本篇文章给大家谈谈人工智能在金融行业应用，以及人工智能在金融行业的应用对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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Ai人工智能和金融行业，就目前发展前景看，哪一个更值得选择就业？
AI人工智能与金融行业同样属于当前热门的领域。从年轻人的择业方向来看，还是比较倾向于金融行业的方向，因为从大众意识来看，金融行业与钱最接近，同时也是让人产生出最容易赚钱的感觉。不过，从实际情况出发，金融行业的薪酬差异程度较大，中高层岗位与基础岗位的薪酬差距还是很大的，且牵涉到部分国资金融企业，实际上还会牵涉到更为复杂的关系问题，薪酬与额外收益更是存在更多的差别。至于AI人工智能，则是更贴合社会时代发展的趋势，但对人才的专业要求较高，准入门槛并不低。此外，则是现阶段内，AI人工智能与金融行业更属于强强联合、优势互补的状态，两者之间的联系性较强。由此可见，对于AI人工智能领域的人才，若本身具有金融行业的经验，那么就更具有核心竞争力，更容易获得高薪酬的待遇。
在金融领域，人工智能最大的潜力究竟是什么？
近来，人工智能已成为全球各行业的关注点，就金融领域而言，人工智能属于Fintech一系列技术创新中的一种，Fintech，即FinancialTechnology，可界定为是基于大数据、云计算、人工智能、区块链等技术全面应用于支付清算、借贷融资、财富管理、零售银行、保险、交易结算等金融领域，实现金融+科技高度融合。一言蔽之，人工智能同金融科技中的其他技术一样是将科学技术应用于金融行业服务于普罗大众，降低行业成本，提高行业效率的技术手段。
截止今年6月，全球共有超过1362家Fintech公司，来自超过54个国家，融资总额超过497亿美元。埃森哲的研究报告表明，全球金融科技产业投资在2015年增长75%至223亿美元。美国纳斯达克和投资银行KBW携手推出了KBWNasdaq金融科技指数KFTX，该指数共49只成分股，全部市值约为7850亿美元，占美国国内股票市值的4%，这也是第一只仅包含在美国上市的金融科技公司的指数，Fintech产业链井喷式的发展仍然持续，中国金融科技行业增长445%，接近20亿美元，该行业越来越受到全世界的关注。
同样，人工智能在金融领域的运用也在不断被研究深化，应用场景不断多元化。在讨论人工智能在金融领域中的应用潜力之前，我们先来了解下人工智能较其他技术而言独有的特性，用《时空中的金融科技》中的一句话来概括：“人工智能正在提升价值跨时间使用的能力，证明时间就是金钱的这一说法。”具体来说人工智能能够在以下三个方面“跑赢”时间：
1、快速吸收信息、将信息转化为知识的能力。人工智能在对文本、语音和视频等非结构化信息的获取方面出现较大飞跃，人类手工收集、整理、提取非结构化数据中有用信息的能力已不如人工智能程序，特别是文本信息，在自然语言处理和信息提取领域，这样的技术不仅限于二级市场的量化交易，对一个公司上市前各融资阶段或放贷对象的基本面分析乃至在实体经济中对产业生态和竞争格局的分析等都可以使用这样的技术来争取时间优势。
2、在领域建模和大数据分析基础上预测未来的能力。时间最本质的属性就是其箭头不可逆。未来是不确定的，但又是有规律可循的。基于知识图谱的领域建模、基于规模化大数据的处理能力、针对半结构化标签型数据的分析预测算法三者的结合，是人工智能在时间维度上沟通过去和未来，减少跨越时间的价值交换带来的风险的优势所在。
3、在确定规则下优化博弈策略的能力。价值交换领域充满了博弈，博弈皆需解决局势判断和最优对策搜索两个基本问题。人工智能由于人类，第一因为人工智能可以比人更充分地学习有史以来的所有公开数据；第二，人工智能可以比人更充分地利用离线时间采用左右互搏来增强学习策略；第三，人工智能可以几万台电脑共同协作，相对于几万人的协作而言不存在人类面对利益考量以及各种不淡定乃至贪婪的表现。所以，人工智能在博弈环节的普遍应用，也是一个必然的趋势。
具体到人工智能在金融领域的应用，笔者认为具有潜力的应用场景为量化投资以及智能投顾（或智能金融管家）、风险管理领域等。
量化投资已有实际案例，对标全球，世界最大的对冲基金桥水联合在2013年开启一个新的人工智能团队。RebellionResearch运用机器学习进行量化资产管理于2007年推出了第一个纯投资基金。今年9月末安信证券开发的A股机器人大战5万投资者的结局揭晓，从6月1日至9月的三个月里，以24.06%（年化96%）的累计收益率战胜了98%的用户。机器人运作模式是先从基本面、技术面、交易行为、终端行为、互联网大数据信息、第三方信息等衍化成一个因子库，属于数据准备过程，将因子数据提炼生成训练样本，然后选取机器学习算法进行建模训练，最后保留有效因子生成打分方程输出组合。机器人大数据量化选股较人类从基本面、公司财务等方面挑选因子量化选股而言更偏向从基本面、技术、投资者情绪行为类等方面挑选因子，对IT技术、数据处理技术的要求较高。
