人工智能金融炒股

A. 炒股抄底，人工智能在金融领域还有什么主要应用场景

1. 基于算法的金融交易

2.反欺诈检测

3.智能客服

B. 人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用

人工智能在金融领域是可以发挥多样性作用，但首先我们要了解人工智能是什么？
网络上的解释是：人工智能，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，或者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。
也就是说利用人本身的智能与分析问题、解决问题，形成一种算法机制。
在金融中，获客、风控、身份识别、客服等金融行业中的内容都可以利用人工智能进行改变，以较容易理解的客服为例，传统的金融客服都是人工的，而通过人工智能技术和自然语言处理，可以将客户问题进行分析，通过算法给出准确的回复，这就大大节省了金融服务的成本，在这一方面，传统金融机构并不都具备这样的技术实力，但是许多大型互联网公司都结合自身技术优势对此进行了技术研发，并将研发成果输出给金融机构，形成了良性循环。

C. 人工智能炒股何时能完全取代职业炒股人

这个问题只能呵呵了

1. 10月18日，美国出现了炒股“阿尔法狗”——全球第一只应用人工智能进行投资的ETF基金。但是，这只炒股“阿尔法狗”炒了26天股后，居然没有赚到钱!更令人错愕的是，当美股三大指数全线上涨的时候，它还跑输了指数。

2. 人工智能炒股说白了，最多算是加强版的程序化交易。可能计算机程序化比人工炒股狗还还厉害。金融投资是一门科学+艺术，人工智能无法解决艺术的问题，指望它超越人类还很难。现在人类的技术水平还无法制造比人脑更智慧的东西。

3. 人工智能在金融领域主要应用于投顾方面，以后可能还应于会计、材料审核方面。

4. 人工智能以后可能是一种非常棒的分析工具，就像炒股软件一样。

5. 炒股说白了是人对人的智慧博弈（买卖都是对手）。如果这市场都是人工智能操作，那它们就等着被宰割吧。我先有规律的做单，让它们学习获利，让他们养成错误的学习逻辑。然后最后我再反手狠狠的收割它们，诱发它们调价和接货。

D. 人工智能如何赋能金融行业发展

人工智能如何赋能金融行业发展，主要体现以下几个方面：
构建客户画像，促进客户管理
结合人脸核身、文字识别、语音识别等人工智能产品，打造一个统一注册、统一认证的安全高效平台。为银行及保险客户建立优质的客户大数据和知识图谱打下基础。
利用AI人工智能，可以大程度地简化收集客户有效信息的过程，包括他（她）目前持有的保险单的详细信息、部分财务信息以及网上可查阅的客户帐户中的个人信息等。帮助构建客户的人物画像，对客户进行分层次管理，以便向其提供最为优质的服务。
准客户分析，智能推荐产品
根据用户基本信息、用户行为、消费行为、兴趣、关注、常住位置、实时位置、app行为、信用评分等纬度，通过大数据平台处理后建立用户群体画像。经过客群画像的数据积累，分析不同客户群体的基础标签，提炼出用户特征，为客户推荐与其需求最匹配的产品，实现精准营销。
数据有效整合，提供实时决策
接收数据源后，根据后台的数据计算处理程序，实现数据的实时共享和投放，包括智能核保、智能核赔、金牌话术及实时大屏演示等。利用人工智能对数据进行整合并应用，可以大幅缩减核保时间，降低冗杂劳务开销，从而降低成本。
打破数据孤岛，建立大数据风控
AI人工智能，具有超强的收集，处理、整合数据的能力，通过运用大数据构建模型的方法，对金融企业客户借贷进行风险管理控制和提示。收集贷款人的相关信用信息后，可通过预测、分析其近来的信用变动情况，及时做出相应提醒。
其次，整合金融行业的主流机构数据，利用集团公司的数据及行业数据形成共享，打破数据孤岛，更快、更精准的识别信贷黑名单。
展望整个金融行业的未来，尤其是在互联网保险及银行领域，随着AI深度学习的不断发展，人工智能的运用将会越来越广泛，越来越明显。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。

