【编者按】当前，AI技术的核心优势在于处理海量数据、发现人类肉眼难以察觉的规律或模式，并通过不断地学习自我优化。以AI工具的文本生成功能为例，早先我们使用的AI工具生成的英文稿件尚且可读，但中文稿件的措辞却有些“夹生”，让母语为中文的人一看就能甄别出是机器人或外国人写的。然而，随着这几年的技术迭代，市面上的AI工具在处理中文稿件撰写方面已经优化了很多。那么，在金融领域，AI技术是如何赋能的呢？海量的财务数据、不可捉摸的市场情绪、突发的新闻事件……这些历史上经常困扰业内人士的痛点，在AI赋能的情况下是否大有改善呢？今天，就让我们一起来聊聊AI是如何为投资理财赋能的，以及具体有哪些使用场景。

AI是如何赋能投资理财的？

一、数据的挖掘和分析

在金融行业中，数据分析是必不可少的。巴菲特曾说：“只有你愿意花时间学习如何分析财务报表，你才能够独立地选择投资目标。”然而，难题来了。金融机构可以聘请统计学、数学专业的高才生，甚至专门成立研究部门来处理这些数据。那么，我们个人投资者怎么办？尤其是非金融专业的个人投资者，该如何自己选择投资标的呢？在过去，没有AI的时候，我们常常靠听消息、靠熟人推荐来做出不是太靠谱的投资决策。

现在，AI来了！AI能够快速批量处理上市公司财报、宏观经济数据、市场交易数据，甚至是新闻舆情监控、社交媒体情绪等非结构化数据。它能够在短时间内对海量信息进行解读，为我们的投资决策提供有力的参考。

二、模式识别与预测

在投资理财过程中，我们分析的是过去，但投资的却是未来，因此识别趋势是必修课。股市有句老话：“三年不开张，开张吃三年。”为什么会“三年不开张”呢？难道熊市里没有股票会涨吗？多数情况下，是因为我们肉眼凡胎只能识别大级别的趋势，而其中的小趋势、小行情，尤其是放在个股中，我们很难感知到。做波浪理论的投资者肯定深有体会：上升五浪、下跌三浪在大级别中一眼就能看出来，但中间的“浪中浪”才是真正地考验技术分析能力，更别说还有“延长浪”“失败浪”，这些情况真的是仁者见仁、智者见智。

现在，AI技术通过机器学习算法，可以分析过往几十年全市场的历史走势、价格波动等，在历史数据中提炼规律和模式，从而更容易识别市场趋势，并对未来走势进行概率性预测。

三、优化与自动化

我们从业人员经常规劝投资者“不要把鸡蛋放在一个篮子里”，但有没有想过，为什么投资者总是钟情于一类很相似的产品呢？原因在于人的精力是有限的。在金融机构，我们可以细分研究领域，比如科技线、消费线、军工线等，每条研究线还配备众多研究员和分析师。然而，个人投资者往往没有这样的精力和资源。因此，个人投资者钟情于一类很相似的产品，甚至“梭哈”一个标的，这种投资方式在一定程度上可以减少决策的复杂性和心理负担。但这种行为可能导致投资组合过于集中，从而增加风险。

现在，AI技术为这一问题提供了新的解决方案。AI拥有充沛的学习和分析能力，可以基于预设的投资目标自动优化投资组合，并且能够7×24小时不间断地寻找全市场的交易机会，为投资者提供参考策略。

四、降低门槛与个性化

前几年，量化交易的参与者中个人投资者较少。提到量化交易，人们往往首先想到的是基金公司和证券公司，因为参与量化交易的门槛实在太高了。在2亿多个人投资者中，有多少人擅长写代码、建模型呢？通常情况下，擅长写代码的人不懂金融，而懂金融的人又不会写代码。那些既懂金融又擅长写代码、建模型的人，大多集中在基金公司、证券公司这些金融机构里。

现在，AI类的投资咨询产品改变了这一局面。这些产品能够将复杂的金融知识和投资策略封装成易于理解的投资建议，或者提供简单易用的工具。同时，它们还能根据投资者的个人风险偏好和投资风格，提供个性化的服务。

AI在投资理财领域中的主要应用场景

AI在投资理财领域中的主要应用场景

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