人工智能+金融科技 （AI+FinTech) 2017年2月 人工智能+金融科技(AI+FinTech)全文共24页，当前为第1页。 人工智能+金融科技的主流应用 投资银行和卖方研究尝试自动报告生成 公募、私募基金在通过人工智能辅助量化交易 金融智能搜索 财富管理公司在探索智能投顾方向 人工智能+金融科技(AI+FinTech)全文共24页，当前为第2页。 自动生成投研报告 目前，自动报告生成主要运用自然语言处理(NLP)中的两种技术： 1）自然语言理解(NLU)：将日常话语消化理解，并转化为机器可后续处理的结构; 2）自然语言生成(NLG)：将由机器拆分好的结构化数据以人们能看懂的自然语句表达出来。 我们可以将这两种技术理解看成对日常对话这一原料的拆分加工和整装成可理解的自然语句——最终产品。 人工智能+金融科技(AI+FinTech)全文共24页，当前为第3页。 自动生成投研报告 真正生成报告还需要利用以上技术完成3个步骤： 　　 1）处理海量异构数据将投行分析师需要阅读的年报，彭博新闻社的实时新闻以及数据，行业分析报告，以及法律公告等资源进行消化。其中对于文本中的图片和表格需要O

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2022年金融人工智能研究报告.pdf

今天给大家分享一本因子投资的好书：《Your Complete Guide to Factor-Based Investing》，之前公众号阿尔法搬运工也推荐过，被誉为因子界的米其林指南。 无论对刚入门的小白还是奋战多年的老兵，可能都会带来重要性的感受。作者之一Swedroe是个写作狂人，经常在其博客上分享和讨论量化相关的学术研究，数十年如一日，非常让人钦佩。

2021人工智能金融应用评价体系研究报告

人工智能作为第四次工业革命的引擎，产业发展已成为国家和区域经济转型升级的关键驱动力。国家鼓励并大力支持人工智能技术的创新与应用，出台一系列政策引导人工智能产业规范化发展，以促进人工智能应用适应现代化发展需求。 2017 至2019年，连续三年的政府工作报告中均提出加快人工智能产业发展的要求；2020 年，人工智能更是与5G 基站、大数据中心、工业互联网等一起被列入新基建范围。 近期，政策的出台更具针对性，更强调技术的落地效应，更为关注人工智能与产业的融合。同时，相关立法和行业伦理规范正在日趋完善，行业标准体系也在逐步建立，为人工智能产业的健康发展提供了良好环境。当前，拥有丰富场景资源、高质量数据资产、并具备业务创新迫切需求的金融行业急需人工智能技术的落地与良好实践。 金融业在场景、数据、技术、人才等方面沉淀了大量资源，在国家行业政策的大力支持下，人工智能金融应用发展迅猛，与此同时人工智能应用所带来的安全和伦理等问题也引起国家社会的广泛关注，向善、公正、安全、可信成为人工智能金融应用行业发展的底线。如何评价金融业人工智能技术应用符合“科技向善，安全可控”的社会需求，是否满足国家行业对人工智能金融应用的监管治理要求，是当前金融业人工智能技术发展的共性问题。 为此北京国家金融科技认证中心有限公司联合行业内认证机构、检测机构、商业银行、第三方支付机构、金融科技企业等相关单位，在金融业内开展人工智能技术的政策法规、应用场景、评测技术等方面的调查和研究工作，致力于构建符合金融行业特点的评价信任体系，形成多方共治的人工智能金融应用生态。

大家好，我是在澳洲留学，这个是我总结的西方有用网站收藏夹，希望大家把它导入浏览器。这里有西方顶级大学的数据库，学术搜索数据库，全球著名金融网站，著名编程教学网站，著名mooc网站如MIT, edx, coursera, udacity, future learn, the open university, 可汗学院等，全球著名科技公司开发者，著名科技杂志，科技网站，人工智能开发网站，机器学习开发网站，著名软件使用说明等等。大家如果英文不好可以用浏览器的翻译功能将英语德语翻译成中文。希望能为大家的利益着想。

传统交叉验证方法面对时序数据表现出较明显的过拟合，而时序交叉验证方法能 够有效防止过拟合。借助时序交叉验证的机器学习选股策略能够获得更高 并且更稳定的收益。推荐投资者在选择机器学习模型超参数时，使用时序 交叉验证方法。

2020人工智能金融服务企业排行榜.pdf