隨著大資料的發展與完備， 人工智慧領域取得了越來越多的突破， 從谷歌的無人駕駛汽車， 到淘寶的虛擬試衣， 人工智慧似乎慢慢從遙不可及的雲端融入了我們更日常的生活場景中， 隨之而來的是各個傳統行業迎來了巨大的機遇與挑戰。
人工智慧的五個條件很簡單：海量的資料， 清晰領域界限， 頂尖的AI科學家， 還有自動標注資料， 以及超大的計算量。 那麼怎麼用好人工智慧， 給人類創造價值， 幫我們賺錢？這是眾易貸小編今天要和你探討的問題。
《人工智慧的未來》這本書裡闡述了這樣一個場景：人工智慧在未來一定是可以超越人腦的，
人工智慧理財
在現實場景中， 認知型人工智慧最成熟的應用領域正是金融。
螞蟻金服旗下的理財平臺“螞蟻財富”日前正式宣佈向金融機構開放其最新的人工智慧技術。 通過採用人工智慧技術， 金融機構不再是拼管道、拼價格， 而是通過感知每個人的具體需求、推出千人千面、個性化的智慧理財服務。
螞蟻金融人工智慧理財
智慧投顧、機器人理財、個性化推薦、數位化資產配置……人工智慧在理財服務中的應用“百花齊放”， 目前人工智慧正在投資者評估、建立投資組合、多元化策略、類比動態市場表現等多個投資理財領域“試水”。 這些理財人工智慧， 真的能像AlphaGo一樣強大而靠譜嗎？它又會給普通人理財行為帶來怎樣的影響？
“理解用戶”帶來的99%
不經意間， 其實你在投資理財時已與人工智慧“親密接觸”。
從今年6月1日起， 投資機構摩根士丹利開始用人工智慧來武裝自己的16000名財務顧問， 摩根士丹利財富管理部門首席分析和資料官傑夫·麥克米蘭表示，
螞蟻金服人工智慧理財
100個石頭下的螃蟹
“投資選股， 就像在海灘上找螃蟹， 人類投資者翻100個石頭找到螃蟹的概率應該在10%至20%，
人工智慧一方面為金融機構輸出服務能力， 另一方面則成為普通投資者的“幫手”， 這就是智慧投顧（智慧投資顧問）。 隨著國內中等收入群體的興起， 理財需求日益旺盛， 但專業投資顧問的成本卻令這一群體無法負擔， 從這一點講， 人工智慧的加入， 降低了普通人多元化理財的門檻。
人類投資經理會根據他所熟悉的， 與此相關的若干文本資料來源， 依據理性作出判斷。 但AI會利用互聯網上海量的文本資料， 把事情做得更加全面、客觀。 同時， AI沒有情感， 沒有恐懼、沒有貪婪， 可永遠向著客觀的目標優化投資策略。
不過，智慧投顧產品也並非“萬靈金丹”。對於人工智慧來說，金融市場的開放環境和資訊缺失等都在給建模造成困難，同時市場的動態變化也對人工智慧的預測能力提出了挑戰，高頻交易資料量大，即時性強，對人工智慧的計算能力有較高需求。與此同時，金融市場還存在多方複雜博弈。
此外，智慧投顧產品在中國的“落地”，還受到國內投資理財市場的限制。
中國整個投資理財市場上的產品和國外相比不夠豐富。比如，在國外，很多智慧投顧是通過購買ETF（交易型開放式指數基金）來實現，美國有幾千個ETF,流動性非常好，範圍也非常廣。但在中國，智慧投顧需要通過其他資產為使用者做好配置，同時還要考慮更高的交易成本和時間成本，這些也增加了國內智慧投顧產品的決策難度。
眾易貸小編今天以金融業、尤其是智慧理財領域為例，探討了智慧時代如何應對衝擊，成功搶灘的問題。任何領域的技術創新想要發展壯大，都必須以使用者真實的需求為導向，在新技術浪潮的衝擊下，誰能讓用戶省心又放心，誰就能贏得用戶，贏得市場，贏得成功。
不過，智慧投顧產品也並非“萬靈金丹”。對於人工智慧來說，金融市場的開放環境和資訊缺失等都在給建模造成困難，同時市場的動態變化也對人工智慧的預測能力提出了挑戰，高頻交易資料量大，即時性強，對人工智慧的計算能力有較高需求。與此同時，金融市場還存在多方複雜博弈。
此外，智慧投顧產品在中國的“落地”，還受到國內投資理財市場的限制。
中國整個投資理財市場上的產品和國外相比不夠豐富。比如，在國外，很多智慧投顧是通過購買ETF（交易型開放式指數基金）來實現，美國有幾千個ETF,流動性非常好，範圍也非常廣。但在中國，智慧投顧需要通過其他資產為使用者做好配置，同時還要考慮更高的交易成本和時間成本，這些也增加了國內智慧投顧產品的決策難度。
眾易貸小編今天以金融業、尤其是智慧理財領域為例，探討了智慧時代如何應對衝擊，成功搶灘的問題。任何領域的技術創新想要發展壯大，都必須以使用者真實的需求為導向，在新技術浪潮的衝擊下，誰能讓用戶省心又放心，誰就能贏得用戶，贏得市場，贏得成功。