“金融科技关键技术与系统”一一70周年校庆专辑导读

近年来，我国对金融科技领域的研发投入呈现持续增长的趋势，金融机构也正处于数字化转型的 新阶段.面对当前复杂的国际形势和以国内大循环为主的双循环发展新格局，数据安全与数据质量将 成为金融科技高质量发展的前提.传统金融机构与金融科技企业的深入合作，相关企业不断扩大对核 心技术与复合型人才的投入，充分利用科技打造自主可控的金融科技产品和服务，促使与养老医疗相 关领域的金融产品转型升级，惠及百姓民生;促进普惠金融发展，协助乡村振兴;推动产业链现代化， 服务实体经济;加强绿色金融的制度建设，助力实现碳达峰、碳中和;构建金融科技伦理治理体系，达 成业界共识.由于国内外疫情逐渐趋稳，各类金融机构在这个后疫情时代需要抓住数字产业发展的契 机，探索业务线上化、产业数字化、服务智能化，推动金融与科技深度融合迈上新台阶，这样才能加强 资本市场基础制度建设，健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融体系，有效防范化解金融风险.

随着互联网的兴起，移动支付、小额贷款等新兴金融服务在我国高速发展，不断冲击着银行、 证券、保险、基金等传统金融机构现有的金融业务模式.在“十四五”期间，以人工智能、大数据、云计 算和区块链等为代表的前沿科技将进一步推动我国金融机构数字化转型，降低金融机构的经营成本， 提升金融机构的服务效率，提高其服务实体经济的能力，增加金融普惠性.数据作为新型生产要素，是 推动数字经济发展的关键.聚焦金融领域的“痛点”、难点问题，例如，如何支持绿色产业企业上市融 资、如何完善产业链供应链保障机制、如何加快农村金融服务体系建设等，通过数据治理、数据集成、数据管 理、数据分析与挖掘、数据可视化等技术为金融业务和服务赋能，在产品创新、客户获取、风险防控和 隐私保护等方面探索新方法、新技术、新系统，将有助于促进金融与信息科技的深度融合，帮助我国 金融科技从传统IT技术驱动向数据智能技术驱动转型，从服务中后台基础设施向全方位渗透到客户 获取、经营、风险管理等金融服务各个环节转型，助力我国金融科技完成从“金融数字化”（Digitalization） 向“金融数智化”（Data and Intelligence Driven）以及“数字金融”（Digital/Distributed Finance）发展的 演进.这里面数据是基础，智能是关键.

值此华东师范大学70周年校庆和华东师范大学数据科学与工程学院成立5周年之际，《华东师范 大学学报（自然科学版）》编辑部特组织了“金融科技关键技术与系统”专辑：围绕我校在数据科学与 工程、计算机科学等新工科专业，以及传统金融学科专业的优势，探索技术与金融的交叉融合，助力华 东师范大学建立金融科技这一新的交叉研究增长点，并以此作为对华东师范大学70周年校庆的祝贺. 本期专辑围绕“金融科技关键技术与系统”这一主题，在全国范围内征集稿件，受到了学术界的广泛关 注.经过评审委员会的认真评阅，总共收录了 16篇高质量学术论文.这些稿件分别来自云南大学、华 东师范大学、桂林电子科技大学、南京农业大学、上海电力大学、上海计算机软件技术开发中心、国 网青海省电力公司、国网冀北电力有限公司等高校和科研院所.根据主题不同，这些论文划分为3个 专栏：金融知识图谱、系统关键技术、数据分析与应用.

随着现代信息技术的发展，金融机构在业务运行过程中积累了海量的包括交易在内的各种数据， 这些数据当中蕴含了大量的知识与经验，但往往需要依赖于专家经验才能发挥作用，因此难以在业务 过程中得到有效的利用.而知识图谱包括了实体、属性等在内的元素，在刻画客观世界事物的关联分 析方面具有优势，可以有效地利用基于海量数据沉淀的知识与经验.该专栏收录了 3篇关于应用于金 融领域的知识图谱技术的论文.《金融领域中文命名实体识别研究进展》深入调研了中文命名实体识 别在金融领域中的应用的发展现况，梳理了包括基于规则和字典的方法、基于统计机器学习的方法以及基于深度学习的3类中文命名实体识别方法，并分析了未来发展方向.《针对命名实体识别的数据 增强技术》针对序列数据的标注成本高昂而导致命名实体识别训练集规模较小，提出了基于EDA、基 于远程监督、基于Bootstrap的命名实体识别数据增强技术，从而在不增加人工成本的前提下扩大命 名实体识别的训练集规模，由此提升命名实体识别模型的性能.《面向领域知识图谱的实体关系联合 抽取》针对领域文本数据存在重叠关系，以及训练数据缺乏标注样本的问题，提出了一种融合主动学 习思想的实体关系联合抽取方法.

