智能股票时代

Ⅰ 智能时代带来的好处和弊端

智能时代其实就是产品渐渐有了思考的能力
对有思考能力的产品进行交流当然是好的，因为他会无偿并提供最好的服务，有个免费并且专业的机器人供差遣当然是好的。生活和工作都能达到事半功倍的效果。
但是如果技术越来越发达，智能产品真的跟人一样开始创新了，那必然会带来更多的麻烦。
所以说：福兮祸所依，祸兮福所依。随遇而安就好

Ⅱ 读《智能时代》前两章有感

偶得吴军老师的《智能时代》一书，阅读该书前两章，感觉受益匪浅，尤其是通过对第二章“大数据与机器智能”的阅读，才使我对人工智能的历史有了一个大致的了解，现将感想倾诸于下。

一、“数据”概述

虽然我对人工智能的具体情况尚不了解，但大致知道现阶段的人工智能需要以大数据为基础，而《智能时代》第一章即详细介绍了数据的相关问题。

首先，“在计算机出现之前，一般书籍上的文字内容并不被看成数据，”而今天，不止书籍上的文字内容，连我们的活动，我们每天的言谈举止，喜爱偏好等，都已被看成是某种数据。

在人类社会早期，我们通过观察现象，总结数据，再从数据中提取出有用的信息，并在信息的基础上形成知识（知识具有系统性），从而指导我们的行为。我们使用数据的标准流程如下：

而在过去数据的作用之所以不被重视，“这里面有两个原因，首先是由于过去数据量不足，积累大量的数据所需要的时间太长，以至于在较短的时间里它的作用不明显。其次，数据和所想获得的信息之间的联系通常是间接的，它要通过不同数据之间的相关性才能体现出来。”而这种相关性也有待人们的发掘，吴军老师举了王进喜照片与日本投标之间的关联、谷歌用户对某节目的搜索量和该节目收视率之间的关联以及搜索趋势和流感疫情之间的关联等来说明相关性的重要。

而关于第一个原因，“在互联网出现之前，获得大量的具有代表性的数据其实并非一件容易事，在误差允许的范围内做些统计当然没有问题，但只有在很少的情况下能够单纯依靠数据来解决复杂的问题。因此在20世纪90年代之前，整个社会对数据并不是很看重。”

数据的相关性还要透过建立合适的数学模型来更好的加以利用，“要建立数学模型就要解决两个问题，首先是采用什么样的模型，其次是模型的参数是多少。”“……如果一开始模型选得不好，那么以后修修补补就很困难。因此，在过去，无论在理论上还是工程上，大家都把主要的精力放在寻找模型上。”

“有了模型之后，第二步就是要找到模型的参数，以便让模型至少和以前观察到的数据相吻合。这一点在过去的被重视程度远不如找模型。但是今天他又有了一个比较时髦而高深的词——机器学习。”（程按：既输入数据，不断调整模型，这和今天机器学习的方法类似）

“回到数学模型上，其实只要数据量足够，就可以用若干个简单的模型取代一个复杂的模型。这种方法被称为数据驱动方法，因为它是先有大量的数据，而不是预设的模型，然后用很多简单的模型去契合数据（Fit Data）。虽然这种数据驱动方法在数据量不足时找到的一组模型可能和真实的模型存在一定的偏差，但是在误差允许的范围内，单从结果上看和精确的模型是等效的，这在数学上是有根据的。从原理上讲，这类似于前面提到的切比雪夫大数定律。

当然，数据驱动方法要想成功，除了数据量大之外，还要有一个前提，那就是样本必须非常具有代表性，这在任何统计学教科书里的一句话，但是在现实生活中要做到是非常难的。……”

二、大数据和机器智能

“在2000年以后，由于互联网特别是后来移动互联网的出现，数据量不仅剧增，而且开始相互关联，出现了大数据的概念，在2000 年以后，由于互联网特别是后来移动互联网的出现，科学家和工程师们发现，采用大数据的方法能够使计算机的智能水平产生飞跃，这样在很多领域计算机将获得比人类智能更高的智能。可以说我们正在经历一场由大数据带来的技术革命，其最典型的特征就是计算机智能水平的提高，因此我们不妨把这场革命称为智能革命。当计算机的智能水平赶上甚至超过人类时，我们的社会就要发生天翻地覆的变化，这才是大数据的可怕之处。

