（本文**「格物課堂」：
從技術角度來看，目前人工智慧領域所使用的主要技術就是深度網路，同時輔以某些傳統機器學習方法以及預處理技術。
在筆者看來，深度學習在金融領域的應用中最具優勢的一點便是特徵的自主選擇，例如：
金融**行業易受到各種事件的影響，比如最近幾天美國航母將在靠近朝鮮的海域進行巡航，而且極有可能發生類似對敘利亞那樣的巡航飛彈攻擊，這可能對中國、東亞甚至是全世界產生某些影響，如：處於對海運安全的考慮，從上海以北港口出口到美國的產品可能會在其它區域尋找替代者，這就有可能使得東南亞和印度流入更多的投資等。
但是，這些事件本身發生的概率有多大，而且即使是發生了襲擊甚至是戰爭，此類事件對經濟與金融的影響又有多大？目前大多是分析師根據自己的經驗得出乙個主觀的判斷；即使是使用量化的方法進行分析，一般也是分析師從自己的角度出發，選擇某些特徵並猜測乙個影響的權重進行分析。
如果使用深度學習輔以類似於知識圖譜的技術，先將各種對金融產生過重大影響的事件使用知識圖譜的方式表示出來，然後通過深度網路自動的去進行特徵選擇，調整引數、權重，這樣的到的結果可能會更加準確、客觀；甚至會分析出更多我們未曾預料到的影響。
類似技術可以很容易的應用到趨勢分析、智慧型投顧等領域。
其次，還可通過社交資料來分析對資產的影響：
人都有從眾心裡，因此在投資過程中易於收到周圍環境的影響。迴圈神經網路已經在自然語言處理領域被廣泛加以應用，並且取得了巨大的成功。借助於此類技術，可以更加準確的把握輿情，再將根據輿情提取出可能影響到金融態勢的事件，結合前面提及的分析方法，以更加準確的把握各種世態，從而為使用者提供更好的服務。
同時，還可以考慮將前面提及的兩種方法相結合，應用於客戶服務、自動問答等。
再者，可是利用機器學習、人工智慧技術為更多的使用者提供服務：
一般情況下，金融機構更傾向於中高淨值人群。但是實際中，眾多的高淨值人群更傾向於通過私人銀行來進行理財，一旦固定下來，其它機構很難再獲得這部分人群的青睞。相比較來看，處於長尾位置的眾多潛在的小微投資者如新興中產階級更值得金融機構去獲取。這部分人的特點是：人均資產相對較低，但是由於人員數量眾多，在自動交易已經成熟的今天，如何獲得此類使用者的垂青也是值得重視的。
對於此類潛在客戶，可以通過歷史資料，對其進行聚類，然後對各聚簇內使用者進行分析，定製出相應的產品進行推送。類似於招商銀行目前的「朝朝盈」等。
此外，對於金融欺詐，深度學習也可能會起到一定的作用。我們可以使用傳統的分類與聚類技術來對使用者資料進行分析，但是可能會錯誤識別一些新近出現的欺詐方式，而深度學習技術有可能在這方面起到更好的作用。
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