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当人工智能遇见行为金融，能够擦出怎样的市场火花？
AI和行为金融的结合会给商业和投资决策带来怎样的改变和机遇？一场“AI遇见行为金融”的主题讲座近日在复旦大学管理学院掀起头脑风暴。在复旦大学管理学院产业经济系李玲芳副教授的主持下，3位嘉宾分别发表主题演讲，为创业者和投资者带来破解市场密码的全新视角。
（以下内容选自现场速记）
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人工智能的商业应用，
中小企业大有可为
“但凡需要数据去预测和决策，人工智能就有用武之地。”
廖明
纽约大学NYU（上海）商学及经济学客座教授
虽然人工智能这几年很火，但它并非什么新概念，早在20世纪五六十年代就出现了。人工智能是非常广泛的概念，机器学习是人工智能的分支，深度学习是机器学习的分支。目前，人工智能的实际应用价值主要体现在机器学习和深度学习的应用上。大家熟悉的人脸识别、AlphaGo等主要建立在深度学习的基础上。
举个例子来说。我们要识别一只猫的图片，传统方法是提取一些特征, 比如圆脸、尖耳朵，大眼睛等，再设定一些规则和算法去判断。但现在我们不再人为设定特征和规则，而让计算机从大量数据中去学习，模拟人脑，用很复杂的神经网络去处理数据并作出判断。这就是深度学习的基本思想。
过去十年，人工智能的发展主要归功于在算法（深度学习）、大数据和计算能力三个方面的发展。放眼全球，无论是国外的Facebook、亚马逊、NETFLIX、谷歌，还是国内的百度、阿里巴巴、腾讯、新浪、字节跳动，都大量利用人工智能和机器学习算法，精确的匹配信息和用户,提高用户体验。这些公司是人工智能商业应用的先行者，在受益的同时，也在大力发展人工智能技术和算法，反哺社会。
总体上而言，人工智能的商业应用主要体现在更好的预测和决策方面。所谓预测，就是用已有信息填补未知信息，或用已有数据填补未知数据。但凡需要数据去预测和决策，人工智能就有用武之地。人工智能帮助我们把同样的事情做得更快、更好，也可以大规模提供个性化产品和服务，甚至可以帮助产生全新的商业模式，比如基于精准推荐的新兴订阅制电商。
人工智能在资产管理、量化交易、风险管理等金融领域也有很多应用。在金融市场，数据和算法的应用有三个主流方向：
1. 模型方式——这是一种用相对简单的模型，如计量经济学模型去描述和解释复杂的现实金融系统，然后去输出到投资决策系统，帮助人们做出决策；
2. 机器学习方式——这是当前人工智能应用的核心，当现实情况复杂到难以用简单模型描述时就需要用到一个非常复杂的系统。也许我不知道这个系统里具体是什么,就像一个黑盒子，但这个黑盒子可以很好的预测。这些预测结果会输出到投资决策系统，帮助人们做出决策。
3. 行为决策方式——相比描述和预测事件，人工智能的一种新兴算法，增强学习，可以去学习和判断投资行为的好坏，直接去做出决策。
人工智能的创业和投资机会涉及三个层次：底层硬件和计算平台；算法技术平台；应用领域。前两个层次已经有不少实力雄厚的大公司进行投入，第三个层次对中小公司和创业公司来会有更多的机遇。尤其是国内的B2B智能企业服务还处在初步发展阶段，需求巨大。