金融数据系统是金融科技研究的基础，目前在与金融数据系统有关的数据库、区块链、系统测评 等问题上仍存在诸多共性问题.该专栏收录了 6篇有关数据系统关键技术的论文.《基于非易失性内 存的LSM-tree存储系统优化》提出了一种基于非易失性内存和机器学习的LO层的设计方法，能够有 效改善LSM-tree架构的写停顿、写放大、对读不友好等缺点.《基于CITA区块链的纠删码分片存储实现》结合纠删码和拜占庭容错算法，对区块数据进行划分，无需节点间通信的编码块存储，并依据 节点的加入和退出动态同步编码，提升了系统的可扩展性、可用性和存储效率.《面向区块链的数据管 理中间件》提出了一种面向区块链的通用数据管理中间件，以弥补无法支持丰富查询、对外提供查询 接口单一和延迟高等区块链系统的不足.《面向OLAP数据库查询处理功能的模糊测试工具》提出了 一款面向OLAP数据库查询处理功能的模糊测试工具，实现了更加有效的分析型数据库查询处理功 能的正确性测试.《多主数据库中基于分区的并发控制》提出了一个基于分区的并发控制方案，通过分 区的方式降低了每个写节点需要维护的事务日志，有效提升了系统的扩展能力.《日志结构合并树的 查询优化技术》梳理了 LSM-tree的查询优化技术，并进一步分析了索引技术和缓存技术是如何提升 LSM-tree数据库查询性能的.

因金融数据有其鲜明的特点，与金融数据相关的数据分析关键技术受到了学界与业界专家学者的关注.时间序列是金融数据中最为常见的一類数据类型，而近年来时间序列分类也是数据分析领域 的普遍问题之一.《基于t-LeNet与时间序列分类的窃电行为检测》提出了一种基于t-LeNet与时间序 列分类方法.《早期时间序列分类方法研究综述》概述了常见的时间序列分类器，并综述了基于最小预 测长度、基于最大区分子序列和基于模型的3类早期时间序列分类框架的最新研究进展，以及分析了 具有代表性的早期时间序列分类模型的关键技术及其优缺点.金融领域存在类别不平衡的分类问题， 而该问题也是数据分析领域常见的问题之一.《YOLO-S： —种新型轻量的安全帽佩戴检测模型》设计 了混合场景数据增强方法，使类别均衡化，提高模型分类结果的鲁棒性.《基于自适应竞争的均衡优化 电力系统客户分类》提出了一种自适应竞争学习的均衡优化，有效地进行客户分类.面向呈现海量性、 异质性和层次性的数据，《CPU-GPU异构环境下的大规模商品知识查询处理》设计与实现了一种利 用CPU和GPU协同计算的商品知识查询处理方法，也可以迁移至金融领域.金融隐私数据保护是当 前金融领域的热点问题之一.《一种基于分级策略的电力营销大数据访问控制方案》采用有序二元决 策图结构设计分级访问控制方案，解决远程终端单元隐私数据保护问题，该方案可望用于金融数据隐 私保护相关问题的研究.为提升金融服务于实体经济的能力，《基于遗传算法的多目标货物配载研究》 建立了多目标货物配载模型，并提出了一种快速收敛的基于精英策略多目标遗传算法，可用于金融供 应链中相关问题的解决.

在本专辑出版之际，谨在此衷心感谢在短时间内提供高质量稿件的作者以及受邀担任专辑编委 的各位专家学者，并对学报编辑部的信任表示感谢.特别感谢《华东师范大学学报（自然科学版）》的李 艺老师等，正是他们的及时帮助和严格把关才使得本专辑得以高质量顺利完成.希望本专辑能为我国 从事相关领域研究、开发和应用的科研人员，及时了解金融科技领域中关键技术与系统这一研究方向 的最新进展提供一个窗口.