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智能投研领域中的人工智能的落地应用
2019/9/27 11:20:00   理想智库   邓伦胜   关键字:智能投研 人工智能 落地应用      浏览量:
对于金融机构来说,人工智能技术的介入,通过结构化、模型化的处理方式,智能投研也提升了金融市场海量原始数据的效用和价值。
    智能投研作为人工智能在金融科技领域的的重要应用场景,由于受众专业、技术难度较高,目前在全球范围内仍属于成长初期,对其的探索和定义也较为分散和宽泛,目前尚无统一定义,比较常见的定义是:
  "智能投研是在金融市场数据的基础支持上,通过深度学习、自然语言处理等人工智能方法,对于数据、事件、结论等信息进行自动化处理和分析,为金融机构的专业从业人员(如分析师、基金经理、投资人等)提供投研帮助,提高其工作效率和分析能力"。
  对于金融机构来说,人工智能技术的介入,将使得传统投研的各个环节发生一定的优化和革新,解放大量基础的投研信息搜集类工作,而前期信息搜集的耗时性和不全面,也是传统投研中较为主要的缺陷。另外,通过结构化、模型化的处理方式,智能投研也提升了金融市场海量原始数据的效用和价值。
  一、智能投研的功能定位
  首要目标是提高投研效率,长远目标是带来投资收益的边际改善,但并非直接决策。
  其次是成为投研人员更好的辅助工具,但并不能取代核心的投研工作。
  二、人工智能在智能投研领域的核心技术应用
  知识图谱:领域知识图谱辅助搭建金融投研语义网络,彰显场景理解深度。
  机器学习:依靠数据红利,机器学习探索量化投资策略自开发自学习。
  三、智能投研的主要应用模式
  文本解析:通用型产品,提供基础的结构化信息支持。
  智能搜索+智能问答:提高研究效率的两大主流工具。
  智能投资管理:流程实现高效自动化,提高管理效率。
  智能风险预警:通过知识图谱建立因子相关关系,发现风险前兆。

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