人工智能金融科技服务提供商

⑴ 360借条怎么样

挺不错的。

一、背景实力。360借条是360金融旗下的贷款口子，而360借条
归属于知名的网络安全企业回奇虎360。也就是说，360借条出自名门，
拥有很强大的背景实力。相对于很多普通的网贷口子来说，360借条
要比它们靠谱很多。

需要提醒大家的是，360借条是一个会上征信的贷款口子，如果借款人逾期还款，就会被平台罚息，还会对个人信用造
成极大的影响。在如今这个社会，如果信用有污点，不仅会对贷款造成极大的影响，就连出行也有可能会被限制。

⑵ 人工智能在金融科技领域有哪些应用

应用场景一：征信与风控 近几年，国内P2P和现金贷的大量涌现，说明了个人小额信贷的市场需求巨大。在过去，针对该类小贷用户，一般单纯地依靠地推人员挨家挨户进行实地征信。如今，基于大数据和人工智能技术，可以实现智能征信和审批，极大地提高工作效率。通过多渠道获取用户多维度的数据，如通话记录、短信信息、购买历史、以及社交网络上的相关留存信息等；然后，从信息中提取各种特征建立模型，对用户进行多维度画像；最后，根据模型评分，对用户的个人信用进行评估。同样，对于市场上中小微企业融资难的问题，也可以通过大数据征信得以解决。 相对于征信，在风控中，贷前要识别贷款人信息的真实性，还要识别其还款意愿和还款能力，贷中通过监控贷款人的行为数据及时发现异常，贷后通过反馈数据补充信用评分。在这个过程中，利用用户数据积累和人工智能技术建立有效的智能化风控体系是核心能力，直接决定着一个平台能否持续健康地运营。应用场景二：反欺诈 金融安全是维护金融秩序的基石。与虚拟的社交网络不同，金融用户需要验证身份的真实性，其中可能涉及的技术包括人脸识别、语音识别、指纹识别和虹膜识别等。相对于我们人类，人工智能在此领域往往表现得更加优异，不仅能缩短识别时间，还能降低识别错误率。如今，越来越多的人工智能应用出现在现实生活中，比如指纹付款、扫脸取款等。 此外，人工智能在网络反欺诈方面也发挥着巨大的作用，机器可以从海量的交易数据中学习知识和规则，发现异常，比如防止盗刷卡、虚假交易、恶意套现、垃圾注册、营销作弊等行为，为用户和机构提供及时可靠的安全保障。应用场景三：智能投顾 智能投顾是在多个市场和大资产类别之间构建投资组合，分散风险，追求长期收益。 与传统方式有所区别，智能投顾可结合现代资产组合理论和投资者偏好为投资者提供建议，加快释放投资理财的“长尾”市场，具有佣金低和信息透明等特点。更通俗点说，智能投顾实际上是把私人银行的服务在线智能化，服务更广泛的普通老百姓。 当前，智能投顾平台已经在国内市场出现。2016年12月，招商银行摩羯智投正式上线，这是国内银行业首家推出的智能投顾服务。据介绍，摩羯智投运用机器学习算法，融入招行多年的业务经验，在此基础上构建了以公募基金为基础的、全球资产配置的“智能基金组合配置服务”。在客户进行投资期限和风险收益选择后，摩羯智投会根据客户自主选择的“目标-收益”要求，构建基金组合，由客户进行决策、“一键购买”并享受后续服务，使得投资小白也可以轻松使用。应用场景四：营销与客服 在金融平台上，如何识别有效的客户往往是难点。而人工智能可以通过用户画像和大数据模型精准找到用户，实现精准营销。 另外，在客服中，用户咨询的问题大都是重复性的，而且往往限定在几个特定的领域内，这些特点使其成为自然语言处理和智能客服机器人的极佳选择。通过智能客服机器人可以发掘用户的需求，解释和推荐产品，还能带来销售转化。智能客服可以解决用户的大部分问题，在非常确定答案的时候可以直接回答，在不确定时把可能的答案提供给人工客服，由人工客服判断选择最佳答案发送给用户。这样极大地提升了客服效率和用户体验，同时也降低了人力成本。应用场景五：投资决策 在投资机构和投行部门中，日常的工作如收集大量的资料、进行数据分析、报告撰写等，往往占用了大量的时间和精力。而在处理海量的数据信息时，机器拥有天然的优势，通过自然语言处理技术可以理解文本信息，寻找市场变化的内在规律。一个经典案例是沃尔玛超市发现尿布和啤酒放在一起会增加销量。大数据可以发现看似毫不相关的事件间的关联性，应用在投资领域也会有同样的效果，比如苹果发布新手机会影响哪些公司的股价等。 人工智能还能够根据收集到的市场历史数据进行预测，分析判断企业的成长性，从而辅助投资决策。一个著名例子是，美国最大的信用卡行CapitalOne的两名员工利用职务便利，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消费情况，并据此预测这些公司的营业收入，然后提前购入看涨期权或看跌期权，三年内投资收益率高达1800%。虽然是反例，但对于智能预测应用有很好的启发意义。 此外，机器还可以根据收集到的资料，自动生成大量格式固定的文档，比如招股说明书、研究报告、尽调报告和投资意向书等，从而提高效率，减少枯燥的重复性工作。

