智能投研领域中的人工智能的落地应用

    智能投研作为人工智能在金融科技领域的的重要应用场景，由于受众专业、技术难度较高，目前在全球范围内仍属于成长初期，对其的探索和定义也较为分散和宽泛，目前尚无统一定义，比较常见的定义是：
　　"智能投研是在金融市场数据的基础支持上，通过深度学习、自然语言处理等人工智能方法，对于数据、事件、结论等信息进行自动化处理和分析，为金融机构的专业从业人员（如分析师、基金经理、投资人等）提供投研帮助，提高其工作效率和分析能力"。
　　对于金融机构来说，人工智能技术的介入，将使得传统投研的各个环节发生一定的优化和革新，解放大量基础的投研信息搜集类工作，而前期信息搜集的耗时性和不全面，也是传统投研中较为主要的缺陷。另外，通过结构化、模型化的处理方式，智能投研也提升了金融市场海量原始数据的效用和价值。
　　一、智能投研的功能定位
　　首要目标是提高投研效率，长远目标是带来投资收益的边际改善，但并非直接决策。
　　其次是成为投研人员更好的辅助工具，但并不能取代核心的投研工作。
　　二、人工智能在智能投研领域的核心技术应用
　　知识图谱：领域知识图谱辅助搭建金融投研语义网络，彰显场景理解深度。
　　机器学习：依靠数据红利，机器学习探索量化投资策略自开发自学习。
　　三、智能投研的主要应用模式
　　文本解析：通用型产品，提供基础的结构化信息支持。
　　智能搜索+智能问答：提高研究效率的两大主流工具。
　　智能投资管理：流程实现高效自动化，提高管理效率。
　　智能风险预警：通过知识图谱建立因子相关关系，发现风险前兆。