那么为什么大数据会最终导致这样的结果，大数据和机器智能是什么关系呢？要说清楚这一一点，首先要说明什么是机器智能。”

“1946年，第一台电子计算机ENIAC诞生，这使得人类重新开始考虑机器能否有智能的问题。”

“真正科学地定义什么是机器智能的还是电子计算机的奠基人阿兰·图灵博士。1950年，图灵在《思想》杂志上发表了一篇题为《计算的机器和智能》的论文。在论文中，图灵既没有讲计算机怎样才能获得智能，也没有提出什么解决复杂问题的智能方法，而只是提出了一种验证机器有无智能的判别方法。”既让一个裁判坐在墓前和幕后的“人”交流，幕后是一台机器和一个人，如果裁判无法判断出与自己交流的是人还是机器，那么就说明这台机器拥有了和人同等的智能。

“这种方法被后人称为图灵测试（Turing Test）。计算机科学家们认为，如果计算机实现了下面几件事情中的一件，就可以认为它有图灵所说的那种智能:

1.语音识别

2.机器翻译

3文本的自动摘要或者写作

4.战胜人类的国际象棋冠军

5.自动回答问题

今天，计算机已经做到了上述这几件事情，有些时候还超额完成了任务，比如在下棋方面，不仅战胜了国际象棋的世界冠军，而且还战胜了围棋的世界冠军，后者的难度比前者高出6～8个数量级。当然，人类走到这一步并非一帆风顺，而是先走了十几年的弯路。”

鸟飞派:人工智能1.0

“据记载，1956年的夏天，香农和一群年轻的学者在达特茅斯学院召开了一次头脑风暴式的研讨会。……事实上，这是一次头脑风暴式的讨论会。这10位年轻的学者讨论的是当时计算机科学尚未解决，甚至尚未开展研究的问题，包括人工智能、自然语言处理和神经网络等。人工智能这个说法便是在这次会议上提出的。”

“人工智能这个名词严格地讲在今天有两个定义，第一个是泛指机器智能，也就是任何可以让计算机通过图灵测试的方法，包括我们在本书中要经常讲的数据驱动方法。第二个是狭义上的概念，即20世纪五六十年代特定的研究机器智能的方法。今天，几乎所有书名含有“人工智能”字样的教科书（包括全球销量最大的由斯图亚特·罗素和诺威格编写的《人工智能:一种现代的方法》一书）依然用主要的篇幅介绍那些“好的老式的人工智能”（Good Old

Fashioned）。后来那些利用其他方法产生机器智能的学者为了划清自己和传统方法的界限，特地强调自己不是用人工智能的方法。因此，学术界将机器智能分为传统人工智能的方法和现代其他的方法（比如数据驱动、知识发现或者机器学习）。当然，计算机领域之外的人在谈到人工智能时，常常是泛指任何机器智能，而并不局限于传统的方法。因此为了便于区分，我们在本书中尽可能地使用机器智能表示广义上的概念，而在使用人工智能表达时，通常是指传统的人工智能方法，甚至我们有时会强调为人工智能1.0。

那么传统的人工智能方法是什么呢？简单地讲，就是首先了解人类是如何产生智能的，然后让计算机按照人的思路去做。今天几乎所有的科学家都不坚持“机器要像人一样思考才能获得智能”，但是很多的门外汉在谈到人工智能时依然想象着“机器在像我们那样思考”，这让他们既兴奋又担心。事实上，当我们回到图灵博士描述机器智能的原点时就能发现，机器智能最重要的是能够解决人脑所能解决的问题，而不在于是否需要采用和人一样的方法。

为什么早期科学家们的想法会和今天的门外汉一样天真呢？这个道理很简单，因为这是根据我们的直觉最容易想到的方法，在人类发明的历史上，很多领域早期的尝试都是模仿人或者动物的行为。比如人类在几千年之前就梦想着飞行，于是就开始模仿鸟，在东方和西方都有类似的记录，将鸟的羽毛做成翅膀绑在人的胳膊上往下跳，当然实验的结果都可想而知。后来人们把这样的方法论称作“鸟飞派”，也就是看看鸟是怎样飞的，就能模仿鸟造出飞机，而不需要了解空气动力学。事实上我们知道，怀特兄弟发明飞机靠的是空气动力学而不是仿生学。在这里，我们不要笑话前辈来自直觉的天真想法，这是人类认识的普遍规律。