⑶ 未来金融行业有可能被人工智能取代吗

2018年科技金融服务发展现状与前景分析 机器人行业前景被看好，融合金融领域智能化发展大势所趋

2018年科技金融行业发展现状分析

要说科技金融的2018，那句老话适用：这是最好的时代，也是最坏的时代。P2P接连爆雷，比特币涨少跌多，搞得人心惶惶。

但双十一仍在打破纪录，抖音在发掘市场，拼多多在关照五环外，机器人在料理股市……没有什么能够阻挡，改变世界的向往。2018年，企业继续各出奇招，新技术孕育新钱景。生存不易，生意继续。

今年国务院出台多项政策部署缓解小微企业融资难题。9月开始执行新规，直到2020年底，向小微企业贷款的利息免缴增值税。业内人士预计，对小微企业的帮扶将成为金融政策重点。互联网金融也在改变传统金融的支付、风险管理等环节，引入大数据降低征信和放贷成本，用高科技手段清除小微企业的融资障碍。

预计2019年中国金融科技营收规模将突破1.4万亿

据前瞻产业研究院发布的《中国科技金融服务深度调研与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2013年中国金融科技营收规模仅仅为695.1亿元。2014年中国金融科技营收规模突破千亿元。到了2016年中国金融科技营收规模增长至4213.8亿元，同比增长42%。截止到2017年中国金融科技营收规模达到了6541.4亿元，同比增长55.2%。预计2018年中国金融科技营收规模将达9698.8亿元。目前金融科技服务于金融机构，更偏向于实际金融业务的后端，并不是金融产业链中利润最丰厚的一环，因此短时间内金融科技营收规模很难迎来爆发式增长，或将继续保持这样的增速稳定增长，并预测在2020年中国金融科技营收规模将达19704.9亿元。

2013-2020年中国金融科技营收规模统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

1、上市绿通道 青睐领头羊

全国“两会”热议IPO绿色通道，从3月份开始，A股绿色通道盯上高科技巨头。监管层对券商作出指导，包括生物科技、云计算在内的四个行业若有“领头羊”，立即向发行部报告，“即报即审”。

A股对“下一个BATJ”的呼声已久，新华社更发文称“中国资本市场的‘BATJ’梦’该圆了!”2018年年初监管层的密集动作，体现出对新兴企业的大力支持。2月9日，深交所发布战略，要强化对这些科技大公司的服务，着力吸引一批优质企业。

