Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
此外，我们认为，主要存在三大驱动因素推动智能投顾模式未来高速发展。 且收费是智能投顾模式的3-4倍；三是智能投顾相较于传统模式，成本结构更具服务大众的优势，它不需要实体经营场所，大量线下理财顾问团队，且获客成本更低，因此经济单账户管理资产规模可以大幅降低。 事实上，在过去的一年，美国智能投顾市场经历了1.0到2.0的转变，主要体现在两个方面： 第一，整个主流财富管理领域已经认可智能投顾发展趋势，并积极投入其中，例如不久前全球最大的资产管理公司贝莱德收购机器人投顾初创公司 对智能投顾的接受度来看，全球的市场已经具备了相当不错的基础，而亚太区甚至是领跑地位。 根据Capgemini和RBC WM联合发布的2015世界财富报告，全球范围内48.6%的HNWI对智能投顾产品的易用性、低费率非常认可，并表示愿意接受将自己一部分财富交由智能投顾打理，而持这一态度的HNWI
今天，所有的资产管理机构，银行和券商都在使用某种形式的智能投顾服务，而且很多都已经开始开发自己的智能投顾平台。 BackendBenchmarking，一家新泽西的分析公司，也是智能投顾报告的发布机构，跟踪了28家智能投顾服务机构，其中有些是纯智能投顾企业，有些是传统机构的分支机构。 我们的排名包括了在Backend数据库中有两年投资历史的10家智能投顾平台。该榜单会随着智能投顾行业的发展不断增加新的平台。（为了对优秀金融投顾平台进行排名，我们要求有7年的投顾记录） ? Backend已经考虑了所有重要的智能投顾平台，所以Goldstone对整个行业的发展具备无与伦比的视角。 最近几个月，智能投顾行业进入了新的，更成熟的阶段。 这家公司在组合中投资了Backend跟踪的24支ETFs，比传统的智能投顾组合翻了一倍。而且其也是Backend跟踪的智能投顾平台中唯一一家投资于商品的。
智能投顾，亦称机器人投资顾问。 从定义中我们获悉，在智能顾问的运行过程中，依靠大数据的深度学习算法占据着很大的重要性，而基于此，相对于股票、债券等金融产品，时下大热的比特币似乎更适合智能投顾。 ? 为什么比特币更适用于智能投顾？ 比特币落地智能投顾前，深度学习还需做到这些 除了交易制度带来的高效以及数据的公开透明，比特币也是时下最受欢迎的投资理财产品之一，如此下来，在基于深度学习的智能投顾上，比特币确实是一个很好的“合作伙伴”。 在如今现有的智能投顾产品中，马克维茨提出的现代组合理论是其算法模型的开发依据之一，根据该理论来搭建算法模型，智能投顾就可以向投资者提供不同的理财组合，从而将危险分散开，将风险降到最低。 届时，在完善的比特币制度下，智能投顾的运行将更为便利，而比特币的落地也将加快进程。 目前，由于市场的不成熟，投资者们对“智能投顾”的接受度并不是太高，那也就意味着还有更大的市场在等待挖掘。
8月2日（上周三），量子位邀请到灵智优诺的CTO许可，他以“怎样为智能投顾打造一个对话系统”为题，分享了NLP在保险智能投顾中的应用和相关技术问题。 我大致会从三个方面来讲，一是智能投顾的起源，主要的参与者和他们涉及到的业务和技术，二是我们在证券方面的智能投顾的尝试，三是我们在保险智能投顾方面做的尝试和产出。 ? ? 智能投顾的兴起 ? 所谓智能投顾就是用智能化的技术来代替或者部分代替这种投资顾问的角色。 ? 当时证投兴起的时候面临这样一个市场环境。 智能投顾在证券领域的尝试 在国内做智能投顾探索的时候，做的第一件事情就是证券领域智能投顾的尝试。 ? 首先来看看中美市场的对比。 智能投顾在保险领域的探索 下面我们看看智能投顾在保险领域的探索。我们先看看保险领域有哪些问题需要去解决。 ?
