人工智慧金融科技服務提供商

⑴ 360借條怎麼樣

挺不錯的。

一、背景實力。360借條是360金融旗下的貸款口子，而360借條
歸屬於知名的網路安全企業回奇虎360。也就是說，360借條出自名門，
擁有很強大的背景實力。相對於很多普通的網貸口子來說，360借條
要比它們靠譜很多。

需要提醒大家的是，360借條是一個會上徵信的貸款口子，如果借款人逾期還款，就會被平台罰息，還會對個人信用造
成極大的影響。在如今這個社會，如果信用有污點，不僅會對貸款造成極大的影響，就連出行也有可能會被限制。

⑵ 人工智慧在金融科技領域有哪些應用

應用場景一：徵信與風控 近幾年，國內P2P和現金貸的大量涌現，說明了個人小額信貸的市場需求巨大。在過去，針對該類小貸用戶，一般單純地依靠地推人員挨家挨戶進行實地徵信。如今，基於大數據和人工智慧技術，可以實現智能徵信和審批，極大地提高工作效率。通過多渠道獲取用戶多維度的數據，如通話記錄、簡訊信息、購買歷史、以及社交網路上的相關留存信息等；然後，從信息中提取各種特徵建立模型，對用戶進行多維度畫像；最後，根據模型評分，對用戶的個人信用進行評估。同樣，對於市場上中小微企業融資難的問題，也可以通過大數據徵信得以解決。 相對於徵信，在風控中，貸前要識別貸款人信息的真實性，還要識別其還款意願和還款能力，貸中通過監控貸款人的行為數據及時發現異常，貸後通過反饋數據補充信用評分。在這個過程中，利用用戶數據積累和人工智慧技術建立有效的智能化風控體系是核心能力，直接決定著一個平台能否持續健康地運營。應用場景二：反欺詐 金融安全是維護金融秩序的基石。與虛擬的社交網路不同，金融用戶需要驗證身份的真實性，其中可能涉及的技術包括人臉識別、語音識別、指紋識別和虹膜識別等。相對於我們人類，人工智慧在此領域往往表現得更加優異，不僅能縮短識別時間，還能降低識別錯誤率。如今，越來越多的人工智慧應用出現在現實生活中，比如指紋付款、掃臉取款等。 此外，人工智慧在網路反欺詐方面也發揮著巨大的作用，機器可以從海量的交易數據中學習知識和規則，發現異常，比如防止盜刷卡、虛假交易、惡意套現、垃圾注冊、營銷作弊等行為，為用戶和機構提供及時可靠的安全保障。應用場景三：智能投顧 智能投顧是在多個市場和大資產類別之間構建投資組合，分散風險，追求長期收益。 與傳統方式有所區別，智能投顧可結合現代資產組合理論和投資者偏好為投資者提供建議，加快釋放投資理財的「長尾」市場，具有傭金低和信息透明等特點。更通俗點說，智能投顧實際上是把私人銀行的服務在線智能化，服務更廣泛的普通老百姓。 當前，智能投顧平台已經在國內市場出現。2016年12月，招商銀行摩羯智投正式上線，這是國內銀行業首家推出的智能投顧服務。據介紹，摩羯智投運用機器學習演算法，融入招行多年的業務經驗，在此基礎上構建了以公募基金為基礎的、全球資產配置的「智能基金組合配置服務」。在客戶進行投資期限和風險收益選擇後，摩羯智投會根據客戶自主選擇的「目標-收益」要求，構建基金組合，由客戶進行決策、「一鍵購買」並享受後續服務，使得投資小白也可以輕松使用。應用場景四：營銷與客服 在金融平台上，如何識別有效的客戶往往是難點。而人工智慧可以通過用戶畫像和大數據模型精準找到用戶，實現精準營銷。 另外，在客服中，用戶咨詢的問題大都是重復性的，而且往往限定在幾個特定的領域內，這些特點使其成為自然語言處理和智能客服機器人的極佳選擇。通過智能客服機器人可以發掘用戶的需求，解釋和推薦產品，還能帶來銷售轉化。智能客服可以解決用戶的大部分問題，在非常確定答案的時候可以直接回答，在不確定時把可能的答案提供給人工客服，由人工客服判斷選擇最佳答案發送給用戶。這樣極大地提升了客服效率和用戶體驗，同時也降低了人力成本。應用場景五：投資決策 在投資機構和投行部門中，日常的工作如收集大量的資料、進行數據分析、報告撰寫等，往往佔用了大量的時間和精力。而在處理海量的數據信息時，機器擁有天然的優勢，通過自然語言處理技術可以理解文本信息，尋找市場變化的內在規律。一個經典案例是沃爾瑪超市發現尿布和啤酒放在一起會增加銷量。大數據可以發現看似毫不相關的事件間的關聯性，應用在投資領域也會有同樣的效果，比如蘋果發布新手機會影響哪些公司的股價等。 人工智慧還能夠根據收集到的市場歷史數據進行預測，分析判斷企業的成長性，從而輔助投資決策。一個著名例子是，美國最大的信用卡行CapitalOne的兩名員工利用職務便利，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消費情況，並據此預測這些公司的營業收入，然後提前購入看漲期權或看跌期權，三年內投資收益率高達1800%。雖然是反例，但對於智能預測應用有很好的啟發意義。 此外，機器還可以根據收集到的資料，自動生成大量格式固定的文檔，比如招股說明書、研究報告、盡調報告和投資意向書等，從而提高效率，減少枯燥的重復性工作。

