股票、债券、基金、期货、大宗商品、外汇、保险、房地产、数字货币……这些琳琅满目的金融产品让众多投资者应接不暇。由于缺乏金融专业知识和丰富的经验，投资者在进入投资市场后并没有获得自己想要的投资回报，有些甚至因为高风险的投资行为资产贬值。这也使得资产管理领域方兴未艾。专业的资产管理者能够为个人、企业等客户提供综合性的金融服务，把控金融投资风险，为投资者制定安全高收益的个性化资产管理方案。
廖林果则是中国金融风控与资产管理顶级技术专家，他曾担任海南黔贵投资有限公司、远东国际融资租赁有限公司、中国东方资产管理股份有限公司广西分公司等多家金融机构的高层职务，具有丰富的不良资产管理、资产优化配置、大宗商品投资等金融行业经验，也因其在金融风控与资产管理领域的卓越表现和深厚实力，受到了业内外广泛认可。作为金融风控与资产管理领域的佼佼者，廖林果不断提高自身素质，积极探索变革，旨在为客户制定低风险、安全合理、全面的投资管理服务，为金融行业发展做出了积极的贡献。廖林果认为，单纯地为投资者提供优质服务是不够的，他想要金融行业同仁共同为投资者提供优质服务，在帮助投资者实现资产管理目标的同时，推动金融行业不断升级发展。
面对目前金融机构存在的提升机构风控管理能力，为投资者提供金融投资安全策略的瓶颈问题。廖林果结合自己多年的金融风控与资产管理经验，利用当前先进的智能化技术，自主研发了一系列金融智能化科技成果，其中包括“基于深度学习的风险规避策略管理系统V1.0”“基于集成学习算法的金融风控系统V1.0”“基于大数据分析的资产管理系统V1.0”，除此以外，他还对自己多年的金融风控与资产管理经验进行了总结研究，他在发表的专业论文《融媒体时代金融风控与资产管理的发展现状及技术革新》中分享了很多有关他对金融风控与资产管理的看法与观点。他的这些技术成果与理论成果，给予了金融机构日常业务充分的指引与支持。
“基于深度学习的风险规避策略管理系统V1.0”这项原创性技术成果，利用深度学习算法来分析和预测金融市场中的风险，并提供相应的规避策略。这项技术成果通过深度学习技术对金融市场的目标投资产品相关数据进行学习和训练，发现隐藏在数据中的规律，从中解析出未来投资产品的市场风险。同时，这项技术成果在使用过程中，还能够根据个人投资者和企业投资者的风险承受能力，为其智能生成风险规避策略。在金融行业中，这项技术可以帮助投资者远离投资风险。此外，该技术成果的高效性还能降低金融机构的操作成本、提升工作效率。该技术成果在应用过程中，能够提升金融风控和投资决策的智能化水平，促进金融行业发展。
除此以外，“基于集成学习算法的金融风控系统V1.0”这项技术成果也被广泛应用于金融投资风控管理与投资决策管理。该项技术成果自公布后，便被多家机构进行了应用，其中一个于2022年10月开始应用该技术成果的金融机构表示，“在应用‘基于集成学习算法的金融风控系统V1.0’的一年多里，我们公司的金融风控管理流程得到了优化，风险评估效率得以提升，人工操作成本和风险得到了降低。并且，由于该技术成果具备集成多个分类器的功能，能够提高风险评估和预测的准确性，这让我们机构的投资方案更加科学准确，增强了客户对我们机构的信任感，提高了我们机构在金融市场上的竞争力。据数据统计，我们机构营业部2023年的经济效益较2022年同比提高了21.3%，公司整体2023年的经济效益较2022年同比提高了16.1%。”
从业多年来，廖林果不断用全新的视角去看待投资过程中的金融风控与投资决策，立足该业务环节的痛点、难点，不断地提出解决办法并且身体力行地解决。相信在未来，会有更多像廖林果一样的金融风控智能化科技人才不断涌现，为更多个人、企业提供更加优质、专业的资产管理服务，为他们的高收益回报贡献智慧，共同推动金融行业迈上新台阶。（记者：王玉臣）