机器学习和数据分析在金融和投资市场上的应用

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      1、人工智能数据分析、模式识别、自然语言处理和机器人流程自动化如何适新兴的金融科技趋势？

      2、人工智能技术如何影响金融业者、大型科技公司和金融科技初创公司的竞争格局？

      3、人工智能和机器学习对金融部门的公平性、可解释性、隐私性、稳健性和弹性提出了哪些新挑战？这些新的应用工具如何以及应该如何适应金融业的监管结构？

      传统的财务报告，如损益表、资产负债表、现金流量和方差分析已经不能不能帮助金融从业者进行关键指标的分析工作。当今的企业需要基于数据的财务分析来获得更深入的金融洞察力，从而将业务运营与长期价值联系起来，实时建模有效地分配资源。

      人工智能 (AI) 是一种强大的工具，已广泛应用于金融服务中。如果公司以足够重视及灵活使用，它将产生积极影响。
      在金融服务中使用人工智能，可以通过自动化提高效率和生产力；减少由心理或情绪因素引起的人为偏见和错误预判，提高金融决策。

      我们重点介绍了人工智能的应用，包括风险管理、资产管理中的 alpha 生成和管理、机器人和虚拟助手、承销、客户关系经理增强、欺诈检测和算法交易。在保险方面，我们着眼于核心支持实践和面向客户的活动。我们还解决了在招聘中使用人工智能的问题

      本课程介绍机器学习，特别强调金融应用。学习如何发现大型数据集中的模式以及如何进行预测。使用 Python 编程语言，获得实施机器学习算法并了解分类和回归的技能

• 机器学习简介，特别是在金融领域的应用

• 发现大型数据集中模式和进行预测的能力

• Excel内部程序语言或者使用 Python 编程语言实现机器学习算法的能力

      财务分析师负责评估组织的生存能力、稳定性和财务状况，利用财务报表以及领先的行业工具和技术。随着大数据的兴起，组织现在正在将数据驱动的分析作为识别相关财务趋势、准备洞察力和为财务经理总结信息的一种方式

      随着数字技术的不断发展，特别是企业中，我们可以发现潜在的解决方案——可以从非数字数据中强化财务核算及提高财务管理水平。

      该教授现任纽约大学教授，同时他还是一位高级风险领导者，并且拥有20多年的金融行业管理和发展策略行业经验。

      他成功创立了美国美国对冲基金Och-Ziff组织风险管理部门，在他的带领下，      Och-Ziff的资产管理规模和员工适量增加了五倍，实现了从私人企业到上市公司的转变，并管理了众多金融/商业发展策略以及新战略产品的开发工作。

      该教授具备将动态的、前沿的工作理念作为现阶段企业发展动力的来源，并且他善于将风险管理的重点，从防御性策略转变成决策性策略，并从中制定了战略和投资组合的构建机制。他率先将量化技术整合到基本投资风格中，预见了“量化”革命。最近，教授一直积极参与加深对人工智能在金融中的适当作用的理解。

      纽约大学成立于1831年，是全美最大的私立学校之一，地处宇宙繁华的中心，也是美国唯一一座号称“没有校园而把整个纽约城视为校园”的学校。

      作为美国TOP30的名校，纽约大学被列为25所“新常春藤”名校之一。纽约大学各个院系为学生们提供了全面的本科、研究生及专业学位的知识，在实践方面也拥有杰出优势，NYU为学生们专门设立了创业实验室，并与很多公司有直接合作项目，可以让学生有机会参与到实际工作中。