2019年人工智能技术分析报告
人工智能财务分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术逐渐渗透到各个行业，为各行各业带来了前所未有的变革。
在财务管理领域，人工智能的应用也为财务分析提供了新的思路和方法。
本报告旨在探讨人工智能在财务分析中的应用，分析其优势、挑战以及未来发展趋势。
二、人工智能财务分析概述1. 定义人工智能财务分析是指利用人工智能技术，对财务数据进行处理、分析和挖掘，为企业提供决策支持的过程。
通过人工智能，可以实现对财务数据的快速、准确和全面的分析，提高财务管理的效率和水平。
2. 技术原理人工智能财务分析主要基于以下技术：（1）大数据技术：通过收集、整合和分析大量的财务数据，为人工智能提供丰富的数据资源。
（2）机器学习技术：通过训练模型，使计算机具备自主学习和预测能力。
（3）自然语言处理技术：将自然语言转化为计算机可理解的语言，实现财务信息的自动提取和分析。
（4）深度学习技术：通过多层神经网络，对财务数据进行深度挖掘，发现隐藏的模式和规律。
三、人工智能财务分析的优势1. 提高分析效率人工智能可以快速处理海量数据，实现自动化分析，提高财务分析的效率。
2. 降低人力成本人工智能可以替代部分传统的人工操作，降低人力成本。
3. 提高分析准确性人工智能通过对数据的深度挖掘，可以更准确地识别和预测财务风险，为决策提供有力支持。
4. 优化资源配置人工智能可以分析企业财务状况，为企业提供资源配置优化方案，提高资源利用效率。
5. 提升决策水平人工智能可以为管理层提供全面、准确的财务分析报告，有助于提高决策水平。
四、人工智能财务分析的挑战1. 数据质量人工智能分析的基础是高质量的数据，而现实中，财务数据的质量参差不齐，可能影响分析结果。
2. 技术门槛人工智能财务分析需要具备相关技术知识，对普通财务人员来说，掌握这些技术存在一定难度。
3. 道德风险人工智能在财务分析中的应用可能引发道德风险，如数据泄露、滥用等。
4. 法规限制人工智能财务分析涉及个人和企业财务信息，需要遵守相关法律法规，以确保信息安全。
新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告
新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告一、产生背景目前，人工智能已成为国家重要战略，也是我国供给侧改革的创新引擎。
党的十九大报告提出，要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
人工智能已连续三年被写入政府工作报告。
加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业和人才供给，满足全球新一轮科技革命和产业变革趋势下人工智能人才需求，进而服务于科教兴国、创新驱动和人才强国等国家战略，已成为我国经济发展的重要支撑。
近三年来，国务院、国家发展改革委、工业和信息化部等多次颁布《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》等战略性和指导性文件共同推动人工智能的发展。
《三年行动计划》提出，五个保障措施之一就是要加快人才培养，即要“吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长，支持加强人工智能相关学科专业建设，引导培养产业发展急需的技能型人才。
”由此可见，我国政府高度重视人工智能发展，将新一代人工智能技术的产业化和集成应用作为发展重点。
同时，也强调培养人工智能技能型人才的重要性。
二、职业定义人工智能工程技术人员定义：从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。
人工智能工程技术人员主要工作任务：1.分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；2.研究、开发、应用人工智能指令、算法；3.规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片；4.研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术；5.设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统；6.设计、开发人工智能系统解决方案。
三、当前就业人群分析（一）人工智能企业总量与分布状况人工智能企业可划分为基础层、技术层和应用层。
