大家好,，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題,，就是關(guān)于人工智能投資顧問的問題，于是小編就整理了6個相關(guān)介紹人工智能投資顧問的解答,，讓我們一起看看吧,。
人工智能顧問，也稱為智能顧問,，是一個基于云端的智能化服務(wù)工具,。它的主要目的是根據(jù)用戶的情況,，結(jié)合阿里云多年的最佳實踐經(jīng)驗,，為用戶提供個性化的診斷和建議。這些診斷和建議主要涵蓋了安全,、性能,、穩(wěn)定性、成本四大方面,，覆蓋了阿里云的主流產(chǎn)品,，如ECS、RDS等,。
一，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和法律法規(guī)不完善,，面臨著監(jiān)管合規(guī)風(fēng)險,。發(fā)達國家人工智能理財發(fā)展歷史更長，法律法規(guī)較為完善,，如美國的（1940年投資顧問法）對智能投顧就有明確的監(jiān)管規(guī)定,。雖然已經(jīng)出臺了一些政策法規(guī)，如2017年七月,，國務(wù)院印發(fā)的（新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃）,，2017年11月一行三會發(fā)布的（關(guān)于規(guī)范金融機構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見），但是在分業(yè)監(jiān)管的環(huán)境下，那些機構(gòu)有資質(zhì)從事人工智能理財目前處于監(jiān)管模糊狀態(tài),。
二,，人工智能理財平臺信息不透明的風(fēng)險。
三,，道德風(fēng)險,。
人工智能取代會計,，長遠來看，應(yīng)該是大概率事件,。
1. 計算器代替算盤,，提高了計算效率，讓會計擺脫了珠心算,。
2. 單機版會計軟件的出現(xiàn),，讓會計擺脫了加計匯總、賬簿登記工作及報表編制工作,。
3.聯(lián)機版ERP的財務(wù)軟件,，讓物料管理等輔助核算擺脫了對人的依賴。
4.大型定制化網(wǎng)絡(luò)版財務(wù)系統(tǒng)的出現(xiàn),，合并會計報表和報表分析等工作也被系統(tǒng)替代,。
5. 財務(wù)機器人的出現(xiàn)，讓單據(jù)信息識別和錄入工作也被替代,。
至此,，所有會計核算和分析工作，全部都被機器替代,。相信不久的將來,，隨著機器學(xué)習(xí)能力不斷提高，AI智能算法不斷創(chuàng)新,，機器人完全取代會計人員,，也是大概率的事件。
曾幾何時,，我們還在穿著開襠褲嘲笑兒時的小伙伴把機器人當(dāng)成真人對待,。
而今，歲月如歌,，時代發(fā)展的步伐如那快到聽不清的rap,，將我們遠遠的甩在身后。
有時,，一覺醒來仿佛這世界已經(jīng)發(fā)生了天翻地覆的變化,！
人工智能，這是個曾經(jīng)只在電影里才能看見的詞匯，卻正在改變著世界,，甚至連BAT等企業(yè)巨頭也對人工智能領(lǐng)域趨之若鶩,，不惜投入巨額資金！
10月15日,，在第七屆中國管理全球論壇上,，金蝶云重磅發(fā)布了中國首款智能財務(wù)機器人。
此舉無疑使中國在財務(wù)智能化道路上邁出了重要的一大步,，同時也讓無數(shù)基礎(chǔ)財會人的心涼了一大截,！
我們的財會人真的會被機器人所取代嗎？高頓君能說這是杞人憂天嗎,？顯然不能,！
那么財務(wù)機器人可以代替會計人做什么呢？
1,、重復(fù)性高且復(fù)雜度低,，過于機械化的財務(wù)工作，如基礎(chǔ)財務(wù)工作中大量的費用報銷審核,、付款,、記賬等工作。人工處理繁瑣且容易出錯,，而機器人可以完美勝任,，占據(jù)絕對優(yōu)勢！
