隨著科技的迅猛發(fā)展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已經(jīng)成為了當(dāng)今世界最受關(guān)注和應(yīng)用廣泛的領(lǐng)域之一。尤其是在金融行業(yè)，AI正以驚人的速度改變著這個(gè)傳統(tǒng)保守而復(fù)雜的市場(chǎng)。

近年來，在全球范圍內(nèi)出現(xiàn)了眾多基于AI技術(shù)開發(fā)并應(yīng)用于金融行業(yè)中各個(gè)方面、具有巨大潛力與價(jià)值創(chuàng)造空間的項(xiàng)目。從銀行到證券公司再到保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)，無不逐漸意識(shí)到將AI引入他們?nèi)粘＿\(yùn)營(yíng)中所帶來巨大效益，并積極尋找相應(yīng)投資機(jī)會(huì)。

首先，對(duì)于銀行業(yè)來說，通過使用自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）、數(shù)據(jù)挖掘等AI算法可以實(shí)現(xiàn)客戶服務(wù)自動(dòng)化升級(jí)。例如，在移動(dòng)端APP上嵌入聊天機(jī)器人系統(tǒng)可以提供24小時(shí)在線支持；利用NLP分析用戶文本信息進(jìn)行情感分析也可推斷用戶需求及滿意度水平等。此外，在風(fēng)控管理方面亦存在重要作用：借助強(qiáng)大計(jì)算資源快速完成海量交易記錄篩選、異常檢測(cè)甚至欺詐預(yù)警。

其次，則是證券市場(chǎng)中更加頻繁地涉及高維數(shù)學(xué)問題與龐大決策集合——股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型建立便屬其中之一。“深度學(xué)習(xí)”(Deep Learning)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被成功地運(yùn)用于該任務(wù)上，并取得顯著突破性進(jìn)展?！盇lphaGo”的勝利使“深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)”（Deep Reinforcement Learning）方法備受關(guān)注，“拓?fù)渑判騼?yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索”，即NAS-Network Architecture Search 更是目前一個(gè)火爆話題; 這些都給未來可能產(chǎn)生長(zhǎng)期穩(wěn)定超額收益手段提供契機(jī)。

第三項(xiàng)則體現(xiàn)在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié): 由航班延誤導(dǎo)致旅游損失賠付或者車輛事故理賠時(shí)均需要精確評(píng)估索賠金額大小. 粒子群優(yōu)化 (Particle Swarm Optimization) 和遺傳算法 (Genetic Algorithm), 是兩種比較流行有效率解決模式匹配問題和非線性規(guī)劃類問題—如何根據(jù)歷史案例庫(kù)去查找權(quán)衡考慮因素下達(dá)成公允支付標(biāo)準(zhǔn).

除了以上列舉部門外, 投資者還可以注意其他仍處起步階段但同樣存活良好商家類型- 如房貸信審/小微企業(yè)征信查詢/消費(fèi)品銷售趨勢(shì)預(yù)測(cè)…… 不少初試點(diǎn)產(chǎn)品還沒有完善版新聞報(bào)道圖像文字內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練 能夠參觀專攻某特殊功能偏向主義硬件軟件廠商總部 參謝那里所采購(gòu)相關(guān)童鞋……

盡管如此，請(qǐng)記住任何形態(tài)下所有調(diào)整過程都有失敗概率!

簡(jiǎn)單回顧我們當(dāng)前文章標(biāo)題 - " 人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的投資機(jī)會(huì)" 我們看見以下3種方式:

1. 深耕已知土壤
2. 導(dǎo)航確定路徑
3. 探明沼澤區(qū)