基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主；技术层以计算机视觉、智能语言、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。
年人工智能医疗行业年终总结AI辅助诊断与智能医疗设备的应用
年人工智能医疗行业年终总结AI辅助诊断与智能医疗设备的应用2019年人工智能医疗行业年终总结：AI辅助诊断与智能医疗设备的应用随着科技的迅猛发展，人工智能技术在医疗领域发挥越来越重要的作用。
2019年，AI辅助诊断与智能医疗设备在医疗行业中得到了广泛的应用和探索。
本文将对2019年人工智能医疗行业的发展进行年终总结，并重点介绍AI辅助诊断和智能医疗设备的应用情况。
一、AI辅助诊断的应用1. 图像识别技术的发展人工智能在医疗图像识别方面的应用成果丰硕。
2019年，随着深度学习等技术的发展，AI在医学影像识别上取得了重大进展。
比如，AI 在乳腺癌、肺癌、糖尿病视网膜病变等疾病的图像分析和诊断中发挥着关键作用。
它可以帮助医生快速准确地分析大量的医学影像，为疾病的早期预警和诊断提供有效的辅助手段。
2. 医学知识图谱的应用AI技术的另一个重要应用是医学知识图谱的构建和应用。
通过整合大量的医学文献和疾病数据库，构建出全面、准确、可靠的医学知识图谱，可以让医生在诊断和治疗过程中更加科学、高效。
医学知识图谱可以帮助医生迅速获取相关疾病的最新研究成果和治疗方案，提供精准的参考意见，提升诊疗水平。
3. 个性化医疗辅助系统的发展个性化医疗是人工智能医疗的一个重要方向。
通过对个体的基因组数据、临床数据等多种信息的分析，结合机器学习和数据挖掘等技术，可以为患者提供个性化的治疗方案和医疗建议。
2019年，个性化医疗辅助系统在癌症治疗、心血管疾病管理等领域得到广泛应用。
它可以根据患者的具体情况，提供个性化的用药方案和治疗方案，提高治疗效果和生活质量。
二、智能医疗设备的应用1. 远程医疗设备的发展远程医疗设备是一种可以将医疗服务延伸到远程地区的技术手段。
2019年，在人工智能技术的支持下，远程医疗设备得到了更广泛的应用。
通过远程医疗设备，患者可以在没有去医院的情况下就能得到专业的医疗服务。
远程医疗设备的应用有效解决了部分地区医疗资源不足的问题，提高了基层医疗的水平和效率。
人工智能技术应用可行性分析报告
人工智能技术应用可行性分析报告一、引言近年来，人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛，其已经成为推动社会发展的重要动力。
本报告旨在对人工智能技术的应用可行性进行深入分析，为相关领域的决策制定提供参考依据。
二、人工智能技术概述人工智能技术是一种通过模拟人类智能过程，使机器能够像人一样思考、学习、解决问题的技术。
其包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域，能够为人类提供更加智能化的服务和应用。
三、人工智能技术应用现状目前，人工智能技术已经广泛应用于各个领域，比如金融、医疗、工业制造等。
在金融领域，人工智能可用于风险评估、交易预测等方面，极大提高了金融机构的效率和准确性。
在医疗领域，人工智能技术可用于医疗影像诊断、疾病预测等，为医生提供更准确的辅助诊断。
在工业制造领域，人工智能技术可用于设备预测性维护、智能工厂等，提高了生产效率和产品质量。
四、人工智能技术应用可行性分析1. 技术可靠性分析人工智能技术在算法、数据等方面已经取得了长足的进步，技术可靠性较高。
同时，人工智能技术在实际应用中也不断得到验证和完善，能够满足各种需求。
2. 经济效益分析人工智能技术在提高效率、降低成本等方面有明显的经济效益。
虽然初期投入相对较大，但从长期看，可以带来更多的盈利和增长。
3. 法律风险分析人工智能技术应用过程中可能存在数据隐私泄露、道德伦理等问题，需要加强相关法律法规的约束和监管，避免出现风险事件。
4. 社会影响分析人工智能技术的应用会对就业、教育等方面产生影响，需要适应社会发展的需求，促进技术与人类和谐发展。
五、结论综合以上分析，人工智能技术的应用在可行性上具备一定的优势和潜力，能够为各个领域带来更高效、更智能的解决方案。
然而，也需要注意技术风险和社会责任等方面，不断完善配套政策和管理措施，实现人工智能技术的可持续发展。
六、参考文献1. 张三.（2018）. 人工智能技术在金融领域的应用研究[J]. 金融科技，(2): 35-42.2. 李四.（2019）. 人工智能技术在医疗影像诊断中的探索[J]. 医学前沿，(4): 67-74.3. 王五.（2020）. 人工智能技术在智能制造中的应用分析[J]. 工业技术，(6): 102-110.。
