自動交易、投資組合優化和保險估值是本部落格第一部分的主題。在第二部分中，我們將進一步討論金融科技專家的附加價值。我們透過研究銀行如何管理信貸數據、演算法如何幫助預防未來的信貸危機以及數據科學如何提供對抵押貸款的見解來做到這一點。乍一看，這三個金融主題有很大不同。但它們有一些共同點：它們透過數學技術和科學軟體受益於技術工程解決方案。
以巧妙的方式處理大型信用資料集
應一家大型銀行的要求，VORtech 開發了一套新的軟體套件來檢查、儲存和分析不同的大型信用資料集。
信用數據來自各種外部來源
因此，這些數據並不總是一致和完整的。這裡的挑戰是如何設定軟體套件，使其能夠充分、快速地執行各種檢查。為此使用了程式語言Python 。我們還投資於數據的高效存儲，這些數據也可以快速檢索以進行進一步的數據分析。為此建立了資料庫管理系統。此外，在程式語言R中建立了可視化環境，以便對資料進行進一步的分析。
我們在資料科學專案中更頻繁地
看到這樣一個資料檢查、儲存和分析的三級火箭。作為技術工程師，我們在這 投資者資料庫 方面經驗豐富，因為我們經常處理石油和天然氣等其他領域的大型數據集的大規模計算。
信用數據軟體套件已在金融領
域成功應用。 VORtech 的科學軟體工程師 Maarten Bosmans 表示：「在專案期間，我們很高興在建立用戶友好的用戶介面（允許客戶添加檢查）和獲得最佳性能之間找到良好的平衡。我們很自豪我們已經完成了這項工作並且該工具可以運行」。
透過智慧演算法預防未來的信用危機
2008年爆發的信貸危機期間，國際金融體系非常不穩定。危機的深層原因很複雜，不容易分析。然而，很明顯，金融產品估值數學公式中的假設並不總是正確的。
2015 年啟動的歐洲研究
計畫WAKEUPCALL對數學模型進行了更詳細的研究。目標是開發和實施改進的模型。 VORtech 是該專案的產業合作夥伴之一。我們與六名博
士生以及多所大學和公司
一起進行這項研究，理論和實踐方面都很重要。我們透過接待博士生、改進軟體和提供課程來支持該計畫。
Ki Wai Chau 目前在 VORtech 借調
專門研究複雜數學方程式的高效求解。用行話來說，這些稱為 後向隨機微分方程式（BDSE）。該理論用於在數學上對沖股票投資組合隨時間變化的價值動態。該研究是與CWI密切合作完成的。在 VORtech，Ki Wai 也正在開發一種通用軟體工具，可以快速計算方程式的解。