功之处，就在于其载有十几万份人类 6～9 段职业棋手对弈棋谱的数据库，AlphaGo 利用
其模仿人类常见的落子方式。通过大数据学习，人工智能算法发挥着越来越重要的作用，尤
其是近期深度学习的进展对感知智能（包括图像和语音识别）的精度提升贡献巨大。
大数据蕴含了丰富的信息维度，可以比喻为提供了必需的血液和能量，人工智能就好像“大
脑”，对这些信息进行分析识别和认知发现，具体的行业应用则好像“躯干”，基于信息执行决
策。国内外知名的互联网公司对人工智能都显示出高度的关注，认为人工智能和互联网大数
据的结合会产生很多创新点，是驱动未来技术和商业模式的引擎。这些互联网公司都投入大
量的人力和物力进行一些前沿性的研究和探索。
（三）金融+人工智能的智能金融的兴起
金融行业是一个数据密集型领域，除了数据量大之外，数据价值也非常高。AlphaGo 所代
表的人工智能在近几年大放异彩，所展示出的机器的深度学习能力让大数据处理呈现了新的
方向。业界人士对于人工智能在金融领域的应用充满了期待，希望机器可通过大量学习已有
的历史金融数据、策略、研报等，成为一个脑容量巨大、计算力超群的投资大师。国外金融
领域已经开始探索人工智能的应用。
一家新兴对冲基金 Aidyia 开发了自动交易机器人，该智能系统可以看到大量数据中蕴含的
人们不能轻易发现的模式和规律。计算机辅助交易虽不是什么新鲜事，但是该公司希望可以
开发智能软件，在没有人工指导或干预的情况下自行适应快速变化的交易市场。除了价格数
据和技术图形分析，该智能系统充分研究了现有数据，集合不同语言的新闻报道、基本因素
和经济数据，以及其他多个市场的价格和成交量，综合各种资料经过复杂验算，最终组合成
模型，就个股在未来一星期或一个月将出现的价格走势做出预测
[3]
。
Kensho 是美国一家基于大数据和人工智能的金融科技公司，专注于对各类事件对金融市场
的影响进行智能分析。该公司在 2014 年获得高盛的投资。“当油价高于 100 美元一桶时，
中东政局动荡会对能源公司的股价产生怎样的影响？”Kensho 的软件能很快给出答案，它
的诀窍是通过大数据分析和自主学习。而对冲基金的分析师即便能获得所有的数据，也要经
过数天的演算、推断，才能找到答案。
（四）国内智能金融的现状
在人工智能的热潮中，国内“人工智能+投资顾问”结合体形式的智能投顾初创企业也如雨后
春笋般不断冒出，虽然参差不齐，但也代表了智能金融在国内发展的一个方向
[4]
。智能投顾
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