在人工智能刚被提出来的时候，这个研究课题在全世界都非常热门，大家仿佛觉得用不了多长时间就可以让计算机变得比人聪明了。遗憾的是，经过十几年的研究，科学家们发现人工智能远不是那么回事，除了做出了几个简单的“玩具”，比如让机器人像猴子一样摘香蕉，解决不了什么实际问题。到了20世纪60年代末，计算机科学的其他分支都发展得非常迅速，但是人工智能研究却开展不下去了。因此，美国计算机学界开始反思人工智能的发展。虽然一些人认为机器之所以智能水平有限，是因为它还不够快、容量不够大，但是，也有一些有识之士认为，科学家们走错了路，照着那条路走下去，计算机再快也解决不了智能问题。”

明斯基在《语义信息处理》引用了巴希勒使用过的一个例子: The pen was

in the box和The box was in the pen，来说明目前人工人工智能的局限性。

“这两句话会得到相同的语法分析树，而仅仅根据这两句话本身，甚至通篇文章，是无法判定pen在哪一句话中应该作为围栏，在哪一句话中应该是钢笔的意思。事实上人对这两句话的理解并非来自语法分析和语意本身，而是来自他们的常识或者说关于世界的知识（world knowledge），这个问题是传统的人工智能方法解决不了的。因此，明斯基给出了他的结论:‘目前’（指1968年）的方法无法让计算机真正有类似于人的智能。由于明斯基在计算机科学界具有崇高的声望，他的这篇论文导致美国政府削减了几乎全部人工智能研究的经费，在之后大约20年左右的时间里，全世界人工智能在学术界的研究是处于低谷的。”

另辟蹊径:统计＋数据

“到了20世纪70年代，人类开始尝试机器智能的另一条发展道路，即采用数据驱动和超级计算的方法，而这个尝试始于工业界而非大学。

在那个年代，IBM在全世界计算机乃至整个IT产业可以说是处于独孤求败的地位。……这时，IBM考虑的不能再是如何占有更大的市场份额，而是如何让计算机变得更聪明。

1972年，康奈尔大学的教授弗雷德·贾里尼克（Fred Jelinek，1932-2010）到IBM做学术休假，正好这时IBM想开发“聪明的计算机”，贾里尼克就“临时”负责起这个项目。至于什么是聪明的计算机，当时大家的共识是它要么能够听懂人的话，要么能将一种语言翻译成另一种语言，要么能够赢得了国际象棋的世界冠军。贾里尼克根据自己的特长和IBM的条件，选择了第一个任务，即计算机自动识别人的语音。”

贾里尼克认为语音识别是一个智能问题，而是一个通信问题，既人发出语音是一个大脑编码的过程，编码完成，经过传播，传入听者的耳朵，听者接受并理解则是一个解码的过程，而对于语音识别问题也可以按此处理，他“用当时已经颇为成熟的数字通信的各种技术来实现语音识别，而彻底抛开了人工智能的那一套方法（指传统的方法，让计算机模拟人）”

“贾里尼克和他的同事在研究语音识别时，无意中开创了一种采用统计的方法解决智能问题的途径，因为这种方法需要使用大量的数据，因此又被称为数据驱动方法。这种方法最大的好处是，随着数据量的积累，系统会变得越来越好，相比之下过去人工智能的方法很难受益于数据量的提升。”

“在语音识别之后，欧洲和美国的科学家开始考虑能否用数据驱动方法解决其他智能问题。贾里尼克的同事彼得·布朗（Peter Brown）在20世纪80年代，将这种数据驱动方法用于机器翻译。但是由于缺乏数据，最初的翻译结果并不令人满意，虽然一些学者认可这种方法，但是其他学者，尤其是早期从事这项工作的学者认为，解决机器翻译这样智能的问题，光靠基于数据的统计是不够的。从20世纪80年代初到90年代中期大约十多年的时间里，在计算机界大家一直有个争议，那就是数据驱动方法是否适用于各种领域，语音识别是否只是一个特例。简单地讲，当时无论是做语音识别、机器翻译、图像识别，还是自然语言理解的学者，分成了界限很明确的两派，一派坚持采用传统的人工智能方法解决问题，简单来讲就是模仿人，另一派在倡导数据驱动方法。这两派在不同的领域力量不一样，在语音识别和自然语言理解领域，提倡数据驱动的一派比较快地占了上风；而在图像识别和机器翻译方面，在较长时间里，数据驱动这一派处于下风。这里面主要的原因是，在图像识别和机器翻译领域，过去的数据量非常少，而这种数据的积累非常困难。图像识别就不用讲了，在互联网出现之前，没有一个实验室有上百万张图片。在机器翻译领域，所需要的数据除了一般的文本数据，还需要大量的双语（甚至是多语种）对照的数据，而在互联网出现之前，除了《圣经》和少量联合国文件，再也找不到类似的数据了。”但随着互联网的兴起，数据的获取变得容易起来，2005年谷歌公司打败全世界所有机器翻译研究团队所用的方法依然是数据驱动方法，而之所以能赢，则是因为“用了比其他研究所多几千倍甚至上万倍的数据。”