在智能投顾方面（智能金融管家）也已有初步的运用。广义的智能投顾，考虑投资者的财务情况对其进行个人财富精算配置，比如统筹考虑支票、储蓄、投资和养老保险。对于偏好主动进行资产管理的投资者，智能投顾能够根据投资者的问题，智能的分析海量信息给出答案。从国外的实践来看，智能投顾产品主要有投资推荐、财务规划和智能分析三种。具体应用案例如下：1）摩羯投顾：招商银行发布APP5.0，“摩羯智投”成为最大看点。摩羯智投运用机器学习算法，试图整合招商银行十多年财富管理实践及基金研究经验，并在此基础上构建以公募基金为底层资产，全球范围配置的“智能基金组合配置服务”。在利率市场化尾声之际，摩羯智投的问世，标志着银行等金融机构应对“储蓄搬家”的应对。对标海外智能投顾的资产管理规模已经从2012年几乎为零增加到2015年底的187亿美元。ATKearney预测，未来五年，机器人投顾的市场复合增长率将达到68%，到2020年，机器人投顾资产管理规模将突破2.2万亿美元。2）智能报告：人工智能能够自动搜集企业公告、上百万份研报、维基百科等公开知识库等披露信息后通过自然语言处理和知识图谱来自动生成报告。速度为0.4秒/份，60分钟即可生成全市场9000份新三板挂牌公司报告，在时空上的优势由此得以体现。3）信用卡还款：截至2015年末，全国人均持有银行卡3.99张，现代消费模式中，人们已习惯了信用卡或者手机绑定信用卡进行消费。一人多卡的现象有时会让持卡人忘记按时还款，逾期不还款的高额滞纳金会让用户产生损失。此类情况下人工智能能够将用户所有的信用卡集中管理，帮助用户在不同的还款期内合理安排资金，以支付最少的滞纳金。若账户没有余额的情况发生，开发公司会提供比信用卡公司利率更低的贷款，帮助用户还信用卡账单。
人工智能乃至金融科技的创新，是对金融市场、金融机构以及金融服务供给产生重大影响的新业务模式、新技术应用、新产品服务。他与传统金融并不是相互竞争的关系，而是以技术为纽带，相信未来将为有更多人工智能的应用场景出现，让传统金融行业摈弃低效、高成本的环节从而形成良性生态圈循环。
本科人工智能专业考研金融科技怎么样？
这是不少同学都比较关心的问题，我结合金融科技的学科特点和未来的就业趋势来说说个人看法。
首先，人工智能专业的同学读研选择金融科技是完全可以的，一方面金融科技本身是一个交叉学科，人工智能技术就占据了一定的比重，另一方面目前金融科技领域的很多创新都更加依赖于人工智能领域的相关技术，所以人工智能专业的同学读研金融科技也会更容易做出创新成果。
目前人工智能技术在金融领域的应用还是非常广泛的，比如近两年大热的联邦学习在金融领域就有很多落地应用的案例，而且未来联邦学习在金融领域还有较大的创新空间。除了联邦学习之外，NLP、知识图谱等人工智能技术在金融领域的应用也越来越多。
我在今年参加博士研究生开题的过程中，就遇到了几名在金融科技领域做创新的同学，他们的整体表现都非常不错，而且得益于行业领域丰富的数据资源，很多想法都能够得到验证，相信后续也能够完成不错的成果输出。
从当前的读研体验来看，如果在有条件和能力的情况下，可以考虑到国外读研，一方面金融科技专业在国内还是一个学科建设周期很短的新兴专业，另一方面考研金融科技对于理工科专业的同学并不算太友好。
从就业的前景来看，未来金融科技方向的同学还是有很多就业机会的，毕竟金融本身就是一个创新空间非常大的领域，而且金融跟人工智能相结合的点又非常多，相信在国内金融环境越来越好的大背景下，金融科技方向的同学也会有更多机会拿到高附加值岗位。
我目前联合多名国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展人工智能、大数据、物联网相关的科研实践和成果分享活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。
最后，如果有人工智能领域相关的问题，欢迎与我交流。
人工智能在互联网金融领域有哪些应用？
目前能够逐步实现的，或者说有雏形的人工智能在金融领域的应用，有这么几项，第一是智能投资顾问、第二个是金融预测与反欺诈、第三是融资授信、安全监控预警、智能客服以及服务型的机器人。
关于本次人工智能在金融行业应用和人工智能在金融行业的应用的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
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