有目的、有計劃地引進、研制、制造和購買相關人工智能產品將為金融機構的未來發(fā)展帶來巨大優(yōu)勢。人工智能在金融領域的應用主要分為以下幾個方面：自動生成報告、人工智能輔助、金融搜索引擎和智能投資顧問。

第一，自動生成報告。投行業(yè)務及證券業(yè)都需要撰寫大量文書，這些文書工作往往具有固定的格式或模板，例如研究報告、招股說明書、投資意向書等。這些報告的撰寫通常需要花費投行工作者大量的時間和精力，但這類工作在很多情況下往往只是一些數(shù)據(jù)整理以及文本替換的工作。由于格式較為固定，這些文書中的大量內容可以利用模板生成，比如公司股權變更、會計數(shù)據(jù)變更等。

具體而言，自動報告生成主要有三個步驟：第一步為數(shù)據(jù)處理，通過爬蟲等計算機程序對年報、時事新聞及數(shù)據(jù)、行業(yè)分析報告和法律公告等材料進行收集和整合；第二步是數(shù)據(jù)分析，運用知識圖譜中常用的知識提取對實體新聞進行處理，提取邏輯主干，結合其他關鍵信息，再將其嵌入模板；第三步是生成報告，經(jīng)過數(shù)據(jù)的分析處理，報告便可生成。如有必要，可以對自動生成的報告進行人工審核和微調。

第二，人工智能輔助。在過去，量化交易只是簡單地運用計算機來進行輔助，分析師的任務主要是選取某些指標作為變量，利用機器來觀察數(shù)據(jù)分布及計算結果。隨著機器學習與預測算法的結合程度不斷加深，人工智能輔助系統(tǒng)根據(jù)歷史經(jīng)驗和新的市場信息可以更加準確地預測金融市場的走向，創(chuàng)建出更符合實際的最佳投資組合。相對于之前計算機只進行簡單的統(tǒng)計計算，現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)已經(jīng)能夠通過機器學習等技術進行海量數(shù)據(jù)的處理和分析。同時，結合自然語言搜索、用戶界面圖形化及云計算后，人工智能助手可以將問題與實踐與市場動態(tài)結合，提供實時更新的研究輔助。此外，人工智能不會像人類一樣受到情緒的影響，可以從根本上杜絕投資決策過程中恐懼、沖動和貪婪等非理性情緒因素的干擾。

自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實現(xiàn)自然語言通信的計算機系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)。

當然人工智能輔助也存在一定的問題，例如當“黑天鵝”等特殊事件發(fā)生時，機器學習和自然語言處理無法發(fā)揮出其相應的功能。因為這類特殊事件往往屬于新型事件，人工智能系統(tǒng)無法從歷史數(shù)據(jù)中找出相關模式。如果讓人工智能在這類事件發(fā)生時去管理資產，就存在很大的風險。

第三，金融搜索引擎。信息的甄別和篩選對于金融行業(yè)來說尤為重要，但其工作量和工作難度往往較大。金融搜索引擎正是為了數(shù)據(jù)和信息的收集、整理、分析而生，其實質就是信息平臺，為供需雙方提供撮合和對接服務。對于信息處理，人工智能不僅能夠做到有序分級的收集、存儲，還能夠依據(jù)某些算法克服主觀判斷傾向帶來的影響，從而更好地利用那些真正會對資產價格產生影響的信息。例如，金融搜索引擎Alphasense能夠從大量數(shù)據(jù)噪聲中尋找有價值的信息，通過對文件和新聞的研究整合投資信息，并進行語義分析，從而提高工作效率。此外，金融交易并不是在金融搜索引擎上直接進行，因此不會形成閉環(huán)，當然這也可能造成金融交易把控性的不足，但通過大數(shù)據(jù)風控系統(tǒng)，加強對第三方平臺的監(jiān)管，可以在一定程度上彌補該缺點。

第四，智能投資顧問。傳統(tǒng)的投資顧問模式需要高素質的理財顧問來幫助投資者規(guī)劃符合其投資風險偏好、某一時期資金需求以及某一階段市場表現(xiàn)的投資組合，因此費用高昂，使用者往往局限在高凈值人群中。智能投顧與傳統(tǒng)的人類投顧相比具有透明度高、投資門檻低、個性化等獨特優(yōu)勢。智能金融正在以一種人機結合的方式提供個性化的輔助決策工具。在邏輯鏈條形成的過程中，智能投顧以最少的人工干預方式幫助投資者進行資產配置及管理，讓投資人更容易獲得數(shù)據(jù)和分析層面的支持，從而將更多的精力投入更加重要的工作。借助計算機和量化交易技術，智能投顧平臺可為經(jīng)過問卷評估的客戶提供量身定制的資產投資組合建議。