中国近三年数据分析报告(3篇)
第1篇摘要：本报告基于对中国近三年（2019-2021年）的经济、社会、科技等领域的数据分析，旨在全面展现中国在这段时间内的发展态势和趋势。
报告将从宏观经济、科技创新、产业发展、社会民生等多个维度进行分析，为政策制定者和企业决策提供数据支持。
一、宏观经济1. 经济增长2019-2021年，中国经济总体保持稳定增长，GDP增长率分别为6.1%、2.3%和8.4%。
尽管受到新冠疫情的影响，但中国经济展现出强大的韧性和恢复力。
2. 产业结构调整产业结构持续优化，第三产业增加值占比逐年提高，2019年达到53.9%，2021年达到54.5%。
服务业成为经济增长的主要驱动力。
3. 对外贸易对外贸易稳定增长，2019年进出口总额为31.54万亿元，同比增长3.4%。
2020年，尽管受到疫情影响，进出口总额仍达到31.16万亿元，同比增长1.9%。
2021年，进出口总额达到32.16万亿元，同比增长21.4%。
二、科技创新1. 研发投入中国研发投入持续增长，2019年研发投入为2.19万亿元，同比增长10.3%。
2020年，研发投入达到2.44万亿元，同比增长10.3%。
2021年，研发投入达到2.79万亿元，同比增长15.5%。
2. 高新技术产业发展高新技术产业快速发展，2021年高新技术产业增加值达到7.49万亿元，同比增长10.9%。
其中，电子信息制造业、生物医药产业、新材料产业等增长迅速。
3. 重大科技成果在人工智能、5G通信、新能源等领域取得了一系列重大科技成果。
例如，我国自主研发的“天问一号”探测器成功着陆火星，成为世界上第二个实现火星着陆的国家。
三、产业发展1. 互联网产业互联网产业保持高速增长，2021年互联网和相关服务业务收入达到1.35万亿元，同比增长20.9%。
电商、在线教育、远程办公等成为新的增长点。
2. 新能源汽车产业新能源汽车产业快速发展，2021年新能源汽车销量达到352万辆，同比增长157.5%。
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告本报告旨在探讨中国人工智能应用行业在未来五年（2019-2024年）的发展趋势以及产业投资空间。
随着科技的发展，人工智能已成为一个增长迅速的行业。
在过去十年里，中国已经成为世界人工智能市场增长最快的国家之一。
未来五年，随着政策支持和技术变化的发展，中国的人工智能应用行业将面临更大的机遇和挑战。
一、发展趋势1.智能制造：智能制造是人工智能应用的重要领域之一。
未来五年，中国制造业将逐步实现智能化，并将在工业控制、全面协调和生产维护等方面有大幅提升。
2.自动驾驶：自动驾驶汽车将成为人工智能应用的新热点。
未来五年，智能汽车的普及程度将不断提高，自动驾驶汽车将逐渐成为主流汽车。
3.医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用前景非常广阔。
未来五年，人工智能将在医疗影像诊断、辅助医生判断、体检分析等各个方面有广泛应用。
4.金融科技：金融科技是人工智能应用的另一个重要领域。
未来五年，大数据和区块链技术的发展将为金融科技带来更多的机遇和挑战。
二、投资空间1.支持政策：政府已经开始加强对人工智能行业的支持。
未来五年，政府政策将成为人工智能应用行业发展的重要驱动力。
2.投资机会：人工智能应用行业已经吸引了众多投资者的关注。
未来五年，投资者将继续关注人工智能应用行业，寻找更多的投资机会。
3.企业布局：目前，国内外众多企业都在积极布局人工智能应用行业。
未来五年，企业将成为人工智能应用行业的重要力量。
4.人才支持：人工智能应用行业需要大量的高素质人才。
未来五年，人才的供给将成为人工智能应用行业发展的重要问题。
三、结论综上所述，未来五年中国的人工智能应用行业发展将面临较大机遇和挑战。
政府支持政策、投资机会、企业布局以及人才支持等方面的改变将成为推动人工智能应用行业发展的重要力量。
作为投资人，应该密切关注这个行业，并选择优秀的企业进行投资。
本报告将列出人工智能应用行业相关数据并进行分析，以便更好地了解中国人工智能应用行业的发展现状。
技术人员年终工作总结报告：用人工智能技术打造高效生产线
技术人员年终工作总结报告：用人工智能技术打造高效生产线技术人员年终工作总结报告：用人工智能技术打造高效生产线尊敬的领导和同事们：在过去一年里，我和我的团队一直致力于将人工智能技术应用于生产线上，以打造更高效、更稳定的制造过程。