2,、機器人可以對票據(jù)自動識別,、分類匯總,、智能校驗,、自動付款，此外還可實現(xiàn)電子歸檔,，這些智能功能是人類永遠力不能及的范疇,！
云智能財務(wù)機器人的亮相，推動著財務(wù)信息化的發(fā)展,，但與此同時也使財務(wù)人的工作能力受到了考驗,。
當(dāng)然，目前看來機器人最多只能代替基礎(chǔ)財務(wù)的工作,，管理會計的職能是它短期內(nèi)無法勝任的,！
所以，我們的財會人,，杞人憂天可以,，當(dāng)絕不能自怨自艾，是時候轉(zhuǎn)變我們的思維，提升自己的能力,。
因為只有不斷的進步,，才能在財務(wù)信息化智能化的洪流中立于不敗之地！
高頓聯(lián)合政府部門,、財經(jīng)組織,、商學(xué)院，引入包括ACCA,、USCPA,、CICPA、CMA,、CFA,、CIMA、FRM,、會計職稱等在內(nèi)的全球含金量較高的財經(jīng)職業(yè)資格認證,，為學(xué)員提供認證考試培訓(xùn)、行業(yè)前沿資訊,、實務(wù)技能訓(xùn)練,、職業(yè)發(fā)展活動等教育服務(wù)。
我一直以為現(xiàn)在的人工智能還完全取代不了人工,，從人工智能深度學(xué)習(xí)的角度來說,，人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是需要深度學(xué)習(xí)的。而這個學(xué)習(xí)是誰教的,？
是人,！
在新聞上看到有人在從事訓(xùn)練人工智能的工作，這不就是教育人工智能在學(xué)習(xí)嗎,！我也和別人說過無人駕駛,，無人駕駛也是需要司機在后臺進行操控的，并教人工智能怎樣在復(fù)雜的道路行駛,。
對會計來說也是這樣,，人工智能的糧食是大數(shù)據(jù)，而這樣的糧食是需要專業(yè)的會計來喂給人工智能的,，并讓人工智能去學(xué)習(xí)去消化,。這樣才能達到讓人工智能深度學(xué)習(xí)的效果。
而從5G開始,，也是真正普及人工智能的開始,，人工智能在深度學(xué)習(xí)上還有很長的路要走。
所以,，現(xiàn)在的人工智能只能是輔助會計工作,，而不能取代會計,。
我們先來了解AI能做什么？
1,、可替代財務(wù)流程中的手工操作（特別是高重復(fù)的）,；
2、管理和監(jiān)控各自動化財務(wù)流程,；
3,、錄入信息，合并數(shù)據(jù),，匯總統(tǒng)計,；
4、根據(jù)既定業(yè)務(wù)邏輯進行判斷,；
5,、識別財務(wù)流程中優(yōu)化點；
會計工作很快被人工智能所取代嗎,？,？？
我認為未必吧,！
財務(wù)人員不要自己嚇自己,，也不要讓財務(wù)工作變得這么無關(guān)痛癢，這么的不重要,。如果人工智能能夠完全的代替會計人員,，那么在信息化時代開始的時候就可以完成代替掉了。
會計的工作都是按照法規(guī)和規(guī)則去做,，所以一些重復(fù)的核算工作,，可以交給軟件去工作。比如我們目前早已實現(xiàn)了的：登記憑證,、日記賬,、轉(zhuǎn)賬、結(jié)轉(zhuǎn)損益,，出具報表等,。
但是：你想讓人工智能做成怎么樣的結(jié)果,，背后還是人工去設(shè)置,。需要人的思維能力去思考為什么這樣去做。
三大報表是我們財務(wù)中是最基礎(chǔ)的報表,，但是我們僅靠這三張表還不行,，我們在工作中會運用到很多分析和統(tǒng)計報表，那么,，如何去分析,，如何去統(tǒng)計,，這又得看人工如何去想，還要看企業(yè)的基本情況,，哪些對于企業(yè)是最重要的,。
就象招人一樣，總想招個有與行業(yè)相關(guān)工作的人員,，這樣子,，進入角色也快。