众所周知，BAT等知名科技企业大多都在境外上市，为了留住优质的好企业，监管层为优质企业开通绿色通道也是应有之义。让股东长期持有优质上市公司股票，市场回归价值投资，他们被寄予厚望。

2、神偷现江湖 数币难找回

年初，日本Coincheck交易所暂停了除比特币之外的所有加密货币的交易，原因是黑客攻击了26万用户，并盗取了数字代币新经币NEM，损失价值约为5.3亿美元。这是数字货币有史以来最大的一起盗窃案。之后，日本16家加密数字货币交易所成立一个自我监管小组，自查系统漏洞。这次丢失是因为该交易所数字加密货币交易系统存在安全风险，和数字货币是否加密并无关系。

今年4月，还发生一行代码蒸发64亿人民币这样不可思议的黑客操作。黑客找到一个代码漏洞，与之相关的区块链产品的全部市值瞬间被转出，趋近于零。

用户持有比特币类加密货币的唯一凭证是数字地址和密钥，因此，很难实际跟踪到加密货币的持有者及其位置。正因为加密货币的匿名性、便捷性，交易过程难以发现、难以跟踪、难以追回，使得此前很多非法行为(如勒索、诈骗、贩毒、贩枪等)选择加密货币作为交易货币。

一般来说，盗取者通过匿名网络找到洗钱人，将“黑币”倒入后者地址，并向洗钱人提供若干个干净地址。洗钱人时刻关注，一旦发现干净地址交易，便向其转入小笔“黑币”。如此蚂蚁搬家，将“黑币”洗白。

3、币圈与链圈 冰火两重天

上半年忽冷忽热、下半年跌跌不休，区块链货币轰轰烈烈一路向下。梦想破灭，薪资下调，人才离场。

2016年底全球数字货币总市值才177亿美元。2018年1月8日，总市值高达8139亿美元。而11月底又跌破1400亿美元。比特币从一枚2万美元掉到了3千美元。有些币从五块钱掉到了一分钱。一些曾雄心万丈看好比特币的名人，也黯然退出币圈。

有业内人士评论：上半年，多数人都是想赶紧发个币，围绕项目，开交易所的一大堆，自媒体的一大堆，矿场也是一大堆，但并没有创造多大的价值。这样的泡沫破裂是必然。

与币圈风声鹤唳不同，链圈尚较平稳。工信部5月下旬发布国内第一份官方区块链产业白皮书预计：区块链应用将加快落地，推动新一轮的商业模式变革，为实体经济“降成本”“提效率”，构建诚信产业环境。有观察者表示，《白皮书》的发布预示着区块链服务实体经济的前景看好。

工信部《白皮书》提到，区块链未来3年将在实体经济中广泛落地;区块链将加速“可信数字化”进程，带动金融“脱虚向实”服务实体经济。还展望说，区块链监管和标准体系将进一步完善，产业发展基础继续夯实。

工信部的区块链白皮书显示：截至2018年3月底，中国主营区块链业务的公司已达456家。行业应用服务类公司数量最多，其中主要为金融行业应用服务的公司数量达到86家，主要为实体产业应用服务的公司数量达109家。此外，区块链解决方案、底层平台、区块链媒体及社区领域的相关公司数量均在40家以上。

有业内人士说，区块链的大规模应用会率先出现在互联网和金融行业的集中地，如上海、北京等城市，也会率先在龙头企业出现，如在深圳的富士康、在北京的链家等，几乎不可能出现在小微企业尤其是初创企业。

4、抖音链淘宝 变现不用愁

今年10月，抖音国内日活跃用户已破2亿，抖音也连续占据各种下载榜头名，其商业变现令人瞩目。

各大互联网巨头纷纷进场跑马圈地。据不完全统计，围绕着短视频的商业布局，各种融资额已经超过300亿元。刷抖音已能看到一波波广告。去年抖音和品牌合作推出视频广告是商业化的探索。更为重要的是电商的导流。抖音选择和阿里合作，都在促成交易后拿一笔佣金。