如果说，无人超市的炫酷能够让我们的生活更加便利的话，那么，智能投顾的出现则让我们在借助金融行业进行理财投资的时候更加安全和稳健。 华尔街的金融家们早已预测到了智能投顾将会给人们的生活带来的诸多便利，因此他们便早早地加入其中。 在美国，以Wealthfront、Betterment、FutureAdvisor与嘉信SIP为代表的智能投顾公司早就开始了与金融公司的合作。 而在国内，以同花顺为代表的互联网金融信息服务有限公司早早地便推出了智能投顾的服务，而以BAT为代表的互联网巨头们则从各自的领域着手开展了智能投顾的服务，如蚂蚁聚财、京东智投等，而传统的金融机构也不例外， 除了智能投顾之外，金融科技在风控上的应用同样让这个困扰着金融行业很久的难题得到了解决。
其中，区块链与智能投顾引起了数据猿记者与参加会议嘉宾的共同关注。 2 智能投顾：大数据渗入金融领域后的“终极BOSS” 如果说区块链是金融大数据领域的“幕后功臣”，那么智能投顾或者“数字化财富管理”（国内目前将其称作“数字化财富管理”，由于国家政策尚不明朗，我们不予置喙 不难看出，智能投顾背后依靠的其实还是大量客户行为数据和金融交易数据。 金融大数据之所以将智能投顾推向行业巅峰位置，其实并非没有缘由。 方竞表示，在对美国智能投顾行业的商业模式进行研究和梳理后，她发现国外很多C端平台由于获客成本过高事实上并没有很好的盈利模式，已经向B端转型，即以贴牌方式向传统金融机构提供智能投顾的技术支持服务；而为了应对智能投顾的挑战
作者：尹相志 如今，随着社会不断发展，技术不断进步，国内外各大金融机构已经在大数据、人工智能、区块链等新技术上有很多尝试，智能客服、智能投顾等新金融形式也早已不新鲜。 人工智能还有很多新的落地点，投资方希望能找到真正有意义的落地点。 金融是一个大家关注的焦点，智能投顾这个概念也已经讲了很久。虽然有很多公司都说在做智能投顾，但是没有任何一家是真的做了。 市面上很多公司是把量化交易偷换概念叫做智能投顾。 智能投顾一定能赚大钱吗啊？不一定。什么样的市场才是能赚大钱的市场？只有流动性和波动性高才有机会获利。 智能投顾，既要投也要顾。顾就是怎么维护客户。过去依靠昂贵的人力，现在依靠聊天机器人，但体验是不一样的，机器没办法理解客户讲的深入。 刚才谈到深度学习和所谓的智能投顾我认为还是有很多不一样的地方。为什么阿尔法狗能打败李世石，因为它使用了增强学习这样的一个技术。
【杭州日报】 三、互金行业数据动态 1 互联网金融升级2.0，银行进入智能投顾时代。智能投顾也被译作机器人投顾，发端于美国，是一种FinTech的典型应用，它是量化投资和IT技术发展的红利。 智能投顾旨在突破传统人工投顾服务的局限性，将专业投顾服务覆盖更广泛客群。【比特网】 2 以互联网金融、互联网技术为代表的金融科技，为银行转型提供了很好的科技支撑，为金融业注入了灵感和创新活力。 【网易新闻】 名词解释： 智能投顾（Robo-Advice）也可被称作为机器人投顾、智能理财、自动化理财等。 利用大数据分析、量化金融模型以及智能化算法，根据投资者的风险承受水平、预期收益目标以及投资风格偏好等要求，运用一系列智能算法，投资组合优化等理论模型，为用户提供投资参考，并监测市场动态，对资产配置进行自动再平衡 智能投顾的主要特点是分散投资、智能推荐、个性化理财。 智能投顾，通俗地说基于各方数据，读懂投资者，给投资者做财富管理。如何让投资者相信智能投顾给予的推荐和意见，关键点要看智能投顾的效果。