“如今在很多与“智能”有关的研究领域，比如图像识别和自然语言理解，如果所采用的方法无法利用数据最的优势，会被认为是落伍的。

数据驱动方法从20 世纪70年代开始起步，在八九十年代得到缓慢但稳步的发展。进入21世纪后，由于互联网的出现，使得可用的数据量剧增，数据驱动方法的优势越来越明显，最终完成了从量变到质变的飞跃。如今很多需要类似人类智能才能做的事情，计算机已经可以胜任了，这得益于数据量的增加。

全世界各个领域数据不断向外扩展，渐渐形成了另外一个特点，那就是很多数据开始出现交叉，各个维度的数据从点和线渐渐连成了网，或者说，数据之间的关联性极大地增强，在这样的背景下，就出现了大数据。”

“在有大数据之前，计算机并不擅长解决需要人类智能来解决的问题， 但是今天这些问题换个思路就可以解决了，其核心就是变智能问题为数据问题。由此，全世界开始了新的一一轮技术革命智能革命。”

尽管过往数年，计算机能做的事情越来越来，但给人的感觉仍然是“快却不够聪明”，但当我们拥有足够多的数据之后，便可以化智能问题为数据问题，机器不再需要像人一样思考才能解决问题，只要输入足够的数据，配合合适的算法（模型），机器便可以做出最优的判断。深蓝即使战胜了卡斯帕罗，“但在这看似聪明的表象背后，其实是大量的数据、并不算复杂的算法和超强计算能力的结合——深蓝从来没有，也不需要像人一样思考。”

“计算机下棋和回答问题，体现出大数据对机器智能的决定作用。我们在后面会看到很多各种各样的机器人，比如 Google自动驾驶汽车、能够诊断癌症或者为报纸写文章的计算机，它们不需要像科幻电影里的机器人那样长着人形，但是它们都在某个方面具有超过人类的智能。在这些机器人的背后，是数据中心强大的服务器集群，而从方法上讲，它们获得智能的方法不是和我们人一样靠推理，而更多的是利用大数据，从数据中学习获得信息和知识。如今，这一场由大数据引发的改变世界的革命已经悄然发生，我们在后面的几章会更深入地介绍它。这次技术革命的特点是机器的智能化，因此我们称之为智能革命也毫不为过。”

Ⅲ 听朋友说他用盈首AI全自动炒股机器人炒股，效果很好，请问一下用过的朋友，不知道是否是真的

应该是真的，现在是人工智能时代，科学炒股是必然选择，国家也在出了很多支持人工智能的政策，之前在各大新闻上看见你说的这个了，有负面就是有利空啦，如果对公司造成实际影响当然股价会下挫。但在A股，利空出来的时候往往意味着主力主动借机打压股价拿筹码，一段时间整理后再抛出利好拉升股票，这就是所谓带血的筹码。不是骗局，很靠谱，我用了几年了，效果很好，最有发言权。而且是国际国内高水平的智能炒股机器人，获得了多项发明专利，盈首AI全自动炒股机器人，我用了几年了，效果很好，而且是全自动交易的，策略是自己可以很方便的设计的。而且不需要自己写编程，只要添加8个数据即可设置交易策略。核心功能编辑，语音，180个模型，180个AI全自动半成品模型，根据人工智能的综合科技，包括神经网络、大数据统计、特殊算法、主力资金流向统计计算等，综合几十种以上影响股票涨跌的因子组合而成的全智能全自动AI策略模型。模型同样具有6个去风险因子的功能，能及时规避大盘的风险和捕捉大盘和个股的上涨机会。自定义编写，用户打开界面后，对于会编程又懂股票的用户如果想要把自己的操作思路编写为策略进行自动交易，可以在自定义策略编写里面用Python语言编写自己的策略。自定义标的。用户如果不愿点击组合策略模型，也不会编写程序，则可以把自己想要操作的标的添加到策略标的添加栏，然后在（自定义）交易资金买卖设定栏，设定自己的参数即可，标的需要每天添加，进行全自动交易。机器人就会按照这些设定的条件长期自动执行这些指令操作。去风险因子，特有的6个AI去风险因子能帮助用户规避掉极大多数系统性风险，能自动预测大盘及个股即将上涨或下跌，能自动在第一时间根据大盘及个股的走势，自动规避大盘及个股下跌风险及自动捕捉住大盘上涨的起点。全自动交易用户用自己组合的策略或自编的策略进行历史回测，验证历史年化收益率达到自己满意后，即可把策略保存在策略保存区，组合一个属于个人独立的全自动交易机器人。策略保存区一般应保存三个策略。保存后，三个策略同时交易，点击自动交易按钮，机器人就会按照这些设定的条件长期自动执行这些指令了。