所以財務(wù)工作也不是一成不變,，這里面可以用萬變來形容我們的財務(wù)工作,。
確實相比于公司的其他部門，財務(wù)人員是離法規(guī)最近的一個部門,，能做什么,，不能做什么，書上都寫得清清楚楚明明白白,。
但是,，這些法規(guī)有時候也只有財務(wù)人員了解清楚，如果一切按照規(guī)定來,，很多部門不懂而且還會覺得財務(wù)人員太麻煩了,，做事想太多，流程太復(fù)雜,。這讓財務(wù)人員很頭痛,。
1：首先分析自己所從事的工作是不是基礎(chǔ)可被取代的工作，如果是,，那就要趁還沒被取代之前努力往上考,，爭取提升自己的能力
2：其次不會很快哦，每個公司要是實現(xiàn)人工智能普及也是需要消耗很大的財力,，也要一步步實驗結(jié)果,，不必過于擔(dān)心
3：最后，不只是會計這一行,，人工智能飛速發(fā)展的時代,，人人都要居安思危，不能呆在舒適圈里不進步,，這樣下去被取代只是早晚的事情,，你現(xiàn)在能意識到這個問題已經(jīng)非常好了。
我來回答！這些回答,，不是太專業(yè),，就是不懂裝懂,。
我是非金融的散戶，學(xué)編程,，再學(xué)量化交易,。
首先，明確目的,，為什么學(xué)量化,。
我學(xué)量化目的是擺脫主觀交易，讓決策更加客觀,。量化作為閑魚翻身的手段,。
針對題主，我看是學(xué)金融的,，但不炒股,，可能只是尋找事業(yè)的突破口。想通過掌握量化交易,，來增加自身價值,。
這個方向非常正確。人工智能飛速發(fā)展,，以后會替代大量人工,。金融首當(dāng)其沖。你看現(xiàn)在銀行,，多少智能設(shè)備,。今天學(xué)量化，看到“智能投顧”的概念,。就是投資顧問都是人工智能了,。如果不跟上時代，注定被淘汰,。
量化交易國內(nèi)才剛剛起步,，國外發(fā)展很成熟。量化交易是發(fā)展大方向,。如果能掌握,，會帶來很多機會，不擔(dān)心被淘汰,。
其次,，怎么學(xué)。
列書單的回答,，不敢茍同,。如果不是學(xué)生，很難有時間和耐心,，去看那么多書,。建議基本無效。
現(xiàn)在科技發(fā)達了,。知識傳播方式已不局限于書本,。有更高效的方式——視頻。現(xiàn)在網(wǎng)上很多大牛的視頻,。還不收費,。與其肯書，不如看視頻,。又快,，又有效，還是大牛的內(nèi)容,?？匆曨l學(xué)量化，事半功倍,。推薦去B站,。有兩個視頻我覺得最好。初級入門《量化進階》,，高級理論《自營or資管,，量化投資理論概括+案例》。都是量化圈頂尖大牛授課,。
首先對金融知識有要較深的理解,。所謂量化就是找交易策略，數(shù)據(jù)回測,，修正策略,，交易，再修正策略,。涉及到股票,，債券，期貨,，期權(quán)等等,，如果對金融產(chǎn)品的游戲規(guī)則都不理解，何談做交易策略,？
其次是扎實的統(tǒng)計功底,，需要非常熟悉常用概率分布，假設(shè)檢驗和回歸模型等概念,，需要在不查閱任何資料的情況下進行高效的探索性數(shù)據(jù)分析,。高級統(tǒng)計建模是需要查閱大量文獻，對于有難度的學(xué)術(shù)文獻,，或許不太能理解復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式,，但只要具備了基本功,，是完全可以理解它的建模思路和結(jié)果。量化交易的核心是研究,，沒有扎實的根基,，是很難推動到更高層次的。
