中科院罗平：人工智能在智能投行中的应用 | CCF-GAIR 2017

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7月8日，第二届ccf-gair全球人工智能与机器人峰会进入第二天的议程。当天下午，中国科学院计算技术研究所副研究员、微信人工智能首席科学顾问、博士生导师罗平为会议带来了题为“人工智能在智能投资银行中的应用”的分享会。

传统投资银行的现状罗平教授首先简要介绍了传统投资银行的工作内容和难点。他说，所谓的投资银行是金融的媒介，而资本需求者和投资者的媒介也是金融业中最难的工作。

投资银行的辛勤工作主要来自以下三个方面:

投资银行家需要接触大量金融文件

文件的质量很高，风险很高，而且有一个截止日期

目前，金融市场发展迅速，潜在的文献工作会越来越多。

为了解决传统投资银行领域的困境，罗平教授引入了一种金融文档智能处理技术，被形象地称为“熟练写作”。一般来说，“熟练和熟练的文本解释”的意思是以即时性、准确性和深度构建金融文件。

罗平教授称核心技术为text2tuple & text2equ，意思是自动提取元组和公式，生成清晰的数学表达式。非结构化和半结构化金融文档(公开或非公开)被分解成结构化数据，这些数据可以通过计算机进行搜索、比较和分析。这种结构化数据应用于金融文件的智能书写、智能合规、智能风险控制、智能审批和智能审计。

目前，罗平教授领导的团队已经基于这些核心技术开发并推出了金融文档处理工具autodoc和智能金融渠道平台neusalg。

将智能转化为计算罗平教授表示，人工智能技术在金融文件领域的初步成功与金融行业的语言特点密切相关。他总结了金融领域语言学的四个特点:

远程修改

过早省略

零基准

金融知识

从宏观上讲，听、说、读、写对人类来说是容易的，但像下棋这样的战略性工作却是困难的。对计算机来说，数学运算和检索很容易，但听、说、读和写却很难。alphago之所以能在围棋方面超越大多数人，是因为科学家已经将象棋变成了数学运算。

因此，弱人工智能的核心问题应该是如何将人类智能转化为计算。

具体发言请参见雷锋的后续深度报道。

雷锋。(公开号码:雷锋。相关阅读:

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