E. 目前人工智能在金融行业属于什么水平

资产管理领域应用AI可以把它分成三个子概念：智能投顾、智能投研、智能投资。每一类的功能偏向有所不同，涉及的AI算法也会不尽相同。
1）智能投顾
典型功能包括：客户偏好分析、市场分析提醒、智能配置组合、交易执行、组合优化等。
典型AI算法包括：知识图谱、机器学习、智能语言处理技术、图像识别等。
这方面有代表性的应该是美国的Wealthfront和Personal Capital两家公司。国内做得出彩的目前看来没有。铂诺希望作为一个先行者，在客户偏好和市场提醒这两项功能上着重发力，打造一个前端的智能顾问，帮助客户更好的了解自己和了解市场。
2）智能投研
典型功能包括：股票市场信息的深度挖掘分析、投资策略的量化与回测等。
这些功能的过程本质：数据获取、特征提取、数据转换、模型训练、模型选择、模型预测。
典型AI算法包括：监督学习算法：(1)回归算法：决策树、随机森林等; (2)分类算法：二次判别分析、K最近邻算法等; (3) 降维算法：偏最小二乘法等。
无监督学习算法：(1) 聚类算法：K均值、分层等; (2) 降维算法：主成分分析、独立成分分析等。
3）智能投资
典型功能包括：量化交易，智能风控
典型AI算法包括：在线过程分析（OLAP）、聚类、滤波、神经网络、预测模型等。
这部分同样是外国的企业走得比较靠前，07年开始Rebellion research就开始采用贝叶斯网络算法进行智能投资相关的工作了。
国内的跟进速度也比较快，铂诺这几年也一直致力于搭建自己的智能风控平台。

F. 人工智能出现在金融领域，股票，期货等市场，是人工智能间的博弈还是人智能辅助人类

这个问题很好哩。
人工智能在金融领域的应用范围很广，包括风控，客户挖掘等等...
在不同的应用场景下，人工智能与人工智能之间，人工智能与人之间有辅助、有博弈。。

G. 人工智能在金融交易市场的作用有多大

人工智能技术的主要益处是其自我完善的能力，在运行中可以积累越来越多的经验。人工智能了解我们的意图，这可能产生丰富有效的用户体验。
金融交易行业已经采用人工智能解决难题。多数投资公司已经提供人工智能大数据分析，衡量天气和实时事件对金融市场的影响。其他公司使用人工智能执行更高水平的技术分析。
对于投资者来说，拥有经验并具备人工智技术的交易者将更有优势。通过观察算法交易的采用情况可以得知，价值在于使用技术的方式，人工智能可以摆脱人为情绪因素，使得投资者的投资更加理性；摆脱人类生理极限，一直不停歇的工作。
对于机构领域来说，当人工智能普及时，他们将投资于更先进的人工智能技术，此类智能技术拥有认知系统，并具备强大的机器学习能力，使用更复杂的算法，模仿人类的推理能力。Watson和AlphaGo都打败了人类专家。这些系统吸取教训，总结经验，与人类思维方式类似。

H. 目前人工智能在金融领域面临哪些问题

人工智能是一个工具，一个技术，它要落地还是要跟业务紧密结合在一起。1、需要与业务紧密合作，才能把它落地。2、金融这个领域是非常求稳定、求安全的，对风险的要求非常高。3、人工智能很多技术是一个黑盒子，很难解释，但在金融行业，很多时候跟客户服务的时候，需要有很清晰的解释。4、金融行业和医疗行业的监管都非常严。平安科技作为人工智能发展的领先企业，在金融行业和医疗行业都有很好的探索和应用。

I. 目前人工智能在金融行业属于什么水平

今年以来，世界上的一些大型银行纷纷宣布将关闭开设在高街的店铺。英国劳埃德银行在4月份表示会关张100家分店，日本瑞穗银行（Mizuho）则成为最近一家引入削减成本策略的银行，在一周前公布了将裁员数千人的长期计划。传统的柜员工作更多被自动化所取代，同时还出现了机器人理财顾问。它可以通过“聊天”来了解客户的财务历史，构建精确的日常开支收入图景，以便做好每个月的消费存钱计划。在这一过程中，它可以随着客户日常行为的变更来调整模型，比如一位客户不再乘地铁上班，而是改为骑单车，它就会把这笔省下的车费计入存储。同时它还可以为客户发现省钱的好机会，例如提醒水电费的超支并提供更划算的节能方式。最后，它还能够根据消费习惯以及投资历史和偏好为客户的存储选择恰当的投资产品，且利用定时定量等准则帮助决定交易的时间，以防止情绪化的主观决策带来的投资风险。所以通过人工智能，你可以拥有一个聪明的私人理财管家——让你更轻松地存钱，为你实时监控账单和消费，确保你得到最佳打折信息，而做到这些甚至不需要你亲自前往银行。实际上，上述列举的人工智能在交易、投资和理财中的应用只是管中窥豹。人工智能的强大还远不止于此。欧洲市场协会（EFMA）的研究显示，人工智能的能力及其目前在金融服务业的应用包括：它的机器学习能力可以提供机器人顾问和客户咨询服务；它的自然语言处理能力可以提供纠错检测和聊天机器人服务；它的认知计算能力可以提供算法交易服务。