人工智能在投资领域如何应用-人工智能在投资领域如何应用

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在投资领域如何应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能在投资领域如何应用的解答，让我们一起看看吧。

1. mba复试如何面对人工智能？
2. 人工智能在金融领域如何落地？
3. 人工智能主要发展方向是那些业务？

mba复试如何面对人工智能？

MBA复试面对人工智能时，可以从以下几个方面来应对：
首先，要对人工智能有基本的了解。了解人工智能的定义、原理、应用领域以及发展趋势等，这样在面试中才能更好地理解和回答与人工智能相关的问题。
其次，要关注人工智能在商业领域的应用。MBA复试往往注重考察考生的商业素养和实践能力，因此，了解人工智能在企业管理、市场营销、金融投资等方面的应用案例和实际效果，有助于展示自己的商业洞察力和实践能力。
此外，还要思考人工智能对商业未来的影响。人工智能的发展正在深刻改变商业生态和竞争格局，因此，在面试中可以探讨人工智能对商业模式、企业战略、人才管理等方面的影响，以及自己对此的看法和建议。
最后，要保持自信和冷静。面对人工智能这样的新兴技术，不要过于紧张或自卑。要相信自己的能力和经验，用清晰、准确的语言表达自己的观点和想法。同时，也要认真倾听面试官的提问和反馈，积极思考和回答问题。
总之，MBA复试面对人工智能时，要充分了解、关注应用、思考影响、保持自信，这样才能更好地展示自己的能力和素质，取得好的成绩。

人工智能在金融领域如何落地？

文/张立钧 编辑/姚顺意来源 | 普华永道《2018年中国金融科技调查报告》，财资一家（TreasuryChina）首发，转载注明来源

随着数据收集手段的丰富，市场对非结构化数据的转化需求与日俱增，海量非结构化数据如何转化为可持续分析的“数据资产”，是从业机构发展人工智能的重点研究方向之一。近半数受访者认为非结构化数据的处理是人工智能最有价值的应用，体现了从业机构对人工智能技术认识的深入。

大数据舆情分析技术也是人工智能应用的热点，如资产与财富管理行业利用人工智能进行舆情分析与投资预测等。在金融支付领域，生物识别/身份识别、图像识别等技术发展比较成熟，从业机构可***用直接***购的方式，将技术植入业务场景。在客服机器人领域，人工智能让金融产品与服务更加便捷化、个性化，如传统金融机构的智能客服机器人（如交通银行的“娇娇”）和金融科技公司的在线智能客服（如蚂蚁金服的AI客服）等（如图）。

▲图 人工智能技术的分支在金融服务领域的应用价值

人工智能的应用价值已被广泛认可，但大部分受访者认为人工智能开展的各项基础条件都比较欠缺，尤其在数据与团队方面面临巨大挑战，发展现状不容乐观。

在数据方面，数据质量和数据打通问题最为严重。这也是金融行业在数据集中之前各业务板块、条线各自独立发展，缺少统一规划统筹的后果。目前，从业机构正通过建立数据统筹机制、整合结构化和非结构化数据、打造大数据平台等方式对数据进行全面整合，为今后数据全面应用夯实基础。

在团队方面，从业机构在科技人才上的竞争尤为激烈。以BATJ为首的科技巨头，在薪资待遇、技术储备、场景应用上优于传统金融机构，导致后者的人工智能团队储备捉襟见肘。随着高校及培训机构不断产出科技人才及开源技术的发展，人工智能的门槛将越来越低，团队的压力将有所降低。

在技术方面，传统金融机构对于目前比较新颖的分布式计算、机器学习类和深度学习类基础平台的掌握与运用依然比较欠缺。但在这方面，市场上有发展比较成熟的供应商，可[_a***_]完整的解决方案与定制开发，因此传统金融机构可通过购买这些产品与服务，在短期内获得较大的技术提升。

仅仅从技术上来讲，人工智能在金融领域的落地还是相当容易的。为什么这么说呢？众所周知，人工智能技术主要看的还是其中深度学习算法。

在对深度学习算法进行训练的时候，我们需要的是海量的数据，在将深度学习算法付诸于实践的时候，它所处理的依旧是海量的数据。而在金融领域，我们最不缺的、日常所需要处理的也都是各种数据。所以说，人工智能与金融领域还是很“般配”的。

目前，金融领域已经出现了多个人工智能应用：

智能投顾：通过对海量数据的处理，人工智能能够对接下来的走势做出一定的预判，从而帮助客户合理的在股票、基金等上面分配资金，已达到收益最大化；

反欺诈：基于对欺诈案例和信用评估等数据的训练，创建一个深度学习算法模型，从而对之后的所提交的***申请等等进行欺诈风险的评估；

智能客服：利用语音识别、自然语言处理等人工智能技术，系统可以自行准确的回答成千上万的客户所咨询的问题，从而减轻人工客服的压力；

人工智能主要发展方向是那些业务？

有以下几个方向:

①、机器味觉、嗅觉、视觉、听觉、触觉、心律等类人的感觉收集系统，类人发展;

②、专业的指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别等专家系统;

③、智能工厂，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计如无人驾驶等智能控制系统;

④、机器人教育，语言识别、自然语言处理、机器人面试官、医疗器械遗传编程等人类辅助。

人工智能的核心是了解周围的环境，对环境给予判断并作出相应的反应，以求得最大概率的成功。仅仅是从字面上的意义来看，人工智能是附属于人类的，对其生活、工作环境无限模拟感知的一种过程，最终目标必然是代替一部分只有人类才能完成的工作，比如工具的使用、知识的积累和技术功能的拓展。因此，人工智能也许存在一个边界，那就是人类自己。

也许会有人提出人工智能无限制的发展会超越人类本身，但试想一下，如果AI有了人类所谓的“意识”，那么他们将不会被称为人工智能了，那将是全新的物种，会有新的名字。以新物种的角度来看待人类，就如同我们看待猩猩那样，我们不会把自己称为“猩智能“的。

人工智能的目标

人工智能定义上的目标如果不变，其发展就是以它的定义为核心方向的进步，可以包括如下几个方面：

知识库。建立计算机能够高效理解运用的数据库，发展出非人类语音属性的机器语音，大大提高人工智能交流效率，包含已知的一切客观的事物信息，自然规律和研究方法。

自我学习。人工智自己能够学习，从0到1的过程已经完成，更多的是从1到100000，让AI自主学习，反馈和修正。由于人类设计的局限性，人工智能会被限制于监督学习和非监督学习之下，这一逻辑壁垒是区分人工智能的关键，人工智能朝着其定义发展的结果是，无限地模拟人类的学习方式，由单一任务下的学习向多任务自主学习发展。

逻辑判断。人工智能的逻辑判断必然要依赖于其学习，只有能够自主学习，才会产生更接近人类的逻辑判断结果。机器要突破的一点就是，目前仍没能和人类媲美，对特定的任务结果产生预测。但参考“波士顿动力”的机器人，这一方面进展很快。得益于一些列先进算法的实现，人工智能在某些方面的逻辑判断很快会全面超越人类。不过我们并不知道目前人工智能是否已经具备出现“意识”的条件，很大原因是“意识”是由人类定义的，并不适用于机器。

未来人工智能最主要方向

到此，以上就是小编对于人工智能在投资领域如何应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在投资领域如何应用的3点解答对大家有用。

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