⑶ 未來金融行業有可能被人工智慧取代嗎

2018年科技金融服務發展現狀與前景分析 機器人行業前景被看好，融合金融領域智能化發展大勢所趨

2018年科技金融行業發展現狀分析

要說科技金融的2018，那句老話適用：這是最好的時代，也是最壞的時代。P2P接連爆雷，比特幣漲少跌多，搞得人心惶惶。

但雙十一仍在打破紀錄，抖音在發掘市場，拼多多在關照五環外，機器人在料理股市……沒有什麼能夠阻擋，改變世界的嚮往。2018年，企業繼續各出奇招，新技術孕育新錢景。生存不易，生意繼續。

今年國務院出台多項政策部署緩解小微企業融資難題。9月開始執行新規，直到2020年底，向小微企業貸款的利息免繳增值稅。業內人士預計，對小微企業的幫扶將成為金融政策重點。互聯網金融也在改變傳統金融的支付、風險管理等環節，引入大數據降低徵信和放貸成本，用高科技手段清除小微企業的融資障礙。

預計2019年中國金融科技營收規模將突破1.4萬億

據前瞻產業研究院發布的《中國科技金融服務深度調研與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2013年中國金融科技營收規模僅僅為695.1億元。2014年中國金融科技營收規模突破千億元。到了2016年中國金融科技營收規模增長至4213.8億元，同比增長42%。截止到2017年中國金融科技營收規模達到了6541.4億元，同比增長55.2%。預計2018年中國金融科技營收規模將達9698.8億元。目前金融科技服務於金融機構，更偏向於實際金融業務的後端，並不是金融產業鏈中利潤最豐厚的一環，因此短時間內金融科技營收規模很難迎來爆發式增長，或將繼續保持這樣的增速穩定增長，並預測在2020年中國金融科技營收規模將達19704.9億元。

2013-2020年中國金融科技營收規模統計及增長情況預測

數據來源：前瞻產業研究院整理

1、上市綠通道 青睞領頭羊

全國「兩會」熱議IPO綠色通道，從3月份開始，A股綠色通道盯上高科技巨頭。監管層對券商作出指導，包括生物科技、雲計算在內的四個行業若有「領頭羊」，立即向發行部報告，「即報即審」。

A股對「下一個BATJ」的呼聲已久，新華社更發文稱「中國資本市場的『BATJ』夢』該圓了!」2018年年初監管層的密集動作，體現出對新興企業的大力支持。2月9日，深交所發布戰略，要強化對這些科技大公司的服務，著力吸引一批優質企業。

眾所周知，BAT等知名科技企業大多都在境外上市，為了留住優質的好企業，監管層為優質企業開通綠色通道也是應有之義。讓股東長期持有優質上市公司股票，市場回歸價值投資，他們被寄予厚望。