在2019年，我们成功地开发了一套基于人工智能的质量检测系统，并将其成功应用于我们公司的生产线上。
经过不断优化和改进，该系统终于在2023年得到充分的验证和使用，并取得了显著的效果。
一、使用情况自2023年初系统上线以来，该质量检测系统已经被生产线所有领域的工人广泛使用。
在实际使用中，经过调试和优化，系统检测的准确性、效率和稳定性已经得到了进一步提高。
二、系统的优点1.精准率高：使用人工智能技术的质量检测系统对产品的检测准确率可以达到96%以上，从而大大减少了人工质量检测的不确定性和偏差性。
2.效率高：采用智能算法提升检测速度，速度比传统的质量检测方法快了数倍。
3.稳定性高：系统一旦上线以后，它能够更好的稳定运行，有效的避免人为失误给质量监测带来的影响。
三、系统运行的效果1.生产效率提升：质量检测系统在实际生产中的效果显著，特别是在提高生产效率方面。
根据统计，使用该系统后，我们公司整体生产效率提升了10%，优秀率也相应的提高了10%。
2.降低成本：在过去一年里，我们公司的人工费用比较少，通过使用自动检测系统可以省下一大笔人工费用，减少人力投入。
3.带动公司的数字化转型：在2023年，社会经济的发展方向趋势是以数字化技术为核心，我们公司也在这个大环境下更加积极推进智能制造及数字化转型。
质量检测系统的成功应用，促进了我们公司在数字化转型方面达到了很好的效果。
四、总结人工智能技术是未来数字化技术的核心之一，而在我们企业的生产管理和生产效率提高方面也起到了良好的作用。
我们期望在质量检测系统上的应用能够给企业带来更加显著的贡献，为数字化转型的推进作出更多的贡献。
2019年中美人工智能产业分析报告
2019年中美⼈⼯智能产业分析报告2019年中美⼈⼯智能产业分析报告2019年8⽉⽬录⼀、⾛进⼈⼯智能新时代 (6)1、⼈⼯智能是什么 (6)2、中美两国引领全球⼈⼯智能发展 (8)⼆、多⾓度对⽐中美⼈⼯智能投资 (11)1、看规模，中国⼈⼯智能投资额已超过美国 (11)2、看轮次，中国⼈⼯智能投融资更偏早期 (12)3、看投向，中国重应⽤层⽽美国重基础层 (13)三、⼈⼯智能带来新机会，中国有望从AI芯⽚突围 (18)1、⼈⼯智能的发展加速芯⽚专⽤化进程 (18)2、⾼端⼈才缺乏是中美AI芯⽚领域投资差异的最⼤原因 (21)（1）美国在芯⽚领域起步早，巨头众多，培养并积累了丰富的⼈才 (21)（2）美国芯⽚和互联⽹巨头众多，为资本退出提供更多选择 (22)（3）美国芯⽚产业链齐全，产业布局完整 (24)3、换道超车，中国在AI芯⽚上可以有所作为 (25)（1）AI芯⽚处于发展早期，竞争格局未定 (25)（2）边缘AI芯⽚领域，⼴阔的应⽤场景为中国提供巨⼤机会 (28)（3）芯⽚⾃主可控呼声⾼涨，政策为芯⽚研发保驾护航 (28)四、深⼊落地，计算机视觉仍有⼴阔的应⽤场景 (30)1、计算机视觉是中国⼈⼯智能市场的最⼤组成部分 (30)2、多重因素促成中美计算机视觉领域投资差异 (33)（1）安防千亿市场成为拉动中国计算机视觉发展的最⼤需求 (33)（2）我国计算机视觉技术领先，在数据⽅⾯占有优势 (35)（3）中国消费者对新技术接受度更⾼ (36)3、对⽐美国，看好中国计算机视觉应⽤领域进⼀步拓宽 (37)（1）新零售 (38)（2）医疗影像 (38)（3）保险⾏业 (39)（4）⼯业制造 (39)五、主要风险 (40)1、⼈⼯智能芯⽚研发不及预期 (40)2、计算机视觉技术发展不及预期 (40)中美两国引领全球⼈⼯智能发展。
得益于中国较好的互联⽹及信息技术产业底蕴以及国家、社会的⾼度重视，中国在⼈⼯智能⽅⾯发展迅猛。
2019年人工智能中国专利技术分析报告-2019.12-73页
国家工业信息安全发展研究中心 2019 年 12 月
前言
新一轮科技革命和产业变革正在萌发，在移动互联网、大数据、 超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能发展 进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。作为引领新一 轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能具有溢出带动性很强 的“头雁”效应。世界发达国家均将人工智能上升为国家战略，纷纷 出台相关计划，力图在新一轮国际科技竞争中抢占产业技术制高点。 近二十年来，全球各大企业、大学、研究机构等纷纷加快人工智能技 术研发脚步，全球人工智能专利申请量成快速上升趋势，IBM、微软、 三星等国外企业均积极在人工智能领域进行专利布局。
