人工智能技术在金融领域的运用
2金融领域中如何有效提高人工智能技术应用效果的要点建议
2.1增强人工智能技术核心技术以及针对金融领域专业的研发力度。依据当前我国的人工智能技术水平而言，其关键技术方面以及实际反映、基础性的研发能力仍存在不足。为此，相关技术部门首先要注重对核心技术以及更具针对性的智能化功能进行重点的研究与开发，不断的进行技术上的创新研究，从人工智能技术的核心技术以及关键性技术方面入手，结合国外先进技术理念和庞大的网络资源进行研究，并加强与国内科研机构、科技专业企业、中科院等技术机构的联系与合作，并设置人工智能技术创新研发平台，构建更多具有先进技术人才的人工智能科学实验室。同时还要积极的进行高端技术人才的培养，组建具备高质量专业化技术水平的研发团队，以实现人工智能技术在金融领域的应用效果提升和发展支持[3]。2.2加大人工智能技术对数据资源的运用与处理功能上研发力度。人工智能技术服务与工作上的应用离不开庞大数据资源的支持和处理功能，而目前我国对于大数据资源的处理和整合上还无法实现全面的数据资源利用，这也就在一定程度上限制了人工智能技术的研发效果。其对大数据资源的整合与规划以及有用数据的提取和安全控制主要体现在以下方面：首先，要增强金融领域专业数据的采集和分析运用能力[4]。这一点主要是针对金融专业内容中所包含的密集信息数据服务产业的实际应用上。金融专业领域的一大特点就是含有极为大量的金融信息数据，其在实际的运营过程当中会出现大量的交易数据量和极高的交易数据密度。主要包括银行数据、金融证券交易数据等，这些数据经过数据存储和云计算平台进行筛选过滤，并通过智能端口进行捷荣成为非结构化数据，这些数据对于人工智能技术来讲是最为全面和专业的服务数据来源，能够为人工智能技术的应用实现跨区域、跨领域信息获取和深度学习建立海量的数据资源基础。如此才能够实现人工智能技术的良好应用。其次是要增强对政府资源数据的规划化管理以及有效利用。政府部门通常会持有很多行业的公共数据资源以及相关的政策资源。这些数据资源可以通过合理的梳理和规范化整理形成较为完整的数据生态系统，让人工智能技术系统依据客户或相关工作人员的需求进行系统间的交互操作以及信息数据的分享，结合后构建出所想要的数据建议结果[5]。2.3切实提升人工智能技术对金融安全风险管理水平与防控水平。在金融领域中会涉及到大量的交易信息和用户的身份信息以及企业商业信息等。这也就要求金融领域必须要具备极高的金融安全风险管理水平和防控水平，从金融业的稳定持续发展方面来讲，金融安全也是实现其稳步发展的重要保障基础。所以在人工智能技术的研发与应用过程中必须要提高其对系统安全、金融安全以及风险的可控性提升，在实际应用时首先进行风险防范系统的设计和设定，并以安全风险控制为前提进h行应急预案的制定，要最大程度地进行白盒测试和边界值、特殊值的黑盒测试，同时还要进行人工智能技术系统数据库软件的安全测试和漏洞检查，确保其安全风险的防控水平达到技术要求，必须要重点注意软件漏洞的及时处理，防止被恶意利用而损害大众的利益[6]。详细来讲其一是要防止金融欺诈行为，增强金融交易过程中行为模式的规范化处理以及业务行为的分布信息和登陆频率，密切注意交易信息和交易状态以及设备终端的异常现象。其二是要在加强对于用户的识别技术以及金融交易的安全验证技术，这也是当前金融诈骗行为频发的主要原因。当前所采用的智能识别验证包括人脸识别、指纹识别、活体识别等，并且还包括了定位系统、IP地址的识别等[7]。2.4以现有金融监管机制为基础，科学完善人工智能技术应用的监管制度。必要的金融监管机制科学化推进是除安全风险管控意外促进金融领域实现健康发展的另一保障部分。要想提高人工智能技术在金融领域的应用效果稳定就必须要制定和完善对人工智能技术的监管制度和监控机制。首先要根据实际应用情况进行相关金融管理的法律法规与监管制度的科学优化，重点进行用户个人信息和企业机密信息的安全保障。其次是要改善和增强人工智能技术对金融交易的责任追究机制，研发与健全人工智能技术的检测方法[8]。另外还要注意人工智能技术的自我学习和自我更新能力的提升，使其能够根据自身的漏洞和功能进行自我升级，确保人工智能技术在金融领域应用环境和发展环境的建立和完善。
3结语
基于现代科技和信息技术以及网络技术研发的人工智能技术在金融领域的应用最为明显的作用是提升其实际的工作效率和工作水平，其也是对信息大数据技术资源的合理化利用。但就目前的实际应用效果而言并没有真正的全面发挥出其强大的功能。我国对于人工智能技术的研究和实践还处于初期阶段，仍具有很大的提升空间，所发挥的作用也仅限于对人们工作的辅助。依据当前技术发展的方向和趋势，未来智能化技术的应用必将实现全面化和主体化。相关部门也要积极的进行多方面的技术研究和管理增强，不断的加大科学研究的力度，促使人工智能技术应用功能上、安全上以及风险控制上的大幅进步，以促进社会和经济上的稳定发展。返回搜狐，查看更多
人工智能交叉课程｜人工智能+金融学
■图4.5.2人工智能+金融技术分类
机器学习是一种使获取知识自动化的计算方法的学习。Mitchell认为,机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究;Alpaydin认为,机器学习是指利用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。由此可知，机器学习是通过算法让机器从大量的历史数据中心学习规律，机器处理的数据越多，预测就越精准。
自然语言具是计算机科学与语言学的交叉学科。致力于让计算机理解人们日常所使用的自然语言，并在与人对话的过程中，用自然语言进行交流，使对话内容能进行的信息传递以及认知活动。如图4.5.3可知，自然语言可分为数据、Team级、短串级、篇章级等，可与不同的应用场景结合。
