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致力於這項研究，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。
目前在 借調
專門研究複雜 澳洲電子郵件列表 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。
的工作是
基於 VORtech 在求解微分方程、高效能運算 (HPC) 和科學程式設計領域的專業知識。他說：「在 VORtech 專家的支持下，我學會了開發更好的軟體並優化程式碼。
我還在研究 GPU 並行化
以便我可以在顯示卡上非常有效率地執行 Python 程式碼。該專案的目標之一是能夠在計算機上解決更高維度的數學問題，這需要更多的計算能力。
在WAKEUPCALL計畫中
VORtech也提供了為期一週的 泰国数据 科學計算課程。此外，我們與 NN Group 合作，為「WAKEUPCALL 金融業研究週」提出了保險產品定價的挑戰性問題。這是將我們現有的技術專業知識轉移給其他有興趣的人的好方法。
使用分析從財務數據中獲取更多見解
越來越多的銀行一直在投資數據驅動的工作流程和分析。數據科學也是VORtech近年來不斷拓展的一個分支。我們使用機器學習進行資料驅動建模，並純粹根據資料對未來做出陳述。
2017年，VORtech也參加
了數學與工業 購買探索 rcs 資料庫 研究小組，其中我們重點研究了荷蘭銀行的案例。這涉及計算抵押貸款的公允價值，其中我們特別關注「預付款」。與工業界和學術界的多位數學家一起，在一周的時間內詳細闡述了這個問題。團隊中不同數學見解的結合確保我們能夠快速分析問題。
在進行數據分析後
該小組開發並提出了幾種解決方案。借助這些分析解決方案，銀行可以更準確地計算具有（隨機）預付款的抵押貸款組合的價值。這使得銀行能夠更好地估計未來現金流並制定相應的政策。
金融和精算領域對技術工程師的需求仍然很高。原因是這些工程師精通數學建模、HPC、科學軟體工程和數據分析領域。他們在技術領域發展這些特殊的專業知識，處理大規模計算和資料集是常見的做法。基於這些經驗，他們可以為銀行和保險公司提供類似的解決方案。