双十二前一天，抖音宣布开放之前只对大V开放的购物车功能，较为活跃的实名认证账号就有资格开通。抖音中的购物车按钮，点击后会跳出商品推荐信息并直达到淘宝。抖音联手淘宝入局电商，这一举动引发不少关注，有业内人士认为抖音已经在大步迈向消费升级的道路。

有评论说，抖音的赚钱能力或许会超过今日头条;也有人指出：现在抖音的信息流广告一年就能达到100亿元，可能会越来越多。

除抖音外，各个短视频平台也早在电商平台方面谋篇布局，有预计说，2018年娱乐内容营销额将超过280亿元，短视频广告额有望超400亿元。

5、网贷生死劫 监管日益严

跑路、停业、提现困难……一长串P2P机构清单令人触目惊心。上半年，频频传来百亿级P2P平台倒塌的声音。仅以7月为例：
7月9日，钱爸爸发布暂停运营公告，该平台累计交易额突破325亿元;同时，多多理财发布公告称公司已失控;14日“投之家”平台爆雷;7月7日银票网控制人投案，平台累计成交额140亿元，用户超69万。7月，杭州公安局还对佑米金融、牛板金、杭州云端金融等公司涉嫌非法吸收公众存款案立案侦查……

P2P网络借贷以门槛低、收益高、操作方便灵活为卖点，迅速在互联网金融市场占据一席之地。近年来狂飙猛进的P2P网贷行业，走过井喷期后，随之而来的是倒闭和失联大潮。

网贷平台的倒闭可能是受大环境的影响;更重要的是一些平台违规做信用中介，导致风险加大。

P2P成为危险的标签，违规互联网金融已演变成重大金融风险。全国P2P网贷行业不得不自律检查。深圳、杭州、北京、广州、上海等12个省市的地方互联网金融协会自律组织均发布了关于网络借贷信息中介机构退出指引或规程性的文件。中金公司报告称，预计只有十分之一的运营平台能够活下来。而大部分P2P网贷平台业务仍不合规，相当多平台尚未完成银行存管，即存在资金池和挪用资金的可能。

自2012年P2P异军突起，到野蛮生长，再到行业洗牌，该行业已走过了一个完整的起伏周期。尤其是近两年一系列监管规范出台，加速了行业的洗牌。作为重点整治的业态，P2P网络借贷和网络小贷领域存量风险化解清理完成时间将延长至2019年6月。

6、手机查征信 谁知留后患

中国人民银行5月发通知严管APP接入征信系统。央行要求：“严格授权查询机制，未经授权严禁查询征信报告，规范内部人员和国家机关查询办理流程，严禁未经授权认可的APP接入征信系统。”

不用跑银行排队等候，只需在手机上下载个APP，输入个人信息，就能查询个人征信，并在24小时内出具报告……很多手机APP确实方便，殊不知，背后却存在严重的信息安全隐患。整个过程对于用户来说都是在APP上完成的，但实质上是APP利用用户提供的信息在征信中心的平台上进行查询，与用户本人在征信中心平台上查询无异，APP在这个过程中充当了中介的角色。

部分代查APP运营商为用户代查的初衷就是要获取用户信息，来实现其他商业目的。比如获知某些用户在央行征信记录不良的情况下，可以向该类用户定向推销其他金融贷款业务。而且，短时间内频繁地查询，同时没有放款记录，可能会让银行认为你急需资金但却处处碰壁，因此会对你的借款申请更为谨慎。

