AI賦能千行百業躍升為C位議題 金融領域率先推進AI技術的場景落地應用

在今年全國兩(liang) 會(hui) 期間，人工智能（AI）技術賦能各行各業(ye) 的話題躍升至討論的核心位置，成為(wei) 了備受矚目的C位議題。在眾(zhong) 多領域中，金融領域憑借其前瞻性的視野和迫切的轉型需求，率先推進了AI技術的場景落地應用，全麵加速了金融機構向數字化轉型的進程。

作為(wei) 這一變革浪潮中的佼佼者，DeepSeek-R1憑借其卓越的深度理解與(yu) 長文本推理能力，在證券行業(ye) 內(nei) 尤為(wei) 引人注目。它不僅(jin) 為(wei) 證券公司探索AI與(yu) 經紀業(ye) 務、投資研究、投資顧問服務、合規管理以及文檔管理等多個(ge) 關(guan) 鍵環節的深度融合提供了強大的技術支持，還成功開辟了一條全新的路徑，助力證券行業(ye) 在智能化、精準化、高效化的道路上不斷前行，推動整個(ge) 行業(ye) 邁向更加智能、創新的發展階段。

本期項目推薦

國外小組科研—致理計劃：金融與(yu) 商業(ye) 分析專(zhuan) 題：人工智能驅動的量化金融與(yu) 金融科技---機器學習(xi) 在商業(ye) 數據分析和股票市場預測中的應用

【大學組】

項目介紹

項目背景：

人工智能已經可以應用與(yu) 任何需要理解複雜模式、進行長期計劃、並製定決(jue) 策的領域。

在金融領域，人工智能的應用了也引起了廣泛的關(guan) 注和研究。我們(men) 可以預測股票市場嗎？雖然股價(jia) 的預測是一個(ge) 複雜且具有挑戰性的問題，但人工智能技術提供了一些工具和方法來處理這個(ge) 問題，比如運用機器學習(xi) 算法利用曆史股價(jia) 數據和其他相關(guan) 因素來構建預測模型、應用深度學習(xi) 模型研究時間序列數據中的複雜模式和依賴關(guan) 係、 應用增強學習(xi) 算法來優(you) 化交易策略、以及通過人工智能進行新聞輿論挖掘和市場參與(yu) 者的情緒分析等。

隨著人工智能技術的持續進步，人工智能投資成為(wei) 被學術界和資本看好的領域。英國布裏斯托爾大學教授克裏斯蒂亞(ya) 尼尼說，股票投資是十大最有可能被人工智能改變的行業(ye) 之一。

項目介紹：

機器學習(xi) 是什麽(me) ？如何與(yu) 商業(ye) 分析、股價(jia) 預測相結合？本項目介紹並探討了各種機器學習(xi) 算法，深入介紹應用統計學習(xi) 、python和金融應用。項目中，導師將介紹統計學習(xi) 中的主要思想和算法（例如線性模型、隨機樹、隨機森林、增強、核方法、深度學習(xi) ），以及如何在數據分析和機器學習(xi) 中使用必要的庫和加速Python代碼的技術。

學生將學習(xi) 如何將定製的機器學習(xi) 和Python應用於(yu) 金融應用程序，通過Jupiter筆記本電腦進行交互式學習(xi) ，並使用現實世界的股票市場數據。學生將在項目結束時，提交項目報告，進行成果展示。

項目大綱：

機器學習(xi) 與(yu) 數據科學概論

統計學習(xi) 概論

監督學習(xi) 、分類與(yu) 回歸

偏見方差分解、交叉驗證

隨機森林

神經網絡、隨機梯度下降法、反向傳(chuan) 播

金融、商業(ye) 分析應用

項目回顧與(yu) 成果展示

論文輔導

導師介紹

Patrick 導師現任牛津大學統計學係的終身正教授，榮獲牛津大學傑出教學獎，畢業(ye) 於(yu) 普林斯頓大學運籌學與(yu) 金融工程博士學位。之後，Patrick 加入了耶魯大學的耶魯網絡科學研究所。並在電子工程係做了兩(liang) 年的博士後，任教於(yu) 耶魯大學計算機科學係。

Patrick 導師的多個(ge) 研究獲得了業(ye) 內(nei) 的一致認可。2016-2019年間，導師負責的項目：“Locality in Network Optimization”獲得了美國國家科學基金會(hui) $450,000.00的獎金。導師經常受邀參加頂級的全球計算機和統計專(zhuan) 業(ye) 的學術會(hui) 議和論壇並發表講座。例如2021年的International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 人工智能與(yu) 統計國際會(hui) 議和2020年的Neural Information Processing Systems 神經信息處理係統國際峰會(hui) 的講座，並在業(ye) 內(nei) 引起了強烈的反響和熱議。導師的學術成果也多次出現在頂級期刊和IEEE論文中，例如全球知名的機器學習(xi) 期刊《Journal of Machine Learning Research》和《IEEE Transactions on Control of Network Systems》等。導師更是受邀為(wei) 各所頂級世界名校的專(zhuan) 業(ye) 研討討論發表演講，例如2020年Bernoulli-IMS One World Symposium世界研討會(hui) 和美國布朗大學，斯坦福大學的相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 講座。導師也憑借自身突出的研究成果，組織了多個(ge) 專(zhuan) 業(ye) 論壇和研討會(hui) ，包括今年舉(ju) 辦的第35屆“Conference on Learning Theory”，導師作為(wei) 區域主席組織了該論壇的活動。Patrick 導師是多個(ge) IEEE論文的審稿人，也是多個(ge) 科研機構的成員，包括Institute of Mathematical Statistics (IMS)、Bernoulli Society和European Laboratory for Learning & Intelligent Systems (ELLIS)。

他的研究興(xing) 趣集中在概率論、統計學和計算機科學。對高維概率、統計和優(you) 化的基本原理，為(wei) 機器學習(xi) 和人工智能提供高計算效率、統計最優(you) 的算法感興(xing) 趣。

授課內(nei) 容展示

學員作業(ye) 展示

往期學員反饋