11人工智能概述12人工智能发展历程13人工智能发展意义14中国快速布局人工智能专利发展15本报告人工智能专利技术分类说明1021人工智能专利技术领域分布1022专利申请量趋势分析1123主要一级技术分支申请量比例1124人工智能申请人专利申请数量排名1225国外来华申请人状况分析1531深度学习技术15311深度学习技术领域专利申请量年度变化趋势15312专利申请量排名16313国内排名前十位的申请人申请量趋势16314深度学习技术各年度重点分支技术趋势17315深度学习技术重点申请人重点分支技术布局18316专利有效性分析19317技术路线演进2032语音识别22321语音识别领域专利申请量年度变化趋势22322专利申请量排名23323国内排名前十位的申请人申请量趋势24324语音识别各年度重点分支技术趋势25325语音识别重点申请人重点分支技术布局26326专利有效性分析27327技术路线演进2733自然语言处理30331自然语言处理技术专利申请量年度变化趋势30332专利申请量排名31333国内排名前十位的申请人申请量趋势32334自然语言处理技术各年度重点分支技术趋势33335自然语言处理技术重点申请人重点分支技术布局34336专利有效性分析337技术路线演进3534计算机视觉技术37341计算机视觉技术领域专利申请量年度变化趋势37342专利申请量排名38343国内排名前十位的申请人申请量趋势39344计算机视觉技术各年度重点分支技术趋势40345计算机视觉技术重点申请人重点分支技术布局41346专利有效性分析42347技术路线演进4235智能驾驶技术45351智能驾驶技术领域专利申请量年度变化趋势45352专利申请量排名45353国内排名前十位的申请人申请量趋势46354智能驾驶技术各年度重点分支技术趋势47355智能驾驶技术重点申请人重点分支技术布局48356专利有效性分析49357技术路线演进5036云计算技术52361云计算技术领域专利申请量年度变化趋势52362专利申请量排名52363国内排名前十位的申请人申请量趋势53364云计算技术各年度重点分支技术趋势54365云计算技术重点申请人重点分支技术布局55366云计算技术专利有效性56367技术路线演进5737智能机器人技术59371智能机器人技术领域专利申请量年度变化趋势59372专利申请量排名60373国内排名前十位的申请人申请量趋势6
2019年人工智能研究报告：机器学习模型在因子选股上的比较分析
2019年人工智能研究报告：机器学习模型在因子选股上的比较分析目录索引一、问题背景 (5)二、机器学习模型介绍 (5)2.1机器学习因子选股框架 (5)2.2多类别逻辑回归 (7)2.3支持向量机 (8)2.4随机森林 (10)2.5极限梯度提升树 (12)2.6深层神经网络 (13)2.7不同机器学习模型的特点分析 (14)三、选股策略描述 (15)3.1模型训练方法 (15)3.2机器学习训练平台和模型超参数 (16)3.3策略回测设置 (17)四、实证分析 (18)4.1机器学习模型预测性能比较 (18)4.2机器学习模型打分相关性分析 (20)4.3机器学习模型选股表现 (23)4.4机器学习模型的风格分析 (28)五、总结与展望 (30)图表索引图 1：机器学习选股框架 (6)图 2：MLR示意图 (7)图 3：SVM二分类示意图 (8)图 4：软间隔SVM二分类示意图 (9)图 5：SVM用于多分类问题示意图 (10)图 6：集成学习示意图 (11)图 7：Bagging和Boosting模型训练示意图 (11)图 8：RF示意图 (12)图 9：XGBoost模型求解示意图 (13)图 10：DNN示意图 (14)图 11：日频样本和半月频样本采样示意图 (15)图 12：模型滚动更新示意图 (16)图 13：时间分组交叉验证示意图 (17)图 14：日频样本模型与半月频样本模型测试集准确率对比 (19)图 15：日频样本模型与半月频样本模型训练时间对比 (20)图 16：日频样本模型IC序列 (21)图 17：日频机器学习模型选股表现（等权） (24)图 18：日频样本机器学习模型选股对冲收益（等权） (25)图 19：日频机器学习模型选股表现（行业中性） (26)图 20：日频样本机器学习模型选股对冲收益（行业中性） (27)图 21：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性雷达图（日频样本） (29)图 22：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性雷达图（半月频样本） (30)表 1：日频样本模型测试集预测准确率 (18)表 2：半月频样本模型测试集预测准确率 (19)表 3：机器学习模型IC (20)表 4：日频样本机器学习模型打分相关性 (21)表 5：半月频样本机器学习模型打分相关性 (22)表 6：日频样本机器学习模型IC相关性 (22)表 7：半月频样本机器学习模型IC相关性 (22)表 8：不同机器学习模型等权选股策略对冲表现（日频样本） (23)表 9：不同机器学习模型等权选股策略分年度对冲收益（日频样本） (25)表 10：不同机器学习模型行业中性选股策略对冲表现（日频样本） (25)表 11：不同机器学习模型行业中性选股策略分年度对冲收益（日频样本） (27)表 12：机器学习模型选股性能比较（等权组合） (28)表 13：机器学习模型选股性能比较（行业中性组合） (28)表 14：风格因子列表 (28)表 15：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性（日频样本） (29)表16：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性（半月频样本） (30)。
人工智能在金融领域的应用数据报告
人工智能在金融领域的应用数据报告人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种新兴技术，不仅在各个领域都有着广泛的应用，而且在金融行业尤其如此。
随着数据量的迅速增长，人工智能技术在金融领域的应用呈现出爆发式增长的趋势。
本报告将通过详细的数据分析和案例研究，探讨人工智能在金融行业的应用情况。
一、大数据分析金融行业是一个数据密集型行业，每天都会产生大量的交易数据、客户数据、市场数据等。
借助人工智能技术，金融机构可以更高效地处理和分析这些海量数据，从而更好地为客户提供个性化的金融服务。
根据统计数据显示，2019年，全球金融行业使用人工智能的支出预计达到250亿美元，预计到2025年这一数字将达到800亿美元。
二、智能客服随着金融科技的快速发展，智能客服在金融领域得到了广泛应用。
通过使用自然语言处理和机器学习等人工智能技术，金融机构可以为客户提供24小时不间断的在线咨询与服务，大大提升了客户满意度。
根据调查数据显示，使用智能客服技术后，金融机构的客户满意度提升了20%以上。
三、风险管理与欺诈检测金融业务涉及到大量的风险，如信用风险、市场风险等。
通过应用人工智能技术，金融机构可以更好地预测和管理这些风险。
人工智能技术可以通过分析客户的信用记录、行为模式等信息，实现智能化的风险评估，并及时发现可疑交易与欺诈行为。
根据研究数据显示，人工智能在风险管理与欺诈检测方面的应用，使金融机构的损失降低了30%以上。
四、投资决策人工智能技术在投资决策方面的应用，也成为了金融行业的一大亮点。
通过机器学习算法和大数据分析，人工智能可以帮助投资者进行有效的投资组合优化，并提供个性化的投资建议。
根据研究数据显示，采用人工智能技术的投资组合，与传统组合相比，获得了更高的投资收益。
总结：人工智能技术在金融领域的应用正日益广泛，涵盖了大数据分析、智能客服、风险管理与欺诈检测以及投资决策等多个方面。
随着技术的不断进步和应用场景的不断扩大，人工智能将进一步推动金融行业的创新与发展。
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2019年人工智能技术分析报告正文目录本文研究导读 (4)时序交叉验证的改进 (5)K 折和时序交叉验证 (5)改进思路1——更合理的基线模型 (6)改进思路2——更精细的切分方法 (7)方法 (8)人工智能选股模型测试流程 (8)单因子测试 (10)回归法和IC 值分析法 (10)分层回测法 (10)结果 (11)最优超参数 (11)模型性能 (12)单因子测试 (13)构建策略组合及回测分析 (15)总结和讨论 (18)附录：分组时序交叉验证的代码实现 (19)修改model_selection 包的_split.py (19)修改model_selection 包的__init__.py (20)主函数中调用GroupTimeSeriesSplit 类 (21)图表目录图表1：K 折交叉验证示意图（K=5） (5)图表2：时序交叉验证示意图（折数=5） (5)图表3：新基线模型1：训练集折半的K 折交叉验证示意图（K=5） (6)图表4：新基线模型2：乱序递进式交叉验证示意图（折数=5） (6)图表5：分组时序交叉验证示意图（折数=5） (7)图表6：新基线模型3：乱序分组递进式交叉验证示意图（折数=5） (7)图表7：本文测试的六种交叉验证方法汇总 (7)图表8：人工智能选股模型测试流程示意图 (8)图表9：年度滚动训练示意图 (8)图表10：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (9)图表11：选股模型超参数和调参范围 (10)图表12：模型历年滚动训练最优超参数 (11)图表13：六种交叉验证方法模型性能对比（回测期20110131~20190131） (12)图表14：逻辑回归各交叉验证相对K 折AUC 之差的逐月累积值 (12)图表15：XGBoost 各交叉验证相对K 折AUC 之差的逐月累积值 (12)图表16：六种交叉验证方法单因子回归法和IC 值分析结果对比（回测期20110131~20190131） (13)图表17：逻辑回归各交叉验证相对K 折因子收益率之差的逐月累积值 (14)图表18：XGBoost 各交叉验证相对K 折因子收益率之差的逐月累积值 (14)图表19：逻辑回归各交叉验证相对K 折RankIC 之差的逐月累积值 (14)图表20：XGBoost 各交叉验证相对K 折RankIC 之差的逐月累积值 (14)图表21：六种交叉验证方法单因子分层回测结果对比（回测期20110131~20190131）. (15)图表22：六种交叉验证方法单因子分层回测TOP 组合详细绩效分析（回测期20110131~20190131） (15)图表23：基于六种交叉验证方法构建全A 选股策略回测指标对比（逻辑回归为基学习器，回测期20110131~20190131） (16)图表24：基于六种交叉验证方法构建全A 选股策略回测指标对比（XGBoost 为基学习器，回测期20110131~20190131） (17)图表25：model_selection 包的_split.py 中新增GroupTimeSeriesSplit 类 (19)图表26：model_selection 包的__init__.py 中新增GroupTimeSeriesSplit 类 (20)图表27：主函数中调用GroupTimeSeriesSplit 类 (21)本文研究导读如果将机器学习算法比作基金经理做投资决策的过程，那么交叉验证调参相当于设计一套制度选拔优秀的基金经理。
作为机器学习的顶层设计部分，交叉验证理应受到更多重视，然而因其过程相对细碎繁杂，技术含量看似不高，在以往的研究报告中没有得到足够重视。
随着对机器学习方法理解的逐渐深入，我们发现交叉验证调参环节作为“挑选算法的算法”，其重要性不亚于挑选算法本身。
本文围绕机器学习对抗对拟合的方法——时序交叉验证作进一步研究。
机器学习模型调参的传统方法是K 折交叉验证。
在华泰金工人工智能系列之十四《对抗过拟合：从时序交叉验证谈起》（20181128）一文中，我们证实了K 折交叉验证应用于时间序列数据存在模型过拟合的风险，而时序交叉验证能够降低过拟合程度。
借助时序交叉验证的机器学习选股策略能够获得更高并且更稳定的收益。
本文是对上篇报告的拾遗和改进，从以下两个角度进行探讨：1 . . 上篇报告的基线模型（baseline model）不合理，无法区分时序交叉验证带来的提升究竟来自“保留样本时序信息”还是“使用更少的样本”。
本文设置更合理的基线模型，提出“训练集折半的K 折交叉验证”和“乱序递进式交叉验证”两种方法供对照之用，希望厘清时序交叉验证带来提升的真实原因；2 上篇报告对训练集和验证集的切分不够精细，可能出现同一月份样本一部分属于训练集一部分属于验证集，违背了时序交叉验证的本意。
本文对基于Python 的机器学习库scikit-learn 的model_selection 包进行改造，提出新方法“分组时序交叉验证”，从而实现更精细的训练集和验证集切分。
本文针对上述两方面作深入研究，测试了包括时序交叉验证、分组时序交叉验证、四种基线模型在内的六种交叉验证方法，以模型性能和单因子测试表现作为评价依据。
结果显示，时序交叉验证表现优于新的基线模型，而新的基线模型表现略优于K 折交叉验证，表明时序交叉验证带来的提升主要源于时序信息的保留，小部分源于使用更少的样本。
同时，分组时序交叉验证表现略优于原始时序交叉验证，表明对训练集和验证集进行精细切分能够小幅提升模型表现。
时序交叉验证的改进关于模型调参和交叉验证的基本概念，本文不再赘述，感兴趣的读者请参考华泰金工人工 智能系列之十四《对抗过拟合：从时序交叉验证谈起》（20181128）。
本研究共测试六种交叉验证方法，分为三组：1 . “K 折交叉验证”和“时序交叉验证”是上篇报告测试比较的两种原始交叉验证方法。
其中前者为基线模型作对照之用，后者是上篇报告推荐使用的方法。
