人工智能在金融领域的应用主要分为哪些方面？

有目的、有计划地引进、研制、制造和购买相关人工智能产品将为金融机构的未来发展带来巨大优势。人工智能在金融领域的应用主要分为以下几个方面：自动生成报告、人工智能辅助、金融搜索引擎和智能投资顾问。

第一，自动生成报告。投行业务及证券业都需要撰写大量文书，这些文书工作往往具有固定的格式或模板，例如研究报告、招股说明书、投资意向书等。这些报告的撰写通常需要花费投行工作者大量的时间和精力，但这类工作在很多情况下往往只是一些数据整理以及文本替换的工作。由于格式较为固定，这些文书中的大量内容可以利用模板生成，比如公司股权变更、会计数据变更等。

具体而言，自动报告生成主要有三个步骤：第一步为数据处理，通过爬虫等计算机程序对年报、时事新闻及数据、行业分析报告和法律公告等材料进行收集和整合；第二步是数据分析，运用知识图谱中常用的知识提取对实体新闻进行处理，提取逻辑主干，结合其他关键信息，再将其嵌入模板；第三步是生成报告，经过数据的分析处理，报告便可生成。如有必要，可以对自动生成的报告进行人工审核和微调。

第二，人工智能辅助。在过去，量化交易只是简单地运用计算机来进行辅助，分析师的任务主要是选取某些指标作为变量，利用机器来观察数据分布及计算结果。随着机器学习与预测算法的结合程度不断加深，人工智能辅助系统根据历史经验和新的市场信息可以更加准确地预测金融市场的走向，创建出更符合实际的最佳投资组合。相对于之前计算机只进行简单的统计计算，现在的人工智能系统已经能够通过机器学习等技术进行海量数据的处理和分析。同时，结合自然语言搜索、用户界面图形化及云计算后，人工智能助手可以将问题与实践与市场动态结合，提供实时更新的研究辅助。此外，人工智能不会像人类一样受到情绪的影响，可以从根本上杜绝投资决策过程中恐惧、冲动和贪婪等非理性情绪因素的干扰。

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。

当然人工智能辅助也存在一定的问题，例如当“黑天鹅”等特殊事件发生时，机器学习和自然语言处理无法发挥出其相应的功能。因为这类特殊事件往往属于新型事件，人工智能系统无法从历史数据中找出相关模式。如果让人工智能在这类事件发生时去管理资产，就存在很大的风险。

第三，金融搜索引擎。信息的甄别和筛选对于金融行业来说尤为重要，但其工作量和工作难度往往较大。金融搜索引擎正是为了数据和信息的收集、整理、分析而生，其实质就是信息平台，为供需双方提供撮合和对接服务。对于信息处理，人工智能不仅能够做到有序分级的收集、存储，还能够依据某些算法克服主观判断倾向带来的影响，从而更好地利用那些真正会对资产价格产生影响的信息。例如，金融搜索引擎Alphasense能够从大量数据噪声中寻找有价值的信息，通过对文件和新闻的研究整合投资信息，并进行语义分析，从而提高工作效率。此外，金融交易并不是在金融搜索引擎上直接进行，因此不会形成闭环，当然这也可能造成金融交易把控性的不足，但通过大数据风控系统，加强对第三方平台的监管，可以在一定程度上弥补该缺点。

第四，智能投资顾问。传统的投资顾问模式需要高素质的理财顾问来帮助投资者规划符合其投资风险偏好、某一时期资金需求以及某一阶段市场表现的投资组合，因此费用高昂，使用者往往局限在高净值人群中。智能投顾与传统的人类投顾相比具有透明度高、投资门槛低、个性化等独特优势。智能金融正在以一种人机结合的方式提供个性化的辅助决策工具。在逻辑链条形成的过程中，智能投顾以最少的人工干预方式帮助投资者进行资产配置及管理，让投资人更容易获得数据和分析层面的支持，从而将更多的精力投入更加重要的工作。借助计算机和量化交易技术，智能投顾平台可为经过问卷评估的客户提供量身定制的资产投资组合建议。