2、神偷現江湖 數幣難找回

年初，日本Coincheck交易所暫停了除比特幣之外的所有加密貨幣的交易，原因是黑客攻擊了26萬用戶，並盜取了數字代幣新經幣NEM，損失價值約為5.3億美元。這是數字貨幣有史以來最大的一起盜竊案。之後，日本16家加密數字貨幣交易所成立一個自我監管小組，自查系統漏洞。這次丟失是因為該交易所數字加密貨幣交易系統存在安全風險，和數字貨幣是否加密並無關系。

今年4月，還發生一行代碼蒸發64億人民幣這樣不可思議的黑客操作。黑客找到一個代碼漏洞，與之相關的區塊鏈產品的全部市值瞬間被轉出，趨近於零。

用戶持有比特幣類加密貨幣的唯一憑證是數字地址和密鑰，因此，很難實際跟蹤到加密貨幣的持有者及其位置。正因為加密貨幣的匿名性、便捷性，交易過程難以發現、難以跟蹤、難以追回，使得此前很多非法行為(如勒索、詐騙、販毒、販槍等)選擇加密貨幣作為交易貨幣。

一般來說，盜取者通過匿名網路找到洗錢人，將「黑幣」倒入後者地址，並向洗錢人提供若干個干凈地址。洗錢人時刻關注，一旦發現干凈地址交易，便向其轉入小筆「黑幣」。如此螞蟻搬家，將「黑幣」洗白。

3、幣圈與鏈圈 冰火兩重天

上半年忽冷忽熱、下半年跌跌不休，區塊鏈貨幣轟轟烈烈一路向下。夢想破滅，薪資下調，人才離場。

2016年底全球數字貨幣總市值才177億美元。2018年1月8日，總市值高達8139億美元。而11月底又跌破1400億美元。比特幣從一枚2萬美元掉到了3千美元。有些幣從五塊錢掉到了一分錢。一些曾雄心萬丈看好比特幣的名人，也黯然退出幣圈。

有業內人士評論：上半年，多數人都是想趕緊發個幣，圍繞項目，開交易所的一大堆，自媒體的一大堆，礦場也是一大堆，但並沒有創造多大的價值。這樣的泡沫破裂是必然。

與幣圈風聲鶴唳不同，鏈圈尚較平穩。工信部5月下旬發布國內第一份官方區塊鏈產業白皮書預計：區塊鏈應用將加快落地，推動新一輪的商業模式變革，為實體經濟「降成本」「提效率」，構建誠信產業環境。有觀察者表示，《白皮書》的發布預示著區塊鏈服務實體經濟的前景看好。

工信部《白皮書》提到，區塊鏈未來3年將在實體經濟中廣泛落地;區塊鏈將加速「可信數字化」進程，帶動金融「脫虛向實」服務實體經濟。還展望說，區塊鏈監管和標准體系將進一步完善，產業發展基礎繼續夯實。

工信部的區塊鏈白皮書顯示：截至2018年3月底，中國主營區塊鏈業務的公司已達456家。行業應用服務類公司數量最多，其中主要為金融行業應用服務的公司數量達到86家，主要為實體產業應用服務的公司數量達109家。此外，區塊鏈解決方案、底層平台、區塊鏈媒體及社區領域的相關公司數量均在40家以上。

有業內人士說，區塊鏈的大規模應用會率先出現在互聯網和金融行業的集中地，如上海、北京等城市，也會率先在龍頭企業出現，如在深圳的富士康、在北京的鏈家等，幾乎不可能出現在小微企業尤其是初創企業。

4、抖音鏈淘寶 變現不用愁

今年10月，抖音國內日活躍用戶已破2億，抖音也連續占據各種下載榜頭名，其商業變現令人矚目。

各大互聯網巨頭紛紛進場跑馬圈地。據不完全統計，圍繞著短視頻的商業布局，各種融資額已經超過300億元。刷抖音已能看到一波波廣告。去年抖音和品牌合作推出視頻廣告是商業化的探索。更為重要的是電商的導流。抖音選擇和阿里合作，都在促成交易後拿一筆傭金。

雙十二前一天，抖音宣布開放之前只對大V開放的購物車功能，較為活躍的實名認證賬號就有資格開通。抖音中的購物車按鈕，點擊後會跳出商品推薦信息並直達到淘寶。抖音聯手淘寶入局電商，這一舉動引發不少關注，有業內人士認為抖音已經在大步邁向消費升級的道路。

