人工智慧在期貨市場應用

㈠ 人工智慧在金融科技領域有哪些應用呢

人工智慧助推了金融科技的發展，自然在金融科技領域的應用比較多比如睿智合創（北京）科技有限公司（簡稱「睿智科技」），就是一家利用人工智慧技術在金融科技領域實現服務與產品廣泛應用的企業。睿智科技的業務以大數據評分為「一個中心」，以科技賦能和智能導流為「兩個基本點」，三大核心板塊圍繞著解決銀行等金融機構的風控和獲客兩大痛點展開，且已經與國內排名前列的大中型銀行開展了緊密合作。

㈡ 人工智慧的主要應用領域有哪些最好具體點

機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

人工智慧就其本質而言，是對人的思維和信息過程的模擬。對於人的思維模擬可以從兩條途徑進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，製造出「類人腦」的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。

圖奕具有專業的網路科技相關技術。目前，公司擁有近百人的軟體研發團隊，遵循行業技術、管理及安全標准，團隊人員配備完整公司研發方向包含了傳統互聯網、移動互聯網、物聯網、空間地理信息、音視頻處理、大數據分析及應用服務、分布式計算、分布式存儲，自動化發布、自動化部署、自動化測試、持續集成、智能化運維、智能客服、智能推薦等方面，公司長期以科技創新為核心驅動力，與國內眾多知名軟體企業形成戰略合作關系，軟體產品研發能力已成為全省軟體企業前列。

㈢ 人工智慧出現在金融領域，股票，期貨等市場，是人工智慧間的博弈還是人智能輔助人類

這個問題很好哩。
人工智慧在金融領域的應用范圍很廣，包括風控，客戶挖掘等等...
在不同的應用場景下，人工智慧與人工智慧之間，人工智慧與人之間有輔助、有博弈。。

㈣ 期貨人工智慧交易軟體

你是指程序化交易軟體把
比較多的 文化 易盛 tb等都有
主要是你自己要有思想 交易邏輯

㈤ 大數據和人工智慧在互聯網金融領域有哪些應用

大數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面（「四個C」）包括：數據質量的兼容性（Compatibility）、數據運用的關聯性（Connectedness）、數據分析的成本（Cost）以及數據價值的轉化（Capitalization）。

大數據在金融業的應用場景正在逐步拓展。在海外，大數據已經在金融行業的風險控制、運營管理、銷售支持和商業模式創新等領域得到了全面嘗試。在國內，金融機構對大數據的應用還基本處於起步階段。數據整合和部門協調等關鍵環節的挑戰仍是阻礙金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。

數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。

無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求；IT部門獲取並整合數據；數據科學家構建並完善演算法與模型；IT發布新洞察；業務應用並衡量洞察的實際成效。

在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。

㈥ 人工智慧在金融領域的廣泛應用，會給監管帶來哪些挑戰

人工智慧不僅有助於金融機構提高運營效率、降低風險損失、提升用戶體驗、拓寬銷售渠道，還能夠提升金融服務的普惠程度。然而，不成熟的人工智慧也可能導致系統性風險，影響金融穩定。可見，對金融領域中的人工智慧系統進行監管很有必要，但當前對人工智慧的監管仍面臨多項挑戰。
首先，當人工智慧提供的金融服務出現問題時，責任方難以確定。在人工智慧系統的設計和應用過程中，會涉及多個參與主體，包括運用人工智慧提供服務的金融機構、人工智慧系統的訓練人員和設計公司等。當用戶由於人工智慧提供的服務而遭受損失或者出現其他問題時，目前在法律上尚未對責任方作出規定，也未規定各責任方的責任分擔機制。
其次，人工智慧單獨提供金融服務與現有法律法規相悖。以人工智慧在投資顧問中的應用為例，美國金融業監管局（FINRA）指出，在沒有人為參與的情況下，由人工智慧提供的投資顧問服務不符合顧問受託標准。此外，根據美國相關的法律法規和美國證監會發布的《1940年投資顧問法》，投資顧問被視為受託人，有義務給投資者提供最適宜的建議。但是人工智慧投資顧問無法對投資者賬外資產進行詳盡調查或向投資者咨詢這方面信息，而投資者的賬外資產直接影響其全面的財務狀況，在這種情況下，人工智慧投資顧問提供的個性化投資建議是否最適合投資者就有待商榷。2016年4月1日，馬薩諸塞州證券部也發表政策聲明：由於人工智慧投資顧問存在缺陷，無法進行投資組合分析，這將導致其無法為客戶爭取到最大的利益，即無法履行信託義務，因此人工智慧投資顧問不能作為受託人，無法在馬薩諸塞州登記為投資顧問。
再次，目前對人工智慧系統的信息披露並無統一標准，監管部門需制定人工智慧系統的信息披露標准，同時權衡過度披露和披露不足之間的矛盾。對人工智慧的信息披露有兩方面要求，一方面，需要保護用戶的知情權，需要對人工智慧系統的運行原理、運行情況等信息進行充分披露；另一方面，需要保護人工智慧系統的信息機密，防止不法分子運用披露信息「模仿」該系統，從而給金融機構或者人工智慧企業帶來損失。此外，人工智慧的決策過程是個「黑匣子」，如何讓公眾了解人工智慧的決策過程將會是信息披露的難點。
最後，人工智慧對監管人員提出了新要求。對於人工智慧的監管，需要監管人員對人工智慧的相關知識有所掌握，若是對人工智慧的相關知識不甚了解，就難以理解人工智慧系統的運作方式，更加難以判斷其是否遵守監管要求。此外，監管部門需要對人工智慧的系統演算法進行測評，監管人員只有在熟悉人工智慧相關知識的基礎上，才能完成人工智慧系統的測評過程，並判斷測評方式是否合理。

