不管是创投圈，还是batj，给的daan都是人工智能。人工智能遇上金融，在3个领域产生了强烈的化学反应：风控、投顾和监管。
目前，这些领域的运用还比较稚嫩和早期，但未来的爆发力惊人，不可小觑。
它们会带来颠覆海啸，还是缓慢渗透，开始一场温柔革命？
01点亮:  人工智能的发展史，是一条曲折的发展曲线，经历过几次高峰低谷。
人工智能相伴计算机而生，其实诞生比互联网还早。迄今为止，人工智能的浪潮，跌宕起伏地热过几次。
在舆论界，更是探讨不止。
在人工智能的高峰期，“人类将被机器取代或统治”的悲观言论，就会甚嚣尘上；而一旦人工智能跌入谷底，又被鞭笞为“创新泡沫”。
“前几次爆发浪潮，都是政府驱动，是至上而下的；而这一次，却是商业驱动，至下而上”，云脑科技的ceo张本宇对一本财经称。
2016年3月，alphago在围棋上战胜人类，这个划时代的“xinhaodan”炸响之后，一个关于“智能觉醒”的美丽传说，就此xi卷全球。
而火热的背后，依然有其必然的逻辑。
首先是技术的飞跃，深度学xi和神经网络的日臻成熟，让这台智能机器逐渐成型。
“在某种程度上，人工智能是大数据的硕果，在大数据的沃土上，人工智能才能成长”，张本宇比喻，人工智能是一台机器，需要大量的数据“喂养”，才可运转。
此外，政府也对这个即将觉醒的时代，保持了敏锐的嗅觉。
2016年5月，guowuyuan颁发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，对人工智能提出了产业纲领。
某种意义上，这次智能浪潮的到来，才是真正的“天时地利人和”。
这也是为何，李彦宏在多个场合，激情澎湃地宣布：“智能革命已经到来。”
02智能风控:  人工智能遇上金融，会产生怎样化学反应？
目前，人工智能在金融领域的运用，主要集中在3个方面：智能风控、监管科技和智能投顾。
python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。设计者开发时总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种zuihao的方法来解决就好了。这在由tim peters写的python格言（称为the zen of python）里面表述为：there should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这正好和perl语言（另一种功能类似的高级动态语言）的中心思想tmtowtdi（there's more than one way to do it）完全相反。python的作者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程xi 惯（例如if语句的下一行不向右缩进）都不能通过编译。其中很重要的一项就是python的缩进规则。一个和其他大多数语言（如c）的区别就是，一个模块的界限，完全是由每行的首字符在这一行的位置来决定的（而c语言是用一对花括号{}来明确的定出模块的边界的，与字符的位置毫无关系）。这一点曾经引起过争议。因为自从c这类的语言诞生后，语言的语法含义与字符的排列方式分离开来，曾经被认为是一种程序语言的进步。不过不可否认的是，通过强制程序员们缩进（包括if，for和函数定义等所有需要使用模块的地方），python确实使得程序更加清晰和美观。

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