■图4.5.3整体自然语言技术系统
知识图谱是结构化的语义知识库,用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系.其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组,以及实体及其相关属性-值对,实体间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。知识图谱往往可以运用在反欺诈、营销、投资研究等金融领域。
综上所述，人工智能带来了金融行业革命性的进步。然而，技术的进步面临着监管法律法规等制度建设滞后、金融风险越来越复杂且难以管控等风险。因此我们仍需进一步加强对“人工智能+金融”的技术研究，使技术更好地服务于金融。
02
人工智能+金融的课程概况
当前浙江大学开设的人工智能与金融学相互结合的课程情况如下所示。
课程名称授课教师量化交易曾涛Python与智能金融刘晓彬人工智能与经济金融理论新发展潘士远、王义中、朱燕建人工智能结合金融，一方面以量化投资、智能金融作为一大落地点，另一方面，人工智能将会赋能整个金融价值链和金融生态。本节将从这两方面出发，阐述课程设置的概况。
首先，人工智能的飞速发展、数据量的高速膨胀，共同催生了投资方式的变革。一方面，传统的投资实务以主观交易为主，人在主观上的恐惧、贪婪等弱点，会导致投资者无法及时作出对自己最有利的投资决策。而量化投资在交易执行上以程序员交易为主，可以完美地克服这些弱点。另一方面，传统的投资实务可以利用的信息有限、分析手段有限，在当下随着大数据的发展，可利用的信息大大增多，如另类数据、高频数据等，并且人工智能本身就为大数据的分析提供了新的分析手段，如机器学习可将分析范式从解释变成预测。
在投资实务界中，量化投资已经成为了新的投资方式。量化投资是目前人工智能与金融相结合的重要落地点，因此开设《量化投资》课程，让学生掌握新的投资理念、投资工具，这也与实务界的发展方向相吻合。
更广义地来说，人工智能也可以应用到投资以外的金融的各方面中，它带来的分析方法也可以对这些领域带来变革。因此，掌握人工智能时代的分析工具和分析方法尤为重要。在众多编程语言中，Python语言因其简洁性、扩展包的丰富性而被广泛使用。《Python与智能金融》课程旨在培养学生这些技能。
人工智能深度赋能金融生态，会在金融的整个价值链上都产生影响。需要从理论、运营模式、案例、实践全方位分析，才能理解这些影响发生的原因、过程、结果。《人工智能与经济金融理论新发展》课程将从上述角度出发，剖析人工智能给金融带来的全方位的影响，展望未来的发展。
03
人工智能+金融的课程介绍
《量化投资》
量化投资为现代投资所涵盖的技术和工具提供了一个量化分析框架。首先，本课程将将介绍如何将基本面分析、技术面分析和宏观消息分析转化成量化程序，并应用于选股和交易；其次，本课程将详细介绍现代统计分析软件，R语言和SAS语言，实现量化交易程序的语言编写；最后，本课程还将介绍一系列量化投资在A股市场的经典应用实例。
最终让学员掌握资产管理的基本理论和方法，并能够运用以上方法解决实际中的资产配置问题。通过本课程的学习，使学员掌握资产配置的一些基本模型,如Black-Litterman模型及其延伸。并能够熟练运用这些基本模型进行资产配置，如大类资产配置，行业资产配置等。同时，让学生能够掌握一门基本的软件如R。基于该软件，使得学生具备运用资产配置模型进行实际操作的能力。
该课程内容将涵盖R语言、量化投资概念、基本面分析、技术面分析和宏观消息分析、量化对冲交易系统搭建、资产配置理论等知识点。
《Python与智能金融》
本课程将培养硕士生应用编程语言Python数量化分析实际经济金融问题的技能。本课程将教会学生收集数据，模拟数据，处理数据并结合所学的经济金融知识构建解决方案，并分析解决问题。
该课程将涵盖Python基础知识、数据结构、常用类的使用pandas数据分析、金融时间序列分析、机器学习、算法交易、交易策略、金融模型的模拟等知识点。
《人工智能与经济金融理论新发展》
人工智能加快推进金融智能化升级。以人工智能为代表的新技术与金融服务深度融合的产物，能够重塑金融价值链和金融生态，全面赋能金融机构。本课程主要围绕“人工智能+金融”的前沿理论、实践经验、经营管理等方面展开，课程主要内容包括四大部分：一是“人工智能+金融”的理论解析，主要涉及“人工智能+金融”的相关理论基础、“人工智能+金融”的功能、作用机制分析等；二是“人工智能+金融”的经营管理，主要涵盖“人工智能+金融”的成本-收益分析、“人工智能+金融”产品与服务创新等；三是“人工智能+金融”的国际经验，主要包括国外典型“人工智能+金融”范例、各国“人工智能+金融”的共性经验、国际“人工智能+金融”运用未来发展趋势等；四是“人工智能+金融”中国实践，主要探讨中国“人工智能+金融”运营模式、可持续发展、改革的基本思路等。
人工智能交叉人才培养与课程体系
精彩回顾
浙江大学人工智能本科专业培养课程体系
人工智能交叉课程——人工智能+人文社科
人工智能交叉课程——人工智能+药学
下期预告
人工智能交叉课程——人工智能+药学
人工智能交叉课程——人工智能+金融学
人工智能交叉课程——人工智能+教育
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04
参考书籍
《人工智能交叉人才培养与课程体系》
ISBN：978-7-302-59233-4
作者：吴飞陈为
定价：89元
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05
精彩推荐
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