㈦ 人工智慧在金融領域有哪些應用場景和作用

人工智慧在金融領域是可以發揮多樣性作用，但首先我們要了解人工智慧是什麼？
網路上的解釋是：人工智慧，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。
也就是說利用人本身的智能與分析問題、解決問題，形成一種演算法機制。
在金融中，獲客、風控、身份識別、客服等金融行業中的內容都可以利用人工智慧進行改變，以較容易理解的客服為例，傳統的金融客服都是人工的，而通過人工智慧技術和自然語言處理，可以將客戶問題進行分析，通過演算法給出准確的回復，這就大大節省了金融服務的成本，在這一方面，傳統金融機構並不都具備這樣的技術實力，但是許多大型互聯網公司都結合自身技術優勢對此進行了技術研發，並將研發成果輸出給金融機構，形成了良性循環。

㈧ 人工智慧在金融科技領域有哪些應用

應用場景一：徵信與風控 近幾年，國內P2P和現金貸的大量涌現，說明了個人小額信貸的市場需求巨大。在過去，針對該類小貸用戶，一般單純地依靠地推人員挨家挨戶進行實地徵信。如今，基於大數據和人工智慧技術，可以實現智能徵信和審批，極大地提高工作效率。通過多渠道獲取用戶多維度的數據，如通話記錄、簡訊信息、購買歷史、以及社交網路上的相關留存信息等；然後，從信息中提取各種特徵建立模型，對用戶進行多維度畫像；最後，根據模型評分，對用戶的個人信用進行評估。同樣，對於市場上中小微企業融資難的問題，也可以通過大數據徵信得以解決。 相對於徵信，在風控中，貸前要識別貸款人信息的真實性，還要識別其還款意願和還款能力，貸中通過監控貸款人的行為數據及時發現異常，貸後通過反饋數據補充信用評分。在這個過程中，利用用戶數據積累和人工智慧技術建立有效的智能化風控體系是核心能力，直接決定著一個平台能否持續健康地運營。應用場景二：反欺詐 金融安全是維護金融秩序的基石。與虛擬的社交網路不同，金融用戶需要驗證身份的真實性，其中可能涉及的技術包括人臉識別、語音識別、指紋識別和虹膜識別等。相對於我們人類，人工智慧在此領域往往表現得更加優異，不僅能縮短識別時間，還能降低識別錯誤率。如今，越來越多的人工智慧應用出現在現實生活中，比如指紋付款、掃臉取款等。 此外，人工智慧在網路反欺詐方面也發揮著巨大的作用，機器可以從海量的交易數據中學習知識和規則，發現異常，比如防止盜刷卡、虛假交易、惡意套現、垃圾注冊、營銷作弊等行為，為用戶和機構提供及時可靠的安全保障。應用場景三：智能投顧 智能投顧是在多個市場和大資產類別之間構建投資組合，分散風險，追求長期收益。 與傳統方式有所區別，智能投顧可結合現代資產組合理論和投資者偏好為投資者提供建議，加快釋放投資理財的「長尾」市場，具有傭金低和信息透明等特點。更通俗點說，智能投顧實際上是把私人銀行的服務在線智能化，服務更廣泛的普通老百姓。 當前，智能投顧平台已經在國內市場出現。2016年12月，招商銀行摩羯智投正式上線，這是國內銀行業首家推出的智能投顧服務。據介紹，摩羯智投運用機器學習演算法，融入招行多年的業務經驗，在此基礎上構建了以公募基金為基礎的、全球資產配置的「智能基金組合配置服務」。在客戶進行投資期限和風險收益選擇後，摩羯智投會根據客戶自主選擇的「目標-收益」要求，構建基金組合，由客戶進行決策、「一鍵購買」並享受後續服務，使得投資小白也可以輕松使用。應用場景四：營銷與客服 在金融平台上，如何識別有效的客戶往往是難點。而人工智慧可以通過用戶畫像和大數據模型精準找到用戶，實現精準營銷。 另外，在客服中，用戶咨詢的問題大都是重復性的，而且往往限定在幾個特定的領域內，這些特點使其成為自然語言處理和智能客服機器人的極佳選擇。通過智能客服機器人可以發掘用戶的需求，解釋和推薦產品，還能帶來銷售轉化。智能客服可以解決用戶的大部分問題，在非常確定答案的時候可以直接回答，在不確定時把可能的答案提供給人工客服，由人工客服判斷選擇最佳答案發送給用戶。這樣極大地提升了客服效率和用戶體驗，同時也降低了人力成本。應用場景五：投資決策 在投資機構和投行部門中，日常的工作如收集大量的資料、進行數據分析、報告撰寫等，往往佔用了大量的時間和精力。而在處理海量的數據信息時，機器擁有天然的優勢，通過自然語言處理技術可以理解文本信息，尋找市場變化的內在規律。一個經典案例是沃爾瑪超市發現尿布和啤酒放在一起會增加銷量。大數據可以發現看似毫不相關的事件間的關聯性，應用在投資領域也會有同樣的效果，比如蘋果發布新手機會影響哪些公司的股價等。 人工智慧還能夠根據收集到的市場歷史數據進行預測，分析判斷企業的成長性，從而輔助投資決策。一個著名例子是，美國最大的信用卡行CapitalOne的兩名員工利用職務便利，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消費情況，並據此預測這些公司的營業收入，然後提前購入看漲期權或看跌期權，三年內投資收益率高達1800%。雖然是反例，但對於智能預測應用有很好的啟發意義。 此外，機器還可以根據收集到的資料，自動生成大量格式固定的文檔，比如招股說明書、研究報告、盡調報告和投資意向書等，從而提高效率，減少枯燥的重復性工作。