在美国，智能投顾已经具备天时、地利、人和了 ? 数字化财富管理是我们平时比较熟悉的智能投顾。 先介绍国外的情况以及国内的实践、应用。 首先看一下国外，国外在近一两年涌现了很多智能投顾方面的平台，他们占据了天时地利人和。 最后是关于地利方面的情况，即在智能投顾方面的政策问题。 以上说的是美国智能投顾的天时地利人和。 从整个市场面临的挑战来说，美国面临的挑战，相对来说比较小一些，因为投顾这个行业已经比较广泛了，智能投顾平台在投顾这个行业，对他们效率有所提升。
策划&撰写：伶轩 人工智能在金融圈能火起来，智能投顾功不可没。 从2010年开始，智能投顾在华尔街飞速崛起。 归国创业，阿法金融焕新生 凭借着高效率及可观的市场前景，智能投顾很快被全球金融界所熟知，尤其是中国。 据Corporate Insight数据统计显示，在经过2014年的飞速发展之后，中国智能投顾公司所管理的资产规模在2015年年中就突破了200亿美元。也因此，2014年被行业称“智能投顾元年。” 由此带来的，用户黏性不足等问题，让智能投顾行业在2016年也是经历过一段“寒冬”时期的。 ? 为此，阿法金融还以个性化判断为标准，推出了“阿法投顾”，分析客户的投资行为、风险偏好、关注方向等，据此向客户推送有针对性的新闻及分析文章等，避免了大多数投资机构APP上同质化的咨询信息，使客户可以更有效地获取符合自己要求的信息和分析
，短视频app给你推送的都是你爱看的 它好像比你对象都懂你，这扯不扯了 于是你是越划越爱看，越爱看就越划 结果一看时间后半夜了，又是晚睡的一天 今天咱们就来研究研究： 短视频app如何"投你所好"？ 01 | 寻找相似用户 app判定相似用户的依据是： 你与其它用户在喜欢的视频上有一定数量(阈值)的交集，比如你和我都喜欢了相同的十个视频，app就会判定我与你存在相似性。 判定依据我们了解了，那么新的问题是： app又是如何判定你是否喜欢某个视频呢？ 想要确定是否喜欢，app需要对你做行为分析，以此来确定你是否喜欢某个视频，或者说对视频的喜欢程度。 02 | 寻找相似视频 对于我们人来说，想判断两个视频是否相似非常简单，对比着看一遍就可以了，但这对于app来说是非常困难的。 以上就是短视频app的视频推送逻辑，其实上面的思路不只被应用于短视频app， 像音乐app的音乐推荐、购物app里的猜你喜欢、相似物品........
在金融公司里，一套自动化投资建议系统，被称作“智能投顾（robo-adviser）”。虽然业内没有人喜欢这个词，但它仍在快速发展。 今天我们来谈谈摩根士丹利在这个领域的最新进展。 摩根士丹利的“下一步最佳措施”系统关注三个目标—— 其中第一个，是智能投顾领域常见的目标，也就是为客户提供一系列投资分析和选择。 其他智能投顾系统并不提供这种生活化的内容，但这些内容却有助于在客户与理财顾问之间形成信任和增值关系。 ? 当然，系统本身的功能也很重要，但部署方式同样对其能否成功有着很大影响。 为了帮助这些客户，并在理财顾问使用系统的过程中与之配合，摩根士丹利将招募一批与智能投顾配合工作的员工，专门通过呼叫中心提供这套系统的使用建议。 例如，他们发现目前还没有现成的人工智能系统可以提取投资分析师报告中的信息，以此支持他们呈献给客户的选择。
批量计算（Batch）是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模，智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
测试服务 WeTest
文件存储
命令行工具
SSL 证书