最后是掌握編程語言,，從國外趨勢來看,，R和Python是最好的工具，至于要不要學(xué)習(xí)Java和C++等低階編程語言,，取決于自身偏好,。目前已經(jīng)有很多平臺提供了策略部署（安全且高效）的功能，不需要寬客花費大量的時間在部署方面,，換句話來說研究和生產(chǎn)兩個階段已經(jīng)高度整合,。開源工具有MT4，tradeStation,，quantopian, quantConnect等,，商業(yè)版軟件更是數(shù)不勝數(shù)（費用并不便宜）。最開始的時候建議先專注一門語言,，徹底掌握量化交易相關(guān)模塊的用法,，如果使用R，那么tidyverse, quantmod, quantstrat等包的使用一定要非常熟練,，如果使用Python,，必須掌握pandas, statsmodel等包。
掌握了基礎(chǔ)后,，就可以根據(jù)自身偏好進行職業(yè)生涯的規(guī)劃,，很多國外的量化交易員都在深入研究機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，借助這些前沿的高級工具進行交易,。安利一個網(wǎng)站,，quantstart，個人感覺是入門最“正”的路了,，比起其他東拼西湊的野路子來說,。
首先需要你去看一下目前比較主流的量化投資是怎么做的，比如可以關(guān)注下joinquant聚寬量化交易平臺,。其次量化不是你想的那么簡單,，他需要長時間的跟蹤，回測測試等等,。當(dāng)然量化的優(yōu)勢就是摒除了主觀判斷以及情緒波動,。買一些專業(yè)書籍如（打開量化投資的黑箱）等，都可以學(xué)習(xí)到一些不錯的點
第一,，以客戶需求為導(dǎo)向（NBS）做銷售,。這是保德信人壽一直在提倡的事情，作為壽險顧問,，凡事不能以自己想要賣什么產(chǎn)品為出發(fā)點,，而是以客戶需要什么為出發(fā)點來做銷售,。這也是壽險顧問能獲得客戶認同的基礎(chǔ),。同時，這也是壽險顧問能戰(zhàn)勝人工智智能的有力武器,，因為人工智能不能代替人去了解客戶的需求,。
第二，量身定做保障方案,。黃大滄對顧問的定義是,，他必須真正地了解客戶的需要，不是滿足客戶想要的,，而是要追根溯溯源,，為他做他需要的保障方案。這就好比人生病時去看醫(yī)生,，病人說頭疼,，不能簡單地只是從表面上來滿足他治頭疼的需求，給病人開個阿司匹林,；或者病人胃疼,，也不能簡單地只是給他開個胃藥。醫(yī)生一般都會給病人做細致下藥為其量身定做治療方案,。顧顧問式行銷也是如此,，當(dāng)客戶說出自己有什么需求時，要了解客戶需求背后的原因,，然后站在專業(yè)的角度給他提供一個全面的解決方案,。這也是顧問式行銷的精髓所在。
第三,，知道自己的市場在哪里
我首先是在中科院重慶分院這邊當(dāng)程序員開發(fā)的工作
首先你說的AI對程序員影響不大,，為什么呢,？
實際上，以下三類工作完全不用擔(dān)心受AI威脅：
1.創(chuàng)意性工作,，例如醫(yī)學(xué)研究員,、獲獎劇本作家、公關(guān)專家、企業(yè)家,、藝術(shù)家,。人工智能不擅長提出新概念，所以創(chuàng)作型的工作AI是無法進行的,。
2.同理心/人性化工作,，例如社工、教師,、感情顧問,。人工智能沒有人類的情商，人們也不愿“信任”機器,，讓機器來處理人性化任務(wù),。
3.復(fù)雜性/戰(zhàn)略性工作，例如首席執(zhí)行官,、談判專家,、并購專家。需要了解多個領(lǐng)域并需要進行戰(zhàn)略決策的工作,。對于人工智能來說,，即使是理解常識也很困難。
外行人經(jīng)過十幾個小時的編程學(xué)習(xí)就可以用Scratch做出類似《植物大戰(zhàn)僵尸》的小游戲,，所以編程其實并不難,，難的只是創(chuàng)造編程工具。
編程工具需要編寫者從底層邏輯開始構(gòu)想,，將人類認為簡單的邏輯和指令轉(zhuǎn)換成計算機“聽得懂”的語言,，這就類似于一種從0到1的開拓工作。
到此,，以上就是小編對于人工智能投資顧問的問題就介紹到這了,，希望介紹關(guān)于人工智能投資顧問的6點解答對大家有用。
