人工智能在金融行业的应用前景与发展方向

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

：   近年来，随着人工智能技术的不断突破、应用范围的扩大及海量数据集的积累，人工智能在金融领域的应用也越来越广泛。随着机器学习、深度学习等技术的不断革新，人工智能在金融领域的应用也进入了一个新的阶段，预测市场走势、量化交易、风险控制等方面都将会受到重视。以下主要从人工智能在金融领域的应用、技术发展、应用场景三个方面来阐述人工智能在金融领域的发展趋势和前景。

2.核心概念与术语

（一）AI领域相关概念

• 人工智能（Artificial Intelligence，AI）：指由人类之手通过计算机实现的智能机器。它包括机器自然语言处理、图像识别、机器人导航、语音理解、自动决策、知识表示与推理、理论与模型等能力。
• 机器学习（Machine Learning）：是一种统计学方法，它使计算机能够根据数据而进行有效地训练，并对未知数据进行预测或分类。它属于人工智能的一个分支，又称为经验学习、统计学习、强化学习。
• 深度学习（Deep Learning）：是指多层神经网络结构，通过对训练数据拟合模型参数来解决复杂的问题。深度学习一般采用反向传播算法进行训练。
• 机器视觉（Computer Vision）：机器视觉是指让计算机“看到”外界环境信息的一门技术。该技术可以用于图像分析、目标识别、图像分类、目标跟踪、姿态估计、三维建模与渲染、图像检索、图像修复、图像超分辨率等任务。
• 语音识别（Speech Recognition）：语音识别是指利用电脑将人的声音输入转化为文字的过程。语音识别技术