Ⅳ 智能时代也称为什么时代 智能时代解释

1、智能时代也称为物连时代。

2、智能时代是社会科学概念，与物联网相关。物联网使物品和服务功能都发生了质的飞跃，这些新的功能将给使用者带来进一步的效率、便利和安全，由此形成基于这些功能的新兴产业。

3、物联网的发展，也是以移动技术为代表的普适计算和泛在网络发展的结果，带动的不仅仅是技术进步，而是通过应用创新进一步带动经济社会形态、创新形态的变革，塑造了知识社会的流体特性，推动面向知识社会的下一代创新（创新2.0）形态的形成。移动及无线技术、物联网的发展，使得创新更加关注用户体验，用户体验成为下一代创新的核心。开放创新、共同创新、大众创新、用户创新成为知识社会环境下的创新新特征，技术更加展现其以人为本的一面，以人为本的创新随着物联网技术的发展成为现实。

Ⅳ 读《智能时代》有感

看过《失控》、《必然》、《大数据时代》、《情感机器》、《浪潮之巅》等作品的人，对吴军博士的这本新书《智能时代》中的观点一定不会觉得陌生，这些书都在预测未来世界会变成什么样，我们应该做何准备以便更好地适应这个社会。简单来说，这些书的核心观点不外乎下面两条：

1. 世界是变化的，未来是不确定的，“算不准”，“变化中”才是这个世界的本来面目。

2.人工智能带给这世界的影响，将会超过历史上的两次工业革命和以摩尔定律为标准的信息革命的影响。现有产业+机器智能，必将左右未来30年所有产业和全人类命运的方向。

凯文·凯利的作品偏重于理论和思考，而吴军博士的`作品偏重于案例和实战，这本《智能时代》个人认为最受触动的是第六章和第七章，第六章用实际的案例描述了如何利用大数据和机械智能来升级以往只能依靠人类大脑的传统产业（比如农业，制造业，体育，医疗，法律服务，乃至记者和编辑行业），第七章则用历史事实和数据分析明确的指出，每次革命都会给社会带来巨大的冲击，需要靠长达半个世纪以上的时间，以牺牲掉一两代人的幸福为代价才能消化革命带来的副作用。而在信息革命的副作用还未完全消化完，机械智能革命又飞奔而来，所以这次的打击必将更为沉重和深远，只有2%的人能够从中获益，其他的98%，面临的将是被淘汰的可悲命运。

图灵在1950年提出，如果计算机实现了下面几件事情中的一件，就是拥有了智能。1.语音识别 2.机器翻译 3.文本的自动摘要和写作 4.战胜人类的国际象棋冠军 5.自动回答问题。仅仅65年的时间，计算机不但超额完成了上述任务，而且机械智能在强大的计算能力的支持下日进千里。

那么如何才能挤进那2%呢？如果你本身就是相关行业或是拥有相关的技术，那就心无杂念的往这条路上狂奔下去吧。而对于大多数不是这个行业，也没有相关技术的人怎么办？只有加入到机器智能的大潮中，转变思想，勇于尝试，积极改变，别无他法。

那么具体该怎么做呢？看看这本书就知道了，嘿嘿。

Ⅵ 宁德时代9支股票年赚38.9亿元，这一成绩在业内属于什么水平

中国储能电池经销商宁德时代(300750.SZ)因一度总市值超万亿得到“宁王”头衔，而对那样一家领域大牌明星级公司，它的项目投资帐簿也一直遭受关心。4月22日，宁德时代公布了《关于公司2021年度证券与衍生品交易情况的专项说明》，在其中公布了2021年股市投资名册和盈利状况。依据该公示内容，宁德时代在2021年拥有9支个股，年之内总计盈利做到38.9亿人民币。