有評論說，抖音的賺錢能力或許會超過今日頭條;也有人指出：現在抖音的信息流廣告一年就能達到100億元，可能會越來越多。

除抖音外，各個短視頻平台也早在電商平台方面謀篇布局，有預計說，2018年娛樂內容營銷額將超過280億元，短視頻廣告額有望超400億元。

5、網貸生死劫 監管日益嚴

跑路、停業、提現困難……一長串P2P機構清單令人觸目驚心。上半年，頻頻傳來百億級P2P平台倒塌的聲音。僅以7月為例：
7月9日，錢爸爸發布暫停運營公告，該平台累計交易額突破325億元;同時，多多理財發布公告稱公司已失控;14日「投之家」平台爆雷;7月7日銀票網控制人投案，平台累計成交額140億元，用戶超69萬。7月，杭州公安局還對佑米金融、牛板金、杭州雲端金融等公司涉嫌非法吸收公眾存款案立案偵查……

P2P網路借貸以門檻低、收益高、操作方便靈活為賣點，迅速在互聯網金融市場占據一席之地。近年來狂飆猛進的P2P網貸行業，走過井噴期後，隨之而來的是倒閉和失聯大潮。

網貸平台的倒閉可能是受大環境的影響;更重要的是一些平台違規做信用中介，導致風險加大。

P2P成為危險的標簽，違規互聯網金融已演變成重大金融風險。全國P2P網貸行業不得不自律檢查。深圳、杭州、北京、廣州、上海等12個省市的地方互聯網金融協會自律組織均發布了關於網路借貸信息中介機構退出指引或規程性的文件。中金公司報告稱，預計只有十分之一的運營平台能夠活下來。而大部分P2P網貸平台業務仍不合規，相當多平台尚未完成銀行存管，即存在資金池和挪用資金的可能。

自2012年P2P異軍突起，到野蠻生長，再到行業洗牌，該行業已走過了一個完整的起伏周期。尤其是近兩年一系列監管規范出台，加速了行業的洗牌。作為重點整治的業態，P2P網路借貸和網路小貸領域存量風險化解清理完成時間將延長至2019年6月。

6、手機查徵信 誰知留後患

中國人民銀行5月發通知嚴管APP接入徵信系統。央行要求：「嚴格授權查詢機制，未經授權嚴禁查詢徵信報告，規范內部人員和國家機關查詢辦理流程，嚴禁未經授權認可的APP接入徵信系統。」

不用跑銀行排隊等候，只需在手機上下載個APP，輸入個人信息，就能查詢個人徵信，並在24小時內出具報告……很多手機APP確實方便，殊不知，背後卻存在嚴重的信息安全隱患。整個過程對於用戶來說都是在APP上完成的，但實質上是APP利用用戶提供的信息在徵信中心的平台上進行查詢，與用戶本人在徵信中心平台上查詢無異，APP在這個過程中充當了中介的角色。

部分代查APP運營商為用戶代查的初衷就是要獲取用戶信息，來實現其他商業目的。比如獲知某些用戶在央行徵信記錄不良的情況下，可以向該類用戶定向推銷其他金融貸款業務。而且，短時間內頻繁地查詢，同時沒有放款記錄，可能會讓銀行認為你急需資金但卻處處碰壁，因此會對你的借款申請更為謹慎。

央行嚴管後，能查詢個人徵信、接入央行徵信系統的應該只有符合條件的銀行和小額貸款公司、融資性擔保公司、村鎮銀行等金融機構。

7、各國發數幣 打算並不同

全球第一個由政府主導的數字貨幣今年出台。這款名為「石油幣」(Petro)的數字貨幣，由委內瑞拉政府出售。價值與石油掛鉤，每一個石油幣由委內瑞拉的一桶油作為擔保。過度依賴石油，過度的福利政策以及新能源的開發共同造成委內瑞拉經濟極度不堪。馬杜羅政府搭上數字貨幣熱潮，無疑希望盡快融資募集資金，挽救經濟敗局，穩定國內局勢。

