富的實踐閱歷和精湛的技術能力，為郭小軍開啟了通往金融科技創新的科研之路。為了解決金融投資系統中的實際問題，推動金融科技的不斷創新，郭小軍將大數據、云計算、區塊鏈、神經網絡等先進技術應用到金融服務系統中，設計研發出“基于人工神經網絡的資產管理RC系統V1.0”、“基于區塊鏈的ITS跟蹤系統V1.0”、“基于海量數據分析的開放式盈虧分配系統V1.0”等一系列創新性科技成果，突破了行業瓶頸，拓展了金融服務，為構建金融產業新發展格局貢獻了重要的技術力量。

“基于人工神經網絡的資產管理RC系統V1.0”就是其中最具代表性的技術成果之一。該系統具有極強的數據處理能力和分析能力，一方面，系統利用人工神經網絡技術廣泛搜集金融市場信息數據，并可在短時間內對海量數據進行關鍵詞提取、自動分類、話題追蹤等處理，具有響應時間短、數據處理速度快等優勢；另一方面，系統通過NLP實體識別、語義分析等智能分析技術，構建決策主題研究知識庫、政策分析模型庫和數據研究方法庫，精準預測金融市場爆發趨勢，實現了金融風險的及時識別和預警，有效解決了金融投資管理與監控方面的難題，為投資人科學決策提供了重要的信息保障。

目前，該系統已廣泛應用于金融投資領域，并展現出優越的應用效果和使用價值。據大量用戶反映，該系統可精準預測股票的開盤價和收盤價，并對漲幅最大的股票進行智能組合，得到每個資產權重、股票組合的夏普率等結果，再通過風險值評估，輸出最佳的交易組合方案及其收益率，幫助金融機構構建起集精準預測、智能分析、風險評估、收益預算等為一體的全流程金融資產數字化管理體系，將金融風險發生率降低18.3%，投資收益提高了約29.6%，為投資者及相關利益方創造出高達上億元的經濟收益，引發業內專家、學者的熱烈討論與高度贊揚。

從技術研發者成長為行業“領軍人”，郭小軍始終堅持以問題為導向、以應用促發展的科研理念，“科技發展的每一次突破、每一個轉折，都與生產和社會實踐需求密切相關，而科技進步的成果，又反過來推動了生產和社會實踐的革新，只有那些能夠解決實踐問題的技術創新，才更具有普遍的影響力和長久的生命力。”展望未來，郭小軍表示將繼續堅持實踐精神，不斷提高科研成果的創新性，發揮出金融科技的牽引性作用，為推動金融產業的數字化變革打下堅實的科技基礎。文/趙盈姍