金融领域的AI
金融领域的AI指的是将人工智能（尤其是机器学习、大语言模型和自动化技术）应用于金融行业中的真实问题， 以提升效率、洞察力和合规性。
应用场景
投资研究与分析
- 使用大语言模型总结财报、分析师笔记或新闻内容
- 自动提取关键财务指标（如市盈率、EBITDA）
- 从PDF和投资者演示材料等非结构化数据中生成洞察
交易与资产管理
- 利用机器学习预测价格走势、优化投资组合、回测策略
- AI驱动的交易信号（如Twitter或Reddit的情绪、新闻影响评分）
- 通过AI代理进行实时市场监测
风险管理与合规
- 使用大语言模型自动执行内部政策或监管文档的合规检查
- 利用分类模型预测信用风险
财务预测与建模
- 使用深度学习改进传统财务预测模型（如收入、现金流预测）
- 结合结构化数据与非结构化文本（如CEO展望）以优化预测
客户与内部流程自动化
- 自动化重复性金融流程（如KYC开户、文档处理）
- 构建AI副驾辅助分析师、银行家或CFO工作
- 为客服或投资者关系创建智能聊天机器人
金融AI中常用工具
- Python + Pandas：用于数据处理与建模
- 大语言模型（如 GPT-4、Claude）：用于摘要生成、搜索和问答
- 向量数据库 + RAG：在金融数据集中构建文档搜索能力
- 时间序列模型：ARIMA、LSTM、Prophet等用于预测任务