雖然委內瑞拉數字幣聽上去不怎麼可靠，但有很多國家也在開發數字幣。伊朗郵政銀行或將開發加密貨幣;以色列也有發行「數字謝克爾」的計劃;俄羅斯研究「加密盧布」來規避美國制裁……

隨著互聯網支付興起和現金被冷落，瑞典、日本、新加坡和愛沙尼亞都在考慮使用加密貨幣來替代現在的法定貨幣。有報告預測，到2020年，全球數字支付交易量平均每年增長10.9%，2020年將達到近7260億筆。中國人民銀行數字貨幣研究所也早已掛牌成立。

8、拼多多上市 引消費反思

有些人想買龍蝦，有些人還沒吃過蝦，這或許就是拼多多崛起令人疑惑的背後。

有評論說：在拼多多看來，消費升級首先要讓一部分人先用上低品質的商品，再去考慮品質如何提升。2015年成立，名氣並不響亮的拼多多，今年異軍突起，成為僅次於阿里和京東的中國第三大電商平台。

7月26日晚，拼多多在上海和紐約兩地同時敲鍾上市。代表拼多多在紐約敲鍾的是一位拼多多的用戶，前不久剛用一分錢抽中一台iPhone
X。當天拼多多股票大漲41%，盤後交易結束達到351億美元市值。

而8月1日，國家市場監管總局要求對拼多多展開調查，上市第5天，拼多多市值蒸發50億美元。拼多多以黑馬姿態殺出電商巨頭重圍，又因商品質量問題被推到風口浪尖。不過總體來看，2018年他們的財報數據不錯。

挺拼多多的人說：要知道品牌溢價高達幾倍，有些「白牌」產品質量未必不好，但沒品牌就沒有打市場的敲門磚。而拼多多或許給了這類產品一個機會。

9、俄國世界盃 支付成贏家

法國拿了冠軍，中國笑得很開心。借世界盃的春風，俄羅斯暑期的支付寶交易量猛增了75倍。

暑期支付寶交易量增長較快的國家大多地處歐洲、澳洲。隨著選擇遠距離、高端游的中國旅客不斷增多，歐洲、澳洲的商戶對移動支付興趣也在增大。暑期，加拿大支付寶交易量增長12倍，澳大利亞增長6倍，紐西蘭增長7倍，芬蘭增長5倍……

近年來，支付寶、財付通等第三方支付加速「出海」，合作版圖從東南亞延伸到歐美國家。目前，支付寶已在40多個國家和地區接入數十萬商戶，並在其中9個國家和地區與本土品牌合作完成了本地錢包的布局;財付通的微信支付接入的國家和地區已增至40個、支持13種幣種(包括人民幣)直接結算，並已取得了馬來西亞的支付牌照。

此外，針對國人出境旅遊的剛性需求——「退稅」，多家機構都積極提升服務，以避免現金退稅等待時間長、需貨幣兌換等問題。

境外44個國家和地區的30多萬家商戶已經支持銀聯卡退稅，持卡人還可在14個國家和地區體驗即買即退的「市區退稅」。微信小程序推出「騰訊退稅通」可以實現境外實時退稅，服務覆蓋26個國家和地區的77個機場。

據介紹，歐洲80個機場在開通手機退稅後，暑期使用支付寶人均退稅近1000元。因為實時到賬，且讓遊客直接能拿到人民幣，因此年輕人有一半都這樣退稅。

10、聊天機器人 順便泡股市

機器人小冰能聊天，能作詩。今年她展示了金融能力。她可以抓取滬深兩市26類上市企業發布的全部公告，自動生成摘要。即使在大量企業同時公布各自公告的高峰時刻，小冰依然能夠保持同步，約20秒即可穩定輸出。微軟表示：國內現有90%的交易員獲得其支持，而另外10%的交易員，由於是人工處理，約晚20分鍾才能得到摘要。

而螞蟻金服對外公布的數據顯示，網商銀行的花唄與微貸業務使用機器學習降低虛假交易率近10倍，為支付寶證件審核系統開發基於深度學習的OCR系統，使證件校核時間從1天縮至1秒，同時提升了30%的通過率。