央行严管后，能查询个人征信、接入央行征信系统的应该只有符合条件的银行和小额贷款公司、融资性担保公司、村镇银行等金融机构。

7、各国发数币 打算并不同

全球第一个由政府主导的数字货币今年出台。这款名为“石油币”(Petro)的数字货币，由委内瑞拉政府出售。价值与石油挂钩，每一个石油币由委内瑞拉的一桶油作为担保。过度依赖石油，过度的福利政策以及新能源的开发共同造成委内瑞拉经济极度不堪。马杜罗政府搭上数字货币热潮，无疑希望尽快融资募集资金，挽救经济败局，稳定国内局势。

虽然委内瑞拉数字币听上去不怎么可靠，但有很多国家也在开发数字币。伊朗邮政银行或将开发加密货币;以色列也有发行“数字谢克尔”的计划;俄罗斯研究“加密卢布”来规避美国制裁……

随着互联网支付兴起和现金被冷落，瑞典、日本、新加坡和爱沙尼亚都在考虑使用加密货币来替代现在的法定货币。有报告预测，到2020年，全球数字支付交易量平均每年增长10.9%，2020年将达到近7260亿笔。中国人民银行数字货币研究所也早已挂牌成立。

8、拼多多上市 引消费反思

有些人想买龙虾，有些人还没吃过虾，这或许就是拼多多崛起令人疑惑的背后。

有评论说：在拼多多看来，消费升级首先要让一部分人先用上低品质的商品，再去考虑品质如何提升。2015年成立，名气并不响亮的拼多多，今年异军突起，成为仅次于阿里和京东的中国第三大电商平台。

7月26日晚，拼多多在上海和纽约两地同时敲钟上市。代表拼多多在纽约敲钟的是一位拼多多的用户，前不久刚用一分钱抽中一台iPhone
X。当天拼多多股票大涨41%，盘后交易结束达到351亿美元市值。

而8月1日，国家市场监管总局要求对拼多多展开调查，上市第5天，拼多多市值蒸发50亿美元。拼多多以黑马姿态杀出电商巨头重围，又因商品质量问题被推到风口浪尖。不过总体来看，2018年他们的财报数据不错。

挺拼多多的人说：要知道品牌溢价高达几倍，有些“白牌”产品质量未必不好，但没品牌就没有打市场的敲门砖。而拼多多或许给了这类产品一个机会。

9、俄国世界杯 支付成赢家

法国拿了冠军，中国笑得很开心。借世界杯的春风，俄罗斯暑期的支付宝交易量猛增了75倍。

暑期支付宝交易量增长较快的国家大多地处欧洲、澳洲。随着选择远距离、高端游的中国旅客不断增多，欧洲、澳洲的商户对移动支付兴趣也在增大。暑期，加拿大支付宝交易量增长12倍，澳大利亚增长6倍，新西兰增长7倍，芬兰增长5倍……

近年来，支付宝、财付通等第三方支付加速“出海”，合作版图从东南亚延伸到欧美国家。目前，支付宝已在40多个国家和地区接入数十万商户，并在其中9个国家和地区与本土品牌合作完成了本地钱包的布局;财付通的微信支付接入的国家和地区已增至40个、支持13种币种(包括人民币)直接结算，并已取得了马来西亚的支付牌照。

此外，针对国人出境旅游的刚性需求——“退税”，多家机构都积极提升服务，以避免现金退税等待时间长、需货币兑换等问题。

境外44个国家和地区的30多万家商户已经支持银联卡退税，持卡人还可在14个国家和地区体验即买即退的“市区退税”。微信小程序推出“腾讯退税通”可以实现境外实时退税，服务覆盖26个国家和地区的77个机场。

据介绍，欧洲80个机场在开通手机退税后，暑期使用支付宝人均退税近1000元。因为实时到账，且让游客直接能拿到人民币，因此年轻人有一半都这样退税。

10、聊天机器人 顺便泡股市

机器人小冰能聊天，能作诗。今年她展示了金融能力。她可以抓取沪深两市26类上市企业发布的全部公告，自动生成摘要。即使在大量企业同时公布各自公告的高峰时刻，小冰依然能够保持同步，约20秒即可稳定输出。微软表示：国内现有90%的交易员获得其支持，而另外10%的交易员，由于是人工处理，约晚20分钟才能得到摘要。

