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    《AI时代的金融“加油站”：CFA考试的实践技能模块变革》
    AI金融助手

    《AI时代的金融“加油站”：CFA考试的实践技能模块变革》

    在AI时代，金融行业正面临着前所未有的挑战和机遇。ChatGPT的问世，引发了全球对AI在金融领域的关注和应用。各大金融机构纷纷加入这场AI革命，推动金融行业的智能化进程。与此同时，金融人们也在担忧自己的职业是否会被AI取代。正当替代焦虑蔓延时，CFA考试的改革为金融人们带来了希望。CFA协会决定从明年开始，将实践技能模块纳入CFA一级和二级考试，包括Python、数据科学和AI等内容，旨在帮助考生提升实践技能，适应AI时代的需求。这无疑为金融人们提供了强大的支持，帮助他们更好地应对未来的挑战。
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    文章《机器学习在金融领域的应用及未来展望》
    AI金融助手

    文章《机器学习在金融领域的应用及未来展望》

    本文主要介绍了机器学习在金融领域的应用，包括智能投顾、欺诈防范和检测、算法交易、市场营销中的预测分析、贷款和保险承保、风险管理、数字助理、客户服务、文本分析和交易失败分析等。随着金融行业对数据处理的需求日益增长，机器学习技术将为金融业带来更高效的操作和服务。
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    《2021年金融服务行业AI调研报告：洞察AI部署与未来发展》
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    《2021年金融服务行业AI调研报告：洞察AI部署与未来发展》

    文章概述：NVIDIA针对全球金融服务行业进行了调研，明确了2021年AI的增长机会、部署模式和未来计划。调研结果表明，AI对金融服务企业具有竞争优势和巨大潜力，可以为客户服务、网络安全、新客户获取和监管合规等职能提供技术支持，提高盈收和利润。金融服务企业需应对AI基础设施不足、数据科学家短缺等技术挑战。调查发现，金融服务企业普遍认为AI对其未来发展具有重要意义，83%的受访者表示AI对未来成功至关重要。此外，调研结果还揭示了AI在客户投资回报最大化、投资组合优化、算法交易等方面的热门应用。为应对未来挑战，金融行业期待增加对AI的投资，并呼吁企业级AI平台的建立。
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    《人工智能在互联网金融中的实践与应用》
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    《人工智能在互联网金融中的实践与应用》

    这篇文章主要探讨了人工智能在金融领域的应用，特别是在客户服务、投资顾问、风险控制等方面的具体应用场景。文章指出，人工智能的应用相较大数据而言的核心突破在于深度学习、智能分析和最终的智能决策。此外，还介绍了人工智能在金融产业链中的各个环节的应用，如上游的数据提供和基础设施提供商，中游的分析，以及下游的行业竞争格局。最后，文章以智能投顾为例，详细阐述了其发展背景、历程、技术支撑、业务模式以及国内的市场参与者。
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    特征重要性在量化交易策略中的应用及优势
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    特征重要性在量化交易策略中的应用及优势

    这篇文章主要探讨了金融机器学习中的特征重要性分析在交易策略研究中的应用。作者介绍了多种方法,包括单一特征重要性法、平均不纯度下降法、聚类特征重要性等,并讨论了它们在实际金融交易中的应用优势。此外,文章还强调了回测过程中需要考虑模型及其特征的重要性,而不仅仅是夏普比率、最大回撤等指标。
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    《人工智能金融领域探析：机器学习及其各类应用》
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    《人工智能金融领域探析：机器学习及其各类应用》

    这篇文章主要探讨了人工智能在金融领域的应用及其各类机器学习方法的分类。文章指出,人工智能在金融领域中广泛应用于机器学习、深度学习、自然语言处理、图算法、进化学习等方面。同时,文章还详细介绍了各种机器学习方法的类型,包括无监督学习、有监督学习和强化学习等。
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    人工智能赋能金融创新：智能客服、智能投顾、智能风控引领金融业态变革
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    人工智能赋能金融创新：智能客服、智能投顾、智能风控引领金融业态变革

    本文探讨了我国新一代人工智能在金融领域的应用。智能金融是人工智能技术驱动的金融创新，其核心技术包括智能客服、智能投顾和智能风控。其中，智能客服的技术难度较大，当前采用较为新锐的做法是将传统的NLP技术打底，加上语言学结构，结合新的机器学习和深度学习、以及金融知识图谱的方法，融合地去把整个语义理解抽象化后做降维。智能投顾和智能风控分别是利用大数据和人工智能技术对风险进行及时有效的识别、预警、防识，包含数据收集、行为建模、用户画像和风险定价四个流程。当前，国内如招商银行、工商银行、兴业银行等多家银行都在智能投顾领域进行实践并积累了初步经验，也有多家银行展示了对此的浓厚兴趣。
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    《AI金融时代的来临与挑战》
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    《AI金融时代的来临与挑战》

    AI在金融领域已有深度融入，形成了AI金融。它包括人工智能金融分析师、AI金融客服、AI金融管理等各个方面。随着互联网金融的发展，AI金融 crime（犯罪）也日益猖獗。然而，大数据、云计算、人工智能等技术也可以用于金融反欺诈。360金融研究院发布的《2018智能反欺诈洞察报告》显示，金融诈骗损失金额占比高达35%，80、90一代成为手机诈骗重点目标。报告指出，人工智能可以利用机器处理大规模和高频率的数据，建立反欺诈模型和策略来预测和抵御欺诈风险。
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    金融领域的人工智能应用：智能客服、生物识别、智能投顾及前景展望
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    金融领域的人工智能应用：智能客服、生物识别、智能投顾及前景展望

    这篇文章主要探讨了人工智能在金融领域的应用。首先，智能客服是人工智能在金融领域的一个典型应用，可以进行远程客户业务咨询和办理，减轻人工服务压力和运营成本。其次，生物识别技术如人脸识别、指纹识别和虹膜识别也被广泛应用于金融领域，其安全性、保密性使其成为一种重要的身份验证方式。最后，文章提到智能投顾是一种针对普通客户和投资机构的应用，可以根据客户的指标为其提供个性化的金融服务，或对投资机构进行风险防控。总的来说，人工智能正在对金融业产生深远影响，未来将会使投资、保险、信贷等金融服务业务更加智能化和个性化。
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    人工智能时代的职场焦虑：金融行业40%岗位面临被取代
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    人工智能时代的职场焦虑：金融行业40%岗位面临被取代

    该文章探讨了人工智能技术对金融行业的影响。随着人工智能和自动化技术的不断发展，40%-50%的岗位可能会被取代，引发人们对于职业规划的重新思考。金融行业因信息化建设起步早、业务基于大规模数据、金融普惠化和场景化创新等因素，成为人工智能技术应用的主要领域。当前人工智能在金融领域的主要应用包括智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保险和智能监管等。尽管金融业智能化变革提高了行业效率，但也使金融风险更加复杂，新监管手段的探索受到重视。当前人工智能在金融行业的各个细分领域应用还有较大的发展空间，金融行业作为最被看好的AI应用领域之一，有望迎来更多发展机会。
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