法國初創公司DreamQuark利用深度學習，幫助巴黎銀行等十幾家金融機構和公司改進金融服務決策。機器學習可分析銀行和金融公司的大量數據，追蹤客戶信用記錄，從欺詐到反洗錢的檢測評分，還通過發現市場早期變化跡象管理投資組合，為客戶避免風險。

業內專家表示，機器人在金融領域的應用前景十分良好，而未來金融領域將朝著更加智能化的方向發展，這是行業大趨勢。花旗集團總裁傑米·福雷斯表示，花旗銀行中有40%的運營職位可以完全用機器替代。未來將會有更少的員工掙更多的錢，而機器人將接管「低價值服務」。

⑷ 人工智慧在金融科技領域有哪些應用呢

人工智慧助抄推了金融科技的發展襲，自然在金融科技領域的應用比較多比如睿智合創（北京）科技有限公司（簡稱「睿智科技」），就是一家利用人工智慧技術在金融科技領域實現服務與產品廣泛應用的企業。睿智科技的業務以大數據評分為「一個中心」，以科技賦能和智能導流為「兩個基本點」，三大核心板塊圍繞著解決銀行等金融機構的風控和獲客兩大痛點展開，且已經與國內排名前列的大中型銀行開展了緊密合作。

⑸ 小米金融貸款靠譜嗎

小米金融貸款有一定風險。

小米金融是小米官方金融平台，小米是以專手機製造發家的公屬司，在互聯網金融領域小米可以說是個「新手」，需要考慮的地方很多，比如貸款徵信問題、風險問題和資金監控問題。

注意事項：

1、大家在辦理網貸時，一定要先了解一下貸款平台的正規程度，以免落入不法分子的陷阱。

2、網路貸款平台的年化貸款利率是多少，年化貸款利率=月貸款利率×12=日貸款利率×365。如果網貸平台的年化貸款利率在36%以上，那麼就屬於高利貸，大家千萬不要借。

⑹ 有沒有想要加盟松鼠Ai或者已經加盟的啊感覺怎麼樣

我認為松鼠Ai智適應教育是符合未來教育發展趨勢的，是很有發展前景的，所以我加專盟屬了一家松鼠Ai，松鼠Ai成都八寶校區就是我投資的，而且現在的孩子的學習如果僅僅是靠學校的教育肯定是不行的，說實話學校的教育也只能是讓那少部分本來學習成績好的學生成績更好，而大多數學習成績差點的學生就很難跟上腳步。松鼠Ai智適應教育能夠因材施教，根據每個孩子對知識的掌握的不同，制定不同的學習計劃，這才是教育真正需要的，現在國家大力提倡和發展人工智慧，而松鼠Ai雖然發展時間不算長，但是已經做出了很大的成績了，尤其是在提升孩子成績方面，所以我認為松鼠Ai加盟是很有發展前景的。

⑺ 世界上著名的投資銀行有哪些

1.高盛（按排名順序排列）

世界上最早的專業投資銀行，由GoldmanSachs先生創辦於1861年。

高盛以其濃厚的企業文化著稱，在100多年的歷史，上一直堅持投行主體戰略，很少涉足商業銀行、零售經紀等領域(但並非完全不涉足)，是華爾街投行之首。

(7)人工智慧金融科技服務提供商擴展閱讀：

投資銀行 (Investment Banks) 是與商業銀行相對應的一類金融機構，主要從事證券發行、承銷、交易、企業重組、兼並與收購、投資分析、風險投資、項目融資等業務的非銀行金融機構，是資本市場上的主要金融中介。