而蚂蚁金服对外公布的数据显示，网商银行的花呗与微贷业务使用机器学习降低虚假交易率近10倍，为支付宝证件审核系统开发基于深度学习的OCR系统，使证件校核时间从1天缩至1秒，同时提升了30%的通过率。

法国初创公司DreamQuark利用深度学习，帮助巴黎银行等十几家金融机构和公司改进金融服务决策。机器学习可分析银行和金融公司的大量数据，追踪客户信用记录，从欺诈到反洗钱的检测评分，还通过发现市场早期变化迹象管理投资组合，为客户避免风险。

业内专家表示，机器人在金融领域的应用前景十分良好，而未来金融领域将朝着更加智能化的方向发展，这是行业大趋势。花旗集团总裁杰米·福雷斯表示，花旗银行中有40%的运营职位可以完全用机器替代。未来将会有更少的员工挣更多的钱，而机器人将接管“低价值服务”。

⑷ 人工智能在金融科技领域有哪些应用呢

人工智能助抄推了金融科技的发展袭，自然在金融科技领域的应用比较多比如睿智合创（北京）科技有限公司（简称“睿智科技”），就是一家利用人工智能技术在金融科技领域实现服务与产品广泛应用的企业。睿智科技的业务以大数据评分为“一个中心”，以科技赋能和智能导流为“两个基本点”，三大核心板块围绕着解决银行等金融机构的风控和获客两大痛点展开，且已经与国内排名前列的大中型银行开展了紧密合作。

⑸ 小米金融贷款靠谱吗

小米金融贷款有一定风险。

小米金融是小米官方金融平台，小米是以专手机制造发家的公属司，在互联网金融领域小米可以说是个“新手”，需要考虑的地方很多，比如贷款征信问题、风险问题和资金监控问题。

注意事项：

1、大家在办理网贷时，一定要先了解一下贷款平台的正规程度，以免落入不法分子的陷阱。

2、网络贷款平台的年化贷款利率是多少，年化贷款利率=月贷款利率×12=日贷款利率×365。如果网贷平台的年化贷款利率在36%以上，那么就属于高利贷，大家千万不要借。

⑹ 有没有想要加盟松鼠Ai或者已经加盟的啊感觉怎么样

我认为松鼠Ai智适应教育是符合未来教育发展趋势的，是很有发展前景的，所以我加专盟属了一家松鼠Ai，松鼠Ai成都八宝校区就是我投资的，而且现在的孩子的学习如果仅仅是靠学校的教育肯定是不行的，说实话学校的教育也只能是让那少部分本来学习成绩好的学生成绩更好，而大多数学习成绩差点的学生就很难跟上脚步。松鼠Ai智适应教育能够因材施教，根据每个孩子对知识的掌握的不同，制定不同的学习计划，这才是教育真正需要的，现在国家大力提倡和发展人工智能，而松鼠Ai虽然发展时间不算长，但是已经做出了很大的成绩了，尤其是在提升孩子成绩方面，所以我认为松鼠Ai加盟是很有发展前景的。

⑺ 世界上著名的投资银行有哪些

1.高盛（按排名顺序排列）

世界上最早的专业投资银行，由GoldmanSachs先生创办于1861年。

高盛以其浓厚的企业文化著称，在100多年的历史，上一直坚持投行主体战略，很少涉足商业银行、零售经纪等领域(但并非完全不涉足)，是华尔街投行之首。

(7)人工智能金融科技服务提供商扩展阅读：

投资银行 (Investment Banks) 是与商业银行相对应的一类金融机构，主要从事证券发行、承销、交易、企业重组、兼并与收购、投资分析、风险投资、项目融资等业务的非银行金融机构，是资本市场上的主要金融中介。