而天华超净发展于抗静电洁净技术性商品，后面慢慢进到医疗设备、锂电池原材料业务流程。2018年，该公司与宁德时代等企业一同注资基本建设天宜锂业，合理布局氢氧化锂跑道。宁德时代2021年购买该上市公司1.2亿人民币个股，期限内盈利为2.7亿人民币，得到方法为“公开增发”。

在锂电池材料紧缺的大题材下，天华超净销售业绩及股票价格大幅度拉涨。前不久天华超净公布2022年第一季度业绩预增，该企业预估汇报期限内纯利润最大16亿人民币，同比增长率近10倍，净利润增长率同比增长率预估超过13倍。但从股票价格行情看，该企业自上年9月迄今从137元不断滑掉。4月25日，天华超净盘里创60日最低，收盘报50元。

华联新材的主要经营的业务则为锂电池原材料产品研发、生产制造及市场销售，关键设备为钴酸锂电池、复合型三元、驱动力三元及高锰多晶体系列产品原材料。宁德时代初期购买为0.77亿人民币，期内盈利做到2.5亿人民币，持仓由来为“战略配售”。华联新材先前一直是宁德时代的头顶部经销商，而宁德时代也是华联新材的大顾客。依据该公司的业绩预增，其将在2021年完成实现盈利。

Ⅶ 知道了未来是人工智能时代，那现在应该做什么将来才会赚大钱。

在中国发展高层论坛2018年会上，人工智能时代人类的生活方式成为众多嘉宾关注的话题。在思想和观点的碰撞中，人工智能对于人类美好生活的意义也更加明晰起来。

智能社会分有用的人和无用的人

不可否认，人工智能好似打开了一扇新世界的大门，但在生活和工作因此变得更加便利化的同时，不少人也担心，将来谋生的饭碗会不会也被人工智能抢了？

向左转|向右转

库克称，人工智能可能带有破坏性，可能会取代人类一部分工作，这是对社会的挑战。他建议，社会应投入大量资源和精力，预测人工智能技术将取代哪些工作，通过培训让这些岗位的人做好准备，让他们未来可以从事更具创造性的工作。

伦敦政治经济学院教授、2010年诺贝尔经济学奖获得者克里斯托弗·皮萨里德斯表示，新技术总会带来颠覆性的影响，人工智能时代可以产生很多工作，整个社会也会因此变得更好。

克里斯托弗·皮萨里德斯认为，在此过程中，三种类型的新工作可能会出现。一是目前未出现的经济活动的工作；二是高技术性工作；三是服务行业、特别是卫生教育健康行业以及创造性行业中的工作。

Ⅷ ET智投：投资将进入智能时代，效率成为核心竞争力！

2018年6月19日，ET智投与一诺天使在北京签订战略合作，双方就早期创业项目挖掘、孵化、投资等方面，展开全面合作，并共享收益。本次合作创新性的开启了智能化分析管理平台和投资机构相辅相成、互助共赢模式，突破了目前早期投资界最大瓶颈——项目挖掘的效率问题，为投资行业的快速发展做了夯实的铺垫。

智能时代，效率成为投资行业的核心竞争力

智能时代，未来已来。现在的智能，不再是以前人们所理解的自动，而是真正的人工智能，富有人类的思维智慧，甚至可以用以解决很多不确定的事情。比如大数据智能，便是解决信息不确定性的良药，便是提高效率和精准度的妙招。

随着社会快速发展，信息每日都呈现出爆炸式传播，投资行业也不可避免的遇到了数据暴增、人力跟不上的困境。据调查，目前早期投资最大问题之一就是效率问题，投资行业发展已久，但是无论变换什么花样，进行什么样的创新模式，如果不能解决早期投资效率问题，在实质上对于投资链都没任何意义！

为解决所存在的效率问题，6月19日，ET智投与一诺天使签订深度战略合作，一诺天使委托ET智投，对其接收到的早期创业项目，进行投资分析和评估，并挖掘和推荐所投领域内的优质创业项目。针对一诺天使有投资意向或已投的创业项目，ET智投提供专业的、系统的投前孵化和投后管理服务。目前，这种互助共赢提升效率的合作模式，被多数投资机构认可，至今，ET智投已与65家天使投资机构达成深度的战略合作，全面提升投资机构所面临的效率问题。