“训练集折半的 K 折交叉验证”和“乱序递进式交叉验证”是基于改进思路 1 提出的两种新的基线模型。
基线模型仍作对照之用，不是原始方法的提升，目的是探索时序 交叉验证带来提升的真实原因。
2. 3. “分组时序交叉验证”和“乱序分组递进式交叉验证”是基于改进思路 2 提出的两种新方法。
其中前者是本篇报告推荐使用的方法，后者是针对前者单独设计的新基线模 型。
下面我们将逐一介绍六种交叉验证方法。
K 折和时序交叉验证K 折交叉验证（k-fold cross-validation ）是最经典和最常用的交叉验证方法之一。
如图表1 所示，将全体样本等分为 K 份（通常需要事先随机打乱，K 在 3~20 之间），每次用其中 的 1 份作为验证集，其余 K-1 份作为训练集。
重复 K 次，直到所有部分都被验证过。
取 K 个验证集的平均正确率（或 F1 分数、AUC 、平方损失、对数损失等其它模型评价指标） 用以衡量该模型（或该组超参数）的整体表现。
时序交叉验证（time series cross-validation ）如图表 2 所示，适用于时间序列数据。
将保留时序信息的数据等分（或依据其它标准切分）成 K+1 份，第 i 次验证时取第 i+1 份作为 验证集，第 1 至 i 份作为训练集，重复 K 次。
同样取 K 个验证集的平均表现作为模型间比 较的依据。
K 折交叉验证广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等机器学习技术最为活跃的 领域。
K 折交叉验证的使用前提是样本服从独立同分布。
图像、语音、自然语言等领域的 数据通常满足独立同分布原则，而金融领域的时间序列数据往往存在较强的时序相关性。
理论上，K 折交叉验证不适用于时序数据；实际上，在金融领域 K 折交叉验证仍被大量地、 错误地使用。
图表1： K 折交叉验证示意图（K=5）图表2： 时序交叉验证示意图（折数=5）资料来源：XXX 市场研究部 资料来源：XXX 市场研究部在华泰金工人工智能系列之十四《对抗过拟合：从时序交叉验证谈起》（20181128）的研 究中，我们采用机器学习公共数据集以及全 A 选股数据集，比较 K 折和时序这两种交叉验 证方法的表现。
从实践结果来看，对于非时序数据，两种交叉验证方法表现接近。
对于时 序数据，相比于 K 折交叉验证，时序交叉验证在样本内数据集上的表现相对较差，但是在 测试集上表现更好，表现出更低的过拟合程度；时序交叉验证倾向于选择超参数“简单”略有体现，而在XGBoost 等复杂模型上体现更为明显。
借助时序交叉验证的机器学习选股策略能够获得更高并且更稳定的收益。
然而，上述研究存在不完美之处，以下试举两例说明，同时引申出两种改进思路。
改进思路1——更合理的基线模型上篇报告的第一处缺陷在于基线模型设置不合理。
我们希望证明“时序”优于“K 折”，因此将K 折交叉验证视为基线模型以作对照之用。
时序和K 折交叉验证的核心区别为以下两点，这两点也可视作时序交叉验证带来提升的可能原因：1 . . 时序交叉验证保留样本的时序信息（假设1）；2 时序交叉验证使用更少（接近一半）的样本（假设2）。
当我们采用K 折交叉验证作为基线模型时，我们并不能回答时序交叉验证展现出的优势主要源于以上哪一点。
事实上，存在一种极端的可能，即时序交叉验证的优势完全来源于使用更少样本（假设2），此时使用K 折交叉验证对一半样本进行训练和调参，就可能得到和时序交叉验证同样好的表现。
然而这和我们采用保留样本时序信息（假设1）的时序交叉验证的初衷相违背。
换言之，由于基线模型设置不合理，我们无法厘清时序交叉验证带来提升的真实原因。
针对上述缺陷，我们提出的第一个改进思路是设置更丰富的基线模型，包括采用“训练集折半的K 折交叉验证”，以及采用形式类似时序交叉验证但样本时序关系被破坏的“乱序递进式交叉验证”。
如果时序交叉验证仍优于新的基线模型，那么表明时序交叉验证带来提升确实源于时序信息的保留。
训练集折半的K 折交叉验证如图表3 所示。
在K 折交叉验证的基础上，保留验证集不变，每次随机取一半长度的原训练集作为新训练集。
该方法各次训练所使用的平均样本量和时序交叉验证基本相同。
如果该方法表现较好，接近于时序交叉验证，那么说明保留时序信息（假设1）不是时序交叉验证带来提升的主要原因；类似地，如果该方法表现较差，接近于K 折交叉验证，那么说明使用更少的样本（假设2）不是时序交叉验证带来提升的主要原因。
图表3：新基线模型1：训练集折半的K 折交叉验证示意图（K=5）图表4：新基线模型2：乱序递进式交叉验证示意图（折数=5）资料来源：XXX市场研究部资料来源：XXX市场研究部乱序递进式交叉验证如图表4 所示。