投资银行是美国和欧洲大陆的称谓，英国称之为商人银行，在日本则指证券公司。

投资银行的组织形态主要有四种：

一是独立型的专业性投资银行，这种类型的机构比较多，遍布世界各地，他们有各自擅长的业务方向，比如美国的高盛、摩根斯坦利；

二是商业银行拥有的投资银行，主要是商业银行通过兼并收购其他投资银行，参股或建立附属公司从事投资银行业务，这种形式在英德等国非常典型，比如汇丰集团、瑞银集团；

三是全能型银行直接经营投资银行业务，这种形式主要出现在欧洲，银行在从事投资银行业务的同时也从事商业银行业务，比如德意志银行；

四是一些大型跨国公司兴办的财务公司。在中国，投资银行的主要代表有：中国国际金融有限公司、中信证券等。

参考资料：投资银行-网络

⑻ 学习人工智能AI需要哪些知识

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用--机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。
人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。
需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

⑼ 金融科技在大数据和人工智能方面有哪些应用

近年来，人工智能有一系列的突破，在金融领域的应用也发展很快。我们做FDT的时候心目中有一个偶像，就是美国的文艺复兴科技公司，它旗下基金的平均回报率，在1989年到2009年间达到35%，比索罗斯和巴菲特高出10个百分点。2015年9月花旗做了一个预测，未来10年智能理财管理会增加5万亿美元的收入。高盛预测2025年AI为金融行业带来的增值每年达到430亿美元。2017年3月摩根大通发布了一款金金融合同解析软件，只需几秒就能完成以前律师们36万小时的工作。这说明人工智能很可能大规模的在商业，特别是在金融领域应用。而且，在金融领域应用大数据也有一些先天的优势条件和基础。刚才黄院士讲了，人工智能的前提是必须有海量的大数据，数据越多越能说明问题，而金融公司天生就是数据公司，银行也好，交易也好，每天和数据打交道，而且这个数据的质量和数量也能达到一定的要求，这是人工智能得以应用的一个非常重要的数字基础。另外，银行金融的业务相当多的是预测和决策类的，正是人工智能模型最擅长的领域。还有一点，金融作为全社会资源的配置工具，用AI对其加以优化，无疑有很大的社会意义和商业意义。
下面讲讲智能教育。FDT最初的宗旨就是为了培养交易员，是一种公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的训练软件作为教育工具，还有一套完整的教育准则和评价体系。这套教育准则和评价体系就是FDT财商指数，这不仅是我们评价交易员的标准，也是个性化教育的工具。这个财商指数本质上是通过大数据给用户画像，我们的用户就是交易员和散户，以加深对他们交易行为和交易心理的理解。我们根据海量的模拟交易数据发明了FDT财商指数。大家看这张图，这张图的横坐标是风险控制能力，纵坐标是盈利能力，用这个可以分清不同的交易员的情况，然后对他进行个性化教育。我们把交易员分为四类。第一类是优秀的模拟交易员。他们相对于庞大的FDT用户是很少的，占比不足1%，这部分交易员收益风险俱佳，可以重点培养，甚至可以给他实盘操作。第二类就是高级模拟交易员，占比约9%，他们交易的意愿比较强，可以通过个性化的智能教育和培训帮助他提高。第三类就是中极模拟交易员，占比超过40%，他们风险意识较强，可以考虑被动投资。第四类是初级模拟交易员，FDT财商指数值比较低，但人数最多，占比超过50%，需要继续帮助他们上金融教育课。
