這些特征可以是基本面數(shù)據(jù) from 金融市場、技術(shù)指標(biāo)等非常規(guī)數(shù)據(jù)。萬得官網(wǎng)查詢顯示，萬得風(fēng)金融終端覆蓋全球金融市場 數(shù)據(jù)和資訊，產(chǎn)品包括股票、債券、期貨、外匯、基金、指數(shù)、權(quán)證、宏觀行業(yè)等品種，人工智能在金融投資領(lǐng)域應(yīng)用的劣勢1，數(shù)據(jù)權(quán)衡問題:人工智能需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，但是金融市場-3/非常復(fù)雜，有大量的噪音和錯誤，會影響人工。

據(jù)預(yù)測，到2012年，云計算的IT總支出將增加至少3倍。對于云計算，從IT部門的角度來看，企業(yè)云計算有望帶來靈活的擴展功能、按需付費和可預(yù)測的成本結(jié)構(gòu)，同時完善數(shù)據(jù)訪問機制。從業(yè)務(wù)部門的角度來看，這意味著可以將資產(chǎn)成本轉(zhuǎn)化為運營費用，提高工作效率和創(chuàng)新能力，降低IT成本和運營成本。技術(shù)的成熟使得可行的云解決方案成為可能，

目前，大多數(shù)大型企業(yè)都在探索一些方法，使企業(yè)數(shù)據(jù) center更“類似”于云，以提高效率，削減成本，并提供所需的靈活擴展功能，以適應(yīng)快速變化的業(yè)務(wù)需求。云存儲迎合了新的趨勢。無論是公有云還是私有云，成功的關(guān)鍵是構(gòu)建合適的服務(wù)器、存儲和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。在這種架構(gòu)中，所有的資源都可以被有效地使用和共享。由于所有數(shù)據(jù)都駐留在同一個存儲系統(tǒng)上，

機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以在金融風(fēng)險評估和預(yù)測中發(fā)揮關(guān)鍵作用。下面是一些可能有用的方法:特征工程:首先，金融數(shù)據(jù)需要進(jìn)行特征工程，即提取和選擇最相關(guān)的特征。這些特征可以是基本面數(shù)據(jù) from 金融市場、技術(shù)指標(biāo)等非常規(guī)數(shù)據(jù)。模型選擇:在金融風(fēng)險評估和預(yù)測中，可以使用很多不同的機器學(xué)習(xí)模型，如決策樹、logistic回歸、支持向量機、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理:數(shù)據(jù)預(yù)處理是科學(xué)中非常重要的一步。在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)可以通過缺失值填充、異常值檢測和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等技術(shù)進(jìn)行處理。監(jiān)督學(xué)習(xí):監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)方法，其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括輸入和對應(yīng)的輸出標(biāo)簽。在金融風(fēng)險評估和預(yù)測中，可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型，根據(jù)數(shù)據(jù)中的歷史信息預(yù)測未來的金融風(fēng)險。無監(jiān)督學(xué)習(xí):無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)方法，其中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)只包括輸入，沒有輸出標(biāo)簽。