『壹』 人工智慧股票有哪些
人工智慧股票有浙大網新[600797]、*ST猛獅[002684]、贏時勝[300377]等。
1、浙大網新[600797]
深圳市贏時勝信息技術股份有限公司主營業務是為金融機構的資產管理和資產託管業務整體信息化建設提供應用軟體及增值服務。公司主要產品包括資產託管系列軟體、資金交易風險管理系列軟體、財務估值核算軟體、金融資產投資績效及風險管理軟體、投資交易管理軟體、金融數據中心系列軟體等；截止2019年6月30日，公司已取得283項軟體產品著作權。
『貳』 目前人工智慧在金融行業屬於什麼水平
人工智慧的產生和發展，不僅促進金融機構服 務主動性、智慧性，有效提升了金融服務效率，而且提高了金融機構風險管控能力，對金融產業的創新發展帶來積極影響。國內的跟進速度也比較快，阿爾法象這幾年也一直致力於搭建自己的AI風控引擎系統，幫助金融機構實現以數據驅動的風險管控、精準營銷和運營優化。
『叄』 目前人工智慧在金融領域面臨哪些問題
人工智慧是一個工具，一個技術，它要落地還是要跟業務緊密結合在一起。1、需要與業務緊密合作，才能把它落地。2、金融這個領域是非常求穩定、求安全的，對風險的要求非常高。3、人工智慧很多技術是一個黑盒子，很難解釋，但在金融行業，很多時候跟客戶服務的時候，需要有很清晰的解釋。4、金融行業和醫療行業的監管都非常嚴。平安科技作為人工智慧發展的領先企業，在金融行業和醫療行業都有很好的探索和應用。
『肆』 人工智慧在金融領域有何前景
參考前瞻 產業研究院《2016-2021年中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》顯示，隨著互聯網時代的深入發展，我們獲取的各種數據都在無限膨脹，遠遠超過了人類大腦的處理能力，於是機器學習技術成為更利於發展的投資策略。以機器之手在互聯網中抓取一個領域的數據和信息，將這些信息通過人工智慧系統進行細致的分揀和篩選，進而得出最終的結論和決策。之後再將這些已被梳理好的決策分析反饋給該領域工作人員。
以智能客服為例，2015年雙11，螞蟻金服95%的遠程客戶服務已經由大數據智能機器人完成，同時實現了100%的自動語音識別。正是依靠人工智慧的幫助，螞蟻金服客戶中心在雙11的整體服務量超過500萬人次，客服人員的精力可以更好的集中到處理復雜類客戶問題和工作。
螞蟻金服科學家打造的人工智慧機器人客服大軍，包括了MyRobot、服務寶等幾項核心人工智慧技術。
但目前人工智慧在金融領域完全取代人的機會還很小。金融是關於人價值交換的業務，核心還是人，從某種程度上來說，人工智慧可以促使人們的就業往價值鏈更上層的工作遷移。
『伍』 人工智慧出現在金融領域，股票，期貨等市場，是人工智慧間的博弈還是人智能輔助人類
這個問題很好哩。
人工智慧在金融領域的應用范圍很廣，包括風控，客戶挖掘等等...
在不同的應用場景下，人工智慧與人工智慧之間，人工智慧與人之間有輔助、有博弈。。
『陸』 目前人工智慧在金融行業屬於什麼水平
資產管理領域應用AI可以把它分成三個子概念：智能投顧、智能投研、智能投資。每一類的功能偏向有所不同，涉及的AI演算法也會不盡相同。
1）智能投顧
典型功能包括：客戶偏好分析、市場分析提醒、智能配置組合、交易執行、組合優化等。
典型AI演算法包括：知識圖譜、機器學習、智能語言處理技術、圖像識別等。
這方面有代表性的應該是美國的Wealthfront和Personal Capital兩家公司。國內做得出彩的目前看來沒有。鉑諾希望作為一個先行者，在客戶偏好和市場提醒這兩項功能上著重發力，打造一個前端的智能顧問，幫助客戶更好的了解自己和了解市場。
2）智能投研
典型功能包括：股票市場信息的深度挖掘分析、投資策略的量化與回測等。
這些功能的過程本質：數據獲取、特徵提取、數據轉換、模型訓練、模型選擇、模型預測。
典型AI演算法包括：監督學習演算法：(1)回歸演算法：決策樹、隨機森林等; (2)分類演算法：二次判別分析、K最近鄰演算法等; (3) 降維演算法：偏最小二乘法等。
無監督學習演算法：(1) 聚類演算法：K均值、分層等; (2) 降維演算法：主成分分析、獨立成分分析等。
3）智能投資
典型功能包括：量化交易，智能風控
典型AI演算法包括：在線過程分析（OLAP）、聚類、濾波、神經網路、預測模型等。
這部分同樣是外國的企業走得比較靠前，07年開始Rebellion research就開始採用貝葉斯網路演算法進行智能投資相關的工作了。
國內的跟進速度也比較快，鉑諾這幾年也一直致力於搭建自己的智能風控平台。
『柒』 人工智慧如何賦能金融行業發展
人工智慧如何賦能金融行業發展，主要體現以下幾個方面：
構建客戶畫像，促進客戶管理
結合人臉核身、文字識別、語音識別等人工智慧產品，打造一個統一注冊、統一認證的安全高效平台。為銀行及保險客戶建立優質的客戶大數據和知識圖譜打下基礎。
利用AI人工智慧，可以大程度地簡化收集客戶有效信息的過程，包括他（她）目前持有的保險單的詳細信息、部分財務信息以及網上可查閱的客戶帳戶中的個人信息等。幫助構建客戶的人物畫像，對客戶進行分層次管理，以便向其提供最為優質的服務。
准客戶分析，智能推薦產品
根據用戶基本信息、用戶行為、消費行為、興趣、關注、常住位置、實時位置、app行為、信用評分等緯度，通過大數據平台處理後建立用戶群體畫像。經過客群畫像的數據積累，分析不同客戶群體的基礎標簽，提煉出用戶特徵，為客戶推薦與其需求最匹配的產品，實現精準營銷。
數據有效整合，提供實時決策
接收數據源後，根據後台的數據計算處理程序，實現數據的實時共享和投放，包括智能核保、智能核賠、金牌話術及實時大屏演示等。利用人工智慧對數據進行整合並應用，可以大幅縮減核保時間，降低冗雜勞務開銷，從而降低成本。
打破數據孤島，建立大數據風控
AI人工智慧，具有超強的收集，處理、整合數據的能力，通過運用大數據構建模型的方法，對金融企業客戶借貸進行風險管理控制和提示。收集貸款人的相關信用信息後，可通過預測、分析其近來的信用變動情況，及時做出相應提醒。
其次，整合金融行業的主流機構數據，利用集團公司的數據及行業數據形成共享，打破數據孤島，更快、更精準的識別信貸黑名單。
展望整個金融行業的未來，尤其是在互聯網保險及銀行領域，隨著AI深度學習的不斷發展，人工智慧的運用將會越來越廣泛，越來越明顯。
人工智慧的開發最主要的目的就是為了替人類做復雜、有危險難度、重復枯燥等的工作，所以人工智慧是以人類的結構來設計開發的，人工智慧在得到較好的開發後國家也是全力給予支持。人工智慧的開發主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智慧的定義一直以來都是以「協助人類」而存在的。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。