投資銀行是美國和歐洲大陸的稱謂，英國稱之為商人銀行，在日本則指證券公司。

投資銀行的組織形態主要有四種：

一是獨立型的專業性投資銀行，這種類型的機構比較多，遍布世界各地，他們有各自擅長的業務方向，比如美國的高盛、摩根斯坦利；

二是商業銀行擁有的投資銀行，主要是商業銀行通過兼並收購其他投資銀行，參股或建立附屬公司從事投資銀行業務，這種形式在英德等國非常典型，比如匯豐集團、瑞銀集團；

三是全能型銀行直接經營投資銀行業務，這種形式主要出現在歐洲，銀行在從事投資銀行業務的同時也從事商業銀行業務，比如德意志銀行；

四是一些大型跨國公司興辦的財務公司。在中國，投資銀行的主要代表有：中國國際金融有限公司、中信證券等。

參考資料：投資銀行-網路

⑻ 學習人工智慧AI需要哪些知識

人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(consciousness)、自我(self)、思維(mind)(包括無意識的思維(unconscious_mind)等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。
人工智慧目前在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用--機器視覺:指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統等。
人工智慧(Artificial Intelligence)是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規律的一門學科。其主要任務是建立智能信息處理理論，進而設計可以展現某些近似於人類智能行為的計算系統。AI作為計算機科學的一個重要分支和計算機應用的一個廣闊的新領域，它同原子能技術，空間技術一起被稱為20世紀三大尖端科技。
人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
知識表示是人工智慧的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產生式表示法、語義網路表示法和框架表示法等。
常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。
問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由於有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由於知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基於示例的推理、反繹推理和受限推理等。
搜索是人工智慧的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優先關系。可分為無信息導引的盲目搜索和利用經驗知識導引的啟發式搜索。啟發式知識常由啟發式函數來表示，啟發式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發式搜索方法有A*、AO*演算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節點的超大規模的搜索問題。
機器學習是人工智慧的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。
知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設資料庫或採用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領域(如醫療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統向多主體的分布式人工智慧系統發展，這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。
需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。
需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。