FDT财商指数的创新，在于它结合了人工智能+大数据+行为经济学。传统的金融方法都是靠问卷，基于人工设定的权限规则，对设定之外的行为特征就无能为力了，而FDT的财商指数是基于人工智能，通过非线性的机器学习模型，将上百个交易特征结合在一起，自动地抽取大量的判定规则，最终形成了财商指数的分数排序。传统的金融是基于结算后的“天”级别的数据，数据量少，非常简单，而且是单机计算，无法发现隐藏的风险和行为特征，而FDT的财商指数是对大数据按照毫秒级的行情识别，进行实时的分步式并发处理，可以深刻地了解交易员的心理和行为，数据越多，对交易员的个性化描绘越清楚，从而可以更有针对性的做个性化的教育和训练。在特征方面，传统金融方法都是基于盈利或者回撤数据，而FDT财商指数是基于行为金融学来刻画用户的心理特征和行为偏差，这背后需要大数据架构的技术支持。综合来看，FDT财商指数的交易行为特征，是基于行为金融学和对冲交易的专家经验的紧密结合。这是我们对每个交易员提供的FDT财商指数的报告，这是一个大报告，四个象限，包括盈利、风险、一致性、活跃度等，每一个后面都有一些具体的分析。其他的都好理解，只解释一下“一致性”，简单来说就是“穿越牛熊”的能力，能够在变化的市场中灵活调整策略来实现稳定的盈利输出。下面是我们根据财商指数，对参与交易的这些学校做的一些排行。
下面讲智能交易。交易的核心，一个是止损，一个是预测，一个是配比。我们传统的交易都要设止损线，不管谁不管什么情况，到了止损线一律清仓，以免出现无法承受的交易损失，这种情况实际上是忽视了个性差异。有了人工智能以后，在大量历史数据情况下，利用机器学习的模型，可以给每个交易员设定不同的止损线，比如可以根据交易员的历史盈利情况设定不同的止损线，也可以根据交易员的不同风格来设定，有些交易员喜欢也善于在大起大落中把握机会，你就给他设定个性化的止损线。FDT可以根据财商指数来设定精确细致的止损线。再就是对波动的预测。搞交易的人都知道，资产的波动性很重要，因为它既代表风险也代表盈利，所以好的交易员是在风险波动中赚钱。怎么样预测和判断这个波动？现在有了大数据和AI，就可以通过机器学习的方法，对A股、期货做出一个波动的预测。还有就是资源的分配。对优秀的交易员，可以给他特定的交易机会。就像婚姻介绍所一样，我们用这个评价指数对交易员做一个评价，对股票做一个评价，不同的交易员做不同情况的市场，这样可以发挥每一个交易员的才干，这也是我们利用人工智能对交易的一种应用。
最后讲一下智能投资。中国的资产管理市场在迅速增长，到2020年，估计有180万亿人民币需要财富管理，年复合增长率达到14%。但是目前大部分用户投资不理性，买卖的时机不当，导致大部分基金产品盈利，但是大部分用户还是亏损。所以我们用人工智能的办法尝试解决。首先，是智能的用户理解，我们借助模拟交易平台和大量的数据，用FDT 财商指数，从金融行为学的角度评价用户的风险偏好。二是跟哥伦比亚大学的FDT智能资产管理中心合作，研究了一套智能资产组合优化的顶级算法。三是智能投资的风险管理，对每一个投资组合做未来盈利的亏损的概率估计。四是智能个性化的资金分配，对不同的客户，不同的风险偏好，给他不同的产品，这也是智能化和个性化的基金推荐，把合适的基金推销给最合适的客户。当然，由于中国的资本市场仍不成熟，市场运行还不完全是市场规律的反映，所以智能投顾的市场环境不稳定，所以我们还要创造一些条件。
总而言之，我们的金融交易市场结构不合理，要去散户化，美国用了70年，我们不要用那么多年。我们要培养优秀的交易员，通过FDT创新工厂探索有效的办法。我们通过培养交易员掌握大量的模拟交易的数据，再与科研机构合作来挖掘这些数据的价值，用以研发智能教育，智能交易和智能投顾，应该说在人工智能在金融市场应用方面作了初步的探索。相信在这方面我们还有非常大的空间，这件事不仅具有社会价值，而且具有商业价值。谢谢。