近年來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和深度學(xué)習(xí)算法的逐漸成熟，金融領(lǐng)域也開始廣泛應(yīng)用這些新興技術(shù)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在金融市場(chǎng)中的應(yīng)用引起了業(yè)界和投資者們的高度關(guān)注。

首先，在股票交易方面，利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行股價(jià)預(yù)測(cè)已經(jīng)成為一種趨勢(shì)。傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)模型或圖表分析往往無法準(zhǔn)確捕捉到復(fù)雜多變、非線性因素對(duì)股票價(jià)格走勢(shì)產(chǎn)生影響的情況下, 深度學(xué)習(xí)通過大規(guī)模訓(xùn)練可以更好地識(shí)別出隱藏在海量數(shù)據(jù)背后潛藏著特定規(guī)律，并且有可能提供更加精準(zhǔn)可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。

其次，在風(fēng)險(xiǎn)管理方面，銀行與金融機(jī)構(gòu)正在積極探索如何利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)方法改善信貸評(píng)估、欺詐檢測(cè)以及內(nèi)部監(jiān)管等流程。例如借助自然語言處理(NLP)和計(jì)算機(jī)視覺(CV)技術(shù)結(jié)合用戶歷史信息實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦服務(wù); 利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)優(yōu)化投資組合配置策略；運(yùn)營(yíng)商還將采取差異定價(jià)(Differential Pricing)，根據(jù)客戶風(fēng)險(xiǎn)水平調(diào)整產(chǎn)品報(bào)價(jià)。

此外，在智能客服與理賠方面, 保險(xiǎn)公司也紛紛嘗試將AI 技術(shù)嵌入到日常業(yè)務(wù)中去簡(jiǎn)化操作并提升效率. 帶來全天候在線支持幫助顧客快速解決問題.

然而值得注意是雖然各類創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)科技手段給我們帶來了便利同時(shí)它們所涉及到底層原理輔之以黑箱式思考方式使得我們需要警懼其中存在安全漏洞導(dǎo)致操盤失誤時(shí)令人擔(dān)心.

總體看來, 隨著人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代正式拉開序幕, 在未來相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間里都會(huì)被認(rèn)為是一個(gè)窗口期：舊系統(tǒng)更新迭代換擋過程小周期動(dòng)態(tài)頻繁前沿知識(shí)跨界碰撞性質(zhì)具備竟能太空級(jí)爬坑屬性散布點(diǎn)扼要放送通即向上呈指數(shù)增長(zhǎng)狀態(tài)!