⑼ 金融科技在大數據和人工智慧方面有哪些應用

近年來，人工智慧有一系列的突破，在金融領域的應用也發展很快。我們做FDT的時候心目中有一個偶像，就是美國的文藝復興科技公司，它旗下基金的平均回報率，在1989年到2009年間達到35%，比索羅斯和巴菲特高出10個百分點。2015年9月花旗做了一個預測，未來10年智能理財管理會增加5萬億美元的收入。高盛預測2025年AI為金融行業帶來的增值每年達到430億美元。2017年3月摩根大通發布了一款金金融合同解析軟體，只需幾秒就能完成以前律師們36萬小時的工作。這說明人工智慧很可能大規模的在商業，特別是在金融領域應用。而且，在金融領域應用大數據也有一些先天的優勢條件和基礎。剛才黃院士講了，人工智慧的前提是必須有海量的大數據，數據越多越能說明問題，而金融公司天生就是數據公司，銀行也好，交易也好，每天和數據打交道，而且這個數據的質量和數量也能達到一定的要求，這是人工智慧得以應用的一個非常重要的數字基礎。另外，銀行金融的業務相當多的是預測和決策類的，正是人工智慧模型最擅長的領域。還有一點，金融作為全社會資源的配置工具，用AI對其加以優化，無疑有很大的社會意義和商業意義。
下面講講智能教育。FDT最初的宗旨就是為了培養交易員，是一種公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的訓練軟體作為教育工具，還有一套完整的教育准則和評價體系。這套教育准則和評價體系就是FDT財商指數，這不僅是我們評價交易員的標准，也是個性化教育的工具。這個財商指數本質上是通過大數據給用戶畫像，我們的用戶就是交易員和散戶，以加深對他們交易行為和交易心理的理解。我們根據海量的模擬交易數據發明了FDT財商指數。大家看這張圖，這張圖的橫坐標是風險控制能力，縱坐標是盈利能力，用這個可以分清不同的交易員的情況，然後對他進行個性化教育。我們把交易員分為四類。第一類是優秀的模擬交易員。他們相對於龐大的FDT用戶是很少的，佔比不足1%，這部分交易員收益風險俱佳，可以重點培養，甚至可以給他實盤操作。第二類就是高級模擬交易員，佔比約9%，他們交易的意願比較強，可以通過個性化的智能教育和培訓幫助他提高。第三類就是中極模擬交易員，佔比超過40%，他們風險意識較強，可以考慮被動投資。第四類是初級模擬交易員，FDT財商指數值比較低，但人數最多，佔比超過50%，需要繼續幫助他們上金融教育課。
FDT財商指數的創新，在於它結合了人工智慧+大數據+行為經濟學。傳統的金融方法都是靠問卷，基於人工設定的許可權規則，對設定之外的行為特徵就無能為力了，而FDT的財商指數是基於人工智慧，通過非線性的機器學習模型，將上百個交易特徵結合在一起，自動地抽取大量的判定規則，最終形成了財商指數的分數排序。傳統的金融是基於結算後的「天」級別的數據，數據量少，非常簡單，而且是單機計算，無法發現隱藏的風險和行為特徵，而FDT的財商指數是對大數據按照毫秒級的行情識別，進行實時的分步式並發處理，可以深刻地了解交易員的心理和行為，數據越多，對交易員的個性化描繪越清楚，從而可以更有針對性的做個性化的教育和訓練。在特徵方面，傳統金融方法都是基於盈利或者回撤數據，而FDT財商指數是基於行為金融學來刻畫用戶的心理特徵和行為偏差，這背後需要大數據架構的技術支持。綜合來看，FDT財商指數的交易行為特徵，是基於行為金融學和對沖交易的專家經驗的緊密結合。這是我們對每個交易員提供的FDT財商指數的報告，這是一個大報告，四個象限，包括盈利、風險、一致性、活躍度等，每一個後面都有一些具體的分析。其他的都好理解，只解釋一下「一致性」，簡單來說就是「穿越牛熊」的能力，能夠在變化的市場中靈活調整策略來實現穩定的盈利輸出。下面是我們根據財商指數，對參與交易的這些學校做的一些排行。
下面講智能交易。交易的核心，一個是止損，一個是預測，一個是配比。我們傳統的交易都要設止損線，不管誰不管什麼情況，到了止損線一律清倉，以免出現無法承受的交易損失，這種情況實際上是忽視了個性差異。有了人工智慧以後，在大量歷史數據情況下，利用機器學習的模型，可以給每個交易員設定不同的止損線，比如可以根據交易員的歷史盈利情況設定不同的止損線，也可以根據交易員的不同風格來設定，有些交易員喜歡也善於在大起大落中把握機會，你就給他設定個性化的止損線。FDT可以根據財商指數來設定精確細致的止損線。再就是對波動的預測。搞交易的人都知道，資產的波動性很重要，因為它既代表風險也代表盈利，所以好的交易員是在風險波動中賺錢。怎麼樣預測和判斷這個波動？現在有了大數據和AI，就可以通過機器學習的方法，對A股、期貨做出一個波動的預測。還有就是資源的分配。對優秀的交易員，可以給他特定的交易機會。就像婚姻介紹所一樣，我們用這個評價指數對交易員做一個評價，對股票做一個評價，不同的交易員做不同情況的市場，這樣可以發揮每一個交易員的才幹，這也是我們利用人工智慧對交易的一種應用。
最後講一下智能投資。中國的資產管理市場在迅速增長，到2020年，估計有180萬億人民幣需要財富管理，年復合增長率達到14%。但是目前大部分用戶投資不理性，買賣的時機不當，導致大部分基金產品盈利，但是大部分用戶還是虧損。所以我們用人工智慧的辦法嘗試解決。首先，是智能的用戶理解，我們藉助模擬交易平台和大量的數據，用FDT 財商指數，從金融行為學的角度評價用戶的風險偏好。二是跟哥倫比亞大學的FDT智能資產管理中心合作，研究了一套智能資產組合優化的頂級演算法。三是智能投資的風險管理，對每一個投資組合做未來盈利的虧損的概率估計。四是智能個性化的資金分配，對不同的客戶，不同的風險偏好，給他不同的產品，這也是智能化和個性化的基金推薦，把合適的基金推銷給最合適的客戶。當然，由於中國的資本市場仍不成熟，市場運行還不完全是市場規律的反映，所以智能投顧的市場環境不穩定，所以我們還要創造一些條件。
總而言之，我們的金融交易市場結構不合理，要去散戶化，美國用了70年，我們不要用那麼多年。我們要培養優秀的交易員，通過FDT創新工廠探索有效的辦法。我們通過培養交易員掌握大量的模擬交易的數據，再與科研機構合作來挖掘這些數據的價值，用以研發智能教育，智能交易和智能投顧，應該說在人工智慧在金融市場應用方面作了初步的探索。相信在這方面我們還有非常大的空間，這件事不僅具有社會價值，而且具有商業價值。謝謝。