中国人工智能学会通讯——个性化推荐和资源分配在金融和经济中的应用 1.3 智能金融·分配定价
1.3 智能金融·分配定价 现在再来谈谈另一个专题——共享经济。简单地说，共享经济就是多个人分享一个物品。衣食住行里面，衣和食可能暂时难于共享，但是住和行共享还是比较常见的，比如说住可以是合租公寓、行可以是拼车。这里一般的模型是每个人对物品有不同的效用函数。比如，对于公寓来说，有的人喜欢朝南的、有的喜欢有独立卫生间的等；对租车来说，如果当前的乘客离某个司机比较近，那么对于乘客来说，那个车的效用更....
中国人工智能学会通讯——个性化推荐和资源分配在金融和经济中的应用 1.2 智能金融·个性化推荐
1.2 智能金融·个性化推荐 第一类是关于个性化推荐的情况。我们刚才已经看到过的，有理财产品或者是金融类新闻的每天推送的情况。我们知道，对于不同的用户来说，可能关注点是不一样的，甚至有时用户自己都不知道，自己的风险承受能力怎样，自己到底希望要一个怎样的预期年化收益率。但是我们依然希望通过观察用户的点击历史，慢慢地学到用户潜在的一些特性参数。这是一个（像刚才梦迪提到的）增强学习的过程，其中需要处理....
中国人工智能学会通讯——个性化推荐和资源分配在金融和经济中的应用 1.1 金融领域的人工智能
我今天想谈一点个性化推荐和资源分配在金融和经济中的应用。 1.1 金融领域的人工智能 首先我想说一下个人对人工智能进入金融领域的比较有趣的几个类别的总结。 第一类是AI的技术服务，比如机器人客服，或者是财务报表的自动生成和分析，还有基于生物特征的识别。这些应用可以让企业降低成本，提高效率和准确率。 第二类是金融产品或者是金融服务的个性化推荐，以及寻找优质的潜在客户。比如说这张图是一个大型国有银.....
中国人工智能学会通讯——增强学习是人工智能的未来 1.4 增强学习的应用
1.4 增强学习的应用 游戏人工智能 有了这些技术我们能干什么？ 首先必须强调的是增强学习或者说人工智能，现在还处于婴幼儿时期。现在世界上最前沿的做增强学习的公司可能是Google的Deep Mind，他们希望把每一种电脑游戏都用增强学习求解。我们为什么要关心游戏？人在发展自己的智能过程中，是通过游戏的方法来学习的，人工智能也是，这也是为什么人工智能在学习打一些简单的游戏，一直到越来越难的游戏，....
中国人工智能学会通讯——人工智能和大数据在金融科技的创新和应用 3. 智能投资
3. 智能投资 中国的资产管理市场在迅速增长，到2020年，估计有180万亿人民币需要财富管理，年复合增长率达到14%。但是目前大部分用户投资不理性，买卖的时机不当，导致大部分基金产品盈利，但是大部分用户还是亏损。所以我们用人工智能的办法尝试解决。首先是智能的用户理解，我们借助模拟交易平台和大量的数据，用FDT 财商指数，从金融行为学的角度评价用户的风险偏好。二是跟哥伦比亚大学的FDT智能资产管....
中国人工智能学会通讯——人工智能和大数据在金融科技的创新和应用 2. 智能交易
2. 智能交易 交易的核心，一个是止损，一个是预测，另一个是配比。我们传统的交易都要设止损线，不管谁，不管什么情况，到了止损线一律清仓，以免出现无法承受的交易损失，这种情况实际上是忽视了个性差异。有了人工智能以后，在大量历史数据情况下，利用机器学习的模型，可以给每个交易员设定不同的止损线。比如可以根据交易员的历史盈利情况设定不同的止损线，也可以根据交易员的不同风格来设定；有些交易员喜欢也善于在大....
中国人工智能学会通讯——人工智能和大数据在金融科技的创新和应用 1. 智能教育
1. 智能教育 FDT最初的宗旨就是为了培养交易员，是一种公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的训练软件作为教育工具，还有一套完整的教育准则和评价体系。这套教育准则和评价体系就是FDT财商指数，这不仅是我们评价交易员的标准，也是个性化教育的工具。这个财商指数本质上是通过大数据给用户画像，我们的用户就是交易员和散户，以加深对他们交易行为和交易心理的理解。我们根据海量的模拟交易数据发明了FDT财....
中国人工智能学会通讯——人工智能和大数据在金融科技的创新和应用
非常荣幸能够参加全球的人工智能大会，刚才黄院士的精彩报告我们听了很兴奋，起码第一我们的客服不用那么多人了，不懂英语的不用学外语了，翻译可能失业了。 今天是人工智能大会，在座有很多的专家，在这个领域我可能是个外行，我是来自金融界，长期干银行的。银行是个非常传统的产业，但是,银行的危机感也是最强的。我记得上世纪90年代末到招行时，比尔•盖茨一句话对我触动很深，他说你们这些传统银行如果不改变的话，就是....
中国人工智能学会通讯——人工智能在各医学亚专科的发展现状及趋势 1.5 人工智能在各医学亚专科应用的局限性
1.5 人工智能在各医学亚专科应用的局限性 首先，就是数据量的问题。应用Deep Learning的方法训练学习，首先需要足够的数据量。在“Nature”撰文的斯坦福大学研究的算法能够取得90%以上的准确率，其原因，一方面是科学地选用了CNN的算法，另一方面则是有海量的数据作为支撑（超过以往公布数据集数据量的100倍）[8]。因此，数据量的缺乏是Deep Learning发展的主要阻力之一。在我....
中国人工智能学会通讯——战马袭心我懂你所感 1.2 行业应用 : 从视听体验到消费体验
1.2 行业应用 : 从视听体验到消费体验 我们从2014年开始研究生物传感技术与戏剧影视相结合的行业应用，到2016年已经独立研发出从硬件到软件，包括可视化界面的整套评测系统，并不断地优化算法。这两年，我们观察到全球范围内出现越来越多的同行者。 2016年1月，美国二十世纪福克斯集团联合硅谷的光波公司（Lightwave）利用生物传感技术，对电影《荒野猎人》进行观众体验评测，评测结果如图4所示....
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