早期创业项目投资的发展趋势

目前早期创业投资行业处于快速发展阶段，行业自身在不断在调整和完善，对于未来的发展趋势，ET智投合伙人王嘉琤先生提出几个观点：

1、使用AI、大数据等技术提升早期投资效率

早期投资从项目端的投资运作到自身基金的运营，都是一个比较长的链条，伴随行业的发展和科技的进步，早期投资本身也需要通过技术升级来实现效率大幅提升。目前有许多这方面的例子，比如新型的FA机构通过更精准的项目对接提升项目挖掘的效率，有些SAAS类产品帮助机构提升项目管理的效率，甚至有帮助机构更好地管理和维护LP的产品，ET智投是从前期的项目筛选和投前评估环节切入，用AI技术分担投资人大量的基础性工作，提升投资效率。

2、重视和加大在项目投后管理方面的投入

越来越多的早期投资机构开始重视投后管理，这是一个可喜的变化，但是，投后管理是一个系统工程，涉及诸多方面的内容，这对于创业者和投资机构都是很庞杂、没有系统化的大工程，ET智投从大数据调控监督，督导项目按照既定的计划逐步实现战略目标，减轻投资人和创始团队的投后管理压力。

3、用智能化模型助力企业战略投资

目前，公司风投（CVC）行为会越来越多，公司风投不同于传统VC，追求单一的财务回报，公司风投是用自有资金去进行投资的行为，更多追求的是战略层面的，比如产业布局、创新技术获取和人才引入。某种意义上来说，CVC更有利于真正的技术创新。但是公司风投的企业对于投资没有系统化的知识体系，难以着手相关工作，ET智投将运用智能化模型，帮助企业分析行业发展趋势，梳理未来发展方向，为企业制定战略投资策略和实施方案，挖掘和筛选符合发展方向的优质创业项目，并协助企业完成对项目的战略投资和并购。

未来，智能化投资分析管理平台和各大投资机构强强联合，资源共享提升效率将是风投行业发展的大势所趋。用AI技术减轻大量的基础性工作，用智能化模型提高投后管理服务效率，用智能化分析解决风投企业实质问题，这是智能化时代，给于投资行业提升效率最好的礼物。

Ⅸ 股市中AI50是什么意思

首先要知道什么是AI，即artificial intelligence，人工智能的意思，现在已经进入到了人工智能时代了，所以国内A股编制了AI50，即50只关于AI的股票，具体成份股可以看F10。。。

Ⅹ 金融界副总裁洪弘：财富管理市场正快速步入全面智能化时代

金融界网站讯 2020年，突如其来的疫情打破了人们的正常生活，全球经济汹涌巨变，不确定性大幅攀升，中国金融行业遭遇了巨大挑战，同样也是这一年，银行理财子公司横空出世，金融 科技 赋能如火如荼，财富管理转型风起云涌，基金业迎来前所未有之大风口。在此背景下，由金融界主办的第五届智能金融国际论坛暨2020金融界领航年度盛典于12月10日在京召开，百位金融业大咖齐聚一堂，就金融行业的数字化转型发展、金融 科技 在财富管理领域的应用、公募基金大时代、养老金融的未来等话题进行深入务实的探讨交流。

金融界副总裁洪弘在证券平行论坛致辞时表示，随着智能化时代正式来临，整个金融行业正在经历前所未有的全方位变革，财富管理市场也正快速步入技术和数据驱动的全面智能化时代，真正的财富管理不仅要经营流量还要经营存量。

图为：金融界副总裁 洪弘

洪弘表示，在金融 科技 的浪潮下，券商经纪业务向财富管理转型并不是一个新思路和新话题，随着智能化时代正式来临，整个金融行业正在经历前所未有的全方位变革，财富管理市场也正快速步入技术和数据驱动的全面智能化时代。各类财富管理机构都充分利用金融 科技 的力量，让普惠大众客群也能享受到更加专业、个性、智慧的财富管理服务和以移动端为核心的极致数字化体验。”

最后，洪弘表示：“2020年让我们体会到这个世界唯一不变的，就是万事万物会一直变化。但正是这种节奏的变化，让每个机构、每个人，都跑得更快，修炼得更强，不断去挑战自我，去推陈出新，也是整个财富管理行业能快速发展的内在驱动。”