李从悠 http://disease.39.net/bjzkbdfyy/170519/5387160.html标题*了。人工智能是个很大的概念，这篇只说机器学习在金融方面有哪些可能性。1.大误解先说一点人工智能。很多人都有一点误解，用套用人类来衡量人工智能的智力水平发展，老是说现在人工智能发展相当于多少岁的小孩。这个误解会带来另一个更大的误解：以为人工智能对人力的替代也是自底向上的，先受到冲击的会是简单的体力劳动。这是个很大的误解。人工智能，特别是机器学习、深度学习容易落地的是哪些行业？有数据积累的行业，特别是有大规模、持续性的结构化数据积累的行业。为什么呢？学过的同学都知道，要提升机器学习模型的性能，有五花八门的方法和玄学，不过都有一条，就是“数据越大、性能越好”，特别是在深度学习时代，这就是一条普遍真理。大规模、持续性好理解，什么叫结构化？有一定格式约束的，平时填的申请表、报名表就是结构化数据。两个例子，医学和金融。今天先说金融。金融行业每天都在产生大量数据，而且是标准的大规模、持续性的结构化数据。上机器学习、深度学习模型，可以说是天然具有优势。还有一点，提到的人几乎没有，不过我觉得也很关键，那就是研究的价值。用爱发电是没办法聚拢起这么多高端的脑袋来投入研究的，得投钱。想要别人投钱，首先就得值钱。金融就是和钱打交道，值不值钱？值钱。而且金融行业涉及大量的预测和基于预测的决策，和机器学习简直一拍即合。好了，饼画完了，现状怎样呢？2.智能风控机器学习在金融领域也确实已经开始了应用，金融行业有个职位叫风控师，名气很霸气，说起来其实不复杂，归结起来俩字，就是看人脸。哥们看你骨骼精奇，是个天生的还贷人才，不会半途而废毁约的，所以决定给你放贷。当然，实际工作要复杂一点，毕竟没谁的还贷能力和还贷意愿真的长脸上，一般需要翻阅各种资料，这里面就有很多是结构化数据了，适合引入人工智能的因素，用机器学习模型来判断你的还贷能力和还贷意愿，，名字也起得霸气，叫“智能风控”。智能风控不算太新的概念了，书和论文都出了不少，想搞金融又想搞机器学习的同学可以找来看看。机器学习在金融领域还有一个本该会火但始终不温不火的应用，就是量化投资。机器学习做量化投资是有很有意思的话题，捧的捧到天上去，踩的又踩成烂泥，评论两极化的现象本身就值得研究。3.黑盒问题不过，