（What）我们的主题
《基于用户画像的金融风险监测与管理》
（Who）我们的参与人员
刘倩、李戬、詹杭龙、郜渊源、林腾、周德乐、赵晓韵、魏渐俊、沈一筹、吕欣冉
模型分析和构建：詹杭龙（负责人）、刘倩、林腾、郜渊源、周德乐
机器学习算法:林腾（负责人）、魏渐俊、赵晓韵
金融理论和金融创新：刘倩（负责人）、吕欣冉、詹杭龙、郜渊源
后台技术集成：李戬（负责人）、沈一筹、赵晓韵、魏渐俊
前台技术集成：周德乐（负责人）、李戬、沈一筹、吕欣冉
大家互相穿插各个领域，根据自己的兴趣和精力相互辅助，没有限制。
（Domain）知识背景与意义
金融风险包含：市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险、声誉和战略风险（巴III定义）
研究这一课题主要意义在于主动结合当前交易中心本、外币市场监测业务发展的需求，提出针对市场监测需求和监测方法的创新和洞见，为交易中心和监管机构提供更有价值的市场金融风险的识别和监测工具，最终能够及时精准的识别金融市场的风险因子，预测风险事件。
（Thought）思考
金融风险领域异常庞大，我们这个课题可大可小，可进可退，可采用先进AI技术，可在业务上拓展创新。但是我们着手这个课题时，重点还是要关注如下主要问题：我们做这个课题的初衷是为什么？我们能为我们的客户提供什么样的价值？请大家一直持续思考这个问题。并且争取在6月11日之后聚焦问题领域。
思考1：能否为用户的交易动机建模，怎样建模
思考2：如何将交易风险可视化展示，以怎样的形式表达和展示
思考3：我们是否要将自己的议题聚焦在交易风险？或者我们是否需要拘泥于交易风险这块儿，可以发散的更远？
思考4：基于规则的风险识别，风险规作为业务输入，基于规则跑出结果数据，便于业务快速识别尽可能多的风险，这个工具，能否输出他想要的东西
表决议题1：我们课题的目标用户是：以面向交易中心和央行监测金融风险为主，以为交易机构提供风险识别价值的增值服务为辅。
全票通过。
表决议题2：已确定我们团队能否直接和市场一部的课题合并
全票通过，课题方向不一致，难以合并。
思路5：根据用户的交易行为数据，在债券市场、在外汇市场、在股票市场、在黄金市场等发生的交易产品序列，交易产品组合，交易数据识别机构间交易（关联交易）行为等衍生的金融风险
思路6：我们可以使用的技术包含：机器学习，主要是RNN神经网络算法等，传统统计学方法主成分分析（PCA），金融风险分析VaR等，通过针对交易数据的“重放”，来根据业务逻辑识别风险，最终构建出能够实时识别金融风险的识别引擎。
思路7：如果我们从机构角度思考风险，我们需要知道机构的交易策略，需要知道机构的风险偏好，需要知道机构间的授信与关联关系等。
（Work）任务分配
- 魏渐俊发出瀚朔提供的金融风险监测产品的PPT
- 6月6号进行第二次议题讨论，请大家广泛搜集资料，聚焦在金融风险的内容，以及分析和展示的方法。
（Why）问题
- 我们如何获取数据，这是一个问题。我们需要获取怎样的数据，以支持我们去建立分析模型和分析框架。
- 我们聚焦和重点突破的金融风险领域到底是什么？必须进一步细化。
（Where）课题研究的主战场
- 24号楼202是我们的固定的会议室
- 创建一个协同工作环境（例如，wps协同办公、有道协作或者其它有效的系统工具，这个议题待表决）
- 是否需要购买阿里云服务器（这个议题待表决）
（How）我们怎样完成我们的课题
- 我们需要怎样的建模工具，自己写程序，如果自己写程序使用什么样的语言和工具？
- 大家根据兴趣和能力领取拆分的任务，按时交付搜集的资料，形成的文档、程序以及PPT。
- 聚